Доля материалов в российских медиа с явными признаками нейросетевой генерации выросла с нуля до появления ChatGPT в конце 2022 года до 18% по итогам II квартала 2026-го. Об этом говорится в исследовании сооснователя онлайн-университета «Зерокодер» Кирилла Пшинника «Редакции после ChatGPT», представленном на форуме российских издателей «Паблишинг/Практикум».
С помощью ИИ-инструментов автор проанализировал 254 614 статей из 174 российских изданий с 2020-го до конца июня 2026 года. Короткие новостные заметки в выборку не входили. Издания разделены на три уровня: 13 федеральных общественно-политических и деловых, 99 изданий второго эшелона (тематические, лайфстайл, крупнейшие региональные) и 62 городских и нишевых. Каждую статью оценивали два открытых детектора ИИ-текста — OpenPangram-2B и Qwen3-4B-Detect. Статья считалась «ИИ», если средняя оценка двух моделей не ниже 0,5. Для сверки использовался детектор GigaCheck («Сбер»). В индекс он не входит, поскольку с 2025 года хуже распознает тексты новых моделей. Во II квартале 2026 года детекторы индекса отнесли к ИИ 14% и 23% статей, GigaCheck — 8,3%. Итоговый индекс — 18%.
До конца 2022 года доля ИИ-статей держалась в пределах 0–0,08% за квартал: нейросетей для массовой генерации текста еще не было, и эти значения показывают уровень ложных срабатываний. После выхода ChatGPT 30 ноября 2022 года показатель рос каждый год: 0,88% в IV квартале 2023-го, 5,7% — в IV квартале 2024-го, 14% — в IV квартале 2025-го и 18% — во II квартале 2026-го, следует из отчета.
Согласно данным исследования, доля ИИ-текстов зависит не столько от статуса издания, сколько от темы: нейросети чаще всего пишут о доме, еде и здоровье и почти не касаются политики и происшествий. По уровням изданий лидирует второй эшелон — тематические, лайфстайл и крупные региональные СМИ: у них каждая четвертая-пятая статья имеет признаки ИИ, у федеральных — каждая десятая. При этом рынок неоднороден: почти у половины изданий ИИ-статей меньше 5%, а у каждого пятого — больше 30%.
Вместе с ИИ из публикаций уходит прямая речь, констатирует Кирилл Пшинник. В статьях с признаками нейросетевой генерации прямых цитат, согласно его наблюдениям, в 2,1 раза меньше, а реплик экспертов — в 2,6 раза меньше, чем в текстах, написанных людьми. Такие материалы короче: в среднем 773 слова против 1090. Похожая картина и внутри редакций: там, где ИИ-статей больше 20%, экспертов на 1000 слов стало на 22% меньше, чем в 2020-2022 годах, а в изданиях почти без ИИ — на 6% больше. «Это связь, а не доказанная причина», — подчеркивают авторы исследования.
Нейросетевой язык проникает и в тексты, написанные человеком, обращает внимание Кирилл Пшинник. К примеру, 11 слов в ИИ-статьях встречаются в 4,1 раза чаще, чем в человеческих: «ключевой», «формировать», «баланс», «критически» и другие. Во II квартале 2026 года во всех статьях они присутствуют в 1,9 раза чаще, чем в среднем за 2020–2022 годы. Даже в текстах, которые детекторы считают человеческими, таких слов стало на 13% больше. Доля серой зоны, то есть текстов с признаками ИИ ниже порога, вероятно, отредактированных нейросетью, выросла с 1,7% до 27%.
«Нейросети уже стали обычным инструментом редакций, и вопрос не в том, пользоваться ли ими, а в том, что уходит из текста вместе с ручной работой. Наши данные показывают: там, где ИИ-статей больше, реже звучит прямая речь экспертов и чиновников, — рассуждает Кирилл Пшинник. — Модель быстро соберет справку, но не возьмет комментарий и не перезвонит источнику».
