Спираль отупления ИИ запущена

На днях наткнулся в X на график от Perplexity. По их данным, в мае 2025-го больше половины англоязычных статей в интернете были сгенерированы нейросетями — 52% против 48% у людей. В 2020-м таких текстов было около 5%. За пять лет — рост в десять раз. Перелом случился буквально в этом году.

С одной стороны, ничего удивительного. Машинный текст стоит меньше цента, человеческий — десятки долларов (даже если брать СНГ-сегмент). Экономика не терпит сентиментальности: компании массово переходят на автогенерацию, сокращают расходы на ручной контент и почти не теряют в эффективности. Ленты заполняются, SEO прощает, отчёты закрываются — всем удобно. Кроме, пожалуй, читателя.

Но в этой истории есть эффект, о котором пока мало кто говорит. И именно он может стать началом конца старого интернета. Имя ему — model collapse.

Что такое model collapse

Когда модели начинают учиться на контенте, который сами же и создают, запускается эффект «копии копии». Сначала всё вроде похоже, но с каждым новым слоем детали стираются, редкие или непопулярные в моменте идеи исчезают, а язык становится одинаково ровным. Так и рождается model collapse — постепенное сжатие разнообразия до «среднего».

Сегодняшняя машинная каша становится завтрашним обучающим материалом. И так по кругу — без выхода наружу, без свежих данных, без человеческих смыслов. По сути, система идёт к тому, чтобы превратиться в уробороса — змею, поедающую саму себя.

Когда всё становится одинаковым

Интернет, который раньше был живым, неровным и противоречивым, всё больше напоминает ровный поток «в целом верных» формулировок. Мы теряем и пики, и провалы качества. Приходим к состоянию стабильного, но очень среднего уровня. Технологии, придуманные, чтобы ускорить мышление, начинают воспроизводить не мысль, а её стократную интерпретацию через фильтры.

И, думаю, вы это тоже замечаете — авторы становятся похожи друг на друга по интонации, ритму, даже по типу аргументации. Да и я не исключение: периодически даю текстам пройти через нейросетевой редактор, чтобы проверить формулировки.

Если сейчас мы бьёмся над вопросом, как сделать ИИ умнее — дальше, возможно, будем биться над тем, как самим не стать глупее рядом с ним.

Как часто вы замечаете в своём инфопотоке тексты от нейросетей — и как к ним относитесь?

Константин Сухачев