Pangram: четверть всех лонгридов в соцсетях пишут нейросети. LinkedIn – главная свалка ИИ-текстов

Такое исследование опубликовала платформа Pangram, они специализируются на детекции синтетического контента. Мы уже ощущали интуитивно, но теперь есть подтверждение: социальные сети стремительно заполняются ИИ-текстами и откровенным нейрослопом. Выборка — более 1 млн публикаций на пяти платформах (LinkedIn, X, Medium, Substack и Reddit), собранная через Chrome-расширение компании с апреля 2026 года.

Ключевые цифры

В среднем 25% постов объёмом свыше 250 слов целиком сгенерированы нейросетями. Это полностью, без учёта текстов, где ИИ использовался как вспомогательный средство для «причёсывания» черновика.

Лидеры антирейтинга:

• LinkedIn — 41 процентов лонгридов (>250 слов) написаны исключительно ИИ. Для коротких постов (50–250 слов) метрика — 30%. Одновременно всего 4,3% авторов использует ИИ как ассистента: на LinkedIn либо пишут сами, либо делегируют полностью. Чуть больше половины лонгридов на платформе созданы людьми.

• X — 29% лонгридов полностью сгенерированы ИИ, ещё 23,2% — написаны с помощью LLM. Итого только 52,7 процентов твитов можно считать полностью человеческими. Шанс наткнуться на живого автора — приблизительно 50/50.

• Medium — около 33% постов созданы при участии ИИ.

• Substack — ~22 процентов (21,9%).

Reddit — оплот человеческого контента. Платформа оказалась самой аутентичной. Хотя 11,6% оригинальных постов там тоже создаются при помощи ИИ, 98,1% комментариев пишут реальные люди. С учётом соотношение комментариев и постов, Reddit остаётся местом, где ИИ-«шума» меньше всего.

CEO Pangram Макс Спера заявил: «Интернет, целиком затопленный нераскрытым ИИ-контентом, — это мрачная перспектива, но мы не верим, что она неизбежна». При этом само исследование построено на данных пользователей, которые добровольно согласились делиться статистикой — выборка смещена в сторону аудитории, уже озабоченной проблемой.

Одновременно стоит учитывать, что методология под вопросом — детекторы ИИ дают ложноположительные срабатывания, особенно на технические тексты. Pangram заявляет о 0,01% false positive rate, но индустрия пока не выработала единых стандартов валидации таких моделей. Даже автор сталкивался с ситуацией, где в научной работе детектор засекал «человеческий» текст как ИИ и наоборот. Да и Pangram продаёт подход проблемы, в существовании которой заинтересована. Это не отменяет достоверности данных, но заставляет относиться к выводам с осторожностью.

Как вам такие цифры? Как вообще относитесь к текстам, написанным при помощи/ полностью ИИ?