Люди теперь — массовка ChatGPT. Стэнфорд доказал: ИИ пишет жалобы за бедных и отчеты за ООН
NewsMakerМожем ли мы верить тому, что читаем?
В течение всего лишь двух лет после выхода ChatGPT искусственный интеллект успел стать незаметным соавтором миллионов текстов — от жалоб в финансовые организации до пресс-релизов корпораций и сообщений ООН. Исследование учёных из Стэнфордского университета впервые показало масштаб этого явления, анализируя свыше 1,5 миллиона документов из четырёх разных сфер — потребительских жалоб, корпоративных публикаций, вакансий и международных пресс-релизов.
Учёные пришли к выводу, что уже к концу 2024 года 18% жалоб американских потребителей, 24% корпоративных пресс-релизов, почти 10% объявлений о работе в небольших компаниях и 14% сообщений ООН содержали тексты, полностью или частично созданные при участии языковых моделей . Такой результат фиксирует не просто новый технологический тренд — он показывает, насколько глубоко генеративный искусственный интеллект проник в сферу публичных коммуникаций.
Анализ охватывал период с января 2022 по сентябрь 2024 года и выявил характерную динамику: резкий рост интереса к LLM спустя 3-4 месяца после запуска ChatGPT в ноябре 2022 года и постепенное выравнивание темпов к концу 2023-го. В финансовых жалобах, например, доля автоматизированных текстов выросла с 1,5% до почти 18%, а в корпоративных пресс-релизах — с 2–3% до четверти от всех публикаций. При этом особенно активно ИИ используют молодые компании: организации, основанные после 2015 года, применяют генераторы текста в вакансиях вдвое чаще старших коллег, а фирмы с небольшим числом сотрудников — чаще крупных корпораций.
Пресс-релизы ООН, где традиционно высок уровень ручной подготовки материалов, также показали стремительный рост автоматизации . Если в начале 2023 года только 3% сообщений были частично созданы с помощью ИИ, то к осени 2024-го таких материалов стало почти 14%, а в некоторых региональных представительствах — до 20%. Авторы исследования предполагают, что в кризисных ситуациях языковые модели помогали ускорять публикации новостей и отчётов, что сделало их полезным инструментом даже в международных структурах.
Интересно, что на уровне потребителей наблюдается обратная картина привычного цифрового неравенства. В регионах с более низким уровнем образования доля жалоб, написанных при помощи ИИ, оказалась выше — около 20% против 17% в более образованных районах. Учёные объясняют это тем, что языковые модели фактически снижают барьер на пути к официальным обращениям, позволяя людям точнее формулировать претензии и описывать проблемы.
В бизнес-среде LLM используются для ускорения рутинных публикаций, особенно в категориях «бизнес и финансы» и «наука и технологии». Компании стремятся повысить эффективность и сократить издержки на контент, однако исследователи отмечают и обратную сторону: чрезмерная автоматизация может привести к обезличенности текстов и снижению доверия к корпоративным сообщениям.
На рынке труда автоматизированное письмо уже изменяет процесс найма. Вакансии , сгенерированные при помощи ИИ, чаще выглядят однотипно, что, по наблюдениям исследователей, мешает кандидатам понять реальные требования работодателя. Молодые компании чаще экспериментируют с такими инструментами, а старые иерархические структуры действуют осторожнее — вероятно, из-за регуляторных ограничений и опасений за репутацию.
Стэнфордская команда подчёркивает, что достигнутые показатели — лишь нижняя оценка реального масштаба. Современные языковые модели всё труднее отличить от человека, а значит, значительная часть ИИ-текстов может остаться незамеченной даже при статистическом анализе.
Главный вывод работы: генеративный ИИ перестал быть нишевым инструментом и стал массовым элементом повседневных коммуникаций. Он уже влияет на деловую стратегию компаний, на прозрачность государственных сообщений и даже на то, как граждане выражают недовольство системой. Следующим шагом, по мнению авторов, станет оценка не только масштабов, но и последствий этой «второй грамотности» — когда писать может каждый, а определить, кто именно написал, уже почти невозможно.
В течение всего лишь двух лет после выхода ChatGPT искусственный интеллект успел стать незаметным соавтором миллионов текстов — от жалоб в финансовые организации до пресс-релизов корпораций и сообщений ООН. Исследование учёных из Стэнфордского университета впервые показало масштаб этого явления, анализируя свыше 1,5 миллиона документов из четырёх разных сфер — потребительских жалоб, корпоративных публикаций, вакансий и международных пресс-релизов.
Учёные пришли к выводу, что уже к концу 2024 года 18% жалоб американских потребителей, 24% корпоративных пресс-релизов, почти 10% объявлений о работе в небольших компаниях и 14% сообщений ООН содержали тексты, полностью или частично созданные при участии языковых моделей . Такой результат фиксирует не просто новый технологический тренд — он показывает, насколько глубоко генеративный искусственный интеллект проник в сферу публичных коммуникаций.
Анализ охватывал период с января 2022 по сентябрь 2024 года и выявил характерную динамику: резкий рост интереса к LLM спустя 3-4 месяца после запуска ChatGPT в ноябре 2022 года и постепенное выравнивание темпов к концу 2023-го. В финансовых жалобах, например, доля автоматизированных текстов выросла с 1,5% до почти 18%, а в корпоративных пресс-релизах — с 2–3% до четверти от всех публикаций. При этом особенно активно ИИ используют молодые компании: организации, основанные после 2015 года, применяют генераторы текста в вакансиях вдвое чаще старших коллег, а фирмы с небольшим числом сотрудников — чаще крупных корпораций.
Пресс-релизы ООН, где традиционно высок уровень ручной подготовки материалов, также показали стремительный рост автоматизации . Если в начале 2023 года только 3% сообщений были частично созданы с помощью ИИ, то к осени 2024-го таких материалов стало почти 14%, а в некоторых региональных представительствах — до 20%. Авторы исследования предполагают, что в кризисных ситуациях языковые модели помогали ускорять публикации новостей и отчётов, что сделало их полезным инструментом даже в международных структурах.
Интересно, что на уровне потребителей наблюдается обратная картина привычного цифрового неравенства. В регионах с более низким уровнем образования доля жалоб, написанных при помощи ИИ, оказалась выше — около 20% против 17% в более образованных районах. Учёные объясняют это тем, что языковые модели фактически снижают барьер на пути к официальным обращениям, позволяя людям точнее формулировать претензии и описывать проблемы.
В бизнес-среде LLM используются для ускорения рутинных публикаций, особенно в категориях «бизнес и финансы» и «наука и технологии». Компании стремятся повысить эффективность и сократить издержки на контент, однако исследователи отмечают и обратную сторону: чрезмерная автоматизация может привести к обезличенности текстов и снижению доверия к корпоративным сообщениям.
На рынке труда автоматизированное письмо уже изменяет процесс найма. Вакансии , сгенерированные при помощи ИИ, чаще выглядят однотипно, что, по наблюдениям исследователей, мешает кандидатам понять реальные требования работодателя. Молодые компании чаще экспериментируют с такими инструментами, а старые иерархические структуры действуют осторожнее — вероятно, из-за регуляторных ограничений и опасений за репутацию.
Стэнфордская команда подчёркивает, что достигнутые показатели — лишь нижняя оценка реального масштаба. Современные языковые модели всё труднее отличить от человека, а значит, значительная часть ИИ-текстов может остаться незамеченной даже при статистическом анализе.
Главный вывод работы: генеративный ИИ перестал быть нишевым инструментом и стал массовым элементом повседневных коммуникаций. Он уже влияет на деловую стратегию компаний, на прозрачность государственных сообщений и даже на то, как граждане выражают недовольство системой. Следующим шагом, по мнению авторов, станет оценка не только масштабов, но и последствий этой «второй грамотности» — когда писать может каждый, а определить, кто именно написал, уже почти невозможно.