Исследование показало интересную закономерность: маркировка ИИ-контента улучшает отношение к нему. 16% опрошенных считают использование ИИ приемлемым только при условии его указания. Людям не нравится не сам контент, созданный ИИ, а попытки брендов выдать его за «естественный». Для 26% отсутствие маркировки становится доказательством нечестности компании.
Ранее «Эксперт» сообщал, что в октябре объем статей в интернете, созданных искусственным интеллектом (ИИ), на некоторое время превысил число текстов, написанных человеком. Анализ базировался на изучении 65 тыс. веб-страниц из открытой базы данных Common Crawl с 2020 по 2025 гг. Резкий скачок доли ИИ-статей произошел сразу после запуска ChatGPT в 2023 г., достигнув пика в ноябре 2024-го, отмечает издание. Для классификации контента использовался детектор Surfer, который показал относительно высокую точность: всего 4,2% ложноположительных срабатываний для текстов, написанных людьми.
Несмотря на неоднозначное отношение аудитории, бизнес активно использует генеративные технологии. По данным LAMPA, в 2025 г. около 35–40% новых брифов включают пункт о создании контента с помощью ИИ (в 2024 г. — 15%). В пояснении к исследованию руководитель интегрированных коммуникаций LAMPA Екатерина Петрова объясняет, что теперь компании стараются тестировать множество гипотез, создавать персонализированные коммуникации и адаптировать сообщения для разных целевых аудиторий и платформ.
Малый и средний бизнес активно внедряет нейросети при генерации контента. Его главная мотивация — снижение затрат и ускорение его создания. В e-commerce ИИ используется для автоматизации создания карточек товаров, промоматериалов и коротких видео. Корпоративный сектор использует ИИ для внутренних коммуникаций, обучения и отчетности.
Законодательная формализация честности
Депутаты Госдумы 14 ноября внесли на рассмотрение проект закона об обязательной маркировке видеоматериалов, созданных с помощью искусственного интеллекта.
Документ призван обеспечить прозрачность и защитить пользователей от манипуляций с помощью дипфейков и фейков. Как отметил в комментарии СМИ один из авторов инициативы, депутат Дмитрий Гусев, маркировка — это не ограничение свободы, а защита пользователей от обмана. Инициатива предлагает двухуровневую систему маркировки «синтетических видеоматериалов».
Первый уровень — видимое предупреждение. На протяжении всего видео будет отображаться текст: «Создано с помощью искусственного интеллекта» или «Сгенерировано ИИ». Второй уровень — машиночитаемая метка. В метаданных видеофайла должна быть информация о применении ИИ, дате создания и владельце ресурса, которая не может быть удалена.
Ответственность за отсутствие маркировки предлагается возложить на владельцев платформ — видеохостингов и социальных сетей. Для них штрафы могут достигать 500 тыс. руб. Комитет Государственной Думы по информационной политике, информационным технологиям и связи уже планирует вынести документ на первое чтение в марте 2026 г.
До появления законодательных нововведений маркировка ИИ-сгенерированного контента остается на совести производителя. Заместитель исполнительного директора Центра компетенций Национальной технологической инициативы по большим данным МГУ им. М.В. Ломоносова Гарник Арутюнян рассказал «Эксперту», что аудитория научилась распознавать обман быстрее, чем бренды успевают за него оправдываться: «Признание использования ИИ в создании контента помогает снизить напряжение. Люди воспринимают это как естественную практику, а не как попытку манипулировать их доверием. На практике же бизнес фактически не использует эту маркировку, опасаясь реакции аудитории».
В малом и среднем бизнесе, где, по результатам исследования, наиболее активно внедряются ИИ-технологии, важно, чтобы эти решения действительно способствовали персонализации, а не обману. Для этого она должна основываться на реальных данных клиентов, а не на догадках и предположениях, говорит «Эксперту» директор проектов Minerva Result в российской IT-компании Minervasoft Денис Кучеров. Процессы должны быть организованы таким образом, чтобы сотрудники тщательно проверяли корректность данных, используемых для обучения искусственного интеллекта.
Однако этот процесс связан с некоторыми трудностями — большинство представителей малого и среднего бизнеса недооценивают сложность внедрения ИИ, в связи с чем получают не те результаты, на которые рассчитывали, заметил основатель ИИ-платформы «Жижи» Алексей Нечаев. Современные нейросетевые модели демонстрируют высокую точность, но чаще всего только в узких задачах и при дообучении на внутренних данных компании. «Проблема в том, что на российском рынке нет явного лидера по внедрению, а многие небольшие команды обладают в основном теоретическими знаниями, поэтому бизнес часто покупает „коробочный“ чат-бот и ждет от него чуда», — пояснил он «Эксперту».
Больше новостей читайте в нашем телеграм-канале @expert_mag
