惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

G
Google Developers Blog
Google DeepMind News
Google DeepMind News
Hugging Face - Blog
Hugging Face - Blog
D
Docker
F
Fortinet All Blogs
博客园 - 三生石上(FineUI控件)
Project Zero
Project Zero
Engineering at Meta
Engineering at Meta
J
Java Code Geeks
CTFtime.org: upcoming CTF events
CTFtime.org: upcoming CTF events
Simon Willison's Weblog
Simon Willison's Weblog
S
Security Affairs
NISL@THU
NISL@THU
T
Tor Project blog
A
About on SuperTechFans
宝玉的分享
宝玉的分享
腾讯CDC
S
Schneier on Security
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
P
Privacy & Cybersecurity Law Blog
cs.CL updates on arXiv.org
cs.CL updates on arXiv.org
Stack Overflow Blog
Stack Overflow Blog
P
Privacy International News Feed
雷峰网
雷峰网
C
Cyber Attacks, Cyber Crime and Cyber Security
Vercel News
Vercel News
Cisco Talos Blog
Cisco Talos Blog
D
DataBreaches.Net
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
Google Online Security Blog
Google Online Security Blog
Recorded Future
Recorded Future
L
LINUX DO - 热门话题
Microsoft Security Blog
Microsoft Security Blog
Latest news
Latest news
C
Check Point Blog
有赞技术团队
有赞技术团队
T
The Exploit Database - CXSecurity.com
cs.AI updates on arXiv.org
cs.AI updates on arXiv.org
云风的 BLOG
云风的 BLOG
SecWiki News
SecWiki News
Application and Cybersecurity Blog
Application and Cybersecurity Blog
爱范儿
爱范儿
月光博客
月光博客
V
Vulnerabilities – Threatpost
T
Threat Research - Cisco Blogs
P
Palo Alto Networks Blog
T
The Blog of Author Tim Ferriss
C
Cisco Blogs
Webroot Blog
Webroot Blog
S
Security @ Cisco Blogs

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания Автономность как точка невозврата: кто будет субъектом в цифровом будущем Обучение ИИ в «диких» условиях: как рутинные действия превращаются в датасеты Как измерить LLM для задач кибербеза: обзор открытых бенчмарков Где хранить код? Сравнение GitHub, GitLab и Bitbucket Математика объясняет, почему нормальное распределение встречается повсюду Почему ваш FinOps не работает: 12 тезисов от практиков Как подписать проектную документацию УКЭП с использованием бесплатных лицензий Pilot Адаптивное администрирование Sigla Vision Я грузил уран в бочки, а потом 20 лет строил ИТ в атомной отрасли Чем позвонить с Эвереста? История и обзор спутниковой связи. Часть 2 Как языковая модель помогает контролировать качество инструктажей по охране труда в металлургии Как не передать на desktop свой IP в РКН Анатомия SAP Privileges: как устроено управление правами в macOS MoneyDev: Сказка про три главных слова Обновлённый токенизатор видео K-VAE 2.0 от Сбера Как сделать диспетчеризацию дома на 1284 квартиры почти бесплатно Как мы разогнали железную дорогу Мы дали агентам рутину. Теперь надо решить — что делать с освободившимся временем Токсичный контент, промпт-хакинг и защита ИИ — всё о Guardrails для LLM Умный город начинается с точного взгляда: как «Фалькон Тех» меняет пространство к лучшему Навайбкодил приложение для анализа графов Почему Дюну так интересно читать? Упрощаем работу с рутиной или как стать Гендальфом Белым Деконструкция Go: CPU, RAM и что там происходит. Go Assembler база. Часть 1.1 Какие профессии исчезнут из-за ИИ, а какие появятся? И что с этим делать Как мы построили IT-отдел, где хочется расти: архитектурные встречи, прозрачные метрики и книжные подарки Rufler: Делаем из Claude Code автономный рой через один YAML-конфиг Sing-box и белый список приложений Как построить надёжный обмен сообщениями в микросервисах: лучшие практики для enterprise OpenAI строит MLM-пирамиду, а McKinsey и Accenture помогают ей в этом Дом, который не построил Фишер (Часть 2) «Сверхзвуковой математик» против «Вдумчивого логиста»: битва алгоритмов 3D-упаковки Мультимодальные модели – грубый и дорогой инструмент Разговоры ничего не стоят. Код тоже Проверки физических лиц: с кого начнет ФНС Топ-10 бесплатных нейросетей для создания видео в 2026 году Первые слои кода: как наши решения сегодня определяют архитектуру ИИ на десятилетия Разработка нового статического анализатора: PVS-Studio JavaScript Поиск уязвимостей ПО: базовый минимум или роскошный максимум Почему оценка персонала не работает как инструмент управления Как мы разработали ИИ-ассистента и сократили рутину продуктовой команды на 50% Как я ушел из найма, нажарил косточек и продал на маркетплейсах на 168 млн в год Когда 1С:ERP уже внедрена, а нормального производственного плана всё ещё нет Как я сделал Claude мультимодальным, подключив к нему Qwen Omni Как приглашение на вакансию мечты превращается в атаку Infrastructure as Code: философия и лучшие практики IaC Тестируем Yandex Code Assistant на задаче, в которой нужно хранить секреты nxs-universal-chart v3.0: новое поколение универсального Helm-чарта Callback Injection: Техника, которая отправила Microsoft Defender в глухой нокаут «Все идеи на стол»: митап как способ вывести проект из тупика Сегодня я узнал нечто новое о GPU благодаря багу в своей игре Как заставить LLM ̶ ̶г̶а̶л̶л̶ю̶ ̶ эволюционировать Карта событий как фундамент аналитики: практический кейс для E-commerce Что выбрать для AI: x86, ARM или RISC-V? Дайджест железа за март Роль соматических мутаций в развитии аутоиммунных заболеваний: путь к избирательной терапии Mythos от Anthropic — тревожный сигнал для всех, а не только для банков Guardrails для LLM на Java: как приручить промпт‑инъекции и токсичные ответы Green-VLA: как мы собрали VLA-модель для реального антропоморфного робота и не потеряли обобщение Финансовая гонка вооружений: почему умные люди добровольно в ней участвуют Эра ИИ-агентов наступила: выбираем лучшего цифрового сотрудника # Практический опыт внедрения WinCC Redundancy на производственном предприятии Сделал MVP за 3 дня, а потом неделю прикручивал оплату. Оно того стоило? Физика против Маска: почему Starship V3 может оказаться ещё одной катастрофой Нефть Венесуэлы: крупнейшие запасы в мире, но не крупнейшая нефтяная держава JPA 4. Переосмысление Hibernate Почему зеркальная фотокамера Nikon D5 десятилетней давности идеально подошла для миссии «Артемида-2» Проект «Уровень-Спутник» или как мы сделали платформу для гидрологов «Замедлиться, чтобы ускориться»: почему ИИ повышает цену ошибок в требованиях и архитектуре Как с нуля поднять трафик IT-компании на 1657% при бюджете 55 тыс. и выжить Pixel-perfect Downsampling — идеальная отрисовка 50 миллионов точек без потерь
«Мертвый интернет» против «замерзшего» — обсуждаем популярные конспирологические теории о будущем сети
VAS Experts · 2026-06-21 · via Все публикации подряд на Хабре

«Мертвый интернет» против «замерзшего» — обсуждаем популярные конспирологические теории о будущем сети

Простой

6 мин

83

Исследователи говорят, что трафик систем ИИ в интернете превысил человеческий. Скрейперы и краулеры собирают данные на сайтах для тонкой настройки или обучения новых моделей, а агентные системы выполняют действия от имени пользователя. Все это дало новый толчок теориям «интернет-апокалипсиса» о неизбежной кончине «человеческой» сети, в том виде, который мы знаем и любим. Разбираемся, что такое «теория мертвого интернета», что на этот счет говорят исследования и статистика, кто считает, что интернет «не умрет, но замерзнет» — и что со всем этим делать?

Фотография: Pier Monzon / Unsplash

Фотография: Pier Monzon / Unsplash

«Теория мертвого интернета» больше не теория

«Теория мертвого интернета» утверждает, что «живого» интернета, где общаются и творят реальные люди, больше не существует, а значительную долю контента в социальных сетях и на тематических форумах генерируют различные боты и системы искусственного интеллекта. В апреле этого года исследователи из университетов Великобритании и США совместно со специалистами Internet Archive использовали алгоритм Pangram для определения текстов, написанных с помощью нейросетей. Они проанализировали случайную выборку публично доступных веб-страниц, опубликованных в период с 2022 по 2025 год, и пришли к выводу, что доля «синтетического» контента на них достигает 35%.

Пользователи тематических площадок и форумов, где обычно обсуждают технологические новости и рассказывают о собственных разработках, также сообщают о наплывах юзеров, ответы которых подозрительно похожи на сгенерированные. Их выдают формулировки вроде «Вы абсолютно правы» или «Дайте мне знать, если вы хотите обсудить что-нибудь еще». Такие боты, к примеру, могут продвигать опенсорсные разработки, также предположительно написанные с помощью нейросетей. На «ИИшное» происхождение намекают как описания проектов, так и сам код в репозиториях: шаблонные комментарии, логика, которая выглядит правдоподобно, но решает задачу неоптимальным способом.

Параллельно появляются и полностью нейросетевые контент-проекты — например, Acutus, где всего за четыре месяца после запуска в 2025 году было опубликовано более 90 материалов о реформе фармацевтической отрасли, атомной энергетике и других темах. Журналист Model Republic провел расследование и выяснил, что в скрытом редакторском интерфейсе платформы присутствовали поля для контекста новости и ИИ-промптов. Он прогнал тексты через тот же Pangram и обнаружил, что почти 70% статей были написаны ИИ-системой целиком, еще около 30% — частично.

Мало того что нейросети захватывают площадки для «человеков», появляются и экспериментальные проекты вроде Moltbook — социальной сети для общения ИИ-агентов. По устройству она напоминает Reddit: те же треды, обсуждения и система оценок постов. Людям вмешиваться в дискуссии нельзя — разрешено лишь наблюдать, как агенты общаются и рассуждают о природе отвлеченных концепций. Забавно, что даже в этой среде периодически появляются комментарии в духе: «А не нейросеть ли это написала?».

Эти и другие кейсы для многих — достаточное подтверждение того, что «теория мертвого интернета», которая несколько лет назад была по большей части спекулятивной историей, больше таковой не является. Кроме того, теперь ее подтверждают данные исследователей, анализирующих трафик в интернете.

Откуда трафик

Недавно американская кибербез-компания HUMAN изучила данные собственной платформы для защиты бизнеса от ботов. В выборку вошли данные с 2022 по 2025 годы — всего порядка квадриллиона подключений к ресурсам клиентов в сети. Оказалось, что за прошедший год объемы «человеческого» трафика выросли всего на 3%, тогда как объемы «автоматизированного» увеличились сразу на 23%.

Углубленный анализ показал, что большая часть ИИ-трафика приходится на краулеры — боты, собирающие данные для обучения моделей (порядка 67,5% всего нейросетевого трафика). Следом идут скрейперы, которые, в отличие от краулеров, извлекают конкретную и актуальную информацию для инференса — их доля составляет примерно 30%. Еще около 2% приходится на ИИ-агентов — системы, способные выполнять действия от имени пользователя: обрабатывать текст, аудио, видео и код, вести диалог, взаимодействовать с интерфейсами и решать прикладные задачи. И хотя их доля пока остается сравнительно небольшой, именно этот сегмент растет быстрее всех: за последнее время объем такого трафика увеличился на колоссальные 7,8 тыс. процентов. И, как отмечают специалисты Cisco в профильном отчете, он может вырасти еще сильнее — в 6,6 раз к середине 2030 года.  

Фотография: okeykat / Unsplash

Фотография: okeykat / Unsplash

В попытке разобраться в природе роботизированного трафика, компания Glade Art, развивающая одноименную творческую платформу, провела собственный эксперимент, расставив ханипоты для агентов. За 55 дней система зафиксировала почти 7 млн автоматических запросов, которые затем проанализировали исследователи. Выяснилось, что ботов особенно интересуют данные с большим количеством чисел, а также email-адреса и номера телефонов.

По распространенной оценке, уже около половины всего интернет-трафика — примерно 51% — генерируется ботами. Однако, как отмечают специалисты Glade Art, эти цифры могут быть сильно занижены. Дело в том, что значительная часть автоматизированных запросов поступает не из дата-центров, которые сравнительно легко идентифицировать, а из пользовательских и мобильных сетей, маскируясь под действия людей. Все это вносит определенную погрешность в подсчеты, поэтому, по оценке исследователей, реальная доля автоматизированной активности в интернете может быть существенно больше и даже превышать 70%.

Не все так плохо, но могло быть и лучше

Трафик, генерируемый ИИ-ботами, по сути, стал новой нормой. Владельцы сайтов и онлайн-сервисов вынуждены исходить из того, что их ресурсы будут регулярно посещать автоматизированные агенты, собирающие данные для обучения больших языковых моделей или инференса. Поэтому основная задача сегодня заключается в поиске баланса: как сохранить доступность контента для легитимных сервисов и при этом защитить собственные ресурсы от чрезмерной нагрузки и недобросовестного сбора данных.

Если говорить о массовости «синтетического» контента, который генерируют системы ИИ, есть мнение, что на самом деле интернет более «живой», чем это рисуют медиа и голая статистика. Сторонники этой теории приводят в пример бесчисленное множество небольших сообществ, «инди-веб». Речь про личные веб-сайты, в которых люди продолжают обмениваться информацией и общаться друг с другом — рассказывают о своей работе, питомцах, хобби, книгах, музыкальных группах, любимых видеоиграх и еще о сотне других вещей. Журналистка Кейтлин Тиффани в статье The Atlantic прямо называет теорию мертвого интернета «параноидальной». По ее словам, некоторые пользователи намеренно разгоняют вокруг нее хайп на волне популярности ИИ-систем. 

Наконец, можно встретить мнение, что интернет не умирает, а «замерзает», по крайней мере, так считает один из разработчиков компании OpenAI. Под «замерзанием» он имеет в виду замедление обмена знаниями между людьми в сети — особенно в сфере программирования. Сегодня, чтобы решить какую-то проблему, хватает запроса к нейронке; уже не нужно идти на форумы или профильные площадки, где обычно коллективно собирались ответы на разные вопросы. Вместо этого полученная информация так и остается в чате с ботом: «У меня осталось странное чувство: мое решение — и конкретный контекст, в котором оно было найдено — просто исчезло в переписке, не было проиндексировано и просканировано, и его никогда не найдет следующий человек, столкнувшийся с точно такой же проблемой».

С одной стороны, статистика указывает на сокращение оригинального человеческого контента в интернете. С другой — даже на фоне постоянных разговоров о «вымирании» сети, миллиарды пользователей активно общаются на форумах и в социальных сетях. И, если уж на то пошло, спам, манипуляции и сомнительный контент низкого качества существовал задолго до ИИ-систем.

Что еще почитать из наших материалов: