Пост, написанный моделью, стоит вам читателей: 71% больше не вернутся к автору

Bryan Cantrill в посте «The revolt of the reader» (05.09.2026) называет это разрывом социального контракта: мы, читатели, не обязаны трудиться над предложением, над которым не трудился сам автор.

Цифры разрыва. Cynthia Dunlop опросила 668 читателей-разработчиков (рассылка Write that blog!, 16.06.2026): 78% бросают чтение при первом же подозрении на LLM, 71% дальше обходят автора стороной, 98% выбирают несовершенный человеческий текст вместо вылизанного машинного. 85% оценили своё раздражение от ИИ-текстов на 5 из 5, а 57% ставят такой статье минус, если кнопка есть.

Раньше молчание сходило с рук. В предыдущем опросе (181 автор, 09.06.2026) 73% тех, кто писал посты с LLM, не сказали об этом читателям. Теперь отговорка слабеет: по исследованию University of Chicago 2025 года у детектора Pangram ноль ложных срабатываний на длинных отрывках и ниже 0,01 на коротких.

Скидку на неродной язык читатели почти не дают. Смягчить реакцию, зная, что модель помогала неносителю языка, готовы 23%.

Правило Cantrill. Модель работает редактором, а не писателем: её вывод берут скелетом и дописывают руками. Проверка одна. Текст должен пройти Pangram как человеческий, иначе, по словам Cantrill, «просто дайте нам свой промпт». На бесплатном плане Pangram даёт 20 проверок в день после регистрации, включая детект правки моделью.

Пока детекторы держат ноль ложных срабатываний на длинных текстах, отговорка «модель просто помогла» перестаёт работать.