Когда инструменты генеративного искусственного интеллекта, такие как ChatGPT и Midjourney, вышли в массы, их провозгласили универсальными двигателями эффективности — способными создавать статьи, иллюстрации и видео за считанные секунды. Но по мере того как компании поспешили внедрять эти инструменты, они столкнулись с упрямой и довольно неприятной реальностью: контент, созданный ИИ, часто изобилует ошибками, странными аномалиями и откровенной ложью. В результате возникла быстро растущая экономика труда фрилансеров, которых нанимают исключительно для исправления того, что теперь принято называть «AI slop» — низкокачественным контентом, созданным ИИ.
Бум заказов на исправление AI-контента
Данные крупных фриланс-платформ свидетельствуют о резком росте спроса на специалистов, способных приводить результаты работы ИИ в порядок. На Freelancer.com количество объявлений о работе по исправлению контента, созданного ИИ, — с такими формулировками, как «correct AI», «AI hallucination» и «AI error», — выросло на 87% с августа 2025 года по июнь 2026 года, достигнув 10 760 публикаций по всему миру. Чаще всего вмешательство человека требовалось в области графического дизайна, за которой следовали видеомонтаж, корректура и написание текстов.
Другие платформы демонстрируют аналогичную тенденцию. Upwork сообщил о росте числа заказов на исправление AI-контента на 70% в годовом выражении, а количество поисковых запросов услуг по «очистке AI-контента» на Fiverr выросло более чем в 20 раз в период с 2023 по 2026 год. Это представляет собой существенный сдвиг по сравнению с первыми днями бума генеративного ИИ. Исследование, опубликованное ранее в Management Science, показало, что спрос на высокоавтоматизированные заказы на написание текстов и программирование для фрилансеров снизился на 21% в течение восьми месяцев после запуска ChatGPT, а спрос на создание изображений упал на 17%. Теперь эти заказы возвращаются, но уже в изменённом виде: вместо создания контента с нуля людей привлекают для того, чтобы приводить в порядок работу машины.
Высокая цена «дешёвых» черновиков
Мэтт Барри, генеральный директор Freelancer.com, объясняет, что эта тенденция во многом обусловлена небольшими компаниями и предпринимателями, которые используют ИИ для создания быстрого первого черновика, но затем сталкиваются с техническими проблемами или вопросами качества, которые не могут решить самостоятельно. По словам Барри, сэкономленные благодаря ИИ время и деньги могут очень быстро уйти на «чрезвычайно трудоёмкую» работу по подготовке этого черновика к коммерческому использованию.
Для многих фрилансеров такая работа оказывается скорее головной болью, чем выгодным заказом. Клиенты часто обращаются к творческим специалистам с ожиданием, что редактирование AI-контента должно быть дешёвым и быстрым, полагая, что основная работа уже выполнена. Однако представители творческих профессий сообщают, что исправление ошибок ИИ может занимать столько же времени, сколько создание работы с нуля.
Тодд Ван Линда, профессиональный иллюстратор из Флориды, рассказал, что однажды клиент предложил ему $500 за исправление 13–15 иллюстраций, созданных ИИ, для детской книги. Клиент рассчитывал, что на исправление каждой иллюстрации потребуется всего около 15 минут. Ван Линда, чья ставка начинается от $65 в час, отказался от заказа.
Аналогичным образом Натан Макконнелл, мультимедийный редактор, который занимается фрилансом в качестве дополнительной работы, рассказал, что тратил по два-три часа в Photoshop на каждую отдельную карту из созданной ИИ колоды таро из 100 изображений. Первоначальные результаты работы ИИ были переполнены классическими ошибками генеративных моделей, включая лишние пальцы и две левые ноги. Макконнеллу даже приходилось отказываться от заказов, когда качество было слишком низким. «Я однажды сказал клиенту, что это уже “слишком большой мусор”. Я никак не могу это исправить», — рассказал Макконнелл.
Неопределённое будущее людей-редакторов
Останется ли эта экономика «очистки» постоянной частью современного рынка труда или окажется временным переходным этапом — среди фрилансеров пока идут споры. Ким Данбар, австралийская писательница и редактор, считает, что потребность в людях, которые должны «очеловечивать» тексты, написанные машинами, вероятно, исчезнет в течение пяти-десяти лет по мере дальнейшего совершенствования базовых моделей ИИ.
Но пока ограничения генеративных моделей означают, что человеческий контроль остаётся незаменимым. Как отмечает Макконнелл, за ИИ всё ещё приходится «присматривать». До тех пор пока алгоритмы не научатся надёжно отличать руку с пятью пальцами от руки с шестью, человеческая команда по «очистке» AI-контента будет оставаться важной, пусть и не слишком желанной, опорой AI-революции.