Wikipedia теряет читателей из-за AI Overviews: под угрозой цикл волонтёров

Редакторы Wikipedia долго смотрели на генеративный ИИ как на очередной хайп, который сначала взлетит, а потом осядет, как это было с блокчейном и метавселенными. Wired в новом материале описывает, как эта уверенность не подтвердилась. Поисковые сводки вроде Google AI Overviews, запущенных в США в мае 2024 года, отвечают на вопрос прямо на странице выдачи. Статья Wikipedia, на которой эта сводка во многом построена, остаётся непрочитанной. Wired считает, что потеря куда серьёзнее падения посещаемости: под вопросом сама модель, на которой стоит энциклопедия.

Читателей меньше, нагрузка выше

Цифры, которые есть в открытом доступе, складываются в неприятную картину. В октябре 2025 года Wikimedia Foundation сообщила, что после пересмотра алгоритмов определения ботов человеческие просмотры страниц оказались примерно на 8% ниже, чем годом раньше. Среди причин фонд назвал генеративный ИИ и социальные сети, где молодая аудитория всё чаще получает ответы, не заходя на сайт.

Данные Pew Research Center за 2025 год показывают механику этого эффекта. Если в выдаче есть ИИ-сводка, пользователи переходят по обычной ссылке примерно в 8% случаев. Без неё таких переходов около 15%. По ссылкам внутри самой сводки кликают примерно в 1% случаев.

Параллельно растёт нагрузка на инфраструктуру. Wikimedia ранее писала, что с января 2024 года трафик на скачивание мультимедиа вырос на 50%, и значительная часть этого роста приходится на автоматических сборщиков данных для обучения моделей.

• Масштаб проекта: более 65 млн статей на 300+ языках.
• Человеческий трафик: около −8% за год по данным Wikimedia Foundation (2025).
• Клики при наличии ИИ-сводки: около 8% против 15% без неё (Pew).
• Нагрузка на скачивание мультимедиа: +50% с января 2024 года.

Цикл, который держится на людях

Wikipedia работает как конвейер. Читатель замечает ошибку, правит её, втягивается и со временем становится редактором. Часть читателей жертвует деньги, на которые живёт фонд, не показывающий рекламу. Каждое звено зависит от того, что человек видит страницу, а не пересказ.

ИИ-сводка этот путь обрывает. Модель берёт текст, который написали и вычитали волонтёры, и отдаёт его пользователю без атрибуции или с мелкой ссылкой. Читатель не знает, что за ответом стоит сообщество, и не получает повода присоединиться или заплатить. Энциклопедия при этом остаётся главным источником фактов для самих моделей, так что они зависят от проекта, который сами и истощают.

Фонд пытается вести переговоры по-деловому. Через коммерческое направление Wikimedia Enterprise он продаёт крупным компаниям структурированный доступ к данным, и в январе 2026 года к списку клиентов, по сообщениям, добавились Amazon, Meta, Microsoft, Mistral AI и Perplexity. Это даёт деньги и снимает часть нагрузки с серверов. Но платёж от компании не заменяет живого редактора, который когда-то был случайным читателем.

Что делать

Для тех, кто строит продукты на базе LLM, вывод простой: источник знаний надо поддерживать, а не только цитировать. Заметная атрибуция со ссылкой, использование платного API вместо массового скрейпинга и честное указание происхождения данных обходятся дешевле, чем деградация датасета, на котором держится качество ответов.

Для издателей и владельцев сайтов Wikipedia служит ранним сигналом. Если энциклопедия с её репутацией теряет переходы, то нишевым ресурсам стоит считать долю прямой и подписной аудитории, а не только поисковый трафик. Для обычного пользователя достаточно привычки открывать источник под ИИ-ответом, особенно когда речь о датах, цифрах и спорных темах. Именно такие клики сегодня определяют, будет ли у следующей версии энциклопедии кому её писать.