Chapucería de IA: Un problema de calidad
En mis feeds aparecían cada vez más imágenes pulidas, banales y, sin embargo, de gran alcance, clips y textos. Más tarde me di cuenta: eso es „ai slop“. Este término describe una avalancha de contenidos de IA producidos rápidamente y de bajo umbral, que capturan la atención y desplazan publicaciones auténticas. Los estudios demuestran que estos contenidos en plataformas alcanzan un alcance enorme y los usuarios a menudo no reconocen que son artificiales.
Quelle: Representación propia
Introducción a AI Slop
„AI slop“ es un término despectivo para contenidos de IA de baja calidad. Esto incluye imágenes, videos, audio o texto que se producen rápida y masivamente, barato y sin cuidado, verificación de fuentes o valor agregado. El término se popularizó en 2024 en la corriente principal a través de informes como el Artículo del Guardian se difundió, describiendo „slop“ como una nueva ola de basura digital. Ejemplos típicos son fotos de IA con apariencia surrealista-realista que desencadenan emociones, pero que no tienen un origen real, como la Washington Post informó. . En páginas de memes se documentó temprano el fenómeno, por ejemplo la „Facebook AI Posts Epidemic“.
Desde finales de 2023/2024, periodistas e investigadoras e investigadores observan páginas de imágenes IA coordinadas en Facebook, que generan alcance e ingresos mediante tácticas de clickbait, como 404 Media constató. . Una Estudio de la Harvard Kennedy School analizó 125 páginas de Facebook, cada una con más de 50 imágenes de IA: la mediana estuvo en 81.000 seguidores por página; una publicación de IA alcanzó 40 millones de vistas y 1,9 millones de interacciones en un trimestre. 404 Media mostró, , mostrando cómo los creadores producen sistemáticamente „slop“ y aprovechan los bonos de la plataforma. En 2025, Meta lanzó la nueva función de feeds de video IA „Vibes“ en la app Meta-AI: una corriente interminable de videos cortos generativos que se pueden remixar, como Meta anunció. . Paralelamente, YouTube subrayó que no monetizaría material „inauthentisch/massenhaft repetitiv“ y precisó las directrices en el verano de 2025, informó The Verge. . OpenAI introdujo con la aplicación de video Sora marcas de agua visibles y metadatos C2PA para marcar el origen, como informó OpenAI, , pero investigaciones muestran que terceros pueden eliminar rápidamente las marcas de agua visibles, so 404 Media y Hany Farid de la iSchool Berkeley. . Que las personas tienen dificultades para distinguir los medios de IA de los reales, lo demuestran repetidamente estudios, por ejemplo. „As Good As A Coin Toss“.
Quelle: whatisai.co.uk
AI Slop: Cuando los contenidos generados por IA se vuelven una marejada caótica.
Análisis y efectos
¿Por qué existe AI slop? En primer lugar: la atención es moneda. Los algoritmos premian el compromiso; la IA reduce los costos de producción, por lo que la masa sale rentable. wie 404 Media analizó. En segundo lugar: monetización. Bonos de rendimiento o trucos de afiliados transforman clics en dinero, incluso si el contenido es banal, informó 404 Media. . En tercer lugar: dinámica de plataformas. Las lógicas de recomendación elevan lo “visualmente sensacional”, ya sea real o generado, so die Harvard Kennedy School. Cuarto: cadena de herramientas. Cada vez mejores modelos de video y apps de edición hacen que la producción sea trivial, mientras que las credenciales de origen no se implementan de forma generalizada desde el punto de vista técnico y organizativo, como las C2PA-Spezifikationen muestran.
Quelle: YouTube
El video ofrece una clasificación concisa de cómo surge AI slop y cómo puedes reconocerlo.
Se demuestra que: Las páginas de Facebook con imágenes IA alcanzan una audiencia masiva; los usuarios a menudo no reconocen lo artificial, laut Harvard Kennedy School. También se demuestra que las marcas de agua visibles pueden eliminarse técnicamente, lo que hace que las etiquetas de origen no sean confiables en la vida diaria, wie 404 Media zeigte. También hay problemas de percepción: en estudios, las personas al identificar IA a veces se acercan al nivel de azar, wie eine Studie belegt.
No está claro: cuán grande es la proporción absoluta de AI slop de forma multiplataforma. Faltan cifras serias validadas públicamente; las estimaciones varían según el método y el periodo, so das Reuters Institute.
Falso/engañoso es suponer: „Las plataformas prohíben AI slop en general.“ Lo correcto es: existen reglas de monetización y autenticidad, pero no una prohibición general de contenidos de IA; YouTube precisó las reglas contra „inauthentisch/massenhaft repetitiv“, no contra la IA en sí, wie The Verge berichtete. También engañoso: „Las marcas de agua resuelven el problema.“ Las marcas visibles pueden eliminarse; credenciales de contenido invisibles/estándar (C2PA) ayudan, pero todavía no están implementadas en todas partes y se muestran de forma desigual por las plataformas, laut OpenAI y C2PA.
Meta etiquetan de manera más amplia los contenidos de IA y introducen etiquetas „AI Info“, wie Meta bekannt gab; al mismo tiempo la empresa experimenta con sus propios feeds de IA como „Vibes“, lo que aviva el debate sobre utilidad vs. basura. so Meta. Periodistas clasifican „slop“ como un síntoma de una economía de plataformas orientada al compromiso, wie der Guardian darlegte. Investigadores exigen estándares robustos de origen y mejores herramientas para usuarios en lugar de una simple lógica de eliminación, so die Harvard Kennedy School y C2PA.
Quelle: glenmont.co
La mirada a la avalancha digital: Los peligros de AI Slop para nuestra paisaje informativo.
Recomendaciones prácticas
Prácticamente, AI slop significa más pérdida de tiempo, mayor riesgo de errores de interpretación y una menor visibilidad de contenido de calidad. ¿Qué ayuda? Primero aplicar SIFT: Stop, Investigate the source, Find better coverage, Trace to original, wie die University of Chicago Library empfiehlt. Segundo, comprobar el origen: revisar las credenciales de contenido/C2PA cuando estén disponibles, laut Content Authenticity Initiative. Tercero, buscar imágenes/video hacia atrás: InVID/WeVerify, TinEye, Bing Visual Search, InVID, TinEye, Bing Visual Search. Cuarto, usar comprobaciones de hechos: Google Fact Check Explorer, Google Fact Check Explorer. Quinto, prestar atención a las etiquetas de la plataforma, y al mismo tiempo mantener el escepticismo, porque las etiquetas pueden faltar o ser incorrectas, so Meta.
Quelle: YouTube
La conversación introduce SIFT: un enfoque práctico para clasificar contenidos dudosos más rápidamente.
Futuro y preguntas abiertas
Cómo escalan C2PA/Credenciales de Contenido hasta flujos de trabajo de cámara, teléfonos inteligentes y plataformas principales, y cuán robustos permanecen ante eliminación o sobrescritura, gemäß C2PA-Spezifikationen? Qué tan eficientes, proporcionadas y transparentes son las plataformas al aplicar reglas de monetización contra „inauthentisch/massenhaft repetitiv“, wie The Verge berichtete? Y cómo medimos la participación real de AI slop, sin apoyarnos en muestras puntuales, fragte das Reuters Institute?
AI Slop no es un fenómeno marginal, sino la mezcla de producción barata, amplificación algorítmica e incentivos económicos. Las plataformas reaccionan, a veces con etiquetas, a veces con reglas de monetización, pero el alcance y el riesgo de engaño siguen siendo altos. Para ti/ustedes significa: SIFT como rutina, búsqueda inversa, verificación de origen y consumo consciente. Así separáis rápidamente la espuma de la sustancia — y dais a contenidos de alta calidad la oportunidad de volver a ser vistos, laut University of Chicago Library y Content Authenticity Initiative.