Il pasticcio dell'IA (AI Slop): Un problema di qualità

Lisa Ernst · 14.10.2025 · Tecnologia · 5 min

Nei miei feed sono apparse sempre più immagini, clip e testi banali e lisci, ma con un'ampia portata. Più tardi ho capito: questo è “ai slop”. Questo termine descrive un'ondata di contenuti AI a bassa soglia e prodotti rapidamente, che catturano l'attenzione e soppiantano i contributi autentici. Gli studi dimostrano che tali contenuti ottengono un'enorme portata sulle piattaforme e gli utenti spesso non riconoscono che sono artificiali.

Quelle: Rappresentazione propria

Introduzione all'AI Slop

“AI slop” è un termine dispregiativo per contenuti di bassa qualità generati dall'IA. Questi includono immagini, video, audio o testo prodotti in modo rapido, economico e massivo, spesso senza cura, verifica delle fonti o valore aggiunto. Il termine è stato diffuso nel 2024 nel mainstream attraverso report come l' articolo del Guardian , che descrive lo “slop” come una nuova ondata di inquinamento digitale. Esempi tipici sono foto AI che sembrano surreali-realistiche, che attivano emozioni ma non hanno un'origine reale, come ha riportato il Washington Post. . Il fenomeno è stato documentato precocemente sulle pagine di meme, come la “Epidemia di Post AI su Facebook”.

Dalla fine del 2023/2024, giornalisti e ricercatori hanno osservato pagine coordinate con immagini AI su Facebook che generano portata e ricavi con tattiche di clickbait, come è stato 404 Media constatato. . Uno studio della Harvard Kennedy School ha analizzato 125 pagine Facebook con oltre 50 immagini AI ciascuna: la mediana era di 81.000 follower per pagina; un post AI ha raggiunto 40 milioni di visualizzazioni e 1,9 milioni di interazioni in un trimestre. 404 Media ha mostrato, , come i creator producono sistematicamente “slop” e utilizzano bonus della piattaforma per farlo. Nel 2025 Meta ha lanciato la nuova funzione di feed video AI “Vibes” nell'app Meta AI – uno streaming infinito di brevi video generativi che possono essere remixati, come Meta ha annunciato. . Parallelamente, YouTube ha sottolineato di non voler monetizzare materiale “non autentico”, ripetitivo in massa e ha precisato le linee guida nell'estate 2025, come ha riportato The Verge. . OpenAI ha introdotto con l'app video Sora filigrane visibili e metadati C2PA per contrassegnare l'origine, come ha comunicato OpenAI, , ma le ricerche mostrano che terze parti possono rimuovere rapidamente le filigrane visibili so 404 Media e Hany Farid dalla iSchool Berkeley.. Il fatto che le persone difficilmente riescano a distinguere i media AI da quelli reali è ripetutamente dimostrato dagli studi, ad esempio „As Good As A Coin Toss“.

Quelle: whatisai.co.uk

AI Slop: Quando i contenuti generati dall'IA diventano un flusso caotico.

Analisi e impatti

Perché esiste l'AI slop? Primo: l'attenzione è valuta. Gli algoritmi premiano l'engagement; l'IA abbassa i costi di produzione, quindi la massa paga, ha wie 404 Media analizzato. Secondo: monetizzazione. I bonus sulle performance o i trucchi affiliati trasformano i clic in denaro – anche se i contenuti sono banali, ha riportato 404 Media. . Terzo: dinamica della piattaforma. Le logiche di raccomandazione spingono in alto il “sensazionale visivo”, reale o generato, so die Harvard Kennedy School. Quarto: catena di strumenti. Modelli video e app di editing sempre migliori rendono la produzione banale, mentre le etichette di origine non sono ancora efficaci a livello tecnico e organizzativo a tappeto, come C2PA-Spezifikationen mostrano.

Il video offre un inquadramento compatto di come nasce l'AI slop e come riconoscerlo.

È comprovato: le pagine Facebook con immagini AI raggiungono un pubblico enorme; gli utenti spesso non riconoscono l'artificialità, laut Harvard Kennedy School. È anche comprovato che le filigrane visibili possono essere rimosse tecnicamente, rendendo le etichette di origine inaffidabili nella pratica quotidiana, wie 404 Media zeigte. Sono comprovati problemi di percezione: negli studi, le persone si trovano talvolta vicine al livello casuale nel riconoscere l'IA, wie eine Studie belegt.

Non è chiaro: Qual è la quota assoluta di AI slop su tutte le piattaforme. Mancano dati complessivi seri e convalidati pubblicamente; le stime variano a seconda del metodo e del periodo, so das Reuters Institute.

È sbagliata/fuorviante l'ipotesi: “Le piattaforme vietano l'AI slop in generale.” È corretto: Esistono regole di monetizzazione e autenticità, ma non un divieto generale dei contenuti AI; YouTube ha precisato le regole contro il materiale “non autentico/ripetitivo in massa”, non contro l'IA in sé, wie The Verge berichtete. Altrettanto fuorviante: “Le filigrane risolvono il problema.” I marcatori visibili sono rimovibili; le Content Credentials (C2PA) invisibili/standardizzate aiutano, ma non sono ancora implementate ovunque e sono visualizzate in modo incoerente dalle piattaforme, laut OpenAI e C2PA.

Meta contrassegna i contenuti AI in modo più ampio e introduce le etichette “AI Info”, wie Meta bekannt gab; allo stesso tempo, l'azienda sperimenta propri feed AI come “Vibes”, il che alimenta ulteriormente il dibattito su utilità vs. inquinamento, so Meta. I giornalisti inquadrano lo “slop” come sintomo di un'economia delle piattaforme focalizzata sull'engagement, wie der Guardian darlegte. I ricercatori chiedono standard di origine robusti e migliori strumenti per gli utenti, invece della semplice logica di cancellazione, so die Harvard Kennedy School e C2PA.

Quelle: glenmont.co

Uno sguardo al flusso digitale: I pericoli dell'AI Slop per il nostro panorama informativo.

Raccomandazioni pratiche

In pratica, l'AI slop significa: più perdita di tempo, maggiore rischio di supposizioni errate e una visibilità in calo per i contenuti di qualità. Cosa aiuta? Primo, applicare SIFT: Stop, Investigate the source, Find better coverage, Trace to original, wie die University of Chicago Library empfiehlt. Secondo, verificare l'origine: Controllare le visualizzazioni di Content Credentials/C2PA, dove disponibili, laut Content Authenticity Initiative. Terzo, ricerca inversa di immagini/video: InVID/WeVerify, TinEye, Bing Visual Search, InVID, TinEye, Bing Visual Search. Quarto, utilizzare i fact-check: Google Fact Check Explorer, Google Fact Check Explorer. Quinto, osservare le etichette della piattaforma – e allo stesso tempo rimanere scettici, perché le etichette possono mancare o essere sbagliate, so Meta.

La conversazione introduce SIFT – un approccio pratico per classificare più rapidamente i contenuti dubbi.

Futuro e domande aperte

Come si scalano C2PA/Content Credentials nei flussi di lavoro mainstream di fotocamere, smartphone e piattaforme – e quanto rimangono robusti contro la rimozione o la sovrascrittura, gemäß C2PA-Spezifikationen? Quanto efficacemente, proporzionalmente e in modo trasparente le piattaforme applicano le regole di monetizzazione contro il materiale “non autentico/ripetitivo in massa”, wie The Verge berichtete? E come misuriamo la quota effettiva di AI slop senza fare affidamento su campioni puntuali, fragte das Reuters Institute?

L'AI slop non è un fenomeno marginale, ma la miscela di produzione economica, amplificazione algoritmica e incentivi economici. Le piattaforme reagiscono – in parte con etichette, in parte con regole di monetizzazione – ma la portata e il rischio di inganno rimangono elevati. Per te/voi significa: SIFT come routine, ricerca inversa, verifiche dell'origine e consumo consapevole. Così separate rapidamente la schiuma dalla sostanza – e date ai contenuti di alta qualità la possibilità di essere visti di nuovo, laut University of Chicago Library e Content Authenticity Initiative.