Bagunça de IA: Um problema de qualidade

Lisa Ernst · 14.10.2025 · Técnica · 5 min

Nos meus feeds surgiram cada vez mais imagens polidas, banais e, ainda assim, com grande alcance. Mais tarde percebi: isto é „ai slop“. Este termo descreve uma enxurrada de conteúdos gerados por IA, produzidos rapidamente, de baixa barreira de entrada, que prendem a atenção e expulsam publicações autênticas. Estudos demonstram que tais conteúdos em plataformas alcançam alcance enormes, e os utilizadores muitas vezes não percebem que são artificiais.

Quelle: Apresentação própria

Introdução ao AI Slop

„AI slop“ é um termo depreciativo para conteúdos gerados por IA de baixa qualidade. Incluem imagens, vídeos, áudio ou texto, que são produzidos de forma rápida, barata e em massa, muitas vezes sem cuidado, verificação de fontes ou valor agregado. O termo ganhou popularidade em 2024 por meio de reportagens como a Artigo do Guardian disseminado que descreve „slop“ como a nova onda de poluição digital. Exemplos típicos são fotos geradas por IA com aparência surreal-realista, que acionam emoções, mas não têm origem real, como as Washington Post relatou. . Em páginas de memes, o fenómeno foi documentado precocemente, por exemplo a „Epidemia de Publicações IA do Facebook“.

Desde o fim de 2023/2024, jornalistas e pesquisadores observam páginas coordenadas de imagens geradas por IA no Facebook, que geram alcance e lucros com táticas de clickbait, como 404 Media constatou. . Uma Estudo da Harvard Kennedy School analisou 125 páginas do Facebook, cada uma com mais de 50 imagens de IA: a mediana foi de 81.000 seguidores por página; um post com IA atingiu 40 milhões de visualizações e 1,9 milhões de interações em um trimestre. 404 Media mostrou, , mostrando como criadores produzem sistematicamente „slop“ e utilizam bônus da plataforma. Em 2025, a Meta lançou o novo recurso de feed de vídeo AI “Vibes” no aplicativo Meta-AI — uma transmissão interminável de vídeos curtos gerados, que podem ser remixados, como Meta anunciou. . Paralelamente, o YouTube ressaltou que não pretende monetizar material 'inauthentico' e repetitivo em massa, e precisou as diretrizes no verão de 2025, informou o The Verge. OpenAI introduziu, com o aplicativo de vídeo Sora, marcas d'água visíveis e metadados C2PA para marcar a origem, como informou a OpenAI, , porém investigações mostram que terceiros podem remover rapidamente marcas d'água visíveis, so 404 Media e Hany Farid da iSchool Berkeley. . Que as pessoas têm dificuldade em distinguir mídias de IA de reais, estudos comprovam repetidamente, por exemplo. „As Good As A Coin Toss“.

Quelle: whatisai.co.uk

AI Slop: Quando conteúdos gerados por IA se tornam uma enxurrada caótica.

Análise e impactos

Por que existe AI slop? Primeiro: a atenção é moeda. Algoritmos recompensam o engajamento; IA reduz os custos de produção, então compensa a massa, wie 404 Media analisou. Em segundo lugar: monetização. Bônus de performance ou truques de afiliados transformam cliques em dinheiro – mesmo que o conteúdo seja banal, informou a 404 Media. . Em terceiro lugar: dinâmica da plataforma. Lógicas de recomendação elevam o que é „visualmente sensacional“, seja real ou gerado, so die Harvard Kennedy School. Quarto: cadeia de ferramentas. Modelos de vídeo cada vez melhores e apps de edição tornam a produção trivial, enquanto as marcações de origem ainda não são tecnicamente e organizacionalmente amplamente implementadas, como o C2PA-Spezifikationen mostram.

O vídeo oferece uma visão compacta de como o AI slop surge e como o identificas.

Comprovado: Páginas do Facebook com imagens de IA atingem um público massivo; os utilizadores muitas vezes não percebem que são artificiais, laut Harvard Kennedy School. Também é comprovado que marcas d'água visíveis podem ser removidas tecnologicamente, tornando os rótulos de origem no dia a dia não confiáveis, wie 404 Media zeigte. Também existem problemas de percepção: em estudos, as pessoas, ao reconhecer IA, às vezes ficam perto do acaso, wie eine Studie belegt.

Não está claro: qual é a participação absoluta de AI slop de forma cross-plataforma. Números totais sérios e validados publicamente faltam; estimativas variam conforme o método e o período, so das Reuters Institute.

Falso/enganoso é a suposição de que as plataformas proíbem AI slop em geral. Correto é que existem regras de monetização e de autenticidade, mas não há uma proibição geral de conteúdos de IA; o YouTube especificou as regras contra „inauthentico/repetitivo em massa“, não contra IA em si, wie The Verge berichtete. Igualmente enganoso: „Marcas d'água resolvem o problema.“ Marcas visíveis podem ser removidas; credenciais de conteúdo invisíveis/standardizadas (C2PA) ajudam, mas ainda não estão implementadas em todos os lugares e são exibidas de forma pouco uniforme pelas plataformas, laut OpenAI e C2PA.

Meta identifica conteúdos de IA de forma mais ampla e introduz rótulos „AI Info“, wie Meta bekannt gab; ao mesmo tempo, a empresa experimenta com feeds de IA próprios como „Vibes“, o que continua a acender o debate entre benefício e poluição digital, so Meta. Os jornalistas classificam o „slop“ como um sintoma de uma economia de plataforma moldada pelo engajamento, wie der Guardian darlegte. Pesquisadores exigem padrões robustos de origem e melhores ferramentas para os utilizadores, em vez de apenas lógica de eliminação, so die Harvard Kennedy School e C2PA.

Quelle: glenmont.co

O olhar sobre a enxurrada digital: os perigos do AI Slop para o nosso panorama informativo.

Recomendações práticas

Na prática, AI slop significa mais perda de tempo, maior risco de conclusões incorretas e menor visibilidade de conteúdos de qualidade. O que ajuda? Primeiro, aplique o SIFT: Pare, Investigue a fonte, Encontre uma melhor cobertura, Rastreie até a origem, wie die University of Chicago Library empfiehlt. Segundo, verifique a origem: verifique os rótulos Content Credentials/C2PA onde disponíveis, laut Content Authenticity Initiative. Terceiro, procure imagens/vídeos via busca reversa: InVID/WeVerify, TinEye, Bing Visual Search, InVID, TinEye, Bing Visual Search. Quarto, utilize checagens de fatos: Google Fact Check Explorer, Google Fact Check Explorer. Quinto, observe os rótulos da plataforma – e mantenha-se cético porque os rótulos podem faltar ou estar incorretos, so Meta.

A conversa introduz o SIFT — uma abordagem prática para classificar conteúdo duvidoso mais rapidamente.

Futuro e perguntas em aberto

Como escalar C2PA/Content Credentials para fluxos de trabalho mainstream de câmeras, smartphones e plataformas — e quão robustos permanecem contra remoção ou substituição, gemäß C2PA-Spezifikationen? Quão eficaz, proporcional e transparente as plataformas implementam regras de monetização contra „inauthentico/repetitivo em massa“, wie The Verge berichtete? E como mensuramos a participação real de AI slop, sem depender de amostras pontuais, fragte das Reuters Institute?

AI slop não é um fenômeno marginal, mas a mistura de produção barata, amplificação algorítmica e incentivos econômicos. Plataformas respondem — às vezes com rótulos, às vezes com regras de monetização —, mas alcance e risco de engano continuam altos. Para você/vocês, isso significa: SIFT como rotina, busca reversa, verificação de origem e consumo consciente. Assim separa-se rapidamente a espuma da substância — e dá-se aos conteúdos de qualidade a chance de serem vistos novamente, laut University of Chicago Library e Content Authenticity Initiative.