ИИ-небрежность: Проблема качества

Lisa Ernst · 14.10.2025 · Техника · 5 мин

В моих лентах появлялись всё более гладкие, банальные и всё же охватывающие широкую аудиторию изображения, клипы и тексты. Позже я понял: это «ИИ-слоп». Этот термин описывает поток быстро производимого, низко порогового контента на базе ИИ, который привлекает внимание и вытесняет подлинные публикации. Исследования показывают, что такой контент достигает огромного охвата на платформах, и пользователи часто не осознают, что он искусственный.

Quelle: Собственное изображение

Введение в ИИ-слоп

«ИИ-слоп» — уничижительный термин для низкокачественного контента, созданного ИИ. В него входят изображения, видео, аудио или текст, которые быстро, дешево и массово производятся, часто без заботы, проверки источников или добавочной ценности. Этот термин стал мейнстримом в 2024 году благодаря публикациям, таким как Статья Guardian распространился, описывая «ИИ-слоп» как новую волну цифрового мусора. Типичные примеры — сюрреалистично-реалистичные AI-фото, которые вызывают эмоции, но не имеют реального происхождения, как те, Washington Post сообщил. . На страницах с мемами феномен был рано задокументирован, например — «Facebook AI Posts Epidemic» «Эпидемия постов Facebook AI».

С конца 2023/2024 годов журналисты и исследователи наблюдают за координированными AI-страницами изображений на Facebook, которые с помощью тактик кликбейта генерируют охват и доходы, например 404 Media зафиксировано. . Одна Исследование Гарвардской школы Кеннеди проведён/проведено анализ 125 страниц Facebook с более чем 50 AI-изображениями на каждой: медиана составляла 81 000 подписчиков на страницу; AI-пост достиг 40 миллионов просмотров и 1,9 миллиона взаимодействий за квартал. 404 Media показывало, , как создатели систематически производят «ИИ-слоп» и используют для этого бонусы платформ. В 2025 году Meta запустила новую функцию ленты AI-видео «Vibes» в приложении Meta-AI — бесконечный поток генеративных коротких видео, которые можно ремикшировать, как Meta , как было объявлено.. . Параллельно YouTube подчеркнул, что не будет монетизировать «неаутентичный», массово повторяющийся материал, и уточнил правила летом 2025 года, The Verge сообщил. . OpenAI внедрила в видеоприложение Sora видимые водяные знаки и метаданные C2PA, чтобы указать происхождение, как сообщила OpenAI, , но расследования показывают, что третьи лица могут быстро удалить видимые водяные знаки, so 404 Media и Hany Farid из iSchool Berkeley. . Что людям сложно различать медиа AI от реально существующих, повторно подтверждают исследования, например „As Good As A Coin Toss“.

Quelle: whatisai.co.uk

ИИ-слоп: Когда созданный ИИ контент превращается в хаотическую волну.

Анализ и последствия

Зачем существует AI slop? Во-первых: внимание — валюта. Алгоритмы вознаграждают вовлеченность; ИИ снижает затраты на производство, поэтому масса выгодна, wie 404 Media проводился анализ. Во-вторых: монетизация. Бонусы за показатели или афиллиат-трюки превращают клики в деньги — даже если контент банален, сообщало 404 Media. . В-третьих: динамика платформ. Логика рекомендаций поднимает «визуальные сенсации», независимо от того, реальны они или сгенерированы, so die Harvard Kennedy School. Четвертое: цепочка инструментов. Всё более совершенные видеомодели и приложения для монтажа делают производство тривиальным, в то время как идентификация происхождения технически и организационно ещё не повсеместна, как показывают C2PA-Spezifikationen показывают.

Это видео даёт краткую оценку того, как возникает AI slop и по каким признакам его распознать.

Доказано: страницы на Facebook с изображениями ИИ охватывают широкую аудиторию; пользователи часто не распознают искусственность, laut Harvard Kennedy School. Также доказано, что видимые водяные знаки можно удалить техническими способами, из-за чего метки происхождения в повседневной жизни ненадёжны, wie 404 Media zeigte. Доказано, что есть проблемы восприятия: в исследованиях люди при распознавании AI порой приближаются к уровню случайности, wie eine Studie belegt.

Неясно: насколько велик абсолютный процент AI-slop кросс-платформенно. Авторитетные, общественные валидированные общие цифры отсутствуют; оценки варьируются в зависимости от метода и периода, so das Reuters Institute.

Ложно/вводит в заблуждение предположение: «платформы запрещают AI-slop вообще». Правильно: существуют правила монетизации и подлинности, но общего запрета на контент на базе ИИ нет; YouTube уточнил правила против «неаутентичного/массово повторяющегося», а не против самого ИИ, wie The Verge berichtete. Также вводит в заблуждение: «водяные знаки решают проблему». Видимые маркеры удаляемы; невидимые/стандартизированные доказательства содержания (C2PA) помогают, но не повсеместно внедрены и отображаются платформами не единообразно, laut OpenAI и C2PA.

Meta распознаёт контент ИИ шире и вводит метки «AI Info» , wie Meta bekannt gab; одновременно компания экспериментирует с собственными AI-лентами вроде «Vibes», что продолжает подогревать дебаты о пользе против засорения, so Meta. Журналисты определяют «слоп» как симптом платформенной экономики, ориентированной на вовлеченность, wie der Guardian darlegte. Исследователи требуют надёжных стандартов происхождения и лучших инструментов пользователя вместо чистой логики удаления, so die Harvard Kennedy School и C2PA.

Quelle: glenmont.co

Взгляд в цифровой поток: опасности AI Slop для нашего информационного пространства.

Практические рекомендации

На практике AI slop означает больше потери времени, повышенный риск ошибок в выводах и снижение видимости хорошего контента. Что помогает? Во-первых, применяйте SIFT: остановитесь, исследуйте источник, найдите лучшее освещение, проследите до оригинала, wie die University of Chicago Library empfiehlt. Во-вторых, проверяйте происхождение: Content Credentials/C2PA-метки, где доступно, laut Content Authenticity Initiative. В-третьих, выполняйте обратный поиск изображения/видео: InVID/WeVerify, TinEye, Bing Visual Search, InVID, TinEye, Bing Visual Search. В-четвёртых, пользуйтесь фактчеком: Google Fact Check Explorer, Google Fact Check Explorer. Пятое: обращайте внимание на ярлыки платформ — и оставайтесь скептичными, потому что метки могут отсутствовать или быть неверными, so Meta.

Разговор вводит SIFT — практичный подход, чтобы быстрее классифицировать сомнительный контент.

Будущее и открытые вопросы

Как C2PA/Content Credentials масштабируются до массовых рабочих процессов камер, смартфонов и платформ — и насколько они устойчивы к удалению или перезаписи, gemäß C2PA-Spezifikationen? Как эффективно, пропорционально и прозрачно платформы внедряют правила монетизации против «неаутентичных/массово повторяющихся», wie The Verge berichtete? И как мы измеряем фактическую долю AI-slop, не полагаясь на точечные выборки, fragte das Reuters Institute?

AI slop — не маргинальное явление, а смесь дешёвого производства, алгоритмического усиления и экономических стимулов. Платформы реагируют — частично ярлыками, частично правилами монетизации — однако охват и риск дезинформации остаются высокими. Для тебя/вас это значит: SIFT как рутина, обратный поиск, проверки происхождения и сознательное потребление. Так вы быстро отделяете пену от сущности — и даёте качественному контенту шанс быть увиденным снова, laut University of Chicago Library и Content Authenticity Initiative.