AI 垃圾内容:质量问题
在我的信息流中,越来越多平滑、平庸却又有高曝光率的图片、短视频和文本出现。后来我意识到:这是“ai slop”。这个术语描述了一股快速生产、门槛低的 AI 内容洪流,它们会吸引注意力并挤压真实的帖子。研究表明,这些内容在各个平台获得巨大的覆盖面,用户往往无法识别它们是人工生成的。
AI Slop 入门
“AI Slop” 是一个贬义术语,用于指代低劣的、AI 生成的内容。包括快速、廉价、大量生产的图片、视频、音频或文本,往往缺乏谨慎、来源验证或附加价值。这个术语在2024年通过像 Guardian 报道这样的报道进入主流,描述了“slop”作为新一波数字污染的浪潮。 Guardian 报道 广为传播,描述了“slop”作为新一波数字污染的浪潮。典型的例子是看起来超现实且真实主义的 AI 照片,它们触发情感,但没有真实来源,例如 华盛顿邮报报道. 在梗图页面早期就记录了这一现象,例如 “Facebook AI Posts Epidemic”.
自2023年底/2024年起,记者和研究人员注意到 Facebook 上存在协调的 AI 图像页面,它们通过点击诱饌策略来获取曝光和收入,例如 404 Media 发现. 一项 哈佛肯尼迪学院的一项研究 分析了125个 Facebook 页面,每页超过50张 AI图片:中位数为每页8.1万名关注者;一个 AI 帖子在一个季度内达到 4000 万次观看和 190 万次互动。 404 Media 显示, , 显示创作者如何系统地生产“slop”,并利用平台激励。2025 年,Meta 在 Meta AI 应用中推出新的 AI 视频信息流功能“Vibes”——一个不可停止的生成式短视频流,可以进行 remix,就像 Meta 宣布. . 同时,YouTube 强调不打算对“非真实/大量重复”的材料进行获利,并在 2025 年夏天修订了相关准则, The Verge 报道. . OpenAI 通过视频应用 Sora 引入可见水印和 C2PA 元数据,以标记来源, 正如 OpenAI 所述, , 但调查显示第三方可以迅速移除可见水印, so 404 Media 和 Hany Farid 来自伯克利的 iSchool 信息学院. . 人们很难分辨 AI 媒体和真实媒体,研究多次证实,例如 „As Good As A Coin Toss“.

Quelle: whatisai.co.uk
AI Slop:当 KI 生成的内容成为一场混乱的洪流时。
分析与影响
为什么会有 AI Slop?第一:注意力就是货币。算法奖励互动;AI 降低生产成本,因此大规模生产更有利,分析了 wie 404 Media 第二:货币化。绩效奖金或联盟营销技巧让点击变现——即使内容很平庸,. 404 Media 报道 . 第三:平台动态。推荐逻辑将“视觉感官刺激”推至高位,无论真实还是生成,. 第四:工具链。越来越好的视频模型和编辑应用让制作变得简单,而来源标识在技术和组织层面尚未全面实现,如下所示 so die Harvard Kennedy School. 所示 C2PA-Spezifikationen YouTube 视频.
Quelle: YouTube
该视频提供了对 AI slop 如何产生以及你如何辨识的简要归纳。
证据显示:带 AI 图像的 Facebook 页面能够吸引大量受众;用户往往无法识别出它们的人工性质, laut Harvard Kennedy School. 也有证据表明,可见水印可以被技术性移除,因此日常中的来源标签并不可靠, wie 404 Media zeigte. 在研究中,人们在识别 AI 时的感知能力在某些情况下接近随机水平, wie eine Studie belegt.
尚不清楚:跨平台 AI Slop 的实际比例大小。权威、公开可验证的总数字缺失;估算因方法和时间而异, so das Reuters Institute.
错误/误导的假设是:平台普遍禁止 AI slop。正确的是:存在货币化和真实性规则,但对 AI 内容并没有全面禁令;YouTube 确认了针对“非真实/大量重复”的规则,而非针对 AI 本身, wie The Verge berichtete. 同样具有误导性:“水印解决问题”。可见标记可以被移除;不可见/标准化的内容凭证(C2PA)有帮助,但尚未普遍实施,且各平台显示不一致, laut OpenAI 并且 C2PA.
Meta 更广泛地标注 AI 内容并引入“AI 信息标签”, wie Meta bekannt gab; 同时,该公司也在试验自己的 AI 信息源,如“Vibes”,进一步点燃关于有用性与污染之间的辩论, so Meta. 记者将“slop”视为以参与度为导向的平台经济的一个症状, wie der Guardian darlegte. 研究者们呼吁建立健全的来源标准和更好的用户工具,而不是仅仅依靠删除逻辑, so die Harvard Kennedy School 和 C2PA.

Quelle: glenmont.co
审视数字洪流:AI Slop 对我们的信息环境的危害。
实用行动建议
实际意义上的 AI Slop:更浪费时间、出现错误判断的风险增加,以及优质内容的可见度下降。怎么办?第一,应用 SIFT:停止、调查来源、寻找更好的报道、追溯到原始来源, wie die University of Chicago Library empfiehlt. 第二,核验来源:在可用处检查内容凭证/C2PA 显示信息, laut Content Authenticity Initiative. 第三,反向搜索图片/视频:InVID/WeVerify、TinEye、Bing Visual Search, InVID, TinEye, Bing Visual Search. 第四,使用事实核查工具:Google Fact Check Explorer, Google Fact Check Explorer. 第五,注意平台标签——并保持怀疑,因为标签可能缺失或错误, so Meta.
Quelle: YouTube
该对话引入 SIFT——一种可操作的方法,帮助更快地对可疑内容进行归类。
未来与未解问题
如何将 C2PA/内容凭证扩展到相机、智能手机和主流工作流程中,并且它们在被删除或覆盖时仍然保持鲁棒性, gemäß C2PA-Spezifikationen? 平台将货币化规则对“非真实/大量重复”执行得有多有效、透明, wie The Verge berichtete? 以及如何在不依赖点对点抽样的情况下,衡量 AI Slop 的实际份额, fragte das Reuters Institute?
AI Slop 不是边缘现象,而是低成本生产、算法强化和经济激励的混合体。平台的反应各不相同——有时通过标签,有时通过货币化规则——但覆盖范围和误导风险依然很高。对你们来说,这意味着:将 SIFT 作为日常做法、进行反向搜索、进行来源核查并保持有意识的消费。这样你们就能快速分辨泡沫与实质,让高质量的内容重新获得可见性, laut University of Chicago Library 和 Content Authenticity Initiative.