识别AI垃圾
我早已在一些平常的时刻就注意到了：我想找个解释，想比较某个产品，或者只是在信息流中浏览——而我却越来越多地看到那些“装模作样”但却毫无实质的内容。文字很多，但内容很少。表面很多，真相很少。
来源: 自主呈现
定义和影响
“AI slop”（AI垃圾）指的是质量低劣的数字内容，这些内容通常通过人工智能批量生产。这个词在2025年被Merriam-Webster评为“年度词汇”（ merriam-webster.com). 这个术语并非针对AI技术本身，而是指其结果：批量生成的内容，看起来廉价，价值极低，却能获取巨大的流量（ en.wikipedia.org).
媒体用固定的画面来描述AI垃圾：像“虾酱耶稣”这样的超现实病毒式传播内容、用于盈利的自动化频道，以及一种信息流的感觉，即你很快就会忘记自己看到过什么（ (theguardian.com).
搜索引擎中的AI生成垃圾信息
Google区分“AI文本”和“垃圾信息”。关键在于内容是否有帮助，而与内容的生成方式无关（ (developers.google.com). 与此同时，Google在其垃圾信息政策中描述了“大规模内容滥用”：许多网页主要是为了操纵排名而创建，并且几乎不为用户提供任何价值（ (developers.google.com). 这种逻辑解释了为什么“搜索垃圾信息”常常让人感觉处于灰色地带。AI工具可以辅助创作优秀文本，但也能生成成千上万的、仅仅占据关键词位置的、可替代的页面。Google在2024年宣布了针对这些模式的措施和政策更新（ (blog.google).
另一个问题是“网站声誉滥用”：第三方内容利用强大域名的排名信号（ (developers.google.com, developers.google.com). 关于“SEO寄生虫”以及AI驱动的垃圾信息浪潮稀释搜索结果的广泛报道表明，这个问题不仅仅困扰着“SEO极客”（ (fortune.com).
产品描述中的AI垃圾
在购物领域，AI垃圾表现为含糊不清、通用性强的文本，留下许多未解答的问题。缺少尺寸规格，材料说明模糊，图片看起来完美却又不对劲。这会导致不确定性，并造成购买损失。
来源: allaboutai.com
AI垃圾：当AI做出选择，但质量却在下降。
《Wired》杂志以Pinterest为例描述，用户会遇到合成食谱、“虚假精品店”以及带有AI图像的通用博客文章，它们看起来像真实的商店，但却破坏了信任（ (wired.com). 当评价不再能作为信号时，系统就会崩溃。美国联邦贸易委员会（FTC）发布了关于虚假评价的最终规则，该规则明确禁止“通过…人工智能”产生的虚假评价（ (ftc.gov, reuters.com). 该规则自2024年10月21日起生效（ (ftc.gov). 亚马逊等市场通过利用机器学习系统来检测和删除虚假评价，从而努力在技术上稳定信任（ (aboutamazon.co.uk).
识别AI垃圾
识别AI垃圾很少基于100%的证据，而是基于显眼的模式。
来源: searchstax.com
当AI生成的内容提供的问答多于答案时：识别AI垃圾的挑战。
一个重要的信号是平台标签。YouTube要求披露“经过修改或合成的内容”，如果其看起来真实的话（ (support.google.com). Pinterest描述，AI生成或修改的内容可以被打上标签，包括基于IPTC元数据（ (help.pinterest.com). Pinterest在2025年推出了额外的控制功能，允许用户在特定类别中进一步“关闭”Gen-AI内容（ (newsroom.pinterest.com). Meta描述了一种标记AI内容和“操纵媒体”的方法，为用户提供背景信息（ (about.fb.com). TikTok也解释了AI生成内容将如何被标记，包括创作者披露（ (support.tiktok.com).
搜索的变通方法变得更加具体：DuckDuckGo在图片搜索中提供了一项选项，可以根据公共黑名单隐藏AI图像（ (duckduckgo.com). “巨大的AI黑名单”作为一个开源项目可供查看（ (github.com).
不经工具就能识别的经典“文本信号”包括：文章对每个问题都模拟出答案，但从不具体；产品文本只是堆砌同义词；证据缺失或无法追踪；以及结尾段落听起来像广告语。这些都不是证据，但足以引起怀疑并寻求第二来源。
后果和展望
对品牌来说，AI垃圾是双重损失：品牌所处的环境质量下降。此外，品牌本身也更容易被模仿——语调、产品承诺、常见问题解答文本、比较页面。在一个一切都“听起来差不多”的世界里，起源才是真正的价值。
来源: user-added
人类创造力：与机器生成内容的对比。
对平台来说，这很快就会成为一项治理问题。欧盟在《数字服务法》中将平台义务与内容审核和系统性风险相关的透明度联系起来；委员会强调透明度和问责制（ (ec.europa.eu). 信息流中塞满了“垃圾”越多，平台对控制、标签、取消货币化或垃圾信息措施的反应就越快——这并非出于浪漫，而是因为用户会因此流失。
AI垃圾不是一种单一的格式，而是一种经济模式：廉价生产，算法分发，并“搭便车”信任。Merriam-Webster在2025年为此找到了一个词（ (merriam-webster.com), Google为此有垃圾信息类别（ (developers.google.com), 监管机构为此有规则（ (ftc.gov).
对用户来说，日常生活依然简单：内容必须再次付出一些代价——时间、谨慎、审查、经验。在这些方面缺失时，只有一个本能有用：短暂停止，进行交叉检查，最好遵循一个明显承担责任的来源。