Stigningen i anklager om ‘AI-slop’ bliver en ny form for gatekeeping

At kalde noget for ‘AI-slop’ er blevet internettets nye heksejagt, hvor brugere på Reddit og Hacker News i stigende grad anklager andre kommentatorer for at være robotter, selv om der ikke er nogen beviser for det.

En ny studie fra Norge og UAE har fundet, at anklager mod formodede ‘AI-slop’ fra andre kommentatorer steg skarpt på Reddit og Hacker News mellem 2023 og 2026, selv om kommentaren ikke viste nogen beviser for at være AI-genereret.

Resultaterne fra forfatternes analyse af 25 millioner kommentarer tyder på, at sådanne anklager i stigende grad fungerer som en ny form for social gatekeeping, snarere end som en måde at identificere AI på.

Forskerne fandt også, at teknisk-orienterede fællesskaber adopterede ‘anklagekulturen’ tidligere end andre grupper, med mønsteret senere spredte sig til andre områder af Reddit.

Denne åbenlyse stigning i anklager om ‘AI-slop’ synes ikke at være en del af en bredere eller mere generel øgning i online fjendtlighed: ældre invektivformer som ‘shill’, ‘sockpuppet’ og ‘troll’ forblev relativt stabile under samme periode, hvilket tyder på, at mistanken om AI opstod som en ny form for social grænsekontrol, snarere end en fortsættelse eller udvidelse af tidligere internettvist.

Artiklen siger:

‘Vi analyserede 25 millioner kommentarer fra Hacker News og Reddit (2023-2026), kombineret med LLM-dom på 7.500 udvalgte anklager om AI-brug, sentiment-traektorier, tale-akt-kodning af 300 bekræftede anklager om AI-brug og en matchet-kontroltest af anklagede versus ikke-anklagede forældrekommentarer.

‘Vi fandt, at andelen af pejorative-etiketter steg mere end ti gange på begge platforme, mens en placebo-vokabular af pre-2022 uægthedsbegreber (“shill”, “astroturf”) ikke gjorde.

‘Denne ændring reflekterede en hurtigt voksende trend for at mærke enhver mistænkelig eller upassende prosa som “AI-slop”.

‘Slop-rammen udgør nu 94 procent af pejorative nævnelser, med de dominerende kommentarer skiftende i tone fra spot til gatekeeping og strukturel protest.’

Studiet rejser det bredere spørgsmål, om mennesker virkelig kan spotte AI-skrivning, da flydende prosa – tidligere behandlet som bevis på indsats, ekspertise eller ægte engagement – nu er en overflod og stadig mere værdiløs vare.

Det er interessant at bemærke, at det nye arbejde koncentrerer sig om Hacker News, som vigilant overvåges mod AI-genererede kommentarer, og på Reddit, hvis konstante strøm af menneskebaseret diskurs nu højt værdsættes af AI-udviklere og virksomheder, samt bliver et nyt primært mål for SEO-spammere der søger at invadere LLM-baserede web-rankings via proxy.

Forskerne mener, at deres fund overensstemmer med den voksende offentlige forståelse af, at tidligere kilder til sandhed kunne blive værdiløse, da brugen af AI spreder sig. Den nye artikel diskuterer virkelige mennesker, der er anklaget for at være AI-enheder, enten gennem ægte fejl, stilistisk sammensmeltning eller ondskab (dvs. anklageren ved, at modparten er menneske, men ønsker at lukke dem ned); men forudser, at andre former for kommunikation lignende vil blive besmitted:

‘Vore resultater her ville forudsige, at lignende anklager om AI-brug vil danne for billedautentificering, stemmeautentificering og kodeforfatterskab blandt andre, med den grundlæggende hensigt bag den lægmandsanklage være gatekeeping snarere end empirisk nøjagtig registrering af AI-brug.

‘Dette vil blive stadig mere problematisk, da AI i disse områder reducerer selv de empirisk registrerbare tip, som eksperter kan finde.

‘Dette kunne have effekten af at øge rollen for eksperter i at verificere AI versus ikke-AI-indhold; eller det kunne reducerer tilliden til enhver form for medium, der kan plausibelt genereres af AI.’

Den nye artikel* er titlen “That’s AI Slop, You Bot!” Studying Accusations, Evidence, and Credibility in Online Discourse Towards LLM-Generated Comments, og kommer fra to anmeldere på University of Oslo og American University of Sharjah.

Metode

Datasset, der blev udviklet til den nye studie, bestod af alle offentlige kommentarer, der var blevet publiceret på Hacker News og 18 udvalgte Reddit-fællesskaber mellem januar 2023 og maj 2026.

Omkring 25 millioner kommentarer blev kurateret, med 12 millioner fra Hacker News og 13 millioner fra Reddit. Reddit-data blev erhvervet fra Arctic Shift-arkivet gennem dets offentlige JSON-API, mens Hacker News-kommentarer blev indsamlet fra Algolia Hacker News-søgearkiv.

For at undgå at fokusere på en enkelt type fællesskab, blev Reddit-eksemplet opdelt på tværs af AI-fokuserede fora, herunder r/aiwars, r/ArtistHate, r/ChatGPT, r/OpenAI, r/MachineLearning, r/LocalLLaMA og r/singularity; kreative fællesskaber bestående af r/Art, r/writing og r/books; de generelle interessefora r/AskReddit, r/news, r/changemyview, r/explainlikeimfive, r/AskHistorians og r/science; og teknologi-orienterede og akademiske fællesskaber r/programming og r/AskAcademia.

Prøvetagningsrater blev holdt konstant over tid, hvilket hjalp med at sikre, at ændringer i anklagefrekvenser reflekterede ændringer i fællesskabsadfærd, snarere end ændringer i dataindsamling.

Fem niveauer af AI-skyld

Kandidatkommentarer blev identificeret ved hjælp af en 137-mønster-søgelekson organiseret i fem navngivne niveauer: Niveau 1 (‘Direkte’) fangede eksplisitte anklager som ‘ChatGPT skrev dette’, ‘Er dette AI-genereret?’ og ‘OP er en bot’.

Niveau 2 (‘Pejorativ’) dækkede etiketter som ‘AI-slop’, ‘GPT-affald’, ‘ML-værk’ og ‘robo-skrivning’. Niveau 3 (‘Stil’) handlede om formodede stilistiske tegn, herunder em-streg-nævnelser, ‘dykke’-udkald, trikolon-henvisninger og bredere påstande om en ‘klassisk AI-signatur’.

Niveau 4 (‘Spot’) fangede parodi og imitation baseret på velkendte AI-assistent-fraser som ‘fælles mennesker’, ‘i det hurtigt udviklende landskab’ og ‘rigt vævet’. Niveau 5 (‘Indirekte’) havde mindre eksplisitte formodninger, med kommentarer beskrevet som noget, der ‘ligner AI’, ‘læser som ChatGPT’ eller ligner ‘den uvirkelige dal af skrivning’.

For at reducere falske positiver blev almindelige fraser som ‘værd at bemærke’, ‘det er vigtigt at bemærke’ og ‘er dette et menneske’ kun talt, når en AI-relateret term optrådte i nærheden. Fordi disse søgemønstre ikke kunne pålideligt skelne mellem anklager og almindelig diskussion, blev to valideringsgennemløb udført med Claude Opus 4.7.

En Reddit-eksempel på 5.000 kommentarer og en Hacker News-eksempel på 2.500 kommentarer blev trukket fra kandidatpuljen, balanceret over tidsperioder og anklagekategorier.

Hver kommentar blev derefter klassificeret i en af fem resultatkategorier: Ægte, dækkende ægte anklager om AI-brug; Afmelding, dækkende kommentarer, der erkendte AI-forfatterskab; Neutral-Ref, dækkende ikke-anklagede henvisninger til AI; FP, dækkende regex-falske positiver; og Uklar, dækkende tilfælde, hvor den tilgængelige kontekst ikke tillod en sikker vurdering.

Forskerne undersøgte også, hvordan anklager ændrede sig over tid, og spored stigningen i den nyere ‘AI-slop’-ramme mod ældre spot som ‘affald’, ‘skrald’, ‘vomit’, ‘slam’, ‘mose’, ‘gunk’, ‘skrammel’, ‘lort’, ‘ord-salat’ og ‘vrøvl’.

At afgrænse tendenserne

Sentimenttendenser blev målt ved hjælp af Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner (VADER), mens en separat eksempel på 300 Reddit-tråde med LLM-validerede Ægte anklager blev kodet i overensstemmelse med den sociale rol, der blev udført. Disse blev klassificeret som Spot (forkastende spot); Afmeld (direkte afvisning); Spot (imitation/parodi); Gatekeep (‘regel-gennemførelse’); eller Strukturel Protest (generel utilfredshed med AI), hvilket tillod ændringer i karakteren af AI-anklager at blive sporet over tid.

En separat ‘placebo’-test blev designet for at bestemme, om stigende AI-anklager blot kunne reflektere en bredere øgning i mistanke online, hvor samme dataset blev søgt efter ældre pre-ChatGPT-uægthedsbegreber som ‘shill’, ‘astroturf’, ‘sockpuppet’, ‘betalt shill’, ‘falsk konto’, ‘korporativ shill’, ‘talepunkter’ og ‘bestikkelse’.

Ændringer blev observeret ikke kun i frekvensen af anklager, men også i deres klassificering. Kodning af 300 validerede Reddit-anklager fandt ændringer i den relative forekomst af Spot, Afmeld, Spot, Gatekeep og Strukturel Protest. Ifølge artiklen blev Gatekeep og Strukturel Protest mere almindelige over tid, mens Spot og Spot blev mindre almindelige.

Resultater

Studiet optog en stor stigning i AI-anklager på tværs af Reddit og Hacker News mellem 2023 og 2026. Det meste af denne vækst var koncentreret i brugen af pejorative-etiketter;

TVærs-platform-vækst i pejorative AI-anklager på Reddit og Hacker News mellem januar 2023 og maj 2026. Niveau 2 (‘Pejorativ’) anklager steg fra lav enkeltcifre til omtrent en kvart af kandidatanklager på begge platforme. Tre accelerationsperioder er synlige under 2024 og 2025, efter hvilket væksten aftager. Hacker News forblev over Reddit for det meste af studieperioden, men begge konvergerede til lignende niveauer i 2026. Kilde

I 2026 udgjorde ‘AI-slop’ 94% af pejorative AI-anklager i datasset, og erstattede tidligere begreber som ‘GPT-affald’, ‘ML-værk’ og ‘robo-skrivning’. Ifølge artiklen steg andelen af pejorative AI-anklager mere end ti gange på begge platforme under studieperioden:

Stigning i ‘AI-slop’-etiketten i forhold til ældre pejorative AI-anklager mellem 2023 og 2026. Mens begreber som ‘affald’, ‘skrald’, ‘vomit’, ‘slam’, ‘mose’, ‘gunk’, ‘skrammel’, ‘lort’, ‘ord-salat’ og ‘vrøvl’ initialt dominerede pejorative anklager, faldt deres andel støt, da ‘AI-slop’ blev det overvejende foretrukne begreb. I 2026 udgjorde ‘slop’-rammen omtrent 94% af pejorative AI-anklager, hvilket indikerer en konsolidering af anklagesprog omkring et enkelt begreb.

En separat sammenligning blev udført ved hjælp af ældre uægthedsbegreber bestående af ‘shill’, ‘astroturf’, ‘sockpuppet’, ‘betalt shill’, ‘falsk konto’, ‘korporativ shill’, ‘talepunkter’ og ‘bestikkelse’. I modsætning til AI-fokuserede anklager viste disse begreber ikke en tilsvarende stigning.

Variation blev observeret på tværs af fællesskaber, med tidligere vækst registreret i AI-fokuserede og teknologi-orienterede fora – med lignende mønstre, der senere optrådte i andre dele af Reddit og Hacker News.

Ændringer blev observeret ikke kun i frekvensen af anklager, men også i deres klassificering. Kodning af 300 validerede Reddit-anklager fandt ændringer i den relative forekomst af Spot, Afmeld, Spot, Gatekeep og Strukturel Protest. Ifølge artiklen blev Gatekeep og Strukturel Protest mere almindelige over tid, mens Spot og Spot blev mindre almindelige.

Konklusion

Den åbenlyse epidemi af casual AI-skyld i kommentarsfelterne har tydeligt brug for sin egen iteration af Godwins lov; baseret på begivenheder og tendenser i sociale og politiske kommentarer i de seneste år, ville det være logisk, hvis AI-bots blev det mest sandsynlige til at anklage andre kommentatorer for at være en bot; dog kunne dette muligvis føre til, at alle kommentarer på sagen blev kvalt.

* Vær opmærksom på, at denne artikel ikke er en let læsning, og er rettet mod forfatternes akademiske ligemænd.

Først udgivet fredag, 12. juni 2026