‘एआई स्लॉप’ आरोपों का उदय एक नए प्रकार के गेटकीपिंग का रूप ले रहा है

किसी चीज़ को ‘एआई स्लॉप’ कहना इंटरनेट का एक नया शिकार बन गया है, जिसमें रेडिट और हैकर न्यूज़ के उपयोगकर्ता अपने साथी टिप्पणीकारों पर रोबोट होने का आरोप लगा रहे हैं, भले ही इसके लिए कोई सबूत न हो।

नॉर्वे और संयुक्त अरब अमीरात से एक नए अध्ययन में पाया गया है कि रेडिट और हैकर न्यूज़ पर कथित ‘एआई स्लॉप’ के आरोप अन्य टिप्पणीकारों द्वारा 2023 और 2026 के बीच तेजी से बढ़े, भले ही टिप्पणी में एआई-जनित होने का कोई संकेत न हो।

25 मिलियन टिप्पणियों के विश्लेषण से पता चलता है कि ऐसे आरोप बढ़ते हुए एक नए प्रकार के सामाजिक गेटकीपिंग के रूप में कार्य कर रहे हैं, एआई की पहचान करने के बजाय।

शोधकर्ताओं ने यह भी पाया कि तकनीकी रूप से जानकार समुदायों ने ‘आरोप संस्कृति’ को पहले अपनाया, जो बाद में रेडिट के व्यापक क्षेत्रों में फैल गया।

‘एआई स्लॉप’ के आरोपों में यह वृद्धि ऑनलाइन हिंसा में एक व्यापक या अधिक सामान्य वृद्धि का हिस्सा नहीं लगती है: पुराने अपमान रूप जैसे ‘शिल’, ‘सॉकपपेट’, और ‘ट्रोल’ उसी अवधि के दौरान अपेक्षाकृत स्थिर रहे, जो दर्शाता है कि एआई के संदेह ने एक नए प्रकार के सामाजिक सीमा नियंत्रण के रूप में उभरा, पिछले इंटरनेट विवादों का विस्तार नहीं।

इस पेपर में कहा गया है:

‘हमने 2023-2026 से हैकर न्यूज़ और रेडिट से 25 मिलियन टिप्पणियों का विश्लेषण किया, जिसमें 7,500 नमूने आरोपों का एआई उपयोग पर एलएलएम निर्णय, भावना ट्रैक, भाषण-एक्ट कोडिंग 300 पुष्ट आरोपों का एआई उपयोग, और एक मिलान-कंट्रोल परीक्षण आरोपित बनाम गैर-आरोपित माता-पिता टिप्पणियों का परीक्षण किया गया।

‘हमने पाया कि आरोपों का अपमानजनक-लेबल हिस्सा दोनों प्लेटफार्मों पर दस गुना से अधिक बढ़ गया, जबकि 2022 से पहले के असली शब्दों का एक प्लेसबो शब्दावली (“शिल”, “अस्ट्रोटर्फ”) नहीं बढ़ा।

‘यह परिवर्तन एक तेजी से बढ़ते हुए रुझान को दर्शाता है कि किसी भी संदिग्ध या असली प्रतीत होने वाली प्रोस को “एआई स्लॉप” के रूप में ब्रांड करने के लिए।

‘स्लॉप फ्रेम अब 94 प्रतिशत अपमानजनक उल्लेखों का गठन करता है, जिसमें प्रमुख टिप्पणियों का स्वर उपहास से गेटकीपिंग और संरचनात्मक विरोध की ओर बढ़ रहा है।’

यह अध्ययन एक व्यापक प्रश्न उठाता है कि क्या लोग वास्तव में एआई लेखन को पहचान सकते हैं, क्योंकि प्रवाही प्रोस – पहले प्रयास, विशेषज्ञता, या वास्तविक जुड़ाव के प्रमाण के रूप में माना जाता था – अब एक प्रचुर और तेजी से कम मूल्य वाली वस्तु है।

यह दिलचस्प है कि नई कार्य हैकर न्यूज़ पर केंद्रित है, जो सावधानी से पुलिस एआई-जनित टिप्पणियों के खिलाफ है, और रेडिट पर, जिसका मानव-आधारित वार्ता अब उच्च मूल्य है एआई डेवलपर्स और कंपनियों के लिए, साथ ही एक नया प्रमुख लक्ष्य है एसईओ स्पैमर्स एलएलएम-आधारित वेब रैंकिंग में प्रॉक्सी द्वारा आक्रमण करने के लिए।

शोधकर्ताओं का मानना है कि उनके निष्कर्ष बढ़ते सार्वजनिक समझ के साथ मेल खाते हैं कि पहले के सत्य स्रोत मूल्यहीन हो सकते हैं क्योंकि एआई का उपयोग फैलता है। नई पेपर में वास्तविक लोगों को एआई इकाइयों के रूप में आरोपित किया जाता है, या तो वास्तविक त्रुटि के माध्यम से, शैली संयोजन, या दुर्भावना (अर्थात, आरोपित जानता है कि उनका विरोधी मानव है, लेकिन उन्हें बंद करना चाहता है); लेकिन अन्य प्रकार के संचार को भी इसी तरह के आरोपों से दागने की भविष्यवाणी करता है:

‘हमारे परिणाम यहाँ से पता चलते हैं कि छवि प्रमाणीकरण, आवाज़ प्रमाणीकरण, और कोड लेखकता के बीच अन्य लोगों के लिए समान एआई उपयोग आरोप形成 होंगे, जिसमें आरोप का मूल उद्देश्य गेटकीपिंग होगा, न कि एआई उपयोग का सटीक पता लगाना।

‘यह समस्या बढ़ सकती है क्योंकि एआई इन क्षेत्रों में विशेषज्ञों द्वारा पता लगाने योग्य संकेतों को कम कर देता है।

‘इसका प्रभाव यह हो सकता है कि एआई और गैर-एआई सामग्री की पुष्टि करने में विशेषज्ञों की भूमिका बढ़ जाती है; या यह किसी भी माध्यम में विश्वास को कम कर सकता है जो एआई द्वारा उत्पन्न किया जा सकता है।’

नई पेपर नई पेपर* शीर्षक है “That’s AI Slop, You Bot!” Studying Accusations, Evidence, and Credibility in Online Discourse Towards LLM-Generated Comments, और यह ओस्लो विश्वविद्यालय और अमेरिकन यूनिवर्सिटी ऑफ शारजाह के दो समीक्षकों से आता है।

विधि

नई अध्ययन के लिए विकसित डेटासेट में जनवरी 2023 और मई 2026 के बीच हैकर न्यूज़ और 18 चुने हुए रेडिट समुदायों पर पोस्ट की गई सभी सार्वजनिक टिप्पणियां शामिल थीं।

25 मिलियन टिप्पणियां एकत्र की गईं, जिनमें से 12 मिलियन हैकर न्यूज़ से और 13 मिलियन रेडिट से। रेडिट डेटा आर्कटिक शिफ्ट आर्काइव से इसके सार्वजनिक जेसन एपीआई के माध्यम से प्राप्त किया गया था, जबकि हैकर न्यूज़ टिप्पणियां अल्गोलिया हैकर न्यूज़ सर्च आर्काइव से एकत्र की गईं।

एक ही प्रकार के समुदाय पर ध्यान केंद्रित करने से बचने के लिए, रेडिट नमूने को एआई-केंद्रित मंचों में विभाजित किया गया था, जिनमें r/aiwars, r/ArtistHate, r/ChatGPT, r/OpenAI, r/MachineLearning, r/LocalLLaMA और r/singularity शामिल थे; रचनात्मक समुदायों में r/Art, r/writing और r/books शामिल थे; सामान्य-हित मंच r/AskReddit, r/news, r/changemyview, r/explainlikeimfive, r/AskHistorians और r/science शामिल थे; और प्रौद्योगिकी-उन्मुख और अकादमिक समुदाय r/programming और r/AskAcademia शामिल थे।

नमूना दरों को समय के साथ सुसंगत रखा गया, जिससे यह सुनिश्चित हो सके कि आरोपों की दर में परिवर्तन समुदाय के व्यवहार में परिवर्तन को दर्शाता है, न कि डेटा संग्रह में परिवर्तन।

एआई-शेमिंग के पांच स्तर

उम्मीदवार टिप्पणियों की पहचान 137-पैटर्न खोज लेक्सिकन का उपयोग करके की गई थी, जिसे पांच नामित स्तरों में विभाजित किया गया था: स्तर 1 (‘सीधा’) ने स्पष्ट आरोपों को पकड़ा, जैसे कि ‘चैटजीपीटी ने यह लिखा’, ‘क्या यह एआई-जनित है?’ , और ‘ओपी एक बॉट है’।

स्तर 2 (‘अपमानजनक’) ने लेबलों को कवर किया जैसे ‘एआई स्लॉप’, ‘जीपीटी कचरा’, ‘एमएल ड्राइवल’, और ‘रोबो-लेखन’। स्तर 3 (‘शैली’) ने कथित शैली संबंधी संकेतों से निपटा, जिनमें एम-डैश उल्लेख, ‘दलवे’ कॉलआउट, ट्रिकोलोन संदर्भ, और व्यापक दावे एक ‘क्लासिक एआई सिग्नेचर’ के बारे में।

स्तर 4 (‘उपहास’) ने व्यंग्य और नकल को पकड़ा, जो परिचित एआई-सहायक वाक्यांशों पर आधारित थे, जैसे कि ‘साथी मानव’, ‘तेजी से विकसित हो रहे परिदृश्य में’, और ‘समृद्ध टेपेस्ट्री’। स्तर 5 (‘अप्रत्यक्ष’) ने कम स्पष्ट संदेह को विशेषता दी, जिसमें टिप्पणियां थीं जो ‘एआई जैसा लगता है’, ‘चैटजीपीटी जैसा पढ़ता है’, या ‘लेखन का अनजान घाटी’ जैसा लगता है।

झूठे सकारात्मकों को कम करने के लिए, सामान्य वाक्यांशों जैसे ‘यह ध्यान देने योग्य है’, ‘यह महत्वपूर्ण है कि हम ध्यान दें’, और ‘क्या यह एक मानव है’ को केवल तभी गिना जाता था जब कोई एआई-संबंधित शब्द आसपास था। क्योंकि ये खोज पैटर्न आरोपों को सामान्य चर्चा से विश्वसनीय रूप से अलग नहीं कर सकते थे, बाद में दो मान्यकरण पास क्लॉड ओपस 4.7 के साथ किए गए थे।

रेडिट के 5,000 टिप्पणियों और हैकर न्यूज़ के 2,500 टिप्पणियों का एक नमूना उम्मीदवार पूल से लिया गया था, जो समय अवधि और आरोप श्रेणियों में संतुलित था।

प्रत्येक टिप्पणी को तब पांच परिणाम समूहों में से एक में वर्गीकृत किया गया था: वास्तविक, जो एआई उपयोग के वास्तविक आरोपों को कवर करता था; प्रकटीकरण, जो टिप्पणियों को कवर करता था जो एआई लेखकता को स्वीकार करते थे; तटस्थ-रेफ, जो एआई के प्रति गैर-आरोपात्मक संदर्भों को कवर करता था; एफपी, जो रेगेक्स झूठे सकारात्मकों को कवर करता था; और अस्पष्ट, जो उन मामलों को कवर करता था जहां उपलब्ध संदर्भ एक आत्मविश्वासी निर्णय की अनुमति नहीं देता था।

शोधकर्ताओं ने यह भी देखा कि आरोप कैसे समय के साथ बदल गए, पुराने अपमान जैसे ‘कचरा’, ‘गंदगी’, ‘कूड़ा’, ‘उल्टी’, ‘स्लज’, ‘मश’, ‘गंदगी’, ‘कचरा’, ‘अपशिष्ट’, ‘शब्द सलाद’, और ‘अर्थहीनता’ के खिलाफ नए ‘एआई स्लॉप’ फ्रेमिंग की वृद्धि को ट्रैक किया।

रुझानों को परिभाषित करना

भावना रुझानों को वैलेंस अवेयर डिक्शनरी और सेंटिमेंट रीज़नर (वाडर) का उपयोग करके मापा गया था, जबकि 300 एलएलएम-मान्य वास्तविक आरोपों वाले रेडिट थ्रेड्स का एक अलग नमूना सामाजिक भूमिका के अनुसार कोडित किया गया था जो प्रदर्शन किया गया था। इन्हें उपहास (उपहासात्मक उपहास); अस्वीकार (सीधा अस्वीकार); उपहास (नकल/व्यंग्य); गेटकीप (‘नियम-प्रवर्तन’); या संरचनात्मक विरोध (एआई की सामान्य अस्वीकृति) के रूप में वर्गीकृत किया गया था, जिससे एआई आरोपों के चरित्र में परिवर्तन को समय के साथ ट्रैक किया जा सके।

एक अलग ‘प्लेसबो’ परीक्षण यह निर्धारित करने के लिए डिज़ाइन किया गया था कि क्या बढ़ते एआई आरोप किसी व्यापक ऑनलाइन संदेह वृद्धि को दर्शाते हैं, जिसमें उसी डेटासेट में पुराने पूर्व-चैटजीपीटी असली शब्दों जैसे ‘शिल’, ‘अस्ट्रोटर्फ’, ‘सॉकपपेट’, ‘पेड शिल’, ‘नकली खाता’, ‘कॉर्पोरेट शिल’, ‘बात करने वाले बिंदु’, और ‘पायलट’ की खोज की गई थी।

एक अंतिम सेट của परीक्षणों में यह देखने के लिए जांचा गया कि क्या एआई-जनित लेखन से मानव-लिखित टिप्पणियों को आरोपित करने वाले गुण वे ही गुण हैं जो मानव-लिखित टिप्पणियों को एआई का उपयोग करने का आरोप लगाने का कारण बनते हैं, छह भाषाई संकेतकों की जांच करके: लेख density; संकुचन दर; औपचारिक-रजिस्टर क्रिया आवृत्ति; पूर्वसर्ग घनत्व; वाक्य-लंबाई परिवर्तनशीलता; और माध्य टोकन लंबाई। मैन-व्हिटनी यू परीक्षण का उपयोग प्रकटीकरण और वास्तविक टिप्पणियों के बीच तुलना करने के लिए किया गया था।

800 एलएलएम-मान्य वास्तविक रेडिट आरोपों से जुड़ी माता-पिता टिप्पणियां पुनर्प्राप्त की गईं, जिनमें से 421 मामले तब बने रहे जब माता-पिता स्वयं एक टिप्पणी थे, न कि एक शीर्ष-स्तरीय पोस्ट। इन्हें उसी सबरेडिट और महीने से 2,048 गैर-आरोपित टिप्पणियों के साथ मिलान किया गया था। लॉजिस्टिक रिग्रेशन का उपयोग तब यह परीक्षण करने के लिए किया गया था कि क्या एआई-जनित पाठ से मानव-लिखित टिप्पणियों को अलग करने वाले भाषाई संकेतक वे ही हैं जो मानव-लिखित टिप्पणियों को एआई का उपयोग करने का आरोप लगाने की भविष्यवाणी करते हैं।

परिणाम

अध्ययन में रेडिट और हैकर न्यूज़ पर 2023 और 2026 के बीच एआई आरोपों में एक बड़ी वृद्धि दर्ज की गई। इस वृद्धि का अधिकांश हिस्सा अपमानजनक लेबलों के उपयोग में केंद्रित था;

[कैप्शन id=”attachment_427652″ align=”alignnone” width=”939″] रेडिट और हैकर न्यूज़ पर जनवरी 2023 और मई 2026 के बीच अपमानजनक एआई आरोपों में क्रॉस-प्लेटफ़ॉर्म वृद्धि। स्तर 2 (‘अपमानजनक’) आरोप दोनों प्लेटफार्मों पर एकल अंकों से लेकर लगभग एक चौथाई उम्मीदवार आरोपों तक बढ़ गए। 2024 और 2025 के दौरान तीन त्वरण अवधि दिखाई दे रही हैं, जिसके बाद वृद्धि समाप्त हो जाती है। हैकर न्यूज़ अधिकांश अध्ययन अवधि के लिए रेडिट से ऊपर रहा, लेकिन दोनों 2026 तक समान स्तर पर पहुंच गए। स्रोत[/कैप्शन]

2026 तक, ‘एआई स्लॉप’ ने डेटासेट में पहचाने गए 94% अपमानजनक एआई आरोपों के लिए खाता था, जो पहले के शब्दों जैसे ‘जीपीटी कचरा’, ‘एमएल ड्राइवल’, और ‘रोबो-लेखन’ को प्रतिस्थापित कर रहा था। पेपर के अनुसार, अपमानजनक एआई आरोपों का हिस्सा दोनों प्लेटफार्मों पर अध्ययन अवधि के दौरान दस गुना से अधिक बढ़ गया:

[कैप्शन id=”attachment_427653″ align=”alignnone” width=”850″] 2023 और 2026 के बीच पुराने अपमानजनक एआई आरोपों की तुलना में ‘एआई स्लॉप’ लेबल की वृद्धि। जबकि शब्द जैसे ‘कचरा’, ‘गंदगी’, ‘कूड़ा’, ‘उल्टी’, ‘स्लज’, ‘मश’, ‘गंदगी’, ‘कचरा’, ‘अपशिष्ट’, ‘शब्द सलाद’, और ‘अर्थहीनता’ पहले अपमानजनक आरोपों को प्रमुख बनाते थे, उनका हिस्सा लगातार ‘एआई स्लॉप’ के रूप में एकल लेबल के रूप में बढ़ते हुए घट गया। 2026 तक, ‘स्लॉप’ फ्रेम ने अपमानजनक एआई आरोपों के लगभग 94% के लिए खाता था, जो आरोप भाषा के एकल शब्द के आसपास एकीकरण को दर्शाता है।[/कैप्शन]

एक अलग तुलना पुराने असली शब्दों का उपयोग करके की गई थी, जिनमें ‘शिल’, ‘अस्ट्रोटर्फ’, ‘सॉकपपेट’, ‘पेड शिल’, ‘नकली खाता’, ‘कॉर्पोरेट शिल’, ‘बात करने वाले बिंदु’, और ‘पायलट’ शामिल थे। एआई-केंद्रित आरोपों के विपरीत, इन शब्दों में एक तुलनात्मक वृद्धि नहीं देखी गई।

समुदायों में भिन्नता भी देखी गई, जिसमें एआई-केंद्रित और प्रौद्योगिकी-उन्मुख मंचों में पहले वृद्धि दर्ज की गई, जो बाद में रेडिट और हैकर न्यूज़ के अन्य भागों में दिखाई दी।

आरोपों की आवृत्ति में परिवर्तन के साथ-साथ उनके वर्गीकरण में भी परिवर्तन देखे गए। 300 मान्य रेडिट आरोपों को कोडिंग करने से उपहास, अस्वीकार, उपहास, गेटकीप, और संरचनात्मक विरोध की सापेक्ष प्रचुरता में परिवर्तन देखे गए। पेपर के अनुसार, गेटकीप और संरचनात्मक विरोध समय के साथ अधिक सामान्य हो गए, जबकि उपहास और उपहास कम सामान्य हो गए।

निष्कर्ष

टिप्पणी अनुभागों में एआई-शेमिंग का स्पष्ट महामारी अपने स्वयं के गॉडविन का नियम की आवश्यकता है; हाल के वर्षों में सामाजिक और राजनीतिक टिप्पणी की घटनाओं और रुझानों के आधार पर, यह समझ में आता है कि एआई बॉट अन्य टिप्पणीकारों पर बॉट होने का आरोप लगाने वाले सबसे अधिक संभावना हो सकते हैं; हालांकि, यह मामले पर सभी टिप्पणियों को दबाने की प्रवृत्ति हो सकती है।

* कृपया ध्यान दें कि यह पेपर एक मित्रपूर्ण पढ़ाई नहीं है, और लेखकों के शैक्षणिक समकक्षों के लिए, स्वर और शब्दावली में निर्देशित है।

पहली बार शुक्रवार, 12 जून, 2026 को प्रकाशित