Munculnya Tuduhan ‘AI Slop!’ Menjadi Bentuk Baru Gatekeeping

Mengatakan sesuatu sebagai ‘AI slop’ telah menjadi pemburuan penyihir internet baru, dengan pengguna Reddit dan Hacker News yang semakin menuduh sesama komentator sebagai robot, bahkan ketika tidak ada bukti untuk itu.

Sebuah studi baru dari Norwegia dan UAE telah menemukan bahwa tuduhan terhadap ‘AI slop’ yang diduga dari komentator lain meningkat tajam di Reddit dan Hacker News antara 2023 dan 2026, bahkan ketika komentar tidak menunjukkan bukti bahwa itu dihasilkan oleh AI.

Hasil analisis penulis dari 25 juta komentar menunjukkan bahwa tuduhan tersebut semakin berfungsi sebagai bentuk gatekeeping sosial yang muncul, bukan sebagai cara untuk mengidentifikasi AI.

Peneliti juga menemukan bahwa komunitas yang memiliki kemampuan teknis mengadopsi ‘budaya tuduhan’ lebih awal daripada kelompok lain, dengan pola yang kemudian menyebar ke area lain di Reddit.

Penelitian ini menunjukkan bahwa tuduhan ‘AI slop’ tidak tampak sebagai bagian dari peningkatan umum dalam kebencian online: bentuk-bentuk invectif lama seperti ‘shill’, ‘sockpuppet’, dan ‘troll’ tetap stabil selama periode yang sama, menunjukkan bahwa curiga AI muncul sebagai bentuk baru pengawasan batas sosial, bukan sebagai kelanjutan atau perluasan dari perselisihan internet sebelumnya.

Makalah ini menyatakan:

‘Kami menganalisis 25 juta komentar dari Hacker News dan Reddit (2023-2026), menggabungkan keputusan LLM pada 7.500 tuduhan penggunaan AI yang diambil sampel, trajektori sentimen, pengkodean tindakan ucapan dari 300 tuduhan penggunaan AI yang dikonfirmasi, dan tes kontrol yang cocok dari komentar orang tua yang dituduh versus tidak dituduh.

‘Kami menemukan bahwa bagian label pejoratif dari tuduhan meningkat lebih dari sepuluh kali lipat pada kedua platform sementara kosakata placebo dari istilah ketidakaslian sebelum 2022 (“shill”, “astroturf”) tidak.

‘Perubahan ini mencerminkan tren yang tumbuh cepat dalam mengidentifikasi prosa yang mencurigakan atau tidak asli sebagai “AI slop”.

‘Kerangka slop sekarang merupakan 94 persen dari penyebutan pejoratif, dengan komentar dominan bergeser dalam nada dari ejekan menuju gatekeeping dan protes struktural.’

Studi ini menimbulkan pertanyaan yang lebih luas tentang apakah orang dapat benar-benar mendeteksi tulisan AI, karena prosa yang lancar – sebelumnya dianggap sebagai bukti usaha, keahlian, atau keterlibatan yang tulus – sekarang merupakan komoditas yang melimpah dan semakin tidak dihargai.

Menarik untuk dicatat bahwa penelitian baru ini berfokus pada Hacker News, yang dipantau dengan ketat terhadap komentar yang dihasilkan AI, dan pada Reddit, yang aliran diskusi berbasis manusia yang konstan sekarang sangat dihargai bagi pengembang AI dan perusahaan, serta menjadi target baru bagi spammer SEO yang mencoba menginvasi peringkat web berbasis LLM dengan proxy.

Peneliti percaya bahwa temuan mereka sesuai dengan pemahaman publik yang tumbuh bahwa sumber kebenaran sebelumnya dapat dinilai kembali karena penggunaan AI menyebar. Makalah baru ini membahas orang-orang yang dituduh sebagai entitas AI, baik melalui kesalahan sebenarnya, konflik gaya, atau kejahatan (yaitu, penuduh tahu lawan mereka adalah manusia, tetapi ingin menutup mulut mereka); tetapi memprediksi jenis komunikasi lain yang serupa tercemar:

‘Hasil kami di sini akan memprediksi bahwa tuduhan penggunaan AI yang serupa akan terbentuk untuk autentikasi gambar, autentikasi suara, dan penulisan kode di antara lainnya, dengan niat utama tuduhan awam adalah gatekeeping daripada deteksi akurat penggunaan AI.

‘Hal ini akan menjadi semakin bermasalah karena AI di bidang-bidang tersebut mengurangi bahkan petunjuk yang dapat dideteksi secara empiris yang dapat ditemukan oleh ahli.

‘Hal ini dapat memiliki efek meningkatkan peran ahli dalam memverifikasi konten AI versus non-AI; atau dapat sangat mengurangi kepercayaan pada jenis media apa pun yang dapat dihasilkan oleh AI.’

Makalah baru* ini berjudul “That’s AI Slop, You Bot!” Studying Accusations, Evidence, and Credibility in Online Discourse Towards LLM-Generated Comments, dan berasal dari dua peninjau dari Universitas Oslo dan Universitas Sharjah Amerika.

Metode

Dataset yang dikembangkan untuk studi baru ini terdiri dari semua komentar publik yang diposting ke Hacker News dan 18 komunitas Reddit yang dipilih antara Januari 2023 dan Mei 2026.

Sekitar 25 juta komentar dikurasi, dengan 12 juta dari Hacker News, dan 13 juta dari Reddit. Data Reddit diperoleh dari arsip Arctic Shift melalui API JSON publik, sementara komentar Hacker News dikumpulkan dari arsip pencarian Hacker News Algolia.

Untuk menghindari fokus pada satu jenis komunitas, sampel Reddit dibagi di seluruh forum yang berfokus pada AI, termasuk r/aiwars, r/ArtistHate, r/ChatGPT, r/OpenAI, r/MachineLearning, r/LocalLLaMA dan r/singularity; komunitas kreatif yang mencakup r/Art, r/writing dan r/books; forum minat umum r/AskReddit, r/news, r/changemyview, r/explainlikeimfive, r/AskHistorians dan r/science; dan komunitas teknologi dan akademis r/programming dan r/AskAcademia.

Tingkat sampling dipertahankan konsisten sepanjang waktu, membantu memastikan bahwa perubahan dalam tingkat tuduhan mencerminkan perubahan dalam perilaku komunitas, bukan perubahan dalam pengumpulan data.

Lima Tingkat AI-Shaming

Komentar kandidat diidentifikasi menggunakan leksikon pencarian 137 pola yang terorganisir menjadi lima tingkat yang dinamai: Tingkat 1 (‘Langsung’) menangkap tuduhan eksplisit seperti ‘ChatGPT menulis ini’, ‘Apakah ini AI yang dihasilkan?’, dan ‘OP adalah bot’.

Tingkat 2 (‘Pejoratif’) mencakup label seperti ‘AI slop’, ‘GPT sampah’, ‘ML omong kosong’, dan ‘robo-tulisan’. Tingkat 3 (‘Gaya’) menangani petunjuk gaya yang diduga, termasuk em-dash mentions, ‘delve’ callout, tricolon references, dan klaim yang lebih luas tentang ‘tanda tangan AI klasik’.

Tingkat 4 (‘Ejekan’) menangkap ejekan dan imitasi berdasarkan frasa asisten AI yang familiar seperti ‘fellow humans’, ‘dalam lanskap yang berkembang pesat’, dan ‘kaya tapestry’. Tingkat 5 (‘Tidak Langsung’) menampilkan tuduhan yang kurang eksplisit, dengan komentar yang digambarkan sebagai sesuatu yang ‘tercium seperti AI’, ‘terbaca seperti ChatGPT’, atau menyerupai ‘lembah yang tidak nyaman dari penulisan’.

Untuk mengurangi hasil positif palsu, frasa umum seperti ‘perlu diperhatikan’, ‘ini penting untuk diperhatikan’, dan ‘apakah ini manusia’ hanya dihitung ketika istilah terkait AI muncul di dekatnya. Karena pola pencarian ini tidak dapat membedakan tuduhan dari diskusi biasa, dua validasi dilakukan dengan Claude Opus 4.7.

Sebuah sampel Reddit 5.000 komentar dan sampel Hacker News 2.500 komentar diambil dari kumpulan kandidat, seimbang di seluruh periode waktu dan kategori tuduhan.

Komentar kemudian diklasifikasikan ke dalam salah satu dari lima kelompok hasil: Asli, yang mencakup tuduhan asli penggunaan AI; Pengungkapan, yang mencakup komentar yang mengakui penulisan AI; Netral-Ref, yang mencakup referensi non-tuduhan ke AI; FP, yang mencakup hasil positif palsu regex; dan Tidak Jelas, yang mencakup kasus di mana konteks yang tersedia tidak memungkinkan penilaian yang percaya diri.

Peneliti juga memeriksa bagaimana tuduhan berubah seiring waktu, melacak munculnya ‘AI slop’ yang lebih baru terhadap ejekan lama seperti ‘omong kosong’, ‘sampah’, ‘trash’, ‘muntah’, ‘lumpur’, ‘mush’, ‘gunk’, ‘sampah’, ‘kotoran’, ‘salad kata’, dan ‘nonsense’.

Delimiting the Trends

Tren sentimen diukur menggunakan Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner (VADER), sementara sampel terpisah dari 300 thread Reddit yang berisi tuduhan AI yang divalidasi LLM dikodekan sesuai dengan peran sosial yang dilakukan. Ini diklasifikasikan sebagai Ejekan (ejekan yang menolak); Tolak (penolakan langsung); Ejekan (imitasi/parodi); Gatekeep (‘penerapan aturan’); atau Protes Struktural (penolakan umum terhadap AI), yang memungkinkan perubahan dalam karakter tuduhan AI untuk dilacak seiring waktu.

Sebuah tes ‘plasebo’ terpisah dirancang untuk menentukan apakah tuduhan AI yang meningkat hanya mencerminkan peningkatan kecurigaan online yang lebih luas, di mana dataset yang sama dicari untuk istilah ketidakaslian lama sebelum ChatGPT seperti ‘shill’, ‘astroturf’, ‘sockpuppet’, ‘shill berbayar’, ‘akun palsu’, ‘shill perusahaan’, ‘poin pembicaraan’, dan ‘payola’.

Sebuah set tes terakhir memeriksa apakah ciri-ciri yang membedakan penulisan AI yang dihasilkan dari penulisan manusia adalah ciri-ciri yang sama yang menyebabkan komentar manusia dituduh sebagai AI, melalui pemeriksaan enam penanda linguistik: kerapatan artikel; tingkat kontraksi; frekuensi kata bantu formal; kerapatan preposisi; variansi panjang kalimat; dan panjang token rata-rata. Perbandingan dibuat antara Pengungkapan dan Asli komentar menggunakan tes Mann-Whitney U.

Komentar orang tua yang terkait dengan 800 tuduhan AI yang divalidasi LLM diperoleh, dengan 421 kasus dipertahankan di mana orang tua adalah komentar itu sendiri dan tidak posting tingkat atas. Ini kemudian dicocokkan dengan 2.048 komentar non-tuduhan yang diambil dari subreddit yang sama dan bulan yang sama. Regresi logistik kemudian digunakan untuk menguji apakah penanda linguistik yang membedakan teks AI yang dihasilkan dari penulisan manusia juga memprediksi komentar manusia yang menarik tuduhan penggunaan AI.

Hasil

Studi ini mencatat peningkatan besar dalam tuduhan AI di Reddit dan Hacker News antara 2023 dan 2026. Sebagian besar pertumbuhan ini terkonsentrasi pada penggunaan label pejoratif;

Pertumbuhan lintas platform dalam tuduhan AI pejoratif pada Reddit dan Hacker News antara Januari 2023 dan Mei 2026. Tuduhan Tingkat 2 (‘Pejoratif’) meningkat dari angka tunggal yang rendah menjadi sekitar seperempat dari tuduhan kandidat pada kedua platform. Tiga periode percepatan terlihat selama 2024 dan 2025, setelah itu pertumbuhan merata. Hacker News tetap di atas Reddit untuk sebagian besar periode studi, tetapi keduanya berkumpul pada tingkat yang sama pada 2026. Sumber

Dengan 2026, ‘AI slop’ menyumbang 94% dari tuduhan AI pejoratif yang diidentifikasi dalam dataset, menggantikan istilah sebelumnya seperti ‘GPT sampah’, ‘ML omong kosong’, dan ‘robo-tulisan’. Menurut makalah, bagian tuduhan AI pejoratif meningkat lebih dari sepuluh kali lipat pada kedua platform selama periode studi:

Munculnya label ‘AI slop’ relatif terhadap tuduhan AI pejoratif lainnya antara 2023 dan 2026. Sementara istilah seperti ‘omong kosong’, ‘sampah’, ‘trash’, ‘muntah’, ‘lumpur’, ‘mush’, ‘gunk’, ‘sampah’, ‘kotoran’, ‘salad kata’, dan ‘nonsense’ awalnya mendominasi tuduhan pejoratif, bagian mereka menurun secara stabil saat ‘AI slop’ menjadi label yang sangat disukai. Pada 2026, kerangka ‘slop’ menyumbang sekitar 94% dari tuduhan AI pejoratif, menunjukkan konsolidasi bahasa tuduhan di sekitar satu istilah.

Sebuah perbandingan terpisah dilakukan menggunakan istilah ketidakaslian lama yang mencakup ‘shill’, ‘astroturf’, ‘sockpuppet’, ‘shill berbayar’, ‘akun palsu’, ‘shill perusahaan’, ‘poin pembicaraan’, dan ‘payola’. Tidak seperti tuduhan AI, istilah-istilah ini tidak menunjukkan peningkatan yang sebanding.

Variasi juga diamati di seluruh komunitas, dengan pertumbuhan awal yang tercatat di forum yang berfokus pada AI dan teknologi – dengan pola serupa yang kemudian muncul di bagian lain Reddit dan Hacker News.

Perubahan diamati tidak hanya dalam frekuensi tuduhan tetapi juga dalam klasifikasinya. Pengkodean 300 tuduhan AI yang divalidasi menunjukkan pergeseran dalam prevalensi relatif Ejekan, Tolak, Ejekan, Gatekeep, dan Protes Struktural. Menurut makalah, Gatekeep dan Protes Struktural menjadi lebih umum seiring waktu, sementara Ejekan dan Ejekan menjadi kurang umum.

Kesimpulan

Wabah tuduhan AI yang santai di bagian komentar jelas memerlukan iterasi sendiri dari Hukum Godwin; berdasarkan peristiwa dan tren dalam komentar sosial dan politik tahun-tahun terakhir, akan masuk akal jika bot AI menjadi yang paling mungkin menuduh komentator lain sebagai bot; namun, ini mungkin cenderung mematikan semua komentar tentang masalah ini.

* Perlu diingat bahwa makalah ini tidaklah mudah dibaca, dan ditujukan, dalam nada dan leksikon, kepada rekan akademis penulis.

Dipublikasikan pertama kali pada hari Jumat, 12 Juni 2026