Andersonの視点

「AIスロップ」への非難が新しい形のゲートキーピングになっている

公開日 2026年6月12日

著者

Martin Anderson

AI-generated article illustration (GPT-2): Politicians seated around a round conference table point at one another while shouting, with an industrial humanoid robot sitting motionless at the center of the room.

「AIスロップ」という言葉は、RedditやHacker Newsのユーザーが他のコメントをロボットと非難するために使われるようになったインターネットの新しいウィッチハントになっている。

ノルウェーとUAEの新しい研究によると、2023年から2026年の間に、RedditとHacker Newsで「AIスロップ」とされるコメントに対する非難が急増したことがわかった。ただし、これらのコメントはAIによって生成されたものではない。

2500万件のコメントを分析した結果、AIスロップへの非難は、AIを特定する手段ではなく、社会的ゲートキーピングの新しい形として機能していることがわかった。

研究者は、技術的に優れたコミュニティが他のグループよりも早く「非難文化」を採用し、後にこのパターンがRedditの他の部分に広がったことも発見した。

「AIスロップ」への非難の増加は、オンラインでの敵対的な言語の一般的な増加の一部ではないように見える。以前からの罵倒的な言葉である「shill」、「sockpuppet」、「troll」などの使用頻度は同じ期間中に相対的に安定していた。これは、AIへの疑念が以前のインターネットでの喧嘩の継続または拡大ではなく、新しい形の社会的境界の監視として現れたことを示唆している。

論文では次のように述べられている。

「私たちは、2023年から2026年にかけてのHacker NewsとRedditの2500万件のコメントを分析し、7500件のAI使用の非難をLLMの判断で組み合わせ、感情の軌跡、300件のAI使用の非難のスピーチアクトのコーディング、そして非難されたコメントと非難されなかったコメントのマッチドコントロールテストを行った。」

「私たちは、非難のうち、悪口的なラベルの割合が両プラットフォームで10倍以上増加したことを発見した。一方、2022年以前の不正確な用語（「shill」、「astroturf」）の代替語彙は増加しなかった。」

「この変化は、不正確な文章を「AIスロップ」というレッテルを貼ることが急速に広がっていることを反映している。」

「「スロップ」の枠組みは現在、悪口的な言及の94％を占めており、支配的なコメントは嘲笑からゲートキーピングや構造的な抗議に向かって変化している。」

この研究は、人々が本当にAIによる文章を特定できるかどうかという疑問を提起する。以前は努力、専門知識、または真摯な関与の証拠と見なされていた流暢な文章は、今や豊富で、価値の低い商品となっている。

注目すべきは、新しい研究がHacker Newsに焦点を当てていることである。Hacker Newsは、AI生成のコメントに対して厳しく管理されている。さらに、Redditは、AI開発者や企業にとって高く評価されている。また、SEOスパマーがLLMベースのウェブランキングを侵略するための新しい主要ターゲットとなっている。

研究者は、以前の真実の源が評価を下げることができるという、広がる公的な理解と一致することを信じている。新しい論文では、人間がAIエンティティと間違われているケースについて議論している。ただし、別のタイプのコミュニケーションも同様に汚名を着せられることを予測している。

「私たちの結果は、画像の認証、音声の認証、コードの著作権など、他の分野でも同様のAI使用の非難が形成されることを予測する。非難の基本的な意図は、AIの使用を実際に検出することではなく、ゲートキーピングである。」

「これは、AIがこれらの分野で使用されると、専門家がAIと非AIコンテンツを検証する役割が増大する可能性がある。あるいは、AIによって生成できる可能性のあるあらゆる種類のメディアに対する信頼が大幅に低下する可能性がある。」

新しい論文は、「That’s AI Slop, You Bot!」Studying Accusations, Evidence, and Credibility in Online Discourse Towards LLM-Generated Commentsというタイトルで、オスロ大学とシャールジャアメリカ大学の2人のレビューアーによって執筆された。

方法

新しい研究のデータセットは、2023年1月から2026年5月までのHacker Newsと18の選択されたRedditコミュニティのすべての公開コメントで構成されていた。

約2500万件のコメントが収集され、1200万件がHacker Newsから、1300万件がRedditから得られた。Redditのデータは、Arctic Shiftアーカイブから公開のJSON APIを介して取得され、Hacker Newsのコメントは、Algolia Hacker News検索アーカイブから収集された。

単一のコミュニティに焦点を当てることを避けるために、Redditのサンプルは、AIに焦点を当てたフォーラム（r/aiwars、r/ArtistHate、r/ChatGPT、r/OpenAI、r/MachineLearning、r/LocalLLaMA、r/singularity）；クリエイティブコミュニティ（r/Art、r/writing、r/books）；一般的な関心のあるフォーラム（r/AskReddit、r/news、r/changemyview、r/explainlikeimfive、r/AskHistorians、r/science）；技術指向のコミュニティ（r/programming、r/AskAcademia）に分割された。

サンプリングレートは時間を通じて一貫して維持され、非難の変化はデータ収集の変化ではなく、コミュニティの行動の変化を反映していた。

AIスロップへの5つのレベル

候補コメントは、5つの名前付き階層に組織された137パターンの検索レクソンを使用して特定された。階層1（「直接」）には、「ChatGPTがこれを書いた」、「これはAIによって生成された？」、「OPはボット」などの明示的な非難が含まれた。

階層2（「悪口」）には、「AIスロップ」、「GPTゴミ」、「MLのくだらなさ」、「ロボットライティング」などのラベルが含まれた。階層3（「スタイル」）には、エムダッシュの言及、「delve」の呼び出し、トリコロンの参照、「クラシックAIシグネチャ」についてのより広い主張など、スタイル的な特徴とみなされるものが含まれた。

階層4（「嘲笑」）には、「フェロー人間」、「急速に進化する風景」、「豊かなタペストリー」などのAIアシスタントのフレーズに基づくパロディーや模倣が含まれた。階層5（「間接」）には、「AIのにおいがする」、「ChatGPTのように読む」、「AIの不気味な谷」などの間接的な疑念が含まれた。

一般的なフレーズである「注目すべき」、「重要なこと」、「これは人間ですか」は、AI関連の用語が近くにある場合にのみカウントされた。検索パターンは非難と普通の議論を信頼性高く区別できないため、Claude Opus 4.7を使用して2つの検証パスが実行された。

Redditの5,000件のコメントとHacker Newsの2,500件のコメントのサンプルが、候補プールから時間と非難カテゴリを跨いでバランス良く抽出された。

各コメントは、「実際」、「開示」、「中立的」、「誤陽性」、「曖昧」の5つの結果グループの1つに分類された。

研究者はまた、非難が時間の経過とともにどのように変化したかを調査し、新しい「AIスロップ」フレーミングの台頭と、「くだらなさ」、「ゴミ」、「ごみ」、「吐き気」、「ぬるぬる」、「かさかさ」、「ごみ」、「汚物」、「ばかばかしい」、「馬鹿馬鹿しい」などの古い侮辱的な言葉との関係を追跡した。

トレンドの限定

感情のトレンドは、Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner（VADER）を使用して測定された。別のサンプルでは、300件のRedditスレッドにLLM検証された「実際」の非難が含まれており、社会的役割を実行するためにコード化された。

これらは、「嘲笑」（軽蔑的な嘲笑）；「拒否」（直截的な拒否）；「嘲笑」（模倣/パロディー）；「ゲートキーピング」（「ルールの執行」）；または「構造的な抗議」（AIへの一般的な不快感）として分類された。これにより、AIへの非難の性質の変化を時間の経過とともに追跡することができた。

別の「プレイスボー」テストは、AIへの非難の増加が単にオンラインでの疑念の一般的な増加を反映している可能性があるかどうかを判断するために設計された。同様のデータセットで、「shill」、「astroturf」、「sockpuppet」、「paid shill」、「fake account」、「corporate shill」、「talking points」、「payola」などの古い不正確な用語を検索した。

最後のテストセットでは、AI生成された文章と人間が書いた文章を区別する特徴が、人間が書いたコメントがAIによって書かれたと非難される特徴と同じかどうかを調べた。6つの言語的マーカー、「記事の密度」、「縮約の頻度」、「正式なレジスターの副詞の頻度」、「前置詞の密度」、「文の長さの変動」、「平均トークンの長さ」を比較した。「開示」と「実際」のコメントを使用して、Mann-Whitney Uテストを実行した。

800件のLLM検証されたリアルなRedditの非難に対応する親コメントが取得され、421件のケースが親がトップレベルの投稿ではなくコメントである場合に保持された。これらは、同じサブレッドと同じ月から抽出された2,048件の非非難コメントと照合された。ロジスティック回帰を使用して、AI生成されたテキストと人間が書いたテキストを区別する言語的マーカーが、人間が書いたコメントがAIによって書かれたと非難されることを予測するかどうかをテストした。

結果

研究では、2023年から2026年の間に、RedditとHacker NewsでAIへの非難が大幅に増加したことが記録された。増加の大部分は、悪口的なラベルの使用に集中していた。

2023年1月から2026年5月までのRedditとHacker NewsにおけるAIへの悪口的な非難の増加。階層2（「悪口」）の非難は、両プラットフォームで低い数字から約4分の1に増加した。2024年と2025年には3つの加速期間が見られ、その後増加が鈍化した。Hacker Newsは、研究期間のほとんどでRedditを上回っていたが、両者は2026年までに同等のレベルに収斂した。ソース

2026年までに、「AIスロップ」は、データセットで特定されたAIへの悪口的な非難の94％を占めるようになった。「GPTゴミ」、「MLのくだらなさ」、「ロボットライティング」などの以前の用語は、代わりに「AIスロップ」の用語が使用されるようになった。

2023年から2026年までの「AIスロップ」ラベルの台頭と、以前のAIへの悪口的な非難との関係。以前の用語「くだらなさ」、「ゴミ」、「ごみ」、「吐き気」、「ぬるぬる」、「かさかさ」、「ごみ」、「汚物」、「ばかばかしい」、「馬鹿馬鹿しい」が最初に悪口的な非難を支配していたが、その割合は「AIスロップ」が優勢なラベルになったにつれて減少した。2026年までに、「スロップ」の枠組みはAIへの悪口的な非難の約94％を占めるようになり、非難の言語の統合を1つの用語に集約したことを示唆している。

別の比較では、「shill」、「astroturf」、「sockpuppet」、「paid shill」、「fake account」、「corporate shill」、「talking points」、「payola」などの古い不正確な用語を使用した。AIへの非難とは異なり、これらの用語は同等の増加を示さなかった。

コミュニティ間で変動が観察された。AIに焦点を当てたフォーラムや技術指向のコミュニティで早期の増加が記録され、後に他のRedditやHacker Newsの部分でも同様のパターンが現れた。

非難の頻度だけでなく、分類も変化した。300件の検証されたRedditの非難をコード化した結果、「嘲笑」、「拒否」、「嘲笑」、「ゲートキーピング」、「構造的な抗議」の相対的な頻度の変化が見られた。論文によると、「ゲートキーピング」と「構造的な抗議」は時間の経過とともにより一般的になった一方で、「嘲笑」と「嘲笑」は減少した。