De opkomst van ‘AI-slop’ beschuldigingen wordt een nieuwe vorm van gatekeeping

Het beschuldigen van iets als ‘AI-slop’ is de nieuwe heksenjacht op internet, met Reddit- en Hacker News-gebruikers die steeds vaker andere commentatoren beschuldigen van het zijn van robots, zelfs als er geen bewijs hiervoor is.

Een nieuwe studie uit Noorwegen en de VAE heeft ontdekt dat beschuldigingen tegen vermeende ‘AI-slop’ van andere commentatoren scherp zijn toegenomen op zowel Reddit als Hacker News tussen 2023 en 2026, zelfs als de comment geen bewijs van AI-generatie vertoont.

De resultaten van de analyse van 25 miljoen comments door de auteurs suggereren dat dergelijke beschuldigingen steeds vaker functioneren als een emergente vorm van sociale gatekeeping, in plaats van als een manier om AI te identificeren.

De onderzoekers vonden ook dat technisch georiënteerde gemeenschappen de ‘beschuldigingscultuur’ eerder aannamen dan andere groepen, met het patroon dat later verspreidde over bredere delen van Reddit.

Deze schijnbare toename van beschuldigingen rond ‘AI-slop’ lijkt geen deel te zijn van een bredere of algemene toename van online vijandigheid: oude scheldwoorden zoals ‘shill’, ‘sockpuppet’ en ‘troll’ bleven relatief stabiel tijdens dezelfde periode, wat suggereert dat het vermoeden van AI een nieuwe vorm van sociale grensbewaking is, in plaats van een voortzetting of uitbreiding van eerdere internetruzies.

Het artikel zegt:

‘We hebben 25 miljoen comments van Hacker News en Reddit (2023-2026) geanalyseerd, door LLM-oordelen over 7.500 monsters van beschuldigingen van AI-gebruik te combineren, sentimenttrajecten, speech-act-codering van 300 bevestigde beschuldigingen van AI-gebruik en een matched-controltest van beschuldigde versus niet-beschuldigde oudercomments.

‘We vonden dat het aandeel van pejoratieve beschuldigingen meer dan tien keer zo groot was op beide platforms, terwijl een placebovocabulaire van pre-2022 onauthentieke termen (“shill”, “astroturf”) niet toenam.

‘Deze verschuiving weerspiegelde een snelgroeiende trend van het labelen van elke verdachte of ogenschijnlijk onauthentieke proza als “AI-slop”.

‘Het “slop”-kader vormt nu 94 procent van de pejoratieve vermeldingen, met de dominante comments die verschuiven in toon van spot naar gatekeeping en structurele protest.’

De studie roept de bredere vraag op of mensen echt AI-schrijven kunnen herkennen, aangezien vloeiend proza – eerder behandeld als bewijs van inspanning, expertise of echte betrokkenheid – nu een overvloedige en steeds meer gewaardeerde commodity is.

Het is interessant om op te merken dat het nieuwe werk zich concentreert op Hacker News, dat streng wordt gecontroleerd tegen AI-generate comments, en op Reddit, waarvan de constante stroom van menselijke discours nu hoog gewaardeerd wordt door AI-ontwikkelaars en bedrijven, evenals een nieuw primair doelwit voor SEO-spammers die proberen om LLM-gebaseerde webklasseringen te infiltreren via proxy.

De onderzoekers geloven dat hun bevindingen overeenkomen met het groeiende publieke begrip dat eerdere bronnen van waarheid kunnen worden gedevalueerd als het gebruik van AI zich verspreidt. Het nieuwe artikel bespreekt echte mensen die worden beschuldigd van het zijn van AI-entiteiten, hetzij door echte fouten, stylistische conflatering, of kwaadwilligheid (d.w.z. de beschuldiger weet dat zijn tegenstander menselijk is, maar wil hem het zwijgen opleggen); maar voorspelt andere soorten communicatie die op vergelijkbare wijze worden aangetast:

‘Onze resultaten zouden voorspellen dat soortgelijke beschuldigingen van AI-gebruik zullen worden gevormd voor beeldauthenticatie, spraakauthenticatie en codeauteurschap onder andere, met de kernintentie van de beschuldiging die gatekeeping is, in plaats van empirisch accurate detectie van AI-gebruik.

‘Dit zal steeds problematischer worden als AI in die gebieden de empirisch detecteerbare aanwijzingen die experts kunnen vinden, vermindert.

‘Dit kan ertoe leiden dat de rol van experts in het verifiëren van AI versus niet-AI-inhoud toeneemt; of het kan het vertrouwen in elk type medium dat plausibel door AI kan worden gegenereerd, aanzienlijk verlagen.’

Het nieuwe artikel* heet “Dat is AI-slop, jij bot!” Het bestuderen van beschuldigingen, bewijs en geloofwaardigheid in online discours naar LLM-gegenereerde comments, en komt van twee recensenten van de Universiteit van Oslo en de American University of Sharjah.

Methode

De dataset die voor de nieuwe studie is ontwikkeld, bestond uit alle openbare comments die tussen januari 2023 en mei 2026 op Hacker News en 18 geselecteerde Reddit-gemeenschappen waren geplaatst.

Rond de 25 miljoen comments werden geselecteerd, met 12 miljoen van Hacker News en 13 miljoen van Reddit. De Reddit-gegevens werden verkregen uit de Arctic Shift-archief via de openbare JSON-API, terwijl de Hacker News-comments werden verzameld uit de Algolia Hacker News-zoekarchief.

Om te voorkomen dat de focus op één type gemeenschap werd gericht, werd de Reddit-steekproef verdeeld over AI-georiënteerde forums, waaronder r/aiwars, r/ArtistHate, r/ChatGPT, r/OpenAI, r/MachineLearning, r/LocalLLaMA en r/singularity; creatieve gemeenschappen waaronder r/Art, r/writing en r/books; de algemene forums r/AskReddit, r/news, r/changemyview, r/explainlikeimfive, r/AskHistorians en r/science; en de technologie-georiënteerde en academische gemeenschappen r/programming en r/AskAcademia.

Steekproefpercentages werden constant gehouden over de tijd, waardoor veranderingen in beschuldigingspercentages weerspiegelden veranderingen in gemeenschapsgedrag, in plaats van veranderingen in gegevensverzameling.

Vijf niveaus van AI-schande

Kandidaatcomments werden geïdentificeerd met behulp van een 137-patronenlexicon dat was georganiseerd in vijf genoemde lagen: Laag 1 (‘Direct’) ving expliciete beschuldigingen zoals ‘ChatGPT heeft dit geschreven’, ‘Is dit AI-gegenereerd?’ en ‘OP is een bot’.

Laag 2 (‘Pejoratief’) omvatte labels zoals ‘AI-slop’, ‘GPT-afval’, ‘ML-praatjes’ en ‘robo-schrijven’. Laag 3 (‘Stijl’) had betrekking op vermeende stijlkenmerken, waaronder em-dash-vermeldingen, de ‘delve’-oproep, tricolon-verwijzingen en bredere claims over een ‘klassiek AI-signatuur’.

Laag 4 (‘Spot’) ving parodie en imitatie op basis van vertrouwde AI-assistentfrases zoals ‘fellow humans’, ‘in the rapidly evolving landscape’ en ‘rich tapestry’. Laag 5 (‘Indirect’) had minder expliciete vermoedens, met comments die werden beschreven als iets dat ‘ruikt naar AI’, ‘leest als ChatGPT’ of lijkt op de ‘uncanny valley of writing’.

Om valse positieven te verminderen, werden algemene uitdrukkingen zoals ‘worth noting’, ‘it’s important to note’ en ‘is this a human’ alleen geteld als een AI-gerelateerde term in de buurt verscheen. Omdat deze zoekpatronen de beschuldigingen niet betrouwbaar konden onderscheiden van gewone discussie, werden twee validatiepassen uitgevoerd met Claude Opus 4.7.

Een Reddit-steekproef van 5.000 comments en een Hacker News-steekproef van 2.500 comments werden getrokken uit de kandidatenpool, in evenwicht over tijdperken en beschuldigingscategorieën.

Elke comment werd vervolgens geclassificeerd in een van de vijf resultaatgroepen: Real, dat echte beschuldigingen van AI-gebruik omvatte; Disclosure, dat comments omvatte die AI-auteurschap erkenden; Neutral-Ref, dat niet-beschuldigende verwijzingen naar AI omvatte; FP, dat regex-valse positieven omvatte; en Ambiguous, dat gevallen omvatte waarin de beschikbare context geen vertrouwelijke beoordeling toeliet.

De onderzoekers onderzochten ook hoe beschuldigingen veranderden over de tijd, door het opkomen van de nieuwere ‘AI-slop’-kader te volgen tegenover oudere scheldwoorden zoals ‘drivel’, ‘afval’, ‘prullen’, ‘kots’, ‘slib’, ‘pap’, ‘rommel’, ‘vuilnis’, ‘woorden-salade’ en ‘onzin’.

Delimiting the Trends

Sentimenttrends werden gemeten met behulp van Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner (VADER), terwijl een aparte steekproef van 300 Reddit-threads met LLM-gevalideerde Real-beschuldigingen werd gecodeerd volgens de sociale rol die werd uitgevoerd. Deze werden geclassificeerd als Sneer (minachtende spot); Dismiss (rechtstreekse afwijzing); Mockery (imitatie/parodie); Gatekeep (‘regelhandhaving’); of Structural Protest (algemene afkeuring van AI), waardoor verschuivingen in het karakter van AI-beschuldigingen over de tijd konden worden gevolgd.

Een aparte ‘placebo’-test was ontworpen om te bepalen of de stijging van AI-beschuldigingen simpelweg een bredere toename van vermoeden online zou kunnen weerspiegelen, waarin dezelfde dataset werd doorzocht naar oudere pre-ChatGPT-onauthentieke termen zoals ‘shill’, ‘astroturf’, ‘sockpuppet’, ‘betaalde shill’, ‘valse account’, ‘corporate shill’, ‘pratende punten’ en ‘payola’.

Variatie werd waargenomen over gemeenschappen, met eerder groei geregistreerd in AI-georiënteerde en technologie-georiënteerde forums – met vergelijkbare patronen die later verschenen in andere delen van Reddit en Hacker News.

Veranderingen werden niet alleen waargenomen in de frequentie van beschuldigingen, maar ook in hun classificatie. Het coderen van 300 gevalideerde Reddit-beschuldigingen toonde verschuivingen in de relatieve prevalentie van Sneer, Dismiss, Mockery, Gatekeep en Structural Protest. Volgens het artikel werden Gatekeep en Structural Protest vaker, terwijl Sneer en Mockery minder vaak voorkwamen.

Resultaten

De studie registreerde een grote toename van AI-beschuldigingen op zowel Reddit als Hacker News tussen 2023 en 2026. De meeste van deze groei was geconcentreerd in het gebruik van pejoratieve labels:

Cross-platform groei in pejoratieve AI-beschuldigingen op Reddit en Hacker News tussen januari 2023 en mei 2026. Laag 2 (‘Pejoratief’) beschuldigingen stegen van lage enkele cijfers tot ongeveer een kwart van de kandidaat-beschuldigingen op beide platforms. Drie versnellingsperioden zijn zichtbaar tijdens 2024 en 2025, waarna de groei afneemt. Hacker News bleef boven Reddit voor het grootste deel van de studieperiode, maar beide convergeerden naar vergelijkbare niveaus in 2026. Bron

In 2026 vertegenwoordigde ‘AI-slop’ 94% van de pejoratieve AI-beschuldigingen die in de dataset werden geïdentificeerd, waarmee eerdere termen zoals ‘GPT-afval’, ‘ML-praatjes’ en ‘robo-schrijven’ werden vervangen. Volgens het artikel nam het aandeel van pejoratieve AI-beschuldigingen meer dan tien keer toe op beide platforms tijdens de studieperiode:

Rise of the ‘AI-slop’ label relative to older pejorative AI accusations between 2023 and 2026. While terms such as ‘drivel’, ‘garbage’, ‘trash’, ‘vomit’, ‘sludge’, ‘mush’, ‘gunk’, ‘junk’, ‘crap’, ‘word salad’, and ‘nonsense’ initially dominated pejorative accusations, their share declined steadily as ‘AI slop’ became the overwhelmingly preferred label. By 2026, the ‘slop’ frame accounted for roughly 94% of pejorative AI accusations, indicating a consolidation of accusation language around a single term.

Een afzonderlijke vergelijking werd uitgevoerd met oudere onauthentieke termen, waaronder ‘shill’, ‘astroturf’, ‘sockpuppet’, ‘betaalde shill’, ‘valse account’, ‘corporate shill’, ‘pratende punten’ en ‘payola’. In tegenstelling tot AI-gerichte beschuldigingen, vertoonden deze termen geen vergelijkbare toename.

Variatie werd waargenomen over gemeenschappen, met eerder groei geregistreerd in AI-georiënteerde en technologie-georiënteerde forums – met vergelijkbare patronen die later verschenen in andere delen van Reddit en Hacker News.

Veranderingen werden niet alleen waargenomen in de frequentie van beschuldigingen, maar ook in hun classificatie. Het coderen van 300 gevalideerde Reddit-beschuldigingen toonde verschuivingen in de relatieve prevalentie van Sneer, Dismiss, Mockery, Gatekeep en Structural Protest. Volgens het artikel werden Gatekeep en Structural Protest vaker, terwijl Sneer en Mockery minder vaak voorkwamen.

Conclusie

De schijnbare epidemie van informele AI-beschuldigingen in commentaarsecties heeft duidelijk een eigen versie van Godwin’s Law nodig; gebaseerd op de gebeurtenissen en trends in sociale en politieke commentaren van de afgelopen jaren, zou het logisch zijn als AI-bots het meest waarschijnlijk zouden zijn om andere commentatoren te beschuldigen van het zijn van een bot; echter, dit zou kunnen leiden tot het onderdrukken van alle commentaar op het onderwerp.

* Wees zich ervan bewust dat dit artikel geen vriendelijke leesstof is en gericht is op de academische peers van de auteurs, in toon en lexicon.

Eerste publicatie vrijdag 12 juni 2026