Ascensiunea acuzațiilor de “AI Slop!” devine o nouă formă de gatekeeping

Acuzarea unui lucru de “AI slop” a devenit o nouă vânătoare de vrăjitoare pe internet, cu utilizatorii de Reddit și Hacker News acuzând tot mai mult alți comentatori de a fi roboți, chiar și atunci când nu există nicio dovadă în acest sens.

Un studiu nou din Norvegia și Emiratele Arabe Unite a constatat că acuzațiile împotriva presupusului “AI slop” din partea altor comentatori au crescut brusc pe Reddit și Hacker News între 2023 și 2026, chiar și atunci când comentariul nu a arătat nicio dovadă de a fi generat de AI.

Rezultatele analizei autorilor a 25 de milioane de comentarii sugerează că astfel de acuzații funcționează din ce în ce mai mult ca o formă emergentă de gatekeeping social, mai degrabă decât ca o modalitate de a identifica AI-ul.

Cercetătorii au constatat, de asemenea, că comunitățile cu o orientare tehnică au adoptat “cultura acuzațiilor” mai devreme decât alte grupuri, cu modelul care s-a răspândit ulterior în zone mai largi ale Reddit-ului.

Acest aparent salt în acuzații în jurul “AI slop” nu pare să facă parte dintr-o creștere mai largă sau mai generală a ostilității online: forme mai vechi de invectivă, cum ar fi ‘shill’, ‘sockpuppet’ și ‘troll’ , au rămas relativ stabile în același interval de timp, sugerând că suspiciunea de AI a apărut ca o nouă formă de control al granițelor sociale, mai degrabă decât o continuare sau extindere a unor conflicte de internet mai vechi.

Articolul afirmă:

‘Am analizat 25 de milioane de comentarii de pe Hacker News și Reddit (2023-2026), combinând judecata LLM pe 7.500 de acuzații de utilizare a AI, trasee de sentiment, codificarea actelor de vorbire a 300 de acuzații confirmate de utilizare a AI și un test de control împerecheat al comentariilor acuzate versus neacuzate.

‘Am constatat că partea de acuzații cu etichetă pejorativă a crescut de peste zece ori pe ambele platforme, în timp ce un vocabular placebo de termeni de neautenticitate pre-2022 (“shill”, “astroturf”) nu a făcut-o.

‘Acest schimbă reflectă o tendință în creștere rapidă de a eticheta orice proză suspectă sau aparent neautentică ca “AI slop”.

‘Cadrul “slop” reprezintă acum 94% din mențiunile pejorative, cu comentariile dominante schimbându-și tonul de la batjocură spre gatekeeping și protest structural.’

Studiul ridică o întrebare mai largă cu privire la faptul dacă oamenii pot să identifice cu adevărat scrierea AI, deoarece proza fluentă – tratată anterior ca dovadă a efortului, a expertizei sau a angajamentului autentic – este acum o marfă abundentă și din ce în ce mai devalorizată.

Este interesant de remarcat că noua lucrare se concentrează pe Hacker News, care este vigilent polițiat împotriva comentariilor generate de AI, și pe Reddit, a cărui flux constant de discurs uman este acum foarte apreciat pentru dezvoltatorii și companiile de AI, precum și pentru a deveni o nouă țintă principală pentru spammerii SEO care încearcă să invadeze clasamentele web bazate pe LLM prin proxy.

Cercetătorii cred că rezultatele lor se potrivesc cu înțelegerea publică în creștere că sursele anterioare de adevăr ar putea fi devalorizate pe măsură ce utilizarea AI se răspândește. Noua lucrare discută despre oameni reali acuzați de a fi entități AI, fie prin eroare reală, confluență stilistică, sau malice (adică, acuzatorul știe că adversarul său este uman, dar dorește să îl închidă); dar prezice alte tipuri de comunicare care ar putea fi afectate în mod similar:

‘Rezultatele noastre aici ar prezice că acuzații similari de utilizare a AI vor apărea pentru autentificarea imaginilor, autentificarea vocală și autoritatea codului, printre altele, cu intenția principală a acuzației fiind gatekeeping-ul, mai degrabă decât detectarea empirică a utilizării AI.

‘Acest lucru va deveni din ce în ce mai problematic pe măsură ce AI-ul din aceste domenii reduce chiar și indiciile empirice detectabile pe care experții le pot găsi.

‘Acest lucru ar putea avea ca efect creșterea rolului experților în verificarea conținutului AI versus non-AI; sau ar putea reduce în mod semnificativ încrederea în orice tip de mediu care poate fi generat în mod plauzibil de AI.’

Noua lucrare este intitulată* “That’s AI Slop, You Bot!” Studying Accusations, Evidence, and Credibility in Online Discourse Towards LLM-Generated Comments și provine de la doi recenzori de la Universitatea din Oslo și Universitatea Americană din Sharjah.

Metodă

Baza de date dezvoltată pentru noul studiu a cuprins toate comentariile publice postate pe Hacker News și 18 comunități selectate de pe Reddit între ianuarie 2023 și mai 2026.

Aproape 25 de milioane de comentarii au fost curate, cu 12 milioane de pe Hacker News și 13 milioane de pe Reddit. Datele de pe Reddit au fost obținute din arhiva Arctic Shift prin intermediul API-ului public JSON, în timp ce comentariile de pe Hacker News au fost colectate de la arhiva de căutare Algolia Hacker News.

Pentru a evita concentrarea asupra unui singur tip de comunitate, mostrele de pe Reddit au fost împărțite între forumuri axate pe AI, inclusiv r/aiwars, r/ArtistHate, r/ChatGPT, r/OpenAI, r/MachineLearning, r/LocalLLaMA și r/singularity; comunități creative, incluzând r/Art, r/writing și r/books; forumurile de interes general r/AskReddit, r/news, r/changemyview, r/explainlikeimfive, r/AskHistorians și r/science; și comunitățile tehnice și academice r/programming și r/AskAcademia.

Ratăile de eșantionare au fost menținute constante în timp, ajutând la asigurarea faptului că schimbările în ratele de acuzații reflectă schimbări în comportamentul comunității, mai degrabă decât schimbări în colectarea datelor.

Cinci niveluri de acuzare AI

Comentariile candidate au fost identificate utilizând un lexicon de căutare de 137 de modele organizate în cinci niveluri denumite: Nivelul 1 (‘Direct’) a capturat acuzații explicite, cum ar fi ‘ChatGPT a scris acest lucru’, ‘Este acest lucru generat de AI?’ și ‘OP este un robot’.

Nivelul 2 (‘Pejorativ’) a acoperit etichete, cum ar fi ‘AI slop’, ‘GPT garbage’, ‘ML drivel’ și ‘robo-writing’. Nivelul 3 (‘Stil’) s-a ocupat de presupusele indicii stilistice, incluzând mențiuni de cratimă, apelul “delve”, referințe la tricolon și alte afirmații despre un “semnătură clasică AI”.

Nivelul 4 (‘Mocking’) a capturat parodia și imitarea bazate pe fraze familiare de asistenți AI, cum ar fi ‘fellow humans’, ‘in the rapidly evolving landscape’ și ‘rich tapestry’. Nivelul 5 (‘Indirect’) a prezentat suspiciuni mai puțin explicite, cu comentarii descrise ca fiind ceva care ‘miros de AI’, ‘se citește ca ChatGPT’ sau seamănă cu ‘uncanny valley of writing’.

Pentru a reduce falsele pozitive, fraze comune, cum ar fi ‘worth noting’, ‘it’s important to note’ și ‘is this a human’, au fost numărate doar atunci când un termen legat de AI a apărut în apropiere. Deoarece aceste modele de căutare nu au putut distinge în mod fiabil acuzațiile de discuția obișnuită, au fost efectuate două treceri de validare cu Claude Opus 4.7.

Un eșantion de 5.000 de comentarii de pe Reddit și un eșantion de 2.500 de comentarii de pe Hacker News au fost selectate din baza de date a comentariilor candidate, echilibrate în timp și categorii de acuzații.

Fiecare comentariu a fost apoi clasificat în una dintre cinci grupe de rezultate: Real, care acoperă acuzații reale de utilizare a AI; Disclosure, care acoperă comentarii care recunosc autoritatea AI; Neutral-Ref, care acoperă referințe neacuzatoare la AI; FP, care acoperă false pozitive regex; și Ambiguous, care acoperă cazurile în care contextul disponibil nu a permis o judecată sigură.

Cercetătorii au examinat, de asemenea, modul în care acuzațiile s-au schimbat în timp, urmărind creșterea noii etichete “AI slop” în comparație cu insulte mai vechi, cum ar fi ‘drivel’, ‘garbage’, ‘trash’, ‘vomit’, ‘sludge’, ‘mush’, ‘gunk’, ‘junk’, ‘crap’, ‘word salad’ și ‘nonsense’.

Delimitarea tendințelor

Tendințele de sentiment au fost măsurate utilizând Valence Aware Dictionary și sEntiment Reasoner (VADER), în timp ce un eșantion separat de 300 de fire de comentarii de pe Reddit care conțineau acuzații reale validate de LLM a fost codificat în funcție de rolul social pe care îl juca. Acestea au fost clasificate ca Sneer (batjocură); Dismiss (respingere directă); Mockery (imitație/parodie); Gatekeep (aplicare a regulilor); sau Structural Protest (dezaprobare generală a AI), permițând urmărirea schimbărilor în caracterul acuzațiilor de AI în timp.

Un test “placebo” a fost proiectat pentru a determina dacă acuzațiile de AI în creștere ar putea reflecta o creștere mai largă a suspiciunii online, în care aceeași bază de date a fost căutată pentru termeni mai vechi de neautenticitate, cum ar fi ‘shill’, ‘astroturf’, ‘sockpuppet’, ‘paid shill’, ‘fake account’, ‘corporate shill’, ‘talking points’ și ‘payola’.

Un ultim set de teste a examinat dacă trăsăturile care separă scrierea generată de AI de cea umană sunt aceleași trăsături care fac ca comentariile scrise de oameni să fie acuzate de a fi AI, prin examinarea a șase markeri lingvistici: densitatea articolului; rată de contracție; frecvența adverbului formal; densitatea prepoziției; varianța lungimii propoziției; și lungimea medie a tokenului. S-au făcut comparații între comentarii Disclosure și Real utilizând teste Mann-Whitney U.

Comentariile părinte asociate cu 800 de acuzații reale validate de LLM de pe Reddit au fost recuperate, cu 421 de cazuri păstrate în care părintele era el însuși un comentariu, mai degrabă decât o postare de nivel superior. Acestea au fost comparate cu 2.048 de comentarii neacuzate extrase din același subreddit și lună. Regressia logistică a fost utilizată apoi pentru a testa dacă markerii lingvistici care disting textul generat de AI de cel uman pot prezice, de asemenea, care comentarii scrise de oameni atrag acuzații de utilizare a AI.

Rezultate

Studiul a înregistrat o creștere semnificativă a acuzațiilor de AI pe Reddit și Hacker News între 2023 și 2026. Cea mai mare parte a acestei creșteri a fost concentrată în utilizarea etichetelor pejorative;

Creșterea pe platformă a acuzațiilor pejorative de AI pe Reddit și Hacker News între ianuarie 2023 și mai 2026. Acuzațiile de nivel 2 (‘Pejorativ’) au crescut de la cifre mici la aproximativ un sfert din acuzațiile candidate pe ambele platforme. Trei perioade de accelerare sunt vizibile în 2024 și 2025, după care creșterea se stabilizează. Hacker News a rămas mai mare decât Reddit pentru cea mai mare parte a perioadei de studiu, dar ambele au convergat către niveluri similare până în 2026. Sursă

În 2026, “AI slop” a reprezentat 94% din acuzațiile pejorative de AI identificate în baza de date, înlocuind termeni anteriori, cum ar fi ‘GPT garbage’, ‘ML drivel’ și ‘robo-writing’. Conform articolului, partea de acuzații pejorative de AI a crescut de peste zece ori pe ambele platforme în perioada de studiu:

Creșterea etichetei ‘AI slop’ în comparație cu acuzații pejorative de AI mai vechi între 2023 și 2026. În timp ce termeni precum ‘drivel’, ‘garbage’, ‘trash’, ‘vomit’, ‘sludge’, ‘mush’, ‘gunk’, ‘junk’, ‘crap’, ‘word salad’ și ‘nonsense’ au dominat inițial acuzațiile pejorative, cota lor a scăzut constant pe măsură ce ‘AI slop’ a devenit eticheta preferată în mod covârșitor. Până în 2026, cadrul ‘slop’ reprezenta aproximativ 94% din acuzațiile pejorative de AI, indicând o consolidare a limbajului de acuzare în jurul unui singur termen.

O comparație separată a fost efectuată utilizând termeni mai vechi de neautenticitate, cum ar fi ‘shill’, ‘astroturf’, ‘sockpuppet’, ‘paid shill’, ‘fake account’, ‘corporate shill’, ‘talking points’ și ‘payola’. În contrast cu acuzațiile de AI, acești termeni nu au arătat o creștere comparabilă.

Variația a fost observată și între comunități, cu o creștere mai rapidă înregistrată în forumurile axate pe AI și tehnologie – cu modele similare care au apărut ulterior în alte părți ale Reddit-ului și Hacker News.

S-au observat schimbări nu numai în frecvența acuzațiilor, ci și în clasificarea lor. Codificarea a 300 de acuzații validate de pe Reddit a arătat schimbări în prevalența relativă a Sneer, Dismiss, Mockery, Gatekeep și Structural Protest. Conform articolului, Gatekeep și Structural Protest au devenit mai comune în timp, în timp ce Sneer și Mockery au devenit mai puțin comune.

Concluzie

Apariția epidemică a acuzațiilor de AI în secțiunile de comentarii necesită în mod evident o nouă iterație a Legii lui Godwin; pe baza evenimentelor și tendințelor din comentariile sociale și politice din ultimii ani, ar fi logic ca bot-urile AI să devină cele mai susceptibile de a acuza alți comentatori de a fi roboți; cu toate acestea, acest lucru ar putea duce la înăbușirea oricărui comentariu pe această temă.

* Vă rugăm să știți că această lucrare nu este o lectură prietenoasă și este adresată, în ton și lexic, colegilor academici ai autorilor.

Publicat pentru prima dată vineri, 12 iunie 2026