Uppgången av “AI-slop”-anklagelser blir en ny form av gatekeeping

Att kalla något för “AI-slop” har blivit internetens nya häxjakt, där användare på Reddit och Hacker News alltmer anklagar andra kommentatorer för att vara robotar, även när det inte finns någon bevisning för detta.

En ny studie från Norge och Förenade Arabemiraten har funnit att anklagelser mot påstådda “AI-slop” från andra kommentatorer ökade kraftigt på Reddit och Hacker News mellan 2023 och 2026, även när kommentaren inte visade någon bevisning för att den var AI-genererad.

Resultaten från författarnas analys av 25 miljoner kommentarer tyder på att sådana anklagelser alltmer fungerar som en ny form av social gatekeeping, snarare än som ett sätt att identifiera AI.

Forskarna fann också att tekniskt inriktade samhällen antog “anklagelsekulturen” tidigare än andra grupper, med mönstret som senare spreds till bredare delar av Reddit.

Denna tydliga ökning av anklagelser kring “AI-slop” verkar inte vara en del av en bredare eller mer allmän ökning av online-hostilitet: äldre invektivformer som ‘shill’, ‘sockpuppet’ och ‘troll’ förblev relativt stabila under samma period, vilket tyder på att misstanken om AI uppkom som en ny form av social gränskontroll, snarare än en fortsättning eller utvidgning av tidigare internet-fejder.

Artikeln säger:

‘Vi analyserade 25 miljoner kommentarer från Hacker News och Reddit (2023-2026), kombinerat med LLM-utmätning av 7 500 proverade anklagelser om AI-användning, sentiment-trafik, talakt-kodning av 300 bekräftade anklagelser om AI-användning och en matchad kontrolltest av anklagade kontra icke-anklagade föräldra-kommentarer.

‘Vi fann att den nedsättande etiketten på anklagelserna ökade mer än tiofalt på båda plattformarna, medan en placebokänsel av pre-2022 oäkthetsbegrepp (“shill”, “astroturf”) inte gjorde det.

‘Denna förändring reflekterade en snabbt växande trend att märka allt misstänkt eller oäkta prosa som “AI-slop”.

‘Slop-ramen utgör nu 94 procent av nedsättande omnämnanden, med de dominerande kommentarerna som skiftar i ton från förnekande till gatekeeping och strukturell protest.’

Studien väcker den bredare frågan om människor verkligen kan upptäcka AI-skrivande, eftersom flytande prosa – tidigare behandlad som bevis på ansträngning, expertis eller äkta engagemang – nu är en riklig och alltmer förnedrad vara.

Det är intressant att notera att det nya arbetet fokuserar på Hacker News, som vaksamt övervakas mot AI-genererade kommentarer, och på Reddit, vars konstanta flöde av mänsklig diskurs nu högt värderas för AI-utvecklare och företag, samt blivit ett nytt primärt mål för SEO-spammare som försöker invadera LLM-baserade webb-rankningar via proxy.

Forskarna tror att deras resultat överensstämmer med den växande allmänna förståelsen att tidigare källor till sanning kunde avvärderas när användningen av AI sprids. Den nya artikeln diskuterar verkliga människor som anklagats för att vara AI-enheter, antingen genom äkta fel, stilistisk sammanblandning eller illvilja (dvs. anklagaren vet att motståndaren är mänsklig, men vill stänga av dem); men förutspår att andra typer av kommunikation kommer att liknaså förstöras:

‘Våra resultat här skulle förutsäga att liknande anklagelser om AI-användning kommer att bildas för bildautentisering, röstautentisering och kodförfattarskap bland andra, med den grundläggande avsikten med den lekmannamässiga anklagelsen vara gatekeeping snarare än empiriskt korrekt upptäckt av AI-användning.

‘Detta kommer att bli alltmer problematiskt när AI i dessa områden minskar även de empiriskt upptäckbara ledtrådarna som experter kan hitta.

‘Det kan ha effekten att öka rollen för experter i att verifiera AI-kontra icke-AI-innehåll; eller det kan kraftigt minska förtroendet för alla typer av medier som kan genereras av AI.’

Den nya artikeln* heter “Det är AI-slop, du bot!” Studier av anklagelser, bevis och trovärdighet i online-diskurs mot LLM-genererade kommentarer, och kommer från två recensenter vid Universitetet i Oslo och American University of Sharjah.

Metod

Datamängden som utvecklades för den nya studien bestod av alla offentliga kommentarer som publicerats på Hacker News och 18 utvalda Reddit-samhällen mellan januari 2023 och maj 2026.

Cirka 25 miljoner kommentarer samlades in, varav 12 miljoner från Hacker News och 13 miljoner från Reddit. Reddit-data hämtades från Arctic Shift-arkivet via dess offentliga JSON-API, medan Hacker News-kommentarer samlades in från Algolia Hacker News-sökarkivet.

För att undvika att fokusera på en enda typ av samhälle delades Reddit-exemplet upp över AI-inriktade forum, inklusive r/aiwars, r/ArtistHate, r/ChatGPT, r/OpenAI, r/MachineLearning, r/LocalLLaMA och r/singularity; kreativa samhällen bestående av r/Art, r/writing och r/books; allmänintresse-forum r/AskReddit, r/news, r/changemyview, r/explainlikeimfive, r/AskHistorians och r/science; och tekniskt inriktade och akademiska samhällen r/programming och r/AskAcademia.

Urvalsfrekvenserna hölls konstant över tid, vilket hjälpte till att säkerställa att förändringar i anklagelsefrekvenser reflekterade förändringar i samhällsbeteende, snarare än förändringar i datainsamling.

Fem nivåer av AI-skam

Kandidatkommentarer identifierades med hjälp av en 137-mönster-söklexikon organiserad i fem namngivna nivåer: Nivå 1 (‘Direkt’) fångade explicita anklagelser som ‘ChatGPT skrev detta’, ‘Är detta AI-genererat?’ och ‘OP är en bot’.

Nivå 2 (‘Nedsättande’) täckte etiketter som ‘AI-slop’, ‘GPT-avfall’, ‘ML-trams’ och ‘robo-skrivande’. Nivå 3 (‘Stil’) handlade om påstådda stilistiska tecken, inklusive em-streck-nämningar, ‘dyka’-utrop, trikolon-referenser och bredare påståenden om en “klassisk AI-signatur”.

Nivå 4 (‘Mockning’) fångade parodi och imitation baserad på välbekanta AI-assistent-fraser som ‘fellow humans’, ‘i det snabbt föränderliga landskapet’ och ‘rik väv’. Nivå 5 (‘Indirekt’) innehöll mindre explicita misstankar, med kommentarer som beskrevs som något som ‘luktar AI’, ‘läser som ChatGPT’ eller liknar ‘den obehagliga dalen av skrivande’.

För att minska falska positiva resultat räknades vanliga fraser som ‘värt att notera’, ‘det är viktigt att notera’ och ‘är detta en människa’ endast när en AI-relaterad term förekom i närheten. Eftersom dessa sökmönster inte kunde tillförlitligt skilja anklagelser från vanlig diskussion genomfördes två valideringspass med Claude Opus 4.7.

En Reddit-exempel på 5 000 kommentarer och en Hacker News-exempel på 2 500 kommentarer drogs från kandidatpoolen, balanserad över tidsperioder och anklagelsekategorier.

<p.Varje kommentar klassificerades sedan till en av fem utgångsgrupper: Verklig, som täckte äkta anklagelser om AI-användning; Avslöjande, som täckte kommentarer som erkände AI-författarskap; Neutral-Ref, som täckte icke-anklagande referenser till AI; FP, som täckte regex-falska positiva resultat; och Otydlig, som täckte fall där den tillgängliga kontexten inte tillät en tillförlitlig bedömning.

Forskarna undersökte också hur anklagelserna förändrades över tid, med att spåra ökningen av den nya ‘AI-slop’-ramen mot äldre invektiv som ‘avfall’, ‘skräp’, ‘trams’, ‘kräk’, ‘sörja’, ‘mos’, ‘skräp’, ‘skit’, ‘ord-sallad’ och ‘nonsens’.

Avgränsning av trender

Sentiment-trender mättes med hjälp av Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner (VADER), medan en separat exempel på 300 Reddit-trådar som innehöll LLM-validerade Verkliga anklagelser kodades enligt den sociala roll som utfördes. Dessa klassificerades som Förakt (förnekande förnekelse); Förkast (rakt avslag); Mockning (imitation/parodi); Gatekeep (‘regel-tillämpning’); eller Strukturell protest (allmän ogillande av AI), vilket möjliggjorde att förändringar i karaktären på AI-anklagelser kunde spåras över tid.

En separat “placebo”-test utformades för att avgöra om ökningen av AI-anklagelser möjligen bara reflekterade en bredare ökning av misstänksamhet online, där samma datamängd söktes efter äldre pre-ChatGPT oäkthetsbegrepp som ‘shill’, ‘astroturf’, ‘sockpuppet’, ‘betald shill’, ‘falsk konto’, ‘företags-shill’, ‘prat-punkter’ och ‘payola’.

Variation observerades också över samhällen, med tidigare tillväxt registrerad i AI-inriktade och tekniskt inriktade forum – med liknande mönster som senare dök upp i andra delar av Reddit och Hacker News.

Förändringar observerades inte bara i anklagelsefrekvensen utan också i deras klassificering. Kodning av 300 validerade Reddit-anklagelser visade förändringar i den relativa förekomsten av Förakt, Förkast, Mockning, Gatekeep och Strukturell protest. Enligt artikeln blev Gatekeep och Strukturell protest vanligare över tid, medan Förakt och Mockning blev mindre vanliga.

Resultat

Studien visade en stor ökning av AI-anklagelser på Reddit och Hacker News mellan 2023 och 2026. Större delen av denna tillväxt koncentrerades till användningen av nedsättande etiketter:

Övergripande tillväxt i nedsättande AI-anklagelser på Reddit och Hacker News mellan januari 2023 och maj 2026. Nivå 2 (‘Nedsättande’) anklagelser ökade från låga ensiffriga tal till cirka en fjärdedel av kandidat-anklagelserna på båda plattformarna. Tre accelerationsperioder syns under 2024 och 2025, efter vilken tillväxten avtar. Hacker News förblev över Reddit under större delen av studieperioden, men båda konvergerade till liknande nivåer år 2026. Källa

År 2026 stod “AI-slop” för 94% av nedsättande AI-anklagelser i datamängden, och ersatte tidigare termer som ‘GPT-avfall’, ‘ML-trams’ och ‘robo-skrivande’. Enligt artikeln ökade andelen nedsättande AI-anklagelser mer än tiofalt på båda plattformarna under studieperioden:

Ökning av ‘AI-slop’-etiketten i förhållande till äldre nedsättande AI-anklagelser mellan 2023 och 2026. Medan termer som ‘avfall’, ‘skräp’, ‘trams’, ‘kräk’, ‘sörja’, ‘mos’, ‘skräp’, ‘skit’, ‘ord-sallad’ och ‘nonsens’ initialt dominerade nedsättande anklagelser, minskade deras andel stadigt när ‘AI-slop’ blev den överväldigande föredragna etiketten. År 2026 stod ‘slop’-ramen för cirka 94% av nedsättande AI-anklagelser, vilket indikerar en konsolidering av anklagelse-språk runt en enda term.

En separat jämförelse genomfördes med hjälp av äldre oäkthetsbegrepp som ‘shill’, ‘astroturf’, ‘sockpuppet’, ‘betald shill’, ‘falsk konto’, ‘företags-shill’, ‘prat-punkter’ och ‘payola’. Till skillnad från AI-inriktade anklagelser visade dessa termer inte en liknande ökning.

Variation observerades också över samhällen, med tidigare tillväxt registrerad i AI-inriktade och tekniskt inriktade forum – med liknande mönster som senare dök upp i andra delar av Reddit och Hacker News.

Förändringar observerades inte bara i anklagelsefrekvensen utan också i deras klassificering. Kodning av 300 validerade Reddit-anklagelser visade förändringar i den relativa förekomsten av Förakt, Förkast, Mockning, Gatekeep och Strukturell protest. Enligt artikeln blev Gatekeep och Strukturell protest vanligare över tid, medan Förakt och Mockning blev mindre vanliga.

Slutsats

Den uppenbara epidemi av informell AI-skamning i kommentarsfält verkar behöva sin egen version av Godwins lag; baserat på händelser och trender i social och politisk kommentar under de senaste åren, så vore det logiskt om AI-botar blev de mest sannolika att anklaga andra kommentatorer för att vara en bot; dock kan detta tendera att kväva all diskussion om ämnet.

* Vänligen observera att denna artikel inte är en lättläst text, och riktar sig till författarnas akademiska kollegor i ton och lexikon.

Publicerad första gången fredagen den 12 juni 2026