‘AI Slop’ İddialarının Yükselişi Yeni Bir Tür Gatekeeping Halini Alıyor

‘AI slop’ diye bir şeyin internetin yeni cadı avı haline geldiği, Reddit ve Hacker News kullanıcılarının diğer yorumcuları robot olmakla suçladıkları, buna dair hiçbir kanıt olmamasına rağmen, görülmektedir.

Norveç ve BAE’den yapılan bir yeni çalışma, 2023 ve 2026 yılları arasında Reddit ve Hacker News’te diğer yorumcular tarafından yapılan ‘AI slop’ iddialarının keskin bir şekilde arttığını, yorumun AI tarafından üretilip üretilmediğine bakılmaksızın, buldu.

Araştırmacıların 25 milyon yorumun analizinden elde edilen sonuçlar, bu iddiaların giderek daha fazla toplumsal gatekeeping biçiminde işlev gördüğünü, AI’yi tanımlamanın bir yolu olarak değil, ortaya koydu.

Araştırmacılar ayrıca, teknik konulara odaklanan toplulukların ‘iddia kültürünü’ diğer gruplardan daha önce benimsediğini, bu kalıbın daha sonra Reddit’in daha geniş alanlarına yayıldığını buldu.

‘AI slop’ iddialarındaki bu görünür artış, online düşmanlığın daha genel bir artışı değil, AI şüphesinin yeni bir sosyal sınır çizme biçimi olarak ortaya çıktığını gösteriyor.

Makalede denir:

‘2023-2026 arasında Hacker News ve Reddit’ten 25 milyon yorumu analiz ettik, 7.500 örnek iddianın LLM yargısı, duygu eğilimlerini, 300 doğrulanmış AI kullanım iddiasının konuşma-eylem kodlaması ve suçlanan ve suçlanmayan ana yorumların eşleştirilmiş kontrol testini birleştirdik.

‘İddia payının on katından fazla arttığını ve 2022 öncesi sahte terimlerin (‘shill’, ‘astroturf’) artmadığını bulduk.

‘Bu değişim, şüpheli veya sahte görünen herhangi bir metnin ‘AI slop’ olarak etiketlenmesinin hızla büyüyen bir eğilimini yansıtıyor.

‘Slop çerçevesi şimdi pejoratif atıfların %94’ünü oluşturuyor ve baskın yorumlar alaycılıktan gatekeeping ve yapısal protestoya doğru bir ton değişikliği gösteriyor.’

Çalışma, insanların gerçekten AI yazısını tanımlayabileceği konusunda daha geniş bir soru ortaya koyuyor, çünkü akıcı bir yazı – daha önce çaba, uzmanlık veya gerçek katılımın kanıtı olarak kabul edilen – artık bol ve giderek daha az değerli bir ürün haline geldi.

İlginç bir şekilde, yeni çalışma Hacker News üzerine odaklanıyor, burada AI tarafından üretilen yorumlar karşı dikkatli bir şekilde denetleniyor ve Reddit üzerine, burada insan temelli söylemin sürekli akışı şimdi AI geliştiricileri ve şirketleri için yüksek değerli bir kaynak haline geldiği gibi, LLM tabanlı web sıralamalarını işgal etmek için bir araç olarak kullanılan SEO spamcıları için de bir hedef haline geldi.

Araştörler, bulgularının, AI kullanımının yayılmasıyla birlikte önceki gerçeklik kaynaklarının değerinin düşebileceği konusunda kamuoyunun artan anlayışıyla uyumlu olduğunu düşünüyor. Yeni makale, gerçekten hata, stil birleştirme veya kötülük (yani, suçlayan kişinin karşıtının insan olduğunu biliyor, ancak onu susturmak istiyor) nedeniyle AI varlıklarıyla suçlanan gerçek insanları tartışıyor; ancak benzer AI kullanım iddialarının görüntü kimlik doğrulama, ses kimlik doğrulama ve kod yazarlığı gibi diğer iletişim türleri için de oluşacağını öngörüyor:

‘Buradaki sonuçlarımız, benzer AI kullanım iddialarının görüntü kimlik doğrulama, ses kimlik doğrulama ve kod yazarlığı gibi diğer iletişim türleri için de oluşacağını öngörecektir, bu iddiaların temel amacı gatekeeping değil, AI kullanımının empirik olarak doğru bir şekilde tespit edilmesidir.

‘Bu, AI’nin bu alanlardaki empirik olarak tespit edilebilen ipuçlarını azaltmasıyla birlikte giderek daha sorunlu hale gelecektir.

‘Bu, AI ile üretilen içeriği doğrulamak için uzmanların rolünün artmasına veya AI tarafından üretilebilecek herhangi bir medya türüne güvenin büyük ölçüde azalmasına neden olabilir.’

Yeni makale* “That’s AI Slop, You Bot!” Studying Accusations, Evidence, and Credibility in Online Discourse Towards LLM-Generated Comments” olarak adlandırılmış ve Oslo Üniversitesi ve Sharjah Amerikan Üniversitesi’nden iki incelemeci tarafından yapılmıştır.

Yöntem

Çalışma için geliştirilen veri kümesi, Ocak 2023 ile Mayıs 2026 arasında Hacker News ve 18 seçilmiş Reddit topluluğuna yapılan tüm kamu yorumlarını içeriyordu.

Yaklaşık 25 milyon yorum toplandı, bunların 12 milyonu Hacker News’ten ve 13 milyonu Reddit’ten geldi. Reddit verileri, Arctic Shift arşivinden kamu JSON API’si aracılığıyla elde edilirken, Hacker News yorumları Algolia Hacker News arama arşivinden toplandı.

Tek bir topluluk türüne odaklanmamak için, Reddit örneği AI odaklı forumlar da dahil olmak üzere çeşitli topluluklar arasında bölündü: r/aiwars, r/ArtistHate, r/ChatGPT, r/OpenAI, r/MachineLearning, r/LocalLLaMA ve r/singularity; yaratıcı topluluklar r/Art, r/writing ve r/books; genel ilgi forumları r/AskReddit, r/news, r/changemyview, r/explainlikeimfive, r/AskHistorians ve r/science; ve teknoloji odaklı ve akademik topluluklar r/programming ve r/AskAcademia.

Örnekleme oranları zaman boyunca tutarlı bir şekilde korunmuştur, bu da iddiaların değişim oranlarının veri toplama değişikliklerine değil, topluluk davranışındaki değişikliklere yansıttığını göstermiştir.

AI-Shaming’in Beş Düzeyi

Aday yorumlar, beş adlandırılmış kategoriye organize edilmiş 137 kalıplı bir arama sözcüğü kullanılarak tanımlandı: Tier 1 (‘Direct’) açık iddiaları kapsadı, Örneğin ‘ChatGPT wrote this’, ‘Is this AI-generated?’, ve ‘OP is a bot’.

Tier 2 (‘Pejorative’) etiketler gibi ‘AI slop’, ‘GPT garbage’, ‘ML drivel’, ve ‘robo-writing’ ile ilgileniyordu. Tier 3 (‘Style’) şüpheli stil ipuçlarına değiniyordu, Bunlar em-dash atıfları, ‘delve’ çağrısı, tricolon referansları, ve daha geniş ‘klasik AI imzası’ iddiaları.

Tier 4 (‘Mocking’) alaycı ve taklit içeriyordu, Bunlar AI asistanı cümleleri gibi ‘fellow humans’, ‘in the rapidly evolving landscape’, ve ‘rich tapestry’ ile ilgiliydi. Tier 5 (‘Indirect’) daha az açık şüpheleri içeriyordu, Örneğin yorumlar ‘AI gibi kokuyor’, ‘ChatGPT gibi okunuyor’, veya ‘yazının uncanny valley’ gibi tanımlanıyordu.

Yanlış pozitifleri azaltmak için, ortak cümleler gibi ‘worth noting’, ‘it’s important to note’, ve ‘is this a human’ sadece AI ile ilgili bir terim yakında olduğunda sayılır. Bu arama kalıpları iddiaları ordinaryüs tartışmadan güvenilir bir şekilde ayıramaz, bu nedenle iki doğrulama geçişi Claude Opus 4.7 ile yapıldı.

Reddit’ten 5.000 yorum ve Hacker News’ten 2.500 yorum, aday havuzundan çekildi, zaman dilimleri ve iddia kategorileri boyunca dengelendi.

Her yorum daha sonra beş sonuç grubuna sınıflandırıldı: Real, AI kullanımının gerçek iddialarını kapsayan; Disclosure, AI yazarlığını kabul eden yorumları kapsayan; Neutral-Ref, AI’ye atıfta bulunan ancak iddialı olmayan yorumları kapsayan; FP, regex yanlış pozitiflerini kapsayan; ve Ambiguous, mevcut bağlamın kesin bir yargıya izin vermediği durumları kapsayan.

Araştırmacılar ayrıca, iddiaların zaman içindeki değişimini incelediler, ‘AI slop’ gibi yeni etiketlerin daha eski hakaretler gibi ‘drivel’, ‘garbage’, ‘trash’, ‘vomit’, ‘sludge’, ‘mush’, ‘gunk’, ‘junk’, ‘crap’, ‘word salad’, ve ‘nonsense’ karşı yükselişini izlediler.

Eğilimleri Belirleme

Duygu eğilimleri Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner (VADER) kullanılarak ölçüldü, ayrıca 300 doğrulanmış Reddit thread’inde LLM doğrulanmış Real iddialar, sosyal rolü gerçekleştirme açısından kodlandı. Bunlar Sneer (alaycı alay); Dismiss (direkt reddetme); Mockery (taklit/parodi); Gatekeep (‘kuralları uygulama’); veya Structural Protest (genel AI karşıtı protesto) olarak sınıflandırıldı, bu da AI iddialarının karakterindeki değişikliklerin zaman içinde izlenmesine olanak sağladı.

Bir ‘placebo’ testi, yükselen AI iddialarının daha geniş bir online şüphe artışı yansıtabileceğini belirlemek için tasarlandı, burada aynı veri kümesi, ‘shill’, ‘astroturf’, ‘sockpuppet’, ‘paid shill’, ‘fake account’, ‘corporate shill’, ‘talking points’, ve ‘payola’ gibi daha eski sahtecilik terimlerini aradı.

Son bir dizi test, AI tarafından üretilen yazıdan insan yazısından ayıran özelliklerin, insan tarafından yazılmış yorumların AI tarafından yazılmış gibi görünmesine neden olan özelliklerin aynı olup olmadığını inceledi, altı dilbilimsel işareti inceledi: makale yoğunluğu; kısaltma oranı; resmi kayıt sıklığı; edat yoğunluğu; cümle uzunluğu varyansı; ve ortalama token uzunluğu. Disclosure ve Real yorumları arasında Mann-Whitney U testleri kullanılarak karşılaştırmalar yapıldı.

800 LLM doğrulanmış Real Reddit iddiasına ait ana yorumlar alındı, 421 vaka ana yorumun kendisi bir üst düzey post değilken kaldı. Bunlar, aynı subreddit ve aydan alınan 2.048 suçlanmayan yorumla eşleştirildi. Lojistik regresyon sonra, AI tarafından üretilen metni insan yazısından ayıran dilbilimsel işaretlerin, insan tarafından yazılmış yorumların AI kullanımını iddia etme olasılığını öngörüp öngöremediğini test etmek için kullanıldı.

Sonuçlar

Çalışma, Reddit ve Hacker News’te 2023 ve 2026 arasında AI iddialarında büyük bir artış kaydetti. Bu artışın çoğu, pejoratif etiketlerin kullanımında yoğunlaştı:

2023 ve 2026 arasında Reddit ve Hacker News’te pejoratif AI iddialarındaki artış. Tier 2 (‘Pejoratif’) iddiaları her iki platformda da düşük tek haneli rakamlardan yaklaşık çeyreğe yükseldi. 2024 ve 2025’te üç hızlanma dönemi görünür ve之后 büyüme düzleşir. Hacker News, çalışma döneminin çoğunda Reddit’den daha yüksek kaldı, ancak her iki platform da 2026’ya benzer seviyelere ulaştı. Kaynak

2026’ya kadar, ‘AI slop’ AI iddialarının %94’ünü oluşturdu ve daha önceki terimlerin yerini aldı, Örneğin ‘GPT garbage’, ‘ML drivel’, ve ‘robo-writing’. Makaleye göre, pejoratif AI iddialarının payı, çalışma döneminde her iki platformda da on katından fazla arttı:

2023 ve 2026 arasında ‘AI slop’ etiketinin daha önceki pejoratif AI iddialarına göre yükselişi. ‘Drivel’, ‘garbage’, ‘trash’, ‘vomit’, ‘sludge’, ‘mush’, ‘gunk’, ‘junk’, ‘crap’, ‘word salad’, ve ‘nonsense’ gibi terimler ilk olarak pejoratif iddiaları domine etti, ancak ‘AI slop’ etiketi tercih edilen terim haline geldikçe payları sürekli olarak azaldı. 2026’ya kadar, ‘slop’ çerçevesi yaklaşık %94 pejoratif AI iddiasını oluşturdu, bu da iddiaların dilinin tek bir terim etrafında birleştiğini gösterdi.

Bir karşılaştırma, daha eski sahtecilik terimlerini içeren ‘shill’, ‘astroturf’, ‘sockpuppet’, ‘paid shill’, ‘fake account’, ‘corporate shill’, ‘talking points’, ve ‘payola’ ile yapıldı. AI odaklı iddiaların aksine, bu terimler benzer bir artış göstermedi.

Farklı topluluklar arasında variation gözlemlendi, AI odaklı ve teknoloji odaklı forumlarda daha erken büyüme kaydedildi, benzer kalıplar daha sonra Reddit ve Hacker News’in diğer kısımlarında görüldü.

İddiaların sıklığındaki değişikliklere ek olarak, sınıflandırılmasındaki değişiklikler de gözlemlendi. 300 doğrulanmış Reddit iddiasının kodlanması, Sneer, Dismiss, Mockery, Gatekeep, ve Structural Protest gibi kategorilerdeki göreceli bollukta değişiklikler gösterdi. Makaleye göre, Gatekeep ve Structural Protest zaman içinde daha yaygın hale geldi, Sneer ve Mockery ise daha az yaygın hale geldi.

Sonuç

Yorum bölümlerindeki AI-shaming’in görünür salgını açıkça kendi Godwin Yasası benötir; yakın yıllarda sosyal ve siyasi yorumlardaki olaylar ve eğilimler dikkate alındığında, AI botlarının diğer yorumcuları bot olmakla suçlama olasılığının en yüksek olacağı anlaşılabilir; ancak bu, konuya ilişkin tüm yorumları boğabilir.

* Lütfen bu makalenin dostane bir okumaya sahip olmadığını, ton ve sözcük dağarcığında yazarların akademik eşlerine yönelik olduğunu bilin.

İlk olarak 12 Haziran 2026 Cuma günü yayınlandı