AI Garbage: Unsa Kini, Nganong Importante Kini, ug Unsaon Paghunong Niini

Ang hugpong sa mga pulong nga "AI garbage" mikamang sa among digital nga mga panag-istoryahanay aron ihulagway ang pagdahili sa dili maayo nga sulud nga nagpuno sa internet. Labaw sa kasaba, among gihisgutan materyal nga kaylap nga namugna sa mga himan sa artipisyal nga paniktik nga nag-una sa mga pag-klik ug pag-monetize kay sa kamatuoran, kapuslanan, o pagka-orihinal.

Ang mga eksperto sa akademya, mga peryodista, ug mga propesyonal sa komunikasyon nagpasidaan sa usa ka panghitabo nga dili lang usa ka kasamok: makaguba sa pagsalig, nagtuis sa ekosistema sa impormasyon ug nag-ilis sa kalidad nga trabaho sa tawo. Ang problema dili bag-o, apan ang kasamtangan nga katulin ug sukod niini, nga gimaneho sa generative AI ug mga algorithm sa rekomendasyon, naghimo niini nga usa ka cross-cutting nga hagit alang sa mga tiggamit, platform, brand ug regulators.

Unsay buot ipasabot sa “AI garbage”?

Ang AI garbage (kasagaran gitawag nga "AI slop") naglangkob Ubos ngadto sa medium nga kalidad nga teksto, mga hulagway, audio o video, gihimo nga dali ug barato nga adunay mga generative nga mga modelo. Dili lang kini mga sayup nga sayup, apan taphaw, pagbalik-balik, pagkadili tukma ug mga piraso nga nagpakaaron-ingnon nga awtoridad sin base alguna.

Ang bag-o nga mga pananglitan gikan sa viral nga mga hulagway sama sa "Jesus nga hinimo sa hipon" o hinimo-himo nga emosyonal nga mga talan-awon—usa ka batang babaye nga nagluwas sa usa ka itoy sa baha—ngadto sa Mga hyperrealistic nga mga clip sa wala’y mga interbyu sa kadalanan nga adunay mga sekswal nga aesthetics, gihimo gamit ang mga himan sama sa Veo 3 ug gi-optimize aron makakuha mga panan-aw sa social media. Sa musika, giimbento nga mga banda mibuto sa mga serbisyo sa streaming nga adunay sintetikong mga kanta ug dili tinuod nga mga istorya sa biograpiya.

Labaw sa kalingawan, ang panghitabo nakatandog sa usa ka sensitibo nga ugat: ang mga magasin bukas sa mga kolaborasyon, sama sa Clarkesworld, kinahanglan nilang temporaryong isira ang mga kargamento tungod sa pagbaha sa mga automated texts; bisan Wikipedia nag-antus sa palas-anon sa pagmoderate sa kasagaran nga AI-generated input. Ang tanan niini nagpasiugda sa usa ka pagbati sa saturation nga Kini nag-usik sa panahon ug nagdaot sa pagsalig sa atong nabasa ug nakita.

Ang panukiduki ug pagtuki sa media dugang nga nakadokumento nga ang pipila sa labing paspas nga nagtubo nga mga channel nagsalig Ang sulud sa AI nga gilaraw aron mapadako ang mga reaksyon —gikan sa “zombie football” hangtod sa mga nobela sa litrato sa iring—, nga nagpalig-on sa siklo sa ganti sa mga plataporma ug nagbilin ug mas makapaayo nga mga sugyot sa daplin sa dalan.

Giunsa kini makaapekto kanamo: kasinatian sa tiggamit, sayop nga impormasyon, ug pagsalig

Ang nag-unang sangputanan alang sa publiko mao ang pérdida de tiempo pagsala sa walay hinungdan gikan sa bililhon. Kana nga adlaw-adlaw nga toll madugangan kung ang basura sa AI gigamit nga malisyoso magsabwag ug kalibog ug sayop nga impormasyonAtol sa Hurricane Helene, ang mga peke nga mga imahe gipakaylap nga gigamit sa pag-atake sa mga lider sa politika, nga nagpakita niana Bisan ang tin-aw nga sintetikong makamaniobra sa mga panglantaw kon konsumo sa bug-os nga tulin.

Ang kalidad sa kasinatian usab nag-antus gikan sa pagkunhod sa pagpugong sa tawo sa dagkong mga plataporma. Gipakita sa mga taho ang mga pagputol sa Meta, YouTube, ug X, nga gipulihan ang mga kagamitan sa mga awtomatiko nga sistema nga, sa praktis, wala makapugong sa pagtaas sa tubig. Ang resulta mao ang a crisis de confianza nagtubo: dugang kasaba, dugang saturation ug tiggamit nga mas nagduhaduha mahitungod sa kon unsa ang ilang gikonsumo.

Paradoxically, pipila ka sintetikong sulod Maayo kaayo sila nga nagtrabaho sa mga sukatan nga, bisan kung nahibal-an sila ingon AI-generated, gipasiugda alang sa ilang abilidad sa pag-apil. Kini ang daan nga dilemma tali sa kung unsa ang nagpabilin nga atensyon ug unsay makadugang biliKung ang mga algorithm nag-una sa una, ang web mapuno sa mga makit-an apan walay sulod nga mga piraso, nga adunay direktang epekto sa katagbawan sa mga tawo nga naggamit niini nga mga plataporma.

Ug dili lang kami naghisgot bahin sa mga tiggamit: ang mga artista, tigbalita ug tiglalang nag-antos ekonomikanhong pagbakwit Kung ang mga feed nag-una sa barato nga gihimo nga mga piraso nga nakakuha mga impresyon ug kita. Ang basura sa AI, unya, dili lang aesthetic o pilosopikal: adunay materyal nga mga epekto sa ekonomiya sa atensyon ug kadtong nanginabuhi pinaagi sa paghatag ug kalidad nga sulod.

Ang Ekonomiya sa Basura: Mga Insentibo, Mga Trick, ug Content Factories

Sa luyo sa "slop" usa ka makina nga maayo ang lana. Ang kombinasyon sa barato nga generative nga mga modelo y bonus nga mga programa Ang mga plataporma pinaagi sa pagkab-ot ug interaksyon nagpatungha sa global nga sulod nga "mga pabrika." Ang mga tiglalang sama sa nahisgutan nga tagdumala sa daghang mga panid sa Facebook nagpakita nga, uban ang mga pag-aghat, mga visual generator ug usa ka pagbati sa kaw-it, mahimo nimo pagdani sa milyon-milyon nga mga tumatan-aw ug pagkolekta regular nga mga bonus sin grandes inversiones.

Ang pormula yano ra: makapadani nga mga ideya—relihiyon, militar, ihalas nga mga mananap, football—mo-prompt sa modelo, mass publication, ug pag-optimize alang sa mga reaksyonAng mas daghang "WTF," mas maayo. Ang sistema, layo sa pagsilot niini, usahay gantihan kini, tungod kay mohaum sa tumong sa pagpa-maximize sa oras sa pagkonsumoAng ubang mga tiglalang nagdugang niini sa AI-generated threads sa X, mga ebook sa mga merkado o sintetikong mga lista sa musika, nga nagsuporta sa usa ka ekonomiya sa sulod sa ilawom sa yuta.

Ang talan-awon adunay ekosistema sa "mga serbisyo": mga magtutudlo sa pag-monetize, mga forum ug daghang mga grupo diin nagbayloay sila ug mga limbong, namaligya sila ug mga templates ug paghatag og mga account sa mas mapuslanon nga mga merkado. Dili nimo kinahanglan ang usa ka superintelligence aron masabtan kini: Ania ang AI. naglihok isip usa ka himan sa pagpamaligya sa sukod, na-optimize alang sa walay katapusan nga pag-scroll ug disposable nga konsumo.

Sa susama, ang "mga timailhan" mitumaw bahin sa paggamit sa LLM sa mga konteksto diin dili kinahanglan nga dili mamatikdan: mga artikulo nga adunay kasagaran nga mga tagline sa katabang, gipaburot nga mga bibliograpiya, o mga teksto nga adunay dili parehas nga linguistic tics. Namatikdan sa mga tigdukiduki napulo ka libo nga mga akademikong papel nga adunay mga pagsubay sa awtomatik nga henerasyon, nga dili lamang usa ka butang sa porma: gipaubos ang kalidad sa siyensya ug makahugaw sa mga citation network.

Kasarangan, tubig, ug mga label: unsa ang atong gipaningkamutan nga makab-ot?

Ang tubag sa teknikal ug regulasyon nag-uswag, apan dili kini usa ka magic wand. Sa lebel sa plataporma, sila nagsuhid filtros automáticos, mga duplication detector, pag-verify sa awtor ug mga timailhan nga nagtugot sa balik-balik nga pagpaubos ug ang orihinal nga ipataas. Sa legal nga natad, ang Ang European Union nakahimog mga lakang uban ang AI Act, nga nanginahanglan pag-label sa sintetikong sulud ug gipalig-on ang transparency, samtang Kulang pa ang Estados Unidos sa usa ka katumbas nga pederal nga sumbanan, nagsalig sa boluntaryong mga pasalig.

Ang China, sa bahin niini, nagpasiugda mga lagda alang sa paglimit sa produksyon ug pagmarka sa automated nga sulod, nanginahanglan ug kakugi sa datos sa pagbansay ug pagrespeto sa intellectual property. Pagtapok sa tanan sa ibabaw, mekanismo sa watermarking y gigikanan aron masubay ang gigikanan ug mga pagbag-o sa sulud sa paglabay sa panahon.

Problema? Ubay-ubay. Ang pag-label gigamit nga dili parehas, ang watermarking huyang sa mga edisyon ug provenance tracing nababagan sa kakulang sa mga sumbanan ug sa kalisud sa pagbulag sa tawo gikan sa synthetic nga adunay taas nga kasaligan. Sa mga lugar sa gawas sa dagkong mga merkado, ang pagpatuman labi pa nga hinay, nga nagbilin sa tibuok nga mga rehiyon nga mas nabutyag sa polusyon sa impormasyon.

Bisan tuod ang pag-uswag gilantaw—gani Gipahibalo sa YouTube ang mga pagtibhang sa pagbayad ngadto sa "dili tinuod" o "dakong" sulod—sa pagkakaron ang limitado ang epekto. Ang kamatuoran gahig ulo: samtang ang mga insentibo sa negosyo gantihan ang pagka-viral, Ang produksyon sa basura sa AI dili mohunong sa iyang kaugalingon.

Kung ang AI ang problema… ug bahin sa solusyon

Ang paradox: ang parehas nga teknolohiya nga nagpatunghag kasaba makatabang pagklasipikar, pag-summarize, pagtandi sa mga tinubdan ug pag-ila sa mga kadudahang sumbanan. Ang AI gibansay na sa pag-ila sa taphaw, pagmaniobra o tipikal nga mga timailhan sa automation; inubanan sa hukom sa tawo ug klaro nga mga lagda, mahimong maayong firewall.

Ang digital literacy maoy laing haligi. Pagsabot kung giunsa naggama ug nag-apod-apod Ang sulod nanalipod kanato gikan sa pagpanglimbong. Mga himan sa anotasyon sa komunidad o mga sistema sa pagreport Nakatabang sila sa pagkonteksto ug paghunong sa makadaot nga sulud, labi na kung ang mga network, pinaagi sa laraw, nag-una sa atensyon. Kung wala’y pagpangayo sa mga tiggamit, nawala ang gubat sa gigikanan.

Importante usab kung giunsa nato pagbansay ang mga modelo. Kung ang ekosistema napuno sa sintetikong materyal ug kana nga materyal nagpakaon sa bag-ong mga modelo, usa ka panghitabo sa kumulative degradation. Gipakita sa bag-ong panukiduki nga pinaagi sa pagpakaon sa mga modelo sa ilang kaugalingon nga mga output, nagdugang ang kalibug ug ang teksto mahimong mosangpot sa dili makatarunganon nga mga panagsumpaki —sama sa mga listahan sa imposibleng mga koneho—, usa ka proseso nga gitawag ug “model collapse.”

Ang pagminus niini nga epekto nanginahanglan taas nga kalidad ug lainlain nga orihinal nga datos, pagsubay sa gigikanan ug sampling nga naggarantiya sa a gamay nga presensya sa sulod sa tawo sa matag henerasyon. Sa wala girepresentahan nga mga pinulongan ug komunidad, ang risgo sa pagtuis mas dako, nga nagtawag alang sa mga palisiya sa pagkaayo ug balanse mas mabinantayon pa.

Collateral Damage: Science, Kultura ug Research

Ang epekto sa basura sa AI mao ang pagtabok sa mga utlanan sa kalingawan. Sa akademya, normalisasyon sa kasarangang mga teksto ug ang pagpit-os sa pagmantala mahimong mosangpot sa mga awtomatikong shortcut niana ubos nga mga sumbananAng mga librarian nakamatikod na Mga libro nga hinimo sa AI nga adunay dili maayo nga tambag —gikan sa dili posible nga mga resipe hangtod sa peligrosong mga giya, sama sa mga manwal sa pag-ila sa uhong nga makakompromiso sa imong panglawas.

Ang mga galamiton sa lingguwistika nga nagmapa sa paggamit sa pinulongan sa Internet nagkonsiderar sa paghunong sa pag-update tungod sa kontaminasyon sa corpus. Ug sa mga search engine, ang nahimo nga mga summary mahimo pagpanunod sa mga sayop ug ipakita kanila uban sa usa ka tono sa awtoridad, pagpakaon sa teorya (katunga nga pagbiaybiay, tunga nga seryoso) sa usa ka "patay" nga internet diin ang mga bot naghimo alang sa mga bot.

Alang sa marketing ug corporate communications, kini gihubad ngadto sa huyang nga komunikasyon, saturation sa wala'y kalabutan nga mga publikasyon ug Pagkadaot sa SEO tungod sa bloat sa insubstantial pages. Ang reputasyon nga gasto sa pagkaylap información inexacta taas, ug hinay ang pagbawi sa pagsalig.

Mga estratehiya alang sa mga tatak ug tiglalang: pagpataas sa bar

Sa usa ka saturated nga palibot, Ang pagkalainlain naglangkit sa paghimo sa tawo nga sulud nga adunay tinuod nga mga istorya, napamatud-an nga datos, ug mga tingog sa eksperto.Ang creatividad y la Ang dokumentado nga pagka-orihinal usa ka talagsaon nga kabtangan: : mas maayo nga unahon sila kaysa mass production.

Ang AI kinahanglan nga mopahiangay sa tingog sa brand ug mga mithi, dili sa laing paagi sa palibot. Kini nagpasabot sa pag-customize, mga giya sa estilo, kaugalingong corpus ug nangayo nga mga pagsusi sa tawo sa wala pa imantala. Ang tumong: mga piraso nga makadugang og bili ug dili lang mopuno sa mga blangko.

Alang sa SEO, ang kalidad mas maayo kaysa sa gidaghanon. Likayi ang mga template sa sentence, husto tipikal nga biswal nga mga sayop (mga kamot, teksto sa mga hulagway), nag-amot talagsaon nga mga panglantaw ug mga timailhan sa pagka awtor. Ang kombinasyon sa AI ug eksperto sa tawo-nga adunay tin-aw nga mga sukdanan ug mga checklist-nagpabilin nga standard nga bulawan. Ug, oo, kinahanglan natong dawaton nga ang kadagaya nakamugna og a kanihit sa bili: Kung ang tanan mahimo dayon, ang kalainan mao ang rigor, focus ug criteriaMao kana ang malungtarong bentaha sa kompetisyon.

Sa pagtan-aw sa karon nga talan-awon, ang hagit dili lang teknikal: Hangtud nga ang mga algorithm moganti sa flashiness ug adunay mga insentibo sa paghimo sa kadaghanan, ang AI nga basura magpadayon sa pagdagayday.Ang solusyon anaa sa pag-regulate uban ang sentido komon, pagpaayo sa pagsubay, pagdugang sa literasiya sa media, ug, labaw sa tanan, pagpamuhunan sa kalidad nga sulod sa tawo nga angayan sa atong panahon.

May kalabutan nga artikulo:

Gipalig-on sa YouTube ang polisiya niini batok sa mass-produced ug AI-powered nga mga video

Alberto Navarro

Usa ako ka mahiligon sa teknolohiya nga naghimo sa iyang "geek" nga interes nga usa ka propesyon. Gigugol nako ang sobra sa 10 ka tuig sa akong kinabuhi gamit ang labing bag-ong teknolohiya ug pag-usisa sa tanan nga mga klase sa mga programa tungod sa putli nga pagkamausisaon. Karon espesyalista na ako sa teknolohiya sa kompyuter ug mga dula sa video. Kini tungod kay sa sobra sa 5 ka tuig nagsulat ako alang sa lainlaing mga website sa teknolohiya ug mga dula sa video, nagmugna og mga artikulo nga nagtinguha sa paghatag kanimo sa impormasyon nga imong gikinahanglan sa usa ka pinulongan nga masabtan sa tanan.

Kung naa kay mga pangutana, ang akong kahibalo gikan sa tanan nga may kalabotan sa operating system sa Windows ingon man sa Android para sa mga mobile phone. Ug ang akong pasalig kanimo, andam ako kanunay nga mogahin og pipila ka minuto ug tabangan ka nga masulbad ang bisan unsang mga pangutana nga mahimo nimo sa niining kalibutan sa internet.