AI slop एक अपमानजनक शब्द है जो निम्न-गुणवत्ता वाली सामग्री के लिए प्रयोग किया जाता है, जिसमें पाठ, चित्र, ऑडियो और वीडियो शामिल हैं, जो AI उपकरणों द्वारा थोक में उत्पन्न की जाती है, जिसमें मानवीय क्यूरेशन या संपादकीय प्रयास बहुत कम होता है, और फिर इसे जुड़ाव, विज्ञापन राजस्व, या खोज दृश्यता उत्पन्न करने के उद्देश्य से प्रकाशित या साझा किया जाता है, न कि दर्शकों के लिए वास्तविक मूल्य के लिए। यह शब्द लगभग 2024 में व्यापक उपयोग में आया, जो "स्लॉप" के साथ एक सादृश्य बनाता है, जो अंधाधुंध रूप से डाला जाने वाला निम्न-श्रेणी का, अविभेदित चारा है, और इसे फेसबुक, अमेज़न, यूट्यूब और खोज परिणामों सहित विभिन्न प्लेटफार्मों पर लागू किया गया।
अत्यधिक दृश्यमान प्रारंभिक उदाहरणों में फेसबुक पर अतियथार्थवादी AI-जनित चित्र शामिल थे, जो फिर भी बड़ी मात्रा में जुड़ाव आकर्षित करते थे, विशेष रूप से वृद्ध या कम डिजिटल साक्षर उपयोगकर्ताओं से, जिन्हें कभी-कभी "फेसबुक AI स्लॉप" या, एक वायरल उदाहरण के बाद, "श्रिम्प जीसस" सामग्री कहा जाता था, साथ ही कम-प्रयास वाली AI-लिखित ई-पुस्तकों की एक लहर जो अमेज़न के किंडल स्टोर में भर गई।
कारण
धाराप्रवाह पाठ और प्रशंसनीय चित्र उत्पन्न करने की घटती लागत, बड़े भाषा मॉडल और पाठ-से-चित्र उपकरणों का उपयोग करके, उस श्रम लागत को हटा दिया जिसने पहले किसी एक अभिनेता द्वारा उत्पादित निम्न-गुणवत्ता वाली सामग्री की मात्रा को सीमित किया था। प्लेटफ़ॉर्म जुड़ाव-रैंकिंग एल्गोरिदम अक्सर गुणवत्ता या मौलिकता की परवाह किए बिना उच्च-मात्रा, ध्यान-आकर्षित करने वाली सामग्री को पुरस्कृत करते हैं, जिससे पाठकों के बजाय फ़ीड के लिए अनुकूलित AI सामग्री का थोक उत्पादन करने के लिए एक सीधा वित्तीय प्रोत्साहन बनता है। खोज-इंजन और AI-सहायक दृश्यता प्रोत्साहन, जिन पर जनरेटिव इंजन अनुकूलन के तहत चर्चा की गई है, ने रैंकिंग के उद्देश्य से बड़ी मात्रा में AI-जनित पृष्ठ प्रकाशित करने के लिए एक समानांतर प्रोत्साहन बनाया, न कि सूचित करने के लिए।
प्लेटफ़ॉर्म और उद्योग प्रतिक्रियाएँ
कई प्रकाशकों और AI डेवलपर्स ने AI-जनित सामग्री के लिए लेबलिंग और प्रकटीकरण आवश्यकताओं को पेश किया, और यूट्यूब ने 2024 में अपनी पार्टनर प्रोग्राम मुद्रीकरण नीतियों को अपडेट किया, विशेष रूप से "अप्रामाणिक" थोक-निर्मित और दोहराव वाली AI सामग्री को संबोधित करने के लिए। खोज इंजनों ने कम-प्रयास, सूत्रबद्ध AI-जनित पृष्ठों को नीचा दिखाने के लिए रैंकिंग एल्गोरिदम समायोजित किए, हालांकि पहचान अपूर्ण और प्रतिकूल बनी रही, क्योंकि सामग्री निर्माता फ़िल्टर से बचने के लिए अनुकूलित हुए। कुछ शोधकर्ताओं ने बड़े पैमाने पर AI स्लॉप को सिंथेटिक डेटा अनुसंधान में "मॉडल पतन" जोखिम से जोड़ा है, जिसमें पिछले AI आउटपुट से तेजी से प्रदूषित वेब पर प्रशिक्षित भविष्य के मॉडल क्रमिक पीढ़ियों में गुणवत्ता में गिरावट कर सकते हैं।
सांस्कृतिक प्रभाव
AI स्लॉप इंटरनेट की सूचना गुणवत्ता के बारे में व्यापक चिंताओं में एक आवर्ती संदर्भ बिंदु बन गया, जो डेड इंटरनेट सिद्धांत की लोकप्रिय चर्चा को बढ़ावा देता और मजबूत करता है, और तेजी से स्वचालित सामग्री आपूर्ति के खिलाफ एक विभेदक के रूप में क्यूरेटेड, मानव-प्रमाणित, या उत्पत्ति-सत्यापित सामग्री में नए सिरे से रुचि पैदा करता है।