AI slop: tańsza dezinformacja, większy zasięg, słabsza obrona
Czym jest AI slop
AI slop to cyfrowe treści generowane przez sztuczną inteligencję, które są postrzegane jako niskiej jakości, nachalne lub bezwartościowe. Produkowane są na masową skalę, często bez istotnej kontroli ludzkiej. Ich wspólną cechą jest to, że tworzy się je tanio, szybko i bez specjalistycznej wiedzy. Generatywna obniżyła barierę wejścia do produkcji fałszywych treści. Kiedyś, aby wyprodukować przekonującą fałszywą relację wideo, trzeba było dysponować zespołem specjalistów i czasem. Dziś wystarczy model i krótki prompt. To drastycznie zmieniło ekonomicę dezinformacji.
Aspekt polityczny w Stanach Zjednoczonych
Hasło „AI-generated content in American politics” na Wikipedii pokazuje, że AI slop stał się elementem amerykańskiej polityki. W kwietniu 2023 roku Republikański Komitet Narodowy wydał reklamę atakującą zbudowaną w całości z obrazów wygenerowanych przez sztuczną inteligencję. Reklama przedstawiała dystopijny scenariusz przyszłości pod prezydenturą Joego Bidena.
W marcu 2024 roku demokratyczny konsultant pracujący dla kampanii Deana Phillipsa przyznał, że użył sztucznej inteligencji do wygenerowania rozmowy telefonicznej robocall. Wykorzystał głos Joego Bidena, aby zniechęcać wyborców do udziału w głosowaniu. To pokazuje, że AI slop nie jest tylko modalnością wizualną — obejmuje równiez głos i tekst, a w przypadku robocall trafia do konkretnych wyborców w konkretnym stanie.
W sierpniu 2024 roku The Atlantic zauważył, że AI slop stał się w amerykańskiej polityce skojarzony ze środowiskami prawymi. Był używany do tzw. shitpostingu i tzw. engagement farming w mediach społecznościowych. Technologia dawała tanie, szybkie, dostępne na żądanie treści dla contentwo farming.
Cassandra 2025: Sora i “królowe welfare”
Rok 2025 przyniósł bardziej skonkretyzowane przypadki opisane w haśle Wikipedii. W trakcie zakłóceń w rozdzielaniu bonów żywnościowych podczas zamknięcia amerykańskiej administracji, anonimowe konta zaczęły wykorzystywać model Sora od OpenAI do publikowania filmów typu slop. Filmy przedstawiały rzekome „królowe welfare” — domniemane oszustki programów socjalnych, skarżące się, kradnące, wywołujące zamieszki w supermarketach.
Co istotne: komentarze do tych filmów często nie zdawały sobie sprawy, że treści są wygenerowane. Albo zdawały sobie sprawę, ale traktowały je jako użyteczną narrację do poparcia tezy o powszechności nadużyć wobec programów socjalnych. To klasyczny motyw „dezinformacji użytecznej”: treść zostaje doceniona nie dlatego, że jest prawdziwa, ale dlatego, że pasuje do poglądów odbiorcy. Generatywna AI tanio produkuje dokładnie taką treść, jakiej poszukuje grupa docelowa.
Inny przypadek z 2025 roku dotyczył raportu o stanie zdrowia dzieci. Wersja „Make Our Children Healthy Again Assessment”, przygotowana przez komisję członków gabinetu administracji Trumpa pod kierownictwem sekretarza RFK Jr., rzekomo cytowała nieistniejące i zniekształcone źródła wygenerowane przez sztuczną inteligencję. To pokazuje, że AI slop nie zatrzymuje się na mediach społecznościowych: pojawia się w oficjalnych dokumentach wydawanych przez instytucje publiczne.
Perswazja w skali akademickiej
Badania nad perswazyjnością generowanych treści też budzą niepokój. Hasło Wikipedii „Artificial intelligence and elections” relacjonuje, w oparciu o badania akademickie, że komunikaty tworzone przez wielkie modele językowe w sprawach politycznych otrzymywały ocenę 2,91 wobec 2,80 dla treści ludzkich, w wymiarze bystrości. Komunikaty generowane przez AI były częściej bardziej techniczne i analityczne niż komunikaty przygotowane przez ludzi.
To ma dwie konsekwencje. Po pierwsze, generowane treści paradoksalnie mogą być trudniejsze do zidentyfikowania na podstawie klasycznych heurystyk „brzmienia profesjonalnie = wiarygodnie” — bo właśnie brzmią profesjonalnie. Po drugie, generatywne modele mają zdolność do mikrotargetowania — dostosowywania treści do konkretnych segmentów odbiorców. Badacze zwracają uwagę, że to wymaga dziś niewiele technicznych umiejętności i może rozprzestrzeniać się szybciej niż klasyczne operacje dezinformacyjne.
Wymiar globalny: od Argentyny po Kanadę
Hasło Wikipedii pokazuje, że zjawisko nie ogranicza się do Stanów Zjednoczonych. W argentyńskich prawyborach prezydenckich 2023 zespół Javiera Milei rozpowszechniał wygenerowane przez AI obrazy. Wśród nich znalazło się sfabrykowane zdjęcie jego rywala Sergio Massy, które zdobyło trzy miliony wyświetleń. Utworzono również nieoficjalne konto na Instagramie o nazwie „AI for the Homeland”. Kampania Sergio Massy również rozpowszechniała wygenerowane przez AI obrazy i filmy.
W Bangladeszu przed wyborami parlamentarnymi 2024 pojawiły się deepfake filmy opozycyjnych Politico. Rumin Farhana została sfabrykowana w bikini, a Nipun Ray pokazana w basenie. We Francji przed wyborami do parlamentu 2024 pojawiły się deepfake filmy rzekomo pokazujące rodzinę Marine Le Pen — rzekomo jej siostrzenice na nartach, tańczące i na plaży, „śmiejące się z mniejszości rasowych”. Rodzina, którą pokazano, nie istnieje.
Perspektywa geopolityczna jest jeszcze ostrzejsza. Raport Kanadyjskiego Centrum Cyberbezpieczeństwa zatytułowany „Cyber Threats to Canada’s Democratic Process: 2025 Update”, jak relacjonuje to samo hasło Wikipedii, stwierdza, że złośliwi aktorzy — w tym Chiny i Rosja — wykorzystają generatywną AI jako narzędzie tworzenia i rozsiewania dezinformacji. Ich celem jest sowienie podziałów wśród Kanadyjczyków i promowanie narracji zgodnych z interesami państw obcych.
Odpowiedź regulatorna
W Europie odpowiedzią jest AI Act — Rozporządzenie UE 2024/1689, pierwsza na świecie kompleksowa rama prawna dla sztucznej inteligencji. Jak opisuje strona Europejskiej Komisji, AI Act definiuje cztery poziomy ryzyka i zakazuje m.in. szkodliwej manipulacji i deceive opartej na AI, eksploatacji vulnerabilities oraz scrapowania internetu i materiałów CCTV do tworzenia baz rozpoznawania twarzy. Większość zakazów obowiązuje od lutego 2025; od grudnia 2026 obowiązuje zakaz tworzenia niekonsensual seksualnie eksplicytnych treści, w tym aplikacji typu nudification.
W Stanach Zjednoczonych NIST wydał swój AI Risk Management Framework 1.0 w dniu 26 stycznia 2023, w lipcu 2024 uzupełnił go generatywnym profilem NIST-AI-600-1, a 7 kwietnia 2026 opublikował notatkę koncepcyjną dla profilu Trustworthy AI w infrastrukturze krytycznej. Na arenie międzynarodowej Wysokiego Szczebla organ doradczy ds. AI przy Sekretarzu Generalnym ONZ opublikował we wrześniu 2024 roku raport końcowy zatytułowany „Governing AI for Humanity”, zawierający siedem rekomendacji dotyczących globalnego governance AI. Konsultacje obejmowały ponad 2 000 uczestników, 18 dyskusji tematycznych, ponad 50 sesji konsultacyjnych i ponad 250 pisemnych zgłoszeń od ponad 150 organizacji i 100 osób.
Perspektywa wyborcy
Dla odbiorcy indywidualnego praktyki obrony są w miarę proste, choć wymagają świadomości. Po pierwsze, treść „technicznie i analitycznie” brzmiąca i zgodna z uprzedzeniami odbiorcy powinna budzić dodatkową ostrożność — paradoksalnie to może być jej artefakt syntetyczny. Po drugie, weryfikacja źródła, użycie większej liczby kanałów informacyjnych i krytyczne podejście do materiałów wideo i głosowych — w dobie klonowania głosu zaufanie jedynie do rodzaju dowodu staje się niewystarczające.
Dla demokracji 2026 granicą perspektyw jest to, czy społeczność zdoła sformalizować odpowiedzialność platform za masową produkcję „slop” bez podkopania wolności słowa. To niewdzięczne zadanie regulacyjne — ale jeśli nie zostanie wykonane, generatywna AI będzie stale zmieniać nierównowagę między kosztami dezinformacji a kosztami obrony na rzecz tej pierwszej.
