Internet is full of AI basura
El uso generalizado de modelos de lenguaje grandes y la automatización SEO está inundando rápidamente la web con texto de baja calidad y a menudo engañoso, lo que dificulta encontrar información confiable escrita por humanos mediante motores de búsqueda como Google. Los comentaristas vinculan esta tendencia con la “dead internet theory”, argumentando que los incentivos impulsados por la publicidad y unos resultados de búsqueda enshittified están empujando a la gente hacia comunidades cerradas, herramientas de búsqueda de pago o curadas, e ideas como firmas criptográficas o sistemas de reputación para verificar la autoría humana. Muchos ven esto como una aceleración de problemas de larga data con el spam y el contenido monetizado, pero temen que el enorme volumen y la plausibilidad de las salidas de IA puedan desencadenar un colapso más profundo de la confianza en línea.
Estado de la Web y la Búsqueda
- Muchos ven la web como si estuviera “llena de mierda” mucho antes de los LLM: fábricas de contenido SEO, spam de afiliados, páginas de recetas rellenadas para impresiones publicitarias, noticias clickbait y blogs “how-to” de baja calidad.
- El cambio más brusco es el volumen y la velocidad: la IA hace que sea casi gratis inundar la web con texto e imágenes plausibles.
- Google es un objetivo central: la gente informa que los resultados están dominados por spam SEO, explicaciones escritas por IA que esconden la respuesta, expansión de sinónimos demasiado agresiva y páginas de resultados llenas de anuncios que a menudo muestran basura por encima de las fuentes primarias.
- Varios señalan que esto va de incentivos: el ranking impulsado por anuncios y la presión por crecer en grandes empresas (por ejemplo, necesitar decenas de miles de millones en nuevos ingresos al año) empujan hacia la enshittification.
Contenido de IA y preocupaciones sobre el “internet muerto”
- La discusión lo vincula con la “dead internet theory”: bots y contenido auto-generado abrumando la actividad humana orgánica.
- Se considera que los LLM son cualitativamente distintos del viejo spam de Markov/spintext porque producen prosa fluida y en tema, difícil de detectar.
- Entre los temores están: desinformación electoral, “ejércitos” de bots discutiendo entre sí, bucles de contenido IA-contra-IA que causan “colapso de red neuronal” y una nube de basura informativa estilo síndrome de Kessler.
Autoría humana vs. máquina y autenticidad
- Muchos enfatizan que los humanos siempre han producido tonterías; el problema es la escala y la falta de coste, no la existencia de disparates.
- La gente dice valorar incluso el trabajo humano malo (por ejemplo, sitios personales extraños) más que una salida equivalente de IA porque hay una mente y continuidad detrás.
- Defensas propuestas: firmas criptográficas de contenido humano, sistemas de identidad/atestación, redes de confianza y filtrado basado en reputación. Otros señalan que esto no prueba una autoría “no IA” y es vulnerable al robo de claves y al abuso.
Incentivos económicos y enshittification
- Tema recurrente: la publicidad y la sobrecomercialización distorsionaron los incentivos para la búsqueda, la publicación y las redes sociales.
- La IA se ve como una nueva herramienta para el beneficio a corto plazo: generación masiva de contenido, manipulación SEO, reseñas falsas y “content marketing” de bajo coste.
Respuestas propuestas y estrategias de adaptación
- Técnicas: nuevos motores de búsqueda centrados en la small web y sitios humanos (Kagi, Marginalia), filtros o “listas blancas” que rebajen páginas probablemente generadas por IA o llenas de anuncios, herramientas del lado del cliente que resuman o eliminen basura.
- Sociales: retirarse a comunidades más pequeñas y curadas (foros, Discords, grupos solo por invitación), más dependencia de libros, bibliotecas y archivos (incluido acaparar contenido web anterior a la IA).
- Algunos siguen siendo optimistas sobre la IA como herramienta de productividad (resumir documentos, redactar código) si su salida es curada y verificada, pero otros predicen una erosión profunda de la confianza y la experiencia.