X se está convirtiendo en un ‘pueblo fantasma’ de bots mientras el spam generado por IA inunda internet
Los usuarios están divididos sobre si X (antes Twitter) está siendo invadido por bots y spam generado por IA o sigue siendo usable, con experiencias que difieren mucho entre círculos pequeños y de nicho y las respuestas a publicaciones virales o de alto perfil. Muchos culpan al modelo de pago por interacción de la plataforma, la promoción de las marcas azules y los recortes de personal por incentivar el spam y debilitar la moderación, mientras que otros informan de menos estafas de criptomonedas y mejores conversaciones que en años pasados. Surgen preocupaciones más amplias sobre cómo cualquier plataforma de contenido generado por usuarios puede resistir redes de bots y contenido de IA cada vez más sofisticadas sin verificación de identidad agresiva ni moderación humana costosa.
Escala percibida del problema de bots/spam
- Muchos informan que las respuestas a tuits populares están “tomadas” por bots, spam generado por IA, estafas de criptomonedas, spam de OnlyFans/NSFW y respuestas de búsqueda de interacción sin relación con la publicación original.
- Otros dicen que ven muy pocos o ningún bot, especialmente cuando siguen cuentas pequeñas y evitan hilos virales.
- Algunos afirman que el spam (especialmente el de criptomonedas) es menor que antes de Musk, mientras que otros dicen que la actividad de bots y estafas es mucho peor ahora.
- Las experiencias difieren marcadamente según la “parte de Twitter” (tecnología frente a deportes/entretenimiento frente a política, cuentas pequeñas frente a grandes).
Causas e incentivos sospechados
- Afirmación frecuente: los despidos del personal ضد spam y el cierre de herramientas automáticas de detección degradaron las defensas.
- Otros enfatizan cambios de monetización/producto: el pago por atención, el reparto de ingresos y las marcas azules aumentaron los incentivos para el spam y hicieron más visibles las respuestas de bots.
- Los LLM autoalojados y la automatización barata se ven como facilitadores de bots de contenido y de interacción a gran escala.
- Algunos sugieren que la dirección podría tolerar los bots porque crean la ilusión de actividad y ayudan a las métricas publicitarias.
Experiencia de usuario y cambios en la comunidad
- Algunos sienten que X se ha “vaciado”: más seguidores bot, menos interacciones genuinas, poco alcance para publicaciones de calidad y feeds dominados por estafas, anuncios de baja calidad o basura de “Para ti”.
- Otros reportan lo contrario: mejores conversaciones, eliminación más rápida del spam y una experiencia general mejorada frente a 2016–2021, especialmente en torno a la política y la “cultura de la cancelación”.
- Hay desacuerdo sobre si la moderación antes de Musk suprimía ciertas opiniones; los ejemplos se debaten y se disputan.
Estrategias de mitigación y diseño de la plataforma
- Estrategias personales propuestas: evitar cuentas nuevas o desbalanceadas, silenciar/bloquear agresivamente perfiles sospechosos, mantenerse en comunidades más pequeñas y enfocadas, e ignorar cadenas de respuestas populares.
- Existe la preocupación de que una represión seria contra los bots exigiría recontratar personal y podría exponer la magnitud del tráfico de bots pasado, perjudicando las métricas y la confianza de los anunciantes.
- Algunos esperan que la verificación de identidad/las marcas azules finalmente separen lo real de lo falso; otros señalan que los bots con marca azul de pago ya son un problema importante.
Implicaciones más amplias
- Varios sostienen que este es un problema de toda la internet: cualquier plataforma de UGC se enfrentará a un spam infinito impulsado por LLM.
- Se discuten los sistemas de identificación obligatoria o de ID emitido por el Estado como una posible, aunque poco atractiva, solución.
- HN se cita como contraste: los bajos incentivos, la moderación activa y los votos negativos de la comunidad mantienen bajo control el contenido de bots/LLM, por ahora.