2025年10月，總部位於美國嘅研究機構Graphite發表咗一份令人警醒嘅調查報告：互聯網文章中已超過一半係由人工智能生成或被AI大幅改寫，研究者將呢種充斥網絡嘅低質產出稱為「AI slop」。
Graphite嘅分析覆蓋咗廣泛嘅網頁樣本同多種類型站點。研究顯示，問題主要集中喺三類來源：專為流量同廣告優化嘅內容農場、透過自動化重寫大量現有文本嘅聚合站、以及用生成模型批量生產嘅本地化或利基主題文章。好多人見到嘅頁面句子雖然通順但欠缺深度或獨到見解，結構重複機械化，主要目的係佔位同吸引搜尋點擊。
報告指出，呢種現象唔係單一技術問題，而係正喺改變「上游材料」——即係訓練而家同未來大型模型所用嘅數據。Graphite警告話，當訓練語料本身被越嚟越多AI生成嘅低質內容污染，模型輸出可能陷入「自我複製」嘅循環：模型基於AI生成嘅文本再去生成文本，導致創新性同可靠性下降。
對年輕用戶尤為明顯嘅係，搜尋體驗正變得更「表面化」。關鍵字優化同自動化寫作工具將大量重複資訊頂到前台，本來需要專業採編先做得到嘅深度評測、調查式報道同原創分析，俾格式化、模板化嘅AI稿件淹沒。報告呼籲搜尋引擎同平台提高對生成內容嘅可見性標示同喺排序上作出懲罰。
Graphite同時提醒，檢測工具同生成技術之間存在「軍備競賽」效應：隨住生成器不斷優化，基於表面特徵嘅檢測器會失效，內容水印同來源認證變得更加關鍵，但呢啲措施仍未被行業廣泛採用。報告建議三條可行路徑：一係推動內容來源透明化，包括強制標示AI生成；二係為搜尋同推薦系統引入質量信號，優先人工編輯或經驗證嘅原創；三係為訓練數據建立清潔度標準，限制高風險自動化來源嘅納入。
對於依賴流量變現嘅創作者同小站長，Graphite嘅發現既係機遇亦係警鐘：用AI工具可以顯著提高產出速度，但喺供給端過度競爭會令整體生態陷入「內容過剩且質量下沉」嘅惡性循環。研究提示出版平台、廣告商同學術機構必須共同訂立規則，免得將網絡變成一個由AI機器生產、再俾AI消費嘅閉環工廠。
文章最後強調，解決之道唔係徹底禁止生成式AI，而係要明確規則同責任追溯：標示、溯源、質量評估同對訓練數據嘅治理，會決定未來幾年互聯網資訊環境嘅走向。對於普通用戶嚟講，提高資訊甄別能力、關注來源透明嘅媒體，將會係日常防護嘅重要一環。