AI 垃圾内容，是流程问题

去年，两部词典确定了这个词。11 月，澳大利亚的 Macquarie Dictionary 将 AI slop 评为年度词汇，并将其定义为由生成式 AI 制作的低质量内容，常常带有错误，而且没人想要。12 月，美国 Webster 词典的编辑选择了更简单的 slop：“通常借助人工智能大量生产的低质量数字内容。”其总裁 Greg Barlow 对 Associated Press 表示：“谈到 AI，这几乎是一个带有反抗意味的词。”

开发者 Simon Willison 在 2024 年 5 月给出了最简单的检验标准：“如果它是不假思索地生成、又被硬塞给没有要求它的人，那么 slop 就是最贴切的说法。”

对企业来说，这个词指的是客户如今一秒钟内就会做出的判断。我们的理解是，slop 不是工具的属性，而是一个没有参考、没有规则、也没有人说不的流程的产物。这意味着它是可以解决的。

工作中的垃圾内容是什么样子

垃圾内容不只是信息流里那些奇怪的视频。BetterUp Labs 和 Stanford Social Media Lab 的研究人员在 Harvard Business Review 上为办公室版本起了个名字：workslop，即用 AI 做出来、看似不错却缺乏实质的工作成果。在他们对美国 1'150 名全职办公室员工的调查中，百分之四十的人在过去一个月里收到过这类东西，每次要花约两个小时来收拾。

营销也有自己的版本：放在哪家公司都说得通的帖子，带着那种熟悉的光滑光泽的图片，三段话什么也没说的文字。每一样制作成本都很低，代价却由读者承担。

它为何产生

有四个原因反复出现。

第一是默认值。Anthropic 的应用 AI 团队去年 11 月解释了为什么自家模型在没有引导的情况下，总是做出同样稳妥的设计：它从所见内容中概率最高的中心取样。他们称之为分布收敛，并指出用户把这种结果叫作 AI slop 美学。发表在期刊 Patterns 上的一项研究在图像上也发现了同样的现象。研究人员让一个图像模型和一个图像描述模型相互输入 100 轮，重复 700 次，每一次都漂移到少数几个通用母题上，他们称之为视觉电梯音乐。他们推测，缺失的要素是人类互动带来的纠偏压力。

第二是缺少参考。提示词是描述，参考是展示。没有产品和光线的真实图片，模型就会用它的平均值来填补空白。

第三是缺少规则。模型不知道您的品牌从不使用渐变、从不把任何东西称为解决方案、总是展示真实的产品。如果这些规则没有写在机器能读到的地方，对机器来说它们就不存在。

第四是缺少审核。Willison 说得很直接：“把未经审核的人工生成内容分享给别人，是不礼貌的。”

受众会察觉，即使他们分辨不出

今年最有力的证据来自 Ipsos 与 Syracuse University 纽豪斯学院（Newhouse School）于 5 月发布的一项测试。他们向 3'000 名美国消费者展示了 20 支广告：十支由人为 Febreze、H&M 和 Chewy 等品牌制作，另外十支根据同样的需求简报完全由 AI 制作，并原样使用。在看过 AI 广告的人中，只有百分之二十五至少有几分把握认为它是 AI 做的。然而，在 Ipsos 衡量短期销售效果的指标上，人做的广告强出百分之十四；在长期品牌效果上强出百分之十七。作者用一句话概括：可信不等于打动人心。

人们表态的态度也指向同一个方向。在 The Harris Poll 与 4As 和 Infillion 于 6 月联合开展的调查中，百分之七十三的消费者表示，如果怀疑一则广告是用 AI 做的，就不太会信任它；百分之六十三表示，不太会从使用 AI 生成广告的品牌那里购买。

广告验证公司 DoubleVerify 委托开展、于 7 月发布的一项全球调查，覆盖 22 个市场的 22'000 名消费者，补充了关键的细微差别。百分之四十二的人表示，低质量或让人感觉诡异的 AI 广告会损害他们对品牌的看法，而百分之四十的人对精致、专业的 AI 广告持正面看法。其首席执行官 Mark Zagorski 总结道：“决定参与度的不是 AI 本身，而是产出的质量。”

平台正在反击

平台已经从容忍转向制定规则。YouTube 首席执行官 Neal Mohan 在其 2026 年的年度信中专门用一节谈管理 AI 垃圾内容，并表示 YouTube 正在借助其用于打击垃圾信息和标题党的系统，减少低质量、重复内容的传播。据 TechCrunch 报道，YouTube 在 7 月明确了哪些内容不再能赚取广告收入：千篇一律、重复或基于模板的视频，旨在引发不适的内容，以及讨论健康和财务等敏感话题的 AI 虚拟人物。

Pinterest 于 2025 年 10 月新增了设置，让用户在 AI 图片扎堆的类别中少看到它们：美妆、艺术、时尚和家居装饰。Deezer 在 7 月表示，在 6 月的高峰期，完全由 AI 生成的曲目超过了每天交付给它的全部新音乐的一半，但只占播放量的百分之一至三。它把这些曲目排除在算法推荐和编辑歌单之外。

各地的方向都一样。用 AI 制作是允许的。不加用心地批量制作，则会被压低。

我们如何把它挡在门外

我们每天都用 AI 制作图片、影片和帖子，所以必须在实践中回答这个问题，针对每个原因都有一个步骤。

锁定风格。在 Reel 中，每一种风格都基于真实的参考素材构建，光线、镜头和布景都像摄影师那样挑选，并反复测试直到客户批准。每一张图片和每一段短片都遵循这套配方，所以第一百张图看起来仍和第一张一样。

把品牌规则放进大脑。Studio 一次性捕捉品牌的 DNA、语气、定位和文案规则，并将其锁定。Twin 把企业的规则和写作方式保存在它的 AI 大脑中，让每一个助手都在这些规则之内工作，而不是靠猜。

创意和挑选由人负责，任何东西发出之前都要审核。在 Reel 中，创意、参考素材和风格在动手制作之前就已商定，每一个结果在客户看到之前都经过检查，每一张被使用的图片和每一段短片都由人挑选。在 Tempo 中，每一个创意在排期之前都经过测试，每一条帖子都由人批准。

我们希望 AI 尽可能多地承担制作、检查和提速的工作。创意、挑选以及为发出的内容负责，则始终留在人手中，因为质量正是在那里决定的，名誉也正是在那里押上的。

企业可以做什么

从这四个原因着手。收集二十张让您引以为傲的真实图片，把它们用作参考。把您的品牌规则写在每个工具都能读到的地方：颜色、您使用的词和从不使用的词、产品必须始终呈现的样子。指定负责挑选的人，并赋予他们对机器产出的大部分内容说不的权力。在生成工具和公众之间设置审核，每一次都要。

垃圾内容制作起来很便宜，因它出名却代价高昂。解决办法不是少用 AI，而是在它周围多一些判断。