En raison de la prolifération de contenus de mauvaise qualité générés par l’IA sur Internet, certains internautes ont inventé le nouveau terme AI;DR pour qualifier ou ridiculiser les textes générés par l’IA de mauvaise qualité. AI;DR est l'abréviation de AI, n'a pas lu (généré par AI, trop paresseux pour lire). Son inspiration créative vient du terme Internet classique TL;DR.Ce terme est rapidement devenu populaire sur Internet après avoir été diffusé dans des publications pertinentes sur la plateforme Threads, et a été largement utilisé par les internautes pour qualifier les contenus d'IA de mauvaise qualité qui ne nécessitent pas de lecture.
Les vidéos ridicules générées par Sora d’OpenAI, les devises d’experts basées sur l’IA sur LinkedIn et les informations absurdes contenues dans les résultats de recherche Google sont autant de manifestations typiques du contenu indésirable de l’IA.
En 2025, le « Webster Dictionary » a choisi slop comme mot de l'année et sa définition a été mise à jour pour inclure un contenu numérique de faible qualité généré par lots par l'intelligence artificielle, ce qui reflète intuitivement les préoccupations de l'industrie et du public suscitées par le contenu indésirable de l'IA.
La prolifération du contenu indésirable de l’IA est étroitement liée au faible coût de la technologie de l’IA, à la poursuite des intérêts des producteurs de contenu et à l’orientation des algorithmes des plateformes. Ce type de contenu bloque non seulement les canaux d’information, mais pose également le problème de brouiller les frontières entre réalité et fiction sur Internet.
À l'heure actuelle, diverses plateformes et entreprises ont lancé des contre-mesures.Spotify ajoute des balises au contenu généré par l'IA et ajuste la pondération des recommandations des algorithmes, et Google, Douyin et d'autres sociétés ont promis de lancer des systèmes de filigrane.
Adobe, Amazon et d'autres sociétés ont lancé conjointement la norme industrielle C2PA, qui retrace la source du contenu grâce à l'intégration de métadonnées afin de distinguer le contenu généré par l'homme et celui généré par l'IA et d'atténuer les problèmes écologiques du réseau causés par le contenu de spam de l'IA.