İnternetin Çöplüğü Büyüyor: Slop Ekonomisi ve Yapay Zeka Çağında Bilginin Ucuzlaması
Telefon ekranında her kaydırma yaptığımızda gittikçe tuhaflaşan bir evrende akıp gidiyoruz. Gerçekte olmayan olmayan olaylar, kişiler, sözler, davranışlar ve dahası, olmuş gibi dolaşıma giriyor ve hatta haber gündemlerine gerçek varsayılarak taşınıyor. Doğru bildiklerimizi sorgular, kendimizden şüphe eder hale geldik. İşin ilginci bu içerikler o kadar hızlı bir akışta ilerliyor ki, kısa sürede hepsini unutuyoruz. Hepsi yine bilinmez bir çöplüğe gidiyor.
Yapay zeka sayesinde saniyeler içinde sayısız içerik üretilebiliyor. Peki daha fazla içerik, daha fazla bilgi anlamına mı geliyor? İnternetin yeni ekonomisi, bizi hiç olmadığı kadar çok şeyle karşılaştırırken gerçekten anlamlı bilgiye sahip olmaya ne kadar yaklaştırıyor?
Düşük kaliteli içerikler kimin işine yarıyor?
Bu sorunun cevabını ararken karşımıza dijital dünyanın yeni kavramlarından biri olan slop ekonomisi çıkıyor.
Slop sözcüğü 2025 yılında Merriam-Webster sözlüğü tarafından yılın sözcüğü seçilmişti. Sözlük slop’u şöyle tanımladı: “Yapay zeka aracılığıyla genellikle büyük miktarda üretilen düşük kaliteli dijital içerik.”
Kabaca düşük nitelikli, özensiz, birbirinin benzeri ve çoğu zaman hiçbir anlamlı katkı sunmayan içerik yığını. Özellikle üretken yapay zekanın yaygınlaşmasıyla birlikte kavram, otomatik üretilmiş, hızla çoğaltılmış, doğruluğu ve özgünlüğü yeterince önemsenmeyen metinlerden videolara, görsellerden tıklama tuzağına dönüşen internet sayfalarına kadar geniş bir alanı kapsıyor.
Burada tartışılması gereken konu, içeriklerin kalitesinden ziyade, dijital dünyanın neyi üretmeye, neyi görünür kılmaya ve neyi ödüllendirmeye karar verdiği oluyor.
Çok şey görmek, çok şey bilmek mi?
İnternetin ilk yıllarındaki büyük vaatlerden biri, bilgiye erişimin demokratikleşmesiydi. Coğrafi sınırların ve geleneksel bilgi tekellerinin zayıflamasıyla insanlar daha fazla kaynağa ulaşabilecek, farklı görüşleri karşılaştırabilecek ve bilgiye dayalı kararlar verebilecekti. Bu vaadin önemli bir bölümü gerçekleşti. Ancak bugün başka bir sorunla karşı karşıyayız. Bilgiye erişmek giderek kolaylaşırken, güvenilir bilgiyi gürültünün içinden ayıklamak zorlaşıyor.
Ekranlarımızı basan slop selinin bize ne kattığını Merriam-Webster sözlüğü şöyle yanıtlıyor: Absürt videolar, bir yerleri tuhaf görünen reklam görselleri, son derece gerçekçi görünen sahte haberler, yapay zekaya yazdırılmış özensiz yayınlar, iş arkadaşlarının vaktini çalan ‘workslop’ raporları ve bolca konuşan kediler. İnsanlar bu içeriklerden hem rahatsız oluyorlar hem de ilgiyle tüketiyorlar.
Kapwing tarafından yayınlanan bir çalışmada, sıfırdan açılan bir YouTube hesabına önerilen ilk 500 ‘Shorts’ videosunun %21’inin yapay zeka slop içeriği ve %33’ünün ‘beyin çürümesi’ olarak sınıflandırılan içeriklerden oluştuğu belirtiliyor. Başka bir deyişle, platforma yeni katılan bir kullanıcının karşılaştığı her iki videodan biri ya yapay zeka ürünü düşük kaliteli içerik ya da anlamsız bir dikkat tuzağı oluyor.
Kommers ve arkadaşları ise, Slop’un yalnızca bir kirlilik değil, bir talebe verilen yanıt olduğunu vurguluyor. İnsanlar, insanların üretebileceğinden fazlasını tüketmek istiyor ve slop bu açığı arz tarafından kapatan ucuz bir çözüm işlevi görüyor.
Slop ekonomisinin mantığı nedir?
Slop’u bir ekonomi haline getiren şey, üretim maliyetinin ve süresinin düşmesiyle de dikkatin hala paraya çevrilebiliyor olması. Bir insanın saatlerce araştırarak yazacağı bir metnin taslağı, bir videonun senaryosu ya da onlarca görsel varyasyonu birkaç dakika içinde yapay zeka ile hazırlanabiliyor. Dijital reklamcılığa bakıldığında da, görüntülenme, tıklama ve kullanıcıların platformda geçirdiği süre, ekonomik değer yaratıyor. İçerik üretiminin maliyeti düştüğünde, çok sayıda içerik yayımlamak ve bunların en azından bir kısmının yüksek etkileşim almasını beklemek kazançlı bir stratejiye dönüşüyor.
Sosyal medya platformları bize içerik sunarken yalnızca bir dağıtım hizmeti vermiyor. Aynı zamanda hangi konuların görünür olacağını, hangi anlatıların tekrar tekrar karşımıza çıkacağını ve hangi tepkilerin ödüllendirileceğini belirleyen bir seçme sistemi işletiyor. Bu sistemler kullanıcıların ilgi alanlarını anlamaya çalışırken, etkileşim olasılığını da dikkate alıyor. Duygusal tepki yaratan, merak uyandıran, şaşırtan ya da tartışma çıkaran içerikler bu nedenle görünürlük kazanabiliyor.
Slop ekonomisinin bir de teknik boyutu var. Nature’da yayımlanan çalışmalarında Shumailov ve arkadaşları, modellerin önceki modellerin ürettiği verilerle gelişigüzel eğitilmesinin “model çöküşü” adı verilen geri döndürülemez bir bozulmaya yol açtığını belirtiyor.
Slop ekonomisinin neden olduğu dertler bu kadar değil, demokratik yaşamı da tehdit eden bir konu. Miklian ve Hoelscher tarafından yürütülen yeni bir araştırmada, Silikon Vadisinde büyük teknoloji şirketlerinde çalışan 421 kişiden alınan yanıtlar oldukça ilginç.
Araştırmaya göre;
Yazılımcıların büyük çoğunluğu (%78) geliştirdikleri ürünlerin farkında olmadan demokrasiye zarar verebileceğini kabul ediyor.
Öte yandan yüzde 64'ü dijital teknolojinin insanların demokratik hayata katılımını artırabileceğine de inanıyor. Yani teknolojiyi hem bir risk hem bir fırsat olarak görüyorlar.
Ürünleri kimin şekillendirdiği sorusuna verilen yanıtlarda, şirket yöneticilerinin kişisel görüşlerinin ürün tasarımlarına doğrudan yansıdığı ifade ediliyor.
Görüşme yapılan kişilerde etik rahatsızlıkların yaygın olduğu göze çarpan bulgulardan.
Katılımcıların yarısından fazlası, üzerinde çalıştığı bir projenin topluma etkisinden pişmanlık duymuş.
Ancak rahatsızlıklar davranışa pek dönüşmüyor. Kendilerinden insanların özgürlüklerini kısıtlayabilecek bir özellik geliştirmeleri istense, yüzde 74'ü yine de bu işi yapacağını belirtiyor. Reddedeceğini ya da durumu yöneticilerine taşıyacağını söyleyenler yalnızca yüzde 26’da kalıyor.
Yanlış bilgi ve gerçek içerik, demokratik karar verme kalitesini düşürerek yanıltabilir, meşru kurumlara olan güveni aşındırabilir ve kutuplaşmayı şiddetlendirebilir. Farklı sosyo ekonomik gruplardaki insanları da orantısız şekilde etkiler. Böylece bilgi eşitsizliği sosyal eşitsizliği katmanlar. Medya okuryazarlığı olmayan nüfus ise, çarpık gerçeklik algıları oluşturma ve manipülatörler tarafından sömürülme gibi savunmasız pozisyonlarda kalabilir. Öte yandan slop ekonomisi sadece yanlış bilgilendirme anlamına gelmez. Yanlış olmayan içerikler bile, önemli bilgilerin yerini alan bağlamsız, önemsiz veya boş bir etkileşimse, anlamsız olabilir. Böylelikle önemli olanlar görünmez hale gelebilir. Demokratik yaşam yalnızca yalanların propagandasıyla değil, aynı zamanda alakasız ve sansasyonel medya içerikleri tarafından tüketildiğinde de aşınır. İnsanların dikkatini sürekli önemsiz, sansasyonel ve birbirini tekrar eden içeriklerle meşgul ederek nitelikli bilgiye ayırabilecekleri zamanı tüketir.
Konuyla ilgili çalışan araştırmacıların tavsiyelerinden yola çıkarak şöyle bir sonuca varabiliriz: teknoloji ürünlerine adalet, şeffaflık, hesap verebilirlik ve kapsayıcılık gibi değerlerin en baştan dahil edilmesi, bunların denetlenmesi, tıklama tuzağı üreten platformların arama sonuçlarında geriye itilmesi, reklam ağlarının bu tür içerik çiftliklerine para kazandırmaması, yapay zeka içeriğinin etiketlenmesi ve tabii ki kullanıcıların medya okuryazarlığı kazanmasına yönelik çalışmalar gerekiyor.
Peki gelecekte ne değerli olacak?
Yapay zeka üretimin maliyetini düşürdükçe, özen, doğruluk, güven ve insan deneyimini yansıtan veri daha değerli olacak.
Yararlanılan Kaynaklar
_Kapwing. (2025). AI slop report: The global rise of low-quality AI videos. Kapwing Research Lab. https://www.kapwing.com/research_
_Kommers, C., Duede, E., Gordon, J., Holtzman, A., McNulty, T., Stewart, S., Thomas, L., So, R. J. ve Long, H. (2026). Why slop matters. ACM AI Letters, 1(1), 1–6. https://doi.org/10.48550/arXiv.2601.06060_
Miklian, J., & Hoelscher, K. (2026). A new digital divide? Coder worldviews, the ‘Slop economy,’and democracy in the age of AI. Information, Communication & Society, 29(8), 2412-2428.
_https://www.merriam-webster.com/wordplay/word-of-the-year_
Shumailov, I., Shumaylov, Z., Zhao, Y., Papernot, N., Anderson, R. ve Gal, Y. (2024). AI models collapse when trained on recursively generated data. Nature, 631, 755–759. https://doi.org/10.1038/s41586-024-07566-y
Bu makalede öne sürülen fikir ve yaklaşımlar tamamıyla yazarlarının özgün düşünceleridir ve Onedio'nun editöryal politikasını yansıtmayabilir. ©Onedio
Keşfet ile ziyaret ettiğin tüm kategorileri tek akışta gör!
Test
Gündem
Magazin
Video
