Die AI-Slopification des Internets hat sich nicht von heute auf morgen entwickelt, sondern ist das Ergebnis eines schrittweisen Prozesses. Zunächst wurden KI-Verfahren vor allem im Hintergrund eingesetzt – etwa zur Personalisierung von Suchergebnissen oder zur automatischen Übersetzung. Mit der Verfügbarkeit leicht zugänglicher Text-, Bild- und Video-Generatoren verschob sich der Schwerpunkt jedoch: Statt Inhalte nur zu sortieren oder anzupassen, erzeugen KI-Systeme nun selbst große Mengen an Material.

Ein entscheidender Faktor ist die Skalierbarkeit. Wo früher für jede Illustration, jedes Tutorial-Video und jede Zusammenfassung menschliche Arbeitszeit notwendig war, können heute in Sekunden Dutzende Varianten erstellt werden. Diese Möglichkeit verführt dazu, Qualität durch Quantität zu ersetzen: Anstatt gezielt gute Inhalte zu planen, werden Plattformen mit „Content-Paketen“ gefüllt, die alle relevanten Schlagwörter abdecken sollen – in der Hoffnung, von Algorithmen automatisch belohnt zu werden.

Slopification bei Abbildungen und Fotografien

Im Bereich der Bilder zeigt sich Slopification unter anderem daran, dass sich bestimmte ästhetische Muster immer wiederholen. KI-Generatoren bevorzugen jene Stile, die sie aus ihren Trainingsdaten kennen und die statistisch „funktionieren“. Daraus entstehen glattpolierte, aber austauschbare Visualisierungen: perfekte Gesichter ohne Falten, generische Büro-Szenen, endlose Variationen derselben Landschaften.

Für professionelle Fotograf:innen und Illustrator:innen bedeutet das eine Verdrängung durch künstlich erzeugte Stock-Ästhetik. Gleichzeitig werden reale Bilder zunehmend von synthetischen überlagert, ohne dass dies immer erkennbar ist. Die Grenze zwischen dokumentarischer Abbildung und generiertem Symbolbild verschwimmt, was langfristig das Vertrauen in visuelle Belege schwächt.

Slopification bei Videos, YouTube und Documentaries

Auf Video-Plattformen wie YouTube wird die AI-Slopification sichtbar in der wachsenden Zahl von automatisch erzeugten Clips: Text-zu-Video-Tools kombinieren generische Sprecherstimmen, Archivmaterial und KI-generierte Grafiken zu scheinbar informativen Formaten. Diese Videos sind oft auf maximale Verweildauer optimiert, bedienen populäre Themen und wiederholen bekannte Aussagen – ohne echte Recherche oder eigene Perspektive.

Auch im Bereich der „Documentaries“ kommt es zu Verwässerungen. Unter dem Label Dokumentation erscheinen Inhalte, die eher wie lange Werbevideos oder oberflächliche Zusammenstellungen aus bereits vorhandenen Quellen wirken. KI-gestützte Skripte helfen dabei, den Eindruck von Tiefe zu erzeugen, obwohl es sich im Kern um neu verpackten Standard-Content handelt. So verschiebt sich das Verständnis davon, was eine dokumentarische Darstellung leisten sollte.

Slopification bei inhaltsschwachen, pseudo-wissenschaftlichen Arbeiten

Besonders sensibel ist der Bereich wissenschaftlich anmutender Texte. KI-Systeme sind sehr gut darin, den Stil von Fachartikeln nachzuahmen: Sie erzeugen Einleitungen mit Literaturbezug, formulieren „Methodik“-Abschnitte und präsentieren Tabellen oder Diagramm-Beschreibungen – oft ohne echte Datenbasis. Das Ergebnis sind Texte, die seriös klingen, aber inhaltlich flach bleiben.

An Hochschulen und in Forschungseinrichtungen führt dies zu Herausforderungen. Gutachter:innen müssen mehr Zeit investieren, um zwischen ernsthaften Arbeiten und inhaltsschwacher KI-Prosa zu unterscheiden. Gleichzeitig entstehen Publikationen, die primär darauf abzielen, Zitationszahlen oder formale Anforderungen zu erfüllen, ohne einen substanziellen Beitrag zu leisten. Wenn solche Texte in Datenbanken und Trainingskorpora zurückfließen, verstärken sie wiederum die Slopification nachfolgender Generationen von KI-Modellen.

Insgesamt zeigt sich: Die Slopification des Internets ist ein kumulativer Prozess. Je mehr oberflächliche, KI-gestützte Inhalte erzeugt und verbreitet werden, desto stärker prägen sie wiederum die Datengrundlage zukünftiger Systeme. Ohne bewusste Gegenbewegung – etwa durch Regulierung, Kennzeichnungspflichten, Förderung hochwertiger Inhalte und kritische Medienkompetenz – besteht die Gefahr, dass das Netz langfristig von einer Schicht aus generischem Einheitsbrei überzogen wird, unter der wertvolle Informationen nur noch schwer zu finden sind.

AI slopification of the internet did not appear overnight. It is the result of a gradual process. Early AI techniques were mainly used in the background – for example to personalise search results or to translate text. With the arrival of accessible text-, image- and video-generation tools, the focus shifted: instead of merely sorting or adapting content, AI systems now generate large volumes of material themselves.

Scalability is the decisive factor. In the past, every illustration, tutorial video and summary required human labour. Today dozens of variants can be produced in seconds. This invites a substitution of quality by quantity: rather than carefully planning a few good pieces of content, platforms are filled with “content packages” that aim to cover all relevant keywords in the hope of being rewarded by algorithms.

Slopification in images and photography

In the visual domain, slopification becomes visible in the repetition of aesthetic patterns. AI generators favour styles they have learned from their training data and that statistically “work”. The result is smooth but interchangeable imagery: perfect faces with no imperfections, generic office scenes and endless variations of similar landscapes.

Professional photographers and illustrators face displacement by artificially generated stock aesthetics. At the same time, real photographs are increasingly overlaid with synthetic ones, often without clear labelling. The boundary between documentary images and generated symbolic pictures blurs, which gradually undermines trust in visual evidence.

Slopification in videos, YouTube and documentaries

On video platforms such as YouTube, AI slopification manifests in the growing number of automatically produced clips. Text-to-video tools combine generic voice-overs, stock footage and AI-generated graphics into seemingly informative formats. These videos are optimised for maximum watch time, serving popular topics and repeating common narratives without serious research or original viewpoints.

The label “documentary” is affected as well. Under the guise of documentary work, we increasingly find videos that function more like extended advertisements or superficial compilations of existing material. AI-assisted scripting helps create an impression of depth, even when the underlying content is merely repackaged standard information. This gradually changes expectations about what a documentary should accomplish.

Slopification in weak, pseudo-scientific writing

A particularly sensitive area is pseudo-academic writing. Modern AI systems are highly skilled at imitating the style of scholarly articles. They generate introductions with references, “methods” sections and descriptions of tables or figures – often without any real data or original research. The result is a growing body of texts that sound serious but remain shallow in substance.

Universities and research institutions are confronted with new difficulties. Reviewers have to spend more time distinguishing serious work from AI-generated filler prose. Meanwhile, publications appear that mainly aim to satisfy formal requirements or to increase citation counts rather than to make a substantive contribution. When such texts flow back into databases and training corpora, they further reinforce slopification in subsequent generations of AI models.

Overall, AI slopification is a cumulative process. The more shallow, AI-assisted material is created and circulated, the more it shapes the data basis for future systems. Without deliberate countermeasures – such as regulation, labelling obligations, support for high-quality content and strong media literacy – the internet risks being covered by a thick layer of generic mush, making genuinely valuable information increasingly hard to find.