Um novo tipo de lixo eletrônico, conhecido como slop, surgiu nos últimos anos por meio de conteúdos de baixa qualidade ou indesejados gerados por sistemas de IA, como textos, imagens e vídeos que, muitas vezes, não possuem valor e poluem o ecossistema digital.
Qual é a relação entre slop e lixo eletrônico?
A relação entre lixo eletrônico e slop é evidente no cenário digital, pois essa “praga virtual” gera poluição digital, ao passo que dificulta a navegação e a busca por dados relevantes.
Geração de conteúdo de baixa qualidade
O termo “slop” é usado para nomear conteúdos sem valor gerados por IA, ou seja, podem incluir textos, imagens e vídeos que são trazem um cunho surrealista, irrelevante ou até mesmo absurdo.
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A IA pode gerar um grande volume de material, desse modo, satura a web com conteúdos que distraem e confundem os usuários, em vez de mostrar informações úteis.
Impacto na experiência do usuário
Os conteúdos slop que surgem nos resultados de busca e em redes sociais, podem desviar o foco para sites de spam. Esse volume de material de baixa qualidade, então, pode trazer os seguintes riscos:
- cliques em links de vírus;
- acesso a deepfakes;
- golpes de phishing.
Exemplos práticos
Imagens de IA, como a de “Jesus com corpo de camarão”, postado em uma matéria do The Guardian, são um exemplo do tipo de conteúdo que causa essa sobrecarga digital. Eles são postos em servidores que, por vezes, se tornam obsoletos e carecem de uma troca.
Como a tecnologia tem evoluído para reduzir o lixo eletrônico?
Para reduzir o lixo eletrônico, você pode contar com inteligência artificial avançada, assim como machine learning e políticas de moderação rigorosas. Outras tecnologias que podem ajudar são a verificação de dados e a modularidade.
Inteligência artificial avançada
Novos algoritmos de IA foram lançados para filtrar os conteúdos de baixa qualidade antes que eles poluam o espaço digital. Eles podem não só analisar grandes volumes de dados, como também ver padrões de slop e bloqueá-los de forma eficiente.
Machine learning
As técnicas de machine learning servem para treinar sistemas a notar e eliminar conteúdos que podem trazer danos ao usuário. Isso inclui, portanto, o uso de modelos preditivos que aprendem sempre a partir de novos dados para melhorar a precisão da sua filtragem.
Políticas de moderação rigorosas
As redes sociais e os motores de busca têm criado políticas de moderação com mais rigor, a fim de combater os riscos de slop. Para isso, então, elas retiram os conteúdos que não trazem um teor relevante para a sua pesquisa.
Verificação de fatos
Os serviços de verificação de fatos ficam dentro das plataformas para reduzir o volume do tipo de conteúdo dos slops, bem como, de spam e deep fake.
Modularidade
O design modular de software traz a opção de atualizações a todo momento, sem precisar criar novos conteúdos do zero, por isso, reduz a geração de slop e promove um espaço digital mais limpo.
Motores de busca
O Google criou os sistemas “Panda” e “BERT”, para priorizar conteúdos de alta qualidade e reduzir o acesso a slop. No entanto, a sua eficácia depende das atualizações constantes e da adaptação às novas formas de conteúdo de spam que surgem na internet.
Como filtrar e bloquear slop para reduzir o lixo eletrônico?
A redução do lixo eletrônico pode ser feita por meio dos filtros de e-mail, nos quais você pode mitigar o acesso a conteúdos de slop ao bloquear:
- termos;
- remetentes;
- arquivos.
Pense também em usar sistemas de segurança cibernética com os recursos avançados de filtragem de conteúdo. Um bom exemplo, de fato, são os firewalls que bloqueiam “slop” em tempo real.
Outra dica valiosa é criar uma lista com os remetentes que têm o costume de enviar “slop” e adicioná-los à lista de bloqueio do seu provedor de e-mail.
Qual é o papel da educação do usuário na redução do lixo eletrônico?
Na redução do lixo eletrônico, a educação ajuda a identificar ameaças online, pois quando os usuários estão bem informados sobre as práticas seguras de navegação na internet, eles podem evitar conteúdos danosos, como e-mails de phishing, spam ou slop.
Ela também trata sobre os motivos de não abrir anexos ou clicar em links suspeitos, assim, ajuda a reduzir o risco de malware e outras formas de “pragas virtuais”.
