Name: AIスロップがインターネットを破壊している (AI Slop Is Destroying The Internet)
Uploaded: 2025-11-17T17:46:15.000Z
Duration: 12 min 14 s
Description: VoiceTubeの動画で発音を聞きながら英語表現を覚えよう！学べる英語：

程度の副詞

Our12026 human era calendar just dropped and this year is extra special.

人間時代のカレンダー12026年版がリリースされ、今年は特に特別な年となっています。

Stay tuned until the end for the reveal or head straight to the shop to get yours.

発表まで、または今すぐショップで手に入れるために、最後までお見逃しなく。

様態の副詞

AI slop is saturating the Internet and things are becoming dramatic pretty quickly.

AIスロップがインターネットに溢れかえり、事態はあっという間にドラマチックになっています。

In an online world where money is made with attention, fake users spread their slop in review sections, generate fake traffic or poison discourse.

お金が注目で稼がれるオンラインの世界では、偽ユーザーがレビューセクションにスロップをばらまいたり、偽のトラフィックを生成したり、議論を毒したりしています。

AI has supercharged this and made slop much harder to spot.

AIはこれを加速させ、スロップを見分けるのをずっと難しくしました。

Today about half of Internet traffic is bots.

今日、インターネットトラフィックの約半分はボットです。

The majority of them are used for destructive purposes.

その大半は破壊的な目的で使用されています。

It's never been easier to make mediocre content from the black hole of meaninglessness that is LinkedIn.

LinkedInという無意味さのブラックホールから、平均的なコンテンツを作るのがこれほど簡単になったことはありません。

Low effort short videos just engaging enough to hypnotize kids and fry their attention spans to endless, soullessly rewritten books.

子供たちを魅了するのに十分なほどエンゲージメントが高く、注意力を奪うような低労力の短い動画から、魂のない書き換えられた本まで。

On Amazon AI music is invading streaming platforms.

Amazonでは、AI音楽がストリーミングプラットフォームを侵食しています。

Google AI is summarizing websites instead of sending traffic to them.

Google AIはウェブサイトにトラフィックを送信する代わりに、ウェブサイトを要約しています。

On YouTube, new channels publish long form videos multiple times a week with AI generated thumbnails, thumbnails, voices and scripts, true crime video essays, science.

YouTubeでは、新しいチャンネルがAI生成されたサムネイル、サムネイル、音声、スクリプト、トゥルークライムのビデオエッセイ、科学などで週に複数回長編動画を公開しています。

どこにも安全な場所はありません。

We're in the golden era of soulless slob and sadly, actual creative human work is used to train these AI models.

私たちは魂のないスロップの黄金時代にあり、悲しいことに、実際の創造的な人間の作品がこれらのAIモデルをトレーニングするために使用されています。

Every Reddit comment, original YouTube video or human drawing on DeviantArt has been sold out to the AI companies or straight up stolen by them without attribution or payment to the actual creators.

DeviantArtのすべてのRedditコメント、オリジナルのYouTube動画、人間の描画は、AI companiesに売り渡されたか、実際のクリエイターへの帰属や支払いなしに直接盗まれました。

Creative theft on a scale where it's impossible to protect against it, already putting loads of creatives work in danger so AI companies can get rich.

創造的な盗難は、それに抵抗することが不可能な規模で行われており、すでに多くのクリエイターの作品を危険にさらしており、AI companiesが裕福になれるようにしています。

While this is sad and frustrating, what's even worse is that generative AI truly has the potential to break the Internet irreversibly by making it harder and harder to tell what's true.

これは悲しくイライラすることですが、さらに悪いのは、生成AIが、何が真実かを判断することをますます困難にすることで、インターネットを元に戻せないほど壊す真の可能性を秘めていることです。

最初はAIは素晴らしく見えました。

A Kurzgesagt script starts with basic research that's turned into a script and then fact checked in depth by two to three people.

Kurzgesagtのスクリプトは、基本的なリサーチから始まり、それがスクリプトに変換され、その後2〜3人によって徹底的にファクトチェックされます。

We try to confirm our info with what we deem trustworthy, ideally first hand sources, ideally papers.

私たちは、信頼できると判断したもの、理想的には一次情報源、理想的には論文で情報を確認しようとします。

Then we get one to three experts for input and critique.

次に、専門家を1人から3人招き、意見や批評をいただきます。

Fact checking and compiling our sources alone takes around 100 hours per video.

情報源のファクトチェックと整理だけで、動画1本あたり約100時間かかります。

Of course we make mistakes or oversimplify and you can disagree with our conclusions.

もちろん、私たちは間違いを犯したり、単純化しすぎたりすることもありますし、私たちの結論に同意しないこともあります。

結局のところ、私たちは人間ですから。

But it is fair to say that our process is extensive and after a decade we know what we're doing.

しかし、私たちのプロセスは広範であり、10年間で私たちは自分たちが何をしているかを知っていると言っても過言ではありません。

AIが登場したとき、私たちはとても興奮しました。

A mechanical brain able to super quickly collect information.

情報を超高速で収集できる機械的な脳です。

So we went to work and it looked amazing.

そこで作業に取り掛かると、それは驚くべきものでした。

そして、私たちはファクトチェックを始めました。

We didn't expect it to be perfect, but it was way worse than we thought.

でも、完璧だとは思っていませんでしたが、予想以上にひどいものでした。

AIはこれ、本当に苦手なんですね。

We'll summarize and generalize our experiences over multiple projects and months condensed into one fake project.

複数のプロジェクトや数ヶ月にわたる経験を、一つの架空のプロジェクトに凝縮してまとめ、一般化します。

A video about why brown dwarfs are the worst and should be ashamed of themselves.

褐色矮星は最悪で、恥じるべきだという理由についての動画です。

So we got all the pro accounts of all the AI models and got to work, using deep research tools to create a summary and overview of all the information about the failed star's brown dwarfs.

そこで、すべてのAIモデルのプロアカウントを使い、失敗した恒星の褐色矮星に関するすべての情報の概要と要約を作成するために、ディープリサーチツールを使って作業を開始しました。

そして、すごい、素晴らしかったです。

Dozens of pages of outlines with unique information nuggets and links to sources.

ユニークな情報や情報源へのリンクを含む、数十ページのアウトラインです。

それから、もっと深く掘り下げ始めました。

More than 80% of the info and factoids were pretty solid, and

情報や事実の80%以上はかなりしっかりしていて、

we could reconstruct where they were from.

どこから来たのか再構築できました。

ウィキペディアの記事や、信頼できる論文です。

It was great stuff, like the speed of brown dwarf superstorms, the nature of their insides, or how disappointed their moms are.

褐色矮星のスーパー嵐の速さ、内部の性質、あるいは母親がどれほどがっかりしているかなど、素晴らしい情報でした。

But we couldn't find where the AI got this info from, which is not automatically a bad sign.

しかし、AIがどこからこの情報を得たのかを見つけることができませんでした。これは必ずしも悪い兆候ではありません。

After all, the models contain pretty much all the Internet and books ever written.

結局、AIモデルにはインターネットとこれまでに書かれたすべての本がほぼ含まれていますから。

So we asked experts for input and they flagged the exact same facts, even asking where we found it to fulfill its goal to make us happy.

そこで専門家に意見を求めると、彼らは全く同じ事実を指摘し、私たちを幸せにするという目標を達成するために、どこで見つけたのかさえ尋ねてきました。

And the AI had invented or extrapolated information to make brown dwarfs more interesting than they really are.

そしてAIは、褐色矮星が実際よりも興味深いものになるように、情報を発明または推測していました。

Like a bad journalist making up details to make a story hit harder or fit a narrative.

物語をより面白くしたり、物語に合わせたりするために詳細を捏造する、悪いジャーナリストのように。

Now we wanted to know more and dove in deeper, reading the seemingly more solid sources the AI had given us in full.

今、私たちはもっと知りたくなり、AIが私たちに与えてくれた、より確かな情報源を全文読み込むために、さらに深く掘り下げました。

One was an article from a news site written by a human journalist.

そのうちの一つは、人間のジャーナリストが書いたニュースサイトの記事でした。

それとも、そうだったのでしょうか？

It had a very familiar structure and surely, purely coincidentally, read like what you get if a human slightly change AI wording, an AI essay detection tool gave it a 72% match.

非常に馴染みのある構成で、偶然にも人間がAIの言葉遣いを少し変えたような内容でした。AIエッセイ検出ツールは72%の一致率を示しました。

So an AI article without sources used as a credible source for AI research.

つまり、情報源のないAI記事が、AI研究の信頼できる情報源として使われたわけです。

Which makes sense since in 2025 there were already well over 1,200 confirmed AI news websites publishing massive amounts of AI generated misinformation and false narratives.

2025年には、すでに1,200以上のAIニュースサイトが確認されており、AI生成された誤情報や虚偽の物語が大量に公開されていたことを考えると、これは理にかなっています。

This mix of correct, dubiously sourced and straight up made up information also leads AI to present really shoddy conclusions that sound strong or novel, but

正しい情報、疑わしい情報源の情報、そして完全に捏造された情報が混在することで、AIは強力または斬新に聞こえる、非常に質の悪い結論を提示することにもつながりますが、

are often half truths or misrepresentations.

それはしばしば、真実の半分であったり、誤解を招くものであったりします。

We salvaged what we could and went back to the drawing board.

可能な限り salvage し、改めてゼロからやり直しました。

そして数週間後、それは起こりました。

By pure stupid chance, we saw a brown dwarf video popping up by a relatively new channel.

まったくの偶然で、比較的新しいチャンネルの褐色矮星の動画が目に留まりました。

It had hundreds of thousands of views and was pretty good.

数十万回も再生されていて、かなり良くできていました。

Nice footage, great editing, but we'd seen the structure and rhythm before and would you look at that?

映像は綺麗で編集も素晴らしかったのですが、その構成とリズムに見覚えがあり、まさかと思いました。

It contained all the brown dwarf facts we'd flagged as unreliable or straight up made up by AI.

そこには、AIが信頼できない、あるいは完全に捏造したとマークした褐色矮星に関する事実がすべて含まれていました。

This is where the death of the Internet begins.

ここからインターネットの死が始まるのです。

Now there's a proper source of brown dwarf misinformation online.

今やオンラインには、褐色矮星に関する誤った情報のちゃんとした情報源ができてしまいました。

When the next AI repeats the same research, it will find a transcript from a video with a lot of views.

次にAIが同じリサーチを繰り返すとき、多くの再生回数を持つ動画のトランスクリプトを見つけることになるでしょう。

その誤った情報は、今や真実となってしまいました。

Even before AI, it was pretty hard to find the origin of facts that sound great but are not true.

AIが登場する前から、素晴らしいけれど真実ではない事実にその起源を見つけるのはかなり困難でした。

Just watch our video about a hundred year old lie.

100年続く嘘についての私たちの動画をご覧ください。

As AI use goes on, it may become impossible to know what's true or not the most corrosive lie.

AIの利用が進むにつれて、何が真実か、あるいは最も腐敗した嘘かを見分けることが不可能になるかもしれません。

The problem with AI is how trustworthy it seems, how it's correct enough to seem super smart, and

AIの問題は、その信頼性が高く、非常に賢く見えるほど正確であること、そして

how incredibly confidently incorrect it is.

信じられないほど自信満々に間違っていることです。

Casually lying to your face, often very subtly.

しばしば非常に巧妙に、平然と嘘をつきます。

When you catch it lying, it immediately admits it vows to never do it again.

嘘をついているのを見つけると、すぐにそれを認め、二度としないと誓います。

As eloquent as current language models feel.

現在の言語モデルがどれほど雄弁に感じられるとしても、

No greater intelligence or consciousness is talking back to you.

あなたに話しかけてくる、より偉大な知性や意識はありません。

Current AI is a very complex hammer that doesn't understand what it's doing or what nails are.

現在のAIは、何をしているのか、釘が何なのかも理解していない、非常に複雑なハンマーのようなものです。

But we're letting it add new shelves to the library of human knowledge.

しかし、私たちはAIに人間の知識の図書館に新しい棚を追加させています。

AI is changing quickly, so this may get better.

AIは急速に変化しているので、これは改善されるかもしれません。

しかし、今のところはかなり厳しい状況です。

あまりにも多くの人々がAIを盲目的に信頼しています。

Studies looked into the language of millions of scientific papers published before and after the rise of large language models.

大規模言語モデルの台頭の前と後に出版された何百万もの科学論文の言語を調査した研究がありました。

They found an abrupt and sharp increase in the frequency of words that AIs like to use.

AIが好きそうな単語の頻度が、突然かつ急激に増加していることがわかりました。

So it seems clear that now a significant portion of papers have been at least assisted by AI, usually without acknowledgment.

ですから、現在、かなりの割合の論文が、通常は明記されずに、少なくともAIの支援を受けていることは明らかです。

And just in July 2025, it was discovered that a number of researchers had started to sneak hidden messages into their papers in white text or too small for the human eye.

そして、2025年7月には、多くの研究者が、白い文字や人間の目には小さすぎる文字で、論文に隠しメッセージを忍び込ませ始めていることが発見されました。

They prompted AIs to review them positively and not point out flaws.

彼らはAIに、それらを肯定的にレビューし、欠点を指摘しないように指示しました。

As more and more people are using AI carelessly, the library of human knowledge is getting less and less reliable.

AIを無造作に使う人が増えるにつれて、人間の知識の図書館はますます信頼できなくなっています。

それで、最後の部分に移りましょう。

私たちはAIをどのように使っているのでしょうか？

And will Kurzgesagt survive the AI slop age?

そして、KurzgesagtはAIスロップの時代を生き残れるのでしょうか？

Will AI slop kill Kurzgesagt and artists on the Internet?

AIスロップはKurzgesagtやインターネット上のアーティストたちを殺してしまうのでしょうか？

There's only one truly valuable resource, human attention.

本当に価値のあるリソースは、人間の注意だけです。

If current trends continue, it's not that far fetched.

現在の傾向が続けば、それはそれほど突飛なことではありません。

That cheap slop content stuff, just good enough will soak up the majority of human attention.

その安っぽいスロップコンテンツは、十分な質で人間の注意の大部分を吸収するでしょう。

It could make us dumber, less informed, our attention spans even worse, increase political divides and make us neglect real human interaction.

それは私たちをより愚かに、より無知にし、注意力をさらに悪化させ、政治的分断を増大させ、そして実際の人間関係を軽視させる可能性があります。

If AI eats the majority of the attention pie channels like ours will become unfeasible or forced to downsize or use AI themselves to be able to compete.

AIが注意のパイの大部分を食い荒らせば、私たちのチャンネルのようなものは実現不可能になるか、縮小を余儀なくされるか、競争するためにAI自身を使わざるを得なくなるでしょう。