AI Slop und Personal Branding: Das Problem ist nicht die KI

AI Slop meint große Mengen maschinell erzeugter Inhalte, die sauber formuliert und gut gestaltet sind, aber keine geprüfte, eigene Aussage enthalten. Beim Personal Branding liegt die Lücke deshalb selten bei der KI. Wenn du nicht entschieden hast, wofür du stehst, bekommst du auch mit dem besten Prompt austauschbare Sätze.

Noch nie war es so einfach, Wissen zu teilen und Ideen sichtbar zu machen. Wir finden das gut und arbeiten selbst täglich mit KI. Nur fragen wir uns bei manchen Beiträgen inzwischen, ob überhaupt noch jemand selbst mitgedacht hat.

Was AI Slop ist, und was nicht

AI Slop ist kein Urteil über ein Werkzeug, sondern über ein Ergebnis. Merriam-Webster hat „slop“ 2025 zum Wort des Jahres gewählt und versteht darunter digitale Inhalte von geringer Qualität, die meist in großer Menge mit künstlicher Intelligenz erzeugt werden. Das australische Macquarie Dictionary kürte „AI slop“ und beschreibt damit Inhalte, die oft Fehler enthalten und von niemandem angefragt wurden. Die American Dialect Society wählte „slop“ im Januar 2026 ebenfalls zum Wort des Jahres 2025.

Der Programmierer Simon Willison hat den Begriff ab Mai 2024 über seinen Blog populär gemacht. Er griff dort einen Vergleich auf, den der Nutzer @deepfates formuliert hatte: „slop“ solle für unerwünschte KI-Inhalte dasselbe leisten wie „spam“ für unerwünschte Mails. Willison stellte später selbst klar, dass er das Wort nicht erfunden, sondern nur mit verbreitet hat.

Eine wissenschaftliche Definition fehlt bis heute. Kommers und Kolleg:innen arbeiten 2026 in ihrem Aufsatz „Why Slop Matters“ deshalb mit drei typischen Merkmalen. Sie nennen oberflächliche Kompetenz, Massenproduzierbarkeit und asymmetrischen Aufwand. Das letzte Merkmal meint, dass ein solcher Text mit KI ungleich weniger Mühe kostet als dieselbe Arbeit ohne KI. Uns beschäftigt daran vor allem die Folge für die Lesenden. Wer Inhalte in Minuten erzeugt, verlagert die Arbeit des Prüfens nach außen.

Nicht gemeint ist dagegen KI als Schreibwerkzeug, eine maschinelle Übersetzung, ein KI-Bild als Illustration oder ein Text, den du mit einem Modell strukturiert und anschließend selbst verantwortet hast. Slop entsteht dort, wo das eigene Denken ausgelassen wird.

Slop entsteht aus einer Entscheidung, die niemand getroffen hat

Mit ein paar guten Prompts lässt sich heute eine vermeintlich professionelle Personenmarke zusammenbauen. Ein bisschen Positionierung hier, eine inspirierende Founder-Story dort, und die obligatorische Thought-Leadership-Strategie darf natürlich auch nicht fehlen. Fertig ist die Personal Brand. Oder eben auch nicht.

In unserer Arbeit mit Gründer:innen und Führungskräften sehen wir, dass Slop fast nie aus einem schlechten Prompt kommt. Er kommt aus einer Frage, die nie entschieden wurde. Für wen mache ich welchen Unterschied, und was behaupte ich, dem jemand begründet widersprechen könnte? Ohne Antwort darauf liefert ein Modell eine saubere Zusammenfassung des Branchendurchschnitts. Garbage in, garbage out. Nur dass der Garbage inzwischen verdammt gut aussieht.

Dagegen hilft keine Content-Regel, sondern eine Entscheidung. Wie du sie in einen Satz bringst, steht in unserem Leitfaden Value Proposition formulieren, samt Generator für die Rohfassung. Daran hängt auch die Grenze zwischen Werkzeug und Slop. Sie verläuft nicht danach, wer getippt hat, sondern danach, woher der Inhalt kommt. Dieselbe Trennung beschreiben wir für den Fall, dass ein Mensch mitschreibt, im Beitrag zu LinkedIn Ghostwriting.

Woran du AI Slop in einem einzelnen Beitrag erkennst

Die verlässlichsten Hinweise sind inhaltlich, nicht stilistisch. Du suchst nach dem, was fehlt, und nicht nach Wörtern, die ein Modell gern benutzt.

• Keine Eigennamen, keine Orte, keine Datumsangaben. Alles passiert im Allgemeinen.
• Keine Zahl mit Quelle, oder Zahlen ohne Institution und Jahr.
• Kein Preis, kein Aufwand, keine Dauer. Empfehlungen ohne Kosten sind billig zu haben.
• Kein eingestandener Irrtum. Niemand hat sich verrechnet.
• Beispiele, die auf jede Branche passen. Ein Beispiel, das überall funktioniert, erklärt nirgends etwas.
• Immer derselbe Rhythmus. Drei parallele Begriffe pro Satz, ein Merksatz am Ende jedes Absatzes, vor jeder Antwort eine rhetorische Frage.
• Eine Pointe, die nichts kostet, weil ihr niemand widersprechen würde.

Diesen Artikel darfst du an derselben Liste messen. Unbequem, aber genau so ist sie gemeint. Noch mehr verrät die Argumentation. Slop beantwortet meist die leichteste Frage und nicht die, die gestellt wurde. Es fehlt die Bedingung, unter der die Empfehlung falsch wäre, und ein Adressat, der etwas verlieren kann.

Warum eine gute Form nichts mehr beweist

Jahrzehntelang war sauberes Deutsch ein brauchbares Qualitätssignal. Nicht weil gute Sprache klug macht, sondern weil sie Arbeit gekostet hat. Wer einen Gedanken dreimal gekürzt hatte, hatte meistens auch über ihn nachgedacht. Diese Kopplung ist weg.

Form und Substanz waren nie dasselbe. Aber sie hingen zusammen, weil beides Arbeit gekostet hat. Die Form kostet jetzt fast nichts mehr. Damit beweist sie auch nichts mehr.

Wie viel davon unterwegs ist, lässt sich nur schätzen. Der Analyse-Anbieter Graphite zog englischsprachige Artikelseiten aus dem Web-Archiv Common Crawl und klassifizierte sie mit einem KI-Detektor. Unter den im Mai 2025 veröffentlichten Artikeln ordnete Graphite 51,7 Prozent als überwiegend KI-generiert ein, unter denen vom Januar 2020 waren es 2,2 Prozent. Eine Folgeuntersuchung mit größerer Stichprobe und drei unabhängigen Detektoren ergab 2026 einen seit Anfang 2025 stabilen Anteil um 50 Prozent.

Das misst allerdings nur englischsprachige Artikelseiten und nicht „das Internet“, und es misst die Herkunft und nicht die Qualität. Ein mit KI geschriebener Artikel ist nicht automatisch Slop. Bemerkenswerter ist ohnehin die zweite Zahl, denn der Anteil wächst nicht weiter.

Was AI Slop mit deiner Sichtbarkeit bei Google macht

Google bestraft keine KI-Texte. Diese Position vertritt das Unternehmen seit Februar 2023 unverändert: Bewertet wird die Qualität, nicht die Entstehungsweise. In den Richtlinien für Suchqualitäts-Bewerter:innen vom 11. September 2025 steht ausdrücklich, dass der Einsatz generativer KI allein nichts über Aufwand und Seitenqualität aussagt.

Die niedrigste Bewertung schreiben dieselben Richtlinien aber vor, wenn fast der gesamte Hauptinhalt kopiert, umformuliert oder KI-generiert ist. Die Bedingung dafür ist wenig bis kein Aufwand, wenig bis keine Originalität und wenig bis kein Zusatznutzen für die Besucher:innen. Dazu führt Google unter „scaled content abuse“ eine eigene Spam-Kategorie für Seiten, die vor allem Rankings manipulieren sollen, statt Menschen zu helfen, unabhängig davon, wie sie entstanden sind. Das ist ein strengerer Maßstab als jedes Verbot, weil er sich nicht durch die Wahl des Werkzeugs erfüllen lässt.

Graphite hat in einem zweiten, getrennten Datensatz nachgesehen, was in der Suche rankt. Von den Artikeln auf den ersten zwei Ergebnisseiten der Google-Suche im Juni 2025 ordnete derselbe Detektor 86 Prozent als von Menschen geschrieben ein und 14 Prozent als KI-generiert. Auf Position 1 lag der KI-Anteil bei 7 Prozent, bei den zitierten Quellen von ChatGPT mit Websuche und von Perplexity bei jeweils 18 Prozent.

Graphite betont selbst, dass Rankings von vielen verborgenen Faktoren abhängen und sich der Effekt eines einzelnen kaum isolieren lässt. Traffic hat die Untersuchung nicht erhoben, und Inhalte, die mit KI entstanden und danach stark redigiert wurden, hat sie ausdrücklich nicht geprüft. Als Kausalbeweis taugt das nicht. Rund die Hälfte der neuen Artikel ist KI-generiert, aber nur ein Siebtel der rankenden. Ausgeschlossen sind KI-Inhalte dort nicht. Was dich zitierfähig macht, steht im Beitrag In KI-Suchen gefunden werden.

Der teurere Schaden: niemand merkt sich dich

Der häufigste Einwand lautet, ein glatter Beitrag sei immerhin besser als keiner. Das halten wir für falsch, und zwar nicht wegen der Reichweite. Dazu gibt es inzwischen sogar eine Zahl von der Plattform selbst. Hari Srinivasan, Chief Product Officer für das LinkedIn-Ökosystem, schrieb am 20. August 2026, Inhalte, die LinkedIn als AI Slop einordnet, erhielten rund 40 Prozent weniger Aufrufe als wenige Wochen zuvor. Den Rückgang führt das Unternehmen auf seine neuen Klassifizierer zurück, nicht auf die Meldungen der Mitglieder. Gemeint sind nur die bereits so eingeordneten Beiträge, nicht KI-Inhalte allgemein. Der für dich teurere Schaden sitzt ohnehin woanders, nämlich bei der Zuordnung. Wenn jeder deiner Beiträge auch von jemand anderem stammen könnte, entsteht keine Verbindung zwischen Thema und Name. Dein Netzwerk lernt dich nicht. Es lernt, dich zu überspringen.

Eine Personenmarke, die nichts Eigenes behauptet, ist nicht neutral. Sie ist nur nicht zu merken.

Forschende von BetterUp Labs und dem Stanford Social Media Lab haben am 22. September 2025 im Harvard Business Review den Begriff „workslop“ eingeführt. Gemeint sind KI-erzeugte Arbeitsergebnisse, die nach guter Arbeit aussehen, der Aufgabe aber nicht weiterhelfen. In ihrer Befragung von 1.150 US-Vollzeitbeschäftigten hatten 40 Prozent im Monat vor der Erhebung solche Zulieferungen bekommen. 53 Prozent waren genervt, 42 Prozent hielten die absendende Person danach für weniger vertrauenswürdig.

Gemessen wurde das im Arbeitskontext, zwischen Kolleg:innen, nicht auf LinkedIn. Wir halten den Mechanismus trotzdem für denselben: Der Preis für polierte Inhalte ohne Substanz ist weniger Zutrauen in die Person dahinter. Woran das hängt, zeigt eine Untersuchung an rund einer Million TikTok-Beiträgen. Carney, Riveros und Tully von der Marshall School of Business der University of Southern California haben sie 2026 in der Stanford Social Innovation Review dargestellt. Ein KI-Label senkte dort das Engagement und die Bereitschaft, künftig Inhalte dieser Person zu sehen. Ausschlaggebend war der unterstellte geringere Aufwand und nicht die Qualität, die war mit und ohne KI vergleichbar. Gemessen wurde TikTok und nicht LinkedIn, gekennzeichnete und nicht erkannte Inhalte. Der Mechanismus erklärt trotzdem, warum Slop nicht langweilt. Er wertet ab.

Dazu kommt ein Umfeld, in dem Zutrauen knapp wird. In einer Befragung von Bitkom Research unter Internetnutzenden in Deutschland sagten Anfang 2026 61 Prozent, sie finden es befremdlich, wenn jemand anderes mit Hilfe von KI mit ihnen kommuniziert. Die Befragung hatte ihren Schwerpunkt bei persönlichen Beziehungen, auf berufliche Kommunikation lässt sie sich nicht übertragen. Der Digital News Report 2026 des Reuters Institute an der University of Oxford misst zugleich mit 37 Prozent das niedrigste Vertrauen in Nachrichten seit Beginn der Erhebung. Wer in diesem Klima fehlerfreie Inhalte ohne Beleg veröffentlicht, konkurriert nicht um Aufmerksamkeit, sondern um einen Restbestand an Zutrauen.

Der KI-Verdacht trifft auch deine selbst geschriebenen Texte

Hand aufs Herz. Wie oft liest du einen Beitrag und denkst, das hat doch wieder ChatGPT geschrieben? Dieser Reflex ist das unterschätzte Risiko, weil er nicht unterscheidet. Er trifft jede fehlerfreie Oberfläche, auch deine.

Dass dieser Reflex oft richtig liegt, haben Russell, Karpinska und Iyyer 2025 für die ACL gezeigt. Fünf Personen, die Sprachmodelle regelmäßig selbst zum Schreiben nutzen, lagen per Mehrheitsentscheidung bei 299 von 300 englischen Sachtexten korrekt. Das galt auch für umformulierte Fassungen und war besser als die meisten Detektoren, allerdings nur bei fünf Expert:innen und englischen Texten.

Die andere Hälfte des Bitkom-Befunds relativiert das: 40 Prozent meinen zu erkennen, wenn eine Antwort mit KI formuliert wurde, 38 Prozent sagen, sie könnten es nicht. Belegt ist damit nur, wie Menschen sich selbst einschätzen, und nicht, wie gut sie tatsächlich treffen. Die Russell-Studie zeigt allerdings eine hohe Treffsicherheit bei Menschen, die Sprachmodelle selbst regelmäßig zum Schreiben nutzen. Genau diese Gruppe sitzt in deiner B2B-Zielgruppe.

Seit dem 30. Juli 2026 können LinkedIn-Mitglieder einen Beitrag im Drei-Punkte-Menü mit „Seems like AI slop“ markieren. Der Beitrag verschwindet dann aus dem eigenen Feed, und die Rückmeldung fließt in die Klassifizierungs- und Ranking-Systeme ein. Die Reichweite eines einzelnen Beitrags sinkt nach Angaben von LinkedIn erst, wenn ihn viele Mitglieder gleichlautend melden. In den ersten zwei Wochen nutzten mehr als eine Million Mitglieder die Funktion, Stand 20. August 2026. Eine Gesamtzahl zum KI-Anteil veröffentlicht LinkedIn nicht. Der Detektor-Anbieter Originality.ai prüfte im Juli 2026 5.000 öffentliche Beiträge mit mindestens 100 Wörtern. Rund 81 Prozent davon ordnete er als wahrscheinlich KI-beteiligt ein. Eine Untersuchung des Anbieters Pangram kam im selben Jahr auf etwa 41 Prozent bei langen und 30 Prozent bei kürzeren Beiträgen. Die Spannweite zwischen zwei Detektoren ist der eigentliche Befund. Beides sind Schätzungen aus Stichproben, keine Nachweise, und keiner davon ist dein Feed.

Eine fehlerfreie Oberfläche ist damit zum Risikosignal geworden, also baue Belege dagegen ein: ein Datum, einen Ort, einen Namen, eine Zahl mit Quelle, einen eingestandenen Fehler. Ein Nebenbefund derselben US-Untersuchung passt dazu. Ein Hinweis, der konkret erkennbar macht, wie viel eigene Arbeit in einem Beitrag steckt, schwächte den negativen Effekt ab. Ganz verschwunden ist er nicht. Ob du kennzeichnen musst, ist eine andere Frage als die nach der Qualität. Die Pflichten aus Artikel 50 der EU-KI-Verordnung treffen nur bestimmte Fälle, nachzulesen in unserem Leitfaden zur KI-Kennzeichnungspflicht.

Erfahrung, Überzeugung und Kompetenz lassen sich nicht prompten

Wir können fast alles automatisieren, was mit der Produktion von Inhalten zu tun hat. Wir können nicht auf Knopfdruck die Erfahrungen, Überzeugungen und Kompetenzen erzeugen, die eine starke Personenmarke ausmachen. Erfahrung kommt aus Entscheidungen mit Konsequenzen. Überzeugung wächst aus Irrtum, also daraus, dass du einmal etwas anderes geglaubt hast. Kompetenz braucht Wiederholung über Zeit. Ein Modell kann die Formulierung einer Überzeugung erzeugen, nicht die Überzeugung selbst.

Eine Personenmarke lässt sich deshalb beschleunigen, aber nicht abkürzen. In unserer Arbeit sehen wir Wiedererkennung erst entstehen, wenn über längere Zeit dieselbe Aussage mit eigenen Belegen wiederholt wird, und nicht nach wenigen Beiträgen. Am Ende wollen Menschen Menschen folgen, die etwas zu sagen haben, und nicht der perfekt formulierten KI-Fassung einer Person, die selbst noch nicht weiß, wofür sie steht. Dass diese Verschiebung von der Behauptung zur Beweisbarkeit die nächsten Jahre prägt und nicht nur das Slop-Thema, haben wir in den Personal Branding Trends 2027 zusammengetragen.

Der Slop-Test: zehn Fragen vor dem Veröffentlichen

Der Test prüft einen einzelnen Beitrag, keine Marke. Nimm den Text, den du als nächstes posten willst.

1. Könnte eine andere Person aus deiner Branche den Beitrag unter eigenem Namen posten, ohne ein Wort zu ändern?
2. Steht im Text mindestens ein konkretes Ereignis mit Zeitpunkt?
3. Kommt eine Zahl vor, und steht die Quelle mit Institution und Jahr dabei?
4. Gibt es einen Satz, dem eine fachkundige Person begründet widersprechen könnte?
5. Steht irgendwo, was die Sache gekostet hat, an Geld, Zeit oder Nerven?
6. Gibst du an einer Stelle zu, dass du etwas anders eingeschätzt hattest?
7. Funktioniert dein Beispiel nur in deiner Branche, oder passt es überall?
8. Steht im Text eine Bedingung, unter der dein Rat nicht gilt?
9. Beantwortet der Text die Frage, die deine Zielgruppe wirklich stellt?
10. Würdest du den Beitrag im Gespräch so sagen, mit denselben Worten?

Frage eins ist die wichtigste, alle anderen sind Hilfsmittel dazu. Lautet die Antwort darauf ja, geht der Text nicht raus. Fällt dir bei mehreren Beiträgen dasselbe Nein auf, liegt es selten am Schreiben. Dann fehlt die Entscheidung darüber, für wen du welchen Unterschied machst, und die holt kein Prompt nach. Ob das bei dir so ist, zeigt der Personal Brand Check. Der Slop-Test prüft den Text, der Check die Marke dahinter.

So nutzen wir KI selbst, und wo wir aufhören

Wir schreiben mit KI, und das sagen wir ohne Umschweife. Unsere Grenze liegt bei der Frage, wer den Inhalt verantwortet. Diese Aufgaben geben wir ab:

• aus einem wirren Sprachmemo eine Struktur machen
• kürzen, bis nur noch die Aussage übrig ist
• die schwächste Stelle im eigenen Argument suchen lassen
• Gegenargumente zur eigenen These erzeugen
• Fragen sammeln, die die Zielgruppe stellen könnte
• Varianten für die erste Zeile im Feed durchspielen, von denen wir eine auswählen

Was wir nicht abgeben: die Entscheidung, wofür wir stehen, die Auswahl der Quellen und jede Zahl, die im Text landet. Für diesen Artikel haben wir KI zum Strukturieren, Kürzen und Widersprechen genutzt. Jede Zahl steht mit Institution und Jahr im Quellenblock, einige davon liegen uns nur über die Berichterstattung vor. Die Beobachtungen stammen aus unserer Arbeit.

Wenn du im Team arbeitest, leg zusätzlich fest, wer inhaltlich prüft und was als Prüfung zählt. Drei Regeln haben sich bewährt. Keine identischen Texte für mehrere Personen. Jede Zahl mit Quelle. Und in jedem Text eine Passage, in der die sichtbare Person von einem eigenen Projekt erzählt, mit Zeitpunkt. Niemand soll sich dabei für den Einsatz von KI rechtfertigen. Geprüft wird, ob jemand gedacht hat. Wer die Prüfung nur auf Rechtschreibung und Tonalität anlegt, bekommt sauberen Slop.

Was du damit morgen anfängst

Fang mit dem Rohmaterial an, nicht mit dem Schreiben. Leg eine Datei mit fünf Spalten an und füll sie direkt nach jedem Termin aus, nicht erst, wenn du einen Beitrag schreiben willst:

1. Datum und Anlass, also Kundentermin, Pitch, internes Meeting oder Absage.
2. Die Entscheidung, zusammen mit der Alternative, die auf dem Tisch lag.
3. Die Begründung, also welches Argument am Ende gezogen hat.
4. Die Folge in Geld, Zeit oder Nerven.
5. Der Nachsatz: Was würdest du heute anders machen?

Ein paar Minuten nach jedem größeren Termin reichen, dazu eine kurze Durchsicht am Ende der Woche. Ehrlich gesagt ist das der unbeliebteste Teil, weil er Disziplin verlangt und nichts sofort sichtbar macht. Dafür ist er der einzige, der sich nicht abkürzen lässt. Bis es zur Routine wird, braucht es ein paar Wochen.

Schreib deinen nächsten Beitrag dann in dieser Reihenfolge: Log-Eintrag auswählen, Aussage in einem Satz festhalten, Argument notieren, und erst danach ein Modell um Struktur bitten. Vor dem Posten läuft der Slop-Test, besonders Frage eins. Merkst du dabei, dass die Lücke nicht im Text sitzt, sondern in der Position dahinter, sprich mit uns darüber. Schreib uns unverbindlich für ein Erstgespräch, dann sortieren wir mit dir, wofür du stehst und welcher Teil davon in die Öffentlichkeit gehört.

Quellen

• American Dialect Society: 2025 Word of the Year Is „Slop“. Pressemitteilung, 2026.
• Bitkom Research für Bitkom e. V.: KI kommt in der Liebe an. Befragung von Internetnutzenden in Deutschland, 2026.
• Carney, Stephan, Ignacio Riveros und Stephanie M. Tully (Marshall School of Business, University of Southern California): Made With AI. Consumer Engagement with Social Media Containing AI Disclosures. Journal of Consumer Research, Advance Article vom 7. Mai 2026, dargestellt in der Stanford Social Innovation Review, 2026.
• Google Search Central: Google Search's guidance about AI-generated content. 2023.
• Google Search Central: Spam-Richtlinien für die Google Websuche, Abschnitt „Scaled content abuse“, eingeführt 2024, Stand 2026.
• Google: Search Quality Rater Guidelines (General Guidelines), Fassung vom 11. September 2025, Abschnitt 4.6.6.
• Graphite (Five Percent Research): More Articles Are Now Created by AI Than Humans. 2025.
• Graphite (Five Percent Research): How Does AI-Generated Content Perform in Search and Answer Engines? 2025.
• Graphite (Five Percent Research): AI Now Writes as Many Online Articles as Humans. 2026.
• Kommers, Cody, Eamon Duede, Julia Gordon, Ari Holtzman, Tess McNulty, Spencer Stewart, Lindsay Thomas, Richard Jean So und Hoyt Long: Why Slop Matters. ACM AI Letters, Band 1, Heft 1, 26. März 2026.
• LinkedIn: Angaben von Hari Srinivasan, Chief Product Officer für das LinkedIn-Ökosystem, zur Funktion „Seems like AI slop“, 30. Juli und 20. August 2026, dazu Berichterstattung in TechCrunch, Engadget und Fortune, 2026.
• Macquarie Dictionary: Word of the Year 2025 („AI slop“). 2025.
• Merriam-Webster: Word of the Year 2025 („slop“). 2025.
• Niederhoffer, Kate, Gabriella Rosen Kellerman, Angela Lee, Alex Liebscher, Kristina Rapuano und Jeffrey T. Hancock (BetterUp Labs und Stanford Social Media Lab): AI-Generated „Workslop“ Is Destroying Productivity. Harvard Business Review, 22. September 2025.
• Originality.ai: LinkedIn AI Content Study. 2026, Berichterstattung dazu in 404 Media, 2026.
• Pangram: Untersuchung zum Anteil KI-generierter Beiträge auf fünf Social-Media-Plattformen, 2026.
• Reuters Institute for the Study of Journalism, University of Oxford: Digital News Report 2026. 2026.
• Russell, Karpinska und Iyyer: People Who Frequently Use ChatGPT for Writing Tasks Are Accurate and Robust Detectors of AI-Generated Text. Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, 2025.
• Verordnung (EU) 2024/1689 (KI-Verordnung), Artikel 50. 2024.
• Willison, Simon: Slop is the new name for unwanted AI-generated content. Blogbeitrag, 8. Mai 2024.

Stand der Angaben: 18. Oktober 2026.