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Los feeds de TikTok muestran tres veces más basura de IA que YouTube

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Electronics, Mobile Phone, Phone
DTES

Si alguna vez has sentido que tu feed de TikTok es mayormente contenido falso, no te lo estás imaginando. Un nuevo informe de Kapwing reveló que el 59% de los vídeos que se muestran en una cuenta de TikTok nueva son basura de IA. Eso es aproximadamente tres veces la tasa que encontró Kapwing cuando hizo la misma prueba en YouTube.

¿Qué tan grave es el problema de la IA slop en TikTok comparado con YouTube?

Kapwing creó una cuenta nueva en ambas plataformas y comprobó manualmente los primeros 500 vídeos que se servían en cada una. En TikTok, 294 de esos vídeos fueron generados por IA. En YouTube, solo 104 de los primeros 500 Shorts calificaban como porquería, lo que sitúa la tasa de esa plataforma en un 21%.

La magnitud del problema es asombrosa si se tiene en cuenta que TikTok ya había etiquetado 1.300 millones de vídeos como generados por IA en noviembre. Kapwing también revisó manualmente más de 10.000 vídeos de TikTok en 20 categorías de contenido diferentes para obtener una visión más completa de dónde suele agruparse el spur.

En qué categorías de TikTok están saturadas de basura de IA

El contenido infantil encabezó todas las categorías, con el 57% de los 2.000 vídeos generados por IA. La peor etiqueta individual fue #cartoonkids, donde 97 de 100 vídeos destacados eran artificiales.

Ciencia y Educación, Salud e Historia siguieron de cerca, cada una alcanzando entre un 33% y un 35% de residuos de IA. Estas son categorías donde la animación y la narración en off tienden a sustituir a la demostración real.

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Por otro lado, Moda, Música y Fitness estuvieron casi intactos, cada uno por debajo del 2%, probablemente porque esos formatos dependen mucho de la presencia real frente a la cámara.

Aunque TikTok ha lanzado herramientas para que los usuarios reduzcan contenido de IA en sus feeds, este estudio sugiere que lo que aparece por defecto sigue inclinándose fuertemente hacia la IA. Por ahora, la carga de filtrar la basura del fondo recae en gran medida sobre el espectador.

Diego Bastarrica
Diego Bastarrica es Senior Editor y Head of Content en Digital Trends en Español, donde lidera la estrategia editorial, SEO…
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Lo que debió ser un proceso con supervisión humana se convirtió en una cadena de fallos automáticos. El diseño original del sistema contempla que, al detectar una coincidencia sospechosa mediante hash (una especie de "huella digital" de la imagen), la plataforma pause las subidas y envíe el caso a revisión del equipo de Confianza y Seguridad. Sin embargo, dos bugs consecutivos hicieron que las cuentas fueran baneadas de forma permanente sin pasar por esa instancia de verificación. Incluso después de que algunos moderadores humanos revisaran y absolvieran a los usuarios, las suspensiones permanecieron activas por un segundo error en el flujo de trabajo.

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