Egy lelőtt F-35-ösről készült mesterséges intelligencia által generált kép, amelyet az iráni Tasnim hírügynökség tett közzé a közösségi médiában 2025. június 14-én. Forrás: X.com

Intenzifikáció 2025. szeptember

Egy lezuhant amerikai F-35-ös vadászgép képe – a szárnyak megsemmisültek, az utóégető (afterburner) még világít – kezd népszerűvé válni¹.  Emberek milliói néznek meg egy videót Tel-Aviv-ról, amely füstölgő romokban hever egy iráni támadás után. Az amerikai teheráni bombázásról szóló felvételek egy még nem történt csapásról szóló híreket váltanak ki. Közelebbről nézve furcsa képhibákat és műtermékeket láthat. Az F-35 alatti fű hátborzongatóan zöld és érintetlen. A dolgok kissé eltérnek egymástól. Mindezek a képek mesterséges intelligencia által generáltak, első pillantásra realisztikusak, és széles körben megosztják őket a közösségi médiában és azon túl. Ez a mesterséges intelligencia által generált slopaganda – moslékpropaganda - korszaka.

A politikai vezetők központi szerepet játszanak a szenny terjedésében. Ali Khamenei ajatollah, az iraki legfőbb vezető hivatalos X-fiókjában egy mesterséges intelligencia által készített képet láthatunk, amelyen rakéták indítása látható a Korán versei alatt, és amelyet több mint hatmilliószor tekintettek meg.² Trump elnök gyakran tesz közzé generált képeket saját magáról rocksztárként, királyként és egy arany szoborként a gázai üdülőhelyének központjában.³ Egy bizonyos értelemben ezek a képek 'klasszikus mosléknak' számítanak: hiper-fotorealisták, játékmotoros megvilágításúak, és geometriailag lehetetlen perspektívájúak. Ez egy újrahasznosított MI-trágya, amely stock fotókból, reklámokból, Reddit-ről és Pinterest-ről készült. Csak vizet kell hozzáadni.

Jean Baudrillard egyszer azt mondta, hogy a szimuláció az első, és végül felváltja a valóságot.⁴ Ez aligha tűnik ellentmondásosnak. A mesterséges intelligencia alapú szenny tele van revizionista valóságokkal, és már a valódi bombák leesése előtt felhívja magára a tömegek figyelmét. De egy másik értelemben a mesterséges intelligencia alapú szenny nem az események sorrendjére összpontosít, sőt, még csak nem is hasonlít a valóságra. A szenny nem maga a terület: csak szintetikus trutyiba fojtja azt. Elárasztja a zónát mesterséges intelligencia alapú szarsággal.

A mesterséges intelligencia által létrehozott szemét esztétikuma több, mint egy technikai alkotás vagy kulturális kuriózum. A számítógépes kapitalizmus fogyasztókkal szembeni terméke – amelyet az emberi kultúra állandó adattárházzá alakításával hoznak létre. Minden különös kép, szintetikus influenszer és mesterséges intelligencia által generált cikk egy sokkal szélesebb körű átalakulás része. A szemét hulladék, de üzemanyag is.

A slop (moslék, gagyiszar) egy másfajta Krebs-ciklus terméke.⁵ Akkor kezdődik, amikor a mesterséges intelligencia modelljeit úgy képezik ki, hogy milliárdnyi képet, videót és szöveget falnak fel az internetről, billiónyi paraméterrel rendelkező neurális hálózatokat használva, amelyek megtanulják azonosítani az adatokban lévő mintákat, kapcsolatokat és struktúrákat. Mindezek feldolgozása elképesztő mennyiségű energiát igényel. A szintetikus kimenetek ezután kiválasztódnak, majd gyorsan elterjednek az interneten. Ezután ismét beépülnek, és a ciklus folytatódik.

Ez az ipari média hosszú evolúciójának legújabb fejleménye, amelyet teoretikusok és művészek évtizedek óta felismernek. Gondolhatunk Vilém Flusser „technikai képeire” az 1980-as években, vagy Harun Farocki „működési képeire” a 2000-es évek elején.⁶ Most pedig „metabolikus képeink” vannak,⁷ amelyek milliárdnyi más kép felhasználásával jönnek létre, amelyeket aztán MI-modellek bontanak le és abszorbeálnak egy hatalmas infrastruktúra segítségével, amely energiát és vizet nyel el, valamint kiválasztja a közeget, a légköri szenet és más szennyező anyagokat. Ha figyelembe vesszük a generatív MI összes formáját, beleértve a szöveget, a képeket, a kódot és a videót, akkor alapvetően metabolikusmédia. Égési üteme csillagászati ​​és folyamatosan növekszik, és most már közvetlenül versenyez az emberekkel az olyan alapvető erőforrásokért, mint a föld, az energia, az ásványi anyagok és az édesvíz.

I. A szakadék

Karl Marx egyszer a kapitalizmusban a vidéki életről a városi életre való áttérést egy megzavart anyagcsere-folyamatként írta le.⁸ Az azelőtti társadalmakban a hulladék könnyen visszakerült a termelésbe – az emberi és állati ürülék a kis gazdaságokból trágyaként visszakerült a földbe, fenntartva a talaj termékenységét és a mezőgazdaságot. Az ipari modernitás azonban megtörte ezt a ciklust. Ahogy az emberek tömegei vándoroltak a városokba, az egykor a földeket tápláló emberi hulladék városi szennyezésként kezdett felhalmozódni. 

Az emberek ürüléket kidobálták az utcára, megfosztva a vidéki talajokat az alapvető tápanyagoktól. A talajok kimerültek, ami miatt műtrágyákat kellett bevezetni, ami súlyosbította a környezetkárosodás ördögi körét. John Bellamy Foster később „anyagcsere-hasadéknak” nevezte ezt a jelenséget: az ökológiai és anyagcsere-folyamatok rendszerszintű megzavarásának a kapitalista termelés által.⁹Az olyan szociológusok, mint Jason W. Moore, ezeket a metabolikus repedéseket a kapitalizmus tizenhatodik századi gyökereiig vezetik vissza. Ahogy az ipari fejlődés egyes fázisai átalakítják a bolygót, ezek a repedések új formákban törnek felszínre.¹⁰

A hatalmas, adathalmazt generatív mesterséges intelligencia felé fordulás egy új és drámai anyagcsere-szakadékot idéz elő. Hatással van a környezetre, a munkavégzés mintáira, az ellátási láncokra, a kultúrára és magára a vizualitásra is. Az információs ökoszisztémákat pedig a szar özönével, végtelen digitális törmelékkel tölti meg, amelyet soha nem mosnak ki megfelelően. Ehelyett visszatáplálják a rendszerbe nyersanyagként a következő generációs MI-modellekhez. Ez az AI anyagforgalmának alapvető köre: fogyasztási és kiválasztási minták, ahol az AI generálta képeknek anyagi hatásuk van — és hatással vannak a mi anyagainkra is.

A generatív felületek, mint például a ChatGPT, a Claude és a Gemini széles körű használata mára kiszorítja a webalapú információforrásokat. Minek fáradni egy hírportál vagy a Wikipédia felkeresésével, ha Claude összefoglalja helyetted? Ez elterelte a felhasználókat a korábbi webről a mesterséges intelligencia által közvetített információs platformok felé. A különböző weboldalak listái közötti választás fáradságosságát felváltja az a kényelem, hogy egyetlen, szintetizált választ kapunk. 

Ez a változás kannibalizálja azokat a piacokat, amelyek fenntartják az online tartalomgyártást. Az emberi tartalomkészítők csökkenő olvasóval, csökkenő elköteleződéssel és eltűnő hirdetési bevételekkel szembesülnek. Ez egy újabb anyagcsere-szakadék, amely elvágja a kapcsolatokat a keresőcégek, például a Google, a hirdetők és a tágabb tartalomgazdaság között. Helyette a mocsár hulláma fog emelkedni. Az álhírek, a pszichiátriai képek és a dühkitöréseket kiváltó szintetikus influenszerek átkozott területei megsokszorozódnak, és el fogják foglalni azokat a fizetett szponzorációkat, amelyek egykor az emberekhez tartoztak.

Mindez az AI-cégeknek is problémát okoz. Több tanulmány szerint az AI-rendszerek elfajulnak, ha túl sok saját termékükkel etetik őket – ezt hívják a kutatók MAD-nak (Model Autophagy Disease), modell autofágia betegség-nek nevezik.¹¹ Más szóval, a mesterséges intelligencia megeszi magát, majd fokozatosan értelmetlenné és zajjá omlik össze. Először lassan, majd egyszerre történik. A kutatók a kergemarhakórhoz hasonlítják.

Az iparág megoldásokat keres: jobb minőségű szintetikus adatokat fejleszt a digitális takarmányozási műveleteihez, és alulfizetett emberi munkásoktól származó tartalommal egészíti ki a képzési adatkészleteket. Az emberek számára egy új, hulladékgazdálkodási gazdaság születik. Infrastrukturális szempontból az egész ciklus azzal fenyeget, hogy túllépi azt, amit az elektromos hálózatok, a bányák és a talajvíz elbír.

II. Lenyelés, emésztés és kiválasztás

Van egy Apple reklám iPad-ekről, ami akaratlanul is tökéletes metaforaként szolgál a mesterséges intelligencia által bevitt tartalom befogadására.  Egy hatalmas hidraulikus prés lassan porrá zúz hangszereket, videojátékokat, könyveket, festékesdobozokat, írógépet, fényképezőgépet. Minden tárgy a könyörtelen nyomás alatt összeomlik. A reklám a folyamat teljes elkerülhetetlenségét mutatja be: egyetlen hangszer vagy műalkotás sem bírja el a súlyt. Évszázadok kultúrája és kreativitása zúzódik finom pasztává a mesterséges intelligencia betanításához. Ez a mesterséges intelligencia szája működés közben: képek, szavak, videók tömeges begyűjtése, mindezt a neurális hálózatok látens terébe tömörítve. Minden, amit létrehoztunk, vagy létrefogunkhozni, digitalizálás után anyaggá válik a betanított anyagok számára.

A generatív MI-rendszerek betanításához szükséges adatmennyiség gyorsan közelíti a nyílt weben létező adatok határaihoz. Egyes kutatók szerint ez 2026-ra bekövetkezik.¹³Musk azt állítja, hogy már elértük az „adatcsúcsot”. A MI-iparág őrzi a pontos részleteket, de a jelentések szerint a korábbi GPT-3 modelleket több mint 45 terabájt tömörített internetes tartalommal képezték ki, ami legalább 3,2 billió szó, amelyeket weboldalakról, könyvekből, cikkekből és közösségi média bejegyzésekből gyűjtöttek össze, és amelyeket több millió emberi szerző készített. A legújabb nyilvános adatkészletek, mint például a Public Domain 12M, több mint 12,4 milliárd képet tartalmaznak szöveges feliratokkal.¹⁵Az MI-cégek ma már teljes közösségi média platformokat vásárolnak fel, és exkluzív megállapodásokat kötnek könyvtárakkal és tudományos folyóirat-kiadókkal, de ez talán nem lesz elég a MI-modellek növekvő étvágyának kielégítésére.

Mindezen média feldolgozása egy iparosodott ország energiáját igényli. A generatív mesterséges intelligenciához szükséges villamosenergia-mennyiség becslését ma már rutinszerűen nemzetállamok mértékegységében fejezik ki. A Nemzetközi Energiaügynökség szerint 2030-ra a mesterséges intelligencia annyi villamos energiát fog fogyasztani, mint ma Japán.¹⁶ Bloomberg előrejelzése szerint ugyanerre az időpontra a mesterséges intelligenciának annyi energiára lesz szüksége, mint Indiának.¹⁷A mesterséges intelligencia iránti igények gyorsabban nőnek, mint bármely egyes országé.

Minden egyes generatív MI-lekérdezés legalább tízszer több energiát fogyaszt, mint a hagyományos webes keresések. A szövegből képpé generálás még energiaigényesebb, míg a videók generálása ismét exponenciálisan nagyobb. Ez a növekvő ipari kereslet magának a MI-fejlesztésnek a rekurzív logikáját követi: a nagyobb modellek több adatot igényelnek, ami még nagyobb modelleket tesz lehetővé, nagyobb felbontású kimeneteket hoz létre, nagyobb számítási teljesítményt igényel, több energiát fogyaszt – és ismétlődik.

Vegyük például a legújabb mesterséges intelligencia alapú hiperskálájú adatközpontot, amelyet az OpenAI számára építenek a texasi Abilene-ben – kódnevén „Project Ludicrous”. Elkészülve több mint tizenhét futballpályát fog átfogni. Elon Musk dél-memphisi xAI létesítménye, a Colossus, amelyet 2024-ben építettek, már elérte a helyi elektromos hálózat határát. A cég metángáz-generátorokat telepített, amelyek mérgező nitrogén-dioxidot és formaldehidet bocsátanak ki a levegőbe. A régióban élő túlnyomórészt fekete közösségben már most is magas az asztma és a légzőszervi megbetegedések aránya.¹⁸Ez csak a kezdet. Trump elnök Stargate projektje legalább húsz óriási adatközpontot tervez az Egyesült Államokban.¹⁹ Az iparág MI-gyáraknak nevezi ezeket.

Aztán ott van a víz. Az emésztőnedvhez hasonlóan a hiperskálájú adatközpontok folyamatos hűtőrendszereket igényelnek, amelyek naponta több millió gallon vizet fogyasztanak. Mivel világszerte emberek milliárdjai használnak generatív mesterséges intelligenciát, az ivóvízkészletek elpárolognak, hogy hűtsék a mesterséges intelligencia chipeket. Ez a hidrológiai erőforrások hatalmas légköri újraelosztását jelenti, amelyeket az erőforrás-ökoszisztémáktól vesznek el, és gőzként diszpergálják őket.

Végül pedig létezik egy új, kritikus ásványi anyagok „szuperciklusa”, amelyet a burjánzó mesterséges intelligencia infrastruktúra hajt, és amely felgyorsítja a környezeti károkat.  A GPU-khoz elengedhetetlen ritkaföldfémek, amelyeket túlnyomórészt Kínában bányásznak és dolgoznak fel, radioaktív hulladéktavakat hagynak maguk után. Az adatközpontok biztonsági mentési rendszereihez használt lítium chilei és bolíviai sósíkságokról származik, megzavarva a helyi vízrendszereket és veszélyeztetve az őslakosok földhasználati jogait. Az akkumulátorokhoz szükséges kobalt a Kongói Demokratikus Köztársaságban zajló bányászati ​​műveletekre támaszkodik, ahol gyermekmunkát alkalmaznak, és amelyek minimális környezetvédelmi felügyelet mellett működnek. 

A számítástechnikai tőke terjeszkedése reprodukálja a korábbi birodalmak centrum-periféria dinamikáját – a globális Délből nyerve gazdagítja az Északot –, miközben több milliárd évnyi geológiai időt aknáz ki, hogy ezredmásodpercekkel növelje az algoritmikus kényelem sebességét. Miután ilyen planetáris léptékben táplálkozott, az ipari szörnyeteg most egy szennyvízáradatot bocsát ki.

III. Szennyvízgazdaságtan

Hogyan alkalmazkodnak azok az emberek, akik a mesterséges intelligencia modelljei alatt élnek? A szintetikus szar folyóival együtt vagy szemben úszunk? Ha az anyagcsere-szakadék megtizedeli ökoszisztémáinkat – beleértve az információs környezetet is –, mi lesz az influenszerekkel? Koprofágokká alakulnak át: digitális trágyaevőkké, amelyek a szennyet fogyasztják és pénzzé teszik.Ez a metamorfózis már zajlik. A MI-vezérelt avatárok, mint Lil Miquela, jóval magasabb elköteleződési arányokat érnek el, mint az emberi influencerek.²¹ Alkotóik szisztematikusan A/B teszteket végeznek a vizuális esztétikán, a személyiségjegyeken és a tartalomformákon, hogy maximalizálják a bennük tartózkodási időt. Ezek a karakterek egyre megkülönböztethetetlenebbnek tűnnek az élő emberektől, miközben könyörtelenül optimalizálják őket a közönség reakciója és a kereskedelmi hatékonyság érdekében. A tartalomkészítő csapatok mesterséges intelligencia által létrehozott eszközöket használnak, hogy több száz potenciális bejegyzést, képet és videót generáljanak, majd elköteleződési elemzések segítségével azonosítsák a leginkább függőséget okozó kombinációkat. Az Instagram-fiókok a mesterséges intelligencia által generált „dühcsábász” influenszereknek vannak szentelve, akiket úgy terveztek, hogy provokáljanak, sértsenek és felháborodást generáljanak. Ezek a szintetikus személyiségek folyamatosan fejlődnek a teljesítményadatok alapján, a sikertelen tulajdonságokat kiküszöbölik, a sikeres jellemzőket pedig felerősítik, mielőtt új fiókokba beépülnének.

A robbanásszerűen terjedő– virális - tartalmak iparosítása jól bevált gyakorlat a platformkapitalizmusban. Az Instagram nem hozza nyilvánosságra, hogy mennyit fizet az alkotóknak, miután tartalmuk széles körben elterjedt, de a legfrissebb jelentések szerint ez nagyjából 120 dollár megtekintésenként.²² Arendszer annyira válogatás nélkülinek bizonyul, hogy a mesterséges intelligencia által generált képek ma már több száz dollárt keresnek az alkotókkal virális találatonként, a Meta 2 milliárd dolláros alkotói alapját szintetikus tartalmak akaratlan támogatásává alakítva. A platform így tökéletes gazdasági ösztönző struktúrát alakított ki a szennyvízkezelés számára: azt jutalmazza, aki a leghatékonyabban tudja felkelteni az emberi figyelmet, függetlenül attól, hogy ASMR gyümölcsvágó videókról, trambulinon ugráló nyuszikról vagy háborús propagandáról van szó. A Meta ezt „alkotók támogatásának” nevezi, de mivel egyre többen keresnek bevételt a generatív mesterséges intelligenciából, szennyvízgyárakat szponzorál.

A szintetikus tartalomgyártás globális földrajza feltárja az új gazdasági kapcsolatok mögött meghúzódó nemzetközi munkamegosztást. Az alacsonyabb munkaerőköltségű régiókban működő tartalomfarmok mesterséges intelligencia eszközöket alkalmaznak, hogy több ezer szintetikus közösségi média bejegyzést, hírt és termékértékelést generáljanak, amelyek a gazdag országok magasabb értékű hirdetési piacait célozzák meg. Ez a szintetikus arbitrázs egy jól olajozott formája: a hirdetési bevételek kivonása a fejlett gazdaságokból mesterséges intelligencia alapú moslék tömegtermelésével az alacsony jövedelmű régiókban. Vajon a mesterséges intelligencia alapú mosléktermesztés végül kimeríti az online terek talaját? Vajon az emberek elmenekülnek a moslék elől, tolerálják, vagy akár üdvözlik? Vajon végül megszeretjük a moslékot?

IV. Száradási lötty?

A mesterséges intelligencia általi lomhaság nem rendellenesség, hanem a generatív média működésének elkerülhetetlen velejárója. A jelenlegi berendezkedés azonban mind rendszerszinten, mind eredendően instabil. Az emberek és a mesterséges intelligencia közötti anyagcsere-szakadék a kudarc többféle formájával fenyeget: modell-összeomlással, ökológiai összeomlással és kognitív összeomlással. A mesterséges intelligenciához való jelenlegi megközelítés nem tarthatja fenn magát a végtelenségig. A kérdés nem az, hogy a jelenlegi mesterséges intelligencia által vezérelt gazdaságok elpusztulnak-e, hanem az, hogy mikor. 

Ez az instabilitás teret teremt annak, amit „posztszintetikus” kulturális szerveződésnek nevezhetnénk: olyan kulturális formáknak, amelyek eltérő anyagcsere-logikák szerint működnek, akár szándékosan, akár szükségszerűen. Az ilyen alternatívák a meglévő technikai és gazdasági rendszerek alapvető átalakítását követelnének meg – alternatív energiarendszereket, kooperatív tulajdonlási modelleket és olyan kulturális protokollokat, amelyek ellenállnak az algoritmikus beépülésnek. Ehhez nem a predigitális kulturális formákhoz való nosztalgikus visszatérés szükséges, hanem az ökológiai és társadalmi pillanatunkhoz igazodó gyakorlatok.

A kérdés továbbra is az, hogy a mocskot választjuk-e, vagy valami egészen más iránti vágyat táplálunk: a szintetikus szaporodáson túlmutató kulturális formák, amelyek a virágzásra, nem pedig a kitermelésre irányulnak; az ökológiai regenerációra, nem pedig a kimerültség és a leépülés hipermetabolikus állapotára.

Megjegyzések

Matthew Gault és Emanuel Maiberg: „A mesterséges intelligencia körüli lomha harc Irán és Izrael között”, 404 Media, 2025. június 18., ➝ .

Ali Khamenei (@khamenei_ir), ""Allah segítsége és egy küszöbön álló hódítás" (Szent Korán: 61:13), X, 2025. június 16., ➝ .

Dana Nickel: „A mesterséges intelligencia alapú hulladék terjed az izraeli-iráni háborúban”, Politico , 2025. június 23., ➝ .

Jean Baudrillard, Szimulákrák és szimuláció , fordította Sheila Faria Glaser (Ann Arbor: University of Michigan Press, 1994).

A hagyományos Krebs-ciklus a legtöbb olyan élőlényben előfordul, amely oxigént használ energia előállításához. A szervezet kémiai reakciók sorozatában bontja le a tápanyagokat, például a glükózt. A folyamat során szén-dioxid szabadul fel hulladékként, az energiát pedig olyan molekulák kötik meg, amelyeket a sejtek a tevékenységükhöz használnak.

Vilém Flusser, Into the Universe of Technical Images (Minneapolis: University of Minnesota Press, 2011); Harun Farocki, Eye/Machine I–III , 2001–03. Videóinstalláció-trilógia.

Lásd Kate Crawford és Paola Antonelli beszélgetését: „Metabolikus képek”, Aperture , 2024 tele, ➝ .

Karl Marx, Tőke: A politikai gazdaságtan kritikája, 1. kötet, fordította Paul Reitter (London: Penguin Classics, 2019).

John Bellamy Foster, Marx ökológiája: Materializmus és természet (New York: Monthly Review Press, 2000).

Jason W. Moore: „Környezeti válságok és az anyagcsere-szakadék világtörténelmi perspektívában”, Organization & Environment 13, 2. sz. (2000. június): 123–57.

Sina Alemohammad és mások: „Az önfogyasztó generatív modellek megőrülnek”, arXiv preprint, 2023, ➝ ; Ilia Shumailov és mások: „Az MI-modellek összeomlanak, ha rekurzívan generált adatokon tanítják őket”, Nature 631 (2024): 755–759.

Todd Spangler: „Miért bukott meg az Apple iPad-reklámja: A vállalat, amely nem értette meg, félelmet keltett abban, hogy a technológia »elpusztítja az emberiséget«”, Variety , 2024. május 16., ➝ .

Pablo Villalobos és munkatársai: „Kifogyunk az adatokból? Az LLM skálázás korlátai ember által generált adatok alapján”, arXiv preprint, 2024, ➝ .

Kyle Wiggers: „Elon Musk egyetért azzal, hogy kimerítettük a mesterséges intelligencia betanítási adatait”, TechCrunch , 2025. január 8., ➝ .

Jordan Meyer és munkatársai, „Közkincs 12 millió dollár: Egy rendkívül esztétikus kép-szöveg adatkészlet új irányítási mechanizmusokkal”, arXiv preprint, 2024 ➝ .

„A mesterséges intelligencia várhatóan előidézi az adatközpontok növekvő villamosenergia-igényét, miközben lehetőséget kínál az energiaszektor működésének átalakítására is”, Nemzetközi Energiaügynökség, 2025. április 10., ➝ .

Ian King: „A mesterséges intelligencia által vezérelt számítástechnika hamarosan több energiát fogyaszt, mint India, állítja az ARM”, Bloombrg, 2024. április 17., ➝ .

Bracey Harris és munkatársai: „Musk Colossus szuperszámítógépével szemben egy memphisi környék a tiszta levegőért küzd”, NBC News, 2025. május 15., ➝ .

Lásd a Stargate Project bejelentését: „Trump bejelenti a 'Stargate' MI infrastruktúra projektet 'kolosszális adatközpontokkal'”, közzétéve 2025. január 21-én, az NBC News, YouTube, ➝ által ; James Walker, „A Stargate megnyitása: A Tech Giants 500B dollárt fektet be MI adatközpont infrastruktúrába”, Data Center Knowledge , 2025. január 22., ➝ .

További információkért lásd ezt a jelentést: Tatiana Carayannis, Naima Kane, Marie-Therese Png és Alondra Nelson, Összefoglaló jelentés: Workshop a kritikus ásványok geopolitikájáról és a mesterséges intelligencia ellátási láncáról, (Tudomány, Technológia és Társadalmi Értékek Laboratóriuma, Haladó Tanulmányok Intézete, 2025), ➝ .

Matt Klein: „Lil Miquela problematikus álhíreinek magyarázata – A virtuális influenszerek és a valóság feltárása”, Forbes, 2020. november 17., ➝ .

Dexter Thomas: „A mesterséges intelligencia alapú spammerek gazdaságának belsejében, akik a katasztrófák és a nyomor kihasználásával gazdagodnak meg”, 404 Media, 2025. január 22., ➝ .

 

Forrás: https://www.e-flux.com/architecture/intensification/6782975/eating-the-future-the-metabolic-logic-of-ai-slop 

Fordította: Naetar-Bakcsi Ildikó