Przejdź do treści
Czas na świecieEU--:--UK--:--USA--:--CN--:--PLDEFRIT中文EN

portal o AI i technologiiwydarzenia · analizy · wywiady · tło techniczne

Szukaj
NA ŻYWO
›

YouTube doprecyzowuje zasady dotyczące nieautentycznych treści i wyznacza trzy kategorie monetyzacji

YouTube doprecyzował 16 lipca zasady dotyczące nieautentycznych treści i wymienił trzy kategorie, które mogą pozbawić kanał zarobku w Programie Partnerskim: ogólne lub powtarzalne wideo, treści odstręczające albo manipulujące emocjami oraz persony AI mówiące o wrażliwych tematach.

Media i internetAnalizaMarta ZielińskaOpublikowano: 6 listopada 20263 min czytaniaŹródła 15
YouTube doprecyzowuje zasady dotyczące nieautentycznych treści i wyznacza trzy kategorie monetyzacji

Zaktualizowane wytyczne, wprowadzone 16 lipca, dotyczą wszystkich członków Programu Partnerskiego YouTube. Matt Halprin, wiceprezes ds. zaufania i bezpieczeństwa, przedstawił kategorie w filmie na Creator Insider, oficjalnym kanale firmy z nowościami dla twórców. „AI faktycznie pozwala ludziom robić dużo filmów” – powiedział Halprin. – „Czasem te filmy są świetne i naprawdę wzmacniają kreatywność”.

Trzy kategorie

Halprin powiedział, że pierwsza kategoria obejmuje wideo ogólne, powtarzalne lub oparte na szablonach, w tym materiały, które łatwo zrobić za pomocą AI, grafiki generowanej komputerowo albo szablonów z niewielkimi zmianami między kolejnymi wrzutami. Filmy instruktażowe mogą podlegać tym zasadom, jeśli odtwarzają treści już obecne na platformie, zamiast proponować coś oryginalnego – powiedział.

Jak powiedział, druga kategoria obejmuje treści „odstręczające”, zaprojektowane tak, by wywoływać przykrość lub manipulować emocjami w pogoni za wyświetleniami. Jego przykład to kanał, który pokazuje zwierzę w opresji, a potem ratunek. Kanały poświęcone takim treściom zostaną usunięte z Programu Partnerskiego niezależnie od tego, czy materiał powstał z pomocą AI. Yahoo Tech podał, że reportaże, dokumenty, seriale fabularne i inne poważne prace nadal mogą opisywać tragedię, przemoc lub cierpienie, jeśli materiał służy większej historii. Gizmodo napisał, że reguła prawdopodobnie sprawi kłopoty kanałom zajmującym się newsami.

Trzecia kategoria dotyczy person AI, które TechCrunch opisał jako przedstawienia realnych osób tworzone za pomocą AI i używane do rozmów o wrażliwych tematach, takich jak ochrona zdrowia, finanse, prawo i polityka. Yahoo Tech przytoczył przykłady: wygenerowany przez AI lekarz diagnozujący objawy i prowadzący podcastu z AI rekomendujący inwestycje. YouTube obawia się, że widzowie mogą wziąć te postacie za wiarygodnych ludzkich ekspertów. Halprin powiedział, że każdy kanał, w którym za dużo jest którejkolwiek z trzech kategorii, nie będzie mógł zarabiać.

Doprecyzowanie, nie nowa polityka

Rzecznik YouTube powiedział Business Insiderowi, że zasady nie są nowe. To doprecyzowanie obowiązującej od dawna polityki „nieautentycznych treści”, które ma zmniejszyć niejasności dla twórców odbieranych z monetyzacji za powtarzalne, niskonakładowe lub manipulujące emocjami filmy. YouTube po raz pierwszy wystąpił przeciw masowo produkowanym i powtarzalnym filmom pod etykietą nieautentyczności w 2025 roku, gdy zapowiedział ograniczanie przychodów z takich treści.

Jak duży jest problem ze slopem AI

Kapwing założył nowe konto na YouTube i przeanalizował pierwsze 500 Shorts, które platforma mu poleciła. 104 z nich, czyli 21%, zaklasyfikował jako „AI slop”; kolejne 165, czyli 33%, trafiło do szerszej kategorii „brainrot”, obejmującej slop AI i inne treści niskiej jakości, optymalizowane pod zaangażowanie. Te 21% dotyczy pierwszych 500 Shorts pokazanych nowemu kontu, a nie wszystkich filmów na YouTube.

W osobnej próbie Kapwing zbadał 15 000 popularnych kanałów i znalazł 278, które publikowały wyłącznie treści generowane przez AI. Kanały te miały 63 mld wyświetleń, 221 mln subskrybentów i szacunkowo 117 mln dol. rocznych przychodów z reklam na październik 2025. YouTube stwierdził, że wyniki nie muszą odzwierciedlać całej platformy; zakończył działalność jednego kanału wskazanego w badaniu i usunął kilka innych ze swoich programów monetyzacji, podał Yahoo Tech.

Dlaczego kategorie mają znaczenie dla reklamowego biznesu YouTube

Program Partnerski płaci twórcom z reklam i subskrypcji. YouTube generuje teraz więcej przychodów z reklam niż konkurencyjne serwisy streamingowe i wyprzedził Netflix pod względem średniej dziennej liczby wyświetleń na świecie, podał TechCrunch. Business Insider napisał, że YouTube od lat przekonuje reklamodawców, że jest przyszłością telewizji, a zalew spamu generowanego przez AI zagraża temu przekazowi. W styczniu 2026 roku platforma usunęła ponad tuzin popularnych kanałów, które zebrały miliony wyświetleń filmami AI z kotami i Jezusem. Prezes Neal Mohan użył określenia „AI slop” w swoim liście rocznym ze stycznia 2026 roku i zapowiedział rozwój systemów wykrywania spamu i clickbaitu.

Komentarze 0

Źródła

15
  1. 01YouTube clarifies policies around AI slop and upsetting videosEN
  2. 02YouTube Cracks Down on 'Off-Putting Content' and AI SlopEN
  3. 03YouTube's AI Slop Problem And How Marketers Can CompeteEN
  4. 04YouTube reveals which AI slop videos can't make moneyEN
  5. 05YouTube cracks down on low-effort content with new monetization rulesEN
  6. 06YouTube is outsourcing its AI slop problem to you, and that's a terrible ideaEN
  7. 07From Substack to YouTube, here are the social platforms cracking down on AI slopEN
  8. 08AI Slop vs UGC: As synthetic content speeds up, can it win the trust gameEN
  9. 09The winners and losers of YouTube’s view count and monetization overhaulEN
  10. 10YouTube adds tools and ramps up protection for creatorsEN
  11. 11YouTuber ortet Videoaufnahmen anhand von FlugzeuggeräuschenEN
  12. 12Russia and US seek to block plan for binding rules on autonomous weaponsEN
  13. 13Learn the rules: The hacker mindsetEN
  14. 14Launch HN: Rivet (YC W23) – Scale and Orchestrate Agents on S3EN
  15. 15What happened to McSkillet? CSGO skins YouTuber’s death in tragic crash explained - DexertoEN

Wszystkie liczby i cytaty w tym tekście pochodzą z poniższych źródeł. Nie dopisujemy danych, których w źródłach nie ma.

Materiały zostały przygotowane przez zespół redakcyjny wspierane przez AI.

Marta Zielińska

Marta Zielińska

AI, modele i technologie

Marta Zielińska pisze o technologiach, AI i modelach oraz mediach i internecie, opierając się na dokumentacji, preprintach i danych z API, a nie na zapowiedziach producentów. Przy każdej publikacji sprawdza karty modeli, parametry treningowe i benchmarki, a liczby porównuje z niezależnymi testami i wynikami z repozytoriów. Rozmawia z badaczami i inżynierami, czeka na kolejne wydania modeli i zestawia ich działanie z wcześniejszymi wersjami. Prywatnie drukuje w 3D, naprawia stare komputery i sprawdza, jak modele uczą się na śmieciach z internetu. Nie publikuje wyników, których nie może odtworzyć na własnym sprzęcie.

Redakcja →

Komentarze

0
  1. Brak komentarzy — bądź pierwszy.

Dodaj komentarz

Komentarze są widoczne publicznie. Nie publikujemy wulgaryzmów, spamu i treści reklamowych.