«Милая» картинка, экстремальное содержание: как AI-фрукты на TikTok продвигают насилие и вербуют подростков

Какие экстремистские идеологии упоминаются

Доклад GNET выявил в этих клипах прямые отсылки к нескольким течениям :

• «Исламское государство» (ИГ) — в некоторых видео присутствует про-ИГ посыл.
• Ультраправый «акселерационизм» — неонацистская идеология, стремящаяся ускорить коллапс общества.
• Нигилистический экстремизм насилия — субкультура, прославляющая насилие ради самого насилия.
• Также встречаются отсылки к конкретным криминальным группировкам через символы или сюжетные ходы .

Тренд «гнили мозга» (Brain Rot)

Это не просто разрозненные видео — это часть целого направления под названием «гниль мозга». Термин описывает психологический эффект от постоянного потребления быстрого, фрагментированного, перегружающего контента . Типичный сценарий: сначала мы видим мелодраматичные истории о любви, изменах и скандалах с участием оживших овощей, а затем они переходят в откровенно садистские сцены с «чудовищными увечьями, пытками и гиперреалистичным насилием» . Этот жанр также называют «AI slop» (нейросетевой мусор) — массовый контент низкого качества, сделанный для просмотров и накрутки алгоритмов .

Широкие риски радикализации

Главная опасность, по мнению GNET, кроется не в идеологии как таковой, а в «нормализации жестокости, эмоциональном онемении и шок-культуре, усиленной алгоритмами» . Переход от безобидного сюрреалистического юмора к AI-гору — это «постепенное разрушение эмоциональных границ через постоянное воздействие всё более жестоких и обесчеловечивающих образов» . Повторяющееся воздействие закрепляет «увлечение насилием ради насилия» — то, что авторы доклада называют онлайн-«одой насилию» .

Поскольку создавать такие видео дёшево и можно штамповать сотнями, отдельные авторы способны наводнять платформу, многократно усиливая охват агрессивных тем . GNET приходит к выводу: эти клипы представляют собой новый вектор онлайн-радикализации, который эксплуатирует абсурдный формат AI-генерации, оставаясь по большей части невидимым для текущих систем модерации .