Мільйон скарг на місяць: LinkedIn веде боротьбу зі «сміттєвим» ШІ-контентом

LinkedIn зіткнувся з навалою контенту, створеного штучним інтелектом, що змусило платформу впровадити спеціальну систему модерації. Менш ніж за місяць після запуску нової функції користувачі скористалися кнопкою скарги на так зване «ШІ-сміття» (AI slop) понад один мільйон разів.

Кнопка боротьби зі ШІ-контентом

30 липня в інтерфейс LinkedIn було додано кнопку «Seems like AI slop» (схоже на ШІ-сміття), яка стала доступною в налаштуваннях публікацій. Мета інструменту — фільтрація низькоякісних повідомлень, що не несуть жодної цінності для аудиторії та створені виключно силами алгоритмів.

Проблема надмірності очевидна: за результатами досліджень з використанням ШІ-детектора Pangram, до 41% усіх довгих публікацій на платформі могли бути повністю згенеровані штучним інтелектом.

Вплив на охоплення та видимість публікацій

Впроваджений експеримент уже приносить вимірювані результати. Публікації, позначені спільнотою як «ШІ-сміття», втрачають в охопленні аудиторії приблизно 40% переглядів. Платформа аналізує вхідні сигнали від користувачів і використовує їх для навчання власних алгоритмів автоматичного детектування.

LinkedIn знижує охоплення AI slop

Термін «AI slop» стосується масового, беззмістовного контенту, який генерується нейромережами без участі людини. LinkedIn не обмежується скаргами користувачів: соціальна мережа застосовує жорсткі заходи до коментарів, які розсилаються масово під час автоматизації процесів.

Тепер автори, чий контент визнається користувачами неякісним, отримують сповіщення через аналітичну систему платформи. Це зроблено для того, щоб контент-мейкери могли усвідомити причину падіння своїх показників у стрічці та адаптувати свою стратегію під вищі стандарти якості.

Масштаб скарг показує, наскільки серйозною стала проблема масового ШІ-контенту для професійних соціальних мереж. LinkedIn має намір використовувати користувацькі сигнали для навчання власних систем виявлення AI slop і водночас знижувати видимість публікацій, які аудиторія вважає марними. Для авторів це означає, що проста генерація великої кількості текстів за допомогою нейромереж уже не гарантує колишніх охоплень.