LinkedIn un AI: vairāk nekā 40% garo ierakstu ir mākslīgi

Ritinot savu LinkedIn plūsmu, var rasties sajūta, ka to jau esi redzējis: izteiksmīgi ieraksti, karjeras atklāsmes, nevainojama proza. Tie lasās kā uzticama kolēģa vārdi. Taču tos nav rakstījis cilvēks.

Pangram, uzņēmums, kas nodarbojas ar mākslīgā intelekta atpazīšanu, divu mēnešu laikā caur saviem rīkiem izanalizēja gandrīz miljonu ierakstu un atklāja pārsteidzošu tendenci. Fast Company ziņoja par šo atzinumu: LinkedIn vairāk nekā 40 procenti ierakstu, kas garāki par 250 vārdiem, šķiet pilnībā izveidoti ar mākslīgā intelekta palīdzību. Šis rādītājs nav tikai augsts. Tas ir satraucošs, ņemot vērā, ka platforma veidoja tikai aptuveni trešdaļu no kopējā izlases apjoma, taču tajā atradās gandrīz divas trešdaļas no AI identificētā satura.

Vairāk nekā 40 procenti garo LinkedIn ierakstu bija pilnībā radīti ar mākslīgo intelektu.

Kāpēc LinkedIn izceļas

Padomā par stimulu sistēmu. LinkedIn novērtē skaidrību, autoritāti un lietderīgus stāstus, kas raisa iesaisti. Tieši tādus rezultātus rada AI rakstīšanas rīki. Pangram atklāja, ka oriģinālie LinkedIn ieraksti bija 1,35 reizes biežāk AI ģenerēti nekā komentāri. Pat komentāri, kurus parasti uzskata par brīvākiem, rāda augstāku AI klātbūtni nekā galvenie ieraksti citās platformās.

X, platforma, kas agrāk bija pazīstama kā Twitter, arī ir piepildīta ar mašīnu radītiem gariem tekstiem: aptuveni 25 procenti garo ierakstu bija pilnībā AI rakstīti, un vēl apmēram 23 procenti tika sagatavoti ar AI palīdzību. Substack, iespējams, uztver mazāko īpatsvaru starp tekstu bagātajām platformām, taču arī tas nav izņēmums. Vairāk nekā katrs piektais Substack ieraksts nes pazīmes par AI radīšanu vai rediģēšanu.

Metodoloģija ir svarīga: Pangram mērījumus veica, izmantojot saturu, kas pieejams caur viņu Chrome paplašinājumu LinkedIn, X, Medium, Reddit un Substack. Šāds skatupunkts nav perfekts. Atpazīšanas rīkiem ir gan nepareizas pozitīvas, gan nepareizas negatīvas atbildes. Tomēr, kad daudzi signāli rādās vienā virzienā, rodas skaidra tendence.

Ko tas nozīmē lasītājiem un autoriem? Autentiskumam parādās jauna taksonomija. Ir cilvēka radīts saturs, pilnībā automatizēts saturs un plaša pelēkā zona cilvēka un AI sadarbībai, kur uzvednes, rediģēšana un pulēšana izpludina autorības robežas. Lasītājam tas ir svarīgi. Zīmoliem un talentu atlases speciālistiem tas maina, kā mēs vērtējam balsis un uzticamību.

Iespējams, regulējums un platformu politikas tam sekos. Platformām jāizvēlas līdzsvars: atļaut rīkus, kas palielina produktivitāti un satura apjomu, vienlaikus saglabājot uzticību un caurspīdīgumu. Detekcijas uzņēmumi un izdevēji jau cenšas marķēt vai atzīmēt AI radītu tekstu, bet vien etiķete vien nepārlabos iekšējos stimulu mehānismus, kas veicina masveida, pulētas ziņas ražošanu.

Rakstniekiem būtu jāuzdod sev skarbāks jautājums: vai AI pastiprina reālu perspektīvu, vai tas to vienkārši izgatavo? Izmantojiet rīku. Bet neuzticiet tam savu viedokli. Savukārt lasītāji var meklēt trīs ātrus signālus: pieredzes specifiskumu, nelīdzenas vai sīkas detaļas, kas atklāj reālu kontekstu, un balsi, kas pieļauj cilvēkam raksturīgas kļūdas. Šos elementus modeļiem ir grūtāk konsekventi simulēt.

Šajās pārmaiņās slēpjas arī iespējas. AI var ātrāk izcelt labas idejas un palīdzēt strukturēt pārliecinošākus argumentus. Tas var atbrīvot veidotājus no nogurdinošas pirmā melnraksta rakstīšanas. Taču, ja platformas plūsma kļūst par fabriku ar gandrīz identiskām, algoritmiski optimizētām naratīvām, to rēķinā iet zudumā nianses un oriģinalitāte.

Gaidi, ka diskusija paātrināsies. Detekcija uzlabosies. Politikas mainīsies. Un visvērtīgākie ieraksti būs tie, kuri atsakās lasīties kā katrs cits AI radīts atjauninājums. Tādā veidā tie izcelsies.