LinkedIn sta trasformando la sua guerra contro le chiacchiere aziendali generate dall’IA in un problema di reach. La scommessa della piattaforma è che siano gli utenti—non un rilevatore opaco—a poter aiutare a spingere i post dal suono sintetico fuori dal feed.

La stretta è iniziata il 30 luglio, quando LinkedIn ha introdotto l’opzione “Seems like AI slop” nel menu dei post e aggiornato i suoi sistemi per identificare i contenuti sospetti. Il chief product officer Hari Srinivasan ha dichiarato che da allora oltre 1 milione di persone ha utilizzato il pulsante, dopo che un’analisi precedente aveva rilevato che il 41% dei post long-form sulla piattaforma era stato contrassegnato come interamente generato dall’IA.¹

Ora LinkedIn afferma che il feedback sta cambiando la distribuzione. Srinivasan ha detto che i membri stanno vedendo “il 40% di visualizzazioni in meno” dei contenuti che l’azienda classifica come AI slop rispetto a poche settimane prima.² Chi pubblica e riceve un numero sufficiente di segnalazioni dalla community vedrà anche un messaggio in Post Analytics: “Some members told us this post seems like AI.”

L’approccio dell’azienda contrasta con una semplice epurazione automatizzata. Srinivasan ha sostenuto che LinkedIn vuole “feedback da esseri umani reali su ciò che suona autentico”, invece di fare affidamento esclusivamente sul rilevamento tramite IA, che potrebbe sbagliare mira. LinkedIn afferma di aver costruito tutele contro utenti che prendono di mira ingiustamente altri e presenta gli avvisi come indicazioni, non come punizioni.²

La cultura più ampia intorno a LinkedIn resta in conflitto. In un repost, Elon Musk ha amplificato l’osservazione di Paul Graham secondo cui gli utenti stavano rivedendo le proprie esperienze lavorative per aggiungere “AI” e rimuovere “DEI”—un segnale distinto ma rivelatore della rapidità con cui il segnalare professionale sulla piattaforma è cambiato.Elon Musk (elonmusk)³

Per LinkedIn, il test immediato è se la riduzione della reach e una spinta visibile al pubblico possano frenare l’automazione a basso sforzo senza colpire utenti genuini nel fuoco incrociato.