の 人工知能によって生成された文章 主要なソーシャル プラットフォーム全体に広がりましたが、それほど均一には広がりませんでした。 Pangram 分析によると、Linkedin は、Medium、X/Twitter Articles、Substack を抑えて、AI によって生成されたと識別された長文コンテンツの割合が最も高いネットワークです。
この調査は、Pangram Chrome 拡張機能のユーザーからの匿名化されたデータから作成され、Linkedin、Medium、Substack、X/Twitter、Reddit 上の 1,002,627 件の出版物を分析しました。このツールは、ユーザーがブラウジング中に見つけた 50 単語を超えるコンテンツのみをスキャンし、同社が主張する誤検知率は 0.01% である Pangram 3.3 モデルを使用しました。
調査の結果、この問題は特に 長い内容。 250 ワードを超える作品のうち、4 分の 1 は完全に AI によって生成されたものとしてマークされました。分析した 5 つのプラットフォームのうち 4 つでは、長いテキストは短い投稿よりも合成である可能性が高かった。
この文脈では、 Linkedin は、人工知能によって生成されたコンテンツが最も飽和したプラットフォームであると思われます。 長い投稿の場合、250 ワードを超える投稿の 40.5% が完全に AI によって書かれたものであると識別されました。さらに 4% は混合コンテンツとして分類され、55% は人間のものと考えられました。
プロフェッショナル プラットフォームには、AI によって生成されたものとしてマークされたすべてのコンテンツの 62% が集中しています
プロフェッショナル プラットフォームは、Pangram によってスキャンされたコンテンツの約 3 分の 1 を占めていますが、AI によって生成されたものとしてマークされた全コンテンツの 62% を占めています。同社にとって、これはユーザーが実際のアイデンティティ、職業上の評判、および評判に関連する環境でも AI を使用していることを示しています。 パーソナルブランドの構築。
Pangram は、トップの投稿とコメントの違いにも注目します。 Linkedin では、トップの投稿はコメントよりも AI によって生成された可能性が 1.35 倍高くなります。それでも、Linkedin のコメントと他のプラットフォームのトップ投稿を比較すると、前者の方が AI で書かれている可能性がわずかに高くなります。
Linkedin の性質上、データは特に重要です。このネットワークには、「投稿を強化する」ボタンなどの執筆支援ツールが統合されており、ユーザーは AI の助けを借りてテキストを改善したり生成したりすることが容易になります。同時に同社は、AIによって生成されたと思われるコンテンツの労力が少ない、または独自の視点が欠けていると判断した場合、そのコンテンツを検出し、可視性を低下させると発表した。したがって、ネットワークは、いわゆる AI スロップ、つまり人工知能によって生成された、正しいように聞こえるが、反復的であったり、自動化されていたり、独自の基準を欠いていた出版物によってフィードが劣化したことを認識しました。このプラットフォームは、この種のコンテンツを 94% の精度で識別できるシステムを開発したと主張していますが、誤検知率やモデルの技術的な動作については詳しく述べていません。その目的は、視点、経験、独自の考え方を提供しない投稿やコメントの可視性を下げることです。
AI によって完全に生成されたコンテンツでは Linkedin がリードしていますが、X/Twitter Articles は補助テキストまたは混合テキストの割合が高いことで際立っています。 Pangram によると、X/Twitter の長文記事の 24% が AI 生成記事、23% が混合記事として分類されました。これは、プラットフォーム上で分析された記事のほぼ半数に次のものが含まれていることを意味します。 人工知能によって生成または支援された文章。残りの 53% は人間であると特定されました。
中くらい また、長いコンテンツでは合成書き込みが顕著に存在することもわかります。 250 ワードを超える投稿の 31% が AI によって生成されたもの、10% が混合されたもの、60% が人間によるものであると識別されました。
サブスタックは完全に AI によって生成された長文の割合が最も低い
サブスタック は、完全に AI によって生成された長文の割合が最も低いプラットフォームとして表示されます。分析された出版物の 10% は AI、12% は混合、78% は人間に分類されました。ただし、最もパフォーマンスの高いプラットフォームであっても、長編コンテンツの 5 分の 1 以上が AI によって生成または支援されているようです。
レディットは、比較可能な長い投稿のグラフには表示されませんが、パングラムの全体的な分析の一部でした。このプラットフォームには、全体の 37% という最大量のスキャンされたコンテンツが集中していましたが、AI によって生成または支援されたコンテンツの合計割合は最も低いものの 1 つとして登録されました。
その説明はサンプルの組成にあります。分析された Reddit コンテンツの 72% は回答であり、そのほとんどが人間であると特定されました。具体的には、Reddit 上の回答の 98% が人々によって書かれたものとして分類されていると Pangram は指摘しています。
しかし、Reddit のトップ投稿は別の現実を示しています。これらの出版物の 12% は AI によって生成されたものであると特定されており、この数字は他のプラットフォーム上の主要な出版物で観察された数字に近いものです。
これは、自動化されたコンテンツ対策戦略の方が、量は少ないが会話内で大きな影響力を持つ AI 生成のトップ投稿を検出するよりも、大量の応答や労力の少ないスパムを抑制する方が効果的である可能性があることを示唆しています。
長いコンテンツ、AI にとって好ましい領域
この調査は、AI が特にテキストの開発が必要な形式に影響を与えていることを示しています。コンテンツが長ければ長いほど、執筆の一部を生成ツールに委任する動機が大きくなります。
Linkedin では、この動作は次のように変換されます。 一見精緻な専門出版物のように見えますが、個人的な経験、ニュアンス、個人的な視点が欠けている可能性があります。 Medium 記事や X/Twitter 記事では、AI が長い意見、分析、説明に介入しているようです。 Substack では、割合は小さいものの、関連する補助テキストの存在も観察されます。
パングラムという用語が使われます。 「AIスロップ」 AI によって生成された、表面的には正しいように見えますが、価値がほとんどなく、一般的なアイデアを再現したり、真の人間の視点が組み込まれていないコンテンツを指します。問題は、AI が文書で存在することだけではなく、ユーザーが判断や経験を期待する分野で、AI が大量かつ未申告で低品質に使用されていることです。
パングラムの調査では、AI を利用したすべてのコンテンツが必ずしも貧弱、無関係、または誤解を招くものであると結論付けることはできません。人工知能は、アイデアを構造化したり、スタイルを修正したり、テキストの明瞭さを改善したりするために使用できます。しかし、ツールが署名者の経験、意見、声を完全に置き換えると、問題はさらに複雑になります。そして、そのニュアンスは、コンテンツの公開がツールとなっている Linkedin のようなプラットフォームでは特に重要です。 プロフェッショナルなポジショニング。 長文のかなりの部分が AI によって生成された場合、ネットワークは、ネットワークに価値を与えているものの一部、つまり実際の学習、ビジネスの視点、専門家間の会話の循環を失うリスクを負います。
Linkedin 自体もこの状況を認識しています。このプラットフォームのグローバル編集主任であるローラ・ロレンツェッティ氏は最近の出版物で、AIは言語を洗練するのに役立つが、 自動化されたコンテンツの過度の使用 そして、努力が少ないと、人間の会話から得られる貴重な学びが薄れてしまいます。
このレポートの結論は、AI によって生成されたコンテンツはもはや周辺現象ではなく、低品質の Web サイトに限定されているというものでもありません。これは、ユーザーが情報を消費し、評判を築き、議論し、何に注意を払うかを決定するソーシャルスペースに存在します。プラットフォームにとっての問題は、AI によって生成されたコンテンツをどれだけ許可するかということだけではありません。彼らが出版物の量、活動の様子、実際の人間の会話など、環境内でどのような種類の価値を保持したいのかはまだわかりません。
