過去数か月間、Linkedin は同じ声によって書かれたと思われる投稿で溢れていました。誇張された考察、繰り返される構造、インスピレーションを与えると思われるメッセージや、何も新しいものを提供せずに元の投稿を再構成するコメント。 Microsoft が所有するプロフェッショナル プラットフォームは最終的にこの問題を認識し、現在、次の対策を発表しています。 いわゆる「AI スロップ」の可視性を減らす: 汎用的、自動化されている、または独自の基準を欠いていると認識される人工知能によって生成されたコンテンツ。
Linkedin は、次のような内部定義のアプローチを使用して、この種の投稿やコメントを検出できるシステムを開発したと主張しています。 「AIがAIを解決する」つまり、AI によって生成された他のコンテンツに典型的なパターンを識別するように訓練された人工知能です。同社の製品担当副社長である Laura Lorenzetti 氏によると、目的は生成ツールの使用を禁止することではなく、出版物の拡大を制限することです。 「それらは視点、経験、独自の思考を提供しません。」
プラットフォームは、最初の内部テストでシステムは次のことができたと述べています。 一般的なコンテンツを 94% の精度で識別します。 ただし、誤検知に関するデータや、モデルが正確にどのように機能するかに関する技術的な詳細は共有されていません。検出された投稿も削除されません。推奨事項や増幅フィードでのアルゴリズムによるブーストが停止されるだけです。これらは、作成者の直接の連絡先やフォロワーには引き続き表示されます。
Linkedin は特に次の 3 種類のコンテンツをターゲットにしています。
- 繰り返しの数式を含む自動生成された投稿
- 人為的にエンゲージメントを高めるために作成された自動コメント
- パターンを通じて注目を集めるためだけにデザインされた動画 エンゲージメントベイト
プラットフォーム自体によって引用されている例には、型構造があります。 「それはXではなく、Yです。」、AIによって生成または支援された出版物ではますます頻繁になっています。これは、として知られる修辞公式です。 強調性仮装術、最初のステートメントを修正または再定式化して 2 番目のステートメントを強化することに基づいています (「それはネットワーキングではなく、コミュニティの構築です」; 「それはマーケティングではなく、文化だ」）。これは正当な言語リソースですが、Linkedin は、その大規模かつ自動化された繰り返しが世界で最も認識されているパターンの 1 つになっていると考えています。 エンゲージメントのために最適化された空のコンテンツ。
編集者とモデレーターは、何千もの投稿にオリジナルまたはシステムをトレーニングするための汎用的なラベルを付けています
同社はまた、人間による監視をプロセスに組み込んでいます。編集者とモデレーターは、検出システムをトレーニングするために、何千もの投稿にオリジナルまたは汎用のラベルを付けています。さらに、Linkedin は行動パターン、公開速度、言語構造、コメントの量を分析して、大量自動化または人工インタラクション ネットワークを特定します。
この決定は、 AI生成コンテンツの急増 それはソーシャルプラットフォームの問題として認識され始めています。 2026 年の第 1 四半期に相当する Graphite のレポートによると、インターネット上で公開される人工知能によって生成された記事の量は、すでに人間によって書かれた記事の量に匹敵します。並行して、さまざまな技術プラットフォームが、SynthID ウォーターマークや OpenAI による C2PA 標準などの識別およびトレーサビリティ システムを開発しています。
Linkedin の場合、プラットフォームの性質上、この課題は特にデリケートです。そのアルゴリズムは、専門的権威の親しみやすさ、相互作用、認識を優先します。そしてそれが飼料を肥沃な土地に変えたのです 素早いリーチを生み出すために投稿が最適化されている 生成モデルによって簡単に複製される、感情的または疑似専門家の公式を介して。
矛盾しているのは、Linkedin が Microsoft に属していることです。Microsoft は OpenAI の主要投資家であり、生成 AI をプロフェッショナル向け製品に最も集中的に統合している企業の 1 つです。プラットフォーム自体は、投稿を書いたり、プロフィールを改善したり、コメントを生成したり、候補者や広告主を支援したりするためのライティングアシスタントを提供します。実際、Linkedin は、この種のコンテンツを促進するツールと、その拡大を制限することを目的としたシステムを同時に構築しています。
同社はまた、展開が段階的に行われるため、世界のフィードで明確に認識されるまでに数か月かかる可能性があることも認識しています。一方で、この措置は、ますます明らかになっている現象を暗黙的に認識するものとしても機能します。 プロのスピーチの大規模な自動化 基準と経験に基づいてプラットフォームの差別化価値が低下し始めます。
