Un pulsante di segnalazione è uno strumento di etichettatura
Il 30 luglio LinkedIn ha aggiunto una voce al menu a tre puntini di ogni post: Sembra slop generato dall'IA. I post segnalati perdono portata, più o meno come già accade ai contenuti marcati come non mi interessa. Insieme sono arrivati nuovi classificatori pensati per togliere lo slop dalle raccomandazioni provenienti da fuori della propria rete, avvisi privati agli autori i cui post risultano poco autentici per un uso massiccio dell'IA, un accesso più ampio alla verifica di profili e pagine e la possibilità di bloccare i commenti delle pagine aziendali.
Il meccanismo si coglie meglio in ciò che l'azienda stessa ha dichiarato. Il responsabile di prodotto Hari Srinivasan ha definito lo slop difficile da definire, ha aggiunto che la definizione cambia e ha spiegato che le segnalazioni consentono a LinkedIn di tarare i modelli e costruire feed migliori. Letta come affermazione tecnica e non come comunicazione, descrive con precisione a cosa serve il pulsante. Le persone producono etichette. Il classificatore addestrato su quelle etichette declassa a una scala che nessun team di revisione potrebbe raggiungere. Il pulsante è la metà economica.
Il criterio è aperto di proposito
Perché conta: quasi ogni altra regola di moderazione con cui avete a che fare è pubblicata. Potete leggere la politica di una piattaforma su spam, nudità o furto d'identità e prevedere con discreta affidabilità come sarà trattato un post. Questa è dichiaratamente mobile per costruzione. È ingegneria onesta, perché una definizione fissa di slop verrebbe aggirata nel giro di una settimana, ed è un problema reale per chi dipende dal feed, perché non si può rispettare una definizione ritarata di continuo su etichette nuove.
Conviene poi essere precisi su cosa venga punito. Srinivasan è stato esplicito: l'uso dell'IA non è di per sé il problema quando affina un pensiero autentico. Ad attirare la segnalazione è una tessitura che i lettori riconoscono: la cadenza generica, l'ordinata struttura in tre parti, la frase di chiusura che starebbe bene sotto qualunque post. La tessitura non è una regola che si soddisfa spuntando una casella. La giudica un pubblico, e si sposta man mano che quel pubblico impara a riconoscerla.
I lettori avevano già applicato la penalità
La portata del fenomeno è documentata fuori da LinkedIn. Pangram Labs, la cui estensione di rilevamento è uscita ad aprile, ha analizzato oltre un milione di post su LinkedIn, X, Reddit, Medium e Substack. Su LinkedIn più del 40 per cento dei post lunghi, cioè quelli oltre le 250 parole, è risultato interamente prodotto da una macchina. Su X il dato era del 25 per cento scritto interamente dall'IA e di un ulteriore 23 per cento assistito. Reddit e Substack si attestavano intorno al 10 per cento. Secondo il conteggio dello studio, LinkedIn ospita circa il 62 per cento di tutti i contenuti IA esaminati sulle grandi reti.
La conclusione sta in un altro numero. Quei post scritti dall'IA hanno raccolto circa il 45 per cento di interazioni in meno rispetto a quelli umani, e la misurazione è precedente a tutto questo. Il costo in portata era già addebitato, in silenzio, da lettori che scorrevano oltre. Quanto annunciato il 30 luglio aggiunge una penalità meccanica sopra una penalità comportamentale che era già in funzione. Se la vostra azienda pubblica contenuti scritti con l'IA, non serve aspettare una segnalazione per sapere quanto vi costa, perché il confronto è già nelle vostre analisi.
In Europa il declassamento va spiegato
LinkedIn è stata designata piattaforma online di dimensioni molto grandi ai sensi del regolamento sui servizi digitali nella prima tornata della Commissione, nell'aprile 2023, sulla soglia dei 45 milioni di utenti attivi mensili nell'Unione. Quella designazione porta conseguenze che toccano direttamente questo annuncio. Ai sensi dell'articolo 17, limitare la visibilità delle informazioni fornite da un utente, il che copre espressamente il declassamento dei contenuti, obbliga la piattaforma a fornire a quell'utente una motivazione che indichi il fondamento invocato e i fatti su cui si basa. L'articolo 20 impone un sistema interno di gestione dei reclami. L'articolo 21 apre alla risoluzione extragiudiziale certificata.
È un'asimmetria a vostro favore che vale la pena sfruttare. La definizione cambia è una risposta accettabile davanti a un giornalista e assai più debole davanti a un obbligo di motivazione, che deve nominare un fondamento. Un'azienda europea la cui pagina o il cui post del fondatore perde portata può chiedere quella motivazione invece di indovinare la causa. Le motivazioni confluiscono inoltre nella banca dati pubblica di trasparenza della Commissione, così che il comportamento complessivo di un classificatore indefinito diventi verificabile nel tempo. Lo strumento esiste, invocarlo non costa nulla e quasi nessuno lo fa.
Nativo non vuol dire approvato
Un dettaglio dell'annuncio merita più attenzione del pulsante. Nello stesso momento LinkedIn ha ritirato Migliora il tuo post, la propria funzione generativa di scrittura, sostituendola con uno strumento più ristretto che corregge grammatica e ortografia senza riscrivere l'autore in una voce generica. La piattaforma che ha rilasciato il generatore rilascia ora il pulsante di segnalazione per il tipo di testo che quel generatore produceva, e ha fatto entrambe le cose in un unico aggiornamento.
La lezione che resta vale ben oltre questo feed. Che una funzione sia nativa della piattaforma non prova che la piattaforma continuerà a premiare ciò che produce. L'incentivo a rilasciare uno strumento è la sua adozione; l'incentivo a posizionarne l'esito è un calcolo diverso, che può invertirsi senza preavviso e senza violare nulla di ciò che avete accettato. Prima di costruire un flusso editoriale sulla funzione IA di un fornitore, chiedetevi quanto vale il vostro esito se quella funzione sparisce il trimestre prossimo, e conservate ciò che ha scritto la persona.
Da leggere ora: Bruxelles ha multato la valutazione dei rischi, non i falsi | Bruxelles giudica debole l'audit e lo approva
