Een meldknop is een labelinstrument

Op 30 juli voegde LinkedIn een optie toe aan het menu met drie puntjes bij elk bericht: Lijkt op AI-slop. Gemelde berichten krijgen minder bereik, ongeveer zoals het platform al omgaat met inhoud die als niet interessant is aangemerkt. Daarnaast kwamen er nieuwe classificatoren die slop uit aanbevelingen van buiten uw eigen netwerk moeten houden, privémeldingen aan auteurs van wie de berichten door zwaar AI-gebruik onecht overkomen, ruimere toegang tot profiel- en paginaverificatie, en de mogelijkheid om reacties van bedrijfspagina's te blokkeren.

Het mechanisme blijkt het duidelijkst uit wat het bedrijf er zelf over zei. Productdirecteur Hari Srinivasan noemde slop moeilijk te definiëren, voegde toe dat de definitie verandert, en legde uit dat de meldingen LinkedIn in staat stellen zijn modellen bij te stellen en betere tijdlijnen te bouwen. Gelezen als technische uitspraak in plaats van als communicatie beschrijft dat precies waar de knop voor dient. Mensen produceren labels. De classificator die op die labels is getraind degradeert op een schaal die geen beoordelingsteam haalt. De knop is de goedkope helft.

De maatstaf is bewust open

Waarom het ertoe doet: vrijwel elke andere moderatieregel waarmee u te maken hebt, is gepubliceerd. U kunt het beleid van een platform over spam, naaktheid of identiteitsmisbruik lezen en redelijk betrouwbaar voorspellen hoe een bericht wordt behandeld. Deze is uitdrukkelijk als beweeglijk opgezet. Dat is eerlijke techniek, want een vaste definitie van slop zou binnen een week omzeild zijn, en het is een echt probleem voor wie van de tijdlijn afhankelijk is, omdat je een definitie die doorlopend op verse labels wordt bijgesteld niet kunt naleven.

Het loont ook om precies te zijn over wat wordt bestraft. Srinivasan was uitdrukkelijk: AI-gebruik is op zichzelf niet het probleem wanneer het een echte gedachte aanscherpt. Wat de melding uitlokt is een textuur die lezers herkennen: het generieke ritme, de nette driedeling, de slotzin die onder elk willekeurig bericht zou passen. Textuur is geen regel die je afvinkt. Zij wordt door een publiek beoordeeld en verschuift naarmate dat publiek er beter in wordt haar te herkennen.

De lezers hadden de straf al opgelegd

De omvang is buiten LinkedIn gedocumenteerd. Pangram Labs, waarvan de detectie-extensie in april verscheen, onderzocht ruim een miljoen berichten op LinkedIn, X, Reddit, Medium en Substack. Op LinkedIn bleek meer dan 40 procent van de lange berichten, dus die van meer dan 250 woorden, volledig machinaal geproduceerd. Op X lag het cijfer op 25 procent volledig door AI geschreven en nog eens 23 procent AI-ondersteund. Reddit en Substack zaten rond de 10 procent. Volgens de telling van de studie herbergt LinkedIn ongeveer 62 procent van alle AI-inhoud die op de grote netwerken werd onderzocht.

De kern zit in een ander getal. Die door AI geschreven berichten kregen ongeveer 45 procent minder interactie dan menselijke, en dat werd gemeten voordat hiervan iets was uitgebracht. De bereikkosten werden dus al in stilte geïnd, door lezers die doorscrolden. Wat op 30 juli werd aangekondigd legt een mechanische straf boven op een gedragsmatige die al liep. Publiceert uw bedrijf met AI opgestelde inhoud, dan hoeft u niet op een melding te wachten om te weten wat het kost, want de vergelijking staat al in uw eigen statistieken.

In Europa moet de degradatie worden uitgelegd

LinkedIn werd in de eerste aanwijzingsronde van de Commissie, in april 2023, aangemerkt als zeer groot onlineplatform onder de digitaledienstenverordening, op de drempel van 45 miljoen maandelijks actieve gebruikers in de Unie. Die aanwijzing heeft gevolgen die deze aankondiging rechtstreeks raken. Op grond van artikel 17 verplicht het beperken van de zichtbaarheid van door een gebruiker verstrekte informatie, waar het degraderen van inhoud uitdrukkelijk onder valt, het platform tot een motivering aan die gebruiker waarin de ingeroepen grond en de onderliggende feiten worden genoemd. Artikel 20 vereist een intern klachtafhandelingssysteem. Artikel 21 opent de gecertificeerde buitengerechtelijke geschillenbeslechting.

Dat is een scheefheid in uw voordeel die u moet benutten. De definitie verandert is een aanvaardbaar antwoord tegenover een journalist en een veel zwakker antwoord tegenover een motiveringsplicht, die een grond moet noemen. Een Europees bedrijf waarvan de pagina of het bericht van de oprichter bereik verliest, kan die motivering opvragen in plaats van naar de oorzaak te raden. Motiveringen gaan bovendien naar de openbare transparantiedatabank van de Commissie, waardoor het totaalgedrag van een ongedefinieerde classificator na verloop van tijd toetsbaar wordt. Het instrument bestaat, inroepen kost niets, en vrijwel niemand doet het.

Eigen betekent niet aanbevolen

Eén detail in de aankondiging verdient meer aandacht dan de knop. In dezelfde beweging trok LinkedIn Verbeter je bericht in, zijn eigen generatieve schrijffunctie, en verving die door een smaller hulpmiddel dat grammatica en spelling corrigeert zonder de auteur in een generieke stem te herschrijven. Het platform dat de generator uitbracht, brengt nu de klachtknop uit voor precies het soort tekst dat die generator maakte, en deed beide binnen één productupdate.

De blijvende les reikt ver voorbij deze tijdlijn. Dat een functie eigen is aan het platform bewijst niet dat het platform blijft belonen wat zij oplevert. De prikkel om een hulpmiddel uit te brengen is het gebruik ervan; de prikkel om de uitkomst te rangschikken is een andere rekensom, die zonder aankondiging kan omslaan en zonder dat er iets wordt geschonden waarmee u akkoord ging. Voordat u een publicatieproces bouwt op de AI-functie van een leverancier, vraag u af wat uw uitkomst waard is als die functie volgend kwartaal verdwijnt, en bewaar wat de mens schreef.

Lees hierna: Brussel beboette de risicobeoordeling, niet de namaak  |  Brussel noemde de audit zwak en keurde hem goed