Przycisk zgłoszenia to narzędzie etykietowania

30 lipca LinkedIn dodał do menu z trzema kropkami przy każdym wpisie nową pozycję: Wygląda na slop od AI. Zgłoszone wpisy tracą zasięg, mniej więcej tak jak platforma traktuje już treści oznaczone jako nieinteresujące. Razem z tym pojawiły się nowe klasyfikatory mające usuwać slop z rekomendacji spoza własnej sieci, prywatne powiadomienia dla autorów, których wpisy sprawiają wrażenie nieautentycznych przez intensywne użycie AI, szerszy dostęp do weryfikacji profili i stron oraz możliwość blokowania komentarzy od stron firmowych.

Mechanizm najlepiej widać w tym, co powiedziała sama firma. Dyrektor produktu Hari Srinivasan nazwał slop trudnym do zdefiniowania, dodał, że definicja się zmienia, i wyjaśnił, że zgłoszenia pozwalają LinkedIn stroić modele i budować lepsze strumienie. Czytane jako wypowiedź inżynierska, a nie komunikacyjna, opisuje to dokładnie, po co jest przycisk. Ludzie wytwarzają etykiety. Klasyfikator wytrenowany na tych etykietach obniża zasięgi w skali, jakiej nie osiągnąłby żaden zespół moderacji. Przycisk jest tą tańszą połową.

Kryterium jest otwarte z rozmysłem

Dlaczego to ważne: niemal każda inna reguła moderacyjna, z którą masz do czynienia, jest opublikowana. Możesz przeczytać politykę platformy dotyczącą spamu, nagości czy podszywania się i dość wiarygodnie przewidzieć, jak potraktowany zostanie wpis. Ta jest wprost pomyślana jako ruchoma. To uczciwa inżynieria, bo sztywną definicję slopu obeszłoby się w tydzień, i zarazem realny problem dla każdego, czyja dystrybucja wisi na strumieniu, bo nie da się przestrzegać definicji strojonej bez ustanku na świeżych etykietach.

Warto też precyzyjnie nazwać, co jest karane. Srinivasan powiedział wprost: użycie AI samo w sobie nie jest problemem, gdy wyostrza autentyczną myśl. Zgłoszenie przyciąga tekstura, którą czytelnicy rozpoznają: generyczny rytm, schludny podział na trzy części, zdanie zamykające, które pasowałoby pod dowolny wpis. Tekstura nie jest regułą, którą spełnia się przez odhaczenie pola. Ocenia ją publiczność i przesuwa się ona w miarę, jak ta publiczność coraz lepiej ją wychwytuje.

Czytelnicy wymierzyli tę karę wcześniej

Skala zjawiska jest udokumentowana poza LinkedIn. Pangram Labs, którego rozszerzenie wykrywające ukazało się w kwietniu, przeanalizowało ponad milion wpisów na LinkedIn, X, Reddicie, Medium i Substacku. Na LinkedIn ponad 40 procent długich wpisów, czyli tych powyżej 250 słów, okazało się w całości wytworzonych maszynowo. Na X było to 25 procent napisanych wyłącznie przez AI i kolejne 23 procent wspomaganych. Reddit i Substack plasowały się w okolicach 10 procent. Według wyliczeń badania LinkedIn mieści około 62 procent całej treści AI zbadanej w największych sieciach.

Sedno tkwi w innej liczbie. Te wpisy pisane przez AI zebrały około 45 procent mniej interakcji niż ludzkie, a pomiar jest wcześniejszy niż cokolwiek z tego. Koszt zasięgowy był więc już pobierany, po cichu, przez czytelników, którzy przewijali dalej. To, co ogłoszono 30 lipca, dokłada karę mechaniczną na karę behawioralną, która działała od dawna. Jeśli twoja firma publikuje treści redagowane przez AI, nie musisz czekać na zgłoszenie, żeby poznać koszt, bo porównanie leży już w twojej własnej analityce.

W Europie obniżenie zasięgu trzeba wyjaśnić

LinkedIn został wyznaczony jako bardzo duża platforma internetowa w rozumieniu aktu o usługach cyfrowych w pierwszej turze Komisji, w kwietniu 2023 roku, na progu 45 milionów aktywnych miesięcznie użytkowników w Unii. To wyznaczenie niesie skutki, które dotyczą tego ogłoszenia wprost. Zgodnie z artykułem 17 ograniczenie widoczności informacji przekazanej przez użytkownika, co obejmuje wyraźnie obniżanie widoczności treści, zobowiązuje platformę do przekazania temu użytkownikowi uzasadnienia wskazującego powołaną podstawę i fakty, na których się opiera. Artykuł 20 wymaga wewnętrznego systemu rozpatrywania skarg. Artykuł 21 otwiera certyfikowane pozasądowe rozstrzyganie sporów.

To nierównowaga na twoją korzyść i warto z niej skorzystać. Definicja się zmienia jest odpowiedzią możliwą do przyjęcia wobec dziennikarza i znacznie słabszą wobec obowiązku uzasadnienia, które musi nazwać podstawę. Europejska firma, której strona albo wpis założyciela traci zasięg, może zażądać tego uzasadnienia zamiast zgadywać przyczynę. Uzasadnienia trafiają ponadto do publicznej bazy przejrzystości Komisji, dzięki czemu zbiorcze zachowanie niedookreślonego klasyfikatora z czasem staje się sprawdzalne. Narzędzie istnieje, powołanie się na nie nic nie kosztuje, a prawie nikt tego nie robi.

Wbudowane nie znaczy zalecane

Jeden szczegół ogłoszenia zasługuje na więcej uwagi niż przycisk. Tym samym ruchem LinkedIn wycofał Ulepsz swój wpis, własną generatywną funkcję pisania, i zastąpił ją węższym narzędziem, które poprawia gramatykę i ortografię, nie przepisując autora na generyczny głos. Platforma, która wypuściła generator, wypuszcza teraz przycisk skargi na dokładnie ten rodzaj tekstu, jaki ten generator wytwarzał, i zrobiła obie rzeczy w jednej aktualizacji produktu.

Trwała lekcja sięga daleko poza ten strumień. To, że funkcja jest wbudowana w platformę, nie dowodzi, że platforma dalej będzie nagradzać to, co ta funkcja wytwarza. Bodźcem do wypuszczenia narzędzia jest jego przyjęcie; bodźcem do pozycjonowania jego wyniku jest inny rachunek, który może się odwrócić bez uprzedzenia i bez naruszenia czegokolwiek, na co przystałeś. Zanim zbudujesz proces publikacji na własnej funkcji AI dostawcy, zapytaj, ile wart jest twój wynik, jeśli ta funkcja zniknie w następnym kwartale, i zachowaj to, co napisał człowiek.

Czytaj dalej: Bruksela ukarała ocenę ryzyka, a nie podróbki  |  Bruksela uznała audyt za słaby i go zatwierdziła