En anmälningsknapp är ett märkningsverktyg

Den 30 juli lade LinkedIn till ett alternativ i trepunktsmenyn vid varje inlägg: Ser ut som AI-slop. Anmälda inlägg får minskad räckvidd, ungefär som plattformen redan hanterar innehåll som märkts som inte intresserad. Med det kom nya klassificerare som ska hålla slop borta från rekommendationer utanför det egna nätverket, privata meddelanden till författare vars inlägg framstår som oäkta genom tung AI-användning, bredare tillgång till verifiering av profiler och sidor samt en möjlighet att blockera kommentarer från företagssidor.

Mekanismen syns tydligast i det bolaget självt sade. Produktchefen Hari Srinivasan kallade slop svårt att definiera, tillade att definitionen förändras och förklarade att anmälningarna låter LinkedIn justera sina modeller och bygga bättre flöden. Läst som ett tekniskt påstående och inte som kommunikation beskriver det exakt vad knappen är till för. Människor producerar etiketter. Klassificeraren som tränats på dem nedgraderar i en skala som inget granskningsteam skulle nå. Knappen är den billiga halvan.

Måttstocken är öppen med flit

Varför det spelar roll: nästan varje annan moderationsregel du möter är publicerad. Du kan läsa en plattforms policy om skräppost, nakenhet eller identitetskapning och med rimlig säkerhet förutsäga hur ett inlägg behandlas. Den här är uttryckligen upplagd som rörlig. Det är ärlig teknik, för en fast definition av slop skulle kringgås inom en vecka, och det är ett verkligt problem för den vars spridning hänger på flödet, eftersom man inte kan följa en definition som ständigt justeras mot färska etiketter.

Det lönar sig också att vara exakt om vad som bestraffas. Srinivasan var tydlig: AI-användning är inte i sig problemet när den skärper en äkta tanke. Det som drar till sig anmälan är en textur som läsarna känner igen: den generiska takten, den prydliga tredelningen, slutmeningen som skulle passa under vilket inlägg som helst. Textur är ingen regel man uppfyller genom att kryssa i en ruta. Den bedöms av en publik, och den förskjuts allteftersom publiken blir bättre på att upptäcka den.

Läsarna hade redan utdömt straffet

Omfattningen är dokumenterad utanför LinkedIn. Pangram Labs, vars detektionstillägg kom i april, granskade över en miljon inlägg på LinkedIn, X, Reddit, Medium och Substack. På LinkedIn visade sig mer än 40 procent av de långa inläggen, alltså de över 250 ord, vara helt maskinskapade. På X var siffran 25 procent helt AI-skrivna och ytterligare 23 procent AI-assisterade. Reddit och Substack låg kring 10 procent. Enligt studiens räkning härbärgerar LinkedIn omkring 62 procent av allt AI-innehåll den granskade på de stora nätverken.

Kärnan ligger i en annan siffra. De AI-skrivna inläggen fick omkring 45 procent färre interaktioner än de människoskrivna, och det mättes innan något av detta lanserades. Räckviddskostnaden togs alltså redan ut, i tysthet, av läsare som skrollade förbi. Det som tillkännagavs den 30 juli lägger ett mekaniskt straff ovanpå ett beteendemässigt som redan var i gång. Om ditt bolag publicerar innehåll skrivet med AI behöver du inte vänta på en anmälan för att veta vad det kostar, eftersom jämförelsen redan finns i din egen statistik.

I Europa måste nedgraderingen förklaras

LinkedIn utsågs till mycket stor onlineplattform enligt förordningen om digitala tjänster i kommissionens första omgång i april 2023, på tröskeln 45 miljoner månatligt aktiva användare i unionen. Den utnämningen bär följder som träffar detta tillkännagivande direkt. Enligt artikel 17 tvingar en inskränkning av synligheten för information som en användare tillhandahållit, vilket uttryckligen omfattar nedgradering av innehåll, plattformen att ge den användaren en motivering som anger den åberopade grunden och de faktiska omständigheterna bakom. Artikel 20 kräver ett internt system för klagomålshantering. Artikel 21 öppnar för certifierad tvistlösning utanför domstol.

Det är en snedhet till din fördel som är värd att använda. Definitionen förändras är ett godtagbart svar inför en journalist och ett betydligt svagare inför en motiveringsskyldighet, som måste namnge en grund. Ett europeiskt bolag vars sida eller vars grundares inlägg tappar räckvidd kan begära den motiveringen i stället för att gissa orsaken. Motiveringar skickas dessutom till kommissionens offentliga öppenhetsdatabas, så att en odefinierad klassificerares samlade beteende med tiden går att granska. Verktyget finns, det kostar ingenting att åberopa, och nästan ingen gör det.

Inbyggt betyder inte rekommenderat

En detalj i tillkännagivandet förtjänar mer uppmärksamhet än knappen. I samma rörelse drog LinkedIn tillbaka Förbättra ditt inlägg, sin egen generativa skrivfunktion, och ersatte den med ett smalare verktyg som rättar grammatik och stavning utan att skriva om författaren till en generisk röst. Plattformen som levererade generatorn levererar nu klagoknappen för just den sortens text som generatorn producerade, och gjorde bådadera i en enda produktuppdatering.

Den bestående lärdomen räcker långt bortom detta flöde. Att en funktion är inbyggd i plattformen bevisar inte att plattformen fortsätter belöna det den producerar. Drivkraften att lansera ett verktyg är att det används; drivkraften att ranka dess resultat är en annan kalkyl, som kan vändas utan förvarning och utan att något du godtagit bryts. Innan du bygger ett publiceringsflöde på en leverantörs egen AI-funktion, fråga vad ditt resultat är värt om funktionen försvinner nästa kvartal, och spara det människan skrev.

Läs vidare: Bryssel bötfällde riskbedömningen, inte förfalskningarna  |  Bryssel kallade revisionen svag och godkände den