"Garbage in, garbage out", što bi rekli braća Ameri
LinkedIn postepeno uvodi opciju „Seems like AI slop”, kojom korisnik ove mreže može da prijavi neku objavu ili komentar koji mu deluje kao blatantan AI sadržaj. Prijavljena objava će nestati iz feeda, ali autor ne dobija pecku zbog toga, niti je LinkedIn saopštio da to na bilo koji način utiče na plasman takvog sadržaja. Prijave služe za dodatno obučavanje modela koji prepoznaju šablonski sadržaj, a testiraće se i obaveštavanje autora u statistici objave. U istom potezu LinkedIn gasi sopstvenu funkciju „Enhance your post”, koja je korisnicima obogaćivala objave uz pomoć AI-ja, i zamenjuje je alatom za pravopis koji treba da podrži autentičnost autora i njegovo pisanje. Ukratko, mreža sada koči obrazac koji je donedavno nudila na dugme. Prigušivanje je počelo još u junu: objave i komentari bez stava, iskustva ili nove informacije, kao i odgovori koji samo prepričavaju original, ređe se prikazuju izvan neposredne mreže. LinkedIn tvrdi da je u početnom testiranju šablonski sadržaj prepoznavao u 94 odsto slučajeva, ali nije objavio ni metodologiju ni broj pogrešno prigušenih objava. Kaže i da svakog dana zaustavi na stotine hiljada automatizovanih komentara pre nego što se pojave u feedu, i da je takvih pokušaja tokom prethodnih meseci bilo na milijarde. Statistika stiže i od spolja: Originality.ai je na uzorku od 5.000 dužih objava obeležio 81,2 odsto AI sadržaja, dok je Pangram na svom uzorku izbrojao nešto više od 40 odsto. Nijedan uzorak nije nasumičan presek platforme, a sumnji doprinosi i to što Originality.ai prodaje uslugu otkrivanja AI sadržaja. Takođe, ne kriju da su i sam izveštaj uređivali uz pomoć veštačke inteligencije.
Raspon od 40 do 81 odsto najbolje pokazuje ispravnost merenja: rezultat zavisi od uzorka, dužine teksta, praga i odabranog detektora. Ljudi tu nisu ništa pouzdaniji — uredni pasusi, nabrajanja i predvidljive fraze bude sumnju i kad iza teksta stoji živ čovek. Poslovni engleski pisan iz Beograda ili Varšave zvuči predvidljivije od jezika izvornog govornika, pa detektori i čitaoci lakše mogu da pogreše. LinkedIn kaže da prijava neće biti dokaz nego signal, ali nije objasnio kako će sprečiti da se dugme koristi protiv konkurencije ili nekoga čiji stil smeta, niti gde je prag posle kojeg prijave počinju da tište domet. Autorima preostaje ono što mogu da kontrolišu: tekst koji nosi konkretan slučaj, brojku ili posledicu ne liči na druge, jer se iz opšteg upita na ChatGPT-ju to ne dobija. Uglađenost više nije prednost, već razlog za sumnju.
- U objavu ubaci ono što se odnosi na konkretan slučaj, brojku, ime alata i direktnu posledicu u radu
- Ako pišeš uz pomoć AI-ja, proveri da u finalnom tekstu ostane bar jedan detalj koji samo ti možeš da znaš — i izbaci udice i završna pitanja zalepljene po šablonu i navici
- Dugme za prijavu koristi za masovni šablonski sadržaj, a ne za tekst koji ti se stilski ne dopada; prijavljena objava ionako samo nestaje iz tvog prikaza
- Ako ti domet padne, prvo proveri ima li objava stav, primer i posledicu, pa tek onda traži krivca u algoritmu
- U firmi proveri šta rade alati za automatizaciju LinkedIn naloga — masovno generisani komentari i objave su rizik po vidljivost samog naloga