ผู้บริหารของบริษัทอธิบายว่า “AI slop” คือโพสต์ที่ดูเหมือนดีในเชิงรูปแบบ แต่มีลักษณะเช่น
ดังนั้นแนวทางของ LinkedIn คือ ไม่แบน AI แต่เน้นคุณภาพของเนื้อหา ถ้าโพสต์สะท้อนเสียง มุมมอง หรือประสบการณ์ของผู้เขียนจริง ก็ยังถือว่าเหมาะสมแม้ AI จะช่วยร่างข้อความ
ระบบตรวจจับและจัดอันดับใหม่ของ LinkedIn ถูกออกแบบมาเพื่อหาสัญญาณของโพสต์หรือคอมเมนต์ที่ดูเหมือนสร้างแบบอัตโนมัติ ตัวอย่างที่สื่อรายงานว่าถูกเล็งเป้า ได้แก่
LinkedIn ระบุว่ามาตรการนี้ครอบคลุม ทั้งโพสต์และคอมเมนต์ เพราะคอมเมนต์ที่สร้างโดย AI จำนวนมากสามารถทำให้การมีส่วนร่วมดูสูงเกินจริง และบดบังการสนทนาที่แท้จริงได้
วิธีการของ LinkedIn ไม่ได้พยายามตรวจจับเพียงว่าใช้ AI หรือไม่ แต่จะวิเคราะห์ รูปแบบของข้อความ เพื่อดูว่าเนื้อหานั้นมีคุณค่าจริงหรือไม่
โมเดล AI จะมองหาสัญญาณ เช่น
ถ้าระบบประเมินว่าโพสต์มีสัญญาณของคอนเทนต์ที่สร้างแบบอัตโนมัติและมีคุณค่าต่ำ ก็จะลดโอกาสที่โพสต์นั้นจะถูกแนะนำในฟีด
ในการทดสอบช่วงแรก LinkedIn ระบุว่าระบบสามารถระบุคอนเทนต์ AI แบบทั่วไปได้ ประมาณ 94% ของกรณี ซึ่งสะท้อนว่าปัญหานี้มีขนาดใหญ่พอที่ต้องใช้ระบบอัตโนมัติช่วยจัดการ
สิ่งสำคัญคือ LinkedIn ไม่ได้ลบโพสต์เหล่านี้ทันที ในกรณีส่วนใหญ่
แทนที่จะลบ ระบบจะใช้วิธีปรับอันดับในฟีด เช่น
บริษัทเน้นชัดเจนว่าการใช้ AI เพื่อช่วยเขียน ไม่ใช่ปัญหาในตัวมันเอง ผู้ใช้ยังสามารถใช้เครื่องมือ AI เพื่อช่วยร่าง แก้ภาษา หรือจัดโครงสร้างไอเดียได้
แต่เนื้อหาควรสะท้อน
โพสต์ที่มีตัวอย่างจริง ข้อมูลจากประสบการณ์ หรือมุมมองเฉพาะตัว จะมีโอกาสถูกระบบมองว่าเป็นคอนเทนต์คุณภาพสูงมากกว่า แม้จะมี AI ช่วยเขียนบางส่วน
การเปลี่ยนแปลงครั้งนี้สะท้อนทิศทางใหม่ของอัลกอริทึม LinkedIn จากเดิมที่เน้น engagement เช่น ไลก์และคอมเมนต์ ไปสู่การเน้น สัญญาณของคุณค่าและความเป็นต้นฉบับ มากขึ้น
ในทางปฏิบัติ นั่นหมายความว่าโพสต์ที่มีประสบการณ์จริง ความเห็นเฉพาะตัว และข้อมูลที่เป็นประโยชน์ต่อชุมชนวิชาชีพ จะมีโอกาสถูกเห็นมากกว่า ในขณะที่โพสต์ AI ทั่วไปที่เป็นเพียง “คอนเทนต์เติมฟีด” อาจถูกผลักไปอยู่ขอบ ๆ ของแพลตฟอร์มมากขึ้น
ในยุคที่เครื่องมือ generative AI เข้าถึงง่ายขึ้นเรื่อย ๆ การทดลองของ LinkedIn จึงสะท้อนความท้าทายใหม่ของแพลตฟอร์มออนไลน์: จะรักษาคุณภาพของบทสนทนาในโลกดิจิทัลได้อย่างไร ในขณะที่คอนเทนต์อัตโนมัติถูกผลิตได้ในระดับมหาศาล
Comments
0 comments