LinkedIn 開始整治「AI Slop」：用 AI 偵測並降低低質貼文排名

LinkedIn 的政策重點並不是禁止 AI，而是強調 內容質量與真實性：即使使用 AI 草擬，只要最終內容能反映作者自己的聲音、經驗和觀點，仍然被視為合理。

新系統主要針對哪些內容

報導指出，新的偵測與排序機制會特別留意一些常見的低質模式，包括：

• 空泛的勵志或成功學貼文，幾乎沒有具體觀點
• 重複包裝的「thought leadership」內容
• 主要目的是引誘按讚或留言的 engagement bait
• 在不同討論串大量出現的機械式或模板留言
• 明顯帶有 AI 模板結構的寫作模式

LinkedIn 強調，整治範圍不只限於貼文，也包括留言。自動生成或機器人式留言可能會扭曲互動數據，甚至淹沒真正的討論。

「AI 對付 AI」：系統如何識別內容

LinkedIn 的做法並不是單純檢測「是否使用 AI」。相反，系統會分析文字模式，判斷內容是否具有真正價值。

模型會觀察一些常見訊號，例如：

• 重複或高度可預測的句式
• 缺乏個人背景或具體案例
• 類似互動誘餌的提問或結構
• 缺少專業知識或原創觀點

透過這些模式分析，系統會判斷一則貼文是否值得推薦給更廣泛的用戶，而不是只依賴傳統的互動指標。

在早期測試中，LinkedIn 表示系統 約有 94% 的準確率 能識別出典型的低質 AI 生成內容。

被標記的內容會怎樣處理

LinkedIn 並沒有大規模刪除這些貼文。

大部分情況下，平台只是 降低它們在推薦動態中的曝光。換句話說，貼文仍然存在，但不太可能被推送給你網絡以外的大量用戶。

這種「排名調整」的方式，讓平台可以減少垃圾內容，同時避免錯誤懲罰正常用戶。

AI 輔助寫作仍然被允許

LinkedIn 已多次強調：使用 AI 工具本身不是問題。

平台的立場是，AI 可以用來：

• 草擬貼文
• 協助整理想法
• 編輯或改善文字

但最終內容應該包含作者的真實觀點、經驗或專業分析。只要貼文有具體案例或實際洞察，即使使用 AI 協助，通常也不會被系統壓低排名。

對 LinkedIn 創作者意味著甚麼

對很多把 LinkedIn 當作建立個人品牌或分享專業見解的人來說，這代表平台演算法的重心正在改變。

過去，貼文是否爆紅往往取決於互動數字；現在 LinkedIn 更傾向強調 訊號（signal）多於噪音（noise）。真正來自經驗的觀點、具體案例或專業分析，更有機會被推薦；而模板化的 AI 內容則會逐漸被邊緣化。

隨着生成式 AI 愈來愈普及，LinkedIn 這種「用 AI 管理 AI」的策略，其實也反映了整個網絡平台面對的一個更大問題：如何在自動化內容爆炸的時代，仍然維持有價值的討論空間。