LinkedIn長期以來已從職場社交平台演變為企業網紅聚集地兼求職搜尋引擎。在這片土地上，有一種東西比那些熱衷於灌輸企業文化的博主更令用戶頭疼，那就是"AI垃圾內容"。
你是否見過這樣的帖子：某位高管大談特談，說最重要的職場心得不是在會議室里學到的，而是在某個風馬牛不相及的場景中頓悟的；文中必不可少地提到當今"快節奏的世界"；短句輪番上陣，配合戲劇性的換行；最後以一句"讓這句話沉澱一下"收尾。然而讀完全文，卻發現什麼實質內容都沒有。
這類AI生成的文字帖子已經鋪天蓋地地湧現在網際網路各個角落，而LinkedIn更是其中的重災區。據Originality.ai的一項研究顯示，LinkedIn上81%的長文帖子很可能出自AI之手。用戶的不滿情緒與日俱增，LinkedIn也表態將正式出手整治。
根據韋氏詞典的定義，"AI垃圾內容"（AI slop，名詞）是指"通常由人工智慧大批量生產的低質量數位內容"。這一說法已廣泛流傳，該定義甚至在詞典"slop"詞條下排在第一位，美聯社也將其收錄進最新版新聞寫作與編輯指南。
AI垃圾內容涵蓋毫無創意、批量製造的AI生成圖像、音樂、影片和文字帖子，其創作者往往意在鑽平台算法的空子，以博取流量和收益。
LinkedIn首席產品官哈里·斯里尼瓦桑（Hari Srinivasan）在平台上發文，詳細介紹了公司應對大規模AI生成內容的措施。他表示，平台已加大對自動防禦系統的投入，尤其針對留言區進行了強化部署，並引入了新的分類器來識別低質量內容。
不過，斯里尼瓦桑也承認，並非所有AI生成內容都是垃圾。有些用戶藉助AI將自己的真實想法加以梳理和完善，且越來越多的用戶已能辨別哪些AI生成帖子是真誠的表達，哪些只是敷衍了事的流量把戲。
儘管LinkedIn正在部署自動模型來識別垃圾帖子，斯里尼瓦桑表示，真實用戶的反饋更具價值。他鼓勵用戶使用新推出的"疑似AI垃圾內容"按鈕來舉報可疑帖子。帖子創作者可以在自己的後台私下看到，哪些受眾認為其內容缺乏真實性、疑似AI垃圾內容。
此舉帶來的效果是：用戶在推薦內容流中看到的來自非關注用戶的垃圾式內容將會減少，而被判定為疑似垃圾內容的帖子，其傳播範圍也將受到限制。
LinkedIn的內容文化有時助長了一種"奮鬥表演"和"高管級思維領導力"帖子橫行的風氣，導致部分用戶為了保持曝光度和存在感，持續發布空洞、低質量的相關內容。
據Hootsuite分析，LinkedIn的算法傾向於獎勵話題相關性、帖子互動量和主題一致性。這意味著，一個每天發布兩三篇AI生成的"高管級思維領導力"帖子、且下方有大量AI刷出評論的賬號，其傳播範圍和互動效果，遠超那些每月僅發布兩三次真情實感內容的普通用戶。
LinkedIn並非唯一一個著手減少AI垃圾內容的平台。數字寫作與新聞通訊工具Substack宣布與AI檢測公司Panagram達成合作，將向讀者展示一篇Substack文章中有多少內容可能由AI生成。
Reddit多個社區的帖子也反映出用戶對AI垃圾文字內容日益強烈的反感情緒，這類內容從書評社區到女子高爾夫版塊，無處不在。
或許沒有人預料到，ChatGPT自2023年問世以來，會被如此大規模地用於全網"刷存在感"。如今，聊天機器人式的"說話腔"已蔓延至網際網路各個角落。AI垃圾內容或許短期內不會銷聲匿跡，但各大數位平台正在積極採取行動，遏制其擴散勢頭。
Q&A
Q1：LinkedIn的"疑似AI垃圾內容"按鈕有什麼用？
A：這個按鈕允許用戶舉報他們認為是AI生成的低質量帖子。被舉報的內容創作者可以在後台私下看到相關反饋，同時被判定為疑似垃圾內容的帖子傳播範圍也會受到限制，用戶在推薦流中看到此類內容的概率也會降低。
Q2：LinkedIn上AI垃圾內容有多普遍？
A：根據Originality.ai的研究，LinkedIn上約81%的長文帖子很可能是由AI生成的。這類內容通常具有固定套路：短句堆砌、戲劇性換行、內容空洞，卻藉助算法獲得大量曝光，已成為平台上的普遍現象。
Q3：除LinkedIn外，還有哪些平台在打擊AI垃圾內容？
A：Substack宣布與AI檢測公司Panagram合作，向讀者展示文章中可能有多少內容由AI生成。此外，Reddit多個社區也出現了大量用戶對AI垃圾文字內容表達不滿的帖子，顯示出用戶層面對這一問題的廣泛關注。
