隨著 AI 生成內容在網路上持續蔓延，LinkedIn 正推出新工具，協助使用者識別並檢舉平台上低品質的 AI 產製貼文。

週四，這個專業人脈網站推出了「看似 AI 垃圾內容」（Seems like AI slop）按鈕，可透過貼文的選項選單存取。該功能讓使用者能檢舉他們認為低品質或過度依賴 AI 生成的內容。對於一個核心價值主張建立在專業信任與真實職涯交流上的平台而言，此舉意義重大——公式化的 AI 生成貼文可能隨著時間侵蚀使用者的參與度。

「垃圾內容難以定義，且定義會不斷變化；這讓我們能調整模型，打造更好的資訊流，」LinkedIn 首席產品長 Hari Srinivasan 在宣布該功能的貼文中表示。

LinkedIn 同時移除了「增強你的貼文」工具，以一項校對功能取而代之，旨在修正貼文而不改變使用者的個人語氣。該公司也在同步強化個人檔案與專頁的驗證系統。

在機器人偵測方面，Srinivasan 表示 LinkedIn 現在每天識別並封鎖數十萬次自動化垃圾留言嘗試。他寫道，該平台近幾個月以來還阻止了「數十億次其他自動化嘗試（大規模發文、垃圾內容）」。

Srinivasan 承認使用 AI 並非本質上有問題，他指出許多人會借助 AI 來潤飾文字。新工具也會在使用者自己的貼文聽起來「不夠真誠」時發出提醒。

「AI 垃圾內容是我們所有人的首要任務。我們非常重視這件事，」Srinivasan 表示。

這些新措施推出的背景，是自 2022 年 ChatGPT 發布以來網路上 AI 撰寫內容的激增。AI 文字偵測工具 Pangram 近期的一項研究發現，LinkedIn 上 40% 的長篇貼文和 30% 的短篇貼文被標記為完全由 AI 生成。此類偵測工具面臨已知的準確性挑戰，包括誤判與被較新模型繞過等問題，這也是 LinkedIn 等平台以群眾外包的使用者檢舉來輔助自動偵測的部分原因。

在被要求置評時，LinkedIn 發言人將 Fortune 引導至 Srinivasan 的公開貼文。

業界對 AI 內容的更廣泛回應

其他平台也在採取措施應對 AI 生成的素材，且各方回應出現明顯分歧。Snapchat 週五宣布，將不再透過其 Spotlight 功能推薦完全由 AI 生成的影片，該功能會向全應用程式的使用者推播內容。此限制不適用於使用 Snapchat 自有 AI 創作工具編輯或增強的影片，但這些影片將帶有透明化標示。

「隨著低品質、重複性的 AI 生成內容在網路上日益普遍，我們希望 Spotlight 仍是一個人們可以發掘來自真實人群的真實創意的地方，」Snapchat 在聲明中表示。

相比之下，Meta 則擁抱 AI 生成內容，開發了自家的生成式媒體模型家族。本月稍早，這家 Facebook 與 Instagram 的母公司推出了 Muse Image，可根據「包括人物、物體、服裝、風格和環境」等各種參考素材來創建 AI 生成圖像。

除了 Muse Image 之外，Meta 還發布了 Muse Video 的預覽版，讓使用者能製作 AI 生成的影片。以 Muse Image 創建的圖像包含一套名為「Content Seal」的隱形浮水印系統，即使圖像被裁剪、縮放或截圖也能識別其來源。Meta 計劃在不久的將來把 Content Seal 系統擴展至 Muse Video。

在 Meta 第二季財報電話會議上，執行長 Mark Zuckerberg 表示 Muse Image 和 Muse Video 將「大幅擴展人們在我們平台上可以發掘的內容宇宙」。

「這將讓我們的服務對人們來說變得更加實用且更具吸引力，」Zuckerberg 在其準備好的講稿中表示。

這些截然不同的做法出台之際，監管機構也在介入。歐盟《AI 法案》於 2025 年開始分階段實施，其中包含透明化義務，要求 AI 系統提供者對特定 AI 生成內容進行標示，為平台目前在偵測、標示和浮水印方面的選擇增添了合規層面的考量。

本篇報導最初刊載於 Fortune.com。