LinkedIn дал людям кнопку «похоже на AI-мусор». За две недели её нажали больше миллиона раз

Кажется, интернет дошёл до забавной точки. Сначала соцсети и сервисы научили всех генерировать аккуратные тексты за минуту. Теперь одна из крупнейших профессиональных площадок просит пользователей помогать ей находить слишком безликий AI-контент.

30 июля LinkedIn добавил в меню публикаций кнопку «Seems like AI slop» — примерно «похоже на AI-мусор». А спустя две недели директор по продукту LinkedIn Хари Сринивасан сообщил: кнопку нажали уже больше миллиона раз.

Но интереснее не сама цифра.

По данным LinkedIn, пользователи сейчас видят примерно на 40% меньше контента, который система классифицирует как AI slop, чем несколько недель назад. А если публикация получает достаточно подобных сигналов от аудитории, автор может увидеть предупреждение в аналитике поста.

То есть проблема перестала быть просто интернет-шуткой. Платформа уже встроила её в механику рекомендаций и обратной связи для авторов.

При этом важная деталь: LinkedIn не говорит «AI-текст = плохой текст».

Ещё в июне компания отдельно объясняла свою позицию. Использовать AI, чтобы улучшить формулировки, нормально. Проблемой она считает другое: массовый, повторяющийся, гладкий контент, в котором нет собственной перспективы, опыта или новой мысли.

И вот здесь становится интереснее.

Потому что внешне хороший текст больше ничего не гарантирует.

Раньше способность быстро написать связный пост сама по себе была преимуществом. Нужно было придумать структуру, сформулировать тезис, вычитать ошибки, сделать нормальный заголовок.

Теперь всё это можно получить за минуту.

В результате интернет заполняется текстами, к которым сложно придраться по форме, но после прочтения от них ничего не остаётся.

Правильный заголовок.

Короткие абзацы.

Список из пяти пунктов.

Уверенный вывод.

И ощущение, что автор в принципе мог не присутствовать при создании публикации.

Получился необычный эффект: чем проще стало производить контент, тем дороже становится собственная мысль.

Кнопка не может «убить» чужой пост одним нажатием

Здесь тоже легко сделать неправильный вывод.

Миллион нажатий не означает, что миллион публикаций автоматически потеряли охват. Сринивасан прямо пишет, что отдельный сигнал пользователя не определяет распространение поста. LinkedIn учитывает множество факторов и заявляет о защите от попыток специально массово жаловаться на конкретного автора.

То есть кнопку правильнее воспринимать не как дизлайк, а как дополнительный сигнал для системы: «я считаю этот материал низкокачественным и похожим на массовую генерацию».

Но сам факт появления такого сигнала важен.

Площадки начинают решать уже не задачу «как дать людям больше контента», а противоположную — как отфильтровать огромный объём дешёвого контента.

И это довольно сильный разворот.

AI не становится бесполезным для авторов

Наоборот. Я бы не делал из этой истории вывод «теперь всё надо писать вручную».

AI отлично подходит для поиска информации, черновика, проверки логики, сокращения текста, редактуры, вариантов заголовков и работы со структурой.

Но между «использовал AI» и «мне нечего было сказать, поэтому AI написал пост» появляется всё более заметная разница.

Если убрать красивую упаковку, в сильном материале должно оставаться что-то, чего модель сама не могла знать:

— собственный опыт; — конкретный результат; — наблюдение из работы; — цифры своего эксперимента; — ошибка и то, что из неё получилось; — необычная позиция; — решение, которое автор действительно принимал.

Именно такие детали сложнее всего масштабировать автоматически.

Есть и обратная сторона

Сам термин «похоже на AI» очень субъективен.

Хорошо структурированный человеческий текст тоже может показаться нейросетевым. То же касается людей, которые используют AI для перевода, исправления языка или редактуры собственного черновика.

Поэтому сама LinkedIn подчёркивает: одного пользовательского нажатия недостаточно для решения об охвате.

А исследование Pangram, которое ранее оценило около 41% длинных публикаций LinkedIn как полностью AI-сгенерированные, тоже нельзя воспринимать как точный переписной лист интернета. Это оценка AI-детектора, а такие системы ошибаются.

Но направление уже видно без детектора.

Когда произвести тысячу нормальных текстов становится почти бесплатно, нормальный текст перестаёт быть дефицитом.

Дефицитом становится причина его читать.

Что из этого следует авторам

Мне кажется, полезный вопрос перед публикацией теперь звучит не «достаточно ли хорошо написан этот текст?».

Лучше спросить:

«Что здесь есть такого, чего не получилось бы написать без меня?»

Если ответ — ничего, возможно, публикация действительно слишком легко заменяется ещё тысячей похожих.

А если внутри есть реальный опыт, позиция или результат, уже не так важно, помогал ли AI расставить запятые и сделать текст понятнее.

Самая ироничная часть всей истории в том, что AI не убивает авторский контент. Он делает его ценнее.

Потому что производство слов становится дешёвым. А собственная точка зрения — пока нет.