LinkedIn于8月25日公布的数据显示，自7月30日推出“看起来像是AI垃圾”举报按钮以来，该平台被认定为AI生成的低质量帖子浏览量已下降40％。这一数据来自LinkedIn首席产品官Hari Srinivasan在平台发布的帖子，他同时透露已有超过100万用户使用了该反馈按钮。
Srinivasan在帖子中表示，尽管取得了一定进展，但平台仍有大量工作有待完成。“尽管我们已经取得了一些进展，但我们知道还有很多工作要做，以确保LinkedIn始终是一个能够让你找到真实的人和真实观点的地方……这仍然是我们非常关注的问题。”他在帖子中写道。
LinkedIn此次推出的举报机制采用社区反馈而非自动化检测的方式。Srinivasan强调，平台更倾向于依靠用户之间的互动来判断内容真实性，而非依赖AI检测器，以避免误判情况的发生。当一篇帖子获得足够多的社区反馈后，LinkedIn会在“帖子分析”功能中通过提示信息向发布者展示这一情况，帮助其了解其他用户对内容的看法。
针对可能出现的恶意举报行为，LinkedIn已建立相应的保护机制，防止用户内容遭到不公平的集中举报或针对。Srinivasan表示，该机制的设计初衷是善意的，同时他也提到自己在发布内容时越来越注意避免让内容听起来像AI生成，平台的目标是提供有帮助的反馈。
这一举措的背景是AI工具在内容创作领域的快速普及。随着Anthropic的Claude、OpenAI的ChatGPT等大模型产品被广泛使用，LinkedIn平台上出现了大量由AI生成的“思想领袖”式帖子。这类内容往往采用固定的写作模板，缺乏真实个人观点，在职业社交平台上形成了一种独特的低质量内容生态。
Business Insider记者Katie Notopoulos近期体验了一款名为Cringebot 3000的AI工具，该工具专门模仿LinkedIn上常见的“思想领袖”写作风格。她发现，与自己平时发布的帖子相比，这款工具生成的内容在LinkedIn上获得了更多阅读量。这一现象反映出AI生成内容在平台上确实具备一定的传播优势，而LinkedIn此次调整正是针对这一问题。
LinkedIn并非唯一收紧AI内容政策的平台。近期，Substack和YouTube等平台也开始进一步加强对AI生成内容的管理。这些平台面临的共同挑战在于，如何在AI工具日益普及的背景下，维持内容的真实性和用户信任度。
从行业角度看，LinkedIn的社区反馈机制为其他平台提供了一种可供参考的治理路径。相较于依赖自动化检测工具，社区反馈机制能够更灵活地适应不同语境下的内容判断，同时也能让用户参与平台治理过程。不过，该机制的有效性仍有待时间检验，特别是如何在防止恶意举报与保护正常用户之间取得平衡，将是LinkedIn后续需要持续优化的方向。
该文观点仅代表作者本人，企服科学平台仅提供信息存储空间服务。
