LinkedIn ने उन पोस्टों की रिपोर्ट करने के लिए बटन जोड़ा जो "AI स्लॉप जैसे लगते हैं"

LinkedIn ने उपयोगकर्ताओं को उन पोस्टों की रिपोर्ट करने देना शुरू किया जो “AI स्लॉप जैसी लगती हैं”

LinkedIn एक नया रिपोर्टिंग विकल्प जारी कर रहा है, जो उपयोगकर्ताओं को उन पोस्टों को सीधे चिह्नित करने का तरीका देता है जिन्हें वे कृत्रिम बुद्धिमत्ता द्वारा जनित मानते हैं और जो निम्न-गुणवत्ता वाली या अप्रमाणिक लगती हैं। कंपनी ने यह विकल्प पोस्टों के तीन-बिंदु मेनू में रखा है, जहां उपयोगकर्ता अब सामग्री को “Seems like AI slop” के रूप में चिह्नित कर सकते हैं।

यह बदलाव दो कारणों से महत्वपूर्ण है। पहला, यह एक ऐसी समस्या के लिए एक विशिष्ट, उपयोगकर्ता-सामना करने वाला तंत्र जोड़ता है जो पेशेवर सोशल प्लेटफॉर्मों पर तेजी से दिखाई देने लगी है: सामान्य, फार्मूला-आधारित, AI-सहायता प्राप्त पोस्टिंग, जो फीड्स को भर सकती है। दूसरा, LinkedIn इस मुद्दे को एक छोटी मॉडरेशन समायोजन के रूप में नहीं देख रहा है। कंपनी के चीफ प्रोडक्ट ऑफिसर Hari Srinivasan के अनुसार, “AI slop” को कम करना एक प्रमुख प्राथमिकता है, और नया रिपोर्टिंग प्रवाह इस बात को समायोजित करने के व्यापक प्रयास का हिस्सा है कि प्लेटफॉर्म सामग्री का पता कैसे लगाता है, उसे कैसे रैंक करता है, और उसे कैसे प्रस्तुत करता है।

पेशेवर पहचान, प्रतिष्ठा और उद्योग-वार्तालाप पर आधारित नेटवर्क के लिए, पोस्टों की गुणवत्ता केवल एंगेजमेंट की मात्रा से अधिक मायने रखती है। LinkedIn की समस्या केवल इतनी नहीं है कि कुछ उपयोगकर्ता AI लेखन उपकरणों के साथ प्रयोग कर रहे हैं। समस्या यह है कि बहुत बड़ी मात्रा में सामग्री एक-दूसरे की जगह लेने योग्य, यांत्रिक भाषा वाली, और वास्तविक अनुभव से कटी हुई लगने लगती है। जब यह बड़े पैमाने पर होता है, तो प्लेटफॉर्म उस भरोसे को कमजोर करने का जोखिम उठाता है जो पेशेवर नेटवर्किंग को पहले स्थान पर उपयोगी बनाता है।

अप्रामाणिक सामग्री के लिए एक उपयोगकर्ता संकेत

नया जोड़ा गया रिपोर्ट बटन उपयोगकर्ताओं और LinkedIn की रैंकिंग प्रणालियों के बीच एक फीडबैक लूप बनाता है। स्रोत सामग्री में वर्णित परीक्षणों में, इस विकल्प पर क्लिक करने से पोस्ट छिप जाती है और एक धन्यवाद संदेश दिखाई देता है, जिससे संकेत मिलता है कि LinkedIn केवल स्वचालित पहचान पर निर्भर रहने के बजाय स्पष्ट फीडबैक एकत्र कर रहा है।

Srinivasan ने कहा कि यह संकेत कंपनी को “our models tune करने और बेहतर feeds बनाने” में मदद करेगा। इसका अर्थ है कि LinkedIn इस फीचर का उपयोग केवल व्यक्तिगत पोस्टों को हटाने या नीचे रैंक करने के लिए नहीं, बल्कि यह बेहतर समझने के लिए कर रहा है कि उपयोगकर्ता किसे अप्रामाणिक या कम-उपयोगी मानते हैं।

यह महत्वपूर्ण है क्योंकि सामग्री-गुणवत्ता की समस्याओं का समाधान एक ही नियम से करना कठिन होता है। कुछ AI सहायता के साथ लिखी गई पोस्ट जरूरी नहीं कि भ्रामक या बेकार हो, जबकि पूरी तरह मानव-लिखित पोस्ट भी स्पैम जैसी हो सकती है। LinkedIn एक अधिक व्यवहार-आधारित दृष्टिकोण अपना रहा है: उपयोगकर्ता फीडबैक को उन क्लासिफायरों के साथ जोड़ना जो निम्न-गुणवत्ता वाली सामग्री से जुड़े पैटर्न देखते हैं।

LinkedIn अभी क्यों आगे बढ़ रहा है

यह रोलआउट इस बढ़ते प्रमाण के बीच आया है कि AI-जनित लेखन LinkedIn पर सामान्य हो गया है। स्रोत पाठ में 404 Media द्वारा रिपोर्ट किए गए AI डिटेक्टर Pangram के निष्कर्षों का हवाला दिया गया है, जिसके अनुसार LinkedIn की 41 प्रतिशत लंबी पोस्टें पूरी तरह AI द्वारा जनित के रूप में चिह्नित की गईं। AI डिटेक्शन टूल्स से जुड़े सामान्य सावधानियों के बावजूद, यह आंकड़ा समझाने में मदद करता है कि कंपनी अधिक आक्रामक क्यों हो रही है।

प्लेटफॉर्म की चुनौती कुछ अटपटे पोस्टों से कहीं बड़ी है। LinkedIn एक ऐसा स्थान बन गया है जहां काम से जुड़े अपडेट, भर्ती कहानियां, प्रबंधन सलाह, और पर्सनल-ब्रांड कथाएं सब बहुत अधिक प्रोत्साहित होती हैं। जनरेटिव AI इस माहौल में लगभग बहुत अच्छी तरह फिट बैठता है: यह जल्दी से परिष्कृत, आत्मविश्वास से भरा पाठ तैयार कर सकता है, उन प्रारूपों में जिन्हें प्लेटफॉर्म पहले से पुरस्कृत करता है। परिणामस्वरूप एक ऐसा फीड बनता है जो सक्रिय और अत्यधिक तैयार तो बना रहता है, लेकिन कम व्यक्तिगत और कम भरोसेमंद महसूस होता है।

प्रामाणिकता का यह क्षरण विशेष रूप से दिखाई देने वाली समस्या बन गया है क्योंकि LinkedIn की पहचान वास्तविक नामों, करियर इतिहासों और पेशेवर प्रतिष्ठा से जुड़ी है। उपयोगकर्ता आम तौर पर अपेक्षा करते हैं कि पोस्ट वास्तविक दृष्टिकोण, अनुभव या विशेषज्ञता को प्रतिबिंबित करें। जब फीड सामान्य AI लेखन से भरने लगते हैं, तो प्लेटफॉर्म का मूल मूल्य प्रस्ताव दबाव में आ जाता है।

सिर्फ रिपोर्ट बटन से अधिक

LinkedIn की प्रतिक्रिया केवल उपयोगकर्ता रिपोर्ट तक सीमित नहीं है। Srinivasan ने कहा कि कंपनी नए क्लासिफायर तेज कर रही है ताकि यह पहचाना जा सके कि कोई पोस्ट “AI-slop or generally low-quality content” है या नहीं। इसका अपेक्षित परिणाम ऐसी सामग्री की मात्रा को कम करना है जो सुझाई गई पोस्टों में और उपयोगकर्ता के नेटवर्क के बाहर की सामग्री में दिखाई देती है।

यह भाषा महत्वपूर्ण है। यह केवल मॉडरेशन नहीं, बल्कि वितरण की ओर इशारा करती है। LinkedIn को हर कमजोर या AI-भारी पोस्ट को हटाने की जरूरत नहीं है ताकि उपयोगकर्ता अनुभव बदल सके। यदि वह अनुशंसा प्रणालियों में amplification कम कर सकता है, तो वह हर संदिग्ध मामले को हटाने के निर्णय में बदले बिना फीड्स को अधिक प्रासंगिक बना सकता है।

कंपनी यह भी परीक्षण कर रही है कि लोगों को यह कैसे दिखाया जाए कि अन्य उपयोगकर्ताओं को उनकी पोस्टें अप्रमाणिक लगती हैं या वे भारी रूप से AI पर निर्भर हैं। यदि इसका विस्तार होता है, तो यह फीचर प्लेटफॉर्म को अदृश्य एल्गोरिदमिक रैंकिंग से आगे ले जाकर दृश्यमान सामाजिक फीडबैक की ओर ले जाएगा। ऐसा कदम पोस्ट करने के व्यवहार को बदल सकता है, विशेषकर ऐसे नेटवर्क पर जहां धारणा और विश्वसनीयता करियर परिणामों से निकटता से जुड़ी होती है।

साथ ही, LinkedIn एक ऐसा फीचर हटा रहा है जो पोस्टों को “enhance” करने के लिए AI का उपयोग करता था। वह उस टूल को एक ऐसे टूल से बदलने की योजना बना रहा है जो उपयोगकर्ता के शब्दों की प्रूफरीडिंग करेगा, बिना उनकी आवाज बदलें। यह एक महत्वपूर्ण उत्पाद बदलाव है। उपयोगकर्ताओं को अधिक चमकदार, प्लेटफॉर्म-नेटिव सामग्री बनाने में मदद करने के बजाय, LinkedIn कहता है कि वह मौलिक अभिव्यक्ति को बनाए रखना चाहता है, जबकि हल्की सहायता भी देना चाहता है।

बड़ा प्लेटफॉर्म मुद्दा

LinkedIn का यह कदम जनरेटिव AI युग में डिजिटल प्लेटफॉर्मों के सामने खड़ी एक व्यापक तनातनी को दर्शाता है। AI उपकरण प्रकाशन की लागत को नाटकीय रूप से कम कर सकते हैं, लेकिन वे प्रकाशित सामग्री के औसत सूचना-मूल्य को भी घटा सकते हैं। यदि अनुशंसा प्रणालियों को जल्दी समायोजित नहीं किया गया, तो फीड्स दोहरावदार, विश्वसनीय-सी लगने वाली सामग्री से भर सकते हैं, जो तकनीकी रूप से पढ़ने योग्य है लेकिन सामाजिक रूप से खाली है।

पेशेवर प्लेटफॉर्मों पर यह दबाव शायद दूसरों की तुलना में जल्दी महसूस हो सकता है, क्योंकि उपयोगकर्ता अक्सर मनोरंजन से कम और संकेतों से अधिक रुचि रखते हैं: भर्ती प्रवृत्तियां, बाजार में बदलाव, तकनीकी विशेषज्ञता, परियोजना अपडेट, और वास्तविक संचालनात्मक सबक। जो सामग्री चमकदार दिखती है लेकिन बहुत कम कहती है, वह ऐसे संदर्भ में विशेष रूप से हानिकारक है।

LinkedIn वस्तुतः स्वीकार कर रहा है कि सामग्री की प्रामाणिकता अब केवल सांस्कृतिक शिकायत नहीं, बल्कि एक उत्पाद और रैंकिंग मुद्दा है। असामान्य रूप से सादी भाषा वाली रिपोर्ट श्रेणी बनाकर, स्वचालित क्लासिफायर बढ़ाकर, फीडबैक संकेतों के साथ प्रयोग करके, और कम से कम एक AI-लेखन फीचर हटाकर, कंपनी सिंथेटिक पेशेवर पोस्टिंग की बाढ़ के खिलाफ अपनी स्थिति फिर से तय करने की कोशिश कर रही है।

यह प्रयास सफल होगा या नहीं, यह कार्यान्वयन पर निर्भर करेगा। उपयोगकर्ता रिपोर्ट शोरभरी हो सकती हैं। स्वचालित प्रणालियां शैली को स्पैम समझ सकती हैं। कुछ वैध उपयोगकर्ता AI ड्राफ्टिंग टूल्स पर निर्भर रहना जारी रखेंगे, और LinkedIn को संपादन सहायता और ऐसी सामग्री के बीच अंतर करना होगा जो बड़े पैमाने पर बनी हुई या भ्रामक लगती है। लेकिन रणनीतिक दिशा स्पष्ट है: कंपनी मानती है कि AI-जनित भराव फीड की गुणवत्ता को नुकसान पहुंचा रहा है, और अब वह यह बात ऐसे उत्पाद शब्दों में कहने को तैयार है जिन्हें उपयोगकर्ता तुरंत समझ सकें।

इससे यह रोलआउट केवल एक विचित्र नया मेनू विकल्प नहीं रह जाता। यह एक बड़े प्लेटफॉर्म का प्रारंभिक उदाहरण है जो एक साथ अपनी इंटरफेस, रैंकिंग प्रणालियों और लेखन उपकरणों में स्पष्ट anti-slop नियंत्रण बना रहा है। उपयोगकर्ताओं के लिए, यह अप्रामाणिक सामग्री के खिलाफ सीधे प्रतिक्रिया देने का तरीका देता है। प्लेटफॉर्म के लिए, यह एक परीक्षण है कि क्या जनरेटिव पाठ के सस्ता और अधिक सर्वव्यापी होने पर भी सोशल नेटवर्क भरोसा बनाए रख सकते हैं।

यह लेख The Verge की रिपोर्टिंग पर आधारित है। मूल लेख पढ़ें.