Sabía que había mucha basura de IA en LinkedIn. Un informe impactante dice que el problema es mucho peor de lo que se sospechaba.
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Ya sabía que LinkedIn estaba desbordado de publicaciones escritas por IA, consejos de liderazgo reciclados y esas horribles lecciones sobre emprendimiento. Un nuevo informe sugiere que la situación es considerablemente peor de lo que incluso el feed de la plataforma hace parecer.
La empresa de detección de IA Pangram analizó más de un millón de publicaciones escaneadas a través de su extensión de Chrome en LinkedIn, X, Reddit, Medium y Substack. LinkedIn representó aproximadamente un tercio de todo lo escaneado, pero produjo el 62% de todo el contenido que Pangram marcó como generado por IA.
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LinkedIn está liderando la carrera de contenido de IA
En todas las plataformas incluidas en el conjunto de datos, el 13.8% del material escaneado fue clasificado como completamente generado por IA. La proporción aumentó drásticamente a medida que las publicaciones se hacían más largas, alcanzando el 25.72% entre los elementos que contenían más de 250 palabras. LinkedIn tuvo un desempeño especialmente pobre. Más del 40% de sus publicaciones de formato largo fueron marcadas como completamente generadas por IA, la tasa más alta registrada entre las cinco plataformas. Una publicación de alto nivel en LinkedIn también tenía 1.35 veces más probabilidades de ser clasificada como generada por IA que un comentario.
Incluso la sección de comentarios no escapó a esto. Después de tener en cuenta la longitud, los comentarios de LinkedIn eran ligeramente más propensos a contener escritura de IA que las publicaciones. X también produjo un resultado desagradable. Pangram clasificó el 23.9% de los artículos de formato largo de X como completamente generados por IA y otro 22.9% como que contenían una mezcla de escritura humana y de IA. Solo el 53.2% fueron juzgados como completamente escritos por humanos.
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Los números vienen con algunas advertencias importantes
Pangram recopiló los datos de personas que instalaron su extensión y compartieron voluntariamente estadísticas de escaneo anónimas. Esto lo convierte en una gran muestra de conveniencia en lugar de una instantánea aleatoria y representativa de todo lo publicado en LinkedIn. También se basa en el propio modelo de Pangram, que la empresa afirma tiene una tasa de falsos positivos del 0.01%. Aunque ningún detector puede establecer la autoría con absoluta certeza.
LinkedIn reconoció su problema de contenido de baja calidad en mayo y dijo que reduciría el alcance de recomendación del contenido repetitivo de IA. La empresa afirmó que su sistema inicial identificaba correctamente material genérico el 94% de las veces.
Vikhyaat Vivek es un periodista y revisor de tecnología con siete años de experiencia cubriendo hardware de consumo, con un enfoque en…
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