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EP34 - AI 正在接管 LinkedIn,超過 50% 的貼文是由 AI 生成
LinkedIn。AI 內容。殭屍網路
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OVERVIEW
本期重點
AI 正在接管 LinkedIn,超過 50% 的貼文是由 AI 生成
我開了 AI 學習社群
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AI 正在接管 LinkedIn,超過 50% 的貼文是由 AI 生成
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LinkedIn 正經歷着一場靜默但深刻的轉變。這個原本作為專業人士交流平台的空間,正逐漸演變為 AI 內容的實驗場。這個現象不僅反映了 AI 內容的滲透,更折射出社交平台未來的樣貌。
數據背後的深層含義
Originality AI 的研究顯示—— 在LinkedIn 的長文中有大約 54% 的內容為 AI 生成。
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source:https://originality.ai
他們使用 AI 偵測器分析了 8,795 篇 LinkedIn 長篇(100 字以上)貼文,以判斷這些貼文是否可能是由人類或 AI 撰寫。分析了過去四年的貼文。
不出所料,當 ChatGPT 在 2022 年 12 月推出時,事情就爆炸了。從 2023 年 1 月到 2 月,由 AI 撰寫的文章激增了驚人的 189%。快進到 2024 年 10 月,大約 54% 的長篇文章現在很可能是由 AI 撰寫的。
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source:https://originality.ai
而這不僅僅是貼文數量的增加,內容的長度也有所增加。自從 ChatGPT 推出以來,LinkedIn 的貼文平均長度增加了 107%。此外,不只貼文,AI 也悄悄進入評論區,你可以發現更多的留言更像是 AI 生成的。 LinkedIn 似乎正在變成 由 AI 驅動的內容平台。
社交媒體生態的重構
若是拋開主觀的好惡,客觀的來分析。這些數據已經標誌著 AI 已經從輔助工具演變為內容創作的主導力量。這個現象反映了內容創作模式的根本性改變。我認為這個趨勢會持續且會帶來一些影響:
內容品質的兩極化
AI 生成內容能補足部分觀點,優點是能隨模型提升而增強,但同時也帶來了同質化的風險。此外,真實的人性觀點可能被淹沒在算法優化的文字海洋中,讓獨特的聲音難以觸及大眾。
互動模式的轉變
有趣的是,評論區也逐漸被 AI 滲透,形成了機器互相對話的奇特景象。使用者難以分辨真實互動和自動化回應,影響了平台的真實性。
使用者並不排斥
這波浪潮也有機個成功案例如 Ruben Hassid ,他開發了 EasyGen (一個 LinkedIn 的 AI 工具)展示了 AI 工具在增加影響力方面的潛力。
他在貼文中聲稱:
我把 EasyGen 打造成我的個人 AI,我的專屬代筆者。在 2 年內,我的追隨者從 8,000 增加到 400,000。這工具獲得廣泛的採用,光這個工具就有 27K 的使用者。
這讓我思考,是人們不在意這些 AI 生成的內容?還是我們壓根無法辨識?
接受還是反抗?
這數據對 LinkedIn 來說不知道是好消息還是壞消息,一方面看到平台內的內容指數的增長,另一方面卻要面臨殭屍網路 ( 平台上都是 AI 沒有真人 ) 的風險。
我認為這個趨勢未來會更加的嚴重,若是 LinkedIn 沒有在未來幾個季度做出 AI 內容的限制,很有可能損及其專業導向的品牌價值。而且不只是 LinkedIn ,現在各大社群平台都湧現了各式各樣的 AI 生成式內容。對創作者以及內容消費者而言無疑是一種挑戰。
對內容消費者而言,一方面要處理信息過載問題,另一方面還要培養辨識 AI 生成內容的能力。當然我不是說 AI 生成的內容一定是不對的或是不好的,而是必須在汲取每一滴內容的時候,過濾錯誤的訊息。
大方向上我認為這個趨勢不可逆,平台也很難用文字審查的方式來處理 AI 內容 ( 這很難,容易錯殺 )。因此,與其要討論接受還是對抗,我更感興趣的是會有什麼趨勢會跟隨在後。
付費內容與真人互動
當 AI 能大量的生成同質性的內容,真實且能命中需求的內容就更容易脫穎而出。近年雖然大家都在調侃台灣的線上課程已經趨近飽和,但細數幾家排在前位的玩家,銷售額與平均消費額卻一直在創新高。
這除了說明了大眾對知識學習的需求強勁,更證明了比起鬆散零散的學習,消費者偏好整理過後有系統的學習。除了線上教學,另一個值得觀察的趨勢是,專業的聚會越來越多。不管是付費的還是免費的、線上的還是線下的,大家更願意參與由真人帶領的分享會或是教學研討會。
這讓我想到轉型過後的音樂市場,不再是透過販售 CDs 來營利,而是藉由演唱會、音樂季的體驗讓使用者買單。其背後的底層邏輯都是一樣,當一樣商品可以大規模的複製、再現,不需要去對抗它,反而要讓它發揮所長。最終的價值還是會回歸到無法大規模複製的個體上。
結論
LinkedIn 的內容 AI 化是一個更大 AI 轉型浪潮的縮影。它提醒我們,技術進步帶來的不僅是工具的革新,永遠都是供給與需求的再平衡。在這個轉變中,我認為免費的內容最終都會被大量的 AI 生成式內容給衝擊,而自然的長出真實內容的需求。像是在台灣火紅的 Threads ,其及時且真實的內容反而吸引更多用戶,對比 FB 與 IG 更可以感受到它的不同 ( X.com 使用量也創新高 )。
這個現象給我們的最大啟示可能是:真實的人性價值可能變得比以往更加珍貴。我們需要在擁抱技術進步的同時,不要忘記社交媒體的本質是連接真實的人。
自己贊助自己
我開了 AI 學習社群
有追蹤臉書的朋友應該知道我研究 Make 自動化系統有一段時間了。如果 Chat-GPT 是個不會喊累的博士,工作流則是能讓一群博士不分日夜地,像流水線般自動化的為您工作的系統。
相信大家也聽我介紹很多 AI 工具,常常有種怎麼也學不完的挫敗感。但 Make 這個工具是我今年投入時間學習後獲得最大成效的工具。因為它可以把我先前介紹過的工具黏合起來變成全新的物種,就像樂高一樣。
👇 可以參考最新的教學影片理解工作流是如何運作的
期待在社群中見到你。
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