सोशल मीडिया, खासकर LinkedIn, पर AI सामग्री हर जगह है
LinkedIn की धारणा और AI “slop”
- कई लोग LinkedIn को “AI‑slopped wasteland” या “dumpster fire” मानते हैं, जो पहले से ही corporate platitudes से भरा था; LLMs ने मुख्यतः मात्रा बढ़ाई, चरित्र नहीं बदला।
- फ़ीड को अनुपयोगी बताया गया है: स्पष्ट AI पोस्ट, emoji‑भरी “thought leadership,” बनावटी नैतिक कहानियाँ, और टिप्पणियों में भी AI जवाब।
- कुछ कहते हैं कि AI सामग्री वास्तव में पहले के corporate/bro hustle posts से बेहतर है।
व्यापक इंटरनेट और “Dead Internet” का एहसास
- उपयोगकर्ता Reddit, X, YouTube, Instagram, Medium, Substack, और product/service reviews में भी इसी तरह की slop की रिपोर्ट करते हैं।
- यह भावना कि bots, engagement farms, और LLM‑generated text/images मानव संकेत को दबा रहे हैं और भागीदारी को कम आकर्षक बना रहे हैं।
- “dead internet theory” जैसा माहौल: लोग मानते हैं कि ऑनलाइन बहुत से अन्य लोग bots या AI हैं।
LLM शैली का मानव भाषा में रिसना
- कई टिप्पणीकार देखते हैं कि लोग अनजाने में LLM की phrasing और structure की नकल कर रहे हैं (listicles, “why it matters,” कुछ idioms)।
- कुछ लोग जानबूझकर AI‑ish tropes से बचते हैं जिन्हें वे अब खटकने वाला मानते हैं; दूसरों को भारी AI उपयोग के बाद वे खुद अपनाते हुए मिलते हैं।
- चर्चा कि यह भाषा के विकास का बस एक और मोड़ है, जो अब AI training और RLHF से सह-आकारित हो रहा है।
काम के लिए LinkedIn की बची हुई उपयोगिता
- राय में बड़ा विभाजन: कुछ ने accounts delete कर दिए और email पर निर्भर हैं, जबकि दूसरों का कहना है कि कई वर्षों में उनकी लगभग सभी jobs या projects LinkedIn के माध्यम से आए।
- fake/“ghost” jobs, spammy recruiters, political/rage content, और खराब job search UX की शिकायतें हैं, लेकिन यह भी स्वीकार है कि recruiters अब भी platform का भारी उपयोग करते हैं।
AI लेखन: आवाज़, सोच, और पहुँच
- एक पक्ष: लेखन को AI को सौंपना व्यक्तिगत voice और वह सोच कमजोर करता है जिसे writing मजबूर करती है; इसे नैतिक और संज्ञानात्मक रूप से हानिकारक माना जाता है।
- दूसरा पक्ष: अधिकांश लोग खराब लिखते हैं या non‑native language में लिखते हैं; LLMs उन्हें सक्षम दिखने, audience तक पहुँचने, और वह “voice” खोजने देते हैं जो वे अन्यथा नहीं पा सकते।
- चिंता कि AI competence का भ्रम देता है और वास्तविक skill development को रोक सकता है।
AI Detection (Pangram) पर बहस
- कुछ लोग Pangram की प्रशंसा एक उपयोगी classifier के रूप में करते हैं जो genuine human text को शायद ही गलत लेबल करता है और मानव spaces को सुरक्षित रखने में मदद कर सकता है।
- अन्य इसे “snake oil” कहते हैं: अपनी ही writing पर false positives की रिपोर्ट करते हैं, non‑native English के खिलाफ bias की ओर इशारा करते हैं, और नोट करते हैं कि छोटे edits से detectors आसानी से धोखा खा जाते हैं।
- कथित 0.01% false positive rate पर असहमति है; कई लोग अत्यधिक संशय में हैं।
निपटने की रणनीतियाँ और विकल्प
- सुझाव: AI‑ish content को aggressively mute करें/“not interested” करें, LinkedIn networks को बहुत छोटा रखें, या corporate platforms को पूरी तरह छोड़ दें।
- RSS, blogs, webrings, human‑verified या छोटे समुदायों, और slop फ़िल्टर करने वाले browser plugins में रुचि।