AI 内容无处不在，尤其是在 LinkedIn 上

原文 ↗ Hacker News 讨论 ↗

对 LinkedIn 和 AI “slop”的看法

  • 许多人把 LinkedIn 看作“AI‑slopped wasteland”或“dumpster fire”，原本就充斥着企业套话；LLM 主要只是让数量激增，而不是改变其性质。
  • 主页被描述为已经无法使用：明显的 AI 帖子、满是表情符号的“thought leadership”、刻意编造的道德故事，甚至连评论里也有 AI 回复。
  • 也有人认为，AI 内容其实比之前的 corporate/bro hustle 帖子还算一种进步。

更广泛的互联网与 “Dead Internet” 感受

  • 用户称在 Reddit、X、YouTube、Instagram、Medium、Substack 以及产品/服务评论中也看到了类似的 slop。
  • 大家感觉 bots、engagement farms 和 LLM 生成的文本/图片正在挤占人类发出的信号，让参与变得更不吸引人。
  • 有一种 “dead internet theory” 的氛围：人们会默认线上很多其他人其实是 bots 或 AI。

LLM 风格向人类语言渗透

  • 多位评论者注意到，人们在无意识地模仿 LLM 的措辞和结构（listicles、“why it matters”、某些习语）。
  • 有些人刻意回避如今觉得很刺耳的 AI 式套路；另一些人在大量使用 AI 后发现自己也开始采用这些表达。
  • 讨论认为，这只是语言演化的又一次转向，只是如今还受到 AI 训练和 RLHF 的共同塑形。

LinkedIn 对工作的剩余价值

  • 观点分歧很大：有人删掉了账号并依赖 email，另一些人则表示自己多年来几乎所有工作或项目都来自 LinkedIn。
  • 人们抱怨有假职位/“ghost” 职位、群发式招聘人员、政治/愤怒内容，以及糟糕的求职体验；但也承认招聘人员仍然大量使用这个平台。

AI 写作：声音、思考与可达性

  • 一派认为，把写作外包给 AI 会侵蚀个人风格，以及写作本身所迫使的思考；他们把这视为在伦理和认知上都有害。
  • 另一派认为：大多数人本来就写得不好，或者不是母语；LLM 让他们能显得得体、触达受众，并“找到一种原本找不到的声音”。
  • 也有人担心，AI 会制造一种能力幻觉，并可能阻碍真正技能的发展。

AI 检测（Pangram）争论

  • 有人称赞 Pangram 是一个有价值的分类器，很少把真正的人类文本误判为 AI，并且有助于保护线上的人类空间。
  • 也有人把它叫作“snake oil”：他们说自己的写作也被误判，指出它对非母语英语使用者存在偏见，并提到少量编辑就能轻易骗过检测器。
  • 对其声称的 0.01% 假阳性率存在争议；有几个人对此极为怀疑。

应对策略与替代方案

  • 建议包括：积极静音/点“not interested” AI‑ish 内容、把 LinkedIn 网络保持得非常小，或者彻底离开企业平台。
  • 也有人对 RSS、博客、webrings、经过人类验证或更小的社区，以及用于过滤 slop 的浏览器插件表示兴趣。