LinkedIn declara la guerra al “AI Slop”: ¿de qué se trata?

Imagen ilustrativa: LinkedIn. Shutterstock

La red social con fines profesionales, LinkedIn, anunció una serie de cambios en su algoritmo y herramientas. Según anunció el director de producto de la plataforma, ahora se apunta hacia el “AI Slop”.

Según anuncios oficiales, el ecosistema de LinkedIn experimenta una transformación ante la ola de contenido generado por Inteligencia Artificial (IA).

Al respecto, Hari Srinivasan, Chief Product Officer de LinkedIn Ecosystem, publicó que la red social priorizará las conexiones entre “personas reales que comparten perspectivas, ideas y experiencia reales”.

Para garantizar ese objetivo, Srinivasan anunció una medidas y actualizaciones tecnológicas centradas en combatir un fenómeno que se puede ver en prácticamente todas las redes sociales: el AI Slop.

Actualmente, el término “AI Slop” -del inglés, Artificial Intelligence y slop- podría traducirse como “porquería” o “lodo” de Inteligencia Artificial se refiere a contenido de baja calidad generado de forma masiva mediante herramientas de IA.

El AI Slop

Este tipo de contenido se caracteriza por ser genérico, carecer de una verificación humana, no aportar valor real y estar diseñado únicamente para saturar los feeds o simular actividad como comentarios automáticos tipo spam.

Por esto, Srinivasan reconoce que aunque es un concepto difícil de definir con exactitud y que evoluciona constantemente, es distinto al uso legítimo de la IA como herramienta de apoyo para estructurar ideas.

Para mantener la calidad de las interacciones en la plataforma, LinkedIn puso en marcha unos bloqueos de automatización al igual que nuevos clasificadores de contenido para identificar una publicación de “AI Slop” o de baja calidad.

"Se ve como AI Slop", una opción que estará disponible para los usuarios de LinkedIn.

Finalmente, lo más interesante es que los usuarios ahora tendrán la capacidad de marcar directamente publicaciones o comentarios que perciban como AI Slop, que en la práctica sería como una “retroalimentación” humana que ayudará a entrenar y ajustar los modelos de detección de la plataforma.

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