LinkedIn, platformda giderek artan yapay zekâ destekli düşük kaliteli içeriklerin görünürlüğünü azaltmayı hedefleyen yeni araçlarını duyurdu. Bu kapsamda kullanıcılar artık bir gönderiyi, “yapay zekâ ile oluşturulmuş gibi görünüyor” gerekçesiyle doğrudan bildirebilecek. Şirket, bu kullanıcı geri bildirimlerini hem öneri sistemini geliştirmek hem de düşük kaliteli içeriklerin yayılımını sınırlandırmak amacıyla değerlendireceğini belirtiyor.
Son dönemde üretken yapay zekâ araçlarının yaygınlaşmasıyla birlikte özellikle profesyonel sosyal ağlarda benzer üsluba sahip, özgünlük düzeyi düşük paylaşımların sayısı dikkat çekici biçimde arttı. LinkedIn de bu eğilime karşı yeni önlemler almaya hazırlanıyor. 404 Media’nın aktardığına göre, yapay zekâ tespit araçları geliştiren Pangram tarafından yapılan analizde uzun formatlı LinkedIn gönderilerinin yüzde 41’inin tamamen yapay zekâ tarafından oluşturulmuş olabileceği tespit edildi. Her ne kadar bu tür tespit araçlarının kesin sonuç vermediği bilinse de, ortaya çıkan tablo platformdaki içerik kalitesine ilişkin tartışmaları yeniden gündeme taşıdı.
LinkedIn öneri sistemini kullanıcı geri bildirimleriyle geliştirecek
LinkedIn Ürün Direktörü Hari Srinivasan, yaptığı açıklamada yapay zekâ ile üretilen düşük kaliteli içeriklerin şirket için öncelikli konular arasında yer aldığını ifade etti. Buna göre kullanıcılar artık gönderilerin sağ üst köşesindeki üç nokta menüsü üzerinden bir paylaşımı “Seems like AI slop” yani “yapay zekâ ile oluşturulmuş düşük kaliteli içerik gibi görünüyor” seçeneğiyle bildirebiliyor. Özelliğin kullanılmasının ardından ilgili gönderi kullanıcıdan gizleniyor ve platform geri bildirim için teşekkür mesajı gösteriyor.
İLGİNİZİ ÇEKEBİLİR
Ford’un yapay zekâ asistanı yakıtı ve lastik basıncını kontrol edebilecek
Google Tensor G6, Pixel 11’de yapay zekâyı 3,5 kat hızlandırıyor
Google yapay zekâyı glikoz takibine taşıyor
Spotify yapay zeka sanatçılarını önerilerden çıkarıyor
Daha ucuz Galaxy S26 FE, S26 Ultra’dan bir Android sürümü ileri gidecek
Bunun yanı sıra LinkedIn, yalnızca kullanıcı bildirimleriyle yetinmeyecek. Şirket, yapay zekâ ile oluşturulmuş veya genel olarak düşük kaliteli içerikleri belirleyebilmek için yeni sınıflandırma modellerini devreye alacağını açıkladı. Bu sistemlerin özellikle önerilen içerikler ile kullanıcının bağlantı ağı dışında karşılaştığı paylaşımlarda daha etkin şekilde çalışması hedefleniyor. Böylece kullanıcıların ana akışında benzer içeriklerin daha az görünmesi amaçlanıyor.
LinkedIn’in planları bununla da sınırlı kalmıyor. Şirket, bazı kullanıcılara yönelik yeni bir sistemi test ediyor. Bu test kapsamında gönderi sahiplerine, diğer kullanıcıların paylaşımlarını yeterince özgün bulmadığı veya yapay zekânın aşırı kullanıldığını düşündüğü yönünde geri bildirim gösterilmesi planlanıyor. Böyle bir yaklaşımın, içerik üreticilerini daha doğal ve kişisel paylaşımlar hazırlamaya teşvik etmesi bekleniyor. Ne var ki bu sistemin yanlış değerlendirmelere yol açmaması için nasıl çalışacağına ilişkin ayrıntılar henüz paylaşılmış değil.
Günün Öne Çıkan Fırsatları
REKLAM — Bu içerikte satış ortaklığı bağlantıları bulunmaktadır. Bu bağlantılar üzerinden yapılan alışverişlerden Teknoblog komisyon kazanabilir.
Öte yandan LinkedIn, daha önce kullanıma sunduğu ve gönderileri yapay zekâ yardımıyla yeniden düzenleyen içerik geliştirme özelliğini de kaldıracağını açıkladı. Bu aracın yerine yalnızca yazım ve dil bilgisi denetimi yapan, ancak kullanıcının ifade biçimini değiştirmeyen yeni bir düzenleme aracı sunulacak. Şirket, bu yaklaşımın kullanıcıların kendi sesini korumasına yardımcı olurken yazım hatalarının giderilmesini sağlayacağını ifade ediyor.
Üretken yapay zekâ araçlarının profesyonel ağlarda içerik üretimini kolaylaştırması önemli avantajlar sunsa da, özgünlük ve güvenilirlik konusundaki tartışmalar sürüyor. LinkedIn’in yeni bildirim seçeneği, güncellenen sınıflandırma modelleri ve içerik düzenleme araçları, platformda daha doğal ve kaliteli paylaşımların öne çıkarılmasına yönelik adımlar arasında yer alıyor. Bununla birlikte bu sistemlerin başarısı, hem yapay zekâ tespit modellerinin doğruluğuna hem de kullanıcı geri bildirimlerinin dengeli biçimde değerlendirilmesine bağlı olacak.
