Раньше рекрутеры могли использовать публикации кандидатов в LinkedIn для первичной оценки: посмотреть, как человек мыслит, о чем пишет и насколько глубоко разбирается в своей сфере. Но одинакового ИИ-контента стало так много, что в постах специалисты все меньше отличаются друг от друга.
По данным сервиса Pangram, более 40% длинных публикаций в соцсети могли быть полностью написаны нейросетями. В LinkedIn признали проблему и начали внедрять новую функцию для борьбы с нейрослопом. Пока она доступна только части пользователей.
Новая функция позволит рекрутерам видеть меньше одинаковых постов специалистов и точнее оценивать кандидатов по их публикациям.
Что придумали в Linkedin
LinkedIn добавил кнопку «Похоже на ИИ-слоп», чтобы пользователи могли жаловаться на контент, качество которого кажется им сомнительным.
По словам директора по продукту LinkedIn Хари Шринивасана, борьба с таким контентом стала для платформы одним из главных приоритетов. При этом LinkedIn не приравнивает любое использование нейросетей к «мусору»: проблема возникает, когда публикация выглядит безликой и не содержит реального опыта автора.
Как воспользоваться новой функцией
Чтобы пожаловаться на пост:
- Откройте LinkedIn и найдите публикацию, которая кажется вам полностью написанной нейросетью.
- Нажмите на три точки в правом верхнем углу.
- В открывшемся меню выберите Seems like AI slop.
Что будет после жалобы
Отметка повлияет на работу алгоритмов: рекрутеры смогут скрывать одинаковые ИИ-посты кандидатов из своей ленты. Чем отмечать такой контент — тем реже LinkedIn станет его рекомендовать.
Также LinkedIn тестирует уведомления для авторов. Если пользователи посчитают публикацию перегруженной ИИ, ее создателю могут сообщить об этом.
Параллельно соцсеть усиливает собственные классификаторы, которые будут автоматически находить шаблонные и низкокачественные посты.
Пока LinkedIn борется с «мусорным контентом», рекрутеры могут избавиться от другого источника хаоса — таблиц, потерянных комментариев и разрозненных переписок. В Хантфлоу вся информация о кандидатах, история общения и обратная связь заказчиков собраны в одном месте.
