LinkedIn zavádí tlačítko na nahlášení strojového textu a ruší vlastní přepisovač

Ředitel produktu LinkedInu Hari Srinivasan zveřejnil ve čtvrtek 30. července přímo na své síti seznam změn, kterými chce firma ubrat strojově psaného obsahu. Nejviditelnější z nich je nová položka v nabídce pod třemi tečkami u příspěvku. Vedle „nezajímá mě to“ a „nahlásit příspěvek“ se tam objevuje „Seems like AI slop“, tedy vypadá to na strojové smetí.

Slovo slop se v angličtině používá pro pomyje a v poslední době i pro zahlcení sítí nekvalitním strojově psaným obsahem. LinkedIn ho v oznámení používá sám, takže ho tady necháváme tak, jak stojí v původním textu.

Mluvčí sítě serveru The Register řekl, že se tlačítko objeví u všech příspěvků i komentářů. Nahlášení přitom nemá jen skrýt jeden text. Podle Srinivasana z něj bude firma učit vlastní klasifikátory, tedy programy, které mají slop poznávat samy.

Co všechno bylo v oznámení

• Obrana proti automatizaci. Síť podle Srinivasana denně zachytí statisíce pokusů o automatický komentář a za poslední dva měsíce zablokovala miliardy dalších pokusů o automatizaci, tedy hromadné publikování a slop.
• Nové a vylepšené klasifikátory na slop a obecně nekvalitní obsah. Mají ubrat slopu hlavně v doporučeném obsahu a v příspěvcích od lidí mimo vlastní síť kontaktů.
• Zkouška soukromého upozornění. Kdo publikuje, uvidí ve svém přehledu statistik, že jeho příspěvek přišel čtenářům neautentický.
• Širší ověřování profilů a firemních stránek a možnost zablokovat komentáře od firemních stránek, které uživatel nechce vidět.

Ruší i vlastní tlačítko, které psalo za pisatele

Nejpodstatnější část oznámení je ta, o které se mluví nejmíň. LinkedIn ruší vlastní tlačítko „enhance your post“, které rozepsaný příspěvek prohnalo modelem a vrátilo ho přepsaný. Nahradí ho korektura, která podle firmy text opraví, ale nezmění pisateli hlas.

Srinivasan k tomu píše i to, proč se lidé podle firmy k modelu uchylují: LinkedIn není místo na jedno slovo a pisatelé se prý cítí jistěji, když si příspěvek nechají projít modelem. Citace jsou přeložené z angličtiny.

Odkud se vzalo číslo 81 procent

Ve stejný den vydala kanadská firma Originality.ai měření, které se pak objevilo skoro ve všech zprávách o tlačítku. Z pěti tisíc veřejných červencových příspěvků delších než sto slov jich její detektor označil 4 061 za pravděpodobně strojové, tedy 81,2 procenta.

Vzorek vznikl tak, že firma sebrala deset stránek výsledků z devadesáti dotazů kombinujících téma a datum, vyhodila příspěvky se špatným datem, kratší než sto slov a duplicity, a teprve pak z nich vybrala pět tisíc. Až potom je pustila přes detektor. To pořadí je důležité, protože vylučuje výběr podle výsledku.

Studie sama píše, kam nedosáhne: pokrývá veřejné příspěvky nalezené jejími dotazy, ne každý příspěvek na LinkedInu a už vůbec ne to, co uvidí konkrétní člověk ve svém výpisu.

Skok proti dřívějším číslům taky není čistá časová řada. Lednové měření téže firmy vyšlo na 53,7 procenta, jenže pracovalo s příspěvky 99 vlivných profilů za rok 2025. Červencový vzorek se sbíral vyhledáváním podle devíti témat. Obojí měří dlouhé příspěvky, ale jinak vybrané.

A do třetice: Originality.ai detektory strojového textu prodává. Vysoké číslo je pro ni obchodní argument. Neznamená to, že je špatně, jen že nejde o nezávislé měření.

Staví klasifikátory a zároveň varuje, že se detektor plete

Nejzajímavější na oznámení je rozpor, který v něm firma nechala stát. Chystá vlastní klasifikátory, a přitom u soukromého upozornění pisatelům píše, že chce zpětnou vazbu od skutečných lidí, ne aby příspěvek posoudil detektor a spletl se. Firma, která se chystá strojové texty poznávat strojem, tedy zároveň říká, že stroj se v tom plete.

Za tím stojí druhé rozlišení, které v oznámení padne natvrdo: umělá inteligence a slop nejsou totéž. Spousta lidí si podle Srinivasana modelem myšlenky jen brousí a chtějí vědět, kdy jim text zní neautenticky. A samotný pojem podle něj přesnou hranici nemá, protože slop se těžko definuje a definice se mění.

Jde o víc než jednu síť

LinkedIn v tom není sám. Podle TechCrunche přidal minulý týden podobný nástroj Substack, který ve spolupráci s firmou Pangram označuje strojově psané texty, a tentýž Pangram podle serveru oznámil tenhle týden devět milionů dolarů nové investice. Ani jeden z těch údajů jsme si u zdroje neověřovali.

Jinou cestou šel vývojářský hosting Codeberg, který zakázal projekty psané převážně modely rovnou v podmínkách užití. Rozdíl je v tom, kdo rozhoduje: Codeberg zakazuje, LinkedIn sbírá hlasy čtenářů a podle nich ladí doporučování.

Co v oznámení není, je jakékoli číslo o dopadu. LinkedIn neuvedl, kolik příspěvků kvůli slopu odstranil nebo přestal doporučovat, ani kdy má být tlačítko všude. Definici slopu firma sama označuje za pohyblivou. Podle nás se tím dopad zvenčí měřit nedá: bez definice a bez počtů zůstane jediným veřejným ukazatelem to, co naměří detektory třetích stran, a ty LinkedIn v témže oznámení označuje za nespolehlivé.

Zdroje: příspěvek Hariho Srinivasana z 30. července 2026, měření Originality.ai z téhož dne, TechCrunch a The Register.