LinkedIn im KI-Sog: Fast die Hälfte der längeren Beiträge soll KI-generiert sein

Fast die Hälfte der längeren Beiträge auf LinkedIn soll vollständig mit Künstlicher Intelligenz erstellt sein. Nun können Nutzer solche Inhalte als „KI-Slop“ melden. Eine Million Meldungen gab es bereits in drei Wochen. Doch die neue Funktion wirft eine Frage auf: Wie lässt sich KI-generierter Inhalt von einfach schlechtem oder unbeliebtem Content unterscheiden?

Mehr als 40 % vollständig KI-generiert

Wer auf LinkedIn unterwegs ist, kennt sie: Beiträge mit kurzen Absätzen, vielen rhetorischen Fragen und einer persönlichen Erkenntnis am Ende. Was nach individueller Berufserfahrung klingt, kann inzwischen auch vollständig von einer KI stammen.

Eine aktuelle Auswertung kommt zu einem Ergebnis: Mehr als 40 % der längeren Beiträge auf LinkedIn sollen vollständig KI-generiert sein. Grundlage der Untersuchung war eine Software zur Erkennung KI-generierter Texte.

Für LinkedIn ist das eine Herausforderung. Denn das berufliche Netzwerk lebt nicht allein von Informationen, sondern auch von persönlichen Erfahrungen, Fachwissen und unterschiedlichen Perspektiven. Mit anderen Worten: Authentizität.

Eine Million Meldungen gegen KI-Slop

LinkedIn hat deshalb eine Meldefunktion eingeführt. Nutzer können Beiträge über das Drei-Punkte-Menü als mutmaßlichen „AI-Slop“ kennzeichnen. Der Begriff steht für Inhalte, die massenhaft produziert, wenig individuell oder austauschbar wirken.

Die Funktion wird offenbar intensiv genutzt. LinkedIn-Produktchef Hari Srinivasan teilte mit, dass Beiträge innerhalb von nur drei Wochen rund eine Million Mal entsprechend markiert wurden.

Was anschließend mit den Meldungen passiert, legt LinkedIn bislang nicht im Detail offen. Das Unternehmen nutzt das Feedback nach eigenen Angaben, um die Qualität der Inhalte im Feed besser zu bewerten.

Als KI-Slop eingestufte Inhalte sollen zuletzt insgesamt rund 40 % weniger Reichweite erhalten haben. Zudem erwägt LinkedIn, Autoren künftig in den Beitragsanalysen darüber zu informieren, wenn ihre Inhalte häufig entsprechend markiert wurden.

Nicht jeder KI-Text ist automatisch KI-Slop

Die Entwicklung wirft eine grundsätzliche Frage auf: Wann wird aus sinnvoller KI-Unterstützung problematischer KI-Content?

Künstliche Intelligenz kann beim Schreiben sehr unterschiedlich eingesetzt werden. Eigene Gedanken, Erfahrungen und Fachwissen lassen sich mit einem Sprachmodell strukturieren oder sprachlich überarbeiten. Ein anderer Nutzer kann dagegen einen kompletten Beitrag generieren lassen und ihn nahezu unverändert veröffentlichen.

Für Leser ist dieser Unterschied kaum zu erkennen. Hinzu kommt: Bestimmte sprachliche Muster werden inzwischen so stark mit KI verbunden, dass ein Beitrag künstlich wirken kann, obwohl er von einem Menschen geschrieben wurde.

Rhetorische Fragen, kurze Absätze, Dreieraufzählungen oder bestimmte Formulierungen (Genau das, deswegen… und dann eine kurze Aufzählung) können typische KI-Muster sein. Sie sind allerdings kein Beweis dafür, dass tatsächlich eine KI den Text verfasst hat.

Wenn subjektive Einschätzungen zum Signal werden

Damit bekommt die neue Funktion eine zweite Dimension. Denn: Was passiert, wenn ein Beitrag nicht deshalb als KI-Slop gemeldet wird, weil er tatsächlich automatisiert erstellt wurde, sondern weil er dem Leser nicht gefällt?

Auch persönliche Konflikte unter den Kollegen und Kolleginnen lassen sich dabei nicht vollständig ausschließen. Ein unliebsamer Kollege, eine kontroverse Position oder ein bestimmter Schreibstil könnten theoretisch Einfluss darauf haben, ob jemand einen Beitrag meldet.

LinkedIn betont, dass nicht eine einzelne Meldung über die Reichweite eines Beitrags entscheidet. Die Plattform wertet verschiedene Signale aus und arbeitet nach eigenen Angaben an Mechanismen gegen gezieltes Melden.

Trotzdem bleibt ein Problem: Aus einer subjektiven Einschätzung eines Nutzers wird ein technisches Signal, das anschließend in die Bewertung von Inhalten einfließen kann.

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LinkedIn muss KI und schlechte Qualität unterscheiden

Für LinkedIn dürfte die entscheidende Herausforderung deshalb nicht allein darin liegen, KI-generierte Texte zu erkennen.

Schwieriger ist die Frage, ob ein Beitrag tatsächlich einen Mehrwert bietet. Ein vollständig von einem Menschen geschriebener Text kann oberflächlich, austauschbar oder voller Floskeln sein. Ein mit KI überarbeiteter Beitrag kann dagegen persönliche Erfahrungen, Fachwissen und eine klare Haltung enthalten.

Die technische Herkunft eines Textes sagt deshalb nur begrenzt etwas über seine Qualität aus.

Was bleibt von der Authentizität?

LinkedIn steht damit vor einem Dilemma. KI macht es einfacher, regelmäßig Inhalte zu produzieren und die eigene berufliche Sichtbarkeit zu erhöhen. Gleichzeitig kann die wachsende Zahl automatisch erzeugter Beiträge dazu führen, dass individuelle Stimmen im Einheitsstil untergehen.

Gerade für ein berufliches Netzwerk ist das relevant. Der Wert einer solchen Plattform entsteht schließlich nicht allein durch Reichweite, sondern durch den Austausch von Erfahrungen, Fachwissen und unterschiedlichen Perspektiven.

Die entscheidende Frage lautet deshalb nicht nur:

Wurde dieser Beitrag mit KI geschrieben?

Sondern auch:

Was hat der Mensch dahinter noch zu sagen?

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