„KI-Müll hat für uns alle höchste Priorität“, schreibt LinkedIns Produktchef Hari Srinivasan. Das Karrierenetzwerk führt deshalb in dieser Woche eine Meldefunktion für Beiträge ein, die „wie KI-Müll wirken“, und baut zugleich seine Erkennung mutmaßlich minderwertiger oder automatisiert erzeugter Inhalte aus. Markierte Beiträge verschwinden aus dem Feed der meldenden Person; außerdem testet LinkedIn einen privaten Hinweis im Analysebereich des Verfassers. Parallel zieht das Unternehmen eine eigene KI-Schreibhilfe zurück: Die bisherige Funktion zum „Verbessern“ von Posts soll einer Korrekturhilfe weichen, die Wortlaut und persönliche Stimme nicht umformt.
- LinkedIn führt eine Option ein, mit der Nutzer Beiträge als mutmaßlichen „KI-Müll“ melden können.
- Eine Meldung blendet den Beitrag im eigenen Feed aus und kann dessen algorithmische Reichweite verringern.
- Verfasser könnten privat erfahren, dass andere ihren Beitrag als unauthentisch oder stark KI-geprägt wahrnehmen.
- Die bisherige KI-Funktion zum Überarbeiten von Beiträgen wird durch eine zurückhaltendere Korrekturhilfe ersetzt.
„KI und Müll sind nicht dasselbe“, betont Srinivasan – LinkedIn wolle deshalb nicht selbst zum alleinigen Schiedsrichter über gute und schlechte KI-Inhalte werden.
Urteile von Nutzern sollen den Feed mitsteuern
Die neue Auswahl erscheint im Drei-Punkte-Menü eines Beitrags. Nach der Meldung wird der Post für die betreffende Person ausgeblendet. Nach Angaben eines LinkedIn-Sprechers soll das Signal außerdem ähnlich behandelt werden wie die Auswahl „Nicht interessiert“: Die algorithmische Reichweite des Beitrags kann dadurch sinken.
LinkedIn nutzt die Rückmeldungen nach Srinivasans Darstellung auch, um seine Modelle abzustimmen und bessere Feeds zusammenzustellen. Zusätzlich arbeitet das Unternehmen an Klassifikatoren, die mutmaßlichen KI-Müll oder allgemein minderwertige Inhalte erkennen sollen. Davon betroffen sind insbesondere Empfehlungen und Beiträge von Personen außerhalb des eigenen Netzwerks.
Das bedeutet, dass die Meldung nicht nur eine persönliche Filterfunktion ist, sondern in die Empfehlungssysteme einfließen kann. Sie ist jedoch kein technischer Nachweis dafür, dass ein Text tatsächlich von einer KI stammt. LinkedIn setzt bewusst auch auf menschliche Wahrnehmung, weil automatische Detektoren nach Srinivasans Worten falsche Ergebnisse liefern können.
„Wir wollen, dass Mitglieder von echten Menschen Rückmeldung dazu erhalten, was authentisch klingt“, erklärt der Produktchef.
LinkedIn nimmt die eigene Schreibhilfe zurück
Das Unternehmen räumt zugleich ein, selbst Werkzeuge angeboten zu haben, die stark geglättete Beiträge begünstigen können. Die bislang beworbene Funktion zum Umschreiben oder „Verbessern“ von Posts und Nachrichten wird entfernt. An ihre Stelle soll ein Werkzeug treten, das Texte lediglich überprüft, ohne nach Unternehmensangaben die Stimme des Autors zu verändern.
Für ein berufliches Netzwerk ist diese Unterscheidung besonders relevant: Beiträge dienen dort häufig der fachlichen Positionierung und der persönlichen Darstellung. Für Beschäftigte, Bewerber und Unternehmen würde eine geringere Reichweite daher bedeuten, dass allzu schematisch wirkende Texte weniger sichtbar werden könnten – unabhängig davon, ob sie vollständig von einer KI stammen oder nur so wahrgenommen werden.
Messungen zeigen einen hohen Anteil mutmaßlicher KI-Texte
Die Erkennungsfirma Pangram schätzt, dass 41 Prozent der längeren LinkedIn-Beiträge vollständig KI-generiert sind; bei kürzeren Posts veranschlagt sie den Anteil auf 30 Prozent. Dabei handelt es sich um Einstufungen eines Detektors, nicht um einen sicheren Beleg für die Entstehungsweise jedes einzelnen Textes.
Hinzu kommt automatisiertes Verhalten. Srinivasan zufolge hat LinkedIn in den vergangenen Monaten Hunderttausende automatisierte Kommentare erkannt und Milliarden weiterer Versuche automatisierter Veröffentlichungen blockiert. Die neue Meldeoption ergänzt diese technischen Kontrollen um direkte Rückmeldungen aus der Nutzerschaft.
Auch andere Plattformen erproben Instrumente gegen unerwünschte KI-Inhalte. Substack arbeitet mit Pangram an einer Prüfmöglichkeit, während TikTok testet, ob Nutzer den Anteil von KI-Inhalten in ihrem Feed selbst beeinflussen können. LinkedIns Ansatz verbindet nun individuelle Filterung, mögliche Reichweitenbegrenzung und privates Feedback an Autoren.
Srinivasan begründet den Kurs mit dem Zweck des Netzwerks: Menschen kämen zu LinkedIn, um sich mit echten Personen zu verbinden und deren Perspektiven, Ideen und Fachwissen zu teilen.
Ist die neue Meldeschaltfläche ein sinnvolles Mittel gegen austauschbare KI-Beiträge – oder droht sie auch authentische Texte zu benachteiligen? Teilen Sie Ihre Einschätzung.
