Slop Mop: LinkedIn akışını temizleyen açık kaynaklı Chrome uzantısı

LinkedIn akışındaki düşük değerli paylaşımları işaretleyen Slop Mop adlı Chrome uzantısı bu hafta yayımlandı. Uzantı ücretsiz ve açık kaynak; geliştiricisi Tom Frazier, yapay zekâ meraklısı, yazar ve iş danışmanı. Kod GitHub'da ve kayıt gerektirmiyor.

Dokuz işaret, üç soru

Uzantı paylaşımları dokuz işarete göre puanlıyor; bu işaretler SEO şirketi Graphite Growth'un yapay zekâ metinlerinde orantısız sıklıkta görülen kalıplara dair araştırmasından geliyor: gönderinin tek satır ve okuyucuyu metni genişletmeye zorlayan bir boşlukla başlaması, yoğun abartı sözcükleri, hiçbir koşul içermeyen vaatler, süslü dil, kuşkulu derecede düzenli ders, etkileşim tuzağı, boş övgü, kavramların karşıtlıkla tanımlanması ve katı ifade biçimi.

Üç soru daha yanlış işaretlemeleri önlemek için var: metin belirli bir kişinin sesine benziyor mu ve okuyucuya yararlı bir şey sunuyor mu — ikisi de puanı yalnızca düşürebiliyor. On ikinci soru, gönderiyi bir modelin yazma olasılığını değerlendiriyor; Frazier'a göre bu cevap da yalnızca puanı düşürüyor ve tek başına işaretlemeye yol açamıyor.

İnsan üretimi slop da sayılıyor

Frazier, Slop Mop'u bir yapay zekâ dedektöründen çok, kim ya da ne yazmış olursa olsun internet çöpünü süzen bir filtre olarak tanımlıyor. "Slop Mop kötü insan içeriğini kötü yapay zekâ içeriğiyle aynı şekilde işaretliyor," dedi The Register'a. "Bunun doğru karar olduğunu düşünüyorum, çünkü yapay zekâ içeriği iyi, insan içeriği de kötü olabilir."

Sorun gerçek: yapay zekâ tespiti yapan Pangram, örneklemindeki 250 sözcükten uzun LinkedIn gönderilerinin yüzde 41'ini tamamen yapay zekâ üretimi olarak sınıflandırdı; bu orana yazarlarının yapay zekâyla iyileştirdiği gönderiler dahil değil. LinkedIn kısa süre önce "Seems Like AI Slop" gerekçesiyle bildirim düğmesi ekledi. Slop Mop'un eşiğini aşan gönderiler yerel olarak işaretleniyor ya da gizleniyor, ama silinmiyor.

Jev için bir deneme alanı

Frazier, The Register'a asıl motivasyonunun akıştan duyduğu rahatsızlık değil, bir hafta önce çıkan TypeSafe'in olasılıksal karar modeli Jev'i denemek olduğunu söyledi. Jev bir sohbet botu değil: API üzerinden başka yazılımlar için karar üretiyor ve geliştiriciler ona pek çok kullanım alanı buldu.

Slop Mop Frazier'ın kendi Jev hesabında çalıştığı için günlük sınır koydu: her kurulumda günde 250 gönderi analiz ediliyor; bu, çoğu kişinin LinkedIn kullanımını aşıyor. İlk kurulumlarda maliyet kullanıcı başına günde yaklaşık 0,005 dolar. "Proje viral olursa hizmetin ücretsiz kısmını yeniden değerlendirebilirim, ama şimdilik ayar parametrelerini anlamak ve veri kümesi oluşturmak için bu maliyetleri üstlenmekten memnunum." Ona göre proje, Jev'in "kalıcı olacak yeni bir yapay zekâ altyapısı sınıfı" olduğunu gösteriyor ve güven skoruyla bağlam farkındalıklı karar verme "kurumsal iş akışları için bugüne dek LLM'lerden daha fazlasını yapacak."