LinkedIn fügt eine Schaltfläche "KI-Müll melden" hinzu, während künstlich wirkende Posts das Netzwerk überfluten

Vier von zehn längeren LinkedIn-Beiträgen könnten bereits vollständig von KI verfasst sein. Jetzt ermöglicht die Plattform Nutzern, diese zu kennzeichnen und überarbeitet stillschweigend die Tools, die das Problem verursacht haben.

AI2Day Newsdesk3 min read
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Wichtigste Punkte

  • LinkedIn fügt eine Schaltfläche hinzu, mit der Nutzer jeden Beitrag als „Wirkt wie KI-Müll" melden können – sichtbar im Drei-Punkte-Menü auf Beiträgen.
  • Der KI-Detektor Pangram stellte fest, dass 41 Prozent der längerfristigen LinkedIn-Beiträge in einer kürzlichen Studie vollständig als KI-generiert gekennzeichnet wurden.
  • Hari Srinivasan, Leiter der Produktentwicklung bei LinkedIn, nannte KI-Müll in einem öffentlichen Beitrag zur Ankündigung der Änderungen „eine Top-Priorität".
  • LinkedIn entfernt auch sein Tool zur KI-gestützten Beitragsverstärkung und ersetzt es durch ein leichteres Korrekturprogramm, das Ihre Wörter nicht umschreibt.
  • Neue automatische Klassifizierer, Softwarefilter, die Beiträge auf Anzeichen maschinellen Schreibens durchsuchen, werden KI-lastige Inhalte in vorgeschlagenen Feeds reduzieren.

Wenn sich Ihr LinkedIn-Feed wie eine Wand aus motivierender Füllware anfühlt, die von niemandem Bestimmtem verfasst wurde, dann bilden Sie sich das nicht ein. Ein großer Teil der längeren Beiträge der Plattform wird nun vollständig von KI verfasst, und LinkedIn unternimmt endlich etwas dagegen.

Was macht die neue Schaltfläche eigentlich?

Die Option „Wirkt wie KI-Müll" befindet sich im Drei-Punkte-Menü auf jedem Beitrag. Tippen Sie darauf, und LinkedIn blendet den Beitrag aus und protokolliert Ihre Beschwerde. Laut Leiter der Produktentwicklung Hari Srinivasan werden diese Rückmeldungen dem Unternehmen helfen, „unsere Modelle anzupassen und bessere Feeds zu erstellen".

Im Hintergrund setzt LinkedIn auch neue Klassifizierer ein – automatisierte Filter, die Beiträge lesen und auf Anzeichen starker KI-Nutzung oder geringer Qualität prüfen –, um zu verringern, wie oft solche Inhalte in Ihren vorgeschlagenen Beiträgen und in Inhalten von Personen auftauchen, denen Sie nicht folgen.

Srinivasan bestätigte auch, dass LinkedIn testet, wie Beitragsautoren gezeigt werden kann, wenn andere Nutzer das Gefühl haben, dass ihre Schreibe inauthentisch wirkt.

Wie schlecht ist das Problem wirklich?

Schlimm genug, dass die Zahlen nicht zu ignorieren sind. Der KI-Detektor Pangram, ein Tool, das Texte auf Muster des maschinellen Schreibens analysiert, kennzeichnete kürzlich 41 Prozent der längerfristigen LinkedIn-Beiträge als vollständig KI-generiert – eine Zahl, die zuerst von 404Media berichtet wurde.

Das bedeutet, dass ungefähr zwei von jedem fünften längeren Beitrag, an dem Sie vorbei scrollen, möglicherweise kein einziges Wort enthält, das die Person, die ihn gepostet hat, tatsächlich getippt hat.

Was ändert sich für Personen, die KI zum Verfassen ihrer Beiträge nutzen?

Ein spezifisches LinkedIn-Feature verschwindet: die Option, KI zum „Verbessern" eines Beitrags zu nutzen, die das, was Sie eingegeben haben, effektiv in einer glatteren, unternehmensfreundlicheren Stimme umschreiben könnte. LinkedIn ersetzt sie durch ein Korrekturprogramm, das Rechtschreib- und Grammatikfehler behebt, Ihre eigentlichen Wörter aber unverändert lässt.

Die Absicht, so Srinivasan, ist es, Ihre Stimme Ihre Stimme sein zu lassen. Umfangreiche KI-Umschreibungen werden nun schwerer direkt in der App durchzuführen sein, aber niemand wird gehindert, Text einzufügen, der anderswo verfasst wurde.

Was bedeutet das für normale LinkedIn-Nutzer?

Ihr Feed sollte im Laufe der Zeit weniger Beiträge anzeigen, die wirken, als würden sie aus einer Vorlage zusammengesetzt. Die Schaltfläche zum Melden gibt Ihnen auch etwas Konkretes zu tun, wenn ein Beitrag beim nächsten Mal Ihren Blick glasig werden lässt.

Wenn Sie selbst auf LinkedIn posten, ist die Botschaft klar: Schreiben Sie wie ein Mensch. Die Plattform trainiert ihre Systeme nun aktiv, um Inhalte zu erkennen und herabzuwerten, die nicht wie von einer Person verfasst klingen.

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