為改善專業社群平台領英（LinkedIn）的內容品質，一款名為 Slop Mop 的開放原始碼 Chrome 擴充功能已於本週二（9月22日）推出。這項工具由人工智慧（AI）愛好者 Tom Frazier 所開發，旨在透過 AI 模型過濾領英動態訊息中低價值的貼文，無論這些內容是人工撰寫或由 AI 生成。
Slop Mop 仰賴從 SEO 顧問公司 Graphite Growth 研究中歸納出的九種模式來識別「劣質內容」。這些模式常見於 AI 生成的文章中，例如包含僅一行文字後大量留白以阻止使用者滾動、使用浮誇詞彙、空泛承諾、華麗但無實質內容的詞藻、過於刻意的「心得」分享、誘使互動的「釣魚」內容、空泛的讚美、透過對比定義術語，以及生硬的語法。為避免誤篩，Slop Mop 也會評估貼文是否有個人風格或實用價值，這些因素會降低貼文的「劣質分數」。
Tom Frazier 將 Slop Mop 定位為一種過濾網路垃圾的工具，而非單純的 AI 偵測器。他強調，無論內容來源是 AI 或人類，只要是低品質的資訊，Slop Mop 都會進行標記或隱藏。在此之前，AI 偵測公司 Pangram 的調查發現，在他們分析的領英貼文中，超過 250 字的貼文有 41% 完全由 AI 生成。領英平台本身也已新增「疑似 AI 劣質內容」的檢舉按鈕。
由於 Slop Mop 是開放原始碼且使用 Tom Frazier 的 Jev API 金鑰來處理請求，若擴充功能大受歡迎，可能會產生可觀的費用。為此，他設定了每個安裝每日最多分析 250 篇貼文的上限，估計每位使用者每天的成本約為 0.005 美元。Tom Frazier 表示，目前他願意承擔這些成本，以進一步理解模型調整參數並累積數據集。他預期 Jev 這類具備「語境感知決策與信心分數」功能的 AI 模型，將對企業工作流程產生比大型語言模型（LLM）更大的影響。
