دراسة تكشف انتشار منشورات الذكاء الاصطناعي على لينكدإن

حين تتصفح «لينكدإن» صباحاً، تقرأ قصة ملهمة عن رحلة مهنية، أو تحليلاً لسوق ما، أو نصيحة حول القيادة. كل شيء يبدو مصقولاً أكثر من اللازم، وكأن الكلمات خرجت من قالب واحد. السؤال لم يعد ما إذا كان الذكاء الاصطناعي حاضراً هناك، بل إلى أي حد أصبح هو الكاتب الفعلي.

دراسة حديثة صادرة عن شركة Pangram، المطوّرة لأحد أشهر أدوات كشف النصوص المولدة بالذكاء الاصطناعي، تشير إلى أن 41% من المنشورات الطويلة على لينكدإن مصنفة بوصفها «مُولّدة بالكامل بالذكاء الاصطناعي»، إضافة إلى 30% من المنشورات القصيرة. الأرقام لافتة، ليس لأنها تكشف استخدام أدوات مثل ChatGPT أو Gemini فحسب، بل لأنها توحي بأن المنصة المهنية الأكثر ارتباطاً بالسير الذاتية والعلامة الشخصية باتت تعتمد على الخوارزميات في صياغة حضورها.

الدراسة اعتمدت على بيانات من إضافة متصفح تطورها الشركة نفسها، تقوم بتحليل المحتوى أثناء التصفح وتصنيفه. وهذا يمنح النتائج بعداً عملياً، وإن كان يطرح في الوقت ذاته سؤالاً حول دقة أدوات الكشف وحدودها.

مقارنة بالمنصات الأخرى، يبدو لينكدإن في الصدارة من حيث «تشبع» المحتوى بالذكاء الاصطناعي. على منصة X، تشير Pangram إلى أن 29% من المحتوى الطويل مولد آلياً بالكامل، بينما تنخفض النسبة في المنشورات القصيرة إلى 9%. في Reddit، تصل نسبة المحتوى الطويل المولد بالذكاء الاصطناعي إلى 13% فقط، و3% للقصير.

اللافت أن Medium يسجل 31% من المقالات الطويلة بوصفها مولدة بالكامل، في حين يسجل Substack 10% للمحتوى الطويل و12% للمحتوى القصير. هذه الفروقات تعكس طبيعة كل منصة: حيث ترتبط الهوية المهنية وبناء السمعة في لينكدإن بحوافز قوية لاستخدام أدوات توليد المحتوى بسرعة وكفاءة.

جوهر المسألة لا يتعلق بالأرقام فقط، بل بالمعنى. إذا كان الهدف من لينكدإن تعزيز المسار المهني وبناء صورة احترافية، فهل يصبح استخدام الذكاء الاصطناعي مجرد أداة إنتاجية مشروعة؟ أم أنه يفرغ مفهوم «الصوت الشخصي» من جوهره؟

النشر بمساعدة الخوارزميات يوفر وقتاً ويحسّن الصياغة ويزيد التفاعل عبر تحسين بنية النص والكلمات المفتاحية. لكنه في المقابل قد يخلق تشابهاً أسلوبياً واسعاً، حيث تتكرر العبارات التحفيزية نفسها والقصص ذات البناء النمطي ذاته. هنا تظهر مفارقة هادئة: السعي للتميز عبر أداة تجعل الجميع أكثر تشابهاً.

كون الدراسة صادرة عن شركة تطور أداة كشف يضيف طبقة أخرى من النقاش. أدوات كشف الذكاء الاصطناعي نفسها تعتمد على نماذج احتمالية، وقد تخطئ في تصنيف نصوص بشرية على أنها آلية أو العكس. لذا ينبغي النظر إلى النتائج بوصفها مؤشراً اتجاهياً لا حكماً قاطعاً.

ومع ذلك، حتى لو افترضنا هامش خطأ ملحوظاً، فإن النسب تبقى عالية بما يكفي لتشير إلى تحول ثقافي في إنتاج المحتوى الرقمي، حيث صار الذكاء الاصطناعي شريكاً دائماً في الكتابة والتحرير وإعادة الصياغة.

المشهد الأكبر يتجاوز لينكدإن وحده. نحن أمام مرحلة يختلط فيها الصوت الإنساني بالخوارزمي إلى حد يصعب فيه الفصل بينهما. قد لا يكون السؤال الأهم كم نصاً كتبه الذكاء الاصطناعي، بل كم من أفكارنا المهنية باتت تمر عبر مرشحه قبل أن ترى النور. وفي اقتصاد الانتباه، ربما يصبح التحدي الحقيقي ليس في استخدام الأدوات، بل في الحفاظ على نبرة تعكس صاحبها وسط ضجيج نصوص تبدو متقنة… ومتشابهة.