LinkedIn a fourni un nouvel aperçu de la manière dont il mesure ses dernières fonctionnalités d'IA générative, en vue d'améliorer l'expérience utilisateur avec ces outils, plutôt que de faciliter des représentations trompeuses et fausses via le contenu généré par des robots.
Ce qui se produit sans aucun doute dans l’application, mais LinkedIn estime disposer d’un système stable pour évaluer les fonctionnalités de l’IA générative, afin, au moins, de garantir qu’elles correspondent aux exigences des membres.
L'aperçu de LinkedIn examine trois éléments spécifiques de l'IA générative :
- Articles collaboratifs
- Suggestions de rédaction de profil
- Fonctionnalités IA pour les utilisateurs Premium
LinkedIn explique comment chaque élément est mesuré et quelles mesures il prend en compte afin d'évaluer la viabilité du produit.
Par exemple, sur les articles collaboratifs, qui utilisent des questions générées par l'IA pour inviter les membres à donner leur avis :
« Nos indicateurs clés pour évaluer le déploiement initial de cette fonctionnalité comprenaient les contributions (les membres ajoutent-ils leurs contributions à l'article) et la fidélisation des contributeurs (les membres qui contribuent aux articles reviennent-ils et contribuent-ils à nouveau). Parce qu'il s'agit d'un produit social, nous surveillons également la distribution et les commentaires des contributeurs : dans quelle mesure leurs contributions se propagent dans leur réseau et au-delà, et quel est le degré d'engagement qu'ils reçoivent. Ce sont des indicateurs clés permettant de savoir si les contributeurs estiment que l’expérience est précieuse.
Ce qui est logique, mais cela néglige également le fait que les contributeurs réguliers à l'article collaboratif reçoivent un badge « expert LinkedIn » attaché à leur profil pour cette activité, ce qui a été un grand facteur de motivation pour stimuler l'adoption du format.
Ainsi, même si, en principe, LinkedIn essaie de faire preuve de transparence dans la manière dont il évalue ses fonctionnalités Gen AI, il a également l'impression de négliger certains aspects.
LinkedIn affirme évaluer ses éléments d'IA générative sur la base de trois principes fondamentaux :
- Examen humain pour mesurer la qualité des résultats de l'IA
- Commentaires sur le produit pour évaluer la perception des membres sur la qualité du résultat
- Et enfin, les mesures d'utilisation des produits
Les détails varient en fonction de chaque élément, mais l'idée est que grâce à ces boucles de rétroaction, LinkedIn sera en mesure d'avoir une bonne idée de l'utilité que les membres trouvent ces nouveaux outils, ce qui définira ensuite leur succès relatif avec chacun.
Mais encore une fois, je ne suis pas sûr que ces mesures suffisent à elles seules à éliminer les aspects négatifs potentiels.
De toutes les principales applications sociales, LinkedIn est celle qui a été la plus active dans l'adoption de fonctionnalités d'IA générative.
Pour le contexte, au cours de la dernière année environ, LinkedIn a ajouté :
- Articles collaboratifs, qui utilisent des questions générées par l'IA pour inciter les utilisateurs à répondre
- Invites et idées de publication d'IA
- Résumés des articles sur l'IA
- Recommandations de mise à jour du profil IA
- Descriptions de poste améliorées par l'IA
- Lettres de candidature et conseils en matière d'IA
- Éléments d'IA dans Recruiter pour trouver de meilleurs candidats
- Recommandations pour la création d'annonces IA
Donc, fondamentalement, LinkedIn teste au moins l’IA générative dans pratiquement tous les éléments de l’application. Eh bien, pas encore pour les images de profil, mais vous pouvez parier que cela viendra aussi, la société mère de LinkedIn, Microsoft, cherchant à être le leader dans la course à l'IA, en déployant essentiellement autant d'outils d'IA génératifs que possible avant tout le monde.
Mais ces outils sont-ils tous utiles ?
Est-il bon, par exemple, que LinkedIn permette aux utilisateurs de créer des profils et des publications générés par l'IA, ce qui pourrait donner aux employeurs potentiels l'impression qu'ils en savent plus qu'eux-mêmes ?
C'est ma plus grande question concernant l'utilisation par LinkedIn de l'IA générative en particulier, car LinkedIn est censé être une vitrine de compétences et d'aptitudes professionnelles, afin d'améliorer la position des membres en tant qu'embauche potentielle ou partenaire commercial.
L'IA, en ce sens, ressemble à de la triche, et je ne peux qu'imaginer que de nombreuses décisions d'embauche erronées seront prises du fait que les outils d'IA de LinkedIn agissent essentiellement comme un costume pour les experts en affaires en herbe.
Je suppose que le contraire est que ces outils existent déjà ailleurs, en dehors des applications sociales, de sorte que les gens peuvent toujours les utiliser pour créer du contenu d'une manière ou d'une autre, conduisant au même résultat. Mais je pense toujours que les rendre disponibles en streaming constitue un pas plus important vers les fausses déclarations, et en fait, vers la fraude, car ils sont facilement disponibles dans ce contexte.
Mais LinkedIn semble convaincu que ces processus d’évaluation offrent une protection suffisante et apporteront une réelle valeur ajoutée aux membres.
Je reste sceptique, mais là encore, c'est un peu mon travail.
Vous pouvez lire l’aperçu complet de l’évaluation de l’IA de génération de LinkedIn ici.
