링크드인이 자사 피드의 AI 생성 잡글을 잡겠다고 발표했다. 이름은 'AI slop'—겉만 매끈하고 알맹이는 비어 있는 포스트와 댓글을 말한다. 초기 테스트에서 94% 정확도로 잡아냈다고 자체 발표했고, 발표 주체는 Trust & Safety가 아니라 Editorial 부문 VP인 Laura Lorenzetti였다. 이 인선이 사실상 신호다. 안전 이슈가 아니라 콘텐츠 품질, 즉 피드 편집 방침의 문제로 분류한 것이다.
작동 방식은 차단이 아니라 도달률 하향이다. 플래그된 글은 작성자 본인 네트워크 안에 머물고 외부 피드로 퍼지지 않는다. 대상은 세 갈래로 나뉜다. 관점이 없는 AI 생성 추정 포스트, 자동화 도구로 대량 양산되는 댓글, 원문을 그대로 되읊는 답글. 사내 에디토리얼팀이 직접 라벨링한 데이터로 모델을 학습시켰다는 점도 특기할 만하다. 결국 '편집부의 판단'을 모델로 확장하는 구조다.
아이러니의 무게가 크다. 며칠 전 모회사 마이크로소프트가 새 Copilot 브라우저 기능을 공개하면서 데모 무대로 고른 곳이 다름 아닌 링크드인 작성창이었고, 작성 예시도 전형적인 일반론 포스트였다. 한쪽 손은 'AI로 쓰세요'를 팔고, 다른 쪽 손은 'AI로 쓴 글은 묻겠다'를 발표한다. 게다가 링크드인 알고리즘은 원래도 자기과시적이고 자극적인 글을 보상하도록 설계돼 있었다. slop의 상당 부분은 사용자가 아니라 알고리즘이 학습시킨 결과다.
발표에서 빠진 숫자가 더 본질적이다. false positive율이 공개되지 않았고, 94%가 precision인지 recall인지도 명시되지 않았다. 'AI 사용은 괜찮지만 본인 목소리여야 한다'는 기준은 현재 어떤 분류기로도 안정적으로 판정하기 어려운 영역이다. 작성자는 자기 글이 다운랭킹됐는지 알 수 없고, 항의나 복구 채널도 공개돼 있지 않다. 함께 발표된 '검증 멤버 1억 명'이라는 수치는 같은 방향을 가리킨다. 신원 인증과 분배가 묶이는 구조, 즉 사람임을 증명해야 도달이 유지되는 단계로 옮겨가는 중이다.
실무에 미치는 영향은 명확하다. 링크드인을 자동화로 돌리던 마케팅 SaaS와 에이전시는 댓글 자동화의 ROI를 재계산해야 한다. 동시에 사람이 직접 쓴 영업 포스트가 오판으로 휘말렸을 때 회복 경로가 보이지 않는다. slop을 잡는 모델 자체보다, 잘못 잡혔을 때 되돌리는 절차가 다음 분기 진짜 시험대다.