滑半天只讀到精美廢話？社群陷「AI 廢話」淹沒危機，3 大罐頭文樣板一次看
你有沒有滑社群滑到一半，覺得某篇貼文「文筆好流暢，但讀完好像什麼都沒說」？你的直覺可能是對的，這篇應該就是AI撰文的產物。
2026 年 4 月底，一項掃描超過 100 萬則社群貼文的調查發現，兩個月內超過 250 個單字的長文中，有 25% 完全由 AI 生成。其中 LinkedIn 比例最高，41% 的長文全部出自 AI；在 X 上，AI 生成或協助的長文合計逼近一半，完全出自真人的長文只剩 53.2%。
掃描 100 萬則貼文，LinkedIn 占被標記 AI 內容近 2/3
AI 偵測平台 Pangram 在 2026 年 4 月底推出一款 Chrome 擴充功能，能自動掃描使用者在 LinkedIn、Medium、Substack、X 和 Reddit 動態牆上滑過的貼文，判斷內容是否由 AI 生成或輔助。
這項研究的資料，來自同意分享瀏覽紀錄的使用者，短短 2 個月內累積分析超過 100 萬則貼文。Pangram 表示，它的偵測模型誤判率僅 0.01%。
掃描對象是使用者實際滑到的內容。也就是說，AI 罐頭文並非只堆在沒人看的垃圾網站，而是充斥在人們每天報到的社群平台上。
LinkedIn 的數字最為醒目。在超過 250 個單字的長文中，逾 40% 被判定完全由 AI 生成，真人獨立完成的比例明顯偏低。短文也好不到哪裡去，50～250 個單字的貼文有 30% 全由 AI 寫成。LinkedIn 的貼文占 Pangram 掃描總量約 1/3，卻占了所有被標記 AI 內容的近 2/3。
Pangram 不是第一個點名 LinkedIn 的機構。另一家 AI 偵測公司 Originality.ai 在 2024 年底的調查就發現，LinkedIn 上 54% 的長文由 AI 生成，不過該研究對長文的定義較寬鬆，超過 100 個單字就列入計算。那其他平台的情況如何？
X 真人長文只剩一半，想躲 AI 只能去 Reddit 留言區
把 AI 輔助的內容一起算進來，X 的處境比 LinkedIn 更糟，不過差距不大。X 上有 23.9% 的長文完全由 AI 撰寫，另有 22.9% 屬於 AI 輔助或混合完成，完全出自真人的比例只占 53.2%。換句話說，在 LinkedIn 或 X 上，你讀到的內容大約只有一半出自真人之手。
Medium 上也有相當比例的貼文由 AI 撰寫或協助完成。Substack 是長文平台中 AI 比例最低的，但仍有 21.9% 的貼文被判定為 AI 生成或輔助。
Reddit 的情況明顯不同。它的主貼文中僅 11.6% 由 AI 撰寫，留言更有 98.1% 出自真人，而 Reddit 的留言數量遠多於貼文，稀釋了整體的 AI 佔比。《The Register》因此點出，想避開 AI 內容，Reddit 是目前的最佳去處。
各平台都在被 AI 內容淹沒，但為什麼 LinkedIn 特別嚴重？
「內建按鈕讓 AI 寫文變簡單，LinkedIn 卻同時出手圍剿罐頭文」
LinkedIn 在發文介面內建「Enhance post」按鈕，直接提供 AI 寫作輔助，讓使用 AI 發文變得容易。Pangram 的資料還發現，LinkedIn 的主貼文由 AI 生成的機率，是留言的 1.35 倍；即使是 LinkedIn 的留言，AI 比例仍略高於其他平台的主貼文。
面對《快速企業》（Fast Company）的求證，LinkedIn 官方以副總裁暨執行主編蘿拉．羅倫澤蒂（Laura Lorenzetti）5 月發布公告回應：平台將偵測疑似 AI 生成的內容，並降低它在動態牆上的排序。
羅倫澤蒂在公告中寫道：「AI 可以是潤飾文字的好幫手，但我們看到許多人口中的『AI 罐頭文』正在增加。那是一種敷衍了事、由 AI 生成的內容，表面上聽起來流暢，實際上缺乏任何獨特觀點或內涵。當 AI 被過度使用，尤其是大規模、自動化地使用時，它會稀釋真人對話所能激發的珍貴洞見。」
羅倫澤蒂接受《企業家》（Entrepreneur）採訪時透露，LinkedIn 的內容創作量年增 14%。「這很合理，對吧？AI 確實能幫助人們釋放創作能量，但也代表很多人可以產出大量非常低品質的內容。」他描述，「動態牆的競爭更激烈了，內容創作量也上升了。這兩件事都是真的，而且時間點很明顯，就落在 AI 興起的那一刻。」
LinkedIn 的整治行動鎖定 3 大目標：
1. 制式的 AI 貼文與留言
罐頭文的典型樣貌，是一張搭配空泛格言的圖卡，加上不痛不癢的建議。LinkedIn 採取羅倫澤蒂所說的「AI 對付 AI」策略，先由人工編輯標註數千則貼文、區分制式與原創，且每則貼文通常由多人交叉審核，再用標註結果訓練機器學習模型，大規模辨識缺乏獨特觀點的內容。
2. 產製 AI 內容的自動化工具
過度正式、格式重複、只會複述貼文內容的留言，是 AI 留言的明顯特徵。留言在 LinkedIn 上容易獲得曝光，貼文的留言數愈多，演算法也愈可能判定它值得推播，因此催生出一批自動留言的 AI 工具。
LinkedIn 早已在服務條款中禁止它們，但使用者照用不誤。平台正在建立分類器，從留言的用語、發布頻率和數量辨識 AI 留言，例如使用工具的人可能留言得更快、也更頻繁。
3. 騙取注意力的影片
工安意外的畫面配上制式的職場安全建議、冗長的製造流程影片搭配空泛的商業格言，都是 LinkedIn 眼中「騙注意力影片」的樣板。它們多半先在 Instagram 等平台被驗證有效，才被搬到 LinkedIn 上搶流量。羅倫澤蒂點出：「它做的事和 AI 罐頭文一樣，只是用更視覺化的方式。」
被判定為罐頭文的貼文不會遭刪除，但演算法會壓縮它的觸及範圍，往往讓內容擴散不出發文者的第一層人脈圈。整套機制採漸進推行，羅倫澤蒂表示，可能需要數個月才會讓使用者明顯有感。「AI 罐頭文只是最新的問題，」他說，「我們會持續盯著。」
Pangram 執行長麥克斯．斯佩羅（Max Spero）在報告中表示：「一個被未揭露的 AI 內容徹底淹沒的網路令人沮喪，但我們不認為這是無法避免的。」Pangram 提出的解方，是讓使用者知道哪些內容出自 AI，再自行決定要不要略過。只是想享有自動掃描服務，得付月費 20 美元；免費版須手動貼上內容，每天上限 4000 個單字。在偵測工具與平台自清機制全面到位之前，《The Register》給讀者的建議倒是直接：不如關掉這些動態牆。
資料來源：The Register、Fast Company、Entrepreneur；本文初稿由 AI 協助整理，編輯：支琬清
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