社交媒体AI生成内容泛滥：LinkedIn超过40%长文为AI写作

两个月前，我们推出了我们的 Chrome 扩展程序，以帮助应对社交媒体上日益严重的 AI 垃圾内容问题。它让用户在滚动浏览社交媒体时扫描帖子，标记出 AI 生成的内容，以便他们能够做出明智的决定，决定如何分配自己的注意力。

Pangram 是一家研究优先的公司，不仅体现在我们业界领先的 AI 检测算法上，也体现在追踪 AI 生成内容的风险和普遍程度上。社交媒体是这方面最难研究的领域之一——远比新闻文章、研究论文或亚马逊评论要难得多。但它同时也是最关键的领域之一，因为它可能是我们面临的 AI 生成内容中体量最大的来源。

我们认为，理解这个问题非常重要，这样我们才能更好地应对它。因此，我们在 Chrome 扩展程序中加入了一个选择性开启的设置，允许用户通过匿名分享他们的扫描统计数据来帮助我们的研究。我们将最初几个月的数据汇编成了下面的报告。

主要发现：

社交媒体上每四条长文帖子中就有一条被标记为完全由 AI 生成
在我们标记为 AI 生成的所有帖子中，三分之二来自 LinkedIn
X/Twitter 上近一半的文章包含 AI 写作

AI 生成内容对长文形式的冲击最为严重

在我们的数据集中，AI 生成内容出现在所有社交媒体平台上。所有被扫描内容的平均 AI 比例为 13.8%，但具体比例因平台和内容长度而异。在五个平台中的四个上，较长内容比短内容更可能是 AI 生成的。在所有平台上，四分之一的长文内容（超过 250 词的内容中有 25.72%）是完全由 AI 生成的。

Substack 是一个例外；在那里，完全由 AI 生成的内容比例保持相对平稳，而且较长、较有实质内容的帖子实际上比短帖更不可能是 AI 生成的。

LinkedIn 是 AI 渗透率最高的平台，其中超过 40% 的长文帖子被标记为完全由 AI 生成。然而，如果我们将 AI 与人类混合内容也计入，X/Twitter 的情况最糟糕：近一半的 X 文章要么完全由 AI 生成（23.9%），要么是AI 辅助/混合内容（22.9%），只有 53.2% 的 X 文章被标记为完全由人类撰写。

我们的数据显示，AI 生成内容在所有平台上都是一个普遍问题，而且对长文内容的冲击尤为严重。即便是 Substack——长文平台中综合 AI 比例最低的——仍有超过五分之一的帖子（21.9%）被标记为 AI 生成或 AI 辅助。这与我们在其他写作领域看到的 AI 生成内容增长趋势一致，例如报纸评论文章。

AI 垃圾内容正在淹没 LinkedIn

LinkedIn 的 AI 内容占比在所有平台中全面居首。LinkedIn 帖子占扫描内容的三分之一，却占我们标记出的全部 AI 内容的近三分之二（62%）。与人们可能的预期相反，在与其真实身份相关联的职业场景中，人们绝大多数愿意使用 AI 来代表自己发言，而在休闲和匿名平台上则不太可能这么做。

LinkedIn 还通过多种方式鼓励在其平台上使用 AI，包括内置的“Write with AI”按钮（现已更名为“Enhance post”，但仍提供 AI 写作辅助）。人们正注意到 LinkedIn 因垃圾内容而日益增长的名声——或许是为了应对这一问题，LinkedIn 的一位高管最近宣布，该平台将使用内部算法检测并降低 AI 生成帖子的排名；讽刺的是，这则公告本身就是 AI 生成的。无论该公司是否在试图调节其信息流中的 AI，我们的用户仍然在 LinkedIn 上看到大量 AI 写作内容。

顶层帖子比回复更多由 AI 生成

在我们的数据中，Reddit 的扫描量是所有平台中最高的，占我们扫描内容的 36.7%。然而，Reddit 的 AI 综合占比仅为 4.4%，是所有平台中最低的之一。这是由于一种构成效应：Reddit 上的回复绝大多数由人类撰写（98.1%），而回复总共占我们扫描的 Reddit 内容的 72%。Reddit 上的顶层帖子则更可能是 AI 撰写的，占帖子的 11.6%，与 X/Twitter 的 10.0% AI 饱和度相当。同样的模式也出现在 LinkedIn 上，尽管程度较轻：LinkedIn 的顶层帖子由 AI 生成的可能性是评论的 1.35 倍。

尽管 LinkedIn 的回复比帖子更不可能是 AI 生成的，但在控制长度后，这一效应发生了反转：LinkedIn 评论实际上比顶层帖子略微更可能是 AI 生成的。对于 Reddit，AI 比例的差异与帖子形式无关——在控制长度后，Reddit 顶层帖子由 AI 生成的可能性仍然高出 5.25 倍。

Reddit 上无 AI 参与的回复揭示了许多反机器人策略的盲区。虽然Reddit 的垃圾信息政策能有效清除使用 AI 自动生成垃圾回复的账号，但这种方法只能捕获平台上最低成本的垃圾内容。Reddit 顶层帖子仅占所有 Reddit 内容的四分之一，但它们对受众的影响要大得多，而且其较低的发布量使得 AI 撰写的帖子能够绕过基于数量的审核机制，例如速率限制。

方法与数据收集

总体而言，自 2026 年 4 月 24 日 Chrome 扩展程序上线以来，选择共享数据用于研究的用户帮助我们构建了一个包含 1,002,627 篇帖子 的数据集，覆盖互联网上几个最大的社交媒体平台：LinkedIn、Medium、Substack、X/Twitter 和 Reddit。数据集中的每篇帖子只计数一次，我们只扫描超过 50 个词的内容。每篇帖子都用 Pangram 3.3 进行了分析，这是我们最新的 AI 检测模型，其假阳性率为 0.01%。这个数据集让我们能够直接了解此时此刻人们在信息流中看到的 AI 生成内容究竟是什么。

结论

AI 写作如今在社交媒体上处处都是问题。 这令人担忧，但与我们在网上其他地方看到的情况一致：研究人员估计，开放互联网上新发布的网站中有 35% 是 AI 生成或 AI 辅助完成的。一个完全被未披露的 AI 内容淹没的互联网是黯淡的，但我们不相信这是不可避免的。我们希望通过为网上的 AI 生成内容提供透明度，让互联网用户重新获得一些对自身注意力投向的掌控权。