Dọn sạch nội dung rác trên LinkedIn bằng tiện ích Chrome mã nguồn mở mới

Một tiện ích Chrome mã nguồn mở mang tên Slop Mop vừa ra mắt, giúp người dùng LinkedIn nhận diện và gắn cờ những bài viết kém chất lượng tràn lan trên nền tảng này. Điểm đáng chú ý là công cụ không chỉ nhắm vào nội dung do AI tạo ra, mà còn xử lý cả những bài viết nhạt nhẽo do con người viết.

Đằng sau Slop Mop là Jev — mô hình AI ra quyết định theo xác suất do TypeSafe phát hành tuần trước. Đây được xem như một ví dụ điển hình cho hướng ứng dụng AI mới: không trò chuyện, không sinh văn bản, mà chỉ đưa ra phán đoán nhanh và rẻ cho các hệ thống phần mềm khác.

Vấn đề "slop" trên LinkedIn đã đến mức báo động

Theo khảo sát của hãng phát hiện AI Pangram, có tới 41% số bài đăng trên LinkedIn dài hơn 250 từ trong mẫu nghiên cứu được xác định là do AI tạo hoàn toàn. Con số này chưa tính đến những bài viết mà tác giả dùng AI để chỉnh sửa hoặc trau chuốt thêm.

Tình trạng này nghiêm trọng đến mức LinkedIn đã phải bổ sung một nút cho phép người dùng báo cáo bài đăng với nhãn "Seems Like AI Slop" (Có vẻ là rác AI).

Chín dấu hiệu nhận diện nội dung rác

Tom Frazier — chuyên gia tư vấn kinh doanh, tác giả và người đam mê AI — đã phát triển Slop Mop dựa trên nghiên cứu của công ty SEO Graphite Growth. Công cụ này chắt lọc thành chín dấu hiệu đặc trưng:

• Bài viết có một dòng văn bản rồi ngắt khoảng trống, buộc người xem phải bấm "xem thêm" để ngăn cuộn
• Sử dụng quá nhiều từ ngữ cường điệu, giật gân
• Đưa ra những lời hứa hẹn không có căn cứ
• Lối hành văn hoa mỹ, sáo rỗng
• Chứa một bài học được gói ghém quá hoàn hảo, đáng ngờ
• Nội dung câu tương tác (engagement bait)
• Lời khen ngợi rỗng tuếch
• Định nghĩa khái niệm bằng cách đối chiếu
• Câu chữ cứng nhắc, thiếu tự nhiên

Cân bằng giữa lọc rác và giữ lại nội dung giá trị

Để tránh "thanh trừng" nhầm những bài viết chất lượng, Slop Mop đặt thêm hai câu hỏi: bài viết có giọng văn riêng của một cá nhân cụ thể không, và nó có thông tin hữu ích cho người đọc hay không. Cả hai yếu tố này đều giúp hạ điểm "slop".

Một câu hỏi thứ mười hai đánh giá khả năng bài viết do mô hình AI soạn thảo, nhưng câu trả lời này chỉ có thể làm giảm điểm slop đối với những bài đọc lên vẫn giống văn người, chứ không thể tự nó khiến một bài bị gắn cờ.

"Slop Mop gắn cờ nội dung kém chất lượng của con người ngang bằng với nội dung kém chất lượng của AI. Tôi cho rằng đó là quyết định đúng đắn, bởi nội dung AI cũng có thể hay mà nội dung con người cũng có thể dở."

— Tom Frazier chia sẻ với The Register

Theo Frazier, câu hỏi cốt lõi mà Slop Mop hướng tới rất đơn giản: liệu bài đăng này có đáng để bạn dành thời gian đọc hay không?

Slop Mop sẽ gắn cờ hoặc ẩn những bài vượt ngưỡng "slop", nghĩa là chúng không bị xóa khỏi bảng tin LinkedIn và vẫn có thể bị báo cáo bằng nút "Seems Like AI Slop".

Jev — hạ tầng AI mới không cần giao diện trò chuyện

Điều thú vị là động lực chính để Frazier xây dựng Slop Mop không phải nỗi bực bội với LinkedIn, mà là mong muốn thử nghiệm Jev.

Khác với các chatbot quen thuộc, Jev không phải là mô hình hội thoại và không thể tương tác như trò chuyện. Nó được thiết kế để đưa ra quyết định theo xác suất cho các hệ thống phần mềm khác, truy cập qua API. Nhờ chi phí thấp và tốc độ nhanh, Jev nhanh chóng trở thành hiện tượng trong cộng đồng lập trình viên, với vô số ứng dụng mới được thử nghiệm.

Toàn bộ Slop Mop hiện chạy trên tài khoản Jev của Frazier, tức là mọi yêu cầu đều đi qua API key của ông. Để tránh hóa đơn tăng vọt, ông đặt giới hạn 250 bài đăng được phân tích mỗi ngày cho mỗi lượt cài đặt — con số vượt xa mức sử dụng LinkedIn thông thường của hầu hết người dùng.

"Từ nhóm người dùng cài đặt ban đầu, tôi thấy chi phí khoảng 0,005 USD mỗi người mỗi ngày. Nếu dự án lan rộng, có thể tôi sẽ tính lại phần dịch vụ miễn phí, nhưng hiện tại tôi vui vẻ chịu khoản chi này để hiểu rõ các tham số tinh chỉnh và xây dựng bộ dữ liệu."

— Tom Frazier

Nếu đủ người dùng thấy hữu ích và chi phí vẫn trong tầm kiểm soát, Frazier cho biết có thể mở rộng Slop Mop ra ngoài LinkedIn sang các nền tảng khác. Song trước mắt, ông coi đây thuần túy là một thử nghiệm với Jev — và kết quả ban đầu khiến ông hài lòng.

"Khả năng ra quyết định dựa trên ngữ cảnh kèm điểm tin cậy sẽ đóng góp cho quy trình doanh nghiệp nhiều hơn những gì các mô hình ngôn ngữ lớn làm được cho tới nay."

— Tom Frazier dự đoán

Ý nghĩa với người dùng Việt Nam

Với cộng đồng người dùng LinkedIn tại Việt Nam — đặc biệt là dân công nghệ, khởi nghiệp và nhân sự — Slop Mop là một công cụ đáng thử. Bảng tin LinkedIn tại Việt Nam cũng không tránh khỏi làn sóng nội dung "slop" với những bài học sáo rỗng, lời hứa làm giàu nhanh hay câu tương tác rỗng.

Dự án cũng mở ra góc nhìn mới về AI: không phải cứ mô hình lớn, biết trò chuyện mới hữu ích. Những mô hình ra quyết định chuyên biệt, chi phí thấp như Jev có thể trở thành lớp hạ tầng thiết yếu cho phần mềm trong tương lai gần.

Bạn có thể tải Slop Mop trên GitHub hoặc cài đặt trực tiếp từ Chrome Web Store.