Op 30 juli kreeg LinkedIn een knop met een opvallend onzakelijke naam: Seems like AI slop. Drie weken later heeft chief product officer Hari Srinivasan een cijfer. In de eerste twee weken drukten meer dan een miljoen mensen erop. Content die het platform zelf als slop classificeert krijgt sindsdien 40 procent minder weergaven.
Wat die knop precies doet — en vooral niet doet
De knop zit in het menu van een post, naast niet geïnteresseerd en melden. Dat is een veelzeggende plek, want hij hoort bij de eerste en niet bij de tweede. Sam Corrao Clannon, die bij LinkedIn de makerskant van het product leidt, zei het onomwonden: dit is geen meldpunt voor beleidsschendingen. Het is een manier om je eigen tijdlijn bij te sturen.
Wie klikt, ziet daarna minder van die maker. Voor de rest van LinkedIn verandert er in dat ene geval niets. Srinivasan voegde eraan toe dat geen enkel afzonderlijk signaal bepaalt hoe een post wordt verspreid, en dat er beveiligingen zijn ingebouwd om te voorkomen dat mensen elkaar met gerichte meldingen kunnen wegdrukken. Pas als veel gebruikers dezelfde post aanmerken, telt het door in de ranking (Bron: Social Media Today).
Beginner-tipJe hoeft niet bang te zijn dat je iemands account beschadigt door te klikken. De melding werkt zoals het duimpje omlaag bij een streamingdienst: het leert het systeem wat jij niet wilt zien. Vind je een post ronduit misleidend of kwetsend, gebruik dan de gewone meldknop — daar zit wel een moderatietraject achter.
Nieuw is dat LinkedIn ook de andere kant informeert. Wie veel van dit soort signalen krijgt, ziet voortaan een bericht in de trant van “sommige leden vinden dat deze post op AI lijkt”. Srinivasan noemt dat een aanname van goede bedoelingen, en zegt er meteen bij dat hij zelf ook steeds bewuster nadenkt over hoe hij níet als AI klinkt.
Vier op de tien lange posts komen volledig uit een model
De aanleiding voor de knop is te meten. Pangram Labs scande met een browserextensie ongeveer een miljoen posts over twee maanden, verspreid over LinkedIn, X, Reddit, Substack en Medium. Op LinkedIn bleek 41 procent van de lange posts — 250 woorden of meer — volledig machinaal geschreven. Op X ging het om 25 procent volledig plus 23 procent met AI-hulp.
De verdeling is nog scheever dan dat percentage suggereert. LinkedIn leverde 62 procent van alle AI-content die Pangram tegenkwam, terwijl het platform maar een derde van de gescande posts uitmaakte (Bron: Pangram Labs).
Interessanter is wat het met de reacties doet. AI-posts kregen gemiddeld 45 procent minder interactie. Behalve in één categorie: bij leiderschap en inspiratie deden de AI-teksten het 75 procent béter dan die van mensen. Dat is het genre waarin het formaat het meest voorspelbaar is, en waar een lezer dus het minst merkt dat er niemand achter zit.
LinkedIn schrapte eerst zijn eigen schrijf-AI
Wat in de Nederlandse berichtgeving vaak wegvalt: op diezelfde 30 juli kondigde LinkedIn aan dat het zijn eigen Enhance Post-functie stopzet. Die knop herschreef je concept in wat inmiddels de herkenbare LinkedIn-cadans is geworden: korte regels, veel opsommingen, een les aan het eind. In de plaats komt een smallere spellings- en grammaticacontrole die je tekst nakijkt en teruggeeft in je eigen stem (Bron: TechCrunch).
Dat is een ongemakkelijke, maar eerlijke stap. Het platform dat nu om hulp vraagt bij het opruimen, leverde zelf jarenlang het gereedschap waarmee de rommel werd gemaakt. Hetzelfde spanningsveld zagen we bij Wikipedia, dat sinds dit jaar AI-geschreven artikelen weert om de eigen betrouwbaarheid te beschermen.
GevorderdenLinkedIn rankt sinds dit jaar met een groot aanbevelingsmodel in plaats van losse signaalregels. Een slop-melding is voor zo’n model gewoon een extra feature — geen filter dat iets tegenhoudt. Dat verklaart waarom LinkedIn spreekt over 40 procent minder weergaven en niet over verwijderde posts: de content blijft staan, alleen de kans dat hij bovenaan komt daalt.
En de Europese regels dan?
Sinds 2 augustus 2026 gelden de transparantieregels uit artikel 50 van de AI-verordening. Veel mensen lezen daarin dat elke AI-post gelabeld moet worden. Dat klopt niet.
De Europese Commissie noemt vier gevallen. Aanbieders van AI-systemen moeten je laten weten dat je met AI praat en hun output machinaal leesbaar markeren. Gebruikers van zo’n systeem moeten deepfakes openlijk als zodanig aanmerken, en AI-tekst labelen die zonder menselijke controle of redactie wordt gepubliceerd om het publiek te informeren over zaken van algemeen belang. De boetes lopen op tot 15 miljoen euro of 3 procent van de wereldwijde jaaromzet, met een uitdrukkelijke proportionaliteitstoets voor kleinere bedrijven. Voor de markeringsplicht geldt bovendien een overgangstermijn tot december 2026 voor systemen die vóór 2 augustus op de markt waren (Bron: Europese Commissie).
Een post over jouw vakgebied, die je zelf hebt bedacht en nagelezen, valt daar buiten. Wat je erover schrijft blijft je eigen verantwoordelijkheid, maar een verplicht AI-label hoef je er niet onder te zetten. Wij schreven eerder uitgebreider over wat artikel 50 wél van chatbots vraagt en over de handhaving die op 2 augustus begon.
Wat je hier praktisch aan hebt
De eerste cijfers zeggen vooral iets over herkenning: een miljoen mensen konden binnen twee weken aanwijzen wat ze niet wilden lezen. Of dat de feed structureel opschoont, weten we pas over een paar maanden, en LinkedIn is voorlopig de enige partij die de meting kan doen. En slop blijft niet beperkt tot je tijdlijn: op de werkvloer heet hetzelfde fenomeen workslop, en daar betaalt je collega de rekening.
Voor jou als lezer is de knop een instelling, geen protest. Gebruik hem consequent en je feed schuift binnen enkele weken merkbaar op. Schrijf je zelf op LinkedIn, dan is het bruikbaarste signaal uit de Pangram-cijfers dat het niet om AI-gebruik gaat maar om leegte: de teksten die achterbleven waren de teksten zonder eigen ervaring erin. Precies het punt waar wij eerder op stuitten toen AI-critici en AI-gebruikers allebei gelijk bleken te hebben. En dat werken met AI intussen gewoon doorgaat, laten de Nederlandse cijfers over AI op de werkvloer zien.