Attention à ne pas partager de contenu faux ou créé par l’IA sur LinkedIn : la faute sera uniquement la vôtre

LinkedIn transfère la responsabilité aux utilisateurs pour partager des informations trompeuses ou inexactes créées par ses propres outils d’IA, au lieu de blâmer les outils eux-mêmes, dans un mouvement totalement inattendu, mais logique, pour se dédouaner de tout problème.

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Une mise à jour de novembre 2024 des Conditions Générales d’Utilisation tiendra les utilisateurs responsables de partager toute information erronée créée par des outils d’IA qui enfreignent l’accord de confidentialité.

Étant donné que personne ne peut garantir que le contenu généré par l’IA soit véridique ou correct, les entreprises se protègent en faisant reposer sur les utilisateurs la responsabilité de modérer le contenu qu’ils partagent.

La faute sera toujours celle des utilisateurs, pas des entreprises

La mise à jour suit les traces de la maison mère de LinkedIn, Microsoft, qui début 2024 a mis à jour ses conditions de service pour rappeler aux utilisateurs de ne pas prendre les services d’IA trop au sérieux, et pour aborder les limitations de l’IA, en avertissant qu’« elle n’est pas conçue pour être utilisée comme substitut aux conseils professionnels ».

LinkedIn continuera à offrir des fonctionnalités pouvant générer du contenu automatisé, mais avec l’avertissement que celui-ci pourrait ne pas être fiable.

La nouvelle politique rappelle aux utilisateurs qu’ils doivent vérifier toutes les informations et les modifier si nécessaire pour respecter les directives de la communauté.

« Veuillez vérifier et éditer ce contenu avant de le partager avec d’autres personnes. Comme pour tout le contenu que vous partagez sur nos Services, vous êtes responsable de vous assurer qu’il respecte nos Politiques de la Communauté Professionnelle, y compris de ne pas partager d’informations trompeuses », déclare LinkedIn.

Le site du réseau social espère probablement que ses modèles genAI s’amélioreront à l’avenir, d’autant plus qu’il utilise désormais les données des utilisateurs pour entraîner ses modèles par défaut, ce qui nécessite que les utilisateurs choisissent de ne pas le faire s’ils ne veulent pas que leurs données soient utilisées.