Slop Mop: una extensión de Chrome que caza el slop de LinkedIn con Jev

Tom Frazier ha publicado Slop Mop, una extensión de Chrome de código abierto que marca o directamente oculta las publicaciones de bajo valor que aparecen en el feed de LinkedIn. El código está en el repositorio de GitHub y combina un puñado de reglas sobre escritura generada por IA con Jev, el modelo de decisión probabilística que TypeSafe liberó la semana pasada. No cuesta nada, no pide registro y no distingue entre basura escrita por una máquina y basura escrita por una persona: marca las dos.

El contexto: LinkedIn tiene un problema medible. Pangram, empresa dedicada a detectar texto generado, clasificó el 41% de las publicaciones de más de 250 palabras de su muestra como escritas íntegramente por IA, sin contar las que un humano redactó y luego pasó por un modelo. La propia plataforma añadió hace poco un botón para denunciar posts como «Seems Like AI Slop». Slop Mop no denuncia nada: filtra lo que el usuario ve.

Cómo decide qué es slop

Las nueve señales salen de la investigación de la consultora SEO Graphite Growth sobre patrones que aparecen de forma desproporcionada en texto generado. Entre ellas: el gancho de una línea seguido de un hueco que obliga a pulsar «ver más», el exceso de palabras grandilocuentes, las promesas sin sustancia, el lenguaje florido, la lección demasiado pulcra, el cebo de interacción, el elogio vacío, definir un término por contraste y una redacción rígida.

A esas nueve se suman dos preguntas que solo pueden bajar la puntuación, pensadas para no arrasar con contenido bueno: si aquello suena a una persona concreta y si aporta algo al lector. Una duodécima pregunta estima la probabilidad de que el texto lo haya redactado un modelo, pero por sí sola no marca ninguna publicación.

Ninguna de esas señales separa por sí misma a una máquina de un humano, y Frazier lo admite: «Slop Mop marca igual el contenido humano malo que el de IA. Creo que es la decisión correcta, porque el contenido de IA también puede ser bueno y el humano también puede ser malo».

Qué hay detrás

La motivación real de Frazier no era LinkedIn, sino probar Jev. No es un chatbot y no se conversa con él: se llama por API y devuelve decisiones probabilísticas acompañadas de una puntuación de confianza para que las use otro software. Todos los análisis pasan por su cuenta y su clave de API, así que el invento funciona mientras él pague la factura. Ha puesto un tope de 250 publicaciones analizadas por instalación y día para que nadie le dispare el gasto: con su base inicial de usuarios calcula unos 0,005 dólares por usuario y día.

Si el proyecto crece, dice que reevaluará la parte gratuita, y no descarta llevarlo a otras plataformas además de LinkedIn. De momento lo trata como un experimento, del que sale convencido: sostiene que la decisión con contexto y una puntuación de confianza hará más por los flujos de trabajo empresariales que los LLM hasta ahora.