Pangram angaria 9 milhões de dólares para detetar texto e imagens geradas por IA antes de o enganarem
Uma startup de Nova Iorque afirma que o seu novo detetor tem uma precisão superior a 99% ao identificar textos gerados por IA. O Substack já o utiliza. Eis o que isto significa para leitores comuns.
Pontos-chave
- Pangram, uma startup de deteção de IA sediada em Nova Iorque, angariou 9 milhões de dólares em financiamento liderado pela Menlo Ventures em 2025.
- O seu novo modelo de texto, Pangram 4, afirma ter mais de 99% de precisão ao detetar conteúdo escrito ou assistido por IA.
- Um novo modelo de deteção de imagens, Pangram Image, está atualmente em pré-visualização de investigação e será lançado mais amplamente nas próximas semanas.
- O Substack já integrou a tecnologia de Pangram na sua plataforma para que os leitores possam ver quais os autores de newsletters que utilizam IA.
- Uma subscrição pessoal custa 20 dólares por mês, e uma extensão Chrome gratuita marca posts em X, LinkedIn e outros sites em tempo real.
Há muito texto na internet que ninguém realmente escreveu. As ferramentas de IA tornaram trivialmente fácil inundar blogs, redes sociais e até revistas académicas com conteúdo que parece humano mas foi gerado em segundos por um chatbot. Pangram, uma startup nova-iorquina com dois anos de idade, pensa que este é um problema que vale a pena resolver, e os investidores acabaram de lhe entregar 9 milhões de dólares para tentar.
A ronda de financiamento, relatada primeiro pelo TechCrunch AI, foi liderada pela Menlo Ventures, com a Haystack, ScOp, Script Capital e Cadenza também a participarem.
O que é que Pangram realmente faz?
Pangram constrói detetores de IA: software que lê um pedaço de texto ou observa uma imagem e decide se um humano ou uma máquina a criou. A empresa lançou dois novos produtos juntamente com o anúncio de financiamento.
O primeiro é Pangram 4, o seu modelo mais recente de deteção de texto. O segundo é Pangram Image, que examina fotografias e ilustrações em busca de sinais reveladores de que uma IA as gerou em vez de uma câmara capturar uma cena real.
Para treinar o seu detetor de texto, Pangram alimentou o sistema com dezenas de milhões de documentos humanos conhecidos. Para cada um, criou depois um "espelho sintético": uma versão que aborda o mesmo tópico, comprimento e tom, mas escrita por um modelo de linguagem de fronteira (o tipo de IA que alimenta o ChatGPT ou o Claude). O sistema aprendeu as escolhas estilísticas subtis que a IA faz consistentemente, o que permite marcar conteúdo de IA sem depender de marcas d'água ocultas ou metadados de copiar-colar.
O detetor de imagens funciona de forma diferente. Analisa estatísticas ao nível de pixels: os padrões matemáticos de granulação fina que diferem entre uma fotografia real e uma imagem que uma ferramenta de IA generativa produziu. Ao contrário das verificações de marca d'água utilizadas pela OpenAI ou Google DeepMind, que detetam principalmente o seu próprio resultado, Pangram Image foi concebida para detetar imagens de IA independentemente de qual ferramenta as criou.
Deve confiar nas reivindicações de precisão?
Pangram afirma que aproximadamente um em cada 10 mil documentos humanos é incorretamente marcado como IA. Isto parece tranquilizador, mas nenhum detetor é perfeito.
O revisor do TechCrunch AI testou a ferramenta e descobriu que capturou corretamente artigos totalmente escritos por IA tanto do ChatGPT como do Claude, e não foi facilmente enganado pela edição leve do texto da IA. Quando o revisor pediu ao ChatGPT e ao Claude para polir um dos seus artigos escritos por humanos, Pangram classificou-o como 13% assistido por IA, o que o revisor considerou aproximadamente preciso. Ocasionalmente apareceram falsos positivos em frases individuais, particularmente em escritas secas e factuais que podem parecer geradas por IA mesmo quando não o são.
Para a deteção de imagens, a ferramenta identificou corretamente imagens geradas por IA, quer fossem fotorealistas ou de desenhos animados. Até detetou uma imagem de IA colocada dentro de uma fotografia real. Ocorreu uma classificação incorreta durante os testes.
Qual é o custo e quem já a utiliza?
| Plano | Preço | O que obtém |
|---|---|---|
| Subscrição web | 20 dólares por mês | Deteção completa de texto e imagens em conteúdo carregado |
| Extensão Chrome | Gratuita | Etiquetas em tempo real em posts em X, LinkedIn, Substack, Reddit e Medium |
| Acesso a API | Contacte Pangram | Integração na sua própria plataforma ou fluxo de trabalho |
Substack já integrou a API de Pangram para que os leitores possam ver quais os autores que escrevem as suas newsletters usando IA. Quora, escolas, editoras e recrutadores estão entre outros clientes de API, de acordo com o cofundador Max Spero.
Por que é que isto importa para leitores comuns?
Os riscos do conteúdo não verificado de IA são reais e variados. Um político canadiano acidentalmente leu um prompt de IA em voz alta durante um discurso parlamentar. Advogados citaram casos jurídicos falsos que o ChatGPT inventou, levando a sanções. O arquivo de investigação de acesso aberto arXiv agora proíbe autores por até um ano se as submissões mostram sinais claros de que a produção de IA não foi revista antes da submissão.
Pangram não é a única empresa a perseguir este problema. Winston AI, Originality.ai, Copyleaks e GPTZero estão todas a construir ferramentas similares. Mas o financiamento e a parceria com Substack dão a Pangram uma posição significativa.
Uma nota de privacidade que vale a pena saber: quando cola texto ou carrega uma imagem para qualquer ferramenta de deteção baseada na nuvem, esse conteúdo sai do seu dispositivo. Consulte a política de privacidade de Pangram antes de submeter qualquer coisa sensível.
Perguntas comuns
A extensão Chrome custa algo?
A extensão Chrome é gratuita. Marca automaticamente posts em X, LinkedIn, Substack, Reddit e Medium como humanos ou IA em tempo real, sem necessidade de colar nada numa ferramenta separada.
Consegue dizer se um humano escreveu algo e depois usou IA para o melhorar?
Sim, esse é um dos objetivos específicos de Pangram. O sistema tenta marcar diferentes níveis de envolvimento de IA, desde texto totalmente gerado por IA a conteúdo que foi principalmente escrito por humanos mas ligeiramente polido por um chatbot.
Marcará a minha escrita se eu for apenas um escritor claro e direto?
Possivelmente, em frases isoladas. O revisor descobriu que a escrita seca e factual ocasionalmente acionou falsos positivos. Executar um documento completo através da ferramenta é mais fiável do que verificar parágrafos individuais.
