Pangram привлекает $9 млн для обнаружения текстов и изображений, созданных ИИ
Нью-йоркский стартап заявляет, что его новый детектор определяет текст, написанный ИИ, с точностью более 99%. Substack уже использует его. Вот что это означает для обычных читателей.
Ключевые моменты
- Pangram, нью-йоркский стартап по обнаружению ИИ, привлек $9 млн финансирования под руководством Menlo Ventures в 2025 году.
- Его новая текстовая модель Pangram 4 заявляет о точности более 99% при обнаружении контента, написанного или отредактированного ИИ.
- Новая модель обнаружения изображений Pangram Image находится на этапе исследования и будет запущена в более широком доступе в ближайшие недели.
- Substack уже интегрировала технологию Pangram на свою платформу, позволяя читателям видеть, какие авторы рассылок используют ИИ.
- Личная подписка стоит $20 в месяц, а бесплатное расширение для Chrome помечает посты на X, LinkedIn и других сайтах в реальном времени.
В интернете есть большое количество текста, который никто на самом деле не писал. Инструменты ИИ облегчили наводнение блогов, социальных сетей и даже академических журналов контентом, который выглядит как человеческий, но был сгенерирован за несколько секунд чат-ботом. Pangram, двухлетний нью-йоркский стартап, считает, что это проблема, достойная решения, и инвесторы только что выделили на это $9 млн.
Раунд финансирования, впервые о котором сообщил TechCrunch AI, возглавила Menlo Ventures, в нём также участвовали Haystack, ScOp, Script Capital и Cadenza.
Что именно делает Pangram?
Pangram создает детекторы ИИ: программное обеспечение, которое анализирует текст или изображение и определяет, создал его человек или машина. Компания представила два новых продукта одновременно с объявлением о финансировании.
Первый — это Pangram 4, её последняя модель обнаружения текста. Второй — это Pangram Image, который сканирует фотографии и иллюстрации на предмет признаков того, что ИИ их сгенерировал, а не камера зафиксировала реальную сцену.
Для обучения текстового детектора Pangram загрузила в систему десятки миллионов известных человеческих документов. Для каждого она затем создала «синтетическое зеркало»: версию на ту же тему, той же длины и тона, но написанную передовой большой языковой моделью (тип ИИ, на котором работают ChatGPT или Claude). Система выучила тонкие стилистические выборы, которые ИИ делает последовательно, что позволяет ей отмечать контент ИИ без использования скрытых водяных знаков или метаданных копирования-вставки.
Детектор изображений работает по-другому. Он анализирует статистику на уровне пикселей: точные математические закономерности, которые отличают настоящую фотографию от изображения, созданного инструментом генеративного ИИ. В отличие от проверок водяных знаков, используемых OpenAI или Google DeepMind, которые в основном обнаруживают их собственные результаты, Pangram Image разработан для обнаружения ИИ-изображений независимо от того, какой инструмент их создал.
Стоит ли доверять заявлениям о точности?
Pangram утверждает, что примерно один из 10 000 человеческих документов неправильно помечается как ИИ. Это звучит обнадёживающе, но ни один детектор не идеален.
Рецензент TechCrunch AI протестировал инструмент и обнаружил, что он правильно выявил полностью написанные ИИ статьи как из ChatGPT, так и из Claude, и не был легко обманут лёгким редактированием ИИ-текста человеком. Когда рецензент попросил ChatGPT и Claude отредактировать его собственную написанную человеком статью, Pangram дал ей оценку 13% ИИ-ассистирования, что рецензент считал примерно точным. Иногда появлялись ложные срабатывания на отдельных предложениях, особенно в сухом, фактическом письме, которое может звучать подобно ИИ даже когда оно таким не является.
Для обнаружения изображений инструмент правильно определил ИИ-генерированные изображения, были ли они фотореалистичными или мультяшными. Он даже обнаружил ИИ-изображение, вставленное в настоящую фотографию. Одна ошибка классификации произошла во время тестирования.
Сколько это стоит и кто это уже использует?
| План | Цена | Что вы получаете |
|---|---|---|
| Веб-подписка | $20 в месяц | Полное обнаружение текста и изображений в загруженном контенте |
| Расширение Chrome | Бесплатно | Метки в реальном времени на постах на X, LinkedIn, Substack, Reddit и Medium |
| Доступ API | Свяжитесь с Pangram | Интеграция в вашу собственную платформу или рабочий процесс |
Substack уже интегрировала API Pangram, чтобы читатели могли видеть, какие авторы пишут свои информационные рассылки с использованием ИИ. По словам соучредителя Макса Спиро, Quora, школы, издатели и рекрутеры входят в число других клиентов API.
Почему это важно для обычных читателей?
Риски неконтролируемого контента ИИ реальны и разнообразны. Канадский политик случайно прочитал подсказку ИИ вслух во время парламентской речи. Адвокаты ссылались на поддельные судебные дела, которые выдумал ChatGPT, что привело к санкциям. Архив открытых научных исследований arXiv теперь запрещает авторам на срок до года, если в представленных работах видны явные признаки того, что выходные данные ИИ не были проверены перед отправкой.
Pangram — не единственная компания, преследующая эту проблему. Winston AI, Originality.ai, Copyleaks и GPTZero все создают похожие инструменты. Но финансирование и партнёрство с Substack дают Pangram значительное преимущество.
Одно замечание о конфиденциальности, которое стоит знать: когда вы вставляете текст или загружаете изображение в любой облачный инструмент обнаружения, это содержимое покидает ваше устройство. Перед отправкой чего-либо конфиденциального проверьте политику конфиденциальности Pangram.
Часто задаваемые вопросы
Расширение Chrome чего-нибудь стоит?
Расширение Chrome бесплатное. Оно автоматически помечает посты на X, LinkedIn, Substack, Reddit и Medium как человеческие или ИИ в реальном времени, без необходимости вставлять что-либо в отдельный инструмент.
Может ли оно определить, написал ли что-то человек, а затем использовал ИИ для его редактирования?
Да, это одна из конкретных целей Pangram. Система пытается отметить разные уровни участия ИИ, от полностью сгенерированного ИИ текста до контента, который был в основном написан человеком, но слегка отредактирован чат-ботом.
Пометит ли мой текст, если я просто чёткий, ясный писатель?
Возможно, на отдельных предложениях. Рецензент обнаружил, что сухое, фактическое письмо иногда вызывало ложные срабатывания. Проверка полного документа через инструмент более надежна, чем проверка отдельных абзацев.
