Pangram привлекает $9 млн для выявления текстов и изображений, созданных ИИ, прежде чем они вас введут в заблуждение
Нью-йоркский стартап заявляет, что его детектор определяет текст, написанный ИИ, с точностью более 99%. Substack уже его использует. Вот что это означает для обычных читателей.
Ключевые моменты
- Pangram, стартап из Нью-Йорка, специализирующийся на обнаружении контента, созданного ИИ, привлек $9 млн финансирования, возглавляемого Menlo Ventures в 2025 году.
- Его новая текстовая модель Pangram 4 заявляет о точности более 99% при выявлении контента, написанного или отредактированного ИИ.
- Новая модель для обнаружения изображений Pangram Image находится на этапе исследовательского превью и будет запущена в более широком доступе в течение ближайших недель.
- Substack уже интегрировала технологию Pangram на свою платформу, чтобы читатели могли видеть, используют ли авторы рассылок ИИ.
- Персональная подписка стоит $20 в месяц, а бесплатное расширение Chrome помечает посты на X, LinkedIn и других сайтах в режиме реального времени.
В интернете много текста, который никто никогда не писал. Инструменты ИИ сделали тривиально простым заполнение блогов и социальных сетей контентом, который выглядит написанным человеком, но был создан за секунды. Pangram, двухлетний стартап из Нью-Йорка, считает, что это проблема, стоящая решения, и инвесторы только что выделили ему $9 млн на попытку это исправить.
Раунд финансирования возглавили Menlo Ventures, в нем также участвовали Haystack, ScOp, Script Capital и Cadenza, согласно TechCrunch AI.
Что на самом деле делает Pangram?
Pangram создает детекторы ИИ: программное обеспечение, которое читает текст или анализирует изображение и определяет, создал его человек или машина. Компания запустила два продукта одновременно с объявлением о привлечении финансирования: Pangram 4, свою новейшую модель для выявления текста, и Pangram Image, которая ищет характерные признаки того, что ИИ создал изображение, а не камера снимала реальную сцену.
Для обучения текстового детектора Pangram загрузила в систему десятки миллионов известных человеческих документов, а затем создала для каждого «синтетическое зеркало»: версию, охватывающую ту же тему и тон, написанную передовой большой языковой моделью (тот вид ИИ, который питает ChatGPT или Claude). Она научилась стилистическим выборам, которые ИИ постоянно делает, не полагаясь на скрытые водяные знаки или метаданные копирования.
Pangram Image работает по-другому. Вместо проверки водяных знаков, которые в основном ловят собственный результат OpenAI или Google DeepMind, она анализирует статистику на уровне пикселей: тонкие математические закономерности, которые различаются между реальной фотографией и изображением, созданным ИИ. Такой подход предназначен для выявления изображений ИИ независимо от того, какой инструмент их создал.
Следует ли доверять заявлениям о точности?
Pangram утверждает, что примерно один из 10 000 человеческих документов ошибочно помечается как созданный ИИ. Это обнадеживает, но ни один детектор не идеален.
Рецензент TechCrunch AI протестировал инструмент и обнаружил, что он правильно выявил полностью написанные ИИ статьи от ChatGPT и Claude и не был легко введен в заблуждение легким редактированием текста ИИ человеком. Когда рецензент попросил эти модели отполировать одну из своих статей, написанных человеком, Pangram оценила ее как 13% с участием ИИ, что рецензент считал примерно точным. Ложные срабатывания появлялись на отдельных предложениях, особенно в сухом, фактическом письме, которое может звучать как-то по-ИИ, даже когда оно написано человеком.
Для обнаружения изображений инструмент правильно определял сгенерированные ИИ изображения, будь то фотореалистичные или мультипликационные, и даже заметил изображение ИИ, размещенное внутри реальной фотографии. Одна ошибка в классификации произошла во время тестирования.
Сколько это стоит и кто его уже использует?
| План | Цена | Что вы получите |
|---|---|---|
| Веб-подписка | $20 в месяц | Полное обнаружение текста и изображений в загруженном контенте |
| Расширение Chrome | Бесплатно | Метки в реальном времени на посты в X, LinkedIn, Substack, Reddit и Medium |
| Доступ через API | Свяжитесь с Pangram | Интеграция на вашу платформу или в рабочий процесс |
Substack уже интегрировала API Pangram, так что читатели могут видеть, какие авторы пишут свои рассылки с помощью ИИ. Мы освещали это партнерство 22 июля в статье «Substack Now Flags AI-Written Newsletters Before You Read Them». Quora, школы, университеты, издатели и рекрутеры находятся среди других клиентов API, согласно сооснователю Max Spero.
Почему это важно для обычных читателей?
Риски неконтролируемого контента ИИ реальны. Канадский политик случайно прочитал подсказку ИИ вслух во время парламентской речи (мы рассказали полную историю в статье «Canadian politician accidentally reads out his AI chatbot's instructions during a floor speech»). Адвокаты ссылались на поддельные судебные дела, которые ChatGPT изобрел, что привело к санкциям. Архив исследований открытого доступа arXiv теперь запрещает авторов на срок до одного года, если представления показывают 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 создают похожие инструменты. Финансирование и партнерство с Substack дают Pangram значительный плацдарм, хотя этот плацдарм имеет значение только если точность сохранится вне контролируемых тестов рецензента.
Одна заметка о конфиденциальности: когда вы вставляете текст или загружаете изображение в любой облачный инструмент обнаружения, этот контент покидает ваше устройство. Проверьте политику конфиденциальности Pangram перед отправкой чувствительной информации.
Часто задаваемые вопросы
Расширение Chrome стоит денег?
Расширение Chrome бесплатное. Оно автоматически помечает посты в X, LinkedIn, Substack, Reddit и Medium как написанные человеком или ИИ в режиме реального времени, без необходимости вставлять что-либо в отдельный инструмент.
Может ли оно определить, написал ли человек что-то, а затем использовал ИИ для его переработки?
Да, это одна из конкретных целей Pangram. Система пытается отметить различные уровни участия ИИ, от полностью созданного ИИ текста до контента, который в основном написан человеком, но слегка отполирован чатботом.
Отметит ли она мое письмо, если я просто пишу четко и просто?
Возможно, на отдельных предложениях. Рецензент обнаружил, что сухое, фактическое письмо иногда вызывало ложные срабатывания. Прохождение всего документа через инструмент более надежно, чем проверка отдельных абзацев.
