Pangram залучає $9 мільйонів для виявлення написаного AI тексту та зображень перед тим, як вони вас обманять
Стартап з Нью-Йорка заявляє, що його новий детектор має більш ніж 99% точність при виявленні AI-генерованого написання. Його вже використовує Substack. Ось що це означає для звичайних читачів.
Ключові моменти
- Pangram, стартап з виявлення AI з Нью-Йорка, залучив $9 мільйонів фінансування, очолюваного Menlo Ventures у 2025 році.
- Його нова текстова модель Pangram 4 претендує на більш ніж 99% точність при виявленні написаного AI або створеного з допомогою AI контенту.
- Нова модель для виявлення зображень Pangram Image наразі знаходиться на етапі дослідницького перегляду і буде запущена ширше протягом кількох наступних тижнів.
- Substack вже вбудував технологію Pangram у свою платформу, щоб читачі могли бачити, які автори розсилок використовують AI.
- Особиста підписка коштує $20 на місяць, а безкоштовне розширення Chrome позначає дописи на X, LinkedIn та інших сайтах у режимі реального часу.
В інтернеті багато тексту, який насправді ніхто не писав. Інструменти AI зробили тривіально легко заповнити блоги, соціальні мережі та навіть академічні журнали контентом, який виглядає людським, але був створений за секунди чатботом. Pangram, дворічний стартап з Нью-Йорка, вважає, що це проблема, яку варто вирішити, і інвестори щойно дали їй $9 мільйонів для спроби.
Раунд фінансування, про який спочатку повідомив TechCrunch AI, очолювався Menlo Ventures, при участі Haystack, ScOp, Script Capital та Cadenza.
Що насправді робить Pangram?
Pangram створює детектори AI: програмне забезпечення, яке читає текст або дивиться на зображення та визначає, чи його створила людина або машина. Компанія запустила два нові продукти разом з оголошенням про фінансування.
Перший — це Pangram 4, її найновіша модель для виявлення тексту. Другий — це Pangram Image, який сканує фотографії та ілюстрації на ознаки того, що AI їх згенерував, а не камера захопила реальну сцену.
Щоб навчити свій текстовий детектор, Pangram подав системі десятки мільйонів відомих людських документів. Для кожного з них вона створила «синтетичне дзеркало»: версію, яка охоплює ту ж тему, довжину та тон, але написану передовою великою мовною моделлю (тип AI, який живлює ChatGPT або Claude). Система вивчила тонкі стилістичні вибори, які AI робить послідовно, що дозволяє їй позначати контент AI без опори на приховані водяні знаки або метадані копіювання-вставлення.
Детектор зображень працює інакше. Він аналізує статистику на рівні пікселів: тонкозернисті математичні закономірності, які відрізняють реальну фотографію від зображення, створеного генеративним інструментом AI. На відміну від перевірок водяних знаків, які використовують OpenAI або Google DeepMind, які здебільшого виявляють їхній власний результат, Pangram Image розроблений для виявлення AI-зображень незалежно від того, який інструмент їх створив.
Чи варто довіряти претензіям щодо точності?
Pangram говорить, що приблизно один з 10 000 людських документів неправильно позначається як AI. Це звучить заспокійливо, але жоден детектор не є ідеальним.
Рецензент TechCrunch AI протестував інструмент і виявив, що він правильно виявив повністю написані AI статті як від ChatGPT, так і від Claude, і не був легко заплутаний легким людським редагуванням AI-тексту. Коли рецензент попросив ChatGPT та Claude відполірувати одну зі своїх власних статей, написаних людиною, Pangram оцінив її на 13% як з допомогою AI, що рецензент вважав приблизно точним. Випадкові помилкові позитиви з'явилися в окремих реченнях, особливо у сухому факультативному написанні, яке може звучати як AI навіть коли це не так.
Для виявлення зображень інструмент правильно визначив згенеровані AI зображення, чи були вони фотореалістичними або мультиплікаційними. Він навіть виявив AI-зображення, розміщене всередину реальної фотографії. Однією помилкою класифікації сталася під час тестування.
Скільки це коштує, і хто це вже використовує?
| План | Ціна | Що ви отримуєте |
|---|---|---|
| Веб-підписка | $20 на місяць | Повне виявлення тексту та зображень на завантажених файлах |
| Розширення Chrome | Безкоштовно | Позначення в режимі реального часу на дописах на X, LinkedIn, Substack, Reddit та Medium |
| Доступ до API | Зв'яжіться з Pangram | Інтеграція у вашу власну платформу або робочий процес |
Substack вже інтегрував API Pangram, щоб читачі могли бачити, які автори пишуть свої розсилки з використанням AI. Quora, школи, видавництва та рекрутери входять до інших клієнтів API, згідно з співзасновником Максом Спіро.
Чому це важливо для звичайних читачів?
Ризики неконтрольованого контенту AI реальні та різноманітні. Канадський політик випадково прочитав AI-підказку під час парламентської промови. Адвокати посилалися на підроблені судові справи, які ChatGPT вигадав, що призвело до санкцій. Архів відкритого доступу arXiv тепер забороняє авторам строком до року, якщо матеріали показують явні ознаки того, що результати AI не були переглянуті перед подачею.
Pangram — не єдина компанія, яка переслідує цю проблему. Winston AI, Originality.ai, Copyleaks та GPTZero — всі вони створюють подібні інструменти. Але фінансування та партнерство Substack дають Pangram змістовну позицію.
Одна примітка щодо конфіденційності, яку варто знати: коли ви вставляєте текст або завантажуєте зображення у будь-який хмарний інструмент виявлення, цей контент залишає вашу пристрій. Перш ніж надсилати щось конфіденційне, перевірте політику конфіденційності Pangram.
Часті запитання
Розширення Chrome чогось коштує?
Розширення Chrome безкоштовне. Воно автоматично позначає дописи на X, LinkedIn, Substack, Reddit та Medium як людські або AI у режимі реального часу, без необхідності вставляти що-небудь у окремий інструмент.
Чи може він визначити, чи написала людина щось, а потім використала AI для його приведення в порядок?
Так, це одна з конкретних цілей Pangram. Система намагається позначити різні рівні залучення AI, від повністю згенерованого AI тексту до контенту, який здебільшого був написаний людиною, але легко відполірований чатботом.
Чи позначить це мої письмова, якщо я просто письменник, який пише чітко та просто?
Можливо, в окремих реченнях. Рецензент виявив, що сухе факультативне письмо іноді спричиняло помилкові позитиви. Запуск повного документа через інструмент є надійнішим, ніж перевірка окремих абзаців.
