随着人工智能内容充斥互联网，Pangram 筹集了 900 万美元来检测它

总部位于纽约的人工智能检测初创公司 Pangram 的使命是对抗在互联网上蔓延的人工智能溢出感染，该公司刚刚筹集了 900 万美元，押注对区分人类生成内容和人工智能生成文本的工具的需求只会增长。

Pangram 的融资由 Menlo Ventures 领投，Haystack、ScOp、Script Capital 和 Cadenza 参与，同时该初创公司还推出了下一代人工智能文本检测模型 Pangram 4 和人工智能图像检测模型 Pangram Image。

Pangram 表示，新的文本检测模型在查找 AI 辅助写作和人类与 AI 混合的内容方面的准确率超过 99%，而且它可以更轻松地检测 AI 人性化程序。

AI图像检测器目前仅可通过研究预览获得； Pangram 计划在未来几周内更广泛地发布它。大约两年前，斯坦福大学人工智能和机器学习毕业生马克斯·斯佩罗 (Max Spero) 和布拉德利·埃米 (Bradley Emi) 推出了 Pangram，当时 ChatGPT 的推出为充满机器人、人工智能生成的 SEO 垃圾内容的互联网打开了闸门，以及斯佩罗所说的“Twitter 上由大语言模型支持的俄罗斯虚假信息活动和受阿联酋影响的活动”。

“我认为知道你所看到的东西是否是人工智能生成的东西是非常有价值的，”斯佩罗告诉 TechCrunch。

“尤其是你正在阅读的文本，因为它改变了人们对待文本的方式。这是我必须警惕幻觉并持怀疑态度介入的东西，还是我相信这是由真正的记者进行充分研究的东西？” Pangram 的人工智能检测系统本质上是一个大型机器学习模型，经过数千万份已知人类文档的训练。然后，这家初创公司为每个文档创建了一个“合成镜子”，复制主题、长度和语气，但由前沿大语言模型撰写。斯佩罗说：“我们的模型正在学习人工智能持续做出的风格差异和选择，并能够利用这些差异来了解人工智能生成的内容具有高可信度。”他补充说，人工智能检测器不依赖于复制粘贴元数据或隐藏水印。对于 Pangram 来说，人工智能检测不仅仅是一段文本是否完全由人工智能编写。它还涉及区分人工智能协助的级别——比如有人自己写了一些东西，然后要求人工智能编辑或清理它。