Pangram ya es capaz de detectar los humanizadores de IA
En los últimos meses, a medida que el mercado de los sistemas de detección de IA ha ido creciendo de forma constante, ha surgido un mercado similar dedicado a las formas de eludirlos.
Hoy en día, hay toda una gama de herramientas disponibles en el mercado que se autodenominan «humanizadores». En el fondo, cada una de estas herramientas es ligeramente diferente, pero todas comparten una misma promesa: si utilizas nuestra herramienta, nadie podrá darse cuenta de que tu texto ha sido escrito por una IA. Estas herramientas se han hecho rápidamente populares entre estudiantes, profesionales del SEO y otras personas que esperan evitar que se detecte su uso de la IA.
Sin embargo, nos complace anunciar que hoy hemos lanzado un modelo capaz de detectar más del 90 % del contenido humanizado de alta calidad.
Resultados
Así es como funciona nuestro nuevo modelo:
| Idioma | Detección de texto generado por IA % | Detección de texto con IA humanizada % |
|---|---|---|
| GPTZero | 95.60% | 34.53% |
| Prismáticos | 94.40% | 29.73% |
| Línea base del pangrama | 100.00% | 73.07% |
| Humanizadores Pangram (¡modelo actual!) | 100.00% | 93.66% |
Para alcanzar estos resultados, nuestro equipo llevó a cabo un riguroso proceso de investigación que consistió en analizar minuciosamente 19 humanizadores disponibles públicamente, crear un sistema de clasificación para evaluar su calidad y volver a entrenar nuestro modelo de producción incorporando texto humanizado de alta calidad en su corpus de entrenamiento.
Este trabajo se presentó recientemente en el taller sobre detección de contenidos generados por IA, celebrado en el marco de la Conferencia Internacional de Lingüística Computacional. Para leer el artículo técnico, haz clic aquí.
Para obtener más información, solicitar una demostración o realizar cualquier otra consulta, ¡ponte en contacto con info@pangram.com!
Elyas Masrour es ingeniero fundador de Pangram. Desde que se incorporó a Pangram como segundo empleado nada más salir de la Universidad de Maryland, ha desarrollado infraestructuras fundamentales, como la API de servicio de modelos, los controles de acceso basados en roles y los flujos de trabajo de verificación. Elyas también colabora estrechamente con el equipo de investigación en proyectos como la robustez ante ataques adversarios, la interpretabilidad de los modelos y la detección de contenido mixto heterogéneo. Fuera del trabajo, Elyas disfruta de una amplia gama de expresiones de la creatividad humana, como el cine, la lectura y explorar la ciudad.
Lecturas relacionadas
Presentamos Pangram 3.2
Cómo detectar la IA en Python
¿Detecta Pangram el Llama 4 de Meta?
Cómo detectar la IA en Google Docs
¿Qué es un humanizador?
¿Qué eficacia tiene Pangram a la hora de detectar modelos de razonamiento?
