Capture d'écran du site web original de Checkfor.ai.
REMARQUE : Nous avons changé de nom et nous nous appelons désormais Pangram Labs ! Consultez notre article de blog pour plus de détails.
Nous lançons aujourd'hui Checkfor.ai, un outil permettant de détecter les contenus générés par l'IA d'un simple copier-coller.
Notre mission est de protéger le monde numérique contre les contenus de mauvaise qualité générés par l'IA, qui menacent l'authenticité des voix humaines. Notre produit permet aux éditeurs de contenu, aux plateformes d'avis, aux enseignants et aux créateurs de s'assurer que leurs contenus ont bien été rédigés par un véritable être humain.
Pourquoi pensons-nous pouvoir résoudre ce problème complexe ? Nous sommes une petite équipe de chercheurs et d'ingénieurs expérimentés en apprentissage automatique qui savons tout simplement comment mettre en œuvre des modèles opérationnels dans des environnements de production. Notre équipe a déjà commercialisé des produits d'apprentissage automatique destinés au monde réel chez Google, Tesla Autopilot et Nuro. Nous accordons une importance capitale à la fiabilité et à la confiance, et nous ne nous arrêterons pas simplement lorsque la précision de notre ensemble de test atteindra 99 %. Notre objectif n'est pas seulement d'être le meilleur détecteur de sa catégorie, mais d'être suffisamment fiable pour des déploiements réels à enjeux élevés qui exigent de faibles taux de faux positifs et de faux négatifs.
Cela ne fait qu'un mois environ que nous travaillons sur ce problème, mais nous avons déjà réalisé d'importants progrès. Bien que notre détecteur ne soit pas parfait, nous pensons qu'il surpasse déjà largement ceux de nos concurrents, notamment en matière d'écriture créative et de contenus publiés par les utilisateurs en ligne. Nous avons hâte d'améliorer les performances de cet outil et de vous faire part de résultats prometteurs dans les semaines à venir.
Essayez-le sur Checkfor.ai !

Max est un ingénieur chevronné en apprentissage automatique. Il a récemment travaillé sur les véhicules autonomes chez Nuro, où il a dirigé les efforts en matière d'apprentissage actif. Il possède une longue expérience dans le déploiement de produits d'apprentissage automatique couronnés de succès chez Google, Two Sigma et Yelp.
Max est titulaire d'une licence en informatique théorique et d'un master en intelligence artificielle de l'université de Stanford. Outre sa passion pour la construction, il est également un membre actif de la communauté des cubes de Magic: The Gathering.

Bradley est chercheur en intelligence artificielle et spécialiste du développement de produits basés sur l'apprentissage profond dans le secteur industriel. Il a récemment dirigé le groupe de recherche sur l'apprentissage profond chez Absci, une entreprise spécialisée dans la découverte de médicaments par l'IA générative, et faisait auparavant partie de l'équipe principale chargée de la vision par ordinateur chez Tesla Autopilot.
Pendant ses études supérieures, Bradley a rédigé plusieurs articles de recherche sur l'apprentissage profond au sein du Stanford Vision Lab. Il est titulaire d'une licence en physique et d'un master en intelligence artificielle de l'université de Stanford. Outre l'IA, il s'intéresse également à l'éducation et à la philosophie, et est un passionné de golf.






