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Pangram peut désormais détecter les humanisateurs IA
Au cours des derniers mois, alors que le marché de la détection de l'IA n'a cessé de croître, un marché similaire proposant des moyens de contourner ces systèmes a vu le jour.
Aujourd'hui, il existe toute une gamme d'outils disponibles sur le marché qui se qualifient d'« humanisateurs ». Sous le capot, chacun de ces outils est légèrement différent, mais ils ont tous une promesse commune : si vous utilisez notre outil, personne ne pourra dire que votre texte a été rédigé par une IA. Ces outils sont rapidement devenus populaires auprès des étudiants, des professionnels du référencement et d'autres personnes qui souhaitent échapper à la détection de leur utilisation de l'IA.
Cependant, nous sommes ravis d'annoncer qu'aujourd'hui, nous avons lancé un modèle capable de détecter plus de 90 % des contenus humanisés de haute qualité.
Résultats
Voici les performances de notre nouveau modèle :
| Langue | Détection de texte généré par IA % | Détection de texte généré par une IA humanisée % |
|---|---|---|
| GPTZero | 95.60% | 34.53% |
| Jumelles | 94.40% | 29.73% |
| Ligne de base Pangram | 100.00% | 73.07% |
| Humanisateurs Pangram (modèle actuel !) | 100.00% | 93.66% |
Pour obtenir ces résultats, notre équipe a mené un processus de recherche rigoureux qui a consisté à examiner minutieusement 19 humanisateurs accessibles au public, à créer un système de classification pour évaluer leur qualité et à réentraîner notre modèle de production à l'aide de textes humanisés de haute qualité inclus dans son corpus d'entraînement.
Ce travail a récemment été présenté lors de l'atelier sur la détection des contenus générés par l'IA lors de la Conférence internationale sur la linguistique informatique. Pour lire l'article technique, cliquez ici.
Pour plus d'informations, pour demander une démonstration ou pour toute autre question, contactez info@pangram.com!
Elyas Masrour est ingénieur fondateur chez Pangram. Depuis qu’il a rejoint Pangram en tant que deuxième employé, tout juste sorti de l’université du Maryland, il a mis en place des infrastructures essentielles telles que l’API de service des modèles, les contrôles d’accès basés sur les rôles et les pipelines de données justificatives. Elyas travaille également en étroite collaboration avec l’équipe de recherche sur des projets tels que la robustesse face aux attaques adversaires, l’interprétabilité des modèles et la détection de contenus mixtes hétérogènes. En dehors du travail, Elyas apprécie toute la diversité de la créativité et de l'expression humaines, notamment le cinéma, la lecture et la découverte de la ville.
Lectures complémentaires
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Dans quelle mesure Pangram est-il capable de détecter les modèles de raisonnement ?
Présentation de Pangram 3.2
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