Scopri subito cosa è pubblicato da persone e cosa dall'IA su Twitter, LinkedIn, Substack e altre piattaforme. Scarica la nostra nuova estensione per Chrome.
Pangram ora è in grado di rilevare gli umanizzatori AI
Negli ultimi mesi, con la crescita costante del mercato dei sistemi di rilevamento dell'intelligenza artificiale, è emerso un mercato simile dedicato ai metodi per eluderli.
Oggi sul mercato è disponibile un'intera categoria di strumenti che si definiscono "umanizzatori". Sotto il cofano, ciascuno di questi strumenti è leggermente diverso dagli altri, ma tutti promettono la stessa cosa: se utilizzi il nostro strumento, nessuno sarà in grado di capire che il tuo testo è stato scritto dall'IA. Questi strumenti sono diventati rapidamente popolari tra studenti, professionisti SEO e altri che sperano di eludere il rilevamento del loro utilizzo dell'IA.
Tuttavia, siamo lieti di annunciare che oggi abbiamo lanciato un modello in grado di rilevare oltre il 90% dei contenuti umanizzati di alta qualità.
Risultati
Ecco come funziona il nostro nuovo modello:
| Lingua | Rilevamento testo AI % | Rilevamento testo AI umanizzato % |
|---|---|---|
| GPTZero | 95.60% | 34.53% |
| Binocolo | 94.40% | 29.73% |
| Linea di base Pangram | 100.00% | 73.07% |
| Pangram Humanizers (modello attuale!) | 100.00% | 93.66% |
Per ottenere questi risultati, il nostro team ha seguito un rigoroso processo di ricerca che ha comportato un'attenta analisi di 19 umanizzatori disponibili al pubblico, la creazione di un sistema di classificazione per valutare la loro qualità e il riaddestramento del nostro modello di produzione con testi umanizzati di alta qualità inclusi nel suo corpus di addestramento.
Questo lavoro è stato recentemente presentato al Workshop sul rilevamento dei contenuti generati dall'intelligenza artificiale durante la Conferenza internazionale sulla linguistica computazionale. Per leggere il documento tecnico, clicca qui.
Per ulteriori informazioni, richieste di demo o altre domande, contatta info@pangram.com!
Elyas Masrour è uno degli ingegneri fondatori di Pangram. Da quando è entrato a far parte di Pangram come secondo dipendente, appena uscito dall'Università del Maryland, ha sviluppato infrastrutture fondamentali quali l'API di distribuzione dei modelli, i controlli di accesso basati sui ruoli e le pipeline di supporto per le prove. Elyas lavora inoltre a stretto contatto con il team di ricerca su progetti quali la robustezza agli attacchi avversari, l'interpretabilità dei modelli e il rilevamento di contenuti misti eterogenei. Al di fuori del lavoro, Elyas ama dedicarsi a una vasta gamma di attività creative ed espressive, tra cui la realizzazione di film, la lettura e l'esplorazione della città.
Altre letture
I rilevatori di IA funzionano contro GPT-5?
Il rilevatore di IA di Pangram dimostra ottime prestazioni in oltre 20 lingue
Annuncio dell'identificazione AI: Pangram è in grado di distinguere i diversi LLM l'uno dall'altro
Quanto è efficace Pangram nel rilevare i modelli di ragionamento?
Vi presentiamo Pangram 3.2
Come rilevare l'intelligenza artificiale in Google Docs
per ricevere i nostri aggiornamenti
