
ここ数ヶ月、AI検知の市場が着実に拡大するにつれ、それを回避する手段をめぐる同様の市場も台頭してきた。
今日、市場には「ヒューマナイザー」と称するツールが数多く出回っています。その仕組みはツールごとに多少異なりますが、どれも「このツールを使えば、その文章がAIによって書かれたものだと誰にも見破られない」という一点に集約されています。こうしたツールは、AIの使用がバレるのを避けたい学生やSEO専門家などの間で、瞬く間に人気を集めています。
しかし、本日、高品質なヒューマナイズドコンテンツの90%以上を検出できるモデルをリリースできたことを、嬉しく思います。
新モデルの性能は以下の通りです:
| 言語 | AIテキスト検出率 % | 人間のようなAIテキストの検出率 % |
|---|---|---|
| GPTZero | 95.60% | 34.53% |
| 双眼鏡 | 94.40% | 29.73% |
| パングラム・ベースライン | 100.00% | 73.07% |
| パングラム・ヒューマナイザーズ(現行モデル!) | 100.00% | 93.66% |
これらの結果を得るために、私たちのチームは、公開されている19種類のヒューマナイザーを綿密に検証し、その品質を評価するための分類システムを構築するとともに、トレーニングコーパスに高品質なヒューマナイズされたテキストを組み込んで生産モデルを再学習させるという、厳格な研究プロセスを実施しました。
本研究は、先日開催された「国際計算言語学会議(ICL)」内の「AI生成コンテンツの検出に関するワークショップ」で発表されました。技術論文をご覧になるには、こちらをクリックしてください。
詳細情報、デモのご依頼、その他のお問い合わせは、info@pangram.com までご連絡ください!

Elyas Masrourは、Pangramの創業エンジニアです。メリーランド大学を卒業後、Pangramの2人目の社員として入社して以来、モデル提供API、ロールベースのアクセス制御、証拠パイプラインのサポートなど、重要なインフラの構築に携わってきました。また、Elyasは研究チームと密接に連携し、敵対的攻撃に対する堅牢性、モデルの解釈可能性、異種混合コンテンツの検出といったプロジェクトに取り組んでいます。 仕事以外では、映画制作や読書、街の探索など、人間の創造性や表現の幅広い分野を楽しんでいます。