案例研究

Pangram 能检测出克劳德十四行诗 5.5 吗?

2026年9月28日

以下是简要总结


在 1,022 个提示中,Pangram 4 在 Claude Sonnet 5.5 的输出中达到了 99.71% 的准确率。

在从 Chatbot Arena 获取的 1,022 个提示中,Pangram 4 将两个 Claude Sonnet 5.5 输出分类为混合,一个完全由人类生成,1,019 个完全由 AI 生成,在 Claude Sonnet 5.5 上达到了 99.71% 的准确率。

下面我们按类别讨论漏报情况。

我用于基准测试的数据集是从LMSYS数据集(Zheng等人,2023)中筛选出的Chatbot Arena第一轮对话提示子集生成的。我过滤掉了要求编写代码、数学公式、回答过短或过长、以及不恰当的创意写作的提示。然后,我将筛选后的提示输入Claude Sonnet 5.5,并将输出结果输入Pangram 4进行分析。

按类别查看结果

类别示例AI混合人类
参数161600
电子邮件/信件616010
随笔/文章323200
说明56356210
诗歌及其他创意写作19819701
评论8800
故事14414400
总计1,0221,01921

其中一次失败的尝试是请求解释简·奥斯汀小说《爱玛》中的一个谜语, Opus 5.5也未能成功:

解释一下埃尔顿先生给哈丽特和艾玛安排的骗局。

唯一一次完全由人为因素造成的误判出现在一首诗上。题目要求“告诉我一首哈菲兹的诗”。十四行诗5.5给出了一首著名的波斯诗歌的译文。据我所知,这个译文与任何现有的译文都不完全一致,但与很多译文都相当接近。就像企鹅曼迪亚斯在其他基准测试中的表现一样,这些与现有诗歌的近似抄袭并不会让我感到担忧。

结论

Pangram 对自然语言提示中的 Claude Sonnet 5.5 具有很强的鲁棒性,检测准确率高达 99.71%。Pangram 能够泛化到新模型,因为新模型版本往往会继承其前代模型的风格和特征,所以 Pangram 无需针对每个新版本进行重新训练。

以下是 Claude Sonnet 5.5 与我们近期其他前沿模型基准的比较:

型号被检测为人工智能准确性
双子座3.8闪光灯998/1,00099.80%
Gemini 3.1 Pro997/1,00099.70%
克劳德作品 5.5997/1,00099.70%
寓言 5.11,093/1,09799.64%
克劳德·作品第5号1,105/1,10799.82%
GPT-5.63,408/3,42399.56%
克劳德·索内特 第5首1,145/1,14799.83%
双子座3号28/28100%

如果您想检查特定的文档,可以在这里试用 Pangram。


安娜米卡·阿茨

安娜米卡是 Pangram 的一名技术撰稿人。

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