New York merkezli yapay zeka tespit girişimi Pangram, internete yayılan yapay zeka üretimi içerikleri belirlemek amacıyla 9 milyon dolar yatırım topladı. Menlo Ventures liderliğindeki yatırım turuna Haystack, ScOp, Script Capital ve Cadenza da katıldı.

Yeni Model Pangram 4 ve Görüntü Tespit Aracı

Yatırım haberinin yanı sıra şirket, yeni nesil metin tespit modeli Pangram 4 ve görüntü tespit modeli Pangram Image ürünlerini tanıttı. Pangram 4'ün, yapay zeka destekli yazıları ve insan-yapay zeka karışımı içerikleri tespit etmede yüzde 99'un üzerinde bir doğruluk oranına sahip olduğu belirtiliyor. Görüntü tespit aracı ise şu an sadece araştırma önizlemesi olarak sunuluyor.

Yapay Zeka ve İnsan Yazımı Arasındaki Farklar

Stanford Üniversitesi yapay zeka ve makine öğrenimi mezunları Max Spero ve Bradley Emi tarafından yaklaşık iki yıl önce kurulan şirket, on milyonlarca gerçek insan belgesiyle eğitilmiş büyük bir makine öğrenimi modeli kullanıyor. Sistem, filigranlara veya meta verilere dayanmadan, yapay zekanın tutarlı olarak yaptığı stilistik seçimleri analiz ederek çalışıyor.

Kullanım Alanları ve Abonelik Seçenekleri

Sistem, içeriğin tamamen yapay zeka tarafından mı yazıldığını yoksa sadece düzenleme için mi kullanıldığını ayırt edebiliyor. Kullanıcılar hizmete web üzerinden aylık 20 dolar karşılığında abone olabiliyor veya X, LinkedIn, Substack, Reddit ve Medium gibi platformlardaki gönderileri gerçek zamanlı etiketleyen Chrome eklentisini kullanabiliyor.

Ne anlama geliyor?

Dijital içerik üretimi süreçlerinde kullanılan algoritmalar, belirli dil kalıplarını ve yapısal tekrarları kullanma eğilimindedir. Tespit sistemleri, gerçek metinlerle sentetik olarak üretilmiş benzerleri arasındaki mikroskobik stil farklarını inceleyerek çalışır. Bu yöntem, içeriğin kaynağını belirlemek için metindeki kelime dizilimlerini ve olasılıksal yapıları analiz eder.

Bu tür araçlar, bilgi kirliliğinin önlenmesi ve akademik veya hukuki belgelerin doğruluğunun teyit edilmesi noktasında teknik bir çözüm sunar. Özellikle otomatik oluşturulan düşük kaliteli içeriklerin ayıklanması ve yanıltıcı bilgi kampanyalarının tespit edilmesi yoluyla dijital ekosistemin güvenilirliğini artırmayı hedefler.