Startapi njujorkez Pangram mblodhi 9 milionë dollarë mbi një supozim të thjeshtë: sa më shumë tekst të shkruajnë makinat, aq më shumë njerëz do të paguajnë për të ditur çfarë nuk e ka shkruar makina. Raundin e udhëheq Menlo Ventures, me pjesëmarrje të Haystack, ScOp, Script Capital dhe Cadenza.

Bashkë me paratë, kompania lëshoi një model të ri për zbulimin e tekstit artificial - Pangram 4 - dhe modelin e parë për zbulimin e imazheve të gjeneruara. Pretendojnë saktësi mbi 99 përqind në njohjen e tekstit të shkruar me ndihmën e inteligjencës artificiale, përfshirë edhe tekstin e përzier njeri-makinë, si dhe aftësinë për t'i kapur të ashtuquajturit „humanizues”, programe puna e vetme e të cilëve është ta maskojnë stilin e makinës.

Themeluesit Maks Spero dhe Bredli Emi, të dy nga Stanfordi, e nisën firmën para rreth dy vjetësh - kur pas ChatGPT-së interneti u mbush me botë dhe përmbajtje të gjeneruar automatikisht për motorët e kërkimit. Spero në motivimin e tyre përfshin edhe diçka më konkrete se estetika: fushata dezinformimi të ushqyera nga modelet gjuhësore.

„Mendoj se është jashtëzakonisht e vlefshme të dish nëse ajo që sheh është e gjeneruar nga inteligjenca artificiale apo jo. Sidomos teksti që lexon, sepse kjo ndryshon mënyrën si njerëzit i qasen”, thotë Spero. „A është kjo diçka ku duhet të kem kujdes për halucinacione dhe të hyj me skepticizëm, apo është diçka që besoj se është hulumtuar mirë nga një gazetar i vërtetë?”

Si punon dhe ku lëshon

Sistemi është një model i madh i trajnuar mbi dhjetëra miliona dokumente të njohura njerëzore. Për secilin prej tyre krijuan një „pasqyrë sintetike” - të njëjtën temë, të njëjtën gjatësi, të njëjtin ton, por të shkruar nga një model gjuhësor. Modeli pastaj mëson çfarë është ajo që makina e bën vazhdimisht njësoj. Sipas Speros, nuk mbështeten as në filigranë të fshehur as në metatë dhëna nga kopjimi.

Testimi tregoi se sistemi i kap lehtë artikujt plotësisht të gjeneruar dhe rrallë gabon kur teksti është rregulluar të tingëllojë më njerëzor. Por tregoi edhe se gabon në të dyja drejtimet - fjali të shkruara nga njeriu u shënuan si të makinës, ndërsa në një testim fotografia e një imazhi të gjeneruar u shpall përmbajtje njerëzore. Vetë Spero thotë se një nga 10.000 dokumente njerëzore merr etiketë të gabuar. Tingëllon shifër e vogël, derisa të kujtohesh se etiketa mund të jetë dallimi mes provimit të kaluar dhe atij të rënë.

Dhe këtu është vendi ku teknologjia përplaset me institucionet. Arkivi arXiv këtë vit futi një rregull sipas të cilit punimet me gjurmë se autori nuk e ka shqyrtuar prodhimin e modelit - referenca të sajuara, ose një fjali e harruar e tipit „A dëshironi të bëj ndonjë ndryshim?” - mund të sjellin ndalesë njëvjeçare paraqitjeje. Një politikan kanadez lexoi një promt me zë para deputetëve. Avokatë hynë në sallë gjyqi me citate që nuk ekzistojnë dhe dolën me gjoba.

Pangram nuk është i vetëm - Winston AI, Originality.ai, Copyleaks dhe GPTZero ndjekin të njëjtin treg. Qasja kushton 20 dollarë në muaj, me një shtojcë për Chrome që i shënon drejtpërdrejt postimet në X, LinkedIn, Substack, Reddit dhe Medium. Substack tashmë e ka integruar teknologjinë për t'u treguar lexuesve cilët autorë shkruajnë me ndihmë makine.

„E ardhmja që shoh është se përmbajtja nga inteligjenca artificiale vetëm vazhdon të përhapet. Marrim procesorë të rinj grafikë më shpejt sesa lindin njerëz të rinj”, thotë Spero. Fjalia është efektshme dhe pikërisht prandaj ia vlen të shihet nga ana tjetër: një firmë që jeton nga zbulimi ka interes që kërcënimi të duket i madh. Nëse Spero ka të drejtë, ata e zgjidhin problemin. Nëse gabon, sërish arkëtojnë nga 20 dollarë në muaj për bindje.