Pangram Labsが900万ドルを調達、テキストと画像のAI検出をより高精度に
Pangram Labsは、AI検出技術の精度向上と画像検出への拡大を目的として、Menlo Ventures主導で900万ドルの資金調達を発表した。新バージョンのPangram 4と画像検出プレビュー版をリリースし、極めて低い誤検出率を謳う。AI検出の信頼性には課題が残るものの、Pangramは精度で差別化を図る。
AI検出ソフトウェアを開発する人工知能研究ラボ、Pangram Labs Inc.は本日、Menlo Ventures主導で900万ドルの資金調達を発表した。Haystack、ScOp Venture Capital、Script Capital、Cadenzaもこのラウンドに参加した。これにより、2025年6月に270万ドルを調達した後の累計調達額は約1300万ドルとなる。
Pangramは、業界トップクラスの1万分の1の誤検出率を実現するAI検出プラットフォームで知られる。共同創業者兼CEOのMax Spero氏は「完全にAI生成されたコンテンツは今やどこにでもあり、その多くが開示されていない。Pangramは、出版者、教師、ジャーナリスト、そして情報の真実で信頼できる伝達に依存するすべての人にとって、著作権を明確にするために存在する」と語った。
同社は「分類器モデル」と呼ばれるニューラルネットワークを使用しており、テキストの一部がAI生成か人間作成かを推定できる。Pangramの製品説明ページによると、システムは文章が「LLMのように聞こえるか、人間のように聞こえるか」を判断することで機能する。分類器のトレーニングには、2021年以前の既知の人間のテキストとAI生成テキストをペアリングし、両者を容易に区別できるようにした。同社は現在この方法がうまく機能しているが、言語スタイルと使用法は時間とともに変化するため、トレーニングモデルもそれに適応させる必要があると認めている。
また、同社はこれまでで最も強力なAI検出器であるPangram 4を発表し、Pangram画像検出の研究プレビュー版を導入した。同社の内部ベンチマークによると、Pangram 4の誤検出率は0.0041%、つまり約2万4千文書に1回である。同社は、新しいモデルがAI検出の見逃し（偽陰性）も大幅に削減し、AIテキストを人間が書いたように見せかける「ヒューマナイザー」に対しても堅牢であると付け加えた。
AI生成画像を検出する画像モデルは、OpenAI Group PBCのGPT Image、Google LLCのGemini Nano Banana、Midjourney Inc.、FLUX、Grok Imagineなどの画像プロバイダー、およびKling AI Pte. Ltd.、Seedance、GoogleのVeo、Wanなどの一部のAI動画プロバイダーが生成した画像をキャッチできる。
同社は、ディープフェイクや真実としてやり過ごされるAI生成画像がますます蔓延しているため、新しいタイプのAI画像検出器が必要であると述べている。他の企業はコンテンツに目に見えない透かしやマーカーを埋め込み始めているが（例：GoogleのSynthID）、これらはそれらを埋め込むフロンティアモデルでのみ機能する。
AI画像が急増する一方で、人間の検出能力は低下している。AIクリエイティブツールに焦点を当てたブログLet's Enhanceのレポートによると、全体的な検出率は約63.7%であるが、FLUXなどの高性能画像生成器では約29%に低下する。研究によると、AIと自然画像の区別は平均で約50%に近づいており、事実上コイントスになっている。
AI検出器と信頼性のギャップ
Pangramの検出精度と誤検出率の主張は、主に内部ベンチマーク、技術白書、少数の有利な第三者研究に基づいている。同社は、精度が重要であるため、他のAI検出器と差別化したいと考えている。
AI検出器について検討すべき重要な点は、それらが概して信頼できないことである。MIT Sloan Teaching and Learning Technologiesは、この技術は「完璧とはほど遠く」、誤検出率が高く、誤った告発につながる可能性があると指摘している。Mozilla Foundationは、検出ツールは主張するほど信頼できず、非ネイティブ英語話者に対して偏りがある可能性があることを発見した。
信頼性自体は状況に大きく依存し、誤検出が主な懸念事項である。Pangramを含む一部の新しいAI検出ベンダーが大幅な改善を主張しているが、このトピックに関するより広範な文献は、AI検出は実際の文章作成に対して信頼できるものではなく、確率的なシグナルに過ぎないという基盤に依然として基づいている。
その結果、多くの教育機関がAI検出器の使用を中止または禁止するか、教授や教師に対して、それをデータポイントとして使用し、評決として使用しないようガイダンスを提供している。ウォータールー大学は9月に主要検出器の1つであるTurnitin LLCの使用を中止した。MITの立場は、AI検出器は機能しないというものであり、教育者や専門家の業務は適応的なポリシーと期待に基づいて構築されるべきである。