Pangram บริษัทตรวจจับ AI ที่รู้จักกันเป็นอย่างดีในเรื่องการตั้งค่าสถานะข้อความที่สร้างโดยเครื่อง ได้เปิดตัว Pangram Image 1.0 และ Pangram Image Flash 1.0 อย่างเป็นทางการ ซึ่งเป็นสองรุ่นที่ทางบริษัทกล่าวว่าได้สร้างความล้ำหน้าใหม่ในการตรวจจับภาพและวิดีโอที่สร้างโดย AI และแก้ไขโดย AI การประกาศดังกล่าวเผยแพร่ในบล็อกของ Pangram เมื่อวันที่ 4 พฤศจิกายน และรับโดย Engadget, Unite.AI และ Yahoo Tech โดยแปลงตัวอย่างการวิจัยที่บริษัทเปิดตัวเมื่อไม่กี่เดือนก่อนเป็นผลิตภัณฑ์ที่มีจำหน่ายทั่วไปพร้อมการรองรับ API
การเปิดตัวเกิดขึ้นในช่วงเวลาที่สื่อสังเคราะห์กลายเป็นเรื่องยากอย่างแท้จริงที่จะแยกแยะจากเนื้อหาที่แท้จริง ทั้งสำหรับผู้เลื่อนแบบทั่วไปและสำหรับแพลตฟอร์มระบบการกลั่นกรองที่ต้องพึ่งพา เดิมพันของ Pangram ก็คือโมเดลการตรวจจับเฉพาะที่ได้รับการฝึกฝนมาโดยเฉพาะกับเอาท์พุตของเครื่องกำเนิดไฟฟ้าแนวชายแดนในปัจจุบัน สามารถกู้คืนสัญญาณที่หายไปบางส่วนได้
การตรวจจับภาพชายแดนด้วยความแม่นยำ 99.96%
รุ่นเรือธง Pangram Image 1.0 ได้รับการประเมินเทียบกับเกณฑ์มาตรฐานที่บริษัทสร้างขึ้นเอง ได้แก่ ภาพถ่ายจริง 100 ภาพ โดยแต่ละภาพสะท้อนด้วยเวอร์ชันสังเคราะห์ที่ผลิตโดยเครื่องกำเนิดภาพ AI ระดับแนวหน้า 12 แห่ง โดยใช้ข้อความแจ้งที่จับคู่อย่างใกล้ชิดกับภาพถ่ายต้นฉบับ รวมเป็นภาพสังเคราะห์ทั้งหมด 1,200 ภาพ ในชุดการประเมินนั้น Pangram รายงานความแม่นยำ 99.96% ซึ่งเป็นตัวเลขที่หากอยู่ภายใต้การพิจารณาอย่างเป็นอิสระ จะทำให้แบบจำลองนี้เหนือกว่าเครื่องตรวจจับเชิงพาณิชย์และเชิงวิชาการที่บริษัทเปรียบเทียบกัน
นอกเหนือจากการตัดสินว่าจริงหรือปลอม แบบจำลองยังส่งออกแผนที่ความร้อนที่แปลตำแหน่งที่เนื้อหา AI ปรากฏภายในรูปภาพได้อย่างแม่นยำ นั่นมีความสำคัญสำหรับจุดกลางที่เพิ่มมากขึ้นระหว่างภาพที่สังเคราะห์โดยสมบูรณ์และภาพถ่ายที่ยังไม่ได้แตะต้อง: ภาพการตลาดที่มีพื้นหลังที่สร้างโดย AI ภาพถ่ายที่รีทัชด้วยเครื่องมือสร้างภาพ หรือองค์ประกอบคอมโพสิตที่ผสมวัตถุจริงเข้ากับองค์ประกอบที่สร้างขึ้น
Pangram ยังอ้างว่าโมเดลใหม่นี้ทนทานต่อประเภทของการเปลี่ยนแปลงที่สามารถเอาชนะเครื่องตรวจจับที่ไร้เดียงสาได้อย่างน่าเชื่อถือ เช่น การบีบอัดโซเชียลมีเดีย การเบลอภาพและสัญญาณรบกวนโดยเจตนา และความละเอียดในการอัปโหลดต่ำ บริษัทกล่าวว่าการแสดงตัวอย่างงานวิจัยก่อนหน้านี้จำเป็นต้องมีรูปภาพที่มีขนาดอย่างน้อย 512x512 พิกเซล ในขณะที่รูปภาพ 1.0 ยอมรับอินพุตที่มีขนาด 256x256 โดยมีข้อจำกัดความรับผิดชอบด้านความเชื่อมั่นลดลงซึ่งแสดงอยู่ต่ำกว่าเกณฑ์เดิม
การตรวจจับวิดีโอและการก้าวกระโดด 29 จุดบน DF26
รุ่นที่ใช้ร่วมกัน Pangram Image Flash 1.0 มุ่งเป้าไปที่วิดีโอ และนี่คือข้อเรียกร้องของบริษัทที่โดดเด่นที่สุด Pangram อ้างอิงถึงการศึกษาทางวิชาการเมื่อเร็วๆ นี้ DF26 ซึ่งพบว่ามนุษย์แทบจะไม่ดีกว่าการสุ่มเลยเมื่อแยกแยะวิดีโอจริงของผู้คนที่พูดจากวิดีโอที่สร้างโดย AI และอุปกรณ์ตรวจจับอัตโนมัติที่มีอยู่ก็ไม่ได้ดีไปกว่านี้มากนัก ในเกณฑ์มาตรฐาน DF26 เดียวกันนั้น Pangram รายงานคะแนน 98.7% ซึ่งอธิบายว่าเป็นการก้าวกระโดด 29 แต้มเหนือเครื่องมือตรวจจับที่ดีที่สุดอันดับถัดไป
เพื่อเปรียบเทียบกับตลาดเชิงพาณิชย์มากกว่าเชิงวิชาการ Pangram ได้สร้างชุดการเปรียบเทียบที่ยากลำบากจากวิดีโอโซเชียลมีเดียจริง 129 รายการ สร้างกระจกสังเคราะห์ของแต่ละรายการโดยใช้เครื่องสร้างวิดีโอแนวเขตที่แตกต่างกัน 14 เครื่อง — วิดีโอ 100 รายการต่อเครื่องสร้าง เริ่มต้นด้วยเฟรมจริงแรกของวิดีโอต้นฉบับแต่ละรายการและขับเคลื่อนด้วยคำอธิบายที่สร้างขึ้นของการกระทำ จากผลลัพธ์วิดีโอทั้งหมด 1,529 รายการ บริษัทได้เปรียบเทียบ Flash 1.0 กับบริการตรวจจับวิดีโอ AI หลักๆ หลายรายการ วิธีการมิเรอร์ได้รับการออกแบบมาเพื่อขจัดอคติของเนื้อหา: วิดีโอจริงแต่ละรายการและแฝดสังเคราะห์นั้นมีฉากและหัวข้อเดียวกัน ดังนั้นเครื่องตรวจจับจึงไม่สามารถทำการทดสอบโดยการเรียนรู้ว่าหัวข้อหรือสุนทรียภาพใดที่เกี่ยวข้องกับเนื้อหา AI
โมเดล Flash ยังทำการวิเคราะห์แบบเฟรมต่อเฟรม ซึ่งช่วยให้สามารถระบุส่วนที่แก้ไขโดย AI ภายในฟุตเทจที่แท้จริงได้ ซึ่งเป็นความสามารถที่มุ่งเป้าไปที่ปัญหาที่เพิ่มขึ้นของวิดีโอที่มีการดัดแปลงบางส่วน แทนที่จะเป็นคลิปสังเคราะห์ทั้งหมด
จากการตรวจจับข้อความไปจนถึงกองสื่อสังเคราะห์เต็มรูปแบบ
Pangram สร้างชื่อเสียงในด้านการตรวจจับข้อความด้วย AI ซึ่งมีการใช้ตัวแยกประเภทอย่างแพร่หลายในด้านการศึกษาและการเผยแพร่ และการรายงานข่าวของ Yahoo Tech เกี่ยวกับการเปิดตัวดังกล่าว ระบุว่าบริษัทเป็นมาตรฐานทองคำในหมวดหมู่นั้น การขยายเข้าไปในรูปภาพและวิดีโอเป็นการขยายตามธรรมชาติ และมันทำให้ Pangram เป็นร้านค้าครบวงจรสำหรับแพลตฟอร์ม ห้องข่าว และองค์กรต่างๆ ที่พยายามควบคุมสื่อสังเคราะห์ในรูปแบบต่างๆ
รุ่นใหม่มาพร้อมกับการรองรับ API สำหรับทั้งการตรวจจับรูปภาพและวิดีโอ และส่วนขยายของ Chrome ที่ใช้การตรวจจับกับรูปภาพและวิดีโอในขณะที่ผู้ใช้เลื่อนฟีด - การย้ายการตรวจจับจากเครื่องมือตรวจสอบหลังสำนักงานไปสู่สิ่งที่ใกล้เคียงกับการป้องกันระดับผู้บริโภค Pangram กล่าวว่ายังได้เปรียบเทียบโมเดลกับชุดข้อมูลทางวิชาการ เช่น X-AIGD, Mirage-Test, AIGenImages2026, Synthbuster จับคู่กับ RAISE และ Community Forensics
การแข่งขันด้านการตรวจจับอาวุธยังคงดำเนินต่อไป
ข้อแม้ประการหนึ่งสมควรได้รับการเน้นย้ำ: ทุกตัวเลขในการประกาศของ Pangram มาจากการประเมินของ Pangram ซึ่งดำเนินการโดยใช้เกณฑ์มาตรฐานแบบมิเรอร์ของตัวเอง การตรวจสอบความถูกต้องโดยอิสระคือวิธีที่เครื่องมือตรวจจับได้รับความไว้วางใจในที่สุด และประวัติของการตรวจจับ AI ก็เต็มไปด้วยเครื่องมือที่ความแม่นยำลดลงเมื่อเทียบกับเครื่องกำเนิดไฟฟ้าที่พวกเขาไม่เคยเห็นมาก่อน Pangram เองก็ได้รับการยอมรับอย่างมากในโพสต์ของตน ขอบคุณชุมชนที่ลองใช้ตัวอย่างการวิจัยและค้นหาจุดอ่อนของมัน
อย่างไรก็ตาม การเปิดตัวครั้งนี้ถือเป็นเครื่องหมายที่มีความหมายว่าเทคโนโลยีการตรวจจับมีความก้าวหน้าไปมากเพียงใดเพื่อตอบสนองต่อการปรับปรุงอย่างรวดเร็วของ generative video หากผลลัพธ์ของ DF26 ที่รายงานรอดพ้นจากการทดสอบของบุคคลที่สาม ช่องว่างระหว่างสิ่งที่มนุษย์รับรู้และสิ่งที่เครื่องจักรสามารถตรวจสอบได้ก็จะกว้างขึ้นเท่านั้น ซึ่งเป็นตลาดที่ Pangram กำลังเดิมพันอยู่
สำหรับแพลตฟอร์มและผู้เผยแพร่ สิ่งที่นำไปใช้ได้จริงก็คือการตรวจจับที่มีความแม่นยำสูงที่ความละเอียดต่ำ รวมถึงการวิเคราะห์วิดีโอระดับเฟรม จะกลายเป็น API สินค้าโภคภัณฑ์ ขั้นต่อไปของปัญหาสื่อสังเคราะห์อาจไม่ค่อยเกี่ยวกับว่าการตรวจจับเป็นไปได้หรือไม่ และเกี่ยวกับว่าใครเป็นผู้ปรับใช้มัน และที่ชั้นใดของท่อประปาของอินเทอร์เน็ต
ก้าวนำหน้า AI
สื่อสังเคราะห์ เครื่องมือตรวจจับ และแพลตฟอร์มที่ใช้สิ่งเหล่านี้เป็นเป้าหมายที่เคลื่อนไหว — ติดตามข่าวสารทั้งหมดอยู่เสมอ
อ่านข่าว AI เพิ่มเติม →
