تقول شركة ناشئة مقرها بروكلين تُدعى Pangram Labs إنها تستطيع تحديد ما إذا كان النص مكتوبًا بواسطة إنسان أو آلة بدقة شبه مثالية. تدّعي الشركة أن أداة كشفها تُكتشف النصوص المولدة بواسطة الذكاء الاصطناعي بنسبة تتجاوز 99.98٪، مع معدل إيجابيات كاذبة قدره واحد فقط من كل 10,000 نص مكتوب بواسطة إنسان.
تأسست في عام 2023 من قبل الباحثين السابقين في ستانفورد ماكس سبيرو وبرادلي إيمي، وقد وضعت بانغرام نفسها في مركز أحد أكثر الأسئلة أهمية في الوسائط الرقمية: هل يمكنك إثبات موثوق أن محتوى معين تم إنشاؤه بواسطة شخص؟
ما الذي يفعله بانجرام فعليًا
تُزوّده بقطعة كتابة، تتراوح بين 75 كلمة و75,000 حرف، ويعيد لك حكمًا: مكتوبة بواسطة إنسان، مدعومة بذكاء اصطناعي بشكل خفيف، مدعومة بذكاء اصطناعي بشكل معتدل، أو مولدة بالكامل بواسطة الذكاء الاصطناعي. كما يُعطي درجة رقمية لمساعدات الذكاء الاصطناعي لتحليل أكثر دقة.
تدعم الأداة أكثر من 20 لغة وتتكامل مع أنظمة إدارة التعلم مثل Canvas وGoogle Classroom.
كانت الاختبارات المستقلة مشجعة. وجدت تقييمات من كلية بوث لإدارة الأعمال بجامعة شيكاغو وجامعة ميريلاند معدلات دقة تتراوح بين 99.8% و100% على المحتوى من نماذج اللغة الكبرى، بما في ذلك ChatGPT وClaude. على معيار RAID، وهو مجموعة اختبارات مستخدمة على نطاق واسع لأدوات الكشف، حقق Pangram دقة بنسبة 99.44% بمعدل إيجابيات كاذبة قدره 0.05%.
أطلقت الشركة Pangram 3.1 في 16 يناير 2026، مُضيفةً قدرات لسيناريوهات النصوص المختلطة حيث يتم دمج الكتابة البشرية مع مخرجات الذكاء الاصطناعي. كما جلب هذا التحديث دعمًا متعدد اللغات وكشفًا مخصصًا للنماذج مُصممًا خصيصًا لأنظمة الذكاء الاصطناعي الفردية.
من ناحية التمويل، أكملت بانجرام جولة بذور بقيمة حوالي 4 ملايين دولار في يونيو 2025، بقيادة ScOp مع مشاركة Script Capital وCadenza وHaystack في جولة ما قبل البذور.
الجدل حول الدقة هو المكان الذي تصبح فيه الأمور مثيرة للاهتمام
أبرزت المناقشات الأكاديمية حتى مارس 2026 فجوة بين معدل الإيجابيات الكاذبة المُعلن عنه من قبل بانغرام وما وجدته بعض التقييمات الخارجية. بينما تعلن الشركة عن الرقم البالغ 1 من كل 10,000، سجّلت دراسات خارجية معينة معدلات إيجابية كاذبة متوسطة تتراوح بين 0.48% و2%.
أظهرت نتائج الاختبار المستقلة لـ Pangram عبر مجموعات بيانات أكاديمية وصحفية وكتابة إبداعية معدلات إيجابية كاذبة تتراوح بين 0% و0.17%. تكمن المشكلة في ما إذا كانت هذه المعايير الخاضعة للرقابة تنتقل بسلاسة إلى العالم الحقيقي المتشابك والمتعدد.