Pangram承诺能够检测任何文本中AI参与的程度，并以百分比形式给出最佳猜测（当然，这也是通过AI实现的）。今年一月，Reddit和YouTube上流传着作者Mia Ballard可能使用AI创作其自出版小说《害羞女孩》（Shy Girl）的猜测，该书后来被传统出版社Hachette收录。尽管Ballard否认了这一点，Pangram的CEO在X平台上表示该书有78%的内容由AI生成，随后Hachette取消了该书的发行。

类似的指控接踵而至。《纽约时报》因刊登一篇AI生成的《现代爱情》专栏而被点名，Pangram的检测分数为100%。随后，一篇获得英联邦短篇小说奖的作品（100%）、小说《Daggermouth》（60%）以及一部售价240万美元的惊悚小说《Call Me, I’ll Hide the Body》（97%）也被检测出高比例AI参与。七月底，Substack宣布将Pangram集成到其平台，方便读者快速判断文本是否可能由AI生成。

然而，并非所有作家都认可这种做法。作家及出版专家Jane Friedman表示：“对AI检测软件存在强烈的反感和愤怒，感觉它们甚至比AI公司本身更具破坏性。”尽管Pangram在出版和高等教育领域外尚未广为人知，但随着区分大型语言模型生成内容与人类写作的需求日益增长，它的影响力正在扩大。现在的问题是：这家公司到底有多值得信赖？

Pangram联合创始人Spero在接受采访时谈及其成长经历时显得有些不自在。他在洛杉矶郊区La Crescenta长大，热爱编程并加入了学校的机器人团队。斯坦福大学本科期间，他遇到了未来的合伙人Bradley Emi（多次采访请求未获回应）。毕业后，Spero曾在谷歌工作，参与FLoC项目（谷歌于2022年因隐私问题终止该项目），随后加入自动驾驶汽车公司Nuro，而Emi则先后在特斯拉和AI生物技术公司Absci工作。2022年ChatGPT发布后，两人看到了AI内容泛滥的商业机会，2023年创立了Checkfor.ai，一年后更名为Pangram。在众多竞争者中，Pangram凭借早期独立测试表现突出，成为领先者。

Spero介绍，Pangram采用“合成镜像”技术，通过让大型语言模型生成与人类写作相似的文本，训练模型识别AI写作风格。同时利用“硬负样本挖掘”，从数据集中寻找误判样本进行再训练。他强调所有数据集均获得合法授权，这在当前AI领域较为罕见。Pangram的产品对数据需求远低于ChatGPT或Claude。Spero坦言，AI公司在创意领域已失去大量信任。Pangram服务涵盖教育、法律和招聘等多个行业，但创意写作是其最大训练文本来源。

“害羞女孩”事件让Pangram声名鹊起。Spero曾在社交媒体上多次指出疑似AI写作，1月时他被Reddit用户@提及并收到Ballard手稿PDF，“我直接放入Pangram，发布了结果，随后《纽约时报》联系我评论。”他认为公众对Pangram在该事件中的作用有所夸大。实际上，是Pangram的一名客户经理与出版分析师沟通后，消息才传至《纽约时报》。

此外，批评者指出Spero获得的手稿来自盗版网站。对此，Spero回应：“是的，我没仔细查看全文，直接放入Pangram检测。”

此后，Pangram并未回避争议。英联邦短篇小说奖获奖作品检测出高AI比例后，公司分析了自2012年以来所有获奖作品，指出另外三部可能涉及AI。尽管如此，Spero淡化了Pangram在取消书籍合约中的作用，称检测分数只是众多因素中的一小部分。

谈及与Substack的合作，Spero表示：“不应害怕披露AI使用情况，作品应凭质量和吸引力说话。”他强调，如果作品价值依赖于欺骗读者认为非AI创作，那将是问题所在。Substack方面表示，他们并不反对AI，而是希望用户知晓所消费内容的性质。一些作者对此持谨慎态度，担心一键检测可能毁掉整个职业生涯。

我联系了五大出版社了解其AI检测使用情况。Simon & Schuster和HarperCollins拒绝评论，Hachette和Macmillan未回复。Penguin Random House发言人确认编辑可能使用获批的AI检测工具作为识别潜在AI内容的辅助手段，但强调这只是编辑流程中的一部分，不具决定性。一些经纪人也在使用检测工具，许多书籍交易在幕后被悄然取消。

研究员Chakrabarty首次通过Spero的帖子了解到Pangram，注册后获得API积分，双方成为“密友”，他经常在社交媒体发布检测结果并为Pangram辩护。Chakrabarty曾与出版社讨论AI检测问题，认为Pangram不应成为唯一判断标准，但结合个人判断使用是合理的。

Chakrabarty与纽约顶级文学代理机构Aevitas联合CEO Todd Shuster关系密切，后者采纳了Pangram作为分析手稿和书稿提案的工具。Shuster表示，检测结果显示部分作品AI成分高达50%至95%，因此不得不与作者进行艰难对话。部分作者坦诚AI使用，部分则防御甚至撒谎。Shuster要求作者用自己的声音和想法重写作品。

批评者指出Pangram存在两大问题：误判带来的伤害和机器学习潜在偏见。爱丁堡纳皮尔大学AI素养教授Sam Illingworth认为检测工具不可靠，且对非母语英语作者和神经多样性作者存在偏见。一项研究显示，检测工具更易将非母语作者作品误判为AI生成，神经多样性作者也反映其写作风格被过度标记。上述三部争议小说均由有色人种作者创作。美国文学代理协会主席Regina Brooks强调，行业内存在不平等，谁被检测、谁被公开指控，都是人类决策，难免带有偏见。

对于被误判的作者，Spero曾提出现金奖励，若能证明作品为本人原创。“我几乎确定有人在撒谎，或者如果不是，那对我们非常有价值。”但至今无人接受挑战。

Chakrabarty坦言：“当然可以骗过Pangram。”部分作者通过调整文本或模仿AI写作风格制造假阳性。圣母大学一份工作论文指出，Pangram 3.2版本对学术摘要中轻度AI编辑的检测准确率仅为64%至80%，但经过“人性化”处理后，检测率降至不到4%。

Pangram承认其工具在检测短文本（尤其少于100字）时表现较差。免费服务每日限额约2000字，平均输入为350字。相同文本单独检测或在上下文中检测结果可能不同，这对短摘录尤为明显。

总体而言，Pangram声称其新模型误判率仅为0.0041%，较之前的0.01%有所改进。Spero表示，Pangram采取保守策略，边缘文本倾向判定为人类写作，这降低了误判率，但也让部分AI生成内容逃避检测。根据Pangram数据，经过大量AI改写的人类文章仍有41.37%被判定为人类写作。

前Pangram合约员工、记者Rod Breslau称Spero“全天在线，回复推文、Reddit帖子和LinkedIn内容”。Breslau曾为Pangram提供社交媒体策略咨询，并公开点名疑似AI用户。他希望采取更严厉的措施，因为他认为人们对AI内容的容忍度过高。

Pangram后来与Breslau分道扬镳，部分原因是公司策略调整，预计AI使用将被更广泛接受。Spero表示，他不再追查所有AI使用者，但会针对“欺骗性”行为保持警惕。未来，Pangram将能检测轻度AI编辑，这是其发展路线图，目标是为各领域提供原创性鉴定服务。

目前，Pangram团队规模不大，成员包括前教育工作者和出版专业人士。公司发言人提到，一名研究员拥有英语文学学位。虽然有传言称被指控作者准备提起诽谤诉讼，但Spero表示尚无此类案件。他计划继续发布技术报告，强调透明度和社区互动，以建立信任。

采访结束时，Spero表现出些许心不在焉，采访过程中多次走动，换位置，甚至轻声打嗝，显得有些心不在焉。或许是忙碌疲惫，或许是媒体关注让他感到厌烦。无论如何，Pangram试图将复杂多变的写作过程简化为一个数字，而人类的表达远比这复杂得多。