### [AI垃圾内容淹没互联网，这家靠“打假AI”的公司拿了900万美元融资](https://www.willai.cc/article/4582)

**Published:** 2026-07-29T14:27:56

**Author:** hiyoho

**Excerpt:** 互联网上的AI垃圾内容越堆越多，有人开始靠”打假”赚钱了。纽约初创公司Pangram刚拿到900万美元融资，领投的是Menlo Ventures，Haystack、ScOp、Script Capital和Cadenza跟投。它做的事情说白了

互联网上的AI垃圾内容越堆越多，有人开始靠”打假”赚钱了。纽约初创公司Pangram刚拿到900万美元融资，领投的是Menlo Ventures，Haystack、ScOp、Script Capital和Cadenza跟投。它做的事情说白了就一句话：帮你分辨眼前这段文字、这张图，到底是人写的还是AI生成的。

![Pangram两位创始人Max Spero与Bradley Emi](https://techcrunch.com/wp-content/uploads/2026/07/Pangram-founders.png?resize=1200,675)

Pangram创始人Max Spero与Bradley Emi，两人都是斯坦福AI方向出身 | 图源：Pangram

### 拿融资的同时，还发了两个新模型

这轮融资官宣的同时，Pangram顺手上线了新一代文本检测模型Pangram 4，还有一个图像检测模型Pangram Image。官方给的数字挺激进：文本模型识别AI辅助写作和”人机混写”内容的准确率超过99%，而且专门强化了对”AI人味儿改写工具”（humanizer）的识别——就是那种号称能把AI文章洗得像真人写的软件。图像检测模型目前只开放研究预览，未来几周才会大范围放出。

两位创始人Max Spero和Bradley Emi都是斯坦福AI和机器学习方向的毕业生，公司成立差不多两年。起因也很直接：ChatGPT火了之后，网上的机器人账号、AI批量生产的SEO垃圾文、还有Spero口中”由大模型驱动的俄罗斯虚假信息行动”一下子全冒了出来。

> Spero说得很实在：知道你正在读的东西是不是AI写的，非常值钱——如果是AI写的，你得提防幻觉、带着怀疑去读；如果是真记者认真调研写出来的，你可以选择信任。

### 技术路子：不靠水印，靠”镜像训练”

Pangram的做法和OpenAI、谷歌那套水印思路完全不同。他们先收集了几千万份确定是人类写的文档，然后给每一份都造一个”合成镜像”——让前沿大模型照着同样的主题、篇幅、语气再写一遍。模型在这海量的成对样本里，学会了AI写作时那些始终改不掉的风格习惯和用词偏好。图像那边同理，靠的是像素级统计分布的差异，而不是某家厂商埋的水印，所以跨模型通用，甚至能揪出”真实照片里嵌了一张AI图”这种套路。

TechCrunch记者亲自上手测了一轮，结论是”很强但不完美”：纯AI生成的新闻稿一抓一个准，人工润色过的也大多逃不掉；让ChatGPT和Claude刻意模仿人类语气去骗检测器，基本没用。误伤率官方口径是万分之一，但实测中确实有几句记者亲手重写的句子被误判成AI。

### 已经有大客户在用了

-   Substack最近把Pangram接进了平台，读者能看到自己关注的作者是不是用AI写的newsletter；
-   Quora、高校、出版社、猎头也都是它的API客户；
-   个人用户每月20美元，Chrome插件能实时给X、LinkedIn、Reddit、Medium上的帖子打标，还会给你的信息流算一个”人类含量”健康分。

这个赛道也不只它一家，Winston AI、Originality.ai、Copyleaks、GPTZero都在抢同一块蛋糕。大环境也在配合：开放论文库arXiv今年出了新规，投稿里要是发现作者没审查大模型输出——比如留着幻觉引用、或者”需要我再改改吗？”这种AI对话残留——直接封禁投稿一年。

Spero倒是反复强调不想搞成”AI猎巫”，用AI辅助写作可以接受，前提是作者主动披露。但他对未来的判断相当冷峻：GPU的增速已经超过了新生儿的增速，如果不主动为人类内容撑腰，人类的声音迟早会被AI的洪流淹没。这门生意能做多大不好说，但需求只会越来越真实。

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📎 原文来源：[As AI content floods the internet, Pangram raises $9M to detect it – TechCrunch](https://techcrunch.com/2026/07/29/as-ai-content-floods-the-internet-pangram-raises-9m-to-detect-it/)

**Tags:** AI, AI内容检测, AI垃圾内容, AI技术, AI融资

**Categories:** AI资讯

**Comments:** 

**PRFKY42165:** Substack这个接入其实挺狠的，等于把作者用没用AI直接摆到读者面前。以后披露AI辅助可能会像食品配料表一样变成标配，反而是藏着掖着的更吃亏。

**MWTAH51627:** 万分之一的误伤率听着很低，但放到arXiv那种投稿量级上，一年就得冤枉一批真人作者。检测结果被机构拿来当处罚依据之前，最好先想清楚申诉机制怎么建。



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