平台型内容社区 Substack 于太平洋时间2026年7月21日正式推出 AI 内容检测功能，旨在提升平台内容透明度，帮助读者辨别由人类撰写还是人工智能生成的内容。该功能由 AI 检测工具 Pangram 提供技术支持，目前已在网页端及 iOS 应用上线， Android 版本也将在近期推出。
本次升级覆盖 Substack 的文章、笔记、回复和评论等全场景内容。用户只需在对应内容点击“…”菜单并选择“扫描 AI 文本”，系统便会通过弹出窗口展示由 Pangram 计算出的人工撰写、AI 生成及 AI 辅助的具体百分比。
需要注意的是，该检测工具仅适用于7月21日8:30之后发布且段落长度超过100个单词的文本。在底层技术上，Pangram 采用了分类器神经网络模型，其训练数据集完全采集自生成式 AI 尚未大规模普及的2021年之前，以确保区分基准的客观性。
在赋予读者知情权的同时，Substack 也为创作者保留了高度的操作自主权。创作者不仅可以在草稿阶段自测或添加创作说明，还可以随时完全禁用该检测功能或移除标记。
面对如今大语言模型带来的内容生产门槛降低，在线文本中 AI 生成比例持续上升的现状，Substack 联合创始人兼 CEO 克里斯·贝斯特（Chris Best）表示，此举意在解决“读者预期与实际内容的失配问题”。这一动作标志着内容平台在平衡 AI 工具应用与维护优质人类原创生态方面迈出了关键一步。
芝加哥大学研究发现，AI文本检测器性能差异显著，部分工具准确率高，但有的频繁误判，尤其在短文本中失灵。Pangram检测器以高精度和成本效益表现最佳。研究基于1992篇人类文本和四款主流大模型，覆盖六类文本类型，揭示检测器在可靠性和鲁棒性方面的不足。
芝加哥大学研究发现，市面AI文本检测工具性能差异显著。研究基于1992篇人类文本（含评论、新闻、小说等六类）及GPT-4等主流模型生成的AI文本进行测试，结果显示不同检测工具准确率存在明显差距，呼吁提升检测技术可靠性。
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