Pangram, Yapay Zekâ Tarafından Oluşturulan Görsel ve Videoları Tespit Etmek İçin İki Model Çıkardı

Pangram, 4 Kasım 2026’da iki bilgisayarlı görü modelini duyurdu: Yapay zekâ tarafından oluşturulan görselleri tespit eden Pangram Image 1.0 ve yapay zekâ videolarını kare kare analiz eden daha küçük ve hızlı Pangram Image Flash 1.0. Lansmanla birlikte ısı haritası çıktısı, yerel video yükleme, Chrome uzantısı entegrasyonu ve görsel ile videolar için API desteği de sunuluyor.

Image 1.0’ın ısı haritası, örneğin gerçek bir fotoğrafın içindeki yapay zekâ tarafından oluşturulmuş bir öğe gibi, görseldeki sentetik içeriğin yerini belirlemek için tasarlandı. X’te yayımlanan resmî lansman gönderisinde Pangram, modelin yapay zekâ tarafından oluşturulan görsellerin %99,2’sini tespit ettiğini ve yanlış pozitif oranını %0,27’de tuttuğunu belirtti.

Görsel ve Video Eşleştirmeli Testler

Pangram, görsel değerlendirmesi için 12 görsel oluşturma modeli kullanarak 100 gerçek fotoğrafın sentetik eşlerini oluşturdu. İstemler her orijinal fotoğrafla yakından eşleşti ve 1.200 sentetik görsel üretildi; Pangram, Image 1.0’ın şirket tarafından oluşturulan bu veri kümesinde %99,96 doğruluk sağladığını bildiriyor. Bu oran, çevrimiçi karşılaşılan her görsel için geçerli evrensel bir doğruluk oranını değil, gerçek ve sentetik görsellerin bu hedefli eşleştirmesindeki performansı ifade ediyor.

Video karşılaştırmasında da benzer bir sentetik eşleştirme yöntemi uygulandı. Pangram, sosyal medyadan alınan 129 gerçek videoyla başladı ve gerçek video kümesinden örneklenen her bir video oluşturma modeliyle 100’er sentetik video üretti; 14 modelin kullanılmasıyla toplam 1.529 video elde edildi. Her modele gerçek videonun ilk karesi ve bir görsel-dil modelinin eylemi açıklayan metni verildi. Her gerçek video ile sentetik karşılığı aynı sahneyi ve konuyu paylaştığından bu tasarım, belirli içerikleri yapay zekâyla ilişkilendiren bir kestirme yolu ödüllendirmeden, bir tespit modelinin benzer klipleri birbirinden ayırt edip edemediğini sınamayı amaçlıyor.

DF26 Video Kıyaslaması

Pangram, Flash 1.0’ı 7 Eylül 2026’da sunulan bir ön baskıda tanımlanan DF26 kıyaslamasıyla değerlendirdi. Kıyaslama; yedi modern video modeliyle üretilmiş 2.420 sentetik videonun yanı sıra 271 gerçek video içeriyor. Videolar, kameraya doğrudan konuşan tek bir kişinin yer aldığı kayıtlar, resmî açıklamalar ve stüdyo röportajlarına odaklanıyor. Çalışmanın yazarları, hem insanların hem de son teknoloji deepfake tespit modellerinin performansının rastgele tahmine yakın olduğunu bildiriyor ve modern üretim modellerinin yol açtığı dağılım kaymalarına karşı dayanıklılığı açıkça sınayan değerlendirmeler yapılması gerektiğini savunuyor.

Pangram, Image Flash 1.0’ın DF26’da %98,7 puan aldığını ve en iyi sonraki tespit modelini 29 puan geride bıraktığını söylüyor. Yerel video yükleme özelliği bu modeli panele taşıyor: Flash her kareyi analiz ediyor ve yüklenen videonun hangi bölümlerinin yapay zekâ tarafından oluşturulmuş olarak tespit edildiğini belirliyor.

Araştırma Önizlemesinin Ötesinde Kullanıma Sunum

29 Temmuz 2026 tarihli araştırma önizlemesi yalnızca 512 × 512 piksel veya daha büyük görselleri kabul ediyordu ve güvenilir biçimde tespit edemediği durumlar arasında deepfake’lerle yüz değiştirmeleri sayıyordu. Pangram, 1.0 sürümünde deepfake’ler, düşük çözünürlüklü görseller ve en yeni üretim modelleri karşısındaki performansın iyileştirildiğini belirtiyor. Girdi için gereken minimum boyut artık 256 × 256 piksel; ancak 512 pikselin altındaki görseller için güven düzeyinin daha düşük olduğuna dair bir uyarı gösteriliyor.

Pangram, yeni modeli sosyal platformların uyguladığı ya da tespitten kaçınmaya çalışan aktörlerin yaptığı sıkıştırma, küçültme, bulanıklaştırma ve gürültü ekleme gibi dönüşümleri tespit edecek şekilde eğittiğini söylüyor. Önizleme döneminde görsel API’sine erişim yalnızca davetle sağlanıyor, videoların panele yüklenmesi ve Chrome entegrasyonu ise gelecekte yapılacak işler arasında gösteriliyordu; o zamandan beri erişim kapsamı da genişledi. Image 1.0, sosyal medya, alışveriş ve kiralama sitelerindeki yapay zekâ tarafından oluşturulmuş içerikleri işaretlemek üzere Chrome uzantısına entegre edildi; güncellenen API ise hem görsel hem video tespitini destekliyor.

Bu sürümün pratik önemi, yeni modelleri söz konusu erişim noktalarıyla bir araya getirmesinde yatıyor: tespit işlemi tarayıcı akışında, yüklenen bir videoda veya API entegrasyonu üzerinden gerçekleştirilebiliyor. Daha küçük görseller için gösterilen düşük güven düzeyi uyarısı ise temel kısıt olmaya devam ediyor; bu da girdi desteğinin ve erişimin genişlemesinin her görselde aynı güven düzeyi anlamına gelmediğini gösteriyor.