Substack 導入 AI 檢測工具 Pangram：用戶可瞭解內容 AI 生成比例

獨立創作者訂閱制內容平台 Substack 近日宣布導入一款名為「Pangram」的 AI 檢測工具，讓讀者能夠清楚了解平台上每篇內容中，有多少比例是由人工智慧輔助生成，又有多少是來自真人創作者的親筆撰寫。這項新功能旨在提升內容透明度，幫助讀者在資訊爆炸時代做出更明智的閱讀選擇。 Substack 自成立以來，一直以支持獨立作家、記者、Podcaster 等創作者直接與讀者建立付費訂閱關係而聞名。隨著生成式 AI 技術快速普及，平台上開始出現大量由 AI 輔助或完全由 AI 撰寫的文章，引發讀者對於內容真實性與原創性的疑慮。為回應此趨勢，Substack 決定導入 Pangram 檢測系統，並將檢測結果直接顯示在文章頁面，讓讀者一目了然。 Substack 團隊在官方聲明中指出，真正的問題並非人工智慧本身，而是「AI 生成內容被偽裝成人類創作」的現象。他們將這種情況稱為「Claudefishing」，靈感來自於「Catfishing」（網路釣魚假冒身分）一詞，意即讀者懷抱期待想要閱讀真人創作者的真知灼見，最終卻把時間浪費在完全沒有經過人類思考、僅由 AI 憑空生成的文字上。這種行為不僅傷害讀者信任，也侵蝕了創作者與訂閱者之間原本建立的連結。 為了解決 Claudefishing 問題，Substack 同時推出了一系列創作工具，協助創作者在發布內容時更清楚標示 AI 的使用情況。其中一項關鍵功能是「創作過程說明」，讓創作者可以自願或依平台要求，詳細描述內容的創作流程，包括是否使用了 AI 輔助、使用了哪些工具、以及人類編輯介入的程度。這項功能預計將與 Pangram 檢測結果相互比對，形成雙重驗證機制。 此外，Substack 還提供「發布前 Pangram 審核」功能，讓創作者在正式將文章公開之前，就能先行掃描內容的 AI 生成比例。創作者可以根據結果調整內容，確保 AI 輔助比例符合自己的公開承諾，或者決定是否要額外加上 AI 輔助標籤。這項預防機制有助於避免創作者在不知情的情況下，發布了過多 AI 生成的內容而損害信譽。 Substack 也透露正在規劃更多與 AI 相關的偏好設定工具，未來可能推出「回覆內容 AI 偏好設置」，讓讀者可以選擇是否希望在留言區看到 AI 生成的回覆，或者只接受真人創作者的回應。同時，平台也在研究「推薦內容偏好設置」，讓讀者能夠根據自己對 AI 內容的接受程度，過濾或優先顯示完全由人類創作、或明確標示 AI 輔助比例的文章。 業界分析認為，Substack 此舉不僅是為了因應當前 AI 寫作熱潮帶來的信任危機，更是為了在競爭激烈的創作者經濟中建立差異化優勢。相較於其他大型內容平台如 Medium、Ghost 等，Substack 一直以來強調創作者與讀者之間的直接關係，而內容真實性正是維繫這種關係的核心。導入 AI 檢測工具，有助於 Substack 鞏固其「支持真誠創作」的品牌定位。 Pangram 檢測工具背後的技術原理，主要是透過分析文章中的語言模式、句法結構、詞彙使用頻率等特徵，與已知的 AI 生成模型進行比對，從而估算出 AI 參與程度。不過 Substack 也提醒，這類檢測並非百分之百準確，目標是提供一個參考指標，而非絕對的判決工具。未來平台將持續優化演算法，並鼓勵創作者主動揭露 AI 使用情況。 對於創作者而言，這項新功能可能帶來一些挑戰。部分習慣使用 AI 輔助寫作（例如用於大綱生成、語句潤飾或資料整理）的創作者，需要重新檢視自己的創作流程，並考慮是否要將這些輔助環節標示出來。但 Substack 強調，他們並非反對 AI 輔助，而是反對隱瞞 AI 使用事實。只要創作者誠實揭露，讀者仍可自行判斷是否願意訂閱該頻道。 目前這項功能已開始逐步向所有 Substack 帳號推送，預計在未來數週內全面上線。創作者可以在後台設定中啟用 Pangram 檢測，並選擇是否公開顯示檢測結果；讀者則可在文章頁面看到一個簡潔的 AI 比例指示器，例如「本篇文章含 30% AI 輔助內容」或「本篇文章完全由人類創作」。Substack 希望透過這項機制，讓平台上的內容生態更加透明、健康，也讓創作者與讀者之間的信任關係能夠持續深化。