In Breve
- Quanto ha raccolto Pangram?
- Pangram ha raccolto 9 milioni di dollari in un round di finanziamento.
- Cosa offre Pangram?
- Pangram offre strumenti per rilevare contenuti generati da intelligenza artificiale.
- Qual è l'accuratezza del nuovo modello di Pangram?
- Il nuovo modello di Pangram supera il 99% di accuratezza nel rilevamento di contenuti AI.
La startup newyorkese Pangram ha annunciato di aver chiuso un round di finanziamento da 9 milioni di dollari, guidato da Menlo Ventures e con la partecipazione di Haystack, ScOp, Script Capital e Cadenza. Contestualmente, l’azienda ha presentato il suo nuovo modello di rilevamento testuale, Pangram 4, e un innovativo rilevatore di immagini, Pangram Image.
Fondata due anni fa da Max Spero e Bradley Emi, Pangram si propone di sviluppare strumenti in grado di distinguere i contenuti generati o assistiti dall’intelligenza artificiale da quelli scritti interamente da esseri umani. Questa iniziativa si inserisce in un contesto in cui la diffusione di testi e immagini generati da AI solleva preoccupazioni riguardo all’uso improprio e alle possibili conseguenze reputazionali e disciplinari.
Pangram sostiene che il nuovo modello testuale raggiunge un’accuratezza superiore al 99% nell’individuare contenuti assistiti da AI e testi misti umano-AI. Inoltre, il rilevatore di immagini è attualmente disponibile in anteprima per la ricerca, con un rilascio più ampio previsto nelle prossime settimane.
La tecnologia sviluppata da Pangram si basa su un modello di machine learning addestrato su decine di milioni di documenti umani, affiancato da “specchi sintetici” generati da modelli di linguaggio di ultima generazione. Questo approccio mira a far apprendere le differenze stilistiche e le scelte ricorrenti degli algoritmi, senza fare affidamento su metadati o watermark nascosti.
Un aspetto interessante della proposta di Pangram è la sua capacità di distinguere diversi livelli di assistenza AI, riconoscendo interventi di editing o pulizia del testo. L’azienda sostiene che l’uso dell’AI può essere accettabile se dichiarato dall’autore. Tra le funzionalità offerte agli utenti, Pangram prevede un abbonamento web a 20 dollari al mese, un’estensione per Chrome che etichetta in tempo reale i post su piattaforme come X, LinkedIn, Substack, Reddit e Medium, e un “feed health score” che fornisce la percentuale di contenuti umani rispetto a quelli generati da AI.
La tecnologia di Pangram è disponibile anche tramite API e risulta già integrata in alcune piattaforme, tra cui Substack. Altri clienti API includono Quora, istituzioni accademiche, editori, agenti e società di recruiting. Tuttavia, il mercato presenta già altri operatori, come Winston AI, Originality.ai, Copyleaks e GPTZero.
I test interni e le prove pratiche hanno mostrato prestazioni solide, sebbene non perfette. Pangram riporta un tasso di falsi positivi di circa 1 su 10.000 documenti umani. In vari test, il modello ha identificato articoli scritti interamente da AI e ha resistito a tentativi di elusione tramite editing. Tuttavia, ha anche segnalato come AI alcune frasi riscritte da umani e, in alcuni casi, ha classificato erroneamente delle immagini.
Max Spero ha sottolineato l’importanza di avere un meccanismo per contrastare la diffusione di contenuti AI di bassa qualità, evitando che la tecnologia diventi uno strumento di caccia alle streghe.
