In Breve
- Cosa ha fatto Pangram recentemente?
- Pangram ha raccolto 9 milioni di dollari e ha lanciato nuovi strumenti per il rilevamento di contenuti AI.
- Qual è l'accuratezza del nuovo modello di Pangram?
- Il nuovo modello testuale di Pangram supera il 99% di accuratezza nell'individuare contenuti assistiti da AI.
- Quali sono le funzionalità offerte da Pangram?
- Pangram offre un abbonamento web, un'estensione per Chrome e un feed health score per monitorare i contenuti.
La startup newyorkese Pangram ha recentemente annunciato la chiusura di un round di finanziamento da 9 milioni di dollari, guidato da Menlo Ventures e supportato da investitori come Haystack, ScOp, Script Capital e Cadenza. Contestualmente, l’azienda ha lanciato il nuovo modello di rilevamento testuale Pangram 4 e un innovativo rilevatore di immagini denominato Pangram Image.
Fondata due anni fa da Max Spero e Bradley Emi, Pangram si propone di offrire strumenti in grado di distinguere i contenuti generati o assistiti dall’intelligenza artificiale da quelli scritti interamente da esseri umani. Questo sviluppo arriva in un contesto caratterizzato dalla crescente diffusione di testi e immagini creati tramite AI, che solleva preoccupazioni riguardo all’uso improprio di tali contenuti, con potenziali conseguenze reputazionali e disciplinari.
Pangram afferma che il suo nuovo modello testuale raggiunge un’accuratezza superiore al 99% nell’individuare scritti assistiti da AI e contenuti misti umano-AI. Inoltre, il sistema è progettato per rilevare più facilmente i programmi noti come “humanizer”. Il rilevatore di immagini, attualmente disponibile in anteprima per la ricerca, verrà lanciato in modo più ampio nelle prossime settimane.
La tecnologia di Pangram si basa su un modello di machine learning addestrato su decine di milioni di documenti umani, insieme a “specchi sintetici” generati da modelli linguistici di ultima generazione. Questo approccio consente di apprendere le differenze stilistiche e le scelte ricorrenti degli algoritmi, senza fare affidamento su metadati o watermark nascosti.
Un aspetto innovativo 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, vi è 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 mostra 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. Tra i clienti API citati dall’azienda vi sono Quora, istituzioni accademiche, editori, agenti e società di recruiting.
Il mercato del rilevamento di contenuti AI è competitivo, con altri operatori come Winston AI, Originality.ai, Copyleaks e GPTZero. I test interni e le prove pratiche condotte da Pangram hanno mostrato prestazioni solide, sebbene non perfette: l’azienda indica un tasso di falsi positivi di circa 1 su 10.000 documenti umani. In fase di test, il modello ha dimostrato di essere in grado di individuare 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 immagini.
Max Spero ha sottolineato l’importanza di sviluppare meccanismi per contrastare la diffusione di contenuti AI di bassa qualità, evitando però che la tecnologia venga utilizzata come strumento di caccia alle streghe.
