In Breve
- Che cos'è Pangram?
- Pangram è una startup newyorkese che sviluppa strumenti per rilevare contenuti generati da intelligenza artificiale.
- Quanto ha raccolto Pangram in finanziamenti?
- Pangram ha raccolto 9 milioni di dollari in un round di finanziamento.
- 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.
La startup newyorkese Pangram ha recentemente concluso 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, Pangram Image.
Fondata due anni fa da Max Spero e Bradley Emi, Pangram si propone di sviluppare strumenti capaci 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 sta sollevando preoccupazioni riguardo a possibili abusi e conseguenze reputazionali.
Pangram dichiara che il suo nuovo modello testuale vanta un’accuratezza superiore al 99% nell’identificazione di contenuti assistiti da AI e di testi misti, ovvero quelli in cui è presente un contributo umano. Inoltre, il sistema è progettato per rilevare più facilmente i programmi definiti “humanizer”, che cercano di rendere i testi generati da AI più simili a quelli scritti da persone.
Il rilevatore di immagini, attualmente disponibile in anteprima per la ricerca, sarà lanciato ufficialmente nelle prossime settimane. Questa tecnologia si basa su un modello di machine learning addestrato su decine di milioni di documenti umani e su “specchi sintetici” creati da modelli di linguaggio di ultima generazione, permettendo così di apprendere le differenze stilistiche e le scelte ricorrenti degli algoritmi, senza dover fare affidamento su metadati o watermark nascosti.
Pangram si propone anche di differenziare i livelli di assistenza forniti dall’AI, riconoscendo interventi di editing o pulizia del testo, e sottolinea che l’uso dell’AI può essere considerato accettabile se dichiarato esplicitamente dall’autore. Tra le funzionalità offerte agli utenti, l’azienda propone un abbonamento web al costo di 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 indica la percentuale di contenuti umani rispetto a quelli generati da AI.
La tecnologia di Pangram è disponibile anche tramite API ed è già integrata in alcune piattaforme, tra cui Substack. Altri clienti API includono Quora, istituzioni accademiche, editori, agenti e società di recruiting. Tuttavia, il mercato del rilevamento di contenuti generati da AI è competitivo, con altri attori come Winston AI, Originality.ai, Copyleaks e GPTZero attivi nel settore.
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. Durante i test, il modello è stato in grado di identificare articoli scritti interamente da AI e ha resistito a tentativi di elusione tramite editing. Tuttavia, ha anche segnalato come AI alcune frasi riscritte da un umano e, in alcuni casi, ha classificato erroneamente delle immagini.
Max Spero ha evidenziato la necessità di sviluppare meccanismi per contrastare la diffusione di contenuti AI di bassa qualità, evitando al contempo che la tecnologia venga utilizzata come strumento di caccia alle streghe.
