In Breve
- Quanto ha raccolto Pangram?
- Pangram ha raccolto 9 milioni di dollari.
- 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 testuale supera il 99% di accuratezza.
La startup newyorkese Pangram ha recentemente chiuso 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 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 offrire strumenti in grado di distinguere i contenuti generati o assistiti dall’intelligenza artificiale da quelli scritti interamente da esseri umani. Questo sviluppo è particolarmente rilevante in un contesto in cui la diffusione di testi e immagini AI ha sollevato preoccupazioni riguardo all’uso improprio e alle conseguenze reputazionali e disciplinari.
Pangram sostiene che il suo nuovo modello testuale raggiunge un’accuratezza superiore al 99% nell’individuare testi assistiti da AI e contenuti 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 di Pangram si basa su un modello di machine learning addestrato su decine di milioni di documenti umani e su “specchi sintetici” generati da modelli di linguaggio di ultima generazione. Questo approccio permette di apprendere le differenze stilistiche e le scelte ricorrenti degli algoritmi, senza fare affidamento su metadati o watermark nascosti.
Un aspetto innovativo della tecnologia di Pangram è la capacità di distinguere i 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, promuovendo così una maggiore trasparenza.
Tra le funzionalità offerte agli utenti, Pangram propone 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 indica la percentuale di contenuti umani rispetto a quelli generati da AI. La tecnologia è disponibile anche tramite API e risulta integrata in diverse piattaforme, tra cui Substack. Altri clienti API includono Quora, istituzioni accademiche, editori, agenti e società di recruiting.
Il mercato dei rilevatori di contenuti AI è in espansione, con altri attori come Winston AI, Originality.ai, Copyleaks e GPTZero. Tuttavia, Pangram si distingue per le sue prestazioni solide, anche se non perfette. I test interni hanno rivelato un tasso di falsi positivi di circa 1 su 10.000 documenti umani. Sebbene il modello abbia dimostrato di individuare articoli scritti interamente da AI e di resistere a tentativi di elusione tramite editing, ha anche segnalato come AI frasi riscritte da umani e, in alcuni casi, ha classificato erroneamente le immagini.
Max Spero ha sottolineato l’importanza di sviluppare un meccanismo per contrastare la diffusione di contenuti AI di bassa qualità, avvertendo però che la tecnologia non dovrebbe trasformarsi in uno strumento di caccia alle streghe.
