Pangram raccoglie 9 milioni di dollari e lancia nuovi strumenti per il rilevamento di contenuti AI
In Breve
- Cosa ha fatto Pangram di recente?
- Pangram ha raccolto 9 milioni di dollari e ha lanciato nuovi strumenti per il rilevamento di contenuti generati da AI.
- Qual è l'accuratezza del modello Pangram 4?
- Il modello Pangram 4 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 concluso un round di finanziamento da 9 milioni di dollari, guidato da Menlo Ventures, con la partecipazione di Haystack, ScOp, Script Capital e Cadenza. Contestualmente, l’azienda ha lanciato il nuovo modello di rilevamento testuale Pangram 4 e un rilevatore di immagini, denominato 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 colloca in un contesto in cui la diffusione di testi e immagini generati da AI sta sollevando preoccupazioni riguardo all’uso improprio e alle conseguenze reputazionali.
Pangram afferma che il nuovo modello testuale raggiunge un’accuratezza superiore al 99% nell’individuare contenuti assistiti da AI e testi misti, e ha dimostrato di essere particolarmente efficace nel rilevare i programmi definiti “humanizer”. Il rilevatore di immagini, attualmente disponibile in anteprima per la ricerca, sarà 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 e su “specchi sintetici” creati da modelli di linguaggio avanzati (LLM). Questo approccio consente di apprendere le differenze stilistiche e le scelte ricorrenti degli algoritmi, senza fare affidamento su metadati o watermark nascosti.
Un altro obiettivo di Pangram è quello 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 esplicitamente dall’autore.
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 mostra la percentuale di contenuti umani rispetto a quelli generati da AI. La tecnologia è disponibile anche tramite API e risulta già integrata in alcune piattaforme, tra cui Substack. Tra i clienti API figurano anche Quora, istituzioni accademiche, editori, agenti e società di recruiting.
Il mercato del rilevamento di contenuti AI vede la presenza di altri operatori, come Winston AI, Originality.ai, Copyleaks e GPTZero. Test interni e prove pratiche hanno dimostrato prestazioni solide, sebbene non perfette: Pangram segnala un tasso di falsi positivi di circa 1 su 10.000 documenti umani. Durante i test, il modello ha saputo identificare articoli scritti interamente da AI e ha resistito a tentativi di elusione tramite editing. Tuttavia, ha anche segnalato come AI 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 che la tecnologia diventi uno strumento di caccia alle streghe.