Pangram raccoglie 9 milioni di dollari e lancia nuovi strumenti per il rilevamento di contenuti AI

La startup newyorkese Pangram ha recentemente chiuso un round di finanziamento da 9 milioni di dollari, guidato da Menlo Ventures e supportato da 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 chiamato Pangram Image.

Fondata due anni fa da Max Spero e Bradley Emi, Pangram si propone di sviluppare strumenti capaci di distinguere tra contenuti generati o assistiti dall’intelligenza artificiale e quelli scritti interamente da esseri umani. Questa iniziativa si colloca 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 afferma 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 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 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 distintivo della tecnologia di Pangram è la sua capacità di distinguere i livelli di assistenza AI, riconoscendo interventi di editing o pulizia del testo. L’azienda sostiene che l’uso dell’AI possa essere accettabile se dichiarato dall’autore.

Per gli utenti, Pangram offre 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. Tra i clienti API figurano Quora, istituzioni accademiche, editori, agenti e società di recruiting.

Il mercato del rilevamento dei contenuti AI vede la presenza di 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 indica un tasso di falsi positivi di circa 1 su 10.000 documenti umani. Durante i test, il modello ha dimostrato di saper 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 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.