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

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 presentato 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 sviluppare strumenti in grado di distinguere i contenuti generati o assistiti dall’intelligenza artificiale (AI) da quelli scritti interamente da esseri umani. Questo è diventato sempre più rilevante in un contesto caratterizzato dalla diffusione di testi e immagini AI e dai rischi associati all’uso improprio di tali contenuti, che possono avere conseguenze reputazionali e disciplinari.

Pangram dichiara che il suo nuovo modello testuale supera il 99% di accuratezza nell’individuare scritti assistiti da AI e contenuti misti umano-AI. Inoltre, il rilevatore di immagini è attualmente disponibile in anteprima per la ricerca, con un lancio 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, insieme a “specchi sintetici” generati da modelli di linguaggio di ultima generazione (LLM). 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 proposta di Pangram è la capacità di distinguere i 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 agli utenti, 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 fornisce la percentuale di contenuti umani rispetto a quelli generati da AI.

La tecnologia di Pangram è disponibile anche tramite API e risulta integrata su diverse piattaforme, tra cui Substack. Tra i clienti API figurano Quora, istituzioni accademiche, editori, agenti e società di recruiting. Il mercato del rilevamento di contenuti AI vede attivi anche altri operatori, come Winston AI, Originality.ai, Copyleaks e GPTZero.

Tuttavia, i test interni e le prove pratiche hanno mostrato prestazioni solide ma non perfette. Pangram riporta un tasso di falsi positivi di circa 1 su 10.000 documenti umani. Durante i test, il modello ha dimostrato di essere in grado di identificare articoli scritti interamente da AI e di resistere 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 un meccanismo per contrastare la diffusione di contenuti AI di bassa qualità, evitando che la tecnologia si trasformi in uno strumento di caccia alle streghe.