Pangram raccoglie 9 milioni di dollari e lancia strumenti innovativi 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, con la partecipazione di Haystack, ScOp, Script Capital e Cadenza. Contestualmente, l’azienda ha presentato il suo nuovo modello di rilevamento testuale, Pangram 4, insieme a un innovativo rilevatore di immagini, Pangram Image.

Fondata due anni fa da Max Spero e Bradley Emi, Pangram si propone di sviluppare strumenti per 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 l’uso di testi e immagini AI è in costante crescita, sollevando preoccupazioni riguardo all’uso improprio di tali contenuti e alle conseguenze reputazionali e disciplinari che ne derivano.

Pangram afferma che il suo nuovo modello testuale supera il 99% di accuratezza nell’individuare testi assistiti da AI e contenuti misti umano-AI. Inoltre, il sistema è progettato per rilevare più facilmente i programmi “humanizer”, che cercano di mascherare l’origine artificiale dei contenuti. Il rilevatore di immagini, attualmente disponibile in anteprima per la ricerca, sarà lanciato in una versione più ampia 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 consente al sistema 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 dall’autore. Tra le funzionalità offerte, 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 indica la percentuale di contenuti umani rispetto a quelli generati da AI.

La tecnologia di Pangram è disponibile anche tramite API e risulta già integrata in alcune piattaforme, tra cui Substack. Tra i clienti API citati dall’azienda ci sono 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. Tuttavia, 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 ha dimostrato di essere in grado di individuare 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 delle immagini.

Max Spero ha sottolineato l’importanza di sviluppare un meccanismo per contrastare la diffusione di contenuti AI di bassa qualità, evitando però che la tecnologia venga utilizzata come strumento di caccia alle streghe.