Pangram raccoglie 9 milioni di dollari e lancia strumenti innovativi per il rilevamento di contenuti AI
La startup Pangram ha chiuso un round di finanziamenti da 9 milioni di dollari e ha presentato nuovi strumenti per rilevare testi e immagini generate da intelligenza artificiale.
In Breve
- Quanto ha raccolto Pangram?
- Pangram ha raccolto 9 milioni di dollari.
- Quali strumenti ha lanciato Pangram?
- Pangram ha lanciato il modello Pangram 4 e Pangram Image.
- Qual è l'accuratezza del modello testuale di Pangram?
- Il modello testuale supera il 99% di accuratezza.
La startup newyorkese Pangram ha recentemente chiuso un round di finanziamenti 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, 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 esclusivamente da esseri umani. Questo è diventato 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.
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 fase di 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 mira a far apprendere le differenze stilistiche e le scelte ricorrenti degli algoritmi, senza fare affidamento su metadati o watermark nascosti.
Un’altra innovazione proposta da 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 rivolte agli utenti, Pangram offre un abbonamento web a 20 dollari al mese e un’estensione per Chrome che etichetta in tempo reale i post su piattaforme come X, LinkedIn, Substack, Reddit e Medium. Inoltre, è disponibile un “feed health score” che mostra la percentuale di contenuti umani rispetto a quelli generati da AI. La tecnologia è anche accessibile tramite API e integrata in diverse piattaforme, tra cui Substack, con clienti API che includono Quora, istituzioni accademiche, editori, agenti e società di recruiting.
Il mercato dei rilevatori di contenuti AI vede la presenza di altri operatori, come Winston AI, Originality.ai, Copyleaks e GPTZero. Test interni e prove pratiche hanno mostrato prestazioni solide, sebbene non perfette: Pangram riporta un tasso di falsi positivi di circa 1 su 10.000 documenti umani. Durante i test, il modello ha identificato correttamente articoli scritti interamente da AI e ha resistito a tentativi di elusione tramite editing, ma 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.
