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, con la partecipazione di Haystack, ScOp, Script Capital e Cadenza. Contestualmente, l’azienda ha lanciato il modello di rilevamento testuale Pangram 4 e un nuovo rilevatore di immagini, denominato Pangram Image.

Fondata due anni fa da Max Spero e Bradley Emi, Pangram si propone di offrire strumenti che aiutano a distinguere i contenuti generati o assistiti dall’intelligenza artificiale da quelli scritti interamente da esseri umani. Questo è particolarmente rilevante in un contesto in cui la diffusione di testi e immagini AI sta aumentando, portando con sé problematiche di uso improprio e conseguenze reputazionali e disciplinari.

Pangram sostiene che il nuovo modello testuale raggiunge un’accuratezza superiore al 99% 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 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 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 livelli di assistenza AI, riconoscendo anche gli 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 ci sono un abbonamento web al costo di 20 dollari al mese, un’estensione 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 alcune piattaforme, tra cui Substack. Altri clienti API citati includono 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 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 poter 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 un umano e, in alcuni casi, ha classificato erroneamente le immagini.

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