In Breve
- Qual è l'importo del finanziamento raccolto da Pangram?
- Pangram ha raccolto 9 milioni di dollari.
- Cosa offre il nuovo modello di Pangram?
- Il nuovo modello di Pangram offre un rilevamento testuale con oltre il 99% di accuratezza.
- Quali sono le funzionalità principali offerte agli utenti?
- Tra le funzionalità ci sono un abbonamento web, un'estensione Chrome e un feed health score.
La startup newyorkese Pangram ha recentemente annunciato di aver 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 suo 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 affrontare la crescente sfida di distinguere i contenuti generati o assistiti dall’intelligenza artificiale da quelli scritti interamente da esseri umani. Questa esigenza è diventata sempre più rilevante nel contesto attuale, caratterizzato dalla diffusione di testi e immagini AI, che solleva preoccupazioni riguardo all’uso improprio e alle conseguenze reputazionali e disciplinari associate.
Pangram afferma che il nuovo modello testuale ha superato 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 rilascio più ampio previsto nelle prossime settimane.
La tecnologia sviluppata da 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 aspetto interessante è la capacità di Pangram di distinguere tra 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 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 piattaforme come 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 è in crescita, con altri operatori come Winston AI, Originality.ai, Copyleaks e GPTZero già attivi. Tuttavia, Pangram segnala che i suoi test interni e le prove pratiche 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 individuato articoli scritti interamente da AI e ha resistito a tentativi di elusione tramite editing, ma ha anche erroneamente classificato 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 però che la tecnologia diventi uno strumento di caccia alle streghe.
