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 e supportato da investitori come 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 chiamato Pangram Image.

Fondata due anni fa da Max Spero e Bradley Emi, Pangram si propone di fornire strumenti per distinguere i contenuti generati o assistiti dall’intelligenza artificiale da quelli scritti interamente da esseri umani. Questa iniziativa si colloca in un contesto caratterizzato dalla crescente diffusione di testi e immagini generate da AI, che ha sollevato preoccupazioni riguardo all’uso improprio di tali contenuti e alle possibili conseguenze reputazionali e disciplinari.

Pangram sostiene che il suo nuovo modello testuale supera il 99% di accuratezza nell’individuare testi assistiti da AI e contenuti misti umano-AI. Inoltre, il nuovo 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.

Pangram mira anche a distinguere 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 rivolte agli utenti, Pangram offre un abbonamento web al costo di 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 ed è già integrata su alcune 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 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. In test specifici, il modello ha identificato 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 immagini.

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