Pangram raccoglie 9 milioni di dollari e lancia nuovi strumenti per il rilevamento di contenuti AI

La startup newyorkese Pangram ha recentemente annunciato di aver chiuso un round di finanziamento 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 creati esclusivamente da esseri umani. Questa iniziativa si colloca in un contesto in cui la diffusione di testi e immagini AI ha sollevato preoccupazioni riguardo all’uso improprio e alle conseguenze reputazionali per aziende e individui.

Secondo Pangram, il nuovo modello testuale vanta 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 Large Language Models (LLM) di ultima generazione. Questo approccio consente di apprendere le differenze stilistiche e le scelte ricorrenti degli algoritmi, senza dipendere da metadati o watermark nascosti.

Un altro obiettivo di Pangram è quello 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 offerte agli utenti, vi è 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 in alcune piattaforme, tra cui Substack. Altri clienti API noti includono Quora, istituzioni accademiche, editori, agenti e società di recruiting.

Il mercato del rilevamento dei contenuti AI è in rapida espansione, con diversi operatori attivi, tra cui Winston AI, Originality.ai, Copyleaks e GPTZero. Nonostante i risultati promettenti, Pangram ha segnalato che i test interni e le prove pratiche hanno mostrato prestazioni solide ma non perfette, con un tasso di falsi positivi di circa 1 su 10.000 documenti umani. In alcuni 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, 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 strumento di caccia alle streghe.