Pangram raccoglie 9 milioni di dollari per rilevare testi e immagini scritti da IA prima che ti ingannino

Punti chiave

• Pangram, una startup di rilevamento IA di New York, ha raccolto 9 milioni di dollari di finanziamenti guidati da Menlo Ventures nel 2025.
• Il suo nuovo modello di testo, Pangram 4, afferma una precisione superiore al 99% nell'individuare contenuti scritti o assistiti da IA.
• Un nuovo modello di rilevamento delle immagini, Pangram Image, è attualmente in anteprima di ricerca e verrà lanciato più ampiamente nelle prossime settimane.
• Substack ha già integrato la tecnologia di Pangram nella sua piattaforma in modo che i lettori possano vedere quali autori di newsletter utilizzano l'IA.
• Un abbonamento personale costa 20 dollari al mese, e un'estensione Chrome gratuita etichetta i post su X, LinkedIn e altri siti in tempo reale.

C'è molto testo su internet che nessuno ha effettivamente scritto. Gli strumenti di IA hanno reso banale inondare blog, feed social e persino riviste accademiche con contenuti che sembrano umani ma sono stati generati in pochi secondi da un chatbot. Pangram, una startup di New York di due anni, pensa che sia un problema che merita di essere risolto, e gli investitori le hanno appena consegnato 9 milioni di dollari per provare.

Il round di finanziamento, riportato per la prima volta da TechCrunch AI, è stato guidato da Menlo Ventures, con Haystack, ScOp, Script Capital e Cadenza che hanno partecipato.

Cosa fa effettivamente Pangram?

Pangram crea rilevatori di IA: software che legge un pezzo di testo o guarda un'immagine e decide se un umano o una macchina l'ha creato. L'azienda ha lanciato due nuovi prodotti insieme all'annuncio di finanziamento.

Il primo è Pangram 4, il suo ultimo modello di rilevamento del testo. Il secondo è Pangram Image, che analizza foto e illustrazioni per cercare segni indicatori che un'IA le ha generate piuttosto che una fotocamera che cattura una scena reale.

Per addestrare il suo rilevatore di testo, Pangram ha alimentato il sistema con decine di milioni di documenti umani noti. Per ognuno, ha quindi creato uno "specchio sintetico": una versione che copre lo stesso argomento, lunghezza e tono, ma scritto da un modello di linguaggio di frontiera (il tipo di IA che alimenta ChatGPT o Claude). Il sistema ha imparato le sottili scelte stilistiche che l'IA fa costantemente, il che gli consente di contrassegnare i contenuti dell'IA senza fare affidamento su filigrane nascoste o metadati copia-incolla.

Il rilevatore di immagini funziona diversamente. Analizza le statistiche a livello di pixel: i modelli matematici a grana fine che differiscono tra una fotografia reale e un'immagine prodotta da uno strumento di IA generativa. A differenza dei controlli di filigrana utilizzati da OpenAI o Google DeepMind, che individuano principalmente il loro output, Pangram Image è progettato per rilevare immagini di IA indipendentemente da quale strumento le ha create.

Dovresti fidarti delle affermazioni di accuratezza?

Pangram afferma che approssimativamente uno su 10.000 documenti umani viene contrassegnato erroneamente come IA. Sembra rassicurante, ma nessun rilevatore è perfetto.

Il revisore di TechCrunch AI ha testato lo strumento e ha scoperto che ha correttamente individuato articoli interamente scritti da IA sia da ChatGPT che da Claude, e non è stato facilmente ingannato da leggere modifiche umane del testo di IA. Quando il revisore ha chiesto a ChatGPT e Claude di rifinire uno dei suoi articoli scritti da umani, Pangram lo ha valutato al 13% assistito dall'IA, che il revisore ha considerato approssimativamente accurato. Occasionali falsi positivi sono apparsi su singole frasi, in particolare nella scrittura secca e fattuale che può sembrare simile all'IA anche quando non lo è.

Per il rilevamento delle immagini, lo strumento ha correttamente identificato immagini generate dall'IA, sia che fossero fotorealistiche che cartoonistiche. Ha persino individuato un'immagine di IA inserita all'interno di una fotografia reale. Una classificazione errata si è verificata durante i test.

Quanto costa e chi lo utilizza già?

Piano	Prezzo	Cosa ottieni
Abbonamento web	20 dollari al mese	Rilevamento completo di testo e immagini sui contenuti caricati
Estensione Chrome	Gratuito	Etichette in tempo reale sui post su X, LinkedIn, Substack, Reddit e Medium
Accesso API	Contatta Pangram	Integrazione nella tua piattaforma o flusso di lavoro

Substack ha già integrato l'API di Pangram in modo che i lettori possano vedere quali autori scrivono le loro newsletter utilizzando l'IA. Quora, scuole, editori e reclutatori sono tra gli altri clienti API, secondo il cofondatore Max Spero.

Perché è importante per i lettori ordinari?

I rischi di contenuti incontrollati generati dall'IA sono reali e vari. Un politico canadese ha accidentalmente letto un prompt di IA a voce alta durante un discorso parlamentare. Gli avvocati hanno citato falsi casi legali che ChatGPT ha inventato, portando a sanzioni. L'archivio di ricerca ad accesso aperto arXiv ora vieta agli autori per un anno intero se i contributi mostrano chiari segni che l'output di IA non è stato rivisto prima della presentazione.

Pangram non è l'unica azienda che insegue questo problema. Winston AI, Originality.ai, Copyleaks e GPTZero stanno tutti creando strumenti simili. Ma il finanziamento e la partnership con Substack danno a Pangram una base significativa.

Una nota sulla privacy che vale la pena conoscere: quando incolli testo o carichi un'immagine in qualsiasi strumento di rilevamento basato su cloud, quel contenuto lascia il tuo dispositivo. Controlla l'informativa sulla privacy di Pangram prima di inviare qualsiasi cosa sensibile.

Domande comuni

L'estensione Chrome costa qualcosa?

L'estensione Chrome è gratuita. Etichetta automaticamente i post su X, LinkedIn, Substack, Reddit e Medium come umani o generati da IA in tempo reale, senza che tu debba incollare nulla in uno strumento separato.

Riesce a dire se un umano ha scritto qualcosa e poi ha usato l'IA per pulirlo?

Sì, questo è uno degli obiettivi specifici di Pangram. Il sistema tenta di contrassegnare diversi livelli di coinvolgimento dell'IA, da testo completamente generato dall'IA a contenuti per lo più scritti da umani ma leggermente rifiniti da un chatbot.

Contrassegnerà la mia scrittura se sono solo uno scrittore chiaro e semplice?

Possibilmente, in frasi isolate. Il revisore ha scoperto che la scrittura secca e fattuale occasionalmente attivava falsi positivi. L'esecuzione di un documento completo attraverso lo strumento è più affidabile rispetto al controllo di singoli paragrafi.