Modelli e piattaforme di IA
Pangram lancia due modelli per rilevare immagini e video generati dall’IA
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Pangram ha annunciato il 4 novembre 2026 due modelli di visione artificiale: Pangram Image 1.0, per rilevare le immagini generate dall’IA, e il più piccolo e veloce Pangram Image Flash 1.0, per analizzare i video fotogramma per fotogramma. La versione introduce inoltre la generazione di mappe di calore, il caricamento diretto di video, l’integrazione con l’estensione per Chrome e il supporto API per immagini e video.
La mappa di calore di Image 1.0 è pensata per individuare il materiale sintetico all’interno di un’immagine, per esempio un elemento generato dall’IA inserito in una fotografia altrimenti autentica. In un post ufficiale di lancio su X, Pangram ha dichiarato che il modello identifica il 99,2% delle immagini generate dall’IA, mantenendo il tasso di falsi positivi allo 0,27%.
Test su immagini e video abbinati
Per valutare il modello sulle immagini, Pangram ha creato repliche sintetiche di 100 fotografie autentiche utilizzando 12 generatori di immagini. I prompt riproducevano fedelmente ciascuna foto originale, generando 1.200 immagini sintetiche; Pangram riferisce che Image 1.0 ha raggiunto un’accuratezza del 99,96% su questo insieme di dati creato dall’azienda. Il dato descrive le prestazioni in questo confronto mirato tra immagini autentiche e sintetiche, non un tasso di accuratezza universale per tutte le immagini presenti online.
Il confronto sui video ha seguito un principio analogo, basato su repliche sintetiche. Pangram è partita da 129 video autentici pubblicati sui social media e ha utilizzato 14 generatori di video per crearne 100 sintetici per ciascun generatore, selezionandoli dall’insieme originale, per un totale di 1.529 video. A ciascun generatore sono stati forniti il primo fotogramma del video autentico e una descrizione dell’azione prodotta da un modello di visione e linguaggio. Poiché ogni video autentico e la relativa versione sintetica condividono la stessa scena e lo stesso soggetto, il metodo verifica se un rilevatore riesce a distinguere clip simili senza favorire una scorciatoia che associ determinati contenuti all’IA.
Il benchmark video DF26
Pangram ha valutato Flash 1.0 con DF26, un benchmark descritto in un preprint presentato il 7 settembre 2026. Il benchmark comprende 271 video autentici e 2.420 video sintetici, generati da sette moderni modelli video, e si concentra su registrazioni in cui una persona parla direttamente alla telecamera, dichiarazioni ufficiali e interviste in studio. I suoi autori riferiscono che sia le persone sia i rilevatori di deepfake più avanzati hanno ottenuto risultati prossimi a quelli del caso e sostengono la necessità di valutazioni che verifichino esplicitamente la robustezza ai cambiamenti nella distribuzione causati dai generatori moderni.
Pangram afferma che Image Flash 1.0 ottiene un punteggio del 98,7% su DF26, 29 punti percentuali in più rispetto al rilevatore che segue in classifica. Il caricamento diretto di video rende il modello disponibile nella dashboard: Flash analizza ogni fotogramma e individua le parti del video caricato che risultano generate dall’IA.
Oltre l’anteprima di ricerca
L’anteprima di ricerca del 29 luglio 2026 accettava soltanto immagini di almeno 512 × 512 pixel e indicava i deepfake e gli scambi di volto tra i casi che non era in grado di rilevare con sicurezza. Pangram afferma che la versione 1.0 migliora le prestazioni sui deepfake, sulle immagini a bassa risoluzione e sui modelli di generazione più avanzati. Ora la dimensione minima dell’input è di 256 × 256 pixel, ma per le immagini inferiori a 512 pixel viene mostrata un’avvertenza che segnala un livello di affidabilità ridotto.
Pangram afferma di addestrare il nuovo modello a rilevare trasformazioni come compressione, riduzione delle dimensioni, sfocatura e rumore, siano esse introdotte dalle piattaforme social o da soggetti che tentano di eludere il rilevamento. Anche l’accesso è stato ampliato rispetto all’anteprima, quando l’accesso all’API per le immagini era disponibile solo su invito e l’inserimento di video nella dashboard e l’integrazione con Chrome erano indicati come sviluppi futuri. Image 1.0 è integrato nell’estensione per Chrome per segnalare i contenuti generati dall’IA sui social media e sui siti di shopping e affitto, mentre l’API aggiornata supporta il rilevamento sia delle immagini sia dei video.
La rilevanza pratica del lancio sta nell’unione dei nuovi modelli con queste modalità di accesso: il rilevamento può essere eseguito in un feed del browser, su un video caricato o tramite un’integrazione API. L’avvertenza che segnala un’affidabilità ridotta per le immagini più piccole resta la precisazione principale: il supporto a un maggior numero di input e una distribuzione più ampia non garantiscono un livello di affidabilità uniforme per tutte le immagini.
