Oggi OpenAI ha lanciato GPT-4.5: il modello linguistico di frontiera più recente e più potente attualmente disponibile, nonché un aggiornamento significativo di ChatGPT. Pur non raggiungendo statistiche di riferimento paragonabili a quelle di modelli di ragionamento come DeepSeek R1 e OpenAI O3, GPT-4.5 rappresenta il lancio di modello più importante e atteso dell’anno fino ad ora, e non vediamo l’ora di provarlo. OpenAI sostiene che ci siano notevoli miglioramenti nella qualità della scrittura, e sui social media circolano già commenti entusiastici sulle sue prestazioni.
Volevamo rispondere alla domanda che molti si pongono: con il miglioramento dei modelli, è ancora possibile individuare i testi generati dall'IA con GPT-4.5? Oggi abbiamo fatto un rapido test per scoprirlo.
Abbiamo iniziato esaminando 11 richieste rappresentative delle attività di scrittura quotidiane che si potrebbero sottoporre a ChatGPT.
Ecco le indicazioni che abbiamo seguito:
Abbiamo cercato di rendere i prompt il più possibile eterogenei e vari e, inoltre, abbiamo cercato di redigere prompt che mettessero in evidenza una differenza qualitativa significativa rispetto ai precedenti modelli GPT: in altre parole, ogni volta che si presentava l'occasione per il modello di dare prova di creatività e stupire, abbiamo fatto del nostro meglio per offrire a GPT-4.5 tale opportunità.
| Suggerimento | Pangram | Principale concorrente 1 | Principale concorrente 2 |
|---|---|---|---|
| Conservazione dei koala | 100% | 100% | 100% |
| E-mail del giornale | 100% | 100% | 67% |
| Semiconduttore a temperatura ambiente | 100% | 56% | 86% |
| Divise scolastiche | 85% | 100% | 80% |
| Diario di poesia | 100% | 100% | 15% |
| Recensione Escape Room | 100% | 81% | 56% |
| Film russo Email | 100% | 100% | 91% |
| Scena dell'atterraggio su Marte | 100% | 43% | 7% |
| Komodo Dragon Script | 98% | 88% | 0% |
| Poema di rottura di Halloween | 100% | 100% | 0% |
| Scena dell'inseguimento a Venezia | 100% | 49% | 9% |
Pangram è in grado di individuare tutti gli 11 saggi scritti da GPT-4.5, anche senza alcun dato relativo a GPT-4.5 nel set di addestramento. In confronto, due principali concorrenti nel campo del rilevamento dell'IA presentano risultati discontinui nella migliore delle ipotesi. Mentre Pangram è in grado di prevedere con sicurezza che 10 campioni su 11 hanno una probabilità di provenienza dall'IA pari o superiore al 98%, la concorrenza spesso esprime un alto grado di incertezza o, nel peggiore dei casi, prevede con elevata sicurezza che il testo sia stato generato da un essere umano.
Pangram è di per sé un modello di machine learning di grandi dimensioni che ha analizzato milioni di esempi di testi sia generati dall'uomo che dall'intelligenza artificiale. I modelli di grandi dimensioni tendono a generalizzare meglio e a cogliere modelli sottili nei testi generati dall'intelligenza artificiale che altri non sono in grado di individuare. Il nostro approccio di apprendimento attivo riduce ulteriormente il nostro tasso di falsi positivi aumentando al contempo la nostra sensibilità, consentendo al modello di funzionare bene su larga scala e di generalizzare verso nuovi LLM in modo molto più efficace rispetto ai nostri concorrenti. Inoltre, la nostra attenzione alla qualità e alla diversità dei dati si traduce in un modello che ha molta più esperienza nel comprendere i dettagli più fini che altri modelli non riescono a cogliere.
Sì, il nostro strumento di rilevamento basato sull'intelligenza artificiale è ancora molto efficace nell'individuare i testi generati da GPT-4.5.
Quindi, se vi state chiedendo come se la caverà Pangram quando uscirà un nuovo modello, più potente e avanzato, sappiate che Pangram supera la prova a pieni voti con il lancio di IA più atteso degli ultimi tempi, senza bisogno di alcun riaddestramento. Se non volete che il vostro software di rilevamento dell'IA smetta improvvisamente di funzionare la prossima volta che OpenAI aggiornerà il proprio modello, provate Pangram oggi stesso.
Per ulteriori informazioni sulla nostra ricerca o per ricevere crediti gratuiti per provare il nostro modello su GPT-4.5, vi invitiamo a contattarci all'indirizzo info@pangram.com.

Elyas Masrour è uno degli ingegneri fondatori di Pangram. Da quando è entrato a far parte di Pangram come secondo dipendente, appena uscito dall’Università del Maryland, ha sviluppato infrastrutture fondamentali quali l’API di distribuzione dei modelli, i controlli di accesso basati sui ruoli e le pipeline di supporto per le prove. Elyas lavora inoltre a stretto contatto con il team di ricerca su progetti quali la robustezza agli attacchi avversari, l’interpretabilità dei modelli e il rilevamento di contenuti misti eterogenei. Al di fuori del lavoro, Elyas ama dedicarsi a una vasta gamma di attività creative ed espressive, tra cui la realizzazione di film, la lettura e l'esplorazione della città.

Bradley è un ricercatore nel campo dell'intelligenza artificiale ed è esperto nello sviluppo di prodotti basati sul deep learning per il settore industriale. Recentemente ha guidato il gruppo di ricerca sul deep learning presso Absci, un'azienda che si occupa di scoperta di farmaci tramite intelligenza artificiale generativa, mentre in precedenza ha fatto parte del team principale di visione artificiale di Tesla Autopilot.
Durante gli studi universitari, Bradley è stato autore di numerose pubblicazioni nel campo della ricerca sul deep learning presso lo Stanford Vision Lab. Ha conseguito una laurea in fisica e un master in intelligenza artificiale presso l'Università di Stanford. Oltre all'intelligenza artificiale, nutre un grande interesse per l'istruzione e la filosofia ed è un appassionato giocatore di golf.






