Biznes

Dane treningowe sztucznej inteligencji: 10 miliardów biznesu, który napędza sztuczną inteligencję

Skalowalna sztuczna inteligencja jest warta 29 miliardów dolarów i prawdopodobnie nigdy o niej nie słyszałeś. Jest to niewidzialna branża danych szkoleniowych, która umożliwia ChatGPT i stabilną dyfuzję - rynek o wartości 9,58 mld USD z rocznym wzrostem o 27,7%. Koszty wzrosły o 4300% od 2020 r. (Gemini Ultra: 192 mln USD). Ale do 2028 r. zabraknie dostępnego ludzkiego tekstu publicznego. W międzyczasie procesy o prawa autorskie i miliony paszportów znalezionych w zbiorach danych. Dla firm: możesz zacząć za darmo z Hugging Face i Google Colab.

Niewidzialny przemysł, który sprawia, że ChatGPT, Stable Diffusion i każdy inny nowoczesny system AI jest możliwy.

Najlepiej strzeżony sekret sztucznej inteligencji

Kiedy używasz ChatGPT do napisania wiadomości e-mail lub wygenerowania obrazu za pomocą Midjourney, rzadko myślisz o tym, co kryje się za "magią" sztucznej inteligencji. Jednak za każdą inteligentną odpowiedzią i każdym wygenerowanym obrazem kryje się wielomiliardowa branża, o której niewiele osób mówi: rynek danych szkoleniowych AI.

Sektor ten, który według MarketsandMarkets osiągnie wartość 9,58 miliarda dolarów do 2029 roku przy tempie wzrostu wynoszącym 27,7% rocznie, jest prawdziwym motorem napędowym nowoczesnej sztucznej inteligencji. Ale jak dokładnie działa ten ukryty biznes?

Niewidzialny ekosystem, który porusza miliardy

Komercyjni giganci

Kilka firm dominuje w świecie danych szkoleniowych AI, o których większość ludzi nigdy nie słyszała:

Scale AI, największa firma w branży z 28% udziałem w rynku, została niedawno wyceniona na 29 miliardów dolarów po inwestycji firmy Meta. Klienci korporacyjni płacą od 100 000 do kilku milionów dolarów rocznie za wysokiej jakości dane.

Appen, z siedzibą w Australii, obsługuje globalną sieć ponad 1 miliona specjalistów w 170 krajach, którzy ręcznie oznaczają i selekcjonują dane dla sztucznej inteligencji. Firmy takie jak Airbnb, John Deere i Procter & Gamble korzystają z ich usług, aby "uczyć" swoje modele AI.

Świat Open Source

Równolegle istnieje ekosystem open source prowadzony przez organizacje takie jak LAION (Large-scale Artificial Intelligence Open Network), niemiecka organizacja non-profit, która stworzyła LAION-5B, zbiór danych zawierający 5,85 miliarda par obraz-tekst, który umożliwił Stable Diffusion.

Common Crawl co miesiąc publikuje terabajty nieprzetworzonych danych internetowych wykorzystywanych do trenowania GPT-3, LLaMA i wielu innych modeli językowych.

Ukryte koszty sztucznej inteligencji

Opinia publiczna nie wie, jak drogie stało się szkolenie nowoczesnego modelu sztucznej inteligencji. Według Epoch AI, koszty wzrosły 2-3 razy rocznie w ciągu ostatnich ośmiu lat.

Przykłady kosztów rzeczywistych:

Najbardziej zaskakująca liczba? Według AltIndex.com, koszty szkolenia AI wzrosły o 4300% od 2020 roku.

Wyzwania etyczne i prawne w tym sektorze

Kwestia praw autorskich

Jedna z najbardziej kontrowersyjnych kwestii dotyczy wykorzystania materiałów chronionych prawem autorskim. W lutym 2025 r. sąd w Delaware orzekł w sprawie Thomson Reuters przeciwko ROSS Intelligence, że szkolenie AI może stanowić bezpośrednie naruszenie praw autorskich, odrzucając obronę "dozwolonego użytku".

Amerykański Urząd ds. Praw Autorskich opublikował 108-stronicowy raport, w którym stwierdził, że niektórych zastosowań nie można bronić jako dozwolonego użytku, co otwiera drogę do potencjalnie ogromnych kosztów licencyjnych dla firm zajmujących się sztuczną inteligencją.

Prywatność i dane osobowe

Dochodzenie przeprowadzone przez MIT Technology Review ujawniło, że DataComp CommonPool, jeden z najczęściej używanych zbiorów danych, zawiera miliony zdjęć paszportów, kart kredytowych i aktów urodzenia. Przy ponad 2 milionach pobrań w ciągu ostatnich dwóch lat, rodzi to ogromne problemy związane z prywatnością.

Przyszłość: niedobór i innowacje

Problem danych szczytowych

Eksperci przewidują, że do 2028 r. większość publicznego tekstu generowanego przez człowieka, dostępnego online , zostanie wykorzystana. Ten scenariusz "szczytu danych" popycha firmy w kierunku innowacyjnych rozwiązań:

  • Dane syntetyczne: Sztuczne generowanie danych treningowych
  • Umowy licencyjne: partnerstwa strategiczne, takie jak to między OpenAI a Financial Times
  • Dane multimodalne: połączenie tekstu, obrazów, audio i wideo

Nowe przepisy już wkrótce

Kalifornijska ustawa o przejrzystości sztucznej inteligencji będzie wymagać od firm ujawniania zbiorów danych wykorzystywanych do szkoleń, podczas gdy UE wdraża podobne wymogi w ustawie o sztucznej inteligencji.

Możliwości dla włoskich firm

Dla firm, które chcą rozwijać rozwiązania AI, zrozumienie tego ekosystemu ma kluczowe znaczenie:

Opcje przyjazne dla budżetu:

Rozwiązania dla przedsiębiorstw:

  • Skala AI i Appen dla projektów o znaczeniu krytycznym
  • Usługi specjalistyczne: Takie jak Nexdata dla NLP lub FileMarket AI dla danych audio.

Wnioski

Rynek danych szkoleniowych AI jest wart 9,58 miliarda dolarów i rośnie w tempie 27,7 procent rocznie. Ta niewidzialna branża jest nie tylko motorem napędowym nowoczesnej sztucznej inteligencji, ale także stanowi jedno z największych wyzwań etycznych i prawnych naszych czasów.

W następnym artykule zbadamy, w jaki sposób firmy mogą konkretnie wejść do tego świata, z praktycznym przewodnikiem, aby rozpocząć opracowywanie rozwiązań AI przy użyciu dostępnych obecnie zbiorów danych i narzędzi.

Dla tych, którzy chcą dowiedzieć się więcej już teraz, przygotowaliśmy szczegółowy przewodnik z planem wdrożenia, konkretnymi kosztami i kompletnym zestawem narzędzi - do pobrania bezpłatnie w ramach subskrypcji newsletter.

Przydatne linki, aby zacząć od razu:

Źródła techniczne:

Nie czekaj na "rewolucję AI". Stwórz ją. Za miesiąc możesz mieć swój pierwszy działający model, podczas gdy inni wciąż planują.

Zasoby dla rozwoju biznesu

9 listopada 2025 r.

Regulowanie tego, co nie zostało stworzone: czy Europa ryzykuje technologiczną nieistotność?

Europa przyciąga zaledwie jedną dziesiątą globalnych inwestycji w sztuczną inteligencję, ale twierdzi, że dyktuje globalne zasady. Jest to "efekt Brukseli" - narzucanie zasad na skalę planetarną poprzez siłę rynkową bez napędzania innowacji. Ustawa o sztucznej inteligencji wchodzi w życie zgodnie z rozłożonym w czasie harmonogramem do 2027 r., ale międzynarodowe firmy technologiczne reagują kreatywnymi strategiami unikania: powołując się na tajemnice handlowe, aby uniknąć ujawnienia danych szkoleniowych, tworząc zgodne technicznie, ale niezrozumiałe podsumowania, wykorzystując samoocenę do obniżenia klasyfikacji systemów z "wysokiego ryzyka" do "minimalnego ryzyka", forum shopping wybierając państwa członkowskie o mniej rygorystycznych kontrolach. Paradoks eksterytorialnych praw autorskich: UE wymaga, by OpenAI przestrzegało europejskich przepisów nawet w przypadku szkoleń poza Europą - zasada nigdy wcześniej niespotykana w prawie międzynarodowym. Pojawia się "podwójny model": ograniczone wersje europejskie vs. zaawansowane wersje globalne tych samych produktów AI. Realne ryzyko: Europa staje się "cyfrową fortecą" odizolowaną od globalnych innowacji, a obywatele europejscy mają dostęp do gorszych technologii. Trybunał Sprawiedliwości w sprawie scoringu kredytowego odrzucił już obronę "tajemnic handlowych", ale niepewność interpretacyjna pozostaje ogromna - co dokładnie oznacza "wystarczająco szczegółowe podsumowanie"? Nikt tego nie wie. Ostatnie nierozstrzygnięte pytanie: czy UE tworzy etyczną trzecią drogę między amerykańskim kapitalizmem a chińską kontrolą państwową, czy po prostu eksportuje biurokrację do obszaru, w którym nie konkuruje? Na razie: światowy lider w zakresie regulacji AI, marginalny w jej rozwoju. Rozległy program.
9 listopada 2025 r.

Outliers: Gdzie nauka o danych spotyka się z historiami sukcesu

Nauka o danych postawiła ten paradygmat na głowie: wartości odstające nie są już "błędami, które należy wyeliminować", ale cennymi informacjami, które należy zrozumieć. Pojedyncza wartość odstająca może całkowicie zniekształcić model regresji liniowej - zmienić nachylenie z 2 na 10 - ale wyeliminowanie jej może oznaczać utratę najważniejszego sygnału w zbiorze danych. Uczenie maszynowe wprowadza zaawansowane narzędzia: Isolation Forest izoluje wartości odstające poprzez budowanie losowych drzew decyzyjnych, Local Outlier Factor analizuje lokalną gęstość, Autoencoders rekonstruują normalne dane i zgłaszają to, czego nie mogą odtworzyć. Istnieją globalne wartości odstające (temperatura -10°C w tropikach), kontekstowe wartości odstające (wydanie 1000 euro w biednej dzielnicy), zbiorowe wartości odstające (zsynchronizowane skoki ruchu w sieci wskazujące na atak). Równolegle z Gladwellem: "reguła 10 000 godzin" jest kwestionowana - dixit Paula McCartneya "wiele zespołów spędziło 10 000 godzin w Hamburgu bez sukcesu, teoria nie jest nieomylna". Azjatycki sukces matematyczny nie jest genetyczny, ale kulturowy: chiński system liczbowy jest bardziej intuicyjny, uprawa ryżu wymaga ciągłego doskonalenia w porównaniu z ekspansją terytorialną zachodniego rolnictwa. Rzeczywiste zastosowania: brytyjskie banki odzyskują 18% potencjalnych strat dzięki wykrywaniu anomalii w czasie rzeczywistym, produkcja wykrywa mikroskopijne wady, których ludzka inspekcja by nie zauważyła, opieka zdrowotna weryfikuje dane z badań klinicznych z czułością wykrywania anomalii 85%+. Końcowa lekcja: w miarę jak nauka o danych przechodzi od eliminowania wartości odstających do ich zrozumienia, musimy postrzegać niekonwencjonalne kariery nie jako anomalie, które należy skorygować, ale jako cenne trajektorie, które należy zbadać.