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:

• Google Gemini 1.0 Ultra: około 192 milionów dolarów
• GPT-4: szacowany na ponad 100 milionów dolarów
• Prognozy na przyszłość: ponad 1 mld USD do 2027 r.

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:

• Hugging Face: ponad 50 000 darmowych zestawów danych
• Zbiory danych Open Source: Common Crawl, LAION, MS COCO dla projektów eksperymentalnych

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:

‍

• Środowisko programistyczne: Google Colab (darmowe z GPU)
• Zbiory danych open source: zbiory danych przytulania twarzy
• Narzędzie do adnotacji: Label Studio (bezpłatne)
• Szybkie wdrożenie: Gradio + HF Spaces
• Kursy praktyczne: Fast.ai (bezpłatne, praktyczne)

Źródła techniczne:

• Dokumentacja dotycząca przytulania twarzy
• Samouczki PyTorch
• Przewodniki po TensorFlow
• Dokumenty z kodem (modele SOTA + zestawy danych)
• ‍

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