Quando, quest’anno, i team commerciali delle principali startup della Silicon Valley specializzate nell’etichettatura dei dati hanno partecipato all’International Conference on Machine Learning di Seul, in Corea del Sud, erano pronti a conquistare i maggiori investitori del settore. Queste aziende, che nel complesso valgono decine di miliardi di dollari e generano miliardi di ricavi annuali fornendo dati di addestramento a clienti come OpenAI e Anthropic, sono abituate a lavorare con laboratori di AI notoriamente esigenti, imprevedibili e difficili da soddisfare.
A Seul hanno però trovato un altro cliente particolarmente interessato: l’industria cinese dell’intelligenza artificiale. Alcune aziende cinesi si sono presentate con vere e proprie liste della spesa. Tencent — che in passato è stata indicata dal governo statunitense come società collegata all’esercito cinese, definizione contestata dall’azienda — ha distribuito ai potenziali fornitori una richiesta dettagliata di dati di addestramento nei settori della finanza, della cybersicurezza e di uno degli obiettivi più ambiziosi della ricerca sull’AI: sistemi capaci di migliorarsi autonomamente.
Se da anni gli Stati Uniti vietano alla Cina l’acquisto dei chip necessari ad alimentare i modelli di AI più avanzati, non hanno adottato le stesse precauzioni per i dati utilizzati per addestrarli. Si tratta di competenze umane confezionate in dataset specializzati, costruiti attraverso reti di esperti, criteri di valutazione e controlli di qualità, che insegnano ai modelli a svolgere attività professionali complesse, come la modellazione finanziaria o la programmazione. Un mercato che vale centinaia di milioni di dollari all’anno e che sta contribuendo a ridurre il divario tra i modelli cinesi e quelli statunitensi.
