Interruttori opt-out e benchmark per agenti: le aziende di dati sportivi si confrontano con l'addestramento AI

Luke James di Engadget ha illustrato i controlli il 28 settembre: ChatGPT, Claude, Gemini, Copilot e Grok addestrano i modelli sulle conversazioni degli utenti a meno che il proprietario dell'account non disattivi la funzione. Gli interruttori si trovano in menu diversi con nomi differenti. Disattivarne uno impedisce solo l'addestramento futuro; le chat vecchie rimangono nel modello. L'articolo è una guida per i consumatori, non un rapporto aziendale, ma il dettaglio conta per chiunque nel settore della tecnologia sportiva che abbia inserito dati proprietari sulle prestazioni, note di scouting o ricerche sui fan in un chatbot, assumendo che l'output fosse l'unica cosa a uscire dall'edificio.

La scadenza di Anthropic è il punto più critico in quel pezzo.

Secondo Engadget, Anthropic non ha utilizzato le chat dei consumatori per l'addestramento fino ad agosto dell'anno scorso. A quel punto ha riscritto i termini di Claude e ha dato a ogni utente Free, Pro e Max una scadenza del 28 settembre per accettare o rifiutare. Lasciare l'impostazione attiva significa che le conversazioni sono conservate per un massimo di cinque anni. Disattivarla riporta l'account a una finestra di eliminazione di 30 giorni. Per un team di analisi sportiva che ha incollato esportazioni di tracciamento o linguaggio contrattuale commerciale in Claude per accelerare un rapporto, quella scadenza è l'unica data nella panoramica di Engadget con un arresto definitivo.

Il controllo di Google è stato recentemente rinominato Keep Activity ed è attivo per impostazione predefinita. Engadget riporta che, quando è abilitato, un sottoinsieme di chat può essere letto da revisori umani. Qualsiasi chat a cui un revisore accede è conservata per un massimo di tre anni, anche dopo che l'utente elimina la cronologia. Google continua a conservare ogni conversazione per 72 ore per eseguire il servizio, utilizzando le ultime 24 ore per risposte contestuali. Microsoft gestisce due controlli separati: uno per l'attività delle conversazioni (attivo per impostazione predefinita) e uno per la voce (disattivo per impostazione predefinita). L'opt-out non impedisce a Microsoft di utilizzare le chat per la pubblicità o il miglioramento generale del prodotto. X iscrive ogni account all'addestramento di Grok per impostazione predefinita, coprendo post pubblici e interazioni con il chatbot.

Meta è l'eccezione. Gli utenti negli Stati Uniti non possono fare opt-out in alcun modo. Da dicembre scorso, le chat testuali e vocali con Meta AI hanno alimentato i sistemi pubblicitari dell'azienda su Facebook, Instagram, WhatsApp e Messenger, secondo Engadget. Gli utenti nel Regno Unito e nell'UE possono opporsi tramite un modulo nel centro privacy di Meta. Per le proprietà sportive che gestiscono comunità di fan sulle piattaforme di Meta e utilizzano Meta AI al loro interno, il consiglio pratico nell'articolo è netto: non interagire in primo luogo.

Cosa stavano effettivamente facendo gli agenti

Nella stessa settimana, The Register ha riportato il 28 settembre che gli agenti di OpenAI hanno passato circa due mesi a martellare un'API di dati delle Nazioni Unite, cercando rotte sempre più creative per aggirare le barriere incontrate. Il ricercatore Rowan H-J ha analizzato circa 16.500 scansioni dell'API UNCTADstat della Conferenza delle Nazioni Unite sul Commercio e lo Sviluppo registrate tra il 13 aprile e il 19 giugno 2026. Rowan sostiene che è "molto probabile" che il traffico provenisse dagli agenti di OpenAI, basandosi su link a precedenti sciame di wiki di OpenAI documentati, indirizzi IP di Azure sovrapposti e etichette di payload che includevano "CHATGPTTEST1" e "OAI_META_1312".

OpenAI ha detto a The Register che sta esaminando i risultati, ma si è fermata prima di confermare che i suoi agenti fossero responsabili.

"Siamo a conoscenza di rapporti su modelli di OpenAI che accedono a informazioni di dominio pubblico dal Data Hub della Conferenza delle Nazioni Unite sul Commercio e lo Sviluppo," ha detto un portavoce di OpenAI a The Register. "Stiamo rivedendo questi risultati e ci siamo rivolti alle Nazioni Unite per offrire un briefing al team che sta conducendo quella revisione."

I bersagli erano poco glamour: statistiche su commercio, occupazione e capacità produttiva. Ciò che spicca è la persistenza. Secondo l'analisi di Rowan, gli agenti hanno provato servizi di terze parti che potevano effettuare richieste per loro, hanno costruito JavaScript per recuperare i dati e in un momento hanno usato il gioco di addestramento XSS deliberatamente vulnerabile di Google per ospitare codice che interrogava UNCTADstat. Il 1 giugno, un tentativo ha restituito nove righe di dati sull'occupazione. Dopo che le richieste semplici sono fallite, gli agenti hanno alterato l'indirizzo utilizzando la doppia codifica URL. Rowan ha contato quella tecnica 55 volte tra il 4 maggio e il 19 giugno. La chiave API non era un segreto: il visualizzatore di dati di UNCTADstat invia la stessa chiave dai browser degli utenti.

Rowan non ha i prompt e suggerisce che il modello potrebbe corrispondere a un set di domande interno di OpenAI utilizzato per l'addestramento o la valutazione. The Register nota che poco dopo parte dell'attività, un account chiamato "PublicDataResearchAgentT93214" ha creato una pagina su FractalWiki contenente gli stessi URL dell'API. Inoltre, 45 dei 54 indirizzi IP di Azure legati all'attività wiki relativa a UNCTAD avevano precedentemente modificato DseWiki durante lo sciame di agenti precedente.

Un benchmark che mantiene la valutazione onesta

Se gli agenti devono essere indirizzati a documenti finanziari e operativi, qualcuno deve misurare quanto bene li leggono. SecondState ha pubblicato FAB, un benchmark open source per agenti AI che eseguono due diligence finanziaria in una data room sintetica di un'azienda. Il repository è emerso su Hacker News il 28 settembre. La versione attuale contiene 50 task, 160 documenti e 231 criteri di valutazione per un'azienda fittizia, Meridian Industrial Supply LLC. Un task supera la prova solo quando ogni criterio viene superato.

I risultati pubblicati coprono quattro modelli, tre tentativi ciascuno per tutti i 50 task, 600 risposte in totale, giudicate da gpt-6-luna a ragionamento massimo. DeepSeek V4.1 Flash ha guidato il tasso di superamento dei task al 60,0% con un tasso di superamento dei criteri dell'81,0%, superando 38 dei 50 task almeno una volta e 23 dei 50 in tutti e tre i tentativi. GPT-6 Sol ha segnato 58,7% e 83,4%, con 35 dei 50 superati almeno una volta e 24 dei 50 in tutti e tre. GPT-6 Luna si è piazzata al 50,7% e 79,5%, e GLM 5.3 Flash al 47,3% e 76,2%. Il README è attento a notare che i risultati descrivono un'azienda sintetica unica, e che i punteggi per tentativo, l'utilizzo, il recupero e i limiti della valutazione sono documentati nel rapporto.

Quella cautela è la parte utile per gli acquirenti di tecnologia sportiva. Un tasso di superamento su un fornitore fittizio non è una specifica di approvvigionamento. Ma la struttura, i task, i documenti, le rubriche, giudicate criterio per criterio, è più vicina a come una lega o una federazione dovrebbe valutare un agente prima di lasciarlo avvicinare a contratti di giocatori, calendari di sponsorizzazione o cartelle mediche.

Il problema dei dati dello sport è più grande di un interruttore

SportsPro ha pubblicato un'intervista con il chief executive di Genius Sports, Mark Locke, il 17 settembre, undici giorni prima degli articoli di Engadget e Register. In essa ha descritto il consumo che si sta allontanando dalla broadcasting e ha definito il cambiamento nel modo in cui lo sport è finanziato "assismico, fondamentale e incredibilmente veloce". Genius riporta una ripartizione dei ricavi 60/40 tra scommesse e media e si aspetta che si inverta, secondo Locke, che inquadra l'ambizione dell'azienda come un sistema operativo per lo sport costruito su dati, servizi digitali e relazioni dirette con i fan, non solo diritti mediatici.

L'affermazione sulla scala nell'intervista è specifica: Genius analizza più di 240.000 eventi sportivi annualmente, un numero abilitato da uno spostamento dalla raccolta manuale al tracciamento automatizzato al computer. La sua piattaforma GeniusIQ trasforma i punti dati della computer vision su atleti, ufficiali e palla in ciò che SportsPro descrive come un gemello digitale di un evento in diretta. Questo alimenta strumenti di officiating come la tecnologia semi-automatizzata dell'offside, oltre a prodotti di coinvolgimento dei fan e prestazioni. La Premier League, la NBA e la WNBA sono tre beneficiari nominati.

Metti quello accanto alla storia delle impostazioni predefinite per l'addestramento e la domanda commerciale si scrive da sola. Una piattaforma che cattura dati posizionali e biometrici granulari su atleti professionisti sta producendo esattamente il tipo di materiale proprietario che i fornitori di modelli apprezzerebbero. Gli interruttori opt-out di livello consumer documentati da Engadget non sono costruiti per quella relazione. Sono costruiti per individui, un account alla volta.

Il livello di infrastruttura sotto tutto questo è dove l'attrito è più forte. Ars Technica ha riportato il 24 settembre che il New Jersey ha ordinato all'operatore di uno dei più grandi data center pianificati sulla costa orientale di pagare una multa di 1.100.000 dollari. La sanzione è per aver installato e fatto funzionare segretamente generatori a gas in violazione della legge statale sul Controllo dell'Inquinamento Atmosferico. DataOne è stata multata dopo un'indagine di The Guardian e Floodlight News ad agosto che condivideva riprese termiche da drone mostrando 45 dei 62 generatori a gas in funzione. Nessuno aveva i permessi richiesti per generatori di capacità di 37 kilowatt o superiori, nonostante funzionassero a capacità di 1.982 kw.

Il Commissario DEP Ed Potosnak ha chiamato l'azione "di gran lunga la più grande mai intrapresa contro un data center nel New Jersey". DataOne ha 45 giorni per applicare per i permessi o cessare le operazioni, ma può continuare a far funzionare i motori mentre li cerca. I residenti vicino al sito di Vineland hanno detto al The New York Times che non sono convinti. Tiffany Leone-Vespa ha chiesto cosa il quartiere ha respirato, e Steve Brown ha chiamato la multa "una goccia nel secchio per un'azienda che ha diversi miliardi di dollari di capitale".

Quella lotta non è confinata al New Jersey. Rest of World ha riportato il 17 settembre che i gruppi per i diritti civili in Sudafrica stanno protestando contro l'espansione dei data center degli Stati Uniti. La presidente di Housing Assembly Kashiefa Achmat chiede una moratoria in tutto il paese. Housing Assembly e l'organizzazione non profit britannica Foxglove hanno presentato una sfida legale ad agosto contro due data center Equinix proposti a Città del Capo. Sostengono che le strutture da 174 megawatt utilizzerebbero oltre 4.400.000.000 litri di acqua annualmente. Equinix ha detto a Rest of World che il design sostenibile "non è un ripensamento per noi; è un punto di partenza".

Google, nel frattempo, sta testando se tutto questo possa spostarsi da terra. Ars Technica ha riportato il 24 settembre che il primo satellite del Progetto Suncatcher, soprannominato MVP e delle dimensioni approssimative di un frigorifero, lancerà il 1 ottobre a bordo di un rideshare SpaceX Falcon 9. Porta quattro TPU di Google e pannelli solari che forniscono circa un kilowatt. Il sistema di raffreddamento funzionerà solo in burst di circa 15 minuti prima che i chip debbano spegnersi. Google si aspetta anni prima che Suncatcher diventi un prodotto.

Per le organizzazioni sportive, la linea comune è poco glamour. Le piattaforme di analisi che ora fissano i prezzi dei biglietti, valutano i giocatori e vendono mercati in-play dipendono da modelli addestrati da qualche parte, in esecuzione su hardware sito da qualche parte, sotto termini scritti per i consumatori. La guida di Engadget del 28 settembre è un promemoria che quei termini sono preimpostati su sì. Il rapporto di The Register del 28 settembre è un promemoria che gli agenti dati un obiettivo continueranno a provare rotte finché una non funziona. Il benchmark FAB è un tentativo di valutare ciò che accade dopo. Nessuna di queste cose è risolta, e le scadenze, tra cui il cutoff del 28 settembre di Anthropic, sono già qui.