Nel 2020, Uber cedette la sua divisione di guida autonoma ad Aurora, uscendo dalla corsa tecnologica che aveva contribuito ad accendere. Una ritirata che il co-fondatore Travis Kalanick definì pubblicamente un errore.
Eppure, a distanza di anni, l’azienda si sta riposizionando al centro di quello stesso settore, non come costruttore di veicoli ma come infrastruttura invisibile grazie a cui quei veicoli impareranno a muoversi nel mondo.
Il programma si chiama AV Labs ed è stato annunciato a fine gennaio. Il direttore tecnico Praveen Neppalli Naga ne ha illustrato l’ambizione di lungo periodo in un’intervista a un recente evento a San Francisco: equipaggiare le auto degli autisti Uber con sensori per raccogliere dati dal mondo reale, da vendere alle aziende che sviluppano veicoli a guida autonoma, e potenzialmente a chiunque addestri modelli di IA su scenari fisici. “È la direzione in cui vogliamo andare, alla fine,” ha detto Naga.
Per ora il programma si appoggia a una flotta separata di veicoli dotati di sensori, gestita direttamente dall’azienda. Ma la visione è un’altra: trasformare i milioni di autisti Uber nel mondo in una rete mobile di raccolta dati, distribuita capillarmente in ogni città, a ogni ora del giorno.
Uber: il collo di bottiglia sono i dati
Il ragionamento che sorregge AV Labs è semplice e, nei fatti, difficilmente contestabile. Lo sviluppo della guida autonoma ha superato molti dei limiti tecnologici che sembravano insormontabili fino a pochi anni fa.
Quello che frena le aziende del settore oggi non è la potenza degli algoritmi ma l’accesso a dati sufficientemente vari, granulari e aggiornati per addestrare quei sistemi in condizioni reali.
“Il collo di bottiglia è il dato,” ha detto Naga. “Aziende come Waymo devono girare e raccogliere scenari diversi. Potresti voler dire, a San Francisco, ‘a questo incrocio vicino a una scuola, voglio dei dati in un certo momento della giornata per addestrare i miei modelli.’ Il problema per tutte queste aziende è l’accesso a quel dato, perché non hanno il capitale per schierare le auto e andare a raccogliere tutte queste informazioni”.
Uber ha quel capitale ma in una forma diversa: non denaro ma milioni di vetture che ogni giorno percorrono le strade di centinaia di città. Se anche solo una frazione di quegli autisti aderisse al programma, la scala dei dati che Uber potrebbe offrire supererebbe di gran lunga quanto qualsiasi singola azienda del settore potrebbe raccogliere in autonomia.
Venticinque partner, un cloud e una promessa di apertura
Uber ha già stretto accordi con 25 aziende di guida autonoma e sta costruendo quello che internamente chiama un “AV cloud”: una libreria di dati etichettati che i partner possono interrogare per addestrare i propri modelli.
Il sistema consente inoltre di eseguire i modelli in ‘modalità ombra’ su veri viaggi Uber: il software elabora in tempo reale le stesse situazioni che affronta l’autista, registra le decisioni che avrebbe preso, e le confronta con il comportamento umano effettivo — senza mai prendere il controllo del veicolo.
L’azienda ha già effettuato investimenti diretti in diversi di questi partner e prevede di aumentarli. Naga ha però tenuto a precisare il posizionamento strategico: “Il nostro obiettivo non è fare soldi con questi dati. Vogliamo democratizzarli”.
È un’affermazione che merita una lettura attenta. Uber si trova in una posizione in cui controlla l’accesso a dati che le aziende del settore non possono replicare facilmente e da cui quelle stesse aziende dipendono per raggiungere i clienti attraverso la piattaforma di ride-sharing. Dichiarare di non voler monetizzare quell’asset, mentre lo si costruisce sistematicamente, è un’affermazione che attendiamo di vedere verificata dai fatti.
E gli autisti?
C’è un elemento assente dall’intera architettura del piano così come Uber l’ha presentata: il punto di vista di chi quella rete la compone. Gli autisti.
Naga ha accennato alla necessità di chiarire le normative stato per stato su cosa significhi installare sensori su un’auto privata e condividere i dati raccolti. Ma non ha detto nulla su come gli autisti verrebbero coinvolti, compensati o informati.
Trasformare un lavoratore della gig economy nel nodo di una rete di sorveglianza mobile, sia pure a fini commerciali leciti, è una scelta che solleva domande precise su consenso, equità nella distribuzione del valore e trasparenza.
Domande che, per ora, AV Labs non si è posto pubblicamente. O almeno, non abbastanza da includerle nella narrazione ufficiale.
Fonte: TechCrunch
