A mesterséges intelligencia (MI) kifejezést már régóta használjuk. Először tudományos-fantasztikus könyvekben és filmekben bukkant fel sokféle kontextusban az emberiséget leigázó Skynettől a Kétszáz éves ember érző robotjáig. Az elmúlt években azonban egyre több valós alkalmazásban használnak olyan tanítható, vagy akár öntanuló algoritmusokat, amelyeket gyűjtőnéven szintén az MI alá sorolnak.

A legutóbbi „nagy durranás” ezen a téren az OpenAI által fejlesztett ChatGPT, amiről lassan már az is hallott, aki szinte semmilyen szinten nem érdeklődik az informatika iránt. Ez a hatalmas siker annak köszönhető, hogy az eddig inkább a háttérben dolgozó MI itt közvetlenül is színre lépett, és bárki által használható felületet kapott. Cikkünkben megkíséreljük röviden és közérthetően összefoglalni a témában felgyűlt legfontosabb kérdéseket. Pontosan mi a mesterséges intelligencia? A ChatGPT egyenlő az MI-vel? És ha ennyit fejlődik a technológia, tényleg elveszi a munkánkat, vagy inkább segít benne? A kérdések megválaszolására szakértő segítségét is kértük, Schweitzer Antal, a 4iG Nyrt. vezető innovációs szakértője saját tapasztalataival árnyalta és aktualizálta az összképet.

Mi az MI?

A fejlesztések legkorábbi szakaszában megszületett definíció szerint a kutatók olyan gépi intelligencia megalkotását tűzték ki célul, amely képes teljes mértékben reprodukálni vagy emulálni az emberi kognitív képességeket. Ezt általánosan úgy fordíthatjuk le, miszerint az MI az, ami gép, de úgy gondolkodik, mint egy ember. Ha ebből a szemszögből nézzük, akkor bizony még nem is létezik igazi mesterséges intelligencia, hiszen ezt a szintet még megközelíteni sem sikerült.

A ma használt értelemben az MI egy olyan algoritmus, amelyet először nagyon sok adattal „betanítanak”, majd pedig különféle célokra specializálva testre szabva (finomhangolva, tovább tanítva) alkalmazzák, hogy magától hozzon döntéseket az összes megtanult adatát felhasználva – emberi irányítással, felügyelettel vagy akár felügyelet nélkül. Egyes MI-k képesek arra is, hogy öntanuló módon fejlesszék saját tudásukat, ilyenkor a felhasználói visszajelzések alapján korrigálhatják vagy kiegészíthetik a korábban eltárolt adatbázis egyes elemeit.

„Az MI korunk átlagos online felhasználóinak igazából már nem újdonság, mindenki találkozott már vele, használta, akinek van okostelefonja és/vagy használ Facebook, Instagram, Pinterest, Spotify, TikTok stb. alkalmazást használ, vagy egyszerűen csak egy szó alapján keresett már a képei között. A ChatGPT 3.5 verziója az első olyan MI megoldás, mely világszerte ismert lett a felhasználók körében és a médiában is, ezzel elindított egy újabb, látványosabb MI-hullámot”

– emelte ki Schweitzer Antal, a 4iG Nyrt. vezető innovációs szakértője.

Innen az is látható, hogy a ChatGPT nem „A” mesterséges intelligencia, csupán annak egy szelete, de az tény, hogy nagyon is hatásos szelete.

Egy olyan nyelvi modellről van szó, amelyet temérdek ellenőrzött adaton tanítottak, mára eléri az interneten a publikus adatokat, és egy olyan nyelvi interfész segíti abban, hogy emberi felhasználókkal beszélgessen és megválaszolja a tanult vagy elérhető adatok alapján az emberek kérdéseit. Itt tehát már eltekinthetünk a Google-keresésekben megszokott „vonat Budapest Bécs szombat” formátumtól és a találatok közti kutakodástól, ehelyett megkérdezhetjük: „Mikor megy vonat szombaton Budapestről Bécsbe?”, majd a kapott választ további kérdésekkel finomíthatjuk: „Ezek közül melyikben van étkezőkocsi?”. És persze tisztában kell lennünk azzal is, hogy a ChatGPT nem mindenható, hiszen csak az általa elért adatokra támaszkodik, ami már most is sokkal gazdagabb, mint amit egy emberi elme meg tudna jegyezni. A fejlesztők viszont egyre jobban finomítják a funkcióit, így az újabb változatok kommunikációja mind jobban hasonlít a természetes beszédre és egyre pontosabban értik az általunk feltett kérdéseket is.

A ChatGPT sikere egy sor egyéb, hasonló megoldásnak is utat mutatott. Ilyen például a Google Bard, de a Meta is készít saját nyelvi modellre épülő segédet és már Kínában is tesztelnek ilyesmit. Ezek ráadásul csak a mindenki által elérhető típusok, hiszen ma már több nagyvállalat alkalmaz MI-alapú megoldásokat többek között ügyfélszolgálati rendszerekben, csoportmunka-eszközökben vagy statisztikai segédként.

A szövegre, képre, hangra alapozó MI eszközök mellett persze felvetődhet a kérdés, mi van a „klasszikus” értelemben vett robotokkal? Holt tart a néhány éve nagyon felkapottnak számító Boston Dynamics robotkutya vagy Tesla Optimus gen 2 humanoidok fejlesztése? Ezek a rendszerek is használnak beépített MI megoldásokat különböző célokkal, ugyanúgy, mint az önvezető autók, intelligens algoritmusok segítségével tanultak meg például járni, vagy elvégezni különböző feladatokat. Lényegében azonban nem többek, mint egy betanított kutya, ami képes elkapni és visszahozni a labdát, kikerülve, átugorva vagy felhasználva az akadályokat.

„Az MI-alapokra helyezett robotok előállítása és betanítása egyelőre költséges, az alkalmazási lehetőségeik pedig még igen behatároltak, igazából egy-egy célra fejlesztik őket, nem univerzálisak” – összegezte Schweitzer Antal. „De pont itt van a közeljövő robotikájának egyik sarokköve. Velünk emberekkel, vagy más élőlényekkel szemben ugyanis a megtanult tudást az egyes eszközök között pillanatok alatt át tudjuk másolni. Tehát itt pillanatokra rövidíthető az a folyamat, amihez az embereknek hosszú évek fejlődése szükséges az első négykézlábas mozdulatoktól az óvodán és iskolán át az egyetemig. Ha tehát a robotika és a mesterséges intelligencia ilyen szinten is találkozik, mindenképpen egy újabb nagy ugrás várható.”

Mesterséges segítőtárs

Térjünk akkor vissza oda, hogy vajon elveszi-e a munkánkat az egyre sikeresebb MI? Ehhez egyrészt nézzük meg, milyen területeken lehet igazán jól alkalmazni! Egyrészt egy sor olyan feladatot lehet rábízni, amely adatok feldolgozására épül – az ilyen monoton munkákat senki sem szereti igazán, és lássuk be, valóban nem szükséges az, hogy a világ lakosságának jelentős része adatsorokat pötyögjön be, gyomlálja a gazt a veteményesből, szelektíven válogassa szét a hulladékot, vagy éppen a téglákat rakja egyenes sorba, ha ezt egy gép is meg tudja tenni. Láthatóan nem csak az irodai környezetben, hanem ipari, mezőgazdasági, gyógyszergyártási, logisztikai területeken is rohamosan terjed a használata.

Itt van például a Microsoft, amely eddig is a ChatGPT fejlődésének egyik fontos mecénása volt: a cég tavasszal bejelentette, hogy a GPT-4 alapokra helyezett chatbot motorjával turbózza fel az Office eszközeit, majd a későbbiekben sok más szolgáltatását.

– amiket persze nem árt utána átnézni és pontosra, egyedire gyúrni. 

Az MI többek között egyetlen sorvezető mondat alapján képes egy adott témáról diasorozatot készíteni PowerPointban, vagy elemezni az Excel táblázatunk adatait, hogy aztán ezeket vizuálisan, diagramok formájában jelenítse meg. Outlookban egy sok részes e-mail folyam tartalmát összesíthetjük vele és akár be is állíthatunk automatikus válaszokat, Teamsben pedig akár arra is van lehetőségünk, hogy ha később csatlakozunk be egy megbeszélésre, az MI összegezze az addig elhangzottakat és valós időben felzárkóztasson.

Hasonlóképpen már vannak fejlesztések specializált területeken is, például pénzügyi folyamatok elemzésekor az emberi szakértőknek már nem a sok ezer elemből álló számsorból kell kibogarászni a lényeget, hiszen az előre betanított MI képes adatsorokat összevetni, trendeket felvázolni, kiugró értékekre figyelmeztetni. Az informatikai biztonság is jó terület az MI-megoldások számára: egy vállalat kibervédelmi rendszerében ilyen algoritmusok könnyebben és gyorsabban észrevehetik a gyanús jeleket és figyelmeztethetnek hackertámadásokra, furcsa felhasználói viselkedésre, nyitva hagyott sebezhetőségekre.

MI ül a székembe?

A szakértők szerint a fent vázolt folyamatok arra utalnak, hogy az MI nem jelent klasszikus értelemben véve veszélyt a munkánkra. Az emberi gondolkodásmód, az érzelmi döntések mind olyan dolgok, amelyekkel a mesterséges intelligencia nem rendelkezik (még). A kiberbiztonsági példánál maradva képes lehet arra, hogy megjelöljön gyanús eseményeket, sebezhetőnek tűnő pontokat a szervezet védelmi vonalain, de ahhoz emberi szakértők is kellenek, hogy ezek ellenőrzésekor teljes bizonyossággal megállapítsák, valóban szükség van-e beavatkozásra, majd megtegyék a kellő lépéseket.

Emellett emberi input nélkül csak billeg minden MI, hiszen ezek az algoritmusok pontosan annyit tudnak, amennyit megtanítanak nekik. Épp ezért a szakértők úgy látják, hogy az új technológia folyamatosan vesz át olyan feladatokat, amelyeket eddig emberek láttak el, ugyanakkor teremt is legalább ennyi újat. A közeljövő slágerszakmái között megjelenhetnek olyan adatzsonglőrök, akik profin tanítják a különféle célokra szánt MI modelleket, vagy az úgynevezett eticisták. Az ő feladatuk az, hogy megvizsgálják a mesterséges intelligencia fejlődésének jó és rossz hatásait, határt szabjanak a gépi lehetőségeknek és elhelyezzék ezt az új „játékost” az emberi világban.

Egyesek szerint a jelenlegi változáshoz sokaknak hozzá kell majd szokni, de ugyanígy volt ez a lovaskocsi feltalálásánál, ahol a teherhordók elveszítették ugyan az állásukat, de ennek valószínűleg inkább örültek – és továbbképezték magukat kocsisnak, lovásznak vagy kerékgyártónak. Ugyanez a folyamat szinte minden generációban lejátszódott, ráadásul a legtöbbször nem is jelentette a régebbi szakmák teljes eltűnését: a tévé megjelenése után majd' egy évszázaddal továbbra is vannak színházak, a szintetizátorok elterjedésétől függetlenül továbbra is fontos maradt a gitár és az élő dob.

Az persze tény, hogy ebben a szép új világban a korábbi nagy változásokhoz hasonlóan (újra)szabályozott jogi környezetre, valamint társadalmi átalakulásokra is szükség lesz. Ahogy az autók elterjedése maga után vonta a KRESZ megszületését és azt is, hogy mindenkiben tudatosodjon a gyalogátkelő és a közlekedési lámpa használata, az MI-vel kapcsolatban is kellenek új szabályok. Ezeken egyébként már világszerte, így például az Európai Unióban is dolgoznak, hiszen megannyi fontos területen kell alapvető döntéseket meghozni. Ilyen például az, hogy szerzői jogi értelemben ki a tulajdonosa egy ChatGPT által megírt dalszövegnek vagy épp szakértői cikknek, de az is, hogy érhet-e hátrányos megkülönböztetés egy emberi munkavállalót azért, mert egy MI esetleg hatékonyabban vagy olcsóbban végezné el a feladatait.

Jelenleg abban a fázisban vagyunk, amikor a ChatGPT és társai még nem akarnak helyettünk kreatívak lenni, sőt: a kreatív szakmák művelőinek épp abban segítenek, hogy a munkájuk „nemszeretem-fázisait” megkönnyítsék adatok összegzésével, a nehézkes és bosszantó feladatok automatizálásával, hogy az emberi munkaerő a valóban előremutató, lélekkel megtöltött feladatokra koncentrálhasson. Mivel a legtöbb ilyen MI-segéd még csak mostanában kezdi meg a munkát az eddig is ismert szoftverekben, várható, hogy a visszajelzések alapján egyre több mindenben tud majd alánk dolgozni, és ahelyett, hogy a közkeletű zsémbeskedés szerint elvennék a munkánkat, inkább csak azt veszik el belőle, amit mi is szívesen adunk oda.

„A mesterséges intelligencia használata minden elképzelhető és jelenleg elképzelhetetlen területen is terjedni fog”

– fűzte hozzá szakértőnk, Schweitzer Antal. A különféle MI modelleket fejlesztő, illetve ezeket felhasználó piaci szereplők mellett pedig a jogi és állami szerveké a feladat, hogy a technológia helyzetét már jó előre szabályozzák és meghatározzák a működésének, hatáskörének kereteit.

BRAND & CONTENT