Andrew Ng gépitanulás-szakértő részt vett az éves davosi Világgazdasági Fórum-rendezvényen. Beszélgetéseinek többsége mesterséges intelligenciáról, a technológia üzleti alkalmazásairól és szabályozásáról szólt, de cégének legutóbbi fejlesztése, egy MI-alapú éghajlat-szimulátor kapcsán a geomérnökségről (más néven klímamérnökségről) is faggatták. Meglepődött az általános pozitív reakciókon.

A geomérnökséget nagyon komolyan át kell gondolnunk, mert a széndioxid-kibocsátást sürgősen és az eddigieknél drasztikusabban kell csökkentenünk – bár a frissen beiktatott Donald Trump amerikai elnök szlogenné vált drill, baby, drill („fúrj, bébi, fúrj”) programmondata és az USA újbóli kiléptetése a globális felmelegedést 1,5 Celsius-fokban maximalizáló Párizsi Egyezményből épp ellentétes irányba mutat.

A jelenlegi trendek alapján a 2,5 fokos vagy még nagyobb felmelegedés a realitás. Ráadásul, ha elérünk bizonyos fordulópontokat, további hirtelen változások jöhetnek. Ng négylábú szék megdöntésével szemléltet: ha csak néhány fok a dőlés, visszaesik a négy lábára. De ha elég messzire, a „fordulóponton” túlra billen, akkor végérvényesen felborul. Az éghajlatváltozás fordulópontjai is ilyenek. Ha a bolygó egyes részei kellő mértékben felmelegedtek, eljuthatunk egy pontig, ahonnan a Föld drasztikusan újraszervezi magát, és onnan már nincs visszaút.

Ilyen lehet az arktiszi permafroszt megolvadása, amellyel további metán (szintén üvegházhatású gáz) kerül a levegőbe, vagy a meleg vizet a trópusokról északra terelő óceánáramlatok összeomlása. Ha a felmelegedés tempóját alacsonyan tartjuk, jóval kisebb az esély fordulópontok eléréséhez. Ezért van szükség az 1,5 Celsius-fokos limitre.

Fenntartására a geomérnökség ad reményt. Ha fényvisszaverő részecskéket fecskendezünk a légkörbe (stratospheric aerosol injection, SAI), hogy a napfény egy százalékát visszaverjék az űrbe, a globális lehűlés mértéke kb. 1 Celsius-fok lenne.

Az SAI-nek vannak kockázatai is. Ahogy a globális felmelegedés hatása régiónként más, a globális lehűlés eloszlása is egyenetlen lenne. Mindezzel együtt, az 1,5 fokkal felmelegedő bolygó élhetőbb, mint a 2,5-tel. Miután MI- és klímaszakértőkkel is sokat tárgyalt a témáról, Ng véleménye, hogy a kockázatok sokkal kisebbek, mint amilyen nagy a nyereség.

A kutató bizakodik, hogy sikerül létrehozni a geomérnöki tevékenységről döntő globális irányítási struktúrát, és ha igen, alaposan megvitatnák a beavatkozás mértékét és hogyanját. Nyilván nagyon kicsi, például 0,1 fokot kiváltó permetezéssel kezdenék, amelynek a következményei egyszerűbben visszafordíthatók, és ha működik, lépésről lépésre tűznének ki ambiciózusabb célokat.

A megvalósításhoz bonyolult mérnöki kihívásokat is meg kell oldaniuk, például azt, hogy hogyan építsenek és működtessenek a részecskéket hatékonyan pernetező flottát. MI-klímamodellek ebben is segíthetnek.

A DeepSeek startup a techvilágot felforgató R1 modellje változásokat vetít előre. A kód és a súlyok ingyenes licenc alatt állnak, kereskedelmi és magáncélra egyaránt használhatók, például az R1 outputjaira épülő új modellek gyakoroltatására is. A modell explicit promptolás nélkül, az OpenAI munkái hatására tavaly markáns trenddé vált gondolatlánccal (Chain-of-Thought, CoT) működik.

Az R1 a DeepSeek-V3-Base változata. Négy lépésben finomhangolták, hogy tudjon gondolatlánccal működni. Szakértői transzformer 671 milliárd paraméterrel, amelyek közül 37 milliárd bármikor aktív. 128 ezer input tokent dolgoz fel, a DeepSeek API-ján (alkalmazásprogramozói felületén) érhető el.

Az alapmodellt változatos technikákkal generált, többezer hosszú CoT-példán gyakoroltatták.

Csoportos relatív irányelv-optimalizálással, egy megerősítéses tanulás algoritmussal javítottak kihívással járó problémákra vonatkozó megoldó-készségét, majd további finomhangolással, az R1 fejlődő verzióival kb. 600 ezer választ generáltattak érvelési felszólításokra. Újabb 200 ezer nem-érvelő példával keverték össze. Ezeket a Deep-Seek-V3-Base alapján vagy gyakorló-adatkészletből generálták.

A következő, utolsó finomhangolásnál ismét megerősítéses tanulást használtak. Ezzel a lépéssel az érvelési problémák pontosságának növelésére ösztönözték a modellt, miközben javította segítőkészségét és amennyire tudták, a kártékony reakciós készséget is kigyomlálták belőle (magyarán szinte senkit sem gyaláz).

A kutatók hét kapcsolódó modellt adtak ki. A DeepSeek-R1-Zero hasonlít az R-1-hez, finomhangolása viszont teljes egészében megerősítéses tanulással történt. A Zero puszta ösztönzésre képes problémamegoldó stratégiákat kidolgozni – emelték ki a fejlesztők. De még valószínűbb volt, hogy összekever nyelveket, és olvashatatlan outputokkal áll elő.

Hat kisebb, másfél, hét, nyolc, tizennégy, harminckét és hetvenmilliárd paraméteres modellt is kiadtak. Négy a Qwen, kettő a Llama változatain alapul. 

A DeepSeek kínai startup R1-e ugyanolyan jó, sőt, egyes feladatokban jobb következtető-érvelő modell, mint a világvezető ChatGPT o1 – derült ki friss teljesítménymérésekből. A cég ékesen szemlélteti, hogy a korlátozások (az MI-hez szükséges amerikai high-tech exporttilalma) hogyan fordíthatók innovációvá.

A Szilícium-völgyet, az egész globális MI-fejlesztő közösséget sokkolta a Donald Trump elnöki beiktatására időzített hír, és az amerikai Big Tech pánikmódra kapcsolt. 

A DeepSeek R1 nevű modelljét az amerikai nagy nyelvmodellek (LLM-ek) töredékért fejlesztették, gyakoroltatták, működtetik. Ráadásul nyílt forrású, ingyenes, azaz demokratizál és egyenlősít, például a Globális Dél anyagiakban nem dúskáló fejlesztőinek is lehetővé teszi a használatot, innovációt.

R1 teljesítménye azt is jelzi, hogy a szigorítások nem úgy működnek, ahogy Washingtonban elképzelték. Annyit értek el velük, hogy a kínai startupok a hatékonyságot, az erőforrás-takarékosságot és az együttműködést előtérbe helyezve, újítani kezdtek.

A különösen matematikában ás kódolásban kiváló modell létrehozásához a DeepSeeknek át kellett dolgoznia a gyakoroltatási folyamatot, hogy csökkentse az Nvidia csúcsmodelljeinél jóval kevesebbet, feleannyit teljesítő grafikus processzoraira (GPU-ira) nehezedő nyomást.

A mérnökileg egyszerű R1 a ChatGPT o1-hez hasonlóan, problémákat lépésről lépésre, a lépéseket azonban nem akkurátusan részletezve, érvelve, „gondolatlánccal” (Chain-of-Thought, CoT) oldja meg.

A DeepSeek hat kisebb, laptopokon is futó változatot is közzétett. A hírverés ellenére viszonylag keveset tudunk a 2023-ban, Hangcsouban alapított startupról. Alapítója Liang Wenfeng informatikus, villamosmérnök, az ő célja is általános mesterséges intelligencia, AGI építése.

A kínai MI-terepet olyan techóriások, mint az Alibaba és a ByteDance, valamint bőkezű befektetők által támogatott, nem túl sok startup uralja. Kis- és középvállalkozásoknak kifejezetten nehéz betörniük, versenyezniük. Ritkák az anyagi támogatóköröket nem tervező cégek, mint a DeepSeek.

2024 nyarán Liang elmondta egy interjúban, hogy a chiptilalom mellett a helyi MI-mérnöki technikák is problémásak, mert nem elég hatékonyak és sokat fogyasztanak. Cége mindenesetre megtalálta a megoldást, a hardveres kihívást innovációvá változtatták.

A fiatal kínai fejlesztők új generációja egyértelműen nyílt forráskódban és együttműködésben gondolkozik. Ezzel is kompenzálják az amerikai tiltásokat.

Képzeljük el, hogy ikonikus figurává vált kedvenc beszélgetős műsorvezetőnket mesterséges intelligenciával egy az egyben újraalkotják. Ez történt az Egyesült Királyságban, a 2023-ban elhunyt Michael Parkinsonnal – ma már digitális ikertestvére készíti a celebinterjúkat. A döbbenetes fejlődés mély kérdéseket vet fel ember és beszélgetős műsorok jövőbeli kapcsolatáról.

Bernard Marr jövőkutató igyekszik megválaszolni a kérdéseket. Saját podcastjában interjúvolt már MI-műsorvezetőt, rendelkezik személyes tapasztalattal. Pozitív példája: egy műsorban MI és ember, ketten végzik a munkát, jól kiegészítik egymást, a robotikus hang nem zavar senkit. A készítők viszont egyértelművé tették, hogy a páros egyike gép, ráadásul antropomorfizálni sem akarnak, azaz nem teszik emberivé, nem adnak emberi külsőt az MI-nek.

A Virtually Parkinson viszont átlép egy aggályokra okot adó küszöbértéket. Technológiailag kifogástalan, de Marr szerint sérti az igazi Parkinson interjúit egyedivé tevő és algoritmikusan utánozhatatlan eredeti emberi kapcsolatokat.

Ha technikailag egyedülálló is egy ilyen műsor, akkor is eredetiség-problémákat vet fel.

Pénzügyileg mindenképp vonzó egy MI-házigazda: nem fárad el, nincs fizetése. Csakhogy ennek ára van, mert egy podcast a műsorvezető-közönség viszony miatt vonzó, és az MI még nem rendelkezik a szükséges empátiával.

Marr felelős mesterségesintelligencia-fejlesztésről beszél. Házigazdák gépi helyettesítése megerősíti, hogy mennyire figyelembe kell venni morális elveket, például a másolt személynek vagy rokonainak beleegyezése nélkül ne lehessen ilyen műsort készíteni.

Különbséget kell tenni az MI emberek készítette tartalmat feljavító szerepe és a humán műsorvezető teljes helyettesítése között. Egy egyértelmű gép társ-műsorvezető pontosan ezért ad pluszt az adott műsorhoz, növeli eredetiségét. Készítője autentikus marad, és a technológiai innováció adta lehetőségekkel is él. Az egyensúly megtartása a kulcs.

Merre tovább? A gyorsuló fejlődéssel magunktól is meg kell kérdezni, hogy mit értékelünk legtöbbre egy podcast-ben. Mert valószínűleg nem a technikai tökély, hanem inkább az emberi tökéletlenség algoritmussal utánozhatatlan pillanatai teszik egyedivé.

Marr szerint az MI kulcsfontosságú segédszerepet fog játszani a jövő beszélgető műsoraiban, de az emberi interakció nyers eredetiségét soha nem helyettesítheti. Ellentmondásos jelenség: miközben tökéletes digitális házigazdákat igyekszünk létrehozni, pont a minket egyértelműen emberivé tevő tökéletlenségek miatt mégsem lehetnek tökéletesek.

Az Európai Bizottság január huszadikán panaszt nyújtott be a Kereskedelmi Világszervezetnél (WTO) Kína „tisztességtelen és törvénytelen” gyakorlata ellen. A kelet-ázsiai ország a Bizottság szerint szabadalmak tulajdonosainak beleegyezése nélkül világszerte jogdíjakat állapít meg alapvető uniós szabványok szerinti szabadalmakra.

Az Unió kereskedelmi politikáját felügyelő Bizottság közölte: Kína felhatalmazta saját bíróságait arra, hogy világszerte díjakat állapítsanak meg csúcstechnológiákkal foglalkozó EU-s vállalatok számára. A gyakorlat különösen a telekom-szektorban számottevő.

Ez pedig az európai cégeket globálisan kamataik csökkentésére kényszeríti, amellyel a kínai gyártók olcsóbban – és „tisztességtelenül” – hozzájutnak a szóban forgó uniós vállalatok technológiáihoz – áll a közleményben.

A kínai Kereskedelmi Minisztérium sajnálkozását fejezte ki az Unió döntése miatt, hogy panasszal él. Elmondták, hogy Kína a WTO szabályai szerint kezeli az ügyet, ugyanakkor megvédi törvényes jogait, kiáll saját érdekei mellett.

Az ügy sztenderd alapvető szabadalmakra (standard essential patent, SEP) vonatkozik. Ezek a bizonyos szabványoknak megfelelő áruk gyártásához elengedhetetlen technológiákat védik, mint például az 5G mobiltelefonokhoz szükségeseket. Ilyen szabadalombirtokos például a Nokia vagy az Ericsson.

A Bizottság a Kereskedelmi Világszervezet vitarendezésének első lépéseként kérvényezte a Kínával való konzultációt. Amennyiben hatvan napon belül nem születik kielégítő megoldás, az Európai Unió végrehajtó testülete ítélőtábla felállítását kérheti.

A testület eljárása általában tizenkét hónapig tart.

A Bizottság közölte, hogy az ügy egy másik, 2022-ben a WTO elé terjesztett, a kínai perellenes tiltó határozatokkal kapcsolatos vitával függ össze. A kínai döntés lényege, hogy azzal távközlési szabadalmak birtokosainak szellemi tulajdonjogaik kínai bíróságokon történő érvényesítési lehetőségeit nemcsak erősen korlátozzák, hanem súlyos pénzbírságra is büntetik őket, ha mégis úgy tesznek.

Az ügyben eljáró testület várhatóan az idei első negyedévben adja ki zárójelentését.

Az Nvidia Project Digits-e nem akármilyen új desktop komputer: azért fejlesztették, hogy nagy mesterségesintelligencia-modellek fussanak rajta. A személyi számítógép fejlesztőket hivatott segíteni, hogy a futtatás mellett helyben finomhangolhassák is modelljeiket.

Az egy kézben elférő, tehát kicsi gépet májustól kezdik árulni, kezdőára háromezer dollár lesz. A teljes specifikáció még nem áll rendelkezésre.

Maximum kétszázmilliárd paraméteres modellek futnak rajta, azaz az átlagos fogyasztói hardveren működő modelleknél ötször nagyobbakkal elboldogul a Project Digits. Ebből következik, hogy például a mostani egyik csúcsmodell, a 405 milliárd paraméteres Meta Llama 3.1 működtetéséhez össze kell kapcsolni két egységet (kettő elég hozzá).

A gép az Nvidia Ubuntu Linuxra emlékeztető DGX operációsrendszerével működik. Az Nvidia Blackwell GPU (grafikus feldolgozóegység) és a Grace CPU (központi feldolgozóegység) architektúráját összekombináló 10 GB „rendszer egy chipen” alapul. Utóbbi kettőt nagy sávszélességű NVLink kapcsolja össze.

A Blackwell GPU a nagyvállalat legújabb B100 GPU-inak az alapja, míg a Grace CPU architektúrát kifejezetten adatközponti mesterségesintelligencia-munkaterhelés menedzselésére tervezték.

A komputert az asztali gépszinten nagyon komoly kapacitást jelentő 128 GB egyesített memóriával és négy terabájt SSD-vel látták el. Az Nvidia DGX felhőszolgáltatására kapcsolódva fejlesztők számára lehetővé teszi, hogy helyi gépükön futó modelljeiket a felhő-infrastruktúrában telepítsék.

Bevett dolog az Nvidia A100 és H100 GPU-in gyakoroltatni modelleket. Áruk legalább 8 ezer vagy 20 ezer dollár, negyven és nyolcvan gigabájt közötti memóriával. Ezek a súlyos követelmények sok fejlesztőt arra késztetnek, hogy felhőszolgáltatóktól vásároljanak számítási infrastruktúrához való hozzáférést.

A háromezer dolláros 128 giga memóriás Project Digits itt jön képbe, mert lehetővé teszi gépitanulás-fejlesztőknek, hogy saját gépükön futtassanak és trenírozzanak nagyobb modelleket. 

A Biden-adminisztráció utolsó hetében a korábbiakat drasztikusan bővítő újabb exportkorlátozásokkal igyekezett erősíteni az amerikai mesterségesintelligencia-szektor pozícióját. Lényegében nemzetközi hierarchiát alakított ki, hogy mely ország hogyan és milyen fejlett chipekhez és modellekhez férhetnek hozzá.

Csak a „kiválasztott” közeli szövetségesek érintetlenek. A még nem végleges törvény hármas felosztású világrendet mutat. Célja, hogy Kína, Irán, Észak-Korea, Venezuela, Mianmar (Burma), egyes afrikai országok és természetesen Oroszország, valamint Belarusz ne férjen hozzá semmihez: se fejlett MI-chip, se modellsúlyok, se ezekhez a rendszerekhez kapcsolódó szakismeret. Összesen közel húsz országról van szó.

A közeli szövetségesek a következők: Kanada, Írország, Egyesült Királyság, Dánia, Svédország, Finnország, Norvégia, Németország, Hollandia, Belgium, Luxemburg, Franciaország, Spanyolország, Olaszország, Japán, Dél-Korea, Tajvan, Ausztrália és Új-Zéland. 

Az egykori keleti blokkból egy ország sincs köztük, de Izland, Portugália, Svájc, Ausztria és Görögország sincs, mint ahogy egyetlen latin-amerikai, valamint olyan hagyományos szövetségesek, mint Izrael, Szaúd-Arábia és Szingapúr sem szerepel a kiválasztottak listáján.

A Trump-adminisztrációnak százhúsz napja lesz arra, hogy a diplomáciai és üzleti körökben tapasztalt reakciókat tesztelve módosítson az elvileg egy év múlva hatályba lépő törvényen.

Az új hierarchia az Egyesült Államokban vagy amerikai technológiát használva, de külföldön készült chipekre és szabadalmaztatott amerikai modellekre vonatkozik. A hazai félvezetőgyártást akarják megerősíteni és az USA biztonságát elvileg veszélyeztető külföldi technológiák gyártását kívánják korlátozni vele.

Az első csoport szinte bármihez hozzáférhet, MI számítási kapacitásuk hetvenöt százalékát viszont szövetséges országok területén belül kell tartaniuk. Tíz százaléknál többet nem vihetnek a csoporton kívüli országokba, amivel az a cél, hogy a fejlett MI fejlesztése az USA-ra és közeli szövetségeseire koncentrálódjon.

A második csoport kezdeti, 2025 első negyedévi plafonja a nagyjából 32 ezer Nvidia H100 chipnek megfelelő 507 millió teljes feldolgozó kapacitás (total processing power, TPP). A plafon 2027-re 1,02 milliárd TPP-re emelkedik. Az ezekben az országokban működő amerikai vállalatok magasabb plafonértéket kérhetnek: 2025 első negyedévében 633 millió, 2027-re 5,064 milliárd TPP-t.

Az Egyesült Államokban működő cégeknek teljes MI számítási kapacitásuk minimum ötven százalékát az országhatárokon belül kell tartaniuk. Követniük kell modelljeiket, biztonsági intézkedéseket kell hozniuk, rendszeres auditoknak kell alávetniük magukat.

A törvény hatása kiszámíthatatlan. A második és a harmadik csoportba tartozó fejlesztők között szorosabb együttműködés alakulhat ki, amellyel világszinten leértékelődhetnek az amerikai technológiák. A nagyvállalatok panaszkodnak is a szerintük az ország globális versenyképességét csökkentő korlátozásokra. Persze nyilván kijátszható ez a törvény is, és az eddigi tiltások is csak mérsékelt hatást váltottak ki. Kína nem rogyott össze, és az ottani MI-fejlesztések sem álltak le, sőt…

De legyen bármi is a vége, ha a világ kevésbé fog függeni amerikai chipektől és modellektől, nagyon más lesz a globális MI-ökoszisztéma.

A Google-nál az új kódok negyedét MI generálja, amelyeket aztán mérnökök átnéznek és elfogadnak, vagy sem. A gépi segítség felgyorsítja munkájukat. Más fejlesztőcégeknél hasonló a helyzet, többen állnak elő úgynevezett copilot eszközökkel, nagy nyelvmodellekre (LLM) épített segédekkel, kódoló asszisztensekkel.

A hullámot a Microsoft indította el 2022-ben az azóta több millió fejlesztő által használt, az óriáscéghez tartozó GitHub Copilotjával. A kódolás, kódoló asszisztensek fejlesztése az egyik legegyszerűbb módja, hogyan csináljunk gyorsan pénzt az MI-ből – állítja Nathan Benaich, az Air Street Capital befektetőcég elemzője.

Ezek az asszisztensek jelenthetik a kódolás következő generációját: elkészítik kódok prototípusait, letesztelik őket, hibáikat kijavítják. Más fejlesztők tovább mennek: szerintük generatív kódoló asszisztensek írása gyors út az általános mesterséges intelligenciához, az AGI-hoz. Az emberi szintű MI elérésére a szoftverfejlesztés területén látják a legnagyobb esélyt.

Szoftvermérnökök általában kétféle pontosságról beszélnek: az egyik a program szintaxisa (lényegében a nyelvtana). Ha valami nem stimmel, a többezer sorban, a kód nem fut. Szerencsére a kódoló asszisztensek első generációja nagyon jó ebben, nem véletlenül tanultak rengeteg fajta program többmilliárd kóddarabkáján.

A másik, hogy pontosan működik-e a program. Ez egy magasabb szint, az új hullámot erre találták ki, és valójában ez változtatja meg a szoftverírás módszertanát. Mert hiába fut pontosan a program, ha nem azért van, amit szeretnénk. Ilyenkor újra kell gondolni az alkotói folyamatot, a fejlesztők gondolkodási mechanizmusát.

Hiába rengeteg a gyakorlóadat, ha nem reprezentálják a szoftverfejlesztést. Az asszisztenseknek más kell: meg kell mutatni nekik, hogyan rakják egybe a kódot. Nemcsak azt, hogy utánozni kell a jókat, hanem a létrejöttükhöz vezető folyamatot is le kell másolni. Ha sikerül, sokkal jobb lesz a kód és a hibák is jobban korrigálhatók.

Egyelőre messze vagyunk még attól, hogy mindent gépek oldanak meg, viszont a hagyományos szoftvermérnöki munkafolyamatoktól is egyre távolabb kerülünk. A kódoló asszisztensek felpörgése ezt igazolja. Egyre többet fejlesztenek, egyik-másik minősége már el is érte a Copilotét. Így pedig az MI is gyorsabban fejlődik.

1831-ben egy vulkánkitörés annyi kéngázzal árasztotta el az eget, hogy csaknem két Fahrenheit-fokkal lehűtötte a bolygót, éhínséget, pusztulást és társadalmi feszültségeket okozva. A hatás mértékéről mindent elmond, hogy az északi féltekén még a Napot is másként látták. Éltető csillagunk komor kékre, más korabeli jelentések szerint lilára és zöldre is váltott.

Közel két évszázad telt el, de egészen mostanáig fogalmunk sem volt, melyik vulkán idézte elő a súlyos változásokat, rengette meg kegyetlenül a természet rendjét.

A Proceedings of the National Academy of Science tudományos folyóiratban megjelent friss tanulmány szerzői viszont magyarázatot és nevet találtak a titokra – a Japán és a Szovjetunió/Oroszország közötti máig húzódó határviták egyik alanya (a második világháborút lezáró békeszerződést ezért nem írták még alá), a Kuril-szigetek középső csoportjába, 1875 és 1945 között a Japán Birodalomhoz tartozó Szimusiron lévő Zavarickij vulkán volt a vétkes.

Az áttörést jégmag-mintákban talált, a Zavarickijhez tökéletesen illő hamu mikroszkopikus vizsgálata hozta el. A tudomány és a technológia csak az utóbbi években jutott el addig, hogy a sarki jégmagokból az emberi haj átmérőjének tizedrésze, mikroszkopikus méretű hamuszilánkokat tudjunk kivonni, és részletes vegyi elemzésnek vessük alá őket – magyarázza Will Hutchinson, a skót St. Andrews Egyetem geológusa.

A szigetcsoporton sok vulkán található, több tucat ma is aktív, viszont annyira távoliak mindentől, annyira nehéz megközelíteni bármelyiket is, hogy a zömüket nem tanulmányozzák. Ezért tartott még a mai technológiával is sokáig, amíg – orosz és japán kollégák segítségével – a Zavarickijről is mintához jutottak. A jégmag és a vulkán hamuszilánkjait összehasonlítva, jött a Heuréka-pillanat.

A felfedezés arra is emlékeztet, hogy a földkerekség vulkánjai közül sokat ma sem figyelünk eléggé, holott például a Kuril-szigeteken jelentős a vulkanikus tevékenység. Például a klímaváltozás klímakatasztrófává válását megelőzendő, sokkal alaposabban kellene ismernünk őket.   

A Világgazdasági Fórum (WEF) friss felmérése alapján egyes feladatok mesterséges intelligenciával történő automatizálása miatt a munkáltatók negyvenegy százaléka tervezi alkalmazottai számának csökkentését a 2025 és 2030 közötti években.

Az alkalmazók hetvenhét százaléka azt is elmondta a globális felmérésben, hogy meglévő munkaerejük át- és továbbképzését szintén tervezik. A WEF előző, 2023-as ilyen típusú felmérésével összehasonlítva, az új anyag nem állítja, hogy az összes technológia, beleértve az MI-t is, nettó pozitív hatással lesz az állások számára.

Az MI és a megújuló energiák fejlődése átalakítja a piacokat, köztük a munkaerőpiacot is. A folyamat hatására sok technológiai vagy specializált szerep iránt nő, míg mások, például a grafikus tervezők iránt csökken a kereslet – áll az anyagban.

A szerzők kiemelik a generatív MI iparágakat és az összes szektorra vonatkozó feladatokat átalakító szerepét. A technológiával felhasználói promptok alapján eredeti szövegek, képek és más tartalmak készíthetők – hangsúlyozzák.

A leggyorsabb változás többek között olyan állásokat érint, mint a postai hivatalnokok, az ügyvezető titkárok és a bérszámfejtők. Munkaköreik megszűnése az MI mellett más trendekkel is magyarázható. A korábbi felmérésekben még sem a grafikusok, sem a titkárok nem szerepeltek, ez az első alkalom, hogy az ő munkájuk a tíz legveszélyeztetettebb állás között van. Ez a tény szintén a generatív MI jelentőségének és lehetőségeinek gyors növekedését jelzi.

Ezzel szemben, egyre keresettebb a mesterségesintelligencia-szakértelem. A vállalatok közel hetven százaléka tervezi az MI-eszközök tervezéséhez és feljavításához szükséges, hatvankét százalékuk pedig az MI-vel való együttdolgozáshoz megfelelő képességekkel rendelkező személyek alkalmazását.

A technológiákkal kapcsolatban a felmérés elsődleges hatásként kiemeli, hogy az ember-gép együttműködésen keresztül ezek a munkák inkább növelik a humán adottságokat, semmint gépileg helyettesítenék azokat. Eközben a kifejezetten emberi készségek jelentősége folyamatosan nő. Ugyanakkor az utóbbi években egyes vállalatok, például a fájltároló Dropbox vagy a Duolingo nyelvtanuló app vezetői hangsúlyozták, hogy kifejezetten az MI előretörése miatt bocsátottak el alkalmazottakat.