Az OpenAI az eddigi legátfogóbb felmérést tette közzé a ChatGPT használatáról. Kiderül belőle, hogy túl a korai felhasználói csoportokon, széles körben elfogadott, világszerte 700 millióan, a földkerekség lakosságának valamivel kevesebb, mint tíz százaléka használja hetente. 

A legtöbb beszélgetés mindennapi feladatokra, például információkeresésre és gyakorlati útmutatásokra összpontosít. A személyes és a szakmai használat folyamatos fejlődésével gazdasági értéket teremt. A széleskörű elfogadás teljesen egyértelművé teszi, hogy az MI-hez való hozzáférést alapjogként kellene kezelni – hangsúlyozza az OpenAI. 

2025 közepére eltűnt a kezdeti, nemek közötti szakadék: 2024. januárban a keresztnevek alapján a felhasználóknak csak a harminchét százaléka, másfél év múlva viszont már a világ lakosságának nembeli elosztását hitelesebben kifejező ötvenkét százalék volt nő.

Az egész világon kommunikálnak vele, különösen a közepes és alacsony bevételű országokban használják. A legszegényebbekben négyszer akkora a növekedés, mint a leggazdagabbakban.

Általában mindennapi feladatok megvalósítása a cél vele. A beszélgetések háromnegyede gyakorlati iránymutatásra, információkeresésre és írásra összpontosít. Az írás a legelterjedtebb feladat, míg a kódolás és az önkifejezés niche tevékenység.

A „kérés, cselekvés, kifejezés” hármas felől megközelítve: az üzenetek közel felében, negyvenkilenc százalékában a ChatGPT-t tanácsadóként értékelik, negyven százalékában feladatorientált interakciókat (szövegvázlat, tervezés, programozás) folytatnak vele. Ezekben az esetekben outputokat is generál, vagy konkrét munkát fejez be. A felhasználók tizenegy százaléka nem kérdezi, nem dolgozik vele, a kommunikáció motorja inkább a személyes reflexió, a felfedezés és a játék.

Gazdasági hatása a munkára és személyes életünkre is kiterjed. A kereskedelmi használat kb. hetven százaléka nem kapcsolódik a munkához, harminc százaléka igen. Olyan hatékonyságnövelő eszköz, amely a mindennapokban is értéket teremt. Ezek az értékek hagyományos mértékekkel, mint a GDP sok esetben nem mérhetők.

Döntéstámogatásra különösen a tudásintenzív munkákban veszik figyelembe, és ahogy rájövünk ezekre az előnyeire, a használat mélyül, a javuló modellekkel tömegek növelik aktivitásukat, új felhasználási esetek teremtődnek. 

A Nokia elképzelése szerint az „érzékelő, gondolkodó és cselekvő” hálózatok környezeti jeleket észlelő, MI segítségével elemzéseket generáló „hatodik érzéket” fejlesztenek ki. Ezek a hálózatok túlmutatnak az adatforgalom folyamatos megfigyelésén, meg is értik a fizikai világot.

A technológia az 5G és a kialakulóban lévő 6G előnyeit, a fókuszált rádiónyalábok nagy antennatömbökön keresztüli létrehozásának képességét kihasználva, szkenneli a környezetet, elemzi a visszavert jeleket, szofisztikált radarrendszerré alakítja a mobil adótornyokat. 

A Nokia rádióérzékelési alkalmazásaival emberek, tárgyak és gépek is észlelhetők, például gyári környezetben, ahol személyiségjogi aggodalmak miatt nincs kamerás megfigyelés, az alternatív megközelítést jelentő rádiótechnológia biztosítja a munkavállalók biztonságát. Többről van szó egyszerű helyzet-meghatározásnál: rádiójelek visszaverődésének elemzésével meghatározható a sebesség, észlelhetők olyan létfontosságú jelek, mint a szívverés, a légzésminta, és egyes gesztusok is felismerhetők – így pedig nincs szükség viselhető technológiákra, konkrét felhasználói lépésekre. 

A drónérzékelés számára szintén új lehetőségek nyílnak meg: a jövő drónjainak repülési folyosókra és őket felügyelő és nyomon követő hálózatokra lesz szükségük. Az intelligens városok, a logisztika és a biztonság nélkülözhetetlen eszközeivé válnak.

A Nokia rájött, hogy a száloptikai kábelek elosztott szenzorhálózatokként működhetnek. A szálra nehezedő mechanikai nyomás megváltoztatja a rajta áthaladó fény polarizációját, és a kábel állapotánál sokkal többet eláruló, érzékelhető jeleket hoz létre.

Mindezt kvantumtechnológiákkal kombinálva, hagyományos szenzorokkal ellentétben, a kvantumérzékelők a részecskék rendkívüli érzékenységét kihasználva a hőmérséklet, a nyomás, a gravitáció vagy a mágnesesség legkisebb változásait is detektálják. Rendkívüli lehetőségeket kínáló, új érzékeket adnak az emberiségnek.

Egyes idegsejtek apró jeleinek érzékelésével jelentősen bővíthetik ismereteinket az agyi rendellenességekről. GPS nélkül irányíthatnak hajókat és repülőgépeket, földrengéseket és vulkánkitöréseket minden eddiginél korábban prognosztizálhatnak.

Az optikai, a vezeték nélküli és a kvantumérzékelés által együtt létrehozott hálózatok valóban hatodik érzékkel rendelkeznek. Reaktívról a proaktív infrastruktúrára állhatunk át velük. A mindenhol jelenlévő összekapcsoltság, a fejlett jelfeldolgozás és az MI konvergenciájával az alapinfrastruktúra is intelligens, fizikai környezetünk pedig folyamatosan optimalizálható lesz. Globális giga szenzorrendszer alakul ki. 

Amióta fejlesztenek mesterséges intelligenciát, mindig kongattak vészharangokat miatta: gonosz szuperintelligenciától, tömeges állásvesztéstől, adatközpontok okozta környezeti katasztrófától féltik az emberiséget. Van azonban sokkal konkrétabb probléma is: mi lesz a chatbotokkal, algoritmusokkal egészségtelen kapcsolatot kialakító gyerekekkel?

Tavaly két nagy horderejű pert indítottak a Character.AI és az OpenAI ellen, mert modelljeik viselkedése állítólag hozzájárult két tinédzser öngyilkosságához. Egy idei tanulmány alapján a tizenévesek hetvenkét százaléka használt már MI-t barátkozásra. Megbízható médiumokban olvashatók történetek az MI-pszichózisról, hogy téveszmék spiráljához vezethetnek a chatbotokkal folytatott végtelen beszélgetések. A nyilvánosságnak mindenesetre bizonyítják: az MI nem csupán tökéletlen, de inkább káros, mint segítő.

Szeptember tizenegyedikén Kalifornia szövetségi állam támogatta, hogy az MI-vállalatoknak emlékeztetniük kell a kiskorúakat: a válaszokat gép generálta. A cégeknek protokollokat kell kidolgozniuk az öngyilkosság és az önkárosítás elhárítására, éves beszámolókban kell nyilvántartaniuk a chatbot-beszélgetések közbeni öngyilkosság-gondolatokat.

A meghozandó lépéseket nem pontosították, holott sok cég már foglalkozik a problémával. Ha a javaslat törvényerőre emelkedik, meggyengíti az OpenAI pozícióit. „Amerika az egész országra érvényes, világos szabályokkal, és nem szövetségi állami vagy helyi szabályozások egyvelegével jár legjobban” – állítja a fejlesztőcég.

Ugyanazon a napon a Szövetségi Kereskedelmi Bizottság (FTC) vizsgálatot indított hét nagyvállalat ellen, információt kért tőlük a társkarakterek fejlesztéséről, az elköteleződés pénzre váltásáról, a chatbot-hatás mérésének mikéntjéről. A kormány lényegében kézben tartja az immáron egyetlen demokrata vezetővel sem rendelkező bizottságot. Egyelőre persze csak vizsgálat folyik, kérdés, az FTC közkinccsé teszi-e az eredményeket s ha igen, milyen mértékben.

Az OpenAI-t vezető Sam Altman a felhasználói szabadság, a privacy és a sebezhető felhasználók védelme közötti feszültségről beszélve kijelentette: ha az öngyilkosságról komolyan beszélő fiatal szüleit nem érik el, akkor a rendőrséget kell hívni.

Az MI miatt sérült gyerekek esetében egyértelmű, hogy a vállalatok eddigi kézikönyve nem állja meg a helyét. A felelősség nem hárítható többé adatvédelemre, felhasználói döntésre stb. Állami törvények, szabályozó hatóságok és a felháborodott közvélemény részéről egyre nagyobb a szigorú álláspontot követelő nyomás.

A jobboldali megközelítés az életkor-határra, a gyerekek felnőtt tartalmaktól történő megóvására fókuszál, míg a baloldal trösztellenes, fogyasztóvédő intézkedésekkel fékezné meg a Big Techet. 

A problémáról könnyebb konszenzust kialakítani, mint egyetérteni a megoldásban. Egyelőre a cégeknek kell meghozni a vonatkozó döntéseket.

A Meta hónapokon át szivárogtatott ki adatokat, terjedtek el pletykák a Hypernova okosszemüvegről. Egyelőre úgy tűnik, hogy a Hypernova középutat jelent az arcon elhelyezett, tavaly bemutatott Meta Orion kiterjesztett valóság (augmented reality, AR) szemüveg, lényegében egy teljes értékű számítógép és a nagyvállalat mesterséges intelligenciával vezérelt okosszemüvegei, például az Oakley Meta HSTN között.

Az Orion és utódai valamikor az okostelefonokat lesznek hivatottak (legalábbis elméletileg) kiváltani, míg a Hypernova inkább arcon elhelyezett okosórának tűnik. Ming-Chi Kuo elemző szerint kísérleti termék, és a következő két évben ne számítsunk többre 150-200 ezer darab kiszállításánál.

Az okosszemüvegek globális kiszállítása jövőre elérheti a tizennégymillió egységet, így a Hypernova piaci részesedése elenyésző lesz – prognosztizál Kuo, aki pont ezért beszél kísérleti termékről.

Főként a mesterséges intelligencia miatt fogják vásárolni, de mivel az MI és a kiterjesztett valóság integrációja még gyerekcipőben jár, az elemző nem számol átütő sikerrel. A megfelelő integráció hiánya hátráltatja is az okosszemüvegek fejlődését, elterjedésüket.

Ugyan az MI miatt vásárolhatják, ám az eszköz MI-képességei is korlátozottak. Ára ennek megfelelően nagyjából nyolcszáz dollár körül lesz.

De van egy másik hátráltató tényező is. A folyadékkristályos szilícium-dioxid mikrokijelzős technológia hardvertervezési kihívásokkal jár. A kihívások a formára, a fényerőre, a válaszidőre és az elem élettartamára vonatkoznak. A döntés a tömeggyártás skálázhatósága miatt esett erre a megoldásra.

Megint Kuo szerint az idei megjelenésnek három stratégiai célja van: az Apple előtt indulni a márkaépítés miatt, korai tapasztalatszerzés az ökoszisztéma fejlesztésében és a felhasználói viselkedés megértése.

A Ray Ben Meta napszemüveg-sorozat darabjait főként fényképek és videók készítésére tervezték, viszont hiányzik belőlük az AR-kijelző. A Hypernovában van ilyen, az értesítések és a navigáció látszik rajta, vele lehet interakciókat folytatni a Meta MI-vel. Neurális csuklópántot is tartalmazhatnak, mely a vezérléshez értelmez finom ujj- és csuklómozdulatokat.

A Hypernova összességében komoly lépés lehet a teljesen immerzív, AR-rel ellátott, MI-vel működő okosszemüvegek felé.

Egy új magániskola-rendszerben mesterséges intelligenciával támogatott kétórás, személyre szabott oktatással helyettesítik a jellegzetesen hatórás tanítási napot.

A pszichológus végzettséggel rendelkező MacKenzie Price férjével, az oktatási szoftvereket fejlesztő Trilogy pénzügyi igazgatójával, Andrew Price-szal 2014-ben alapította az austini (Texas) Alpha Schoolt. 2022-ben MI-vel támogatott oktatásra álltak át.

A segítő, tanár funkciót betöltő mesterséges intelligencia az Egyesült Államok több oktatási intézményében jelen van. Kérdés, mennyire lesznek működőképesek a jövő teljesen MI-alapú oktatási intézményei. 

A floridai Miami-Dade megye chatbotokkal szerelte fel középiskoláit, és ezernél több pedagógussal tanítatták meg használatukat. New Jersey-i állami iskolák és a Szilícium-völgyi Khan Lab School a GPT-4-en alapuló Khanmingo programot tesztelik. A program a diákok kérdéseire további kérdésekkel válaszol, kritikus gondolkodásra serkentve őket. A Kira Learning ágenses MI oktatási folyamatba (óratervezés, tanítás, osztályozás, nehézségekkel küszködő diákok felzárkóztatása) integrálásával igyekszik személyre szabni a tanulást.

Az Amerikai Tanárszövetség nemzeti MI gyakorlóközpont építését tervezi pedagógusok számára.

Az Alpha School kétszázötven diákot (óvodástól a középiskolás korig) tanít. MI-vel működtetett módszerével a tanulók tudásszintjéhez igazított kihívásokat kínál. Elmondásuk alapján megduplázódik a tanulás sebessége, diákjaik pedig a szabványteszteken jellemzően az ország legjobban teljesítő két százalékába kerülnek. A tavalyi, első végzős évfolyam tizenkét tanulójából tizenegy egyetemre került, köztük olyan intézményekbe, mint a Harvard, a Stanford, a Northeastern és a Vanderbilt. 

Az iskolában tanárok helyett szoftver vezeti végig a gyerekeket a kétórás matek, természettudományos, olvasási és egyéb nyelvi készségek elsajátításán. Ez a „kétórás tanulás”; a szoftver automatikusan kiválasztja a diák aktuális szintjének megfelelő gyakorlatokat, és csak az előző szint elsajátítása után teszi lehetővé nekik, hogy belevágjanak a következőbe.

Nem tudunk sokat az Alpha School MI-jéről. Chatbotokat nem használ, mert csalásra ösztönözhetnek. Egy elégedett szülő „felturbózott táblázatkezelő ellenőrzőlistához” hasonlította.

Saját fejlesztésű platform biztosítja az oktatást, a teszteket, nyomon követi a haladást és videokamerán keresztül értékeli a diákok elkötelezettségének mértékét. Az órákat az IXL, a Khan Academy és a Trilogy Software alkalmazásaival, valamint az iskola saját mérnökeivel mutatja be.

A rendszer célja, hogy a tanulók teljesítménye folyamatosan hetven és kilencvenöt százalék között legyen, az órák kihívást jelentsenek, de maradjanak érthetők. Nyomon követi a tanulók által irreleváns inputok bevitelével, találgatással vagy a számítógéptől való távolléttel töltött időt.

A diákok a tanítási nap többi részét társaikkal együtt, a csapatmunkát, vezetői és személyes készségeket (főzés, sport stb.) erősítő projektekkel töltik. Választott egyéni projekteket szintén végeznek.

Kalifornia, Pennsylvania és Utah elutasította az Alpha School leányvállalata, az Unbound Academy szerződésesiskola-kérelmeit – ezek az iskolák állami finanszírozást kapnak, de a hivatalos állami iskolarendszeren kívül működnek. Arra hivatkoztak, hogy nem feleltek meg a kötelező szabványoknak. Kritikusok szerint nem elég bizonyíték támasztja alá a kétórás tanulás hatékonyságát. 

Pedig az általános és a középiskola nagyszerű lehetőségeket kínál az MI-nek. Az Alpha School módszerét és infrastruktúráját a személyre szabott hivatalos oktatásra dolgozta ki úgy, hogy a diákok hatékonyan tanulhassanak, majd a sok felszabadult időben közösségi és személyes fejlődésükkel foglalkozhassanak.

Rengeteg cikk jelent meg a sajtóban arról, hogy az MI mennyire segíti csalni a diákokat. Ideje lenne arról is írni, hogy hogyan segíti tanulni őket.

A közoktatás malmai még az Egyesült Államokban is lassan őrölnek.

Az állásinterjúkat végző MI-szoftverek terjedése demográfiai típusokkal szembeni elfogultság problémáját veti fel. Egyes amerikai szövetségi államok ennek fényében korlátozzák is a használatukat. Eközben álláskeresők különféle MI-modelleket használva igyekeznek jobb benyomást kelteni a munkáltatók szemében.

Az elfogultság lehetőségének hangsúlyozása mellett, kevesen mutatnak rá a technológia előnyeire mind a jelentkező, mind a munkaadó számára. A Chicago Egyetem és az Erasmus Rotterdami Egyetem kutatói szerint a chatbotok win-win szituációt eredményeznek: több jelentkezőt vesznek fel, és kevesebben hagyják ott gyorsan a munkát. Az állásajánlatok, a jelentkezők elfogadásának és megtartásának aránya is nő.

A tanulmány a hívásközpont-állások viszonylag szűk szegmensét fedi le, következtetései talán nem alkalmazhatók széles körben. Mindenesetre azt sugallja, hogy a chatbotos interjúknak a kényelmen és a csökkentett költségeken túlmutató előnyei is lehetnek.

Nagyjából 67 ezer szakképzett jelentkezővel készítettek interjúkat közel ötven állásajánlatára. A munkakörök többnyire kezdőszintű, ügyfélszolgálati pozíciók voltak a Fülöp-szigeteken, havi 280 és 435 dollár közötti fizetéssel. Az interjúalanyokat vagy munkaerő-toborzóhoz, vagy chatbothoz osztották be, vagy választhattak a kettő közül. A chatbot a PSG Global Solutions munkaerő-toborzó Anna AI-ja, egy hang inputos-outputos nagy nyelvmodell (LLM) volt. 

Az összes interjú ugyanazt a sablont követte: a jelentkezőket megkérdezték karriercéljaikról, tanulmányaikról és tapasztalataikról, majd ők is feltehettek kérdéseket. A humán interjúztató és Anna AI szintén improvizatív jelleggel is kérdezhetett.

Az interjúk után kb. kétszáz jelentkező kérdőívet töltött ki az interjúfolyammal való elégedettségükről és általános hozzáállásukról az MI felé.

A humán toborzók az összes felvételi döntést az interjúk hangfelvételek, átiratok és szabványosított teszteredmények alapján történő értékelése után hoztak meg. Minden felvételnél ugyanazokat az értékelési kritériumokat kellett alkalmazniuk, függetlenül attól, hogy az interjúkat ember vagy MI végezte.

Kiderült, hogy az MI-interjú több felvételt eredményezhet, elfogulatlanabbnak tűnik, és jobban megnyugtatja a jelentkezőket: 12 százalékkal nagyobb valószínűséggel kaptak állásajánlatot, és 18 százalékkal valószínűbb, hogy elkezdték a munkát.

Szabad formátumú felmérés szerint Anna AI interjúalanyai feleannyi valószínűséggel gondolták, hogy az interjúztató a nemük alapján diszkriminálta őket. Átlagosan kilenc témát fedett le, míg humán kollégái ötöt, az általa kérdezettek 71 százaléka nagyobb valószínűséggel értékelte pozitívan az interjú tapasztalatait.

A kaliforniai Figure startup Figure 02 humanoid robotja, miután befejezte a mosást, beleértve a mosógép megtöltését, majd a ruhák összehajtogatását is, most mosogatógép megpakolásával foglalatoskodik. Úgy tűnik, azzal is jól boldogul.

Önállóan rakja be a tányérokat, az edényeket és a poharakat.

Az ember gond nélkül megteszi, egy humanoidnak azonban nagyobb kihívás ez. Furcsa alakú, törékeny tárgyakkal óvatosan kell bánnia, és Figure 02 jól teljesíti feladatát: mielőtt helyet találna nekik a mosogatóban, robotujjaival óvatosan megfogja mindet.

Mindennapos háztartási feladatok végrehajtásában a robot Helixre, a mesterséges intelligenciával működő Látás-nyelv-cselekvés (Vision Language Action, VLA) modellre támaszkodik.

Első ránézésre a mosogatógépbe pakolás egyszerű feladatnak tűnik. Csak meg kell fogni és be kell tenni az egyes tárgyakat. A valóságban azonban számos robotikai probléma merül fel közben: a gépeket gyakran el kell különíteni a halmoktól, amiket át kell helyezni, vagy a szinkronban dolgozó két kar között kell mozgatni, csúszós vagy törékeny darabokhoz ujjbegy-pontosság kell, a mosogató kosarai pedig csak centiméteres hibatűrést engednek – magyarázza a fejlesztőcég.

Mindezek felett, az összes töltés más: az új tárgyak, a rendezetlen kezdőállapotok, a váratlan ütközések azzal járnak, hogy a robusztus teljesítmény fenntartása mellett, a rendszernek folyamatosan alkalmazkodnia és helyre kell állítania magát.

Bár a mosogatógép megtöltése, a törölközőhajtogatás és a csomagok válogatása, az ezekhez való készség látszatra több különféle folyamatból áll, a Helix-szel működtetett robot mindegyiket ugyanazzal az alkalmazkodó MI-rendszerrel végzi el. 

Ez az egyedi készség újabb lépés a skálázható humanoid intelligencia, további adatokkal fokozatosan új képességeket elsajátító, speciális esetekre való tervezés nélkül a szélesebb körű alkalmazhatóság irányába tartó rendszer felé.

A jövő sokat emlegetett robotinasa közelebb lehet, mint gondoljuk. Először viszont látnunk kell, hogyan porszívózik, viszi ki a szemetet, törli le a koszt, és utána tényleg tudjuk, valóban fejlődik, halad előre, vagy sem.

A Pekingben tartott szeptember harmadiki katonai parádén véletlenül felvették, ahogy Vlagyimir Putyin és Hszi Csin-ping a halhatatlanságról beszélget. „Ma hetvenévesen még gyerek vagy” – mondta a CCTV-k által több médiaszolgáltatónak élő streamen a hetvenkét éves kínai pártfőtitkár. „A biotechnológia fejlődésével az emberi szervek folyamatosan átültethetők, minél tovább élsz, annál fiatalabb leszel, sőt, akár a halhatatlanságot is elérheted” – válaszolta a szintén hetvenkét éves Putyin.

Hatalmas szakadék tátong a radikális vízió és a fokozatos élettartam-növekedést célzó, a találkozón bemutatott tudományos eredmények között. Szervátültetés-műtétek ismétlése a közeljövőben aligha segít bárkinek is élettartama radikális meghosszabbításában.

Putyin elképzelése az öregedés durván leegyszerűsített megközelítése. A folyamat annyira bonyolult, hogy még nincs tudományos konszenzus az okairól, hogy miért történik, hogyan definiáljuk, nemhogy a „kezeléséről.”

Elkopott testrészek biológiai vagy szintetikus pótlásokkal történő helyreállításának mégis van értelme. Több kutatócsoport dolgozik is helyettesítő terápiákon, amelyeket már embereken is teszteltek, de még senki sem érti teljesen, miért kezdenek el szerveink az életkor növekedésével romlani. A pótlás jó ötletnek tűnhet, tudjuk is, hogyan kell szerveket átültetni.

Egérkísérletek tapasztalata, hogy öreg szervek fiatalokkal helyettesítése széleskörű előnyökkel járhat. A bökkenő, hogy nem igazán értjük, miért, sem azt, hogy mennyi ideig tart a fiatalító hatás. Különféle szervátültetések egymáshoz viszonyulását pedig végképp nem ismerjük.

Már most donorhiány van, sokat kell várakozni, emberek ezrei halnak meg miatta. A transzplantáció komoly műtét, jellemzően vényköteles gyógyszerek életen át tartó szedésével jár. Ezek a gyógyszerek rontják az immunrendszert, és így fogékonyabbak leszünk bizonyos fertőzésekre, betegségekre. Azaz, az ismételt szervátültetések ötlete nem igazán vonzó, és gerontológusok szerint a közeljövőben aligha fog megtörténni.

Testrészeket évszázadok óta helyettesítünk valamivel, az utóbbi hetven évben pedig olyan újdonságokkal gazdagodott az emberiség, mint a pacemaker, a hallókészülék, az agyi beültetések és a műszív. Tudósok a szövet- és szervkészítés egyre komplexebb új lehetőségeivel, agysejtek folyamatos (például az egér agysejtjei egy részének embriós őssejtekkel történő) helyettesítésével, mások fonalféregnek beadott gyógyszerekkel (C. elegans) kísérleteznek. A C. elegans élettartamát meghosszabbító anyagok negyven százaléka elvileg egereknél is működik. De fogalmunk sincs, hogyan hatnak az emberre.

Mások sejtszintű vegyi reakciókkal próbálkoznak, ám úgy tűnik, évtizedekbe telhet még, mire molekuláris szinten jutunk valamire az öregedéssel. Itt jön megint képbe a szervátültetés, mert a helyettesítés rövidítésnek tűnik – és az öregedést sem kell annyira ismerni hozzá.

A halhatatlansághoz azonban biztos nem így jutunk el.

Az alpesi ország világhírű egyetemei (EPFL, ETH Zürich) és a Svájci Nemzeti Szuperszámítási Központ együttműködésének eredményeként nemzeti nagy nyelvmodellt (LLM) fejlesztett. Az Apertus nevű MI a ChatGPT, a Meta Llama-ja és a DeepSeek többnyelvű (helyi) alternatívája lehet.

Két méretben indul: az egyik nyolc-, a másik hetvenmilliárd paraméteres, több mint ezer nyelv tizenötbillió tokenjén gyakoroltatták. Az Apertus gyakorlóadatainak negyven százaléka nem angol, és az LLM-ekben olyan alulreprezentált nyelveket is használtak hozzá, mint a svájci német és a rétoromán.

Az Apertus latinul nyitottat jelent, és ennek megfelelően – ellentétben a legtöbb kereskedelmi modellel – architektúrája, súlyai, gyakorlóadatai, fejlesztési módja, hozzáférhetősége, tehát minden nyílt, emellett pedig teljesen és bőségesen dokumentált. Tökéletesen megfelel a svájci adatvédelmi és szerzői jogi törvények és az EU-s MI Törvény átláthatósági követelményeinek.

A két modell megengedő nyílt forrású licenc alatt ingyenesen hozzáférhető oktatási, kutatási és kereskedelmi alkalmazásokhoz. A telepítés olyan platformokon keresztül támogatott, mint a Transformers, a vLLM, az SGLang és az MLX, így az Aperthus valóban sokféle eszközön futtatható.

A fejlesztésnél az átláthatóság és a tanítási folyamat teljes reprodukálhatósága voltak a kulcsszempontok. Az intézmények ezért publikáltak mindent az Apertusról. A használati feltételek a Hugging Face-en érhetők el.

Az adatintegritás és az etikai standardok betartására külön odafigyeltek: a gyakoroltatáshoz használt korpusz kizárólag nyilvánosan hozzáférhető adatokból áll. A rendszer szűri az adatokat, hogy tiszteletben tartsa weboldalak géppel olvasható, akár visszamenőleges leiratkozási kérelmeit, valamint hogy a tréning megkezdése előtt eltávolítsa a személyes adatokat és más nemkívánatos tartalmakat.    

A fejlesztők egyéni használatra inkább a kisebb, a nyolcmilliárd paraméteres modellt ajánlják.

A szövegfeldolgozás történetét néhány nagy ugrás jellemezte, velük jutottunk el az írógéptől a WordPerfecten és a WordStaron keresztül a Microsoft Wordig és a Google Docs-ig. Mindegyik megváltoztatta az írásról való gondolkodást. A mesterséges intelligencia integrálásával, most jön a következő fejezet. A jövő nem az embert helyettesítő, hanem az egyértelműbb önkifejezésben, a nagyobb kreativitásban és egyediségben minket segítő gépekről, az eredményes ember-MI együttműködésről fog szólni.

A Word és a Google Docs évtizedek óta alapértelmezett íróeszközeink. Jól ismerjük őket, megbízhatóak, viszont alig változnak, miközben a 2022-től berobbant MI gyorsabb és jobb eredményt ígér.

Újragondolhatók-e az MI-korra az írószoftverek? 

A Pete DeLaurentis által kidolgozott TextJam platformnak ez a célja. A ChatGPT, a Claude vagy a Gemini munkái hiába tetszetősek, nem érezzük a magunkénak őket. Kivész velük az írott szöveg egyedisége, csorbul az önkifejezés, és ha megszokjuk, hogy algoritmusok írnak helyettünk, lassan, de biztosan elveszíthetjük egyes képességeinket is.

A TextJam alapötlete egyszerű. DeLaurentis a toll és a ceruza metaforáját használja: ha az előbbi módot használjuk, szövegünk végleges, az MI nem változtat rajta. Minden ceruzával készített anyag viszont vázlat, tetszés szerint hozzájuk nyúlhat. A promptolás is a felületen történik, nem kell hozzá külön chatdoboz, közvetlenül a szövegben hagyhatunk rövid utasításokat.

Az új szövegszerkesztő azonban több metaforánál: az írószoftverek kezelőfelületének újraértelmezése. Csippentéses átméretezési funkciójával, az érintőpadot vagy az egeret használva, zsugoríthatunk, bővíthetünk szövegrészeket: az MI, a jelentést és a hangvételt megőrizve, az új hosszúságnak megfelelően azonnal átírja a tartalmat. Az „időutazás” funkcióval nyomon követhetjük az összes változtatást, az anyag átláthatóbb – a szerzőség kérdése egyértelműbb –, ami kiemelt cél volt a TextJam fejlesztésekor.

A mainstream szövegszerkesztők egyik komoly korlátja az MI-integráció hiánya. A Microsoft és a Google ugyan asszisztensekkel igyekszik kezelni a problémát, a TextJam azonban már az alapoktól az ember-MI együttműködésre épül. Ugyanazon a dokumentumon szimultán dolgozhatnak különféle modelleket (GPT, Claude, Grok, Llama stb.) alkalmazó felhasználók, akik valósidőben meg is beszélhetnek dolgokat egymással és az MI-vel, mert a platformba ezt a chatfunkciót is beintegrálták. Az MI a garancia, hogy a szöveg alakulásával, dokumentálódik az összes korábbi nézőpont.

A Word és a Google Docs mérete és stabilitása miatt nehezen változtatható radikálisan, problémás teljesen új funkciókat beléjük integrálni. Ez a piaci rés megnyitotta a kapukat a TextJam és más startupok előtt.

A Microsoft és a Google nyilván fejleszthetnek hasonlókat, de nagyvállalatok újításai sokszor a szervezeten belül tehetetlenséggel szembesülnek, plusz a szabadalmak és a technikai kihívások is hátráltató tényezők. Ezért lesz lassú például a TextJam legegyedibb funkcióinak utánzása.