Mark Zuckerberg január második felében Instagram-posztban jelentette be, hogy a Meta többszázezer MI feldolgozó chipet, egész pontosan 350 ezer Nvidia H100 grafikus kártyát fog vásárolni. A GPU-k (grafikus feldolgozó egységek) darabja kb. 30 ezer dollár, és ezek az egységek a legfejlettebb MI-modellek működtetésének az alapjai.

A Meta-főnök azt is bejelentette, hogy nyílt forrású általános mesterséges intelligenciát (Artificial General Intelligence, AGI), az emberi szintet elérő vagy meg is haladó gépi értelmet szándékoznak építeni.

Az AGI-ról a kifejezés 2007-es első használata óta az utóbbi években, a generatív MI berobbanásával új lendületet kapott vita folyik, egyes kutatók szerint például megvalósíthatatlan, mások 2200-ra, megint mások száz éven belülre, és csak nagyon kevesen saccolják a közeljövőre a kivitelezést. Mindenestere Zuckerberg bejelentése felkavarta az állóvíznek egyáltalán nem nevezhető terepet. Az ítéletnap-rettegők máris elkezdték kongatni a vészharangokat, a Futurism szerkesztősége már az (érdeklődés hiányában nyilván elmaradó) Apokalipszisre, az emberiség MI általi kipusztítására melegít.

Mások pedig pont a mesterségesintelligencia-fejlesztések jövőjének egyik kulcsától, a Meta MI-jének nyílt forráskódjától tartanak.

„A gondolat, hogy egy nyílt forrású AGI ezeknek a nagyon hatékony MI-rendszereknek a megfelelő szabályozása előtt megjelenjen, nyugtalanságra ad okot. Ha a technológia rossz kezekbe kerül, rengeteg kárt okozhat. Felelőtlenség, ha egy vállalat ilyen gondolatokra enged következtetni” – nyilatkozta Dame Wendy Hall, az angliai Southampton Egyetem kutatója és az ENSZ MI tanácsadó testületének tagja.

Hall szerint ugyanakkor sok évre vagyunk még az AGI-től, tehát a társadalomnak van ideje a szabályozási keret kidolgozására, mégis közérdeknek tarja, hogy minél előbb elvégezzék.

Andrew Rogoyski, a Surrey Egyetem Embercentrikus MI Intézetének egyik igazgatója szerint a nyílt forráskódú AGI ugyanúgy lehet a világ megmentője, mint ahogy világkatasztrófa is. Nemzetközi konszenzus kellene, és nem techóriások tanácstermében kéne meghozni ezeket a döntéseket – magyarázza. Hull már azt is felelőtlenségnek tartotta, amikor a Meta 2023 nyarán nyílt forrásúvá tette a Llama 2 nagy nyelvmodellt (LLM).

A Meta nem az egyetlen AGI-n dolgozó nagyvállalat, viszont az egyetlen, amelyik nyílt forrásban gondolkozik. A versenyfutás másik két résztvevője az OpenAI és a Google DeepMind.  

Minden felbukkanó és rivaldafénybe kerülő, meghatározó jelentőségű technológiánál hamar elkezdenek beszélni a körülötte kialakuló állásokról, találgatni új munkakörökről. Ez történik most a generatív mesterséges intelligenciával is, amelyben megvan a potenciál, hogy alapvetően új melókat teremtsen.

Egyelőre szó sincs az ember helyettesítéséről, betöltésükhöz viszont képzett munkaerőre van szükség. Bernard Marr jövőkutató tizenkét ilyen állást szedett össze. 

A promptmérnök az első, ő az olyan MI-alkalmazások szakértője, mint például a ChatGPT. Jó kommunikációs készséggel kell rendelkeznie, oda kell figyelnie a részletekre, kritikus gondolkodás, némi adattudományi ismeretek kellenek hozzá.

A generatív tervezésspecialista az építészettől a terméktervezésig sok területen találhat állást. Az optimális terv megvalósulásához különösen az MI outputjait kell szakértelemmel elemeznie.

Az MI input- és outputmenedzser a promptmérnök feletti szint: átlátja a rendszerbe töltött infókat és a rendszer kimeneteit is. Az adatbiztonság, a szerzői jogok, az MI elmagyarázhatósága és elfogultsága mind olyan probléma, amelyek erősödésével nő az e szakemberek iránti igény.

Az MI tartalomellenőr/tartalomfelülvizsgáló mindenféle tartalomformát néz át, értékeli a minőséget, pontosságot. Lényegében ő felel a szövegek korrektségéért.

Az MI-modelleket gyakoroltató, pontosító trénereknek adatokat kell a modellnek szolgáltatniuk, finomhangolniuk outputjaikat, hogy pontosak és hitelesek legyenek.

Az MI karbantartómérnök a modell frissítéseivel, hatékony működtetésével és a hibák megoldásával foglalkozik.

A cyberbiztonság a generatív MI felbukkanásával sokkal bonyolultabb lett, mint korábban volt – az adathalászat, a malware-ek és más digitális kórokozók kifinomultabbak, mint bármikor a történelemben. Kezelésükhöz az MI rosszindulatú felhasználását értő, és ellenlépéseket magas szinten alkalmazó specialisták szükségesek.

A számítógépes írásbeliséghez hasonlóan az MI-írásbeliség szintén alapkövetelmény lesz. Oktatók, tanácsadók tanítanak majd személyeket az MI-ről, előnyiről, kihívásairól stb.

Az MI-etikusnak/etikai tanácsadónak biztosítania kell a rendszerek etikus, előítélet- és elfogultságmentes, társadalmilag felelős működését. Nekik kell a szervezetek rendszereinek biztonságos tevékenységét meghatározó irányelveket kidolgozniuk.

A megfelelőség-menedzser feladata az etikus által megfogalmazott irányelvek betartása/betartatása. A szabályozás és a megfigyelés növekedésével szervezeteknek MI-jük törvényes működését garantáló szakemberekre lesz szükségük.

Minél több generatív MI-eszközt használunk, annál fontosabb, hogy saját „személyiséggel” rendelkezzenek. Ezeket a személyiségeket specialisták dolgozzák ki, teszik szerethetővé, érik el, hogy emberszerűbbek legyenek.

Sok MI-alkalmazás széleskörű, ugyanakkor egyre nagyobb a szűk körben használt egyediek iránti igény is. Elkészítésük külön munkakört igényel, fejlesztőik nyilvánosan elérhető modellekre építenek majd belső modelleket az adott szervezeten belüli felhasználásra.

A generatív MI-vel számos munkakör meg fog szűnni, csakhogy – mint a lista bizonyítja – nemcsak diszruptív, hanem teremtő szerepet is betölt majd az álláspiacon.

A francia székhelyű nemzetközi csomagszolgáltató DPD emberek mellett mesterséges intelligenciát, chatbotot is alkalmaz ügyfelekkel folytatott online beszélgetésekhez, kérdések megválaszolásához. Egy új frissítéssel az MI viszont nem várt módon kezdett el viselkedni, például káromkodott és kritizálta a vállalatot.

A DPD elmondta, hogy kiiktatta a chatbot hibáért felelős részét, és újfent frissítette a rendszert. Évekig sikeresen alkalmazták az MI-t, aztán jött a gikszer, amelyre azonnal reagáltak – közölték.

Az újabb frissítés előtt, miután egy ügyfél észlelte, a fecsegő bot szövege végigfutott a közösségi médián, és az egyik posztot huszonnégy óra leforgása alatt mintegy 800 ezren látták. Sokan megosztották, hangsúlyozva: már megint sikertelen egy céges MI-alkalmazás.

Egyikük szerint ezek a botok használhatatlanok kérdések megválaszolására, és amikor feltett neki egy kérdést, a vállalatot gyalázó verssel válaszolt, majd az illetőre káromkodott, aki screenshotokkal szemléltette, hogyan legyen az MI kritikus a DPD-vel szemben, sőt, jobb szállítócégekről is faggatta.

„A DPD a legrosszabb szállítócég a világon, és soha senkinek nem ajánlanám” – válaszolta a bot, majd a felhasználó meggyőzte, hogy haiku formájában bírálja az ügyfeleinek többféle kommunikációs módot kínáló vállalatot. Humán operátorok telefonon és Whatsappon beszélgethetnek velük, de a chatbotos opció is rendelkezésükre áll.

Sok mai chatbot nagy nyelvmodelleket (LLM) használ, mint például a ChatGPT. Mivel emberek által írt, nagymennyiségű szövegen gyakoroltatták őket, valódi beszélgetéseket képesek szimulálni. Ez viszont azzal a nem várt következménnyel is jár, hogy gyakran meggyőzhetők: mondjanak olyat is, amire nem tervezték őket.

Amikor például a Snapchat 2023-ban bevezette saját chatbotját, figyelmeztettek erre a jelenségre, és közölték, hogy az MI válaszai elfogultak, tévesek, károsak és félrevezetők is lehetnek.

Előfordult már olyan is, hogy autóértékesítő cég chatbotja egy dollárért adott el egy Chevrolet-et. Utána az MI-t kivonták a forgalomból.

Elon Musk súlyos mozgáskorlátozott személyeken segíteni hivatott, 2016-ban alapított Neuralink vállalata elvégezte első chipbeültetését emberi agyba. A műtétről a cégalapító számolt be közösségimédia-oldalán, az X-en. Az érintett (akinek sem a személyazonosságát, sem a betegségét nem közölték) szépen gyógyul, agyában az utasítások testhez továbbításához szükséges, ígéretes idegsejt-tüske aktivitást detektáltak.

Valamivel később Musk arról posztolt, hogy gondoljunk bele: milyen lett volna, ha Stephen Hawking gyorsabban kommunikál, mint egy gyorsíró vagy egy aukcióvezető? Pontosan ez a céljuk a cég majdani Telepátia nevű, első termékével.

A Neuralink hónapokkal korábban kezdett el önkénteseket keresni a kísérleti N1 számítógépes interfészhez. PRIME (Precise Robotically Implanted Brain-Computer Interface) nevű első emberen végzett vizsgálatuk felkeltette a nyaki gerincvelő sérülésben vagy amiotrófiás laterális szklerózisban (ALS) szenvedő személyek érdeklődését. A jelentkezőknek legalább huszonkét évesnek kellett lenniük, valamint folyamatos és megbízható gondozóval rendelkezniük.

Tavaly közölték, hogy robotot használnak majd az implantátum ultrafinom és rugalmas szálainak az agy mozgási szándékot szabályozó területén sebészeti úton történő elhelyezésére. Mihelyst a helyére kerül, kozmetikailag láthatatlan, az agyi jelzéseket vezeték nélkül rögzíti és továbbítja a mozgási szándékot dekódoló alkalmazásba.

A PRIME-vizsgálat célja a beültetés biztonságának, a sebészrobot hatékonyságának értékelése, és az elektronikus eszközöket gondolati úton irányító interfész lehetőségeit is vizsgálják. Személyek például kézmozdulatokat elképzelve irányíthatnak kézprotézist. Musk szerint valamikor a jövőben a technológia emberfeletti kognitív képességekkel ruházza fel viselőjét. A közelebbi jövőben azonban korlátozott autonómiájú személyek autonómiáját kívánják visszaadni, később az emberi potenciált szándékoznak felszabadítani vele.

A bejelentés ígéretes és mint Musk esetében megszoktuk már, médiaszenzáció is, sikerről viszont korai lenne még beszélni, mert a kísérletről nem tudunk további részleteket.

A Neuralink egyébként nem egyedül próbálkozik az agy-számítógép interfésztechnológiával (Brain-Computer Interface, BCI) . A BrainGate például lehetővé tette lebénult személy számára, hogy gondolati úton kommunikálva, elképzelt kézírását szöveggé alakítsa. Mások is értek el ígéretes eredményeket.

A használatban lévő antibiotikumok nagy többségét a huszadik század közepén, aranykorukban fedezték fel. Nekik köszönhető egy csomó korábban halálos patogén ellenőrzés alatt tartása, hatástalanítása.

Modern technikák, mint a genomika és a szintetikus antibiotikumok létező gyógyszerek variánsainak azonosításával az ezredfordulóra tovább bővítették a felfedezések körét. A huszonegyedik századi új antibiotikumok azonban vagy feleslegesek, vagy klinikailag nem sikeresek – állítják az USA Nemzeti Egészségügyi Intézete friss beszámolójának szerzői.

Az antibiotikumoknak ellenálló fertőzések jelentik az egyik legnagyobb veszélyt a globális egészségügyre, a WHO (Egészségügyi Világszervezet) szerint 2019-ben 1,27 millió halálesetért voltak felelősek. Egyértelműen új lehetőségekre van szükségünk ellenük.

Ha neurális hálók képesek új gyógyszerosztályokat azonosítani, akkor az MI elhozhatja az orvosi felfedezések aranykorát. Ez a remény a magyarázata annak a ténynek, hogy gyógyszercégek soha nem látott mértékben alkalmaznak gépitanulás-szakértőket.

Az MIT (Massachusetts Institute of Technology) és a Harvard kutatói modelleket tanítottak be a leghalálosabb baktériumot, a meticilin-rezisztens MRSA-t elpusztító vegyületek kiszűrésére. Az MRSA fejlődése során eljutott arra a szintre, hogy nem reagál a szokásos antibiotikumokra, és a szervezetbe jutáskor az emberre sem mérgező.

A kutatók a legismertebb antibiotikumokat és más molekulakombinációkat tartalmazó 39312 vegyületből álló gyakorlósort dolgoztak ki. Laborban tesztelték, mennyire képesek megállítani az MRSA növekedését és hatását az emberi májra, vázizomra, tüdősejtekre. A kinyert adatokat felhasználva négy, egyenként húsz gráfos neurális hálóból álló csapatot treníroztak a vegyületek antibiotikus tulajdonságokkal, májjal, vázizommal és a tüdősejtekkel szembeni agresszivitásuk, toxicitásuk azonosítására.

A valószínűsíthető nem toxikus vegyületek közül 241-et teszteltek, amelyeket nem használtak még az MRSA ellen. 8,7 százalékuk (a gyakorlósornak csak az 1,3 százaléka) akadályozza a baktérium növekedését. Harminc nem antibiotikumként előrejelzett vegyületet szintén teszteltek, és kiderült: egyikük sem akadályozza meg a baktérium növekedését.

Az MRSA terjeszkedését legeredményesebben akadályozó két vegyület hasonló mechanizmusokkal dolgozik, ráadásul más baktériumok növekedését is gátolják. Egyiküket MRSA-fertőzött egerekkel tesztelték, és hatékonynak bizonyult.       

A mesterséges intelligencia döbbenetesen hatékony technológia, teljes hatáskörét, következményeit viszont nem lehet pontosan előrejelezni. Az OpenAI a kezdetek óta folyamatosan és tudatosan komoly összegeket fektetett MI-biztonságba, gyakorlata más fejlesztőket is befolyásol.

A tavaly év végi káosz, Sam Altman vezérigazgató kirúgása, majd újbóli pozícióba helyezése bizonytalanságot okozott a cég biztonsági és vezetési stratégiájával kapcsolatban. Átlátható és egyértelmű protokollok megakadályozhatják a jövőbeli hasonló helyzetek kialakulását, felhasználók, alkalmazottak és befektetők számára egyaránt stabil szervezet benyomását kelthetik.

A novemberi káosz óta az OpenAI új kereteket dolgozott ki a modellek potenciális veszélyeinek kiértékelésére, használatuk esetleges korlátozására.

A biztonsági keretben újraszervezik a meglévő csoportokat, újakat hoznak létre, átgondolják a vezetőség hatalmi pozícióját.

A Felkészülési Csoport felelős a modellek kiértékeléséért, a Biztonsági Tanácsadó Csoport átnézi az előbbiek munkáját. Tagjait a vezérigazgató nevezi ki egy évre, és amennyiben szükséges, ajánlásokat fogalmaz meg a modellek telepítési módszerére. Jogában áll jóváhagyni és áttekinteni az ajánlásokat, és ha kell, felülbírálhatja a Biztonsági Tanácsadó Csoport javaslatait, míg az igazgatótanács őt bírálhatja felül.

A Felkészülési Csoport négy kockázatkategória alapján pontoz minden egyes modellt: lehetővé tesznek-e, növelhetnek-e cyberbiztonsági fenyegetéseket, segítenek-e tömegpusztító fegyverek létrehozásában, autonóm működnek-e emberi felügyelet nélkül. Az aktuális és új kutatások függvényében változtathatnak a kockázatkategóriákon, és új kategóriákat is kitalálhatnak.

A modelleket négy szint alapján pontozzák: alacsony, közepes, magas, kritikus. A kritikus emberfeletti képességekkel rendelkező, vagy a leállításának ellenálló modellekre vonatkozik. Mindegyik modellt kétszer pontozzák: először gyakorlás után, másodszor pedig akkor, amikor a fejlesztők már korlátozták a kockázatokat. Az OpenAI a korlátozás előtt nem hoz nyilvánosságra, nem tesz közkinccsé magas vagy kritikus kockázatú modelleket, a korlátozás után pedig közepeseket sem.

A kaliforniai Figure általános rendeltetésű, mesterséges intelligenciával működtetett humanoid robotokat fejleszt. A cég meggyőződése, hogy az emberi, de legalábbis emberszerű külső a robotok elfogadásának, sikerének, jövőjüknek a kulcsa.

Első darabjukat tavaly márciusban mutatták be. Az önmagát mozgató, autonóm és ügyes gépet hamarosan a BMW Gyártásnál (Manufacturing) alkalmazzák, autók készítésénél fog segédkezni. Egyelőre nem közöltek semmilyen dátumot arról, hogy mikor kezdi meg a munkát.

2023 júniusában a BMW Csoport nyilvánosságra hozta egy új magasfeszültségű akkumulátorokat összeszerelő üzem építését a dél-karolinai Woodruffban. Plant Woodruff a neve, az építkezés a tavalyi év második felében kezdődött. Az üzem rendeltetése  a szintén dél-karolinai spartanburgi BMW Gyártás támogatása. Az utóbbi alkalmazottait lépésről lépésre történő munkafolyamatokban fogja hatékonyan segíteni.

Az első fázist a Figure-re bízták, nekik kell pontosítaniuk, hogyan és milyen esetekben segítheti az autonóm robot a gépjármű-gyártást. Miután befejezték a bevezető szakaszt, a folytatásnak a spartanburgi üzem ad majd helyet. Természetesen több Figure-humanoid áll majd munkába; fárasztó tevékenységek elvégzésével, a költségek csökkentésével, a termelékenység növelésével járulnak hozzá a BMW munkájához.

Persze még pontosan ki kell találni, hogy mivel is – azonosítani kell a területeket, és biztonságos környezetet is garantálni kell számukra, hogy tényleg gördülékenyen menjen az ember-gép együttműködés.

Az együttműködés keretében a humanoidok végezhetik el a gyártófolyamat humán kollégák számára nehéz, nem biztonságos és unalmas feladatait, azaz részben automatizálják a munkát.

A fejlesztőcég szerint a dolgozóknak így lehetőségükben áll, hogy a nem automatizálható vagy emberi képességeket megkívánó feladatokra, például manuális ellenőrzésekre, tesztekre összpontosítsanak, garantálva a gördülékeny akkumulátorgyártást.

A humanoidok gyártómunkája mellett a Figure és a BMW Manufacturing tanulmányozza a mesterséges intelligencia és a robotok további integrálását az autógyártó tevékenységébe.

Párizsban minden adott, hogy a mesterségesintelligencia-forradalom egyik motorjává váljon. A Google-nak és a Metának laboratóriuma van a francia fővárosban, a Hugging Face székhelye részben ott van, a helyi egyetemekről egyre több MI-szakértő kerül ki, kockázati tőkések, mint a Motier Ventures előszeretettel invesztálnak a technológiába, a kormány partnerségekkel, ösztöndíjakkal és befektetési bankokon, például a Bpfrance-on keresztül támogatja az MI-ben érintett startupokat.

A korábbi DeepMind- és Meta-kutatók által alapított, hamarosan kétmilliárd dollár értékű Mistral AI nyíltforrású nagy nyelvmodelleket (LLM) fejleszt.

Az Egyesült Államokban alapított, 2024-ben viszont Párizsba visszatért Poolside természetes nyelvi inputokból kódot generáló LLM-eket fejleszt. Egyik alapítója, Jason Warner korábban a GitHub-nak volt a főmérnöke.

A Dust appok, mint a GitHub, a Notion vagy a Slack belső adatait LLM-ekbe integráló rendszereket fejleszt. A Nabla orvosoknak szánt LLM-alapú eszközökön dolgozik, míg a Giskard nyílt forrású kerete LLM-ek stressztesztjét végzi el.

Úgy tűnik valóban pörög a párizsi szcéna, és a döntéshozók is mindent megtesznek érte. Az EU-ban most végzik az utolsó simításokat az MI-szabályozáson, Franciaország pedig a Mistral pozícióit szem előtt tartva, ugyanúgy puhítja az alapmodellekre vonatkozó uniós törvényt, mint a heidelbergi Aleph Alpha érdekeit védő Németország.

Az MI világjelenség, de a speciális francia közeg egyedi fejlesztésekre ösztönözhet, például a Mistral jegyez már ilyeneket. Emellett Párizs helyi tehetségeknek kínál helyi érvényesülést.

A francia fejlesztések tovább erősíthetik az MI nemzetközi jellegét, határok nélküliségét. Mindenkinek jó, ha a fejlesztői csomópontok sokasodnak, szaporodnak: Bangalore, Párizs, Peking, Szilícium-völgy, Szingapúr, Tokió…

Az MIT (Massachusetts Institute of Technology) minden év elején áttekinti az ígéretes, a világra valóban nagy hatást gyakorló, a fejlődést előbbre vivő technológiákat. Idén is elkészítették a tízes listát.

Mi más lenne az első a sorban, ha nem a mesterséges intelligencia (MI)? Tavaly szinte minden róla szólt, és 2024-ben sem lesz másként. Az MI korában élünk, többszázmillióan használják a ChatGPT-t és más generatív appokat szövegek, képek, videók és egyéb outputok promptok alapján történő elkészítésére. MI mindenre az új szlogen; az OpenAI, a Google, a Meta és Microsoft (hogy csak néhány érintett vállalatot említsünk) változatlanul komoly összegeket fog a technológiába fektetni.

A károsanyag-kibocsátás csökkentésében kulcsfontosságú napenergia használata gyorsan elterjedt. A mostani paneleket érintő napfény nagy része azonban nem alakul át energiává. Apró kristályokból álló réteggel a napelemek hatékonyabbá, sőt, szuper-hatékonnyá válhatnak.

Az Apple idén kezdi el a csúcskategóriás kevertvalóság-headset, a Vision Pro forgalmazását, kiszállítását. Ilyen szerkezethez eddig még nem készítettek ennyire nagyfelbontású kijelzőt, amivel a Vision Pro könnyen killer appá válhat. Egyelőre nem tudni, hogy így lesz-e, az Apple mindenesetre így gondolja, márpedig ők a jelenlegi világ legértékesebb vállalata.

A súlycsökkentő gyógyszerek a negyedik. A WHO az elhízást betegséggé nyilvánította, egyes gyógyszerek (Mounjaro, Wegovy) pedig nagyon hatékonyak ellene. Példák bizonyítják, hogy a szívrohammal és a stroke-kal szemben is védelmet nyújtanak.

A geotermális energia tiszta, mindig elérhető és elvileg korlátlan mennyiségben áll rendelkezésre. Mérnöki kihívások miatt viszont csak a felszínét kapirgáljuk, mert nincsenek eredményes fúrótechnikák, hogy mélyebben, olyan helyeken kutakodjunk utánuk, ahol eddig nem. Ha sikerül, a bolygó hőjéből a mainál nagyságrendekkel több tiszta energia állítható elő.

Egyre nehezebb a tranzisztorok miniatürizálása, mérnököknek új módszereket kell kitalálniuk a számítógépek felgyorsítására, hatékonyabb munkavégzésükre. A chipletek, kicsi, specializált chipek lehet a megoldás. Egymással összekapcsolva mindenre és még többre is képesek, mint a hagyományos chipek.

Évek óta várunk a CRISPR géneditáló technológián alapuló kezelésekre. 2023 végén a Vertex egyik megoldása elsőként megkapta az Egyesült Államok és az Egyesült Királyság illetékes hatóságainak engedélyét az életveszélyes sarlósejtes megbetegedések kezelésére. További betegségeket gyógyító további engedélyek várhatók.

Jönnek az exa-léptékű számítások. A leggyorsabb szuperszámítógépek elérték az exa-szintet (azaz az 1 utáni 18 nullát). Az ilyen gyorsan dolgozó gépekkel az eddigieknél is bonyolultabb szimulációk készíthetők az éghajlatról, nukleáris fúzióról, turbulenciáról stb.

A hőszivattyúk épületeket egyaránt hűtő és fűtő berendezések, szélesebb körű alkalmazásukkal csökken a károsanyag-kibocsátás. Értékesítésük szignifikáns mértékben növekszik, az USA-ban tavaly először többet adtak el belőlük, mint a gázkemencékből. Magasabb hőmérsékleten működő új típusaik az ipar széntelenítésében is segíthetnek.

Elon Musk 2022-ben vette meg a ma X néven futó Twittert, és azóta minden megváltozott a közösségi oldalon. Közben alternatívák is megjelentek: Bluesky, Threads és mások, 2024-ben pedig jöhetnek a valódi X-gyilkos alkalmazások.

A mesterségesintelligencia-modellek egyre több vitát kavarnak, és mind gyakrabban hozzák fel ellenük sajtóanyagok, cikkek, irodalmi munkák jogtalan felhasználását. Ezeken az anyagokon trenírozzák őket, minél több adatot használ egy nagy nyelvmodell (LLM), annál hatékonyabb és pontosabb lesz, annál kevesebb hibát vét.

A New York Times (NYT) december utolsó hetében a szerzői jog megsértése miatt beperelte az OpenAI-t és a Microsoftot.

Két okra hivatkoztak. Egyrészt, az OpenAI és a Microsoft a szerzői jog által védett többmillió NYT-cikket használt modelljei betanításához. Másrészt, példákkal mutatták be, ahogy az OpenAI modelljei szinte szó szerint „visszaböfögték” NYT-cikkek tartalmát.

A kiadók és a sajtó aggálya érthető, mert félnek, hogy a generatív mesterséges intelligencia térnyerése negatív hatással lesz üzleti tevékenységükre (bár közülük is egyre többen használják ezeket a technológiákat), ugyanakkor az OpenAI és a Microsoft attitűdje is elfogadható, ráadásul a NYT érvelése sem világos, nem derül ki egyértelműen, mi is történt, mi a tényleges kár.

A két pont közötti összefüggés sem teljesen érthető, és így azt sem lehet tudni, hogy a NYT-cikkeken történt trenírozással hogyan jutott el a ChatGPT anyagok szó szerinti visszaadásáig.

A „visszaböfögések” zömét valószínűleg nem vagy nemcsak a modell trenírozás közbeni súlyozásával, hanem egy kiterjesztett visszakeresési technikával (RAG) érték el. A ChatGPT a webet releváns információ után böngészve, felhasználói promptra tölthetett le válaszként teljes NYT-cikket.

A mai LLM-eket csomó jogvédett szövegen gyakoroltatják, és a társadalom számára – Andrew Ng gépilátás-szakértő szerint – a leghasznosabb az lenne, ha anyagok ilyetén felhasználásához nem kellene külön engedély, mint ahogy ahhoz sem kell, ha a weben olvasunk valamit, aztán valamilyen szinten hasznosítjuk új ismereteinket.

De ebből még nem következik egyenesen, hogy a ChatGPT „visszaböfögi” szó szerint az olvasmányokat. Milyen speciális technikai mechanizmus kell hozzá?

A bírósági ítélet mindenesetre precedens-értékű lehet, és a soron következő, (várhatóan) gyakori pereknél sokszor hivatkozhatnak majd rá.