Napjaink robotjai ugyan nagyon változó minőségben, de egyre több feladat végrehajtására alkalmasak. A robotfoci évtizedekkel ezelőtti kezdetei óta tudjuk, akár sportolnak is, ha arra programozzák őket.

Legutoljára az MI sanghaji világkonferenciáján kaptuk fel a fejünket, amikor két kisebb méretű, két lábon álló szerkezet, azaz humanoid túlméretezett kesztyűkben mérte össze egymással ökölvívó képességét. Mindkettőt kínai cég, a Unitree fejlesztette.

A Vasököl Király (Iron Fist King) néven ismert modellekre akkor figyelt fel először a világ, amikor a cég májusi tornáján egymásnak estek. A bokszoló botok egyelőre nem autonómak, hanem humán operátor által távirányított masinák. Csapottaikat és horgaikat tehát ember koreografálja.

A két Vasököl Király egyensúlyozása és stabilizáló mechanizmusa mégis komoly hatást gyakorolt mesterségesintelligencia-kutatókra, bár azt megjegyezték, hogy mozgásuknak és az azt irányító rendszereknek automatikusan kellene működniük. 

Az első meccset és a sanghaji demót követően a Unitree újabb botmeccs során mutatta be a Királyokat a kínai Hangcsou Qian Xuesen Iskola diákjainak. A gyerekek nagy élvezettel nézték őket. (A fejlesztőcég központja szintén hangcsoui.)

„Hihetetlen. Most már nagyon szeretném tudni, hogyan harcolnak egymással” – nyilatkozta az egyik kisiskolás egy hongkongi lapnak.

Úgy tűnik, az iskola a Unitree robotok fontos tesztterepe. Februárban ugyanott filmeztek le emberekkel táncoló két G1 humanoidot. A sanghaji MI-konferencián egyébként nemcsak ők, hanem más cégek termékei is jelen voltak, és mindenféle tevékenységet végeztek, egyesek például pompon-lányokra emlékeztetően szurkoltak.

Mindezzel együtt a legnagyobb hatást az ökölvívó humanoidok váltották ki.

Ha egy molekuláris szerkezet képét elforgatjuk, az ember meg tudja mondani, hogy ugyanaz a molekula, gépi tanuló modell viszont új adatpontként kezelheti. Számítástechnikai szaknyelven a molekula szimmetrikus: ugyanaz marad, ha bizonyos átalakulásokon megy keresztül, például elforgatjuk.

Szimmetrikus adatokkal több területen, különösen a természettudományokban és a fizikában találkozunk. A szimmetriát felismerő MI-modell képes objektumok azonosítására, teljesen függetlenül attól, hogy hol találhatók az adott képen. 

Viszont, ha például egy gyógyszerkutató modell nem érti a szimmetriát, pontatlan előrejelzéseket tehet molekuláris tulajdonságokról. De a tapasztalati sikerek ellenére sem világos, létezik-e számítási szempontból hatékony módszer a szimmetriát garantáltan tiszteletben tartó jó modell betanítására.

Az MIT (Massachusetts Institute of Technology) kutatói bemutatták az első ilyen, mind a számítási, mind az adatigény tekintetében bizonyítottan hatékony, szimmetrikus gépitanulás-módszert. A módszer komoly segítség lesz a szimmetriát jobban kezelő alkalmazásokban, új anyagok felfedezésétől csillagászati anomáliák azonosításáig, komplex éghajlati mintázatok megfejtéséig, számos területen hasznosítható modellek fejlesztésénél.

Szimmetrikus adatok kezelésére nem könnyű betanítani modelleket.

Az adatkiegészítés az egyik bevett módszer: az összes szimmetrikus adatpontot több adatponttá alakítják át, hogy a modellt jobban általánosíthassuk új adatokra. Például új gyakorlóadatokhoz többször elforgatunk egy molekuláris szerkezetet, viszont ha azt akarjuk, hogy garantáltan tiszteletben tartsa a szimmetriát, ez korlátozó lehet számítási szempontból.

Alternatív lehetőség a szimmetriának a modell architektúrájába kódolása, például a gráf neurális hálózatok (GNN), amelyekről viszont senki nem tudja, mit tanulnak és miért működnek. Az MIT-kutatók ezt próbálták megérteni, elméletileg kiértékelni, mi történik akkor, ha az adatok szimmetrikusak. Szimmetrikus adatokkal végzett gépi tanulás statisztikai-számítási kompromisszumát vizsgálták. A kompromisszum lényege, hogy kevesebb adatot igénylő módszerek számítási szempontból drágábbak lehetnek, ezért meg kell találni a korrekt egyensúlyt.

Az elméleti kiértékelésre alapozva tervezték meg a szimmetrikus adatokkal eredményesen dolgozó gépitanulás-algoritmust. A probléma zsugorítására, egyszerűsítésére az algebrából, átfogalmazására a geometriából vettek át a szimmetriát jól megragadó ötleteket. Végül a kettőt a hatékonyságot megoldó optimalizációs problémaként hozták közös nevezőre, és az új algoritmus lett az eredmény.

Elmondták, hogy a legtöbb elmélet és alkalmazás vagy az algebrára, vagy a geometriára összpontosít, és a kettőt egyesítve, ők innen léptek tovább. A hagyományos megközelítéseknél kevesebb adatminta kell a gyakorláshoz, amellyel a modell pontosabb, jobban adaptálódik új alkalmazásokhoz.

A megközelítéssel GNN-ek is könnyebben elemezhetők.

A később visszakereshető képernyőképeket készítő Microsoft Recall 2024 tavaszán exkluzív alkalmazásként jelent meg a mesterséges intelligenciával elvégzendő feladatokhoz dedikált neurális feldolgozóegységekkel (NPU) rendelkező Copilot+ PC-ken. 

Kezdetben kutatók komoly biztonsági problémákat fedeztek fel, mire a cég gyorsan visszavonta az első változatot, a biztonságosabb hónapokkal később, 2024 őszén jelent meg.

Manapság sok új PC-n a Windows telepítésének részeként egy képernyő az alkalmazás engedélyezésére ösztönzi a felhasználót. Az app rendelkezik az érzékeny infók, például hitelkártya-számok screenshotolását megakadályozó funkcióval. 

A The Register szaklap tesztje alapján azonban a funkció nem mindig működik, potenciális aranybányát kínálva tolvajoknak.

Az alapértelmezett „szűrő-érzékeny információ” beállítás elvileg kizárja a képernyőképből a személyes adatokat. A tesztelés során viszont kiderült, hogy a szűrő gyakran meghibásodik. Nincs mód arra, hogy elkerülje a webes előzményekben található, potenciálisan ártalmas, például magánéletünkkel kapcsolatos, inkább titokban tartott bejegyzéseket. 

Még rosszabb, hogy a Recall lementett képernyőképei bárki számára hozzáférhetők, aki – akár távoli hozzáféréssel – rendelkezik a PIN-kódunkkal.

Személyes adatainkat annyira sokféleképpen tároljuk, és olyan változatos módokon hivatkozunk rájuk, hogy sem a Recall, sem bármilyen más szoftver nem képes az összes opció rögzítésére. Ezért is fordulhatnak elő komoly problémák. 

Amikor a The Register felvette a kapcsolatot a Microsofttal, a fejlesztőcég nem válaszolt, ugyanakkor sohasem állította, hogy a Recall szűrője tökéletes. Folyamatosan dolgoznak rajta, várják a felhasználói visszajelzéseket, tipikus work-in-progress. Lehetőségünkben áll specifikus appok és honlapok blokkolása, hogy ne készüljön automatikusan képernyőkép róluk. Feketelistára tehetők.

Mindenesetre, ha a sütiket alapból blokkolók közé tartozunk, vagy egyszerűen csak félünk személyes infóink illetéktelen kezekbe kerülésétől, az esetleges identitáslopástól, akkor számos okunk van arra, hogy óvatosan viszonyuljunk a Recallhoz.

A világ legnagyobb kozmetikai cége, a L’Oréal június óta az Nvidia közreműködésével igyekszik generatív MI-vel áramvonalasítani tevékenységét. Mesterséges intelligenciát korábban is használtak, most viszont már abból indulnak ki, hogy a technológiával meglévő adatokból teljesen új tartalmat képesek létrehozni.

A francia nagyvállalat csatlakozott az Nvidia AI Enterprise mikroszolgáltatás ökoszisztémájához, terv- és marketingfunkciók kiterjesztésével, 3D vizualizációval az iparág új lehetőségeit kereső kezdeményezéséhez.

A partnerséggel skálázható a termékmodellekből vizualizációkat és eszközöket készítő CreAItech generatív MI platform, csökkentve a kreatív részleg képek és 3D modellek marketing- vagy kutatási célokra történő tervezésével, renderelésével eltöltött idejét. A folyamatok automatizálásával gyorsan tesztelnek, iterálnak különböző marketingstratégiákat. Képek személyre szabhatók az adott fogyasztóra, különféle helyi piacokra, mert a generatív MI komoly lehetőséget ad a terméklokalizálásra.

Ezen kívül a partnerség jelentheti a L’Oréal jövőbeli MI-kezdeményezéseinek alapját is. Az AI Refinery, egy új MI-fejlesztőeszköz fogja kialakítani a cég által nemrég indított, szintén mesterséges intelligencián nyugvó Noli szépségápolási piactér élményeit. Csomó bőrtípus-, hajszín- és termékformulából kiindulva fejlesztenek speciális keresőmotorokat és más fogyasztócentrikus eszközöket.

A L’Oréal generatív MI-t, kiterjesztett valóságot (AR) és gépi látást használó Beauty Genius személyes szépségtanácsadója szintén úttörő fejlesztés – az adott fogyasztóra talál ki egyedi megoldásokat, segít neki megtalálni az ideális terméket.

A L’Oréal nincs egyedül, a terület más vállalatai szintén próbálkoznak MI-vel. Az Estee Lauder az Adobe-vel (Firefly generatív MI-jével) szövetkezve indít digitális marketingkampányokat, de látáskárosultaknak is fejlesztettek tanácsadót. Mindegyik lényege az ügyfelekkel való személyesebb kapcsolat kialakítása, a meglévő mélyítése.

MI-natív startupok, mint a mesterségesintelligencia-alapú bőrápolási és sminktermékeket a Google Felhőben értékesítő Revieve is egyre aktívabbak, saját MI-infrastruktúra nélkül kínálnak ígéretes szolgáltatásokat.

Ez csak a kezdet. A L’Oréal például kevesebb anyagveszteséget és kisebb energiafogyasztást célzó alapmodell fejlesztését és trenírozását is bejelentette. Mások szintén ráéreztek a termékeik MI-vel történő áramvonalasításában rejlő lehetőségekre.

És az ágenseket még alig használják…

Csak egy fotó és a sok rendelkezésre álló MI-app valamelyike elég ahhoz, hogy rosszindulatú személyek– az illető beleegyezése nélkül – bárkiről meztelen képeket csináljanak, majd terjesszenek az online térben. 2022 óta 15 millió ilyen anyagot töltöttek le a világhálóról, a meztelen mélyhamisítványokat (deepfakes) gyakran használják zaklatásra, zsarolásra.

A ritka ellenintézkedések (büntetőjogi eljárások, egyes alkalmazások letiltása) nem állítják meg a tendenciát. Egy friss oxfordi felmérés szerint a tizenhárom és tizenkilenc év közötti lányok negyede van kitéve a veszélynek. Férfiak is lehetnek célpontok, de kutatások alapján az áldozatok kilencvenkilenc százaléka nő. 

A média tudósításaiból kiderül: a jelenség egyre nagyobb hatással van nők életére. Ezek a képek mindenhol megalázók lehetnek, karriereket befolyásolhatnak, egyes országokban viszont az áldozat számára büntetőjogi következményekkel, sőt súlyos erőszakkal is járhatnak. A jelenség másik sokkoló oldala, hogy szintén szaporodnak a valódi vagy „generált” gyerekek fényképeiből készült hasonló tartalmak.

A fake anyagok értékesítéséből bűnözők dollármilliós bevételekre tesznek szert. Több országban szigorúbb szabályozással próbálkoznak, de eddig nem mentek sokra. Az USA Take It Down törvénye online szolgáltatókat, köztük a közösségi médiát teszi felelőssé a nem-konszenzuális mélyhamisítványokért, egyes szövetségi államokban, például Kaliforniában és Minnesotában pedig már tilos szexuálisan explicit deepfake-ek terjesztése.

Az Egyesült Királyságban magukat a módosításokat végző appokat is betiltanák, viszont egyáltalán nem egyértelmű, miként definiálják ezeket, és hogyan különböztessék meg őket a törvényesen, kreatív célokra használtaktól. Kínában vízjelezni kell az MI-tartalmakat, amellyel eredetük elvileg könnyebben visszakereshető.

Problémát jelent az is, hogy a hatóságok „ez nem valódi” felkiáltással sokszor nem veszik annyira komolyan a mélyhamisítványokat, mint kellene. Erre az attitűdre reagálva, Ausztráliában az iskolákban az ilyen eseteket kiskorúak elleni bűntényként kell jelenteni. A Meta júliusban jelentette be, hogy bírósági eljárást indít a Facebook megszorításait megkerülő CrushAI app fejlesztői ellen.

A „lemeztelenítő” MI-alkalmazások figyelmeztetésként is felfoghatók: a mesterséges intelligencia és hasonló transzformatív technológiák a társadalmat nem kívánatos irányba is megváltoztathatják. Ám azt se felejtsük el, hogy „az igazság utáni világ” és „a személyes szféra vége” csak lehetséges, és nem biztos jövők.

Az MIT (Massachusetts Institute of Technology) kutatói élelmiszerhulladékot nyersanyagként használó speciális 3D nyomtatót fejlesztettek. A FOODres.AI Printer minden kajaszemetet hasznos tárggyá alakít.

Többek között tojáshéjból, kávézaccból, növényszárakból és banánhéjból kávésbögréket, alátéteket és kisebb tálakat készít. Mivel közösségeket napi szinten bevon a környezetbarát gyakorlatba, a gép túlmutat az egyszerű újrahasznosításon – jelentette ki Biru Cao tervező.

A felhasználónak a printerhez tartozó alkalmazással le kell fényképeznie a kezében lévő ételhulladékot. Az app mesterségesintelligencia-alapú képfelismeréssel azonosítja a hulladéktípust.

A látottak alapján az alkalmazás javaslatot tesz a hulladékból nyomtatható tárgyra. Az információk birtokában a printer természetes adalékanyagokat ad hozzá, a hulladék így alakítható át nyomtatható bioműanyag pasztává.

Ezt követően a printer háromtengelyes extrudáló rendszerrel, egyfajta robotikus fúvókával a kiválasztott tárggyá, például bögrévé formálja a pasztát. Amikor kész, egyetlen gombnyomással kinyitjuk az oldalpanelt, és kivesszük a nyomatot.

Rugalmassága miatt bárki használhatja a gépet, teljesen mindegy, hogy rendelkezik 3D nyomtatási tapasztalattal, vagy sem. Mesterséges intelligencia irányította, felhasználóbarát szerkezet. Tervet, színt, textúrát egyaránt személyre szabhatunk vele. 

A gép azért válhat a klímaváltozás elleni küzdelem fontos aktorává, mert az ételmaradékot kukába kerülése előtt újrahasznosítja, zártkörű (körforgásos) rendszert hoz létre, amelyben ugyanazon háztartáson vagy közösségen belül hasznos valami készíthető.

A Massachusetts állambeli Cambridge-ben pilotprojekten tesztelik, kb. kétezer háztartás mintegy hétezer tonnányi hulladékát mentik meg attól, hogy a környezetet szennyezze. De a gép a biológiailag lebomló élelmiszeralapú 3D nyomtatás felé tett lépés is, mert ilyen printerekkel valódi kaják, orvosi eszközök, sőt, szintetikus bőr vagy erek szintén nyomtathatók.

A FOODres.AI Printer a technológia jövőjét markánsan meghatározó trend része: a 3D nyomtatás túlmutat a műanyagon és a fémeken. Új gépek élelmiszerekkel, egészségügyi (például szintetikus szövetekkel) és más szemétalapú fenntartható anyagokkal is működnek.

Július huszonhatodikán Kína bejelentette, hogy az MI területén a globális együttműködést előmozdító szervezetet kíván létrehozni. A bejelentéssel a kelet-ázsiai nagyhatalom az Egyesült Államok alternatívájaként pozícionálja magát mások számára a két ország közötti egyre élesebb versenyben.

Peking a gyorsan fejlődő technológia szabályozásában szeretné a globális koordinátor szerepét játszani. Li Csiang az államtanács elnöke, azaz az ország kormányfője a sanghaji éves Mesterséges Intelligencia Világkonferencián technológiai fejlődésük gyümölcseinek megosztásáról is beszélt.

A bejelentés reakció is Trump-adminisztráció néhány nappal korábban közzétett MI-tervezetére, amelyben az amerikai MI-export szövetségesek felé történő jelentős növelését, az USA (Kínával szembeni) versenyelőnyének fenntartását vázolták fel.

Li nem nevezte meg az Egyesült Államokat, de nagyon úgy tűnt, Washingtonnak a kínai MI fejlődésének hátráltatására tett lépéseit kritizálta. Figyelmeztetett a veszélyre, hogy a mesterséges intelligencia néhány ország és vállalat „kizárólagos játékszerévé” válhat.

Kína a technológia nyílt megosztását, minden ország és vállalat egyenlő használati jogát szorgalmazza. A megosztásban kiemelte a Globális Dél jóval kisebb bevétellel rendelkező, fejlődő országait.

A kormányfő a mesterséges intelligencia növekvő kockázatainak szabáloyzási módszereiről szintén beszélt. Az MI-chipek nem elégséges kínálatát és az államok közötti tehetségcsere korlátozását a szűk keresztmetszetek között emlegette.

A technológia globális irányítása továbbra is fragmentált. Az országok közötti különbségek nagyok, különösen olyan területeken, mint a szabályozási elképzelések és az intézményi szabályok. Az együttműködést meg kell erősíteni, hogy széles konszenzusalapú globális MI működtetési kereteket lehessen kidolgozni – összegzett Li.

A Sanghaj-székhelyű szervezetnek az MI területén történő pragmatikus kooperációt kell promótálni – hangsúlyozta mintegy harminc ország (köztük Dél-Afrika, Dél-Korea, Katar, Németország és Oroszország) képviselői előtt Ma Zhaoxu, kínai külügyminiszter-helyettes.

A külügyminisztérium által online közzétett cselekvési tervben kormányokat, nemzetközi szervezeteket, vállalatokat és kutatóintézeteket kérnek fel közös munkára, határokon átívelő együttműködésre, beleértve a nyílt forrású kezdeményezéseket is.

Július végén nyílt meg Hollywoodban Elon Musk Tesla Dinere, elektromos jármű töltőállomással bővített autósétterme (drive-in), ahol luxus hamburgert ehetünk, klasszikus filmeket nézhetünk óriáskivetítőn, miközben kocsink töltődik.

A retrofuturista étterem megosztja a közönséget. A The Guardian beszámolója alapján közepes a Cybertruck-formájú dobozban kiszolgált burger, az Optimus robot által szervírozott pattogatott kukorica sem a gasztronómia csúcsa, sok minden nem működik még, a rajongók viszont lelkesen vásárolnak.

A Tesla-sofőröknek a járműből történő kajarendelést biztosító app rosszul működött az első napokban, így az étkezde elsőbbséget adott az oda betérő Tesla-tulajdonosoknak. A más autóval közlekedők pedig órákig várhatták, míg megkapták az ételt.

A retrofuturizmus ezúttal Tesla inspirálta, látványos múlt század közepi épületet és egy bármelyik gyorsétterem bezárásához vezető várakozási időt, plusz mozivásznon futó Star Trek epizódokat jelentett. Musk-ellenes tiltakozókról egyetlen médium sem számolt be.

A világ leggazdagabb emberének speciális projektjeit gyakran jellemzi káosz, bár az elektromosautó-töltés közbeni hamburgerezés kétségtelenül kisebb kihívás, mint űrrakétákat fellőni vagy agyi implantátumokat fejleszteni. A Tesla-főnök azonban akkora csinnadrattával jelenti be az összest, hogy törvényszerűen nem valósul meg minden álma, és jön a jogos kritika.

A belső terek Disneylandet is idézik, csupa elegáns és csillogó króm, mint a korai cyberpunk opusokban az 1980-as évekből, 1950-es évekbeli fehér székek és asztalok, gyönyörű világítás, ahogy anno a jövőt elképzeltük.

Az éttermi konyha felszereltsége viszont átlagos technológiájú, és a robotok is inkább látványelemek. Musk mindenesetre azt posztolta az X-en, hogy jövőre már az esetleg cuki retró ruhába bújtatott Optimus fogja a kocsiba vinni az ételrendelést. Egyelőre egyáltalán nem tartunk ott, szkeptikusabb turisták átlagétteremről beszélnek, és a robotok is hagynak ki napokat.

Musk viszont sikerről beszél.

Hol tartanak ma a mesterségesintelligencia-fejlesztések? – Will Douglas Heaven az MIT Technology Review senior MI-szerkesztője a neves szaklap július huszonegyedikei The Algorithm hírlevelében igyekezett megválaszolni a kérdést. Öt pontban foglalta össze a 2025. nyári helyzetet.

„A generatív MI annyira jó lett mostanra, hogy az már ijesztő” – állítja az első pontban. Nemrég tíz zenét osztott meg az újság szerkesztőgárdájával, és ki kellett találniuk, melyik MI, melyik ember munkája. Pocsékul tippeltek. A zenéhez hasonlóan, a médiában, a kódolásban, a fehérjeszintézisben, a képalkotásban (lásd  az alábbi ábrát), a videóban és sok más területen hasonló gyors fejlődés megy végbe. Az MI-t egyaránt tarthatjuk a legjobb vagy a legrosszabb dolognak, viszont ne becsüljük alá: jó és egyre jobb lesz.

„A hallucináció tulajdonság, nem hiba” – hangzik a második pont. Ha az MI kitalál valamit, hallucinációról beszélünk: ügyfélszolgálati botok nonszensz visszatérítéseket ígérnek, jogászok appjai nemlétező esetekkel teli jelentéseket készítenek és hasonlók. Minél közelebbről tanulmányozzuk a generatív MI-t, annál inkább rájövünk: pontosan ezt teszi mindig – hallucinál. Eleve azért fejlesztik mindet, hogy kitaláljanak dolgokat. Nem a nonszensz-fabrikálás a lényeg, hanem, hogy a nonszenszek kapcsolódnak a valósághoz. Tehát jobb, ha fejben tartjuk: mire képes, mire nem a modell, és ne reménykedjünk hallucináció nélküli jövőben.

Három: „az MI energiaéhes, és még éhesebb lesz.” A modellek masszív fogyasztása közismert, csakhogy az elképesztő számok a gigászi LLM-ek trenírozásához köthetők. Egyrészt, ritkán gyakoroltatnak ekkorákat, másrészt viszont százmilliók használják őket napi szinten (a ChatGPT-t heti 400 millióan). A használat ugyan kevésbé energiaigényes, mint a gyakoroltatás, de sok kicsi sokra megy… Közben új adatközpontok épülnek sivatagokban, a szolgáltatók átalakítják az energiahálózatot. A cégek alig osztanak meg fogyasztási infókat, így a tényleges számokat illetően a sötétben tapogatózunk. Az egyre több nyílt forrású modell hozhat változást.

„Senki nem tudja pontosan, hogyan működnek az LLM-ek” – állítja Heaven a negyedik pontban. Tisztában vagyunk fejlesztésük és működtetésük mikéntjével, az input és az output között történtekkel viszont nem. Soha nem láttunk még ennyire alig értett, milliárdok által használt tömegpiaci technológiát. Amíg nem ismerjük jobban az MI-t, nem tudhatjuk pontosan, hogy mire képes, mire nem, viselkedését teljesen nem kontrollálhatjuk – és a hallucinációit is maximum csak kapisgáljuk.

„Az AGI nem jelent semmit” – legalábbis az ötödik pont alapján. Az általános mesterséges intelligencia (AGI) témája nem is olyan régen marginális volt, ma viszont komoly kutatók állítják, hogy azt fejlesztenek, jelentsen bármit is. De hogyan állapíthatjuk meg, hogy kognitív feladatok széles spektrumában elérte az emberi teljesítményt? Melyik emberét, miként mérjük, mekkora a feladat-skála, mi az intelligencia? Ha valaki AGI-ról beszél, a mainál jobb technológiát ért rajta. Feltétlenül hiszünk az MI fejlődésében, viszont semmi bizonyítékunk nincs arra, hogy a jövőben is fejlődni fog. Jelenleg az embert egyes dolgokban bámulatosan jól utánzó gépek építésénél tartunk, a technológiának viszont komoly hibái is vannak még, és a működését is csak próbáljuk kitalálni. Úgy fejlesztjük őket, hogy emberi elmét képzelünk mögéjük. Ez az elképzelés vezet az MI képességeivel kapcsolatos túlzásokhoz, és komoly szerepet játszik a technooptimisták és a technoszkeptikusok közötti tágabb kultúrharcban is.  

A világjárvány alatt a QR-kódok váltak az alapértelmezett éttermi étlappá, ma beszállókártyáktól parkolás kifizetéséig, a fejlett társadalmak mindennapjainak szinte valamennyi szegmensében megtalálhatók. Hackerek ki is használják a mindenütt-jelenlévőséget.

A látszatra ártalmatlan jeleket a támadók személyek megtévesztésére, rosszindulatú honlapok meglátogatására és érzékeny információk megosztására trükközik meg. A QR-kód alapú, quishing néven ismert csalások száma olyan mértékben nő, hogy az Egyesült Államok Szövetségi Kereskedelmi Bizottsága (FTC) idén figyelmeztetést adott ki kéretlen vagy nem várt, a rajtuk lévő QR-kódra szkennelve a felhasználót adathalász oldalra vivő csomagokról. Másik opció, hogy a szkenneléssel malware-t telepítünk telefonunkra.

Az FTC után szövetségi államok közlekedési, kereskedelmi és bűnügyi szervei is figyelmeztették a lakosságot. Cyberbűnözők nem véletlenül vonzódnak a QR-kódokhoz: relatíve könnyű csalni velük, például hamis matricát ragasztanak parkolóórára, közüzemi figyelmeztető számlára, és a sürgősséget kihasználva, lecsapnak.

Az új csalási opció azért is népszerű, mert több biztonsági technológiával megnehezítették a hagyományos e-mailes adathalászatot, és kellett helyette találni valamit. A NordVPN cyberbiztonsági vállalat szerint az amerikaiak közel háromnegyede (73 százaléka) ellenőrzés nélkül olvassa be a QR-kódokat, és több mint 26 millió személyt irányítottak már át rosszindulatú oldalakra. A technikával bűnözők a kritikus infrastruktúrához tartozó hálózatokra is sikeresen betörtek. Jelentések alapján egyes támadások mögött idegen államok hírszerzése áll, távoli hozzáférésű trójaiakat is terjesztettek már QR-kód trükközéssel.  

A csalások androidos készülékek és iPhone-ok ellen egyaránt irányulhatnak, utóbbiak ellen azért sikeresebbek, mert a felhasználók jobban megbíznak az Apple termékeiben. Egy teszten az iPhone-osok 70, az androidosok 63 százaléka szkennelt be vásárlás megkezdéséhez QR-kódot, előbbiek 55, utóbbiak 50 százaléka szerint biztonságos a telefonjuk.

A QR-kód veszélyesebb a hagyományos adathalász e-mailnél – a felhasználó nem tudja elolvasni, ellenőrizni a bele kódolt webcímet. Ugyan emberileg olvasható szöveget tartalmaznak, de a támadók módosíthatnak rajtuk.

A jelenség legnyugtalanítóbb aspektusa, hogy amennyire jelen van a mindennapokban, annyira láthatatlan. Lényegében bármi (szórólapok, poszterek, hirdetőoszlopok, hivatalos dokumentumok) könnyen megtrükközhetők: a támadó egyszerűen kinyomtatja saját QR-kódját, majd fizikálisan vagy digitálisan ráragasztja. A felhasználónak szinte esélye sincs, hogy észrevegye a csalást.