Az MI és Digitális Irányvonal Központ (CAIDP) március harmincadikán panaszt nyújtott be az amerikai Szövetségi Kereskedelmi Bizottsághoz (FTC), hogy indítson vizsgálatot a szerintük a fogyasztóvédelmi törvényeket megsértő OpenAI ellen, mivel szöveggeneráló mesterséges intelligenciáik, legújabban a GPT-4 „elfogult, megtévesztő, és veszélyezteti a közbiztonságot.”

A panasz beadását megelőző napon, több ismert személy, köztük Elon Musk, Yuval Noah Harari, Steve Wozniak egykori Apple társalapító, Stuart Russell MI-úttörő (és a több kiadást megért Mesterséges intelligencia – modern megközelítésben „MI-Biblia” társszerzője), két DeepMind-kutató és sok más valóban neves szakember nyílt levelet tett közzé és írt alá, amelyben a nagy generatív MI-kísérletek minimum féléves moratóriumára szólítanak fel.

Sam Altman, az OpenAI vezérigazgatója – értelemszerűen – nem írta alá „az emberrel versenyképes MI-rendszerek által potenciálisan okozható politikai és gazdasági diszrupciókra” figyelmeztető, fejlesztők, döntéshozók és szabályozó hatóságok együttműködését javasló szöveget.

Hatékony MI-rendszereket csak akkor kellene fejleszteni, amikor biztosan tudjuk, hogy a hatásaik pozitívak, kockázataik pedig kezelhetők. A bizalomnak jól indokoltnak kell lennie, és a rendszer lehetséges hatásainak mértékével együtt kell növekednie. Az OpenAI általános mesterséges intelligenciára (artificial general intelligence, AGI) vonatkozó friss megállapítása, hogy egy ponton, mielőtt jövőbeli rendszereket gyakoroltatnánk, független véleményre lenne szükség. Ez a pont most érkezett el – állítják a nyílt levél szerzői, és ezért akarják a GPT-4-nél erősebb modellek gyakoroltatásának hathónapos szüneteltetését. Ha nem történik meg, akkor a kormányoknak kell lépniük.

E hónapok alatt kellene független kívülállóknak a biztonságot garantáló protokollokat kidolgozni a fejlett MI terveire, fejlesztésére. A szünet nem jelentené az MI-kutatások általános felfüggesztését, csak az egyre nagyobb és jobb képességű „fekete doboz” modellek versenyében lépnénk egyet hátra – hangsúlyozzák az aláírók.

A CAIDP panasza a levélre rímel. Szerintük a modell rosszindulatú kódokat, propagandaanyagokat generálhat, elfogult tanuló-adatsorok alapján sztereotípiákat erősíthet fel, ráadásul a termék a magánszférára vonatkozó jogokat (privacy) szintén megsérti. Egy friss hiba miatt a ChatGPT beszélgetés-naplójának részletei, egyes fizetési infók ugyanis kívülállók számára is elérhetővé váltak…

Az OpenAI ugyan figyelmeztetett az MI általi szöveggenerálás veszélyeire, a CAIDP szerint viszont átlépték a határt, amiért szabályozói lépésekkel kell szembenézniük. Úgy hozták kereskedelmi forgalomba terméküket, hogy tisztában voltak a generatív modellek nemlétező tényeket, történeteket kitaláló oldalával. Így pedig a ChatGPT megtévesztő kereskedelmi állításokat és hirdetéseket promótál – hangzik a CAIDP verdiktje, és egyben a hasonló modellek jövőbeli használatát megelőző független kivizsgálásukat javasolják az MI-eszközök szabályozása iránt egyre fogékonyabb FTC-nek.

Milyen következményekkel járhat, ha a CAIDP panasza és a nyílt levél pozitív fogadtatásban részesül? Nem lehet tudni, viszont biztos, hogy az MI-verseny még durvább eszkalációja várható, miközben az esetleges moratóriumból a panasztól és a levéltől érintetlen, de a mesterségesintelligencia-fejlesztésben komoly eredményeket elért kívülállók, például Kína és más fejlett ázsiai országok, de akár még az igencsak lemaradt Oroszország és Irán is hasznot húzhatnak.

A Cornell Egyetem kutatói a manhattani Greenwich Village-ben, az Astor Place körül két robottal szedették össze a szemetet, a kísérlettel azonban nem elsősorban a gépeket akarták tesztelni, hanem az emberek reakcióira voltak kíváncsiak. Kellemesen meglepődtek, mert csak néhányan reagáltak durván, és csak egy személy támadta meg a robotokat.

A kutatási eredményeket nemzetközi ember-robot interakció konferencián mutatták be, a köztéri humán reakciókból azzal kapcsolatban igyekeztek következtetéseket leszűrni, hogy a robotoknak milyen viselkedésre és normákra van szükségük hosszabb ideig tartó kihelyezésük jobb kezeléséhez.

Mindkét gépre videokamerát szereltek, és az általuk készített mozgóképanyagon változatos megnyilvánulásokat figyeltek meg: néhányan nem meglepő módon a középső ujjukat mutatták fel, valaki meg is támadta az egyiket, de összességében odavitték hozzájuk a szemetet, szívesen fogadták, segítették őket, buzgón kommunikáltak velük.

Egy kislány pedig odament az egyikhez, megpuszilta, és búcsúzóul integetett neki.

A kutatók több járókelőt meg is kérdeztek, mit gondolnak az autonóm szemetes gépekről, és nagyon különböző válaszokat kaptak. Egyesek közjószágokként kezelték őket, és hálásak voltak nekik. Mások úgy érezték, hogy a robotok több szemetet akarnak, és miután odadobták nekik a hulladékot, hálára számítottak tőlük, mert hozzájárultak a munkájukhoz.

A kutatók meglepődtek, hogy amikor a gépek göröngyös terepen megakadtak, többen a segítségükre siettek, mások meg proaktív módon székeket és más akadályokat távolítottak el előlük, hogy a gépeket tényleg semmi ne akadályozza a mozgásban, munkájuk elvégzésében.

Miközben a mesterséges intelligenciával leginkább foglalkozó nagyágyúk rengeteg pénzt és időt fektettek a piacot megcélzó, kereskedelmi beszédtechnológiákba, beszélgető appokba, addig a Microsoft egy hatalmas ugrással, az OpenAI nagy nyelvmodelljeivel (large language models, LLM), azokat világszerte, felhasználók széleskörű rétegeihez eljuttatva, mindet lekörözte.

Pedig a többiek az utóbbi tíz-tizenöt évben igencsak nagy csinnadrattával dobták piacra beszélgető ágenseiket: az Amazon Alexát, az Apple Sirit, a Google az Asszisztenst. A Microsoft sem tétlenkedett, ők is bevezették, fel- és megújították, végül leselejtezték a Cortonát.

Az OpenAI partnerséget választották helyette, és ChatGPT virális jelenséggé vált.

Az Apple 2011-ben tette fel Sirit az iPhone-ra. Az első években komoly pluszbevételt termelt, de aztán egyre bonyolultabbá vált, a cégtől szokatlan módon már nem kifejezetten ergonomikus megoldás. Úgy tervezték, hogy kulcsszavak kolosszális listájának lekérdezésével több nyelven válaszoljon a kérdésekre. Komplexitása minden új funkcióval olyannyira nőtt, hogy egyesek szerint adatbázisát a semmiből kéne újjáépíteni. A frissítések ritkák, a bot mai formájában egyre alkalmatlanabb bármire, nem veszi fel a versenyt a sokoldalúbb megközelítésen alapuló ChatGPT-vel.

Alexa 2014-ben került piacra, és az Amazon egy sereg hardverbe integrálta: ébresztőórába, konyhai berendezésekbe stb. Az Apple App Store mintájára „képesség-könyvtárat” fejlesztett hozzá, a hangasszisztenst sokan sokféleképpen szabták személyesre: egyszerű játékokat játszik, ki- és bekapcsolja a világítást. Csakhogy a felhasználók többsége szerint nehezebb kezelni, mint az okostelefonos appokat. Az elvárásokkal szemben, az e-kereskedelenre sincs különösebb hatása, 2022-ben pedig többmilliós veszteséget generált.

Az MI-fejlesztés egyik világvezetőjének számító londoni DeepMinddal megerősödött Google Asszisztense 2016-ban indult, az Apple-el és az Amazonnal ellentétben nem feltétlenül bukástörténet, mert a transzformer architektúra és több jól működő LLM úttörője lett. Alexáéhoz hasonló könyvtárat építettek hozzá, ami egyáltalán nem vált be, mert a pénztermelő webes keresések helyett inkább a villany leoltására, zenék lejátszására kérik tőle. A cég 2022 kései hónapjai óta kevesebbet fektet bele.

A transzformer 2017-ben, a Meena nyelvmodell 2020-ban épült, utóbbit a mérnökök beintegrálták volna az Asszisztensbe, de a vezetőség másként döntött, szerintük nem felelt meg a Google biztonsági és tisztesség-szabványainak, ráadásul pont akkor rúgtak ki két ismert mesterségesintelligencia-etikust is, úgyhogy túl sok lett volna az LLM integrálása. Legfrissebb fejlemény, hogy a decemberi vészharang-kongatás után, múlt héten a Meena utódján, LaMDA-n alapuló Bard chatbotot ugyan korlátozott mértékben, de elérhetővé tették, és úgy tűnik, hogy most erősen beindul.

A Microsoft chatbot-sikere a diszruptív innováció (ld. második ábra a hagyományosan fejlődő és a diszruptív technológiák közötti különbségről) klasszikus esete: egy feltörekvő startup, az OpenAI előállt egy, a vetélytársak által nem elég jónak tartott termékkel, ami aztán bőven rávert az övékére. Az ideális LLM-ért folyó verseny ezzel nyilván nem ért véget, de az első nagy csatát mindenképpen a Microsoft – és persze az OpenAI – nyerte.

A közösségimédia-oldalak növekedését részben magyarázza, hogy a felhasználók érdeklődésük alapján aktuális híreket kapnak, csakhogy azok, például a Facebook hírfolyamának minőségével bőven vannak problémák. A Pew Kutatóközpont 2019-es felmérése alapján az amerikai felnőttek ötvenöt százaléka szerint az általában fogyasztás-centrikus hírek promótálása nem vált be.

Kevin Systrom és Mike Krieger, az Instagram két alapítója a napokban jelentette be a felhasználók változó érdeklődéséhez alkalmazkodó hírajánlóját, a megerősítéses tanulással működő Artifact appot. Zsúfolt terepen indulnak, mert – a Facebook mellett – a Google, az Apple, a japán SmartNews, a TikTok anyacégéhez tartozó kínai Toutiao és a kaliforniai NewsBreak szintén személyre szabott hírfolyamokat kínál.

A két alapítót a TikTok felhasználói szokásaiból tanuló ajánlóalgoritmusa ihlette meg. Az app minden egyes felhasználót szabványos érdeklődés-együttállással rendelkező személyként osztályoz. Ezt követően egy transzformer modell kiválasztja az újsághíreket, választását megerősítéses tanulással folyamatosan finomhangolják.

A modell ajánlásait több tényező alapján módosítja: hány felhasználó klikkel egy cikkre, mennyi ideig olvassák, milyen gyakran osztják meg másokkal – „külső” személyekkel –, illetve milyen sűrűn kerül megosztásra barátokkal, az appon belül.

A rendszer véletlenszerűen kiválaszt a felhasználó korábbi érdeklődéséhez nem passzoló történeteket is, hogy a hírfolyam ne legyen teljesen és túlzottan homogén.

A hírforrásokat humán kurátorok felügyelik, kiszűrik a közismerten dezinformációt terjesztőket, a rossz hírben állókat és a „kattintás-csalikat” (clickbait). A felhasználó az anyagokhoz manuálisan hozzáadhatja saját előfizetéseit.

Az Artifact jövőjét nagymértékben meghatározza, hogy mit maximalizál: a felhasználói elkötelezettséget, a nagyon jó minőségű hírek fogyasztását vizsgáló méréseket, vagy valami mást.

A felelős mesterséges intelligencia kérdése ugyanolyan fontos, mint bármikor volt. A generatív MI-t körbelengő mostani aranyláz azonban a legújabb fejlesztésekkel megvalósítható még nagyobb profitra, és nem az esetleges morális problémák megoldására ösztönzi a vállalatokat. Felgyorsítják a modellek előállítását, hasznosítását.

Pedig etikai felülvizsgálatuk elkerülhetetlen, legalábbis többek szerint annak kéne lennie. Ugyanakkor az új fejlesztések komoly értékeket teremtenek, és a vállalatoknak meg kell találniuk a potenciális előnyök és kockázatok minél kezelhetőbb arányát. Az MI jelenállása szerint úgy tűnik, hogy a konkrét előnyök sokkal nagyobbak, mint a lehetséges károk.

Ezzel a kérdéssel cseng össze, hogy a Microsoft március hatodikán feloszlatta a Kogníció részleghez tartozó Etika és Társadalom csoportját. A morális szabályokat és elveket megfogalmazó Felelős MI hivatal azonban megmaradt.

Az Etika és Társadalom csapatnak biztosítania kellett MI-termékek és szolgáltatások a Microsoft alapelvei szerinti alkalmazását. A csúcson, 2020-ban harminc személyből állt, köztük mérnökökkel, tervezőkkel és filozófusokkal.

A közben eltelt időszakban MI-termékek gyártása lett a prioritás, és a csoport egyre karcsúsodott, feloszlatáskor már csak heten voltak, ilyen kevesen viszont a feladataikat is alig tudták elvégezni.

Másrészt, más csoportok gyakran meg sem hallgatták a visszajelzéseiket – mondta el névtelenül az egyik volt tag. Például figyelmeztették az OpenAI DALL-E-2-jén alapuló Bing Képalkotót (szövegből képet generáló rendszert), hogy káros hatással lehet művészek bevételeire, és negatív sajtóvisszhangra számíthatnak. A Microsoft a javaslatok figyelembe vétele, a bennük leírt kockázatcsökkentő stratégiák implementálása nélkül indította el a modellt.

A redmondi mamutcég nincs egyedül, mert más techóriások, például a Google is változtatott MI-politikáján. Még 2021-ben átalakították a felelős mesterséges intelligenciával foglalkozó csoportjukat, és egy szoftvermérnököt neveztek ki vezetőnek. Két prominens etikakutató rögtön távozott is.

Márciusban az OpenAI a modell architektúrájára, adatsorára vonatkozó információ szolgáltatása nélkül engedett hozzáférést a GPT-4-hoz. Az alapításkor még a nyitottság volt a vállalat egyik alapelve, viszont ma már úgy vélik, hogy az MI nyílt forrásúvá tétele nem lenne bölcs lépés, ami mindenki számára teljesen egyértelmű.

Az IBM Watson nevű mesterséges intelligenciája – a névválasztás a nagyvállalat első elnöke Thomas J. Watson előtti tisztelgés volt – 2011-ben a Jeopardy! televíziós vetélkedőn legyőzött két húsvér bajnokot. 2015-ben a ma már a Google-hoz tartozó DeepMind bemutatta a go világranglista negyedik helyezettjét később legyőző AlphaGo programot.

Az IBM és a DeepMind említett fejlesztései új lendületet adtak az MI-kutatásoknak, sokan egyenesen azt gondolták, hogy Watson és AlphaGo intelligenciája nagyobb, mint a valóságban volt. A jelenlegi nagy nyelvmodellek (LLM) és képgeneráló modellek kapcsán hasonló vélemények hangzanak el, és mind a 2010-es évek első felében, mind most egyre több az általános mesterséges intelligenciával (artificial general intelligence, AGI), annak közeli megvalósulásával kapcsolatos elmélkedés, spekuláció.

A generatív MI nagyon izgalmas, viszont a mai modellek messze vannak még az AGI-től – állítja a témakör egyik legavatottabb szakértője, Andrew Ng. AGI-n az intelligens ágens azon képességét értjük, hogy bármely szellemi feladatot ugyanúgy megért, megtanul és elvégez, mint az ember. És ettől valóban távol járunk.

A legutóbbi LLM-ek rendelkeznek emberfeletti képességekkel, de például a számológépnek is vannak ilyen aritmetikai adottságai, mégsem tekintettük soha az AGI előhírnökének. Az ember ugyanis rengeteg olyan dolgot képes megtanulni, amelyek a mostani intelligens ágenseknél fel sem merülnek.

Ha felvázolnánk az AGI felé vezető utat, a mai csecsemőlépések bizakodásra adnak okot, pedig az LLM-ekről köztudott, hogy akadnak komoly gondjaik az érveléssel (második ábra). A kutatók szerencsére folyamatosan korrigálják a hibákat, érvelésükön javítandó, gondolatláncokra ösztönzik őket: vonj le következtetést, használd azt még kifinomultabb következtetéshez, és így tovább.

Ng szerint 2022-ben döbbenetes fejlődés ment végbe, de ez is csak egy ötven-százéves út kezdete. Az emberhez és állatokhoz viszonyítani viszont – legalábbis jelenleg – nem tűnik a leghasznosabb megoldásnak. Azért nem, mert az MI szimultán van távol és haladja meg ezeket a szinteket. Ng inkább fontos alkalmazások megoldására használná az eredményeket.

Ne feledjük: az AGI a ködös jövő ígérete, viszont már a mai mesterséges intelligencia is rendelkezik az emberiség javára hasznosítható bámulatos tulajdonságokkal. Többet kellene foglalkoznunk a kiaknázásukkal.

A hongkongi NetDragon Websoft online játékokkal foglalkozik, évi bevétele 1,2 milliárd dollár. 2022 augusztusában zászlóshajónak számító leányvállalata élére új vezérigazgatót neveztek ki. Tang Yu a szokásos CEO-munkát végzi: elemzéseket néz át, fontos döntéseket hoz, felméri a kockázatokat, segít a munkahely hatékonyabbá tételében.

24/7-ben dolgozik, nem alszik, és egy vasat nem keres. Tang Yu ugyanis mesterséges intelligencia által irányított virtuális robot. Eddigi tevékenységének nincs negatív hatása, sőt, a vállalat a tőzsdén jobban teljesít az átlagnál.

Az MI fejlődésével automatizáció-szakértők gyakran felvetik az emberi munkaerő gépekkel történő helyettesítését, de szinte mindig a munkahelyi hierarchia alsóbb szintjein lévő dolgozókra, esetleg könyvelőkre vagy újságírókra gondolnak. Vezetőkre szinte soha, mint ahogy az alkalmazottaikat mesterséges intelligenciával felváltó főnökök sem magukkal kezdik a munkaerő „karcsúsítását.” Ők az utolsók a sorban.

Pedig lenne okuk rá, mert ezeket a drasztikus lépéseket elsősorban pénzügyi szempontok indokolják.  A Fortune 500-hoz tartozok vállalatigazgatók átlagkeresete évi 16 millió dollár, az elmúlt negyvenöt évben 1460 százalékkal, míg az átlagdolgozóé mindössze 18 százalékkal emelkedett. Egy mai CEO annyit keres, mint 399 alkalmazott együtt. Nagyvállalatoknál még élesebb a szakadék, az Amazon-főnök például 6474 dolgozója fizetését viszi haza. A 2022 legrosszabb CEO-jának megválasztott Warner Bros. Discovery vezér 247 milliót keresett az előző évben. A fejlődés fordítottan arányos: miközben a vezetők fizetése egyre magasabb, a munkájuk egyre kevésbé hatékony, a technológiák pedig olcsóbbak és megbízhatóbbak lettek.

MI-vel való helyettesítésükkel az adott vállalatok nemcsak dollármilliókat spórolnának meg, de a rosszabb eredményekhez vezető személyes indítékok is eltűnnének.

Mégis érinthetetlenek, mégpedig azért, mert szerepük egy része mélyen emberi: elszámoltathatók, ők adják el a jövőképet, tárgyalnak, alkudoznak, kommunikálnak a nyilvánossággal. Céges kabalák, és a kabalák nem kifejezetten MI-biztosak. Pedig munkájuk jó része (adománygyűjtő modellek kezelése, sales irányítása, pénzügyi modellek kidolgozása, piackutatás stb.), legalább 60 százaléka kiszervezhető, és ha kiszervezhető, akkor mesterséges intelligencia is elvégezheti.

Egyre gyakrabban hoznak rossz döntéseket, és a Fortune 500-as vállalatoknál ezek miatt évi átlagban 250 millió dollár a veszteség. Emellett, munkájuk hatékonyságát mind inkább algoritmusok segítik, döntési folyamatban (például az IBM-nél, a Google-nál vagy az Alibabánál) az adatokat kimenetekkel összekapcsoló döntésintelligencia támogatja őket.

Minél több és jobb minőségű lesz az adat, annál jobb lesz az MI ezekben a feladatokban. Maximum nem fog golfozni illusztris személyekkel…

A munkaerő mindenesetre nem sajnálná őket: egy 2019-es felmérés megkérdezetteinek 30 százaléka örömmel helyettesítené MI-vel a főnököt, egy 2022-esének pedig 40 százaléka szerint a CEO munkáját teljes egészében automatizálni kellene.

A 21. században a digitális befektetők, a hagyományos üzleti modelleket felforgatva, a bevételszerzés és a fogyasztók kiszolgálásának új módjait keresik. Tevékenységüket a desktop számítógéptől a felhőszámításig, a mesterséges intelligenciáig, az infokom technológiák több diszruptív hulláma tette és teszi sokáig lehetővé. Ezeket az új modelleket gyakran egymással kombinálva is használják.

De melyek a legsikeresebbek?

A Google és a Facebook sikere mögötti, hirdetésekkel támogatott modell az egyik legnépszerűbb. Lényege, hogy termékeket és szolgáltatásokat, MI és elemzőszoftverek közreműködésével, a felhasználókhoz kapcsolnak – nem fizetünk értük, mert mi magunk vagyunk a termék. A big datával elképesztő mennyiségű adat gyűlik össze az online térben jelenlévő személyekről, amelyeket hirdetőknek adnak el, ők pedig pontosan tudják belőlük, mire van szükségünk.

Az e-kereskedelem legegyszerűbb formájában vállalatok, például az Amazon és az Alibaba termékeket és szolgáltatásokat kínálnak online közvetlenül a felhasználóknak. Ezek a platformok piactérként is működhetnek, ahol kisebb cégek ténykednek, de rajtuk kívül is lényegében bárki bárkinek bármit eladhat rajtuk.

A freemium modell alaptermékeit és -szolgáltatásait ingyen használhatjuk, a prémiumhoz való hozzáférésért viszont fizetnünk kell. Ilyen a Spotify, a Dropbox, a LinkedIn és a Zoom. Például a Spotify-on ingyen kizárólag meghatározott módon, reklámokkal hallgathatunk zenét, és csak előfizetve élvezhetjük ki az összes előnyét.

A piactér/platform egyrészt az azzá kinövő Amazont, Alibabát, másrészt specializált online tereket (eBay, Uber, AirB’n’B) fed le. A felhasználó a szolgáltató hírnevéből és pénzügyi helyzetéből profitál, azok pedig üzleti analitika eszközökkel, hirdetéssel generálnak neki forgalmat, míg az eladásokból bizonyos százalék őket illeti.

Az előfizetéses modellben a fogyasztó rendszeresen fizet a szolgáltatónak. A Netflix például on-demand filmeket, a Microsoft és az Adobe „szoftver, mint szolgáltatás” csomagokat kínál. Ma már egyre több kereskedő és gyártó is előfizetéses úton kínál termékeket, például a friss élelmiszer kiszállítását. Az Amazon a teljes spektrumot lefedi, digitális szolgáltatásoktól kezdve termékek házhoz szállításáig, mindennel foglalkozik. A modell rendszeres bevételt, illetve a fogyasztóval való folyamatos kapcsolattartást is biztosítja.

Az aggregátoroldalak lényege, hogy termékeket és szolgáltatásokat kínáló cégeket összeszednek az interneten, majd egyetlen praktikus portálba rendezik őket, ahol a vásárló árakat, funkciókat és előnyöket hasonlíthat össze (PriceRummer, Shopping.com). Más aggregátorok meghatározott piacokra specializálódnak, mint például az Expedia az utazásra. Ezek az oldalak a hirdetésért nem kérnek anyagi ellenszolgáltatást, a vállalkozások akkor fizetnek nekik, ha az ajánlások alapján értékesítettek valamit.

A közösségi fizetés, a crowdfunding legismertebb képviselője a Kickstarter és az Indiegogo. Változatos kezdeményezések mögött álló cégeknek kínálják fel, hogy önkéntes alapú mikroadományokat gyűjtenek az adott projektre, amelyek az így összegereblyézett pénzből fejlesztenek prototípust, terméket, az adományozóknak pedig olcsóbb árat, prémiumszolgáltatásokat stb. kínálnak.

A finnugor nyelveket beszélő mintegy 25 millió személy – a magyarok miatt – kisebbik fele Északkelet-Európában, a Baltikumban és Oroszországban él. A legelterjedtebbeket, a magyart 13-14, a finnt 6-7, az észtet 1,1 millióan, a mordvint 740 ezren beszélik anyanyelvként.

A finn Tartu Egyetem Számítástudományi Intézetének kutatói intézményük gépitanulás-motorját a komival, a manysival és további tizennégy finnugor nyelvvel bővítették. A szakemberek anyanyelvi beszélőket és kutatókat hívtak meg, hogy javítsanak a fordítások minőségén, de versek, újságcikkek, könyvek és más szövegek is sokat segítenek, azok beküldésére szintén számítanak.

A projekt 2021-ben, az északi és déli számival (lapp nyelvekkel) és a hagyományosan az észt egyik déli dialektusának, de ma már irodalmi nyelvnek tekintett vöroval indult. Utóbbi beszélői arra törekednek, hogy Észtországban – autochton (őshonos) regionális nyelvként – hivatalosan is elfogadják.

A mai Lettország nyugati területén, mindössze kb. húsz anyanyelvi beszélő által használt legveszélyeztetettebb – a Wikipédia szerint 2013-ban kihalt – lívet is 2021-ben tették fel a listára. 

A természetesnyelv-feldolgozással foglalkozó Lisa Yankovskaya szerint a visszacsatolások nélkülözhetetlenek a jó minőségű fordításhoz, mert sok finnugor nyelven annyira kevés a forrás, hogy nagyon nehéz jól működő fordítórendszert kidolgozni hozzájuk.

Mindez azt jelenti, hogy a fordítás minősége változó, minél kevesebb a forrás, annál gyengébb. Másrészt, az anyanyelvi közreműködők jelentősen hozzájárulhatnak a pontos fordításhoz. Ritka nyelvek esetében filológusok is sokat segíthetnek.

A gépi fordítás – és általában a fordítások – a kihalástól fenyegetett, veszélyeztetett nyelvek esetében a fennmaradás egyik lehetőségét jelentik, és a beszélőket is támogatják. A Turku Egyetem rendszere éppen ezért bárki által szabadon használható, a modellek és a szoftver természetesen nyílt forráskódúak.

A munkában a Lettországi Egyetem, a Vöro Intézet, a Kelet-Finnországi Egyetem és a norvég Arktikus Egyetem is részt vesz.

Az internet és az okostelefon után, úgy tűnik, a mesterséges intelligencia is megváltoztatja az életünket. Olyannyira, hogy az MI idővel eljuthat az emberszerű gondolkodásig, eljöhet a technológiai szingularitás, az a jövőpillanat, amikor az – OpenAI által is „promótált” – általános MI (AGI) eléri, meghaladja az emberi szintet, végérvényesen átalakítva humán civilizációnkat. De ha megtörténik, észleljük-e majd egyáltalán?

Gépeinktől egyre elválaszthatatlanabbak leszünk. A folyamatot leginkább az agy-számítógép interfészek (brain-computer interfaces, BCI) szemléltetik. Mivel ember és gép közötti határokat olyan szinten teszik átjárhatóvá, képlékennyé, mint ahogy egyetlen más technológia sem tette még, több futurológus szerint velük kezdődik az ő értelmezésükben az ember és gép egyesülését jelentő szingularitás.

Elon Musk valamikor elkészülő Neuralink implantátumával eredetileg mozgássérült és látáskárosult személyeken segítene, a beültetéssel megvalósulna a telepatikus kommunikáció, ember és gép közös evolúciója metaforikus helyett tényleges értelmet nyerne. A Tesla-vezér szerint, ha az emberi intelligenciát nem „javítjuk fel” technológiai eszközökkel, akkor nem tehetünk semmit a ködös jövő gépi szuperintelligenciájával szemben. És ez a technológia már jóval túlmutat eredeti gyógyító célján.

Egy másik BCI-cég, a Synchron minimálisan invazív implantátumával amiotrófiás laterálszklerózisban (idegsorvadásos betegségben) szenvedők gondolati úton írhatnának, küldhetnének e-maileket, böngészhetnének az interneten. A startup projektjét részben a DARPA finanszírozza – ugyanaz a katonai ügynökség, amelyik az internet születésénél bábáskodott… Tom Oxley vezérigazgató – másokhoz hasonlóan – elmondta, hogy az agyi beültetések túlmennek a gyógyításon, és teljesen megváltoztathatják az emberi kommunikációt, agykapacitásainkat sokkal jobban kihasználhatjuk velük.

2012-es How to Create a Mind könyvében, Ray Kurzweil az agy magasabb szintű funkcióiért (észlelés, érzelmek, kogníció) feltételezhetően felelős neokortexet mintafelismerőkből álló hierarchikus rendszerként írta le, és ha sikerül gépben emulálni, a fejlődés egyrészt mesterséges szuperintelligenciához, másrészt szuperintelligens emberekhez vezet. Akkor 2045 körülre prognosztizálta a szingularitást.

Stephen Hawking viszont az Apokalipszis hírnökét látta az AGI-ben, ugyanakkor a BCI technológiákat (érthető okokból is) támogatta. Giulio Tononi idegtudós integrált információelméletében az összes elme és az összes adat egyesülése, egyfajta kollektív intelligencia, rajintelligencia, „kaptár-elme” (hive mind) – szupertudatos entitás – felé vezető útról írt.