A Microsoftnál és a Google-nál egy ideje majdnem minden a szöveggenerálásról szól, miközben a Meta még semmilyen zászlóshajónak nem nevezhető generatív MI-terméket nem mutatott be, és eléggé lemaradt a versenyfutásban. A generatív mesterséges intelligencia gyors térnyerése felboríthatja a techvilág rendjét. A Meta hirtelen védekező pozícióban találta magát, pedig komoly összegeket fektettek nagy nyelvmodellekbe (large language models, LLM), képmodellekbe.

A személyzet változása, nem megfelelő prioritások, nem elegendő számítási kapacitás és a korábbi események (a Facebook-felhasználók adataival dolgozó Cambridge Analytica szerepe a 2016-os brexit-szavazásban és amerikai elnökválasztásban, majd a látványosat bukó nyelvmodellek) miatti óvatosság lehetnek az okok – derül ki a Wall Street Journal névtelenségüket megőrző mostani és korábbi, tucatnyi Meta-dolgozóval folytatott beszélgetéseiből.

Tavaly több, LLM-eken dolgozó kutató távozott a cégtől. Állítólag az „MI-főnök”, Yves LeCun nem rajong a nyelvmodellekért, és kevés számítási kapacitást adtak ilyen célokra, ráadásul nincs elég mérnök, inkább tudósokat alkalmaznak. A kutatásokat előnyben részesítik a terméktervezéssel szemben, ami szintén nem kedvez az LLM-fejlesztésnek.

Közbejött még a csúcsminőségű MI-chipek hiánya, míg a rendelkezésre állókat – és más forrásokat is – inkább szétszórt projektek, semmint egységes stratégia megvalósításának szolgálatába állították. Tavaly két LLM-jük, a Galactica és a BlenderBot 3 is óriásit bukott, ami szintén nem inspirálja a vállalatot ezirányú fejlesztésekre.

Ugyanakkor tisztában vannak a helyzettel, és próbálnak tenni ellene. Az utóbbi hetekben több MI-terméket jelentettek be: chatbotot a Messengerhez és a WhatsApphoz, fényképszerkesztőt az Instagramhoz, termelékenység-asszisztenst belső használatra.

A mostanában Elon Muskkal rivalizáló, ellen-Twittert indító Mark Zuckerberg még februárban a közvetlenül Chris Cox termékmenedzser-nagyfőnök alá tartozó, új generatív MI-csoportról beszélt. Modellek gyakoroltatásával, és termékekbe (Facebook, Instagram, WhatsApp) integrálásukkal foglalkoznak.

Talán jobban oda kellene figyelniük a többszáz személyből álló, fókuszált csapattal diszruptív technológiát fejlesztő OpenAI-ra. A modellt máris több cég követi, átstrukturálva magát, és kutatók által futtatott különböző kisebb projektek helyett, kutatókból és mérnökökből álló, kevesebb, de masszívabb projektekkel foglalkozó, nagyobb munkacsoportokat szerveznek. Üzleti szempontból ez a modell még akkor is ígéretesebb, ha egyesek inkább a kutatói szabadsághoz ragaszkodnak, és távoznak az adott vállalattól.

Fei-Fei Li, a Stanford Egyetem ismert mesterségesintelligencia-kutatója 2007-ben, még a Princeton Egyetemen – a közösségi ötletbörzén (crowdsourcing) alapuló adatannotálás úttörőjeként –, képfelismerő betanításához, a képek számát tízezrekről milliókra növelte. A munkához az Amazon Mechanikus Török platformja többezer dolgozójának szolgáltatását vették igénybe.

Így született meg a gépi látás kulcsfontosságú adatsora, az ImageNet.

Csúcsteljesítményű mesterségesintelligencia-rendszerek fejlesztése nagymértékben függ a pontosan annotált adatoktól. A gazdaságos címkézés a szolgáltatókat a tevékenység automatizálására ösztönzi, a dolgozók pedig lassan lemorzsolódnak. A címkézést kevésbé tekintik hivatásnak, sokkal inkább alkalmi állásnak.

A szolgáltatók (Centaur Labs, Remotasks, Surge AI stb.) automatizált rendszerekkel kezelik világszerte a munkaerőt. A dolgozók képesítési vizsgákon, képzésen, teljesítmény-ellenőrzésen vesznek részt olyan feladatok elvégzéséhez, mint határoló keretek rajzolása, közösségi médiumokban kifejezett érzelmek osztályozása, videoklipek értékelése a szexuális tartalom alapján, hitelkártya-tranzakciók tanulmányozása, chatbotok válaszának pontozása, különféle arckifejezésű szelfik feltöltése stb.

A bérezésben nagyok az eltérések: Kenyában egy dollár per óra, az USA-ban huszonöt dollár vagy több is lehet ugyanannyi időre. Ha egy feladathoz speciális ismeretek szükségesek, és fárasztó is, az illető akár háromszáz dollárt is kaphat érte.

Az ügyfelek üzleti titkait megőrzendő, a munkáltatók az ügyfél, az alkalmazás vagy a funkció azonosítása nélkül adnak ki megbízásokat. A dolgozók nem ismerik az általuk készített címkék rendeltetését, és óva intik őket, hogy a munkájukról bárkinek is beszéljenek.

A feladatok sokszor nem egyértelműek. Például ha ember által viselt ruhát kell felcímkézni, próbababán vagy rajzfilmben látottak kiesnek. De mi van, ha tükörképet látnak, vagy mondjuk, a páncél öltözéknek számít, vagy sem?

Mivel a fejlesztők folyamatosan iterálják modelljeiket, a címkézés szempontjai változnak, és a dolgozóknak az egyre több kivételről sem szabad megfeledkezniük.

A munkabeosztás sporadikus, kiszámíthatatlan. Azt sem lehet tudni, mikor és milyen lesz, meddig tart a következő megbízás, mennyit fizetnek érte. Ennyi bizonytalanság demoralizál.

Sok adatcímkéző titkos WhatsApp csoportokban információk megosztásával, tanácsok kérésével vezeti le a stresszt. Együtt tanulnak meg trükköket, például hogyan használjanak MI-modelleket munkájuk elvégzésére. Tartózkodási helyüket titkolva, proxi szervereken kapcsolódnak, több álnéven tartanak fenn felhasználói fiókokat, máskülönben könnyen elveszítenék alkalmi munkáikat.

Pedig az adatközpontú fejlesztések miatt az ügyes címkézők felértékelődnek, és ha MI-kutatók viszonylag kevés példával akarnak jól működő rendszereket építeni, a kiválasztás és az annotálás kulcsfontosságúvá válik.

A Rochester Egyetem kutatói chipléptékű optikai kvantumszimulációs rendszert fejlesztettek, amellyel sokat segíthetnek abban, hogy a jövőben nagyobb léptékben, és ne csak kísérleti szinten valósíthassanak meg ilyen rendszereket.

De mire is jó ez a fejlesztés?

Arra, hogy komoly lépést tettek vele komplex természeti jelenségeket kvantumszinten szimulálni képes számítógépek felé. Mivel az ilyen típusú szimulációk túl nehézkesek vagy kivitelezhetetlenek hagyományos komputerekkel, fotonika-alapú kvantumszámítási rendszerek jelenthetik a megoldást.

Kvantumszámítógépek fejlesztésének egyik célja kvantumrendszerekhez hatékony szimulátorok kidolgozása. Az utóbbi esztendők fotonikai fejlődése lehetővé tette a geometriai dimenzióktól kötetlenebb szimulációkkal való kísérletezést.

A Rochester Egyetem projektje is ezért lehet sikeres.  

A szimulációkat az összefonódott fotonok frekvenciájának vagy színének kontrollálásával, a fizikai világot utánzó szintetikus térben futtatták le. Ez a megközelítés különbözik a hagyományos foton-alapú számítási módszerektől. Azokban a fotonok útját kontrollálják, itt tulajdonságaikat. Másrészt az új módszerrel lényegesen kevesebb erőforrásra van szükség, és a fizikai lábnyom is drasztikusan csökken, tehát fenntarthatóbb.

A kutatók elmondták, hogy most sikerült először létrehozni kvantumszintű szintetikus kristályt. Módszerükkel szignifikáns mértékben nő a szintetikus tér dimenziója. Ezzel válik lehetővé több kvantumszintű jelenség, mint például az összefonódott fotonok mozgásának szimulálása.

A rendszer jóval bonyolultabb jövőbeli szimulációk alapja lehet. A kísérlet bebizonyította, hogy a megközelítés működőképes, és a kutatók izgatottan várják, hogy újabb számítási feladatokat szimuláljanak vele.

Az egyelőre inkább csak elméleti optikai vagy fotonikus – digitális – számítógép nem elektronokat, hanem fotonokat használ az információfeldolgozáshoz. A Cambridge-i Microsoft Kutatólabor viszont bemutatta a világ első analóg optikai komputerét, amely fénysebességgel old meg optimalizálási problémákat. A gép ahelyett, hogy tranzisztorokkal bináris bitekké lyukasztaná a folyamatos adatokat, fotonokat és elektronokat is használ a feldolgozásukra.

Az élet minden területén szembesülünk optimalizálási problémákkal. Lényege, hogy egy folyamatnál a legkevesebb erőforrás-felhasználással érjük el a legnagyobb hasznot. Minél nagyobb a probléma, annál tovább tart a megoldás keresése, és még a világ leggyorsabb számítógépeinek is évekbe telik, mire komplex feladatokkal megbirkóznak.

A legklasszikusabb példa az utazó ügynök esete: tizenkét városba kell eljutnia, és mielőtt visszatérne a kiindulási helyre, úgy kell megtalálnia a legrövidebb utat, hogy egy várost csak egyszer érinthet. A városok számának növekedésével a lehetséges útvonalak száma is exponenciálisan nő. Heurisztikus algoritmusokkal hozzávetőleges megoldások ugyan születnek, és a problémák bináris absztrakciója miatt korlátozott hagyományos számítógépeknek egyelőre nincs is alternatívájuk.

A Microsoft-csapat – alternatívaként – kevert, bináris és folyamatos változókat használó absztrakciót javasol. Absztrakt interaktív gépet (AIM), egy analóg optikai számítógépet használva jutottak el eddig.

A fotonoknak azt az adottságát használták ki, hogy nem egymással lépnek interakcióba, hanem az anyaggal, amelyen áthaladnak, és így végeznek el olyan egyszerű matematikai műveleteket, mint az összeadás vagy a szorzás.

A vektor-mátrixszorzásokhoz fénytant és elektronikát használó fizikai rendszer felépítésével, a kutatók megtalálták az optimalizálási problémák megoldásához szükséges számítások gyors és hatékony végrehajtási módját. Ráadásul a rendszer alkotóelemeit úgy sikerült miniatürizálniuk, hogy apró, egy centis chipekben elférjenek. Az AIM nem nagyobb, mint egy rack szekrény. Az elsőgenerációs AIM számítógép akár hétbites pontosságot is elér.

A Microsoft a Barclays bankkal igyekszik a való világban, a pénzpiacon tesztelni a gépet. Napi többszázezer tranzakció optimalizálásán dolgoznak, az első próbálkozások sikeresek. A cég szerint optikai komputerekkel a szilícium-alapú számítások két nagy problémája, a Moore-törvény és a bináris számítások korlátai is kezelhetők.

A túlhalászás, a környezetszennyezés, az éghajlatváltozás egyaránt súlyos veszély a bolygó területének hetven százalékát jelentő óceánok számára, amelyek ökoszisztémáiról a mai napig kevés információ áll rendelkezésre, ráadásul nagyon nehéz a biológiai sokszínűségről szóló, elegendő mennyiségű jó adathoz jutni.

A mostani kutatásokhoz általában az élővilágot zavaró és nem „érzékeny” környezetre kitalált ember nélküli, propelleralapú vízi járművek végzik az adatgyűjtést, amelyek kárt okozhatnak a korallokban, elriaszthatják a halakat stb.

Az élővilág számára viszont életbevágó az óceánkutatás. Az óceánok szabályozzák a vizeket, az éghajlatot, a hőmérsékletet, mindenféle földi életet, az emberét is. Több mint nyolcvan százalékuk felderítetlen, biodiverzitásuk a bolygó „jólétének” kritikus tényezője.

Az ETH Zürich kutatói eldöntötték, hogy új módszerrel próbálnak pontosabb információhoz jutni az óceánokról. Belle nevű robothalat fejlesztettek, amely víz alatt úszik, a környezet megzavarása nélkül filmez, gyűjt mintákat az ottani élővilágról.

A kutatók elmondták, hogy pont úgy akarják megörökíteni az ökoszisztémákat, ahogy azok viselkednek. Ezért fejlesztettek halként viselkedő, a többi élőlény által halként befogadott robothalat. Két dolgot kellett megvalósítani hozzá: mozogjon úgy, mint egy hal, és legyen csendes. Dolgozzon úgy, mint egy kém, kémlelje a vízi világ titkait.

A közel egy méter hosszú Belle fejében van az elektronika és a kamera, ez az egyetlen tényleg vízhatlan „testrésze.” A hasában vannak a motorok, az akkumulátor és a környezeti DNS-mintavételt biztosító szűrő és pumpák. Az összegyűjtött részecskékből, köztük lárvákból és algákból szedik ki a DNS-t, az alapján tudják meghatározni, hogy az óceán melyik részén milyen élőlények találhatók.

A robothal szilikonból készült végében lévő két üreg vízzel telik meg, és ürítődik ki. Belső pumpák szabályozzák, segítve a közel tízkilós Belle mozgását. Mivel rádiófrekvenciákra nem kapcsolódik, kétórányi adatgyűjtés után a felszínre úszik, és GPS-jeleket küld a kutatóknak, hogy merre keressék. Ők ürítik ki a szűrőket, és töltik fel, vagy cserélik ki az akkumulátort.

A fejlesztők bizakodnak, hogy robotjukkal a vízi élővilág számára biztonságosabb lesz az óceánkutatás.

Hacsak nem kisebb MI-modellt tanítunk meg egy nagyobb utánzására, a géppel generált adatokon történő gyakorlás, úgy tűnik, befolyásolja a modell teljesítményét. Nehéz elképzelni, hogy kizárólag ChatGPT outputokon tanult nyelvmodellek felülmúlják magát a ChatGPT-t. Viszont ha humán adatokkal gyakorol, jobban teljesíthet nála.

Mindez azt jelenti, hogy az átláthatóság hiánya, azaz, ha nem tudjuk, melyik adat származik embertől, és melyik géptől, komoly kihívás MI-fejlesztők számára.

Az Amazon 2005-ben indított Mechanikus Törökje fontos szerepet játszik a gépi tanulás fejlődésében, a szakterület sok ismert adatsora, például az ImageNet közösségi ötletbörze (crowdsourcing) eredménye.

Mivel meg vannak győződve arról, hogy a munkát emberek végzik, gépitanulás-fejlesztők gyakran használják gyakorlóadatok gyűjtésére és annotálására a Mechanikus Törököt és más hasonló szolgáltatásokat. Viszont ha a közösségi ötletbörzések jelentős része mesterséges intelligenciával dolgozik, megkérdőjeleződik az adatok minősége, és a rajtuk gyakoroltatott modell hitelessége. Friss kutatásokból kiderült, hogy a gyakorlósorban lévő MI által generált tartalom növekedésével fordított arányban, a modell teljesítménye gyengül.

A svájci EPFL (École Polytechnique Fédérale de Lausanne) kutatói kimutatták, hogy a Mechanikus Török alkalmazottai közül több írásos anyagán észlelhető a ChatGPT „kézjegye.”

44-en nagyjából száz szóban foglalták össze orvosi kutatások absztraktjait. A ChatGPT nyomait keresve, a kutatók két módszert használtak az elemzéshez.

Az elsőhöz a Hugging Face e5-base modelljét az emberek által korábban írt és a ChatGPT-t használók által generált összefoglalók megkülönböztetéséhez finomhangolták. A másodikkal nyomon követték a Mechanikus Török dolgozóinak billentyűleütéseit. Az egyező billentyűleütések és beadványok bizonyították: a szöveg ember munkája, míg a másolásra és beillesztésre utalók az ellenkezőjét, vagy legalábbis azt, hogy egyes részeket az MI generálta.

44 személy 46 írásos összefoglalóját elemezve kiderült, hogy 21-nél 50, 15-nél pedig 98 százalék vagy nagyobb volt az esély a ChatGPT szerzőségére. Másolást és beillesztést 41-hez használtak.

Az eredmény elgondolkoztató, a minta viszont túl kicsi, ráadásul az összegzés emberek számára kifejezetten munka-intenzív feladat, amit nyelvmodell is képes elvégezni. Más közösségi ötletbörze-tevékenységeket jóval nehezebb automatizálni.

A mesterséges intelligencia gyors fejlődésével, a ChatGPT és a szöveges utasításokból képet létrehozó modellek, a generatív MI elterjedésével lassan már mindenki szabályozni akarja a területet. Az Európai Unió a kockázatokat csökkentő és a személyiségi jogokat védő törvényt dolgozott ki, az Egyesült Államokban pár hónapon belül várható a szabályozás.

Andrew Ng, világhírű gépitanulás-szakértő heti hírlevelében ezt a témát járja körül. Szabályozáspárti, viszont kétségei vannak: segítenek-e, hatékonyak lesznek-e az új törvények? Jelen pillanatban nagyon kevés döntéshozó rendelkezik elegendő ismerettel, érti eléggé a terület lehetséges előnyeit és kárait ahhoz, hogy működő törvényeket hozzon az MI-ről.

„A kevés tudásnál csak egyetlen dolog veszélyesebb: ha anélkül tudunk keveset, hogy, értenénk, mennyire keveset tudunk” – figyelmeztet lényegre törően Ng.

Örül, hogy a szabályozók többet akarnak tudni az MI-ről, viszont veszélyes helyzetet teremthet, ha miután sokat beszélgettek kutatókkal és üzleti szereplőkkel, azt hiszik: elég jól ismerik már a területet. Ezzel szemben az igazság az, hogy a földkerekségen csak néhány személy rendelkezik például a következő kérdések megválaszolásához szükséges információkkal: hogyan befolyásolják az MI-vel kidolgozott fizetős hirdetések több országban a választásokat? Hozzájárul-e bármelyik közösségimédia-vállalat népirtáshoz vagy hasonló szörnyű eseményekhez? Milyen típusú MI által generált tartalmak készülnek, és hogyan befolyásolják az embereket?

A válaszokhoz jobban kellene ismerni az MI-fejlesztő vállalatokat. Tőzsdén jegyzett cégeknek sok országban részletes tájékoztatatást kell adniuk pénzügyi helyzetükről. A követelményeket tolakodónak vagy terhesnek találhatják ugyan, de az ezeken az információkon alapuló átláthatóság miatt nagyobb a pénzügyi rendszerekbe fektetett bizalom. Hasonlóra kellene törekedni az MI-fejlesztő vállalatokkal is: tevékenységüket részletesen ismertessék az illetékes állami hatóságokkal.

Nagy cégeknek esetleg elemezniük kell, vagy független szervezetek elemzik nekik, hogy mennyi különféle színezetű (fontos társadalmi kérdésekben pro vagy kontra álláspontot képviselő) tartalmat juttatnak el fogyasztóik különféle (lakhely, demográfia stb. szerinti) alcsoportjaihoz. Az eredmények összesítésével, a személyiségi jogok tiszteletben tartásával oldható meg a feladat. Ilyen típusú információkkal a szabályozók láthatnák a technológia és a valóvilág eseményei közötti összefüggéseket, nélkülük viszont képtelenek megfelelő szabályozást kidolgozni.

Az MI gazdagabbá teszi a világot, a kormányok pedig fontos szerepet játszanak az előnyök maximalizálásában és a hátrányok minimalizálásában. De amíg nem változik az átláthatóság, addig a törvényhozóknak nehéz felismerniük a technológia bármilyen irányú hatását. Nehéz lesz lobbistákat megakadályozni a törvényalkotás versenytársakat korlátozó befolyásolásában, saját érdekeik társadalmi érdekekkel szembeni érvényesítésében – összegez Ng. Bizakodik, hogy mindnyájan segíthetnek a szabályozóknak, hogy konstruktív szerepet játsszanak az MI fejlődésében.

Két japán kutató, a szöveges utasításokból, promptokból képeket létrehozó egyik legismertebb modellt, a Stable Diffusiont használó módszert dolgozott ki tesztalanyok agya által látott képek rekonstruálására.

Azaz, arra keresték a választ, hogy mit lát az agy, amikor ránéz egy képre. Az alanyok agyát éppen ezért pont akkor szkennelték le, amikor tekintetük a képekre meredt.

Gyakorlás közben, a szöveget képpé alakító MI „zajos” képpel és szöveges leírással kezd. Egy modell beágyazza a leírást, egy diffúziós modell pedig megtanulja, hogy a beágyazással egymást követő lépésekben eltávolítsa a képben lévő zajt.

Így történik maga a képgenerálás folyamata is: a rendszer tiszta zajjal és a leírással indít, majd a szövegnek megfelelően, iteratív módon távolítja el a zajt ahhoz, hogy elkészüljön a kép. Úgynevezett látens diffúziós modellekkel kevesebb számítással végezhető el az egész folyamat.

A Stable Diffusion más látens diffúziós szövegből képet generáló modellekhez hasonlóan, különböző beágyazásokat használ kapcsolódó képekhez és szöveges leírásokhoz.

Az emberi agy a szembe érkező inputot feldolgozó területe az input szenzorikus és szemantikus aspektusait kezelő részekre osztható. Funkcionális mágneses rezonanciás képalkotással (fMRI) végzett szkeneknél, ezek a területek külön-külön beágyazhatók a szokásos kép- és szöveg-beágyazásokhoz. A kutatás alanyaival ilyen szkeneket végeztek.

Ezeket a beágyazásokat használva, kiderült, hogy a Stable Diffusion létre tudja hozni az adott személy által agyszkennelés közben látott képet.

A kutatók megállapították: munkájuk annyira eltér a hasonló korábbiaktól, hogy nincs értelme kvantitatív összehasonlításnak. Minőségi szempontból, a témákhoz generált képek nagyjából ugyanazokat a jeleneteket ábrázolták, mint az alapképek, a részletek, egyes részletek viszont eltértek.

A James Webb űrteleszkóp bő másfél esztendeje figyeli a Földtől 1,6 millió kilométerről a világegyetemet. Nem marad egyedül, mert az amerikai Nemzeti Űrügynökség, a NASA nemrég kiválasztott egy kenyérpirító méretű kocka-műholdat (CubeSat), hogy a James Webb tevékenységét a helyszínen támogassa.

A szokásosan idétlen szóösszetétel és még idétlenebb rövidítés végeredményeként MANTIS nevű szerkezetet a Colorado Boulder Egyetemen tervezik, fejlesztik. „Közeli csillagok tevékenységének UV képalkotásos és spektroszkópos monitorozása” (Monitoring Activity from Nearby sTars with uv Imaging and Spectroscopy) a teljes név (kis és nagybetűkre érdemes figyelni).

A kicsi, de masszív űrszondát a tervek szerint 2026-ban indítják útjára. Az ultraibolya fény teljes tartományában, az extrém UV fényt (EUV) is beleértve, energetikusan fogja folyamatosan nézni az éjszakai égboltot. A Földtől többtucatnyi fényévre lévő és égő csillagokat tanulmányozva egészíti ki a James Webb exobolygókat – a naprendszeren kívül, idegen csillagok körül keringő bolygókat – megfigyelő tevékenységét.

A MANTIS a James Webb egyfajta ultraibolya segédeszköze, követi a „nagytestvért”, mindig oda néz, ahova az, a csillagkörnyezet fontos részével egészítve ki a megfigyeléseket – közölte Kevin France, a Colorado Boulder Egyetem kutatója.

A bolygók ugyanis a gazdacsillag sugárzása miatt gyakran bocsátanak ki nagymennyiségű EUV-t, amely azt jelzi, hogy elveszíthetik a légkörüket. A sugárzás mérése viszont nehéznek bizonyult, ezért jött képbe a MANTIS. Sok bolygót a műhold jóvoltából láthatunk majd először EUV-ben, és esetleg életnek otthont adó világokat is megtekinthetünk.

A kutatók azt is elmondták, hogy meg szeretnék érteni, hogyan befolyásolja a csillagokból jövő UV-fényfolyam bolygók atmoszféráját és lakhatóságukat.

A generatív mesterséges intelligencia munkahelyeket megszüntető hatása évek óta félelmet kelt. Egy friss CNBC-felmérés alapján amerikai munkavállalók 24 százaléka nagyon, vagy valamelyest fél az MI miatt. A fiatalok (18-24 évesek) jobban tartanak a jövőtől, mint a 65 felettiek: előbbiek 32, utóbbiak 14 százaléka. Kisebbségek körében szintén erősebb a félelem: az ázsiaiak 38, az hispanók 35, az afroamerikaiak 32, míg a fehérek 19 százaléka aggódik. Vagyon alapján is fontos a különbség: az évi 50 ezer dollárnál kevesebbet keresők 32, míg a 150 ezernél magasabb jövedelemmel rendelkezők 16 százaléka tart az MI álláspiaci következményeitől.

Összehasonlításként, egy 2013-as oxfordi előrejelzés alapján a következő tíz évben, azaz 2023-ig, az amerikai dolgozók 47 százalékának munkáját fenyegeti az automatizáció. És mi történt? Rekord-alacsonyszinten vannak az amerikai munkanélküliség-mutatók, az MI és a robotika által fenyegetettnek vélt területeken nőtt az állások száma.

E statisztikák fényében érdemes helyiértékén kezelni a McKinsey egyébként érdekes friss elemzését a generatív MI termelékenységre és munkaerőre gyakorolt hatásáról. A jó hír: a jövőben évente 2,6-4,4 billió dollárral növelheti a globális éves bevételt, ez pedig a világ összesített éves GDP-jének 2-4 százaléka!

A szerzők 2040 és 2060 közötti adaptációs forgatókönyveket és a munka termelékenységére gyakorolt hatásukat vizsgálták. Felhasználási esetek, például ügyfélszolgáltatásra alkalmazott nyelvmodellek üzleti következményeit elemezve, állapították meg, hogy globális alkalmazás esetén a generatív MI nagyon komoly pénzügyi, gazdasági hasznot teremt.

Munkakörök érzékszervi, kognitív, fizikai, nyelvi és társadalmi elvárásait figyelembe véve, potenciálisan 850 állásfajta automatizálható.

A high-tech szektor lesz a legnagyobb haszonélvező, jelenlegi értéke 4,8-9,3 százalékkal nőhet. A bankszektor, az oktatás, a gyógyszeripar és a telekommunikáció, 2-5 százalékos értéknövekedéssel, szintén a generatív MI haszonélvezőjévé válik.

Négy tevékenységcsoport – értékesítés és marketing, szoftverfejlesztés, ügyfélszolgálat, terméktervezés és -fejlesztés – adja a teljes lehetséges gazdasági növekedés 75 százalékát.

Nyolc fejlett és fejlődő gazdaságú országot vizsgálva, a szerzők megállapították, hogy a generatív MI jól jövedelmező állásokban, mint a szoftverfejlesztés és a termékfejlesztés nagyon sok feladatot automatizál, illetve a legmagasabb és a második legmagasabb jövedelmi ötödbe tartozó munkakörök legtöbb feladatát szintén automatizálja: 2040 és 2060 között a munkafeladatok kb. felét, és főként a logikus érvelést, valamint a természetes nyelv megértését igénylő állásokhoz kötődő feladatokat.