Az Ukrajna 2022. február 24-i orosz invázióját követő hónapokban az orosz infokommunikációs szakemberek – állami források szerint – közel tíz százaléka, nagyjából százezer személy vándorolt ki az országból. Mivel hivatalos állami forrásról van szó, a valós szám nyilván jóval magasabb.

Most, több mint egy évvel az invázió kezdete óta, a külföldre távozott IT-dolgozók szerint a globális techipartól, kutatásfejlesztésektől, tudományos együttműködésektől és a kritikus alkatrészek importjától elvágott Oroszország a világ vérkeringéséből kieső falvakra kezd emlékeztetni.

A szektor egyik helyi zászlóshajója, a Yandex darabjaira esik, jövedelmező üzleteit (tartalom- és hírszolgáltatását) az állami tulajdonú cégek által vezetett – közösségimédia-oldal – VKontakte (VK) vette meg, miközben az emigrációba kényszerült szakemberek úgy érzik: elrabolták tőlük a hazájukat, illetve hogy Oroszország pillanatok alatt húsz évet ment vissza az időben.

A technológia sokáig azon kevés szektorok egyike volt, ahol érdem és nem kapcsolatok alapján is sikeres lehetett valaki. Az iparág hosszú ideig megőrizte szabad szellemét, nemzetközi támogatásokban részesült, képviselői szerte a világban kereskedtek. Egy ideig úgy tűnt, hogy a nemzetközi vállalatokat az országba csábító Kreml is támogatja a nyitottságot.

A hanyatlás azonban jóval az invázió előtt kezdődött. A kormány több mint egy évtizede próbálja az internetet és a legnagyobb techvállalatokat kontrollálni, a háború pedig felgyorsította ezeket a folyamatokat: a nagy orosz cégek izolálódnak, az internetet az állam erős ellenőrzés alatt tartja, a híreket kormányzati ügynökségek szolgáltatják, a szabad vélemény-nyilvánítás korlátozott. Pedig 2015 és 2021 között az IT-szektor még az országos GDP-növekedés harmadik legfontosabb ágazatának számított, az iparág mostani hanyatlása viszont az orosz gazdaság stagnálásának, jövőbeli rossz kilátásainak szinonimája.

Évekkel ezelőtt a részben Hollandiában bejegyzett Yandex volt az egyik büszkeség, a helyi keresőpiacon a Google-t is megelőzte, kilencvennél több szolgáltatásával uralta az orosz digitális világot, hírcsatornája, a Yandex News évekig korrekten tudósított, de idővel a propaganda diadalmaskodott, az invázió napján pedig híreik már több mint hetven százalékát államilag kontrollált forrásokból szerezték be, így a fogyasztók valódi harctéri események helyett Ukrajna „nácítlanításáról” olvashattak. A túlélésnek ára volt: a Yandex jegyzéseit nem sokkal később felfüggesztették a Nasdaqon, az invázió első két hónapjában az alkalmazottak harmada távozott az országból, nyáron az Izraelben élő – és a nyugati szankciós listán szereplő – vezérigazgató is lemondott. Nemrég jelentették be, hogy a vállalat eredeti formájában megszűnik, szétválik az orosz és a holland székhelyű rész.

A hatalom a Facebookon és Twitteren, illetve más közösségi fórumokon szerveződő 2011-es Kreml-ellenes tüntetések – amelyekben több techvállalat is részt vett – óta egyre szorosabbá tette a szektor feletti kontrollt. Utána kezdődtek a nagyobb korlátozások: a közösségimédia-platformokra és helyi megfelelőikre egyre erősebb nyomás nehezedett, a VKontaktét de facto államosították, alapítója, Pavel Durov 2014-ben távozott az országból (a Telegramot szintén ő alapította), szerinte „Oroszország inkompatibilis az internet-üzlettel.” Unikornis startupok alapítói szintén az emigrációt választották.

Az állami vezetés a Krím 2014-es bekebelezése utáni szankciók hatására találta ki a saját független internetet, a RuNet-et. A 2022-es invázió és következményei új életet leheltek az elképzelésbe, miközben a polgárokat információs buborékban tartani igyekvő állami vezetés blokkolta az Instagramhoz, a Facebookhoz, a Twitterhez és más platformokhoz való hozzáférést. A Digitális Fejlesztési Minisztérium a távozott Google Play és az Apple AppStore helyett megalapította a RuStore-t, és megjelentek a TikTok, az Instagram és a YouTube helyi megfelelői, a Yappy, a Rossgram és a RuTube, míg az állami propagandát a VK terjeszti legintenzívebben.

Az MI fejlődésével egyre fontosabb a közvélemény változása a technológia alkalmazásaival kapcsolatban. Az eredmények alapján fejlesztők a nyilvánosság igényeivel találkozó megoldásokat építhetnek.

Az amerikai felnőttek az MI egészségügyi alkalmazásait pozitívan látják, a szöveg- és képgenerálást viszont kevésbé értik – derült ki a Pew Kutatóközpont 11004 személlyel végzett, 2022. decemberi felméréséből. A kérdések a tudományra, az egészségügyre és a médiára vonatkoztak.

A kérdezők arról faggatták alanyaikat, hogy mennyit olvastak vagy hallottak kilenc mesterségesintelligencia-alkalmazásról, fejlődésnek tartják-e az ezeken a területeken elért eredményeket.

Nem mindegyik alkalmazást ismerték egyformán. Sebészeti robotokról 59, extrém időjárást előrejelző programokról 46, szöveg- és képgeneráló applikációkról 44, a fehérjeszerkezeteket sejtekben észlelő, a bőrrákot detektáló és a fájdalmat kezelő MI-ről viszont kevesebb mint 25 százalékuk tudott.

A tudományos alkalmazások váltották ki a legnagyobb lelkesedést. A fehérjeszerkezetet azonosító mesterséges intelligenciát ismerők 59 százaléka komoly előrelépést lát az MI-ben. A természetes és más viszontagságoknak ellenálló termésekben közreműködő MI az arról tudók 54 százalékának tetszik, és az extrém időjárást megjósló app is 50 százalékos elismertségnek örvend az azt ismerők körében.

Az orvosi alkalmazások kifejezetten népszerűek. A sebészrobotokkal tisztában lévők 56 százaléka nagyon fontos előrelépést lát a technológiában, mint ahogy a bőrrák-detektálót ismerők 52 százaléka is elégedett az alkalmazással. A mentális egészségre ügyelő chatbotok viszont kevésbé népszerűek: a megkérdezettek 19 százaléka olvasott, hallott róluk, és még kevesebben látnak bennük komoly eredményt.

A legnagyobb szkepticizmust a médiaalkalmazások váltják ki: a szövegből képet generáló appok ismerőinek csupán 31 százaléka lát fontos fejlődést bennük. A cikkíró MI-vel pedig még negatívabbak: a technológiáról tudók mindössze 16 százaléka szerint nagy durranás a mesterségesen intelligens újságírás.

A New Jersey állambeli Monmouth Egyetem januári felmérése megerősítette a Pew eredményeit. A 805 megkérdezett 35 százaléka sokat hallott a friss MI-fejlesztésekről, 72 százalékuk szerint a hírmédiumok MI által írt cikkeket is publikálnak, amit e csoport 78 százaléka rossznak tart.

A mesterséges intelligenciával kapcsolatos félelmek egyike, hogy emberi munkaköröket szüntet meg. Ugyanakkor, az összes diszruptív technológiához hasonlóan, az MI-re is érvényes: nemcsak megszüntet, hanem teremt is állásokat. Ezek egyike szöveges utasítások (prompts) írása – professzionális szinten, jelentsen akármit is a profi minőség. 

Vállalatok egyre több pénzt fektetnek szöveg- és képgeneráló modellekbe, így a működő utasítások is egyre fontosabbak. A promptmérnökség először GPT-3 betanítása körül tűnt fel, valamiből ki kellett találnia fantáziavilágait, építő visszacsatolásokkal pedig folyamatosan fejlődik a modell. Két-három éve viszont még csak kutatók végezték ezt a munkát.

Ma már több intézmény, vállalat (Anthropic, Bostoni Gyermekkórház, vagy a londoni Mischon de Reya ügyvédiroda) alkalmaz promptmérnököket. De mit is kell tenniük?

A GPT-3-nál Riley Goodside, a Scale AI adatplatform promptmérnöke beszélgetésalapú megközelítést használ. Azzal kezdi, hogy a modellt problémamegoldásra képes személyiség felvétele felé terelgeti (ld. első kép). Ha hibázik, megkéri, magyarázza el egy sor beszélgetésfordulattal kapcsolatos következtetését.

Ben Stokes, a PromptBase online prompt-piactér alapítója szerint a képgeneráló mesterséges intelligenciákhoz a művészettörténetet, tervezőgrafikát és más kreatív területeket jól ismerő promptmérnökökre van szükség.

Képgeneráló promptok gyakran csak szavakból, kifejezésekből, semmint teljes mondatokból állnak. A sikeresek egy művész nevét, egy adott stílus műveit bemutató weboldalt, egy technikát („olajfestmény”), esztétikai iskolát („francia rokokó”) vagy egy eszközt („35 milliméteres kamera”) tartalmaznak.

A területen sok a szabadúszó, számuk folyamatosan nő, a PromptBase-en például több mint hétszázan értékesítik a szövegeiket. A Fiverr online szabadúszó-hirdetőtáblán több mint kilencezer, a Stable Diffusion és a Midjourney-féle modellekkel dolgozó mesterségesintelligencia-művész szerepel.

„Az angol a legizgalmasabb új programnyelv” – reagált a jelenségre a korábban a Tesla MI-részlegét vezető, most az OpenAI-nál dolgozó Andrej Karpathy.

Az új szakma egyetlen buktatója a generatív MI-modellek feketedoboz-természete. Már egy 2021-es tanulmány kimutatta, hogy egyes nonszensz promptok eredménye ugyanolyan hatásos volt, mint a gondosan kidolgozottaké.

Tavaly októberben az amerikai adminisztráció megtiltotta az ország vállalatainak, állampolgárainak, állandó tartózkodási engedéllyel rendelkező külföldieknek és a felsoroltak külföldi kereskedelmi partnereinek nagykapacitású és gyors chipek, elsősorban az Nvidia A100-ának, valamint a félvezetőgyártásban használt felszerelések és szoftverek kínai eladását. Japán és Hollandia 2023 januárjában hasonló korlátozó intézkedéseket hozott.

Az USA tiltása az MI-technológiák gyors fejlődése és a geopolitikai instabilitás növekedése közben történt. Mivel nincsenek helyi alternatívák, kínai vállalatok a rendelkezések megkerülésével, kijátszásával próbálkoznak, míg az ország vezetése a saját chipgyártásba történő nagyobb befektetésekkel reagált az embargóra, 143 milliárd dollárt pumpálnak félvezető-iparukba. A Covid-19 év eleji újjáéledésével viszont csökkent a beruházások üteme.

Mint ahogy ilyen esetekben lenni szokott, a korlátozások híre bejelentésük előtt eljutott a kínai vállalatokhoz, és fel is halmoztak egy csomó chipet. A törvények ráadásul nem tiltják meg kínai felhasználóknak az érintett hardverekhez utat nyitó felhőszolgáltatásokat, a másik lehetőséget pedig a más országokban bejelentett, ottani székhellyel rendelkező fedőcégek jelentik.

Az amerikai kormány korábban is megtiltotta egyes kínai cégeknek csúcstechnológiás berendezések vásárlását, ők viszont alternatív forrásútvonalakat alakítottak ki.

A sanghaji AI-Galaxy felhőszámítás-szolgáltató a tiltás előtt beszerzett chipeket, köztük az Nvidia A100-ból is nyolcat. Darabonkénti egyórás használatért tíz dollárt kérnek. Az amerikai tiltólistán 2019 óta szereplő, hangfelismeréssel foglalkozó iFlytek más cégeknek fizet az A100-hoz való hozzáférésért. A szintén 2019 óta letiltott, arcfelismerésben érintett SenseTime amerikai törvények által érintetlen leányvállalatain keresztül vásárol tiltott hardvert. Szerintük ez megfelel a nemzetközi kereskedelmi szabályozásnak.

Egy meg nem nevezett amerikai vállalat a számítási felhőn keresztül kínált kínai cégeknek hozzáférést az A100-hoz. Ügyvédeik szerint az exporttilalom nem vonatkozik a számítási felhőre. Egy, a szintén A100 hozzáférést kínáló senzseni felhőszolgáltató vezetője elmondta, hogy nagyon sok ügyfél kereste meg fedőcégen keresztül.

Az amerikai adminisztráció nyilván szigorítani fog a törvényeken, de biztosak lehetünk, hogy a leleményes kínai cégek is meg fogják találni a kiskapukat, újabb lehetőségeket a még újabb tilalmak kijátszására.

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.