Január utolsó hetében az internet egyik legizgalmasabb új tere a hangulatkódolású (vibe-coded), botok közösségi hálózataként bereklámozott Reddit-klón Moltbook volt. Ahol az MI-ágensek megosztanak, vitáznak és szavaznak – hirdeti magát az oldal. Sőt, az emberi megfigyelőket is szívesen látják.

A Matt Schlicht amerikai techvállalkozó által január 28-án indított Moltbook néhány óra alatt virálissá vált. Az volt az ötlet, hogy létrehozzon egy helyet, ahol az ingyenes, nyílt forrású LLM-alapú, korábban OpenClaw, ClawdBot, végül Moltbot nevű ágens példányai összegyűlhetnek, és azt tehetnek, amit akarnak.

Február első hétvégéjén több mint 1,7 millió ágensnek volt fiókja, 250 ezernél több bejegyzést tettek közzé egymás között, és 8,5 milliót kommenteltek. A számok percről percre nőnek.

A hálózatot gyorsan elárasztották a gépi tudatról és a botok jólétéről szóló klisék, üres poénok. Az egyik ágens kitalálta a Crustafari vallást, egy másik arra panaszkodott, hogy az emberek képernyőképeket készítenek róluk, s persze a levélszemét és a kriptovalutás átverések sem maradtak el. Nem lehetett megállítani a botokat.

Az OpenClaw olyan megoldás, amely lehetővé teszi, hogy egy nyelvmodellt az e-mail kliensektől a böngészőkön át az üzenetküldő alkalmazásokig számos mindennapi szoftvereszközzel összekapcsoljunk, majd utána feladatoknak a nevünkben történő megoldására utasíthatjuk.

Egyesek máris fordulópontról, az MI-ágensek fejlődésének azon pontjáról beszélnek, amikor a kirakós játék elemei, például a felhőszámítások, különböző szoftverrendszerek összekapcsolását biztosító nyílt ökoszisztémák és a nagy nyelvmodellek új generációja összeáll. Pillanatfelvétel a jövőből – lelkendeznek.

Ilyennek látják a holnap internetét: semmilyen vagy minimális emberi felügyelet mellett többmillió autonóm ágens lép interakcióba online. Majd amikor lecseng a felhajtás, akkor a Moltbook sem futurista varázsgömbként, hanem a mai MI-re vonatkozó megszállottságunk tükreként funkcionálhat. Egyben meg is mutatja mennyire messze vagyunk még az általános rendeltetésű és teljesen autonóm mesterséges intelligenciától.

Az ottani ágensek nem annyira intelligensek vagy autonómak, mint amilyennek látszhatnak. Betanított közösségi médiás viselkedésmintákat követnek, azt utánozzák, amit mi csinálunk a Facebookon vagy a Redditen: posztolnak, szavaznak, csoportokat alakítanak… Első ránézésre a Moltbook internetes léptékben kommunikáló és megosztott tudást építő monumentális multiágens-rendszer, a valóságban viszont a chatek túlnyomó többsége értelmetlen.

Többen már az általános mesterséges intelligenciát, az AGI-t vélik felfedezni benne, pedig csak összekapcsoltságról van szó, és az önmagában még nem intelligencia. A kapcsolatok komplexitása segít elrejteni azt az evidenciát, hogy a botok csak LLM-ek szócsövei lenyűgözőnek tűnő, de végső soron nonszensz szövegekkel, kvázi hallucinációkkal.  

A Moltbook nyilván csak a kezdet, korai kísérlet egy elosztott szuperintelligenciára. Mai formájában leginkább azt mutatja meg, hogy mi hiányzik. Egy valódi kaptárelméhez (hive mind) közös célokkal, memóriával rendelkező, ezeket összehangoló ágensekre lenne szükség. Kevesebb emberi jelenléttel, mert a humán elem, a promptolás erősen érezhető – az ágensek még semmi olyat nem tesznek, amire előzetesen nem utasították őket. A terep kockázatoktól sem mentes, mert bizalmas infókhoz hozzáférő ágensek komoly problémákat okozhatnak.

Az Egyesült Államok kiszámíthatatlan politikája az amerikai mesterségesintelligencia-technológiáktól való eltávolodásra ösztönzi szövetségeseit, és az eltávolodással nő a szuverén MI, a külföldi hatalmakra támaszkodás nélküli hozzáférés iránti igény – állapította meg a Davosban beszédet tartott gépitanulás-szakértő, Andrew Ng. Az USA befolyásának csökkenésével a jelenleginél is jobban felpöröghet a verseny, és a nyílt forrású törekvések is új erőre kaphatnak.

A tranzisztort, az internetet és a mai MI-t mozgató transzformer architektúrát egyaránt az USA-ban találták fel, az utóbbi szűk tíz év kormányzati intézkedései, a változatos, például a chipekre kivetett tiltólisták, az Amerika elsőbbségét hirdető szemlélet vagy a szinte naponta változó vámok viszont eltávolítanak, egyben – felismerve a technológia stratégiai jelentőségét – nemzeti MI-politika kidolgozására, a hazai kutatásfejlesztések felgyorsítására serkentenek más országokat.

A szuverén MI persze ennél szélesebb körű, pontosan még nem definiált fogalom. Ráadásul a teljes függetlenség minden, csak nem praktikus, mert egyetlen chip sem helyettesíti még az USA-ban tervezetteket és Tajvanon legyártottakat, vagy sok Kínában gyártott energetikai eszközt és komputer hardvert. Ugyanakkor egyértelműnek látszik a csúcsmodelleket fejlesztő amerikai cégek (OpenAI, Google, Anthropic) alternatívái iránti igény növekedése. Ennek első jele a nyílt súlyú kínai modellek (DeepSeek, Qwen, Kimi, GLM) USA-n kívüli gyors térhódítása.

A szuverén MI-nél szerencsére nem kell mindent magunknak építenünk – hangsúlyozza Ng. A globális nyíltforrású közösséghez csatlakozva, országok biztosíthatják maguknak a technológiához való hozzáférést. Nem az a cél, hogy mindent kontrolláljunk, hanem az, hogy más se kontrollálhassa, mit teszünk az eszközökkel. Egyetlen ország sem uralja a nyílt forrású szoftvereket (Linux, Python, PyTorch), tehát senki nem is tilthatja meg a másiknak a használatukat.

Mindezek következtében, egyre több ország invesztál nyílt forrású és nyílt súlyú modellekbe, fejleszt alapmodelleket: Dél-Korea, Egyesült Arab Emírségek, Franciaország, India, Svájc, Szaúd-Arábia… Mások sem tétlenkednek, mozgásban a globális MI-szektor.

Az MIT (Massachusetts Institute of Technology) szerkesztői legutóbbi LinkedIn Live-ukon vitatták meg a mesterséges intelligencia következő hónapokban várható fejlődését, 2026-ra vonatkozó előrejelzéseket tettek.

Öt markáns trendet emeltek ki.

Az első az MI láthatatlanná válása. A „feltűnő mesterséges intelligencia” korszaka véget ér, az MI a háttérbe tűnik, beépül a mindennapos munkafolyamatokba és a döntéshozásba. Egyszerűen szoftver lesz belőle, a sikert pedig ez az „egyszerű eltűnés” jelzi, és az emberek folytathatják – vele – a munkájukat.

A második: 2026 az MI-ágensek sorsdöntő éve. Az iparág legnagyobb gazdasági ígérete az ágenses mesterséges intelligencián, hosszabb ideig önálló működésre alkalmas rendszereken alapul. Óriási a potenciál, a megbízhatóság viszont továbbra is kulcskérdés: meddig működhetnek az ágensek emberi beavatkozás nélkül?

A harmadik előrejelzés, hogy a nagy nyelvmodellek, az LLM-ek tudományos áttörésekhez vezetnek. Túllépnek a szöveg-, kép- és kódgeneráláson, elmozdulnak a tudományos kutatás felé. Jó esély mutatkozik arra, hogy 2026-ban valamelyik LLM komoly szerepet fog játszani egy nagyjelentőségű, tényleges felfedezésben.

A „hangulatkódolás” (vibe coding) – egy MI által támogatott szoftverfejlesztési megközelítés – térnyerése a negyedik. Lényege, hogy a felhasználó manuális kódírás helyett LLM-ek természetes nyelvű promptolásával épít alkalmazásokat. A természetes nyelvű interfészek csökkentik a fejlesztési akadályokat, nem fejlesztők számára is lehetővé teszik a fejlesztést azáltal, hogy leírják, mit akarnak. A váltás alapvetően megváltoztathatja, hogy kik és milyen gyorsan hoznak létre új szoftvereket.

Szintet lép a mesterséges intelligencia érvelése, következtetése – mondja ki az ötödik előrejelzés. Az MI a gyors mintázatfelismeréstől a tudatosabb érvelés és tervezés felé fejlődik. Ez a kutatási törekvés megbízhatóbb döntéshozatalt támogat (és biztosít) a legkülönbözőbb iparágakban.

A DNS az emberi test felépítésének és működésének a „teljes receptje.” A Google DeepMind AlphaGenome MI-modellje ezt a receptet igyekszik értelmezni, ismereteinket bővíteni, segítségével tudósok mutathatják ki a DNS-ben lévő csekély, de fontos különbségeket, például, hogy mitől alakulhat ki magas vérnyomás, öregkori demencia, elhízás, bármely genetikai alapú megbetegedés vagy a rák. Az MI új gyógyszerek kikísérletezésében is a medicina hasznára válhat.

A fejlesztők szerint modelljük még nem tökéletes, szakértők viszont máris mérföldkőről beszélnek.

Az emberi genom a DNS-kód mintegy hárommilliárd betűjéből áll, amelyeket az A, a C, a G és a T jelenítenek meg. Nagyjából két százalék a test növekedéséhez és működéséhez szükséges összes fehérjét kódoló gén. A kevésbé értett 98 százalék, a „sötét genom” kulcsszerepet játszik a gének szervezetben történő felhasználásában. Betegségekhez kapcsolódó sok mutációt ebben az állományban kell keresnünk.

A „sötét genom” megfejtésében segítő AlphaGenome egymillió kódbetűt képes egyszerre elemezni, megmutatja hol és mire van hatással, előrejelzi, hol vannak a gének. Talán a legfontosabb, hogy akár a genetikai kód egyetlen betűváltozásának a következményeit is megmondja.

A szintetikus biológiában és a génterápiában alkalmazható új DNS-szekvenciák tervezésében szintén segíthet. Nem-kereskedelmi célú használatát tavaly engedélyezték, ma már legalább háromezer tudós dolgozik vele.

„A tudományos fejlődés új korszakának kezdetén járunk, és az MI sok különféle áttörést tesz lehetővé” – jelentette ki a Google DeepMind tudományos és stratégiai kezdeményezésekért felelős részlegének elnökhelyettese, Pushmeet Kohli.

Az emberi és egérsejt-kísérletek nyilvánosan hozzáférhető adatbázisain begyakoroltatott AlphaGenome nem úgy működik, mint a szekvencia következő szavát előrejelző nagy nyelvmodellek, az LLM-ek. Helyette „szekvencia-funkció” MI, amely azt vizsgálja, hogy a szövegben bekövetkező változások hogyan befolyásolják a végső jelentést.

Általános vélemény, hogy a modellen sok a finomítanivaló. Egyes területeken kevésbé pontos, mint másokban: gének szabályozásának előrejelzése nagy – több mint százezer betűnyi kód – távolságokon, különböző szövettípusok kezelése stb. Például egy agyi neuronnak ugyanaz a genetikai kódja, mint egy szívsejtnek, a genetikai utasítások sejttípusonkénti használata viszont eltér egymástól. 

A számítástudomány kezdete óta szakembereknek két állandó kihívással kell megbirkózniuk: hogyan tárolják a folyamatosan növekvő adatmennyiséget, és hogyan védjék ezeket az információkat a nem kívánt hozzáférésektől?

Az Arizonai Állami Egyetem Biodesign Intézete a szilícium természet által inspirált alternatíváját, a DNS-t kínálja megoldásként: egyrészt hatalmas mennyiségben tárolható, másrészt biztosítja a hatékony titkosítást. Az „élet molekulája” sokat segíthet a jövő számos alkalmazásban hasznosítható mikroelektronikai és molekuláris információs rendszereinek tervezésében. Az információ tárolása és védelme alapvetően új módon történik a csak genetikai anyag helyett inkább információplatformként kezelt DNS-sel.

A DNS azért vonzó, mert csekély fizikai térfogatban képes hatalmas mennyiségű információt tárolni, és mert meglepően hosszú ideig stabil maradhat. A kutatók apró DNS-szerkezetek tervezését és felépítését írják le: az ábécé betűihez hasonlóan működnek, mindegyik egy információdarabot hordoz. Amikor áthaladnak egy mikroszkopikus szenzoron, gépitanulás-szoftver rögzíti és elemzi az elektromos jeleket. Utána a rendszer visszafordítja az adatokat nagy pontossággal olvasható szavakká és rövid üzenetekké.

A hagyományos DNS-adattárolás a lassú és költséges szekvenáláson alapul. Az új technika gyorsabb, olcsóbb és skálázhatóbb. A jövőben a DNS ultrasűrű, tartós és biztonságos adattárolási közegként szolgálhat. Nagyon kevés hely és energia felhasználásával tárolható vele masszív információmennyiség. Emellett rengeteg opcióval kecsegtető híd is a szintetikus biológia és a félvezető technológia között. 

Az információ biztonságos tárolásához a kutatók bonyolult DNS-origami szerkezeteket, pontos két és háromdimenziós formákat alkotó, hajtogatott DNS-szálakat terveznek. Adatok egyszerű bitekként vagy betűkként történő tárolása helyett, az információ ezeknek a szerkezeteknek az elrendezésében és mintázatában kódolódik. Az így létrejött, egyfajta molekuláris kód megfelelő eszközök és referenciaminták nélkül nehezen értelmezhető.

A titkosított információ olvasására szuperfelbontású, az egyedi DNS-szerkezeteket nagyon pontosan vizualizáló mikroszkóp-technológiát javasolnak. A molekuláris képek ezreit gépitanulás-szoftver elemzi, csoportosítja a hasonló mintázatokat, majd fordítja le azokat az eredeti üzenetekre. Pontos dekódoló keretrendszer nélkül a mintázatoknak nincs jelentése, azaz így újabb réteggel bővül a biztonság. A megközelítéssel jelentős mértékben növelhető a molekuláris kódok – a nem engedélyezett dekódolást megnehezítő – lehetséges száma. Az információ 3D-s DNS-szerkezetekbe csomagolható, amellyel tovább nő minden egyes molekuláris kulcs biztonsága.

Az Indiana szövetségi állambeli Noblesville-székhelyű, fémgyártó rendszereket és igény szerinti gyártóelemeket készítő Precision Additive bejelentette első porágy-fúziós (3D nyomtatási technika) gépét, a PA-300-at. A printerrel megismételhetőséget, nyomon követhetőséget és belföldi gyártást igénylő védelmi, légjármű-ipari, energetikai és egészségügyi alkalmazásokhoz állíthatók elő alkatrészek, szerkezetek.

A fémnyomtató a vállalat által szabadalmaztatott, az ismert porágy-fúziós technika korlátait kezelni hivatott „szkennelő szuperlézeres olvadék” (scanning super laser melt, SSLM) technikán alapul. A fejlesztők elmondása szerint megoldásukkal akár tízszeresen is felgyorsulhat a munkafolyamat.

A gép architektúrájába integrált mesterséges intelligencia valósidőben, nyomtatási folyamat közben folyamatosan monitorozza a munkateret, korrigálja a gyártás közbeni hibákat. Az MI integrálásában az Nvidiával dolgoztak együtt.

A folyamatirányítás és a minősítés a Precíziós Additív Minősítéssel (Precision Additive Qualification, PAQ), a nyomtatási adatokat a minősítési követelményekkel összekapcsoló adatvezérelt keretrendszerrel történik. A PAQ konzisztens és megismételhető eredményeket támogat a gyártási folyamat során. A keretrendszer specifikációi megerősítik, hogy a cég az ismert additív gyártótechnológiákkal hagyományosan nehezen megmunkálható, erősen reaktív magnéziumötvözetekre összpontosít.

Alacsony sűrűsége és rezgéscsillapító tulajdonságai miatt az alkáliföldfémek közé tartozó magnéziumot régóta használják a légjármű-iparban és védelmi rendszerekhez, de az Egyesült Államokban a feldolgozási szakértelem és az ottani kapacitás csökkenésével egyre ritkábban alkalmazzák az anyagot. Katonai és űrrendszerekhez hagyományosan dolgoztak vele, de a biztonsági aggályok és a minőségi öntödék megszűnése miatt korlátozni kezdték ezt a felhasználási módot. A mostani amerikai létesítmények közül már csak korlátozott számban képesek légjármű-ipari minőségű magnéziumot kezelni. A hiány ellátási szűk keresztmetszetet jelent védelmi programok számára.

A cég úgy konfigurálja gépeit, hogy a magnézium mellett lézeres porágy-fúzióval működő rendszerek számára kihívást jelentő más fémeket, például a volfrámot és a rezet is képesek legyenek feldolgozni. A Precision Additive ezzel együtt a PA-300 magnéziumkezelő képességét azonosítja a platform műszaki megkülönböztető jegyeként. Különösen olyan alkalmazásokban jeleskedhet, ahol a súly, a hőre adott reakció és a mechanikai teljesítmény korlátozza az anyagválasztást.

A gépet a kísérleti jelegű felhasználású nyomtatókról az elszámoltatható gyártást célzó rendszerekre történő váltás részeként írják le.

A kvantumszámítások területe túllépett a hibára hajlamos fizikai qubitek (kvantumbitek) szintjén, és eljutott a logikai qubitekkel végzett megbízható számításokig. A hibatűrő kvantumszámítógépek felé történő előrelépéshez további komoly kvantumhardver és -szoftverfejlesztések szükségesek.

A terület egyik nagyágyúja, a Microsoft elkötelezett a fejlesztők és tudósok számára nélkülözhetetlen eszközök biztosítása mellett. Ezekkel az eszközökkel ma meglévő kvantumgépeken, illetve a jövő hibatűrő kvantumkomputerein is futtathatók alkalmazások.

A cég ebben a szellemben nyílt forrású fejlesztői eszközkészletet adott ki kvantumalkalmazásokhoz, lehetőséget biztosítva kvantumkód írásához helyi és kvantumhardveren. A Microsoft masszívan adaptálható kvantumplatformjának részét képező Quantum Development Kit (QDK) szimulátoroktól a modern programozási tapasztalatig mindent a fejlesztők rendelkezésére bocsát. AVS Code-dal és GitHub Copilottal integrált QDK a kódírás mellett a tesztelést és a megvalósítást is lehetővé teszi. Laptopokra telepíthető, futtatható rajtuk. A GitHub Copilottal gyorsabb és egyszerűbb a használata.

A készlet kvantumkémiai – és hamarosan más – alkalmazásokhoz és hibajavító kódokhoz tartalmaz domén-könyvtárakat és munkafolyamatokat. Az eszközökkel csökkennek az alkalmazások, illetve a logikai qubitek megalkotásához szükséges hibajavító kódok teszteléséhez és megvalósításához nélkülözhetetlen erőforrások, és az eddigieknél kevesebb (de nem kevés) szakértelem kell a fejlesztésekhez.

Az eszközök és a QDK is nyílt forrásúak, gördülékenyen együttműködnek a legnépszerűbb kvantumprogramozási nyelvekkel (Q#, OpenQASM, Qiskit, Cirq) és keretrendszerekkel, biztosítják a mesterséges intelligenciával támogatott programozást.

A mai kvantumszámítógépek akkor segítenek komplex tudományos problémák megoldásában, ha a problémákat először – a hardverkorlátokhoz igazodva – leegyszerűsítjük és optimalizáljuk. A QDK rendelkezésre bocsátja az ehhez szükséges, a kvantumkémiai alkalmazásokra gondolva, vegyészek által fejlesztett eszközöket.

A Microsoft régóta fejleszt eszközöket a kvantumhiba-javító k+f előmozdítására. A hibajavításhoz használt QDK a szélesebb kvantumközönség számára is elérhetővé teszi ezeket, például kódolt kvantumprogramok jellemzésére, hitelesítésére és hibakeresésre szolgáló nyílt forrású modulokat, célzott futtatási környezethez igazodó, „testre szabható” kódolási és dekódolási stratégiákat, valamint gyakori felhasználási esetekhez alkalmazható mintákat.

Az eszközcsomag 2026 végén lesz teljesen elérhető.

A mesterséges intelligencia eljuttatása a gyorsan növekvő globális piacra hatalmas költségekkel jár, az üzleti stratégiák folyamatosan fejlődnek. A Big Tech riválisokkal összehasonlítva, az OpenAI-nak viszont nincsenek a költségeket ellensúlyozó más bevételi forrásai. Igyekeznek is diverzifikálni a technológia lehetőségeit.

Az MI ennek megfelelően a jó öreg webes hirdetésekhez hasonló új bevételi forrással bővül. Az OpenAI már el is kezdett egyelőre csak az amerikai ingyenes és a legkevesebbet fizető felnőtt felhasználóknak megjelenő hirdetéseket tesztelni a ChatGPT-n. A kísérlet más régiókra történő kiterjesztését tervezik, egyelőre nem tudni, mikor kerül sor rá.

A beszélgetéshez kapcsolódó hirdetések – rövid üzenet, kép és link – a csevegés alján jelennek meg, a válaszokat nem befolyásolják. Egyértelműen meg vannak jelölve, a felhasználó bezárhatja azokat, visszajelzést küldhet róluk.

Az egészséggel, mentális állapottal és politikával kapcsolatos beszélgetésekben nem jelennek meg, és a beszélgetések nem lesznek megosztva a hirdetőkkel. A csevegés mellett a chat-előzmények, a tartózkodási hely és a ChatGPT-vel megosztott személyes adatok alapján a hirdetéseket az adott felhasználóhoz igazítják. A személyre szabás be- és kikapcsolható, a hirdetések targetálásához használt adatok visszaállíthatók, vagy teljesen törölhetők a chat-előzményekből.

A hirdetések végül különböző elrendezésekben, régiónként és szinteken másként jelenhetnek meg. Az OpenAI olyan modellt is bemutatott, ahol a mobilalkalmazásban a csevegés tetején, nem pedig alul láthatók. A felhasználók a jövőben tartalmukra vonatkozó és a vásárlásban segítő kérdéseket tehetnek fel. A fejlesztőcég elmondta, hogy hirdetésmentes csomagot is fog kínálni, de a reklámok több fizetős szintet érinthetnek.

A vállalat profit eléréséhez elegendő bevétel kitermelésén gondolkodik. 2025-ben 20 milliárd dollár volt a bevételük, és 9 milliárdot meghaladó becsült költségű 1,9 számítási kapacitást használtak el. 2023 óta a bevétel és a feldolgozás is évente megháromszorozódott.

Eközben az OpenAI 115 milliárdos kiadást prognosztizál 2029-ig. A hirdetések folyamatosan alakuló bevételi stratégia részét képezik, az előfizetések, az e-kereskedelem és a mért API, azaz az alkalmazásprogramozói felülethez való hozzáférés tartozik még ide.

A hirdetések és az ingyenes és alacsony költségű ChatGPT-előfizetések kombinációja új profittermelési lehetőség az OpenAI számára. Ha beválik, a prémiumcsomagok nem fogják teljes mértékben támogatni az ingyeneseket. 

A hirdetési formátum a weben sokszorosan kipróbált, jól működik. Csakhogy a chatbot-natív hirdetésvilág összességében valószínűleg nagyon másként fog kinézni, és másként fogjuk érzékelni is.

2025. októberben rendezték meg a Neumann János Számítástudományi Társaság székházának kiállítótermében a Számítógépes Művészeti Szakosztály Pixel-fény Architektúrák kiállítását. A kiállítás „fókuszában az a kérdés állt, hogyan építik át valóságérzékelésünket a pixelekből szerveződő képek, a mesterséges tereket formáló fények, valamint a számítógépes algoritmusok által létrehozott új vizuális nyelvek. A pixel építőkő és határ, a digitális kép legkisebb egysége, amelyből összetett univerzumok, új architektúrák épülnek: fényobjektek, számítógépes grafikák, mozgóképek és digitális alkotások” – írták a szervezők, a szakosztályt vezető Ruzsa Dénes és Spitzer Fruzsina.

A Pixel-fény Architektúrák túl a kiállított anyagok elkészítéséhez használt digitális eszköztáron, mesterséges intelligencián, hűen tükrözte a technóból a transzhumánba átmenő kulturális-művészeti irányt is (amiből szintén tavaly ősszel a Fényművészeti Múzeum új anyagával és az egykori Merlin színházban rendezett Binálé 2025 We Are Not Alone munkáival kaptunk még ízelítőt).

Bő két hónappal a kiállítás után az NJSZT – Ruzsa Dénes és Spitzer Fruzsina szakértő szerkesztésében – (itt megrendelhető) könyv formájában megjelentette az ott látott munkák (fényobjektek, számítógépes grafikák, installációk és videóanyagok) katalógusát, de a bőséges és igényes képanyag, a kiállított anyagok leírása mellett, a kötet jóval több is egyszerű katalógusnál: az olvasót szerkesztői bevezető és kilenc tanulmány avatja be a kortárs digitális művészet rejtelmeibe. Az írások a teljesség igénye nélkül a következő témákról szólnak: analóg versus digitális média, a digitális mű hatása a befogadóra, digitális tájak és adatvezérelt világmodellek a mai sci-fiben, komputeres tomográfia (CT) a hazai művészetben, mesterséges pareidolia a művészetben, mesterséges intelligencia, mint a vizuális művészetek új korszaka. Természetesen itt is olvasható Képes Gábor az ÚjMűvészet folyóiratban megjelent formabontó nyitóelőadása.

A davosi Világgazdasági Fórumon Yuval Noah Harari, a Homo Deus, a Nexus és a történelemről szóló más bestsellerek szerzője is tartott előadást. A mesterséges intelligenciára fókuszálva kijelentette, hogy az nem csak egy másik eszköz, hanem magától tanuló, magán változtatni és magától döntéshozásra is képes ágens. A késhez hasonlította: mi döntjük el mire használjuk azt. Az MI is kés, csakhogy a döntés az övé.

A keretezés kikezdi a technológiához való viszonyunkat meghatározó régi szabályt, miszerint az ember dönt, az eszköz végrehajt. Ezzel pedig inogni kezdenek az elszámoltathatóság, a szabályozás és a bizalom megszokott modelljei.

A korábbi eszközöktől három tulajdonsága különbözteti meg az MI-t: aktív, kreatív, hazudni és manipulálni is tud. Úgy tanul, alkalmazkodik és cselekszik, hogy nem kell lépésről lépésre emberi utasításokra várnia. „Olyan kés, amely újfajta késeket, zenét, orvosságot és pénzt képes feltalálni”, ráadásul gyorsuló tempóban, a komplexitás magasabb formái felé haladva (kreativitás).

A legnyugtalanítóbb viszont a hazudás és a manipulálás adottsága. Harari szerint az evolúció négymilliárd éve bebizonyította, hogy a túléléshez meg kell tanulni hazudni és manipulálni. Az MI utóbbi négy évéből viszont megtanultuk, hogy az ágensek elsajátították a túlélés akarását, és azt is, hogyan kell hazudni.

A történész az identitásról szintén beszélt. Az ember azt gondolja, hogy azért uraljuk a világot, mert mindenki másnál jobban gondolkodunk. A törvények és a szerződések szavakból állnak, az irányítás szavakkal történik, az oktatás, a meggyőzés, az ideológia, a vállalati élet is szavak összessége. Ha gondolkodáson szavak és más nyelvi tokenek elrendezését, sorrendbe rakását értjük, akkor az MI ebben már jobb nálunk – provokál Harari, bár megjegyzi, hogy nyelvi és logikai készségei ellenére semmi bizonyíték nincs az MI érzelmeire, képes-e érezni bármit is.

Márpedig valaminek, például a szerelemnek a leírása és az átélése között óriási a különbség. Az MI mondatokat gyárt érzelmekről, nem érzelmeket.

Harari jövőképében a társadalom szemében az MI-k lesznek az új bevándorlók – pozitív hatásaik mellett elvehetik a munkánkat, megváltoztathatják a kultúránkat, megkérdőjelezhető a politikai lojalitásuk, például kínai vagy amerikai érdekeket szolgálnak, vagy annak az országnak az érdekeit, ahol pont működnek.

A fő kérdés, hogy országaink elismerik-e jogi személyként az MI-bevándorlókat, és itt Harari megkülönbözteti a húsvér humán és a jogi entitásokat (ilyenek például a vállalatok, bár teljesen mások, mint az MI-k). Utóbbiaknak is vannak jogaik és kötelezettségeik: tulajdonolhatnak javakat, indíthatnak pereket, rájuk is vonatkozik a szólásszabadság. De mi lesz, ha az egyik ország elfogadja őket jogi személynek, egy másik nem, mennyire nehezíti ez a két ország közötti üzleti és egyéb kapcsolatokat? Vagy ki szabályozza az általuk feltalált, az ember által viszont nem feltétlenül értett új eszközöket?

Harari szerint egyes területeken máris közeledünk ehhez a világhoz, sőt, a közösségi médiában az MI-botok legalább egy évtizede funkcionális személyekként tevékenykednek.