Az Anthropic szokatlan és rendkívül nagyvonalú, egyben közösségi felelősségvállalásról tanúságot tevő lépéseket tett, hogy felkészítse a világot hamarosan megjelenő nagy nyelvmodelljére (LLM), a Claude Mythos Preview-ra. Állításuk szerint rendkívüli kockázatot jelent a cyberbiztonságra nézve.

Az LLM-ek egyre jobban kódolnak, és nemcsak képesek hibákat találni, hanem ki is tudják használni azokat. A Claude Mythos Preview elődeihez hasonlóan kockázatot, azokkal összevetve pedig lényegesen nagyobb kockázatot jelent a társadalmak működését biztosító kritikus szoftverekre. „Drámai mértékben jobban teszi ezt” – figyelmeztet a fejlesztőcég.

A modell teljesítménye felülmúlja a kéthónapos Claude Opus 4.6-ot, és meglepően jó kódok sebezhetőségeinek azonosításában és azok kiaknázásában. A vállalat 244 oldalas modellkártyán részletezi az LLM képességeit. A modellkártyák a modellekhez tartozó, hasznos információkat tartalmazó fájlok. Most publikáltak először ilyet anélkül, hogy maga a modell kereskedelmi forgalomba került volna. Az Anthropic egyelőre a megjelenés időpontját se jelentette be.

A meglévő kód ilyen képességekkel szembeni megerősítése érdekében a vállalat létrehozott egy Project Glasswing nevű konzorciumot. Az Amazon Web Services, az Apple, a CrowdStrike, a Google, a JPMorganChase, a Linux Foundation, a Microsoft és az Nvidia, valamint több mint negyven másik szervezet vesz részt benne. 

Az Anthropic exkluzív hozzáférést biztosít a Glasswing tagjainak (százmillió dollár értékű kredit, egymillió bemeneti/kimeneti tokenenként 25/125 dollár), valamint négymillió dollár adományt nyílt forráskódú projektek fenntartásával foglalkozó szervezeteknek, hogy felfedezhessék és kijavíthassák az általuk ellenőrzött kód sebezhetőségeit, mielőtt a modell, vagy egy hasonló széles körben elérhetővé válna. Az Anthropic megígérte, hogy megosztja, mit csinál és mit tanul a Glasswing.

A fejlesztőcég nem gyakoroltatta a Claude Mythos Preview-t biztonsággal kapcsolatos feladatokon. A modell képességei kódolás, következtetés/érvelés és autonóm viselkedés betanításából származnak.

Teljesítménye lenyűgöző. Az Anthropic által végzett tesztekben jelentősen felülmúlta a Claude Opus 4.6-ot, az OpenAI GPT-5.4-et és a Google Gemini 3.1 Pro-t számos népszerű benchmarkban. A modellkártya részletezi a csapat erőfeszítéseit a modell betanítási adatainak benchmark tesztkészletekkel való szennyeződésének minimalizálása érdekében.

Hosszútávon a kódoló ágensek egyre hatékonyabbak lesznek. A sebezhetőségek egyszerű azonosítása biztonságosabb rendszerekhez vezet. Az átmenet viszont bizonytalan és bonyolult lesz. Jól képzett támadók például a védekezők által még nem ismert eszközöket is használhatnak.

A Carnegie Egyetem kutatói apró csillagot, egy vörös törpét fedeztek fel. De a csillagot tanulmányozva, valami teljesen váratlant, egy Jupiter-méretű gázóriást is felfedeztek.

A miénkhez hasonló méretű csillagrendszerben ez nem lenne különösebben meglepő, ám a mi napunk méretének negyedét alig kitevő gazdacsillag rendszeréhez tartozó TOI 5205b exobolygó hihetetlenül nagynak tűnik. Valahányszor elhalad előtte, a csillag fényének hét százalékát blokkolja, és így hozta létre az eddig feljegyzett egyik legnagyobb exobolygó-átmenetet.

A jelenség annyira rácáfol a fizika szabályaira, hogy a csillagászok „tiltott bolygóként” kezdték emlegetni az exobolygót. A gázképződési modellek nem adnak magyarázatot arra, hogy a Nap tömegének mindössze negyven százalékát kitevő pici vörös törpe hogyan képes életet adni a gázóriásnak.

A kutatók a James Webb űrteleszkóppal megint bepillanthattak a légkörébe, és még furcsább dolgokat tártak fel az óriásról. A legszokatlanabb, hogy a hidrogénhez képest alacsonyabb a nehéz elemek koncentrációja, mint a mi naprendszerünkben található két gázóriásnál, a Jupiternél és a Szaturnusznál. Másként alakulhatott ki.

A fémtartalom szintén alacsonyabb, azaz a hidrogénnél és a héliumnál nehezebb elemek bőségesen megtalálhatók a „tiltott bolygón.” A csillagászok szerint ezek a megállapítások komolyan befolyásolják az adott csillag élettartamának korai szakaszában történő óriásbolygó-képződés megértését.

Az elfogadott elmélet alapján a bolygók a nagy csillagokat körülvevő forró gáz- és porkorongban fogannak. A korong a csillag keletkezése után alakul ki, míg maga a csillag a hatalmas és sűrű köd összeomlásából keletkezik. A korong a visszamaradt anyagokból áll, amelyek a csillag kozmikus társaivá válnak.

Az úgynevezett protoplanetáris korongban lévő zsebek idővel sziklás bolygókká, sziklás maggá sűrűsödnek. A mag végül még nagyobb gázóriássá válik. A legtöbb modell szerint ezeknek a magoknak a Földnél tízszer nagyobb tömeggel kell rendelkezniük, mert így van gravitációjuk, így sűríthetnek maguk köré gázokat.

A vörös törpének viszont nem kellett volna a kezdeti mag kialakulásához elegendő anyaggal rendelkeznie. A kutatók egyelőre nem találtak magyarázatot az ellentmondásra, de a szokatlanul alacsony fémtartalom fogódzó lehet a megoldáshoz.

Ez arra utal, hogy a keletkezésnél befelé vándoroltak a bolygó nehéz elemei, illetve a belseje és az atmoszférája most sem keveredik egymással. Az eredmények szénben nagyon gazdag, oxigénben viszont szegény légkörre engednek következtetni.

Az adatközpontok száma rohamos nő, viszont még mindig hiányosak a hatásaik megértéséhez szükséges ismereteink.

A mesterséges intelligenciát működtető gigantikus központok nemcsak óriási energiamennyiséget használnak el, hanem a körülöttük lévő földet felmelegítő, százmilliók életét megnehezítő „hőszigeteket” is kialakítanak – derült ki a Cambridge Egyetem új kutatásából.

A kutatók egy kevésbé tanulmányozott hatást, az energiaintenzív folyamatok, köztük a számítások és a hűtőrendszerek működtetése közben generálódó hőt vizsgálták.

Összeszedték az elmúlt húsz év távérzékelőkkel gyűjtött hőmérsékleti adatait, majd összevetették azokat az MI hiperskálázók földrajzi elhelyezkedésével.A hiperskálázók (hyperscalers) azok a meghatározó, óriási méretű technológiai vállalatok, amelyek globális szintű felhőszolgáltatásokat, adatközpontokat és IT-infrastruktúrát üzemeltetnek. Olyan mértékben képesek növelni (skálázni) erőforrásaikat, ami elengedhetetlen a modern internetes szolgáltatások, a nagy adathalmazok kezelése és a mesterséges intelligencia (MI) működtetéséhez.  Az Amazon, a Microsoft vagy a Google többezer szerveres és óriási területű adatközpontokat tartanak fenn. Nagy részüket a 2010-es és a 2020-as években építették.

Sűrűn lakott urbánus területektől távoli, hatezernél több adatközpontra összpontosítottak. Azért esett rájuk a választás, mert ezeken a helyeken a környékbeli felszíni hőmérsékletet kisebb valószínűséggel befolyásolják más tényezők, mint például a gyártás vagy az otthonok fűtése. A kutatók kiszűrték az évszaki hatásokat, a globális felmelegedést és más tényezőket is.

Megállapították, hogy egy adatközpont működésének megkezdését követően átlagosan 3,6 Fahrenheit-fokkal emelkedett a felszíni hőmérséklet, de szélsőséges esetekben ez akár 16,4 Fahrenheit is lehet. (1 Fahrenheit 0,556 Celsius-foknak felel meg.)

A hőmérséklet-növekedés világszerte hasonló, és a hatások meglepő módon nem korlátozódnak az adatközpontok közvetlen környezetére, hanem akár tíz kilométerrel messzebbre is. Globális viszonylatban több mint 340 millió személyt érintett.

Az eredmények egyrészt az MI-adatközpontok következő években várható fellendülése miatt riasztók, másrészt a bolygó felmelegedését okozó szennyeződés már most is szélsőségessé teszi a hőhullámokat.

A tervezett bővítés a környezet, az emberi jólét és a gazdaság szempontjából egyaránt drámai hatással lehet a társadalomra. Úgy tűnik, hogy az MI-ből várható óriási bevételek reménye most felülírja a rendszerszintű gondolkodást, és a technológia jóval gyorsabban fejlődik, mint bármelyik átfogó és fenntarthatóbb rendszer.

Az eredmények hitelesítéséhez még több felmérésre van szükség, az adatközpontok masszív energiahasználata viszont egyre több aggodalomra ad okot.

A Google a Lyra 3 zenegenerátorral bővítette a Geminit és a YouTube-ot.

A zenegenerálás egyre inkább megtalálja a helyét a befolyásos szereplők által uralt szórakoztatóiparban. A Lyra 3 több mint 750 millió Gemini-felhasználót jelenthet, míg a szintén zenei MI Suno és Udio felhasználói bázisa nagyjából két, illetve 3,3 millió. Emellett – ellentétben a lemezkiadók célkeresztjébe került másik kettővel – eredeti anyagokat készít, és olyan biztosítékokat is kínál, mint a licencelt muzsikával kapcsolatos képzés, hogy elkerüljük a szerzői jogi problémákat.

A zeneipar a szerzői jogsértések miatt agresszíven üldözi az MI-alapú generátorok fejlesztőit. A Suno és az Udio már nem a semmiből állítanak elő darabokat, a Google viszont azon kevesek közé tartozik, akik így tesznek.

2024 júniusában a Sony Music, a Universal Music Group (UMG) és a Warner Music beperelte a webalapú zenegenerátorokat kínáló Sunót és Udiót állítólagos szerzői jogsértések miatt. 2025 végén az alperesek megegyeztek a Universal Music Grouppal, és megváltoztatták szolgáltatásaikat, hogy a meglévő, licencelt felvételek módosítására helyezzék a hangsúlyt az új zene generálása helyett. A Sony pere továbbra is folyamatban van.

A Google a zeneipari nyomásra a professzionális zenekészítésre tervezett modellek vizsgálatával reagált. 2025 tavaszán bemutatta a generált zene feletti nagyobb kontrollt biztosító Music AI Sandbox, a MusicFX DJ és a Lyria RealTime szoftvereket. A Lyria 3 megjelenése után néhány nappal a cég felvásárolt egy másik profi produkciós eszközt, a korábban Riffusion néven ismert ProducerAI-t.

A Lyria 3 szöveges leírások vagy képek alapján harminc másodperces hangfelvételeket generál, amelyek hangszereket, énekhangokat és dalszövegeket tartalmazhatnak több nyelven. A képeket és videókat a Gemini szöveggé konvertálja, amiből a Lyra 3 generál zenét. 

A vállalat intézkedéseket tett annak biztosítására, hogy a modell kimenete ne sértse a szerzői jogokat: licencelte a betanítási adatokat, a szerzői jogvédelem alatt álló művekkel való hasonlóság szempontjából szűrte a kimeneteket, és elkerülte a művészek hangzásbeli hasonlóságát és az utánzást.

A felhasználó megadhatja a hangszereket, stílust, korszakot, énekstílust, tempót és dinamikát, nyolc nyelven (angol, német, spanyol, francia, hindi, japán, koreai, portugál) a szöveget. A borítót a Google Nano Banana képgenerátora készíti, a formátum MP3 és MP4, az output vízjelezett.

A vállalatok felhőbe költözése óta a verseny a költségekre, a megbízhatóságra és a szolgáltatások skálájára összpontosult. Ezek továbbra is befolyásolják a döntéshozást, viszont sokak számára ma már a mesterségesintelligencia-képesség az igazi megkülönböztető tényező.

2025-ben az MI-re épülő felhőszolgáltatások a felhőpiac leggyorsabban növekvő szegmensét jelentették. A TikTok fejlesztője, a kínai ByteDance frissített Volcano Engine infrastruktúrájával diszruptív hatást ért el. A felhőt elsősorban nem infrastruktúra-ajánlatként kínálja, hanem szolgáltatásként értékesít hozzáférést közösségi hálózatait és alkalmazásait működtető algoritmusokhoz, adatvezérelt eszközökhöz. „Ez lehetővé teszi ügyfeleik számára, hogy saját szolgáltatásokat építsenek ki valós idejű tartalom-, hangulatelemzés és mélyreható személyre szabás segítségével, hatékony (egyesek szerint tolakodó) prediktív képességekkel” – írja Bernard Marr jövőkutató.

A Snowflake OpenAI-val kötött partnerségével MI-modellek közvetlenül integrálódnak a cég adatplatformjába. Az MI-eszközök és az adatinfrastruktúra közötti határok elmosódnak, átjárhatóvá válnak.

Felhő- és MI-szolgáltatók együttműködésének újabb jele, hogy a keresőorientált MI-nagyágyú Perplexity partnerségre lép a Microsoft Azure-ral.

A mintázatok egyértelműek: a felhőszolgáltatók átalakítják kínálatukat, hogy nagyléptékben teret engedjenek a mesterségesintelligencia-használatnak. 

Mindez azt jelenti, hogy a vállalatok felhővásárlási döntései egyre inkább MI-függők. Az ágenses keretek és MI-szolgáltatáskezelés megjelenése még egyértelműbbé teszi a paradigmaváltást. Például a természetesnyelv-feldolgozás és a gépi látás közvetlenül felhőinfrastruktúrába integrálásával cégek hamarabb állítanak elő termékeket, a modelleket könnyebb a fogyasztóknak kínált appokba és szolgáltatásokba ágyazni.

A felhőökoszisztéma kiválasztása ma már sokkal inkább kapcsolódik a céges MI-stratégiához, mint az ICT infrastruktúra lehetőségeihez. A helyes felhőbefektetési döntések meghozatalához egyre fontosabb megérteni, hogyan reagáljunk a változásra, hogyan értékeljük a felhőszolgáltatókat MI-képességeik szemszögéből. A platformok közötti döntés határozza meg, hogyan használjuk az MI-t, hogyan illeszkedik alapvető munkafolyamatokhoz és üzleti stratégiákhoz.

Komor városi helyszínekbe növények felélesztésével, a közeg minél zöldebbé tételével lehelhetünk új életet. Ebből az alapvetésből kiindulva, kínai kutatók sötétben világító, genetikailag módosított, új növényeket mutattak be. Szerintük turistacsalogató a látvány, és a biolumineszcens növények nagyvárosok éjszakai világításában is segíthetnek.

A növényeket szentjánosbogarak és világító gombák génjeinek növényi sejtekbe illesztésével hozták létre. A növények így fényt bocsátanak ki. A Magicpen Bio biotech vállalat kutatói húsznál több fajt, például orchideákat, napraforgókat és krizantémokat módosítottak.

Egzotikus idegen bolygóhoz hasonló látványt képzelnek el, és elkötelezettek technológiájuknak a kulturális turizmusba és az éjszakai gazdaságba történő bevezetése mellett. Sötétben világító növényekkel teli völgy képét vázolják fel, olyan az egész, mintha az Avatár világa valósulna meg a Földön.

Az ilyen növények körül a Light Bio szentjánosbogár-petúniájának 2024-es bemutatása után indult be a felhajtás. A növényt szintén biolumineszcens gombák génjeinek befecskendezésével állították elő. Sokkal fényesebben világít, mint génhackeléssel létrehozott, hasonló korábbiak.

A Light Bio azonban csak egy fajjal dolgozott, a Magicpen Bio viszont több mint hússzal. Elvileg egy egész kert vagy park benépesíthető, teljesen kizöldíthető velük. A kutatók elmondták, hogy az utcai lámpákat ugyan nem fogják helyettesíteni, városok sötétebb részein viszont a megszokott szomorú valósághoz képest teljesen más élményt kínálnak.

Jelenlétüknek köszönhetően parkok és nyilvános terek sötétedés után is használhatók lesznek, és még a lámpák égve tartására sem kell pénzt költeni. A növényeknek nincs szükségük áramra, csak vízre és műtrágyára. Segítenek az energia-megtakarításban, a károsanyag-kibocsátás csökkentésében, azaz a zöld elképzeléseknek, a környezetvédelemben és a klímaváltozás elleni küzdelemben is fontos szerepet játszhatnak.

A Magicpen Bio mellett más kínai kutatók is foglalkoznak sötétben világító növényekkel. A Dél-kínai Mezőgazdasági Egyetemen tavaly mutattak be többet, de ők fém nanorészecskéket használtak génszerkesztés helyett. Azokat fecskendezték a levelekbe, nappal a napfény feltöltötte őket, éjszaka pedig fényt bocsátottak ki. A fémek keverékének szabályozásával határozzák meg a növények világító színét.

Az Egyesült Államok Munkaügyi Minisztériuma március 24-én bejelentette az ország dolgozóit segítő, „Tegyük Amerikát MI-késszé” (Make America AI-Ready) ingyenes mesterségesintelligencia-tanfolyamot. Az alapokat egy, csak erre a célra használható számra, a „READY” („kész”) üzenetet elküldve sajátíthatják el.

A technológia magyarországi széleskörű terjesztésére is ugyanekkora szükség lenne. A Neumann János Számítógéptudományi Társaság ICDL MI Modulja nagyon fontos lépés ebbe az irányba.

A kezdeményezés összhangban áll a Trump-adminisztráció Amerika Tehetsége Stratégiájával és a szintén kormányzati MI Cselekvési Tervvel. A tanfolyamot úgy tervezték, hogy a felhasználók számára teljes egészében szöveges üzeneteken keresztül kínáljon rövid tartalmakat és napi kihívásokat. 

Napi tíz perc interakcióval hét nap alatt elvégezhetik. A szöveges üzeneteken alapuló anyag célja, hogy mindenki számára a lehető legkönnyebben elérhető legyen, beleértve azokat is, akik nem rendelkeznek laptoppal vagy korlátozott az internet-hozzáférésük.

A napi tartalmak közvetlenül kapcsolódnak a Munkaügyi Minisztérium nemrég kiadott MI-írásbeliség keretrendszerében felvázolt öt kulcsfontosságú területhez.

Az MI alapelveinek megértése az első: alapkoncepciói, képességei és korlátai jelentik a hatékony felhasználás fundamentumát.

Az MI felhasználásának feltárása a második: különböző MI-eszközök és releváns felhasználási esetek tanulmányozása, rávilágítva, hogy hogyan egészítheti ki a mesterséges intelligencia az emberi szakértelmet.

Az MI hatékony közvetlen használata a harmadik: annak a megértése, hogy hogyan biztosítható az MI-nek megfelelő kontextus, miként hozhatók létre eredményes outputokhoz vezető, egyértelmű promptok.

Az MI outputjainak kiértékelése a negyedik: az MI által generált eredmények pontosságának és relevanciájának vizsgálata.

Az MI felelős használata az ötödik: etikus és biztonságos használat, a kritikus információk védelme és az eredményekért való elszámoltathatóság biztosítása a kulcs.

A minisztérium úgy tervezte a tanfolyamot, hogy kiindulópontként szolgáljon a munkavállalók mesterséges intelligencia világába vezető útján. A résztvevők a végén további forrásokat kapnak haladóbb MI-készségek elsajátításához, vagy egyedi céljaiknak és érdeklődési körüknek megfelelően, kapnak segítséget MI-vel kapcsolatos karrierlehetőségekhez.

A Halott Internet Elmélete és az internet – eufemisztikusan fogalmazva – eltorzulásának (Cory Doctorow: Enshitification, 2025) plasztikus és meggyőző leírása után újabb történések figyelmeztetnek, hogy nagyon rossz, eredeti rendeltetésétől ellentétes irányba fejlődik a világháló. Nagyon másfelé, mint ahogy megálmodói Sir Timothy John Berners-Lee és Robert Cailliau elképzelték a Genf melletti CERN-ben az 1980-as évek végén és az 1990-es évek elején.  

Egyre több kérdést vet fel a fiatalkorúak közösségimédia-használata, illetve maguknak a mindennapokat, létezésünket egyre jobban meghatározó, befolyásoló közösségimédia-hálózatoknak a megtervezése.

Egy Los Angelesi bíróság esküdtszéke március 25-én úgy ítélte meg, hogy a Facebookot működtető Meta és a Google anyacége, az Alphabet gondatlanul tervezi platformjait, a tervezésnél nem veszik eléggé figyelembe, milyen és mennyire káros hatással lehetnek azok a fiatalokra. Az ítélet sok hasonló eset verdiktjét előlegezheti meg, precedensértékű lehet.

A Mercator Svájc Alapítvány számára a GfS Bern közvéleménykutató cég által készített felmérés válaszadóinak 94 százaléka úgy véli, hogy a kiskorúakat jobban meg kellene védeni a közösségi média káros hatásaitól. 78 százalékuk szerint a technológiai óriásvállalatok túl nagy befolyást gyakorolnak a közvéleményre.

A felmérés készítői 2025. december 1. és 12. között ezer, tizenhat éves vagy annál idősebb svájci lakost kérdeztek meg. A hibahatár plusz-mínusz 3,2 százalékpont. A túlnyomó többség erősebb védelmet szeretne a gyerekek és tizenévesek számára a közösségi médiában. Kívánságuk világtrendekre rímel: kormányok és bíróságok egyre intenzívebben vizsgálják a tech mamutcégek közösségi termékeinek fiatal felhasználókra gyakorolt hatását.       

Elisabeth Baume Schneider svájci belügyminiszter elmondta: nyitott a fiatalok közösségi médiájának esetleges betiltására. A kormány törvényjavaslatot készít a nagyobb online platformok szabályozására, átláthatóbbá kívánják tenni azokat. A közvéleménykutatás nyilvánosságra hozása Ausztria március huszonhetedikei döntésére rímel: az osztrák szabályozók betiltották a közösségi média tizennégy év alatti gyerekek körében történő használatát.

Kérdés persze, hogy tényleg a tiltás a legjobb megoldás és az is, hogy mennyire tartható be egy ilyen törvény.

Március huszonötödike történelmi nap volt, amerikai First Lady ekkor vonult be először humanoid robottal a Fehér Házba. Melania Trump a jövőről szóló globális csúcstalálkozóra (Fostering the Future Together) ment, és az MI-vel támogatott robotokról, potenciális személyre szabott nevelőkről beszélt. A gépek amerikai otthonokban segítik majd a gyerekek cseperedését.

A mesterséges intelligencia nemcsak mély és széleskörű ismereteket képes megosztani, hanem türelmesen támogathatja is a kicsik felnövését, hozzájárul a kritikus gondolkodás és a független érvelő készségek kialakulásához, a sokoldalúbb életmódhoz, miközben más tevékenységekre (együttlét a barátokkal, sportolás, iskolán túli érdeklődési körök) is marad idejük. Az ilyen robotok ténykedésének eredményeként a gyerekek „teljesebb személyiséggé” válnak – hangsúlyozta a First Lady.

Az MI jövőjét az emberek formájában történő megszemélyesítésben látja. Mondandója a fizikai mesterséges intelligencia megjelenéséről szóló trendhez kapcsolódott: az MI a mobiltelefonokról a hasznos tevékenységeket folytató humanoidokba megy át. Mivel környezetünket emberekre tervezték, a humanoid rendszerek kivételesen jól passzolnak a mi világunkban való navigációhoz és működéshez.

Azzal folytatta, hogy képzeljünk el egy Platón nevű humanoid pedagógust. Folyamatosan és kényelmesen hozzáfér a klasszikus tanulmányokhoz, irodalomhoz, tudományhoz, művészetekhez, filozófiához, matematikához, történelemhez, az emberiség teljes információkészletéhez.

Platón minden egyes diák igényeihez igazodó, személyre szabott élményeket nyújt. Mindig türelmes és elérhető. Előre látható, hogy a gyerekekben fokozza az elemzőkészséget, a kritikus gondolkodást és az önálló érvelési képességeket. A robot valósidőben alkalmazkodik a diák tanulási ritmusához, előzetes ismereteihez, érzelmi állapotához.

Az olyan cégek, mint a Meta, a Microsoft, az OpenAI, a Google Zoom és az Adobe katalizátorként szolgálnak a felfedezéshez. De mindig a következő generáció biztonsága a legfontosabb, az optimizmussal óvatosan kell bánni – figyelmeztetett, majd az Egyesült Államok kötelességéről beszélt: az amerikai gyerekeknek kell a technológiailag legképzettebbnek és legjobb oktatással rendelkezőknek lenniük, mert az ország így tudja biztosítani hosszútávú gazdasági vezető szerepét, a GDP-növekedést, megvédeni a szellemi tulajdont.

Az OpenAI március végén bejelentette, hogy április 26-tól megszűnik a Sora videógenerátor webes platform és alkalmazás, míg az alkalmazásfejlesztési felület (API) szeptember 24-től lesz elérhetetlen.

Az MI-modell promptok alapján készít rövid, fotorealisztikus videókat. A felhasználók leírásai alapján akár egy perc hosszúságban generál komplex jeleneteket, több karaktert, specifikus mozgástípusokat és részletgazdag háttereket. A technológia 2024-es indulása óta óriási figyelmet kapott, a 2025 végén bemutatott Sora 2 továbbfejlesztett változat már a videóhoz illeszkedő, mesterséges intelligenciával generált hangokat is tartalmaz. Rövid ideig elérhető volt mobilalkalmazásként is (iOS-re és Androidra), a felhasználók remixelhették és megoszthatták videóikat.

A döntés mögött több ok áll. Egyrészt, a videógenerálás hatalmas számítási kapacitást és energiát igényel, amit a cég más prioritásokra (például az általános mesterséges intelligencia és fizikai intelligencia – robotok – fejlesztésére) kíván átcsoportosítani. Másrészt, a partnerek visszalépése, például a leállítással egy időben a Disney is elállt egy tervezett egymilliárd dolláros együttműködéstől. A harmadik ok a biztonsági aggályok: a mélyhamisítványok (deepfakes) és a szerzői jogi viták folyamatos kritikák elé állították a projektet.

Mit jelenthet a döntés az OpenAI-nak és általában az egész mesterségesintelligencia-szektornak?

Az OpenAI jelenleg nem nyilvánosan működő vállalat, azaz nincs részvénylistája a nagyobb tőzsdéken, mint például a NYSE vagy a NASDAQ. A ChatGPT fejlesztőjeként azonban az egyik legbefolyásosabb erő a tőzsdén, 2026 eleji számok alapján az értéke kb. 500 és 800 milliárd dollár között mozog. A Sora leállítása összhangban lehet a vállalati és a termelékenységi eszközökre összpontosítással, és a cég tőzsdére vitelével. Az OpenAI gyakorlatilag minden videóval kapcsolatos tevékenységét pihenőpályára teszi, ez a fogyasztói közösségi alkalmazás jelenleg nem prioritás.

A döntés bizonyos szempontból megsüvegelendő: az OpenAI felismerhette, hogy túl gyorsan halad, ugyanakkor a Sora komoly pénzveszteség is volt, és bonyolult átlátni, mi lehetett volna a modell hosszútávú értéke. A leállítás talán az MI-fejlesztő laborok nagykorúvá érésének is a jele?

Nem úgy tűnik, hogy a döntés a generatív MI jövőjére mért csapásként értelmezhető, ráadásul – nemcsak a Sora esetében – a szerzői jogvédelem beépítése komoly nehézség, és habár pár éve a fejlesztők kevesebbet foglalkoztak ezzel a kérdéssel, a sok bírósági ügy láttán, ma már mindenképpen megoldást kell találniuk rá.

Visszaköszönt a valóság: Hollywoodban is elhangzottak túlzó kijelentések, hogy „itt a jövő, csak be kell gépelnünk a szöveges utasításokat, és máris játékfilmeket készíthetünk.” De kiderült, hogy mindenféle technikai és jogi okok miatt ez nem is olyan egyszerű, és nagyon-nagyon messze vagyunk tőle.