A 2012-ben alapított, ma már százmilliónál több felhasználóval rendelkező Coinbase Global a legnagyobb amerikai kriptotőzsde és a világ legnagyobb bitcoin letétkezelője. 

A több mint száz országban működő vállalat kriptovaluta termékeket és szolgáltatásokat kínál. Az ágazatban működő versenytársakkal összehasonlítva, konzervatív és törvénytisztelő kriptotőzsdeként jellemzik. Közel négyezer alkalmazottjuk kilencvenöt százaléka távmunkában dolgozik; elvileg nincs fizikai székhelyük, bár San Franciscóban tartanak fenn irodákat és az észak-karolinai Charlotte-ban is létesítenek egyet. 

Márciusban bejelentették, hogy a Coinbase az Ethereum hálózat legnagyobb csomópont-üzemeltetője, és az összes tétben lévő Ether 11,42 százalékát kontrollálja. Május nyolcadikán felvásárolták a dubai székhelyű Deribit kriptovaluta-származékos tőzsdét, május tizenkilencedikén bekerültek az S&P 500 indexbe, a Standard & Poor az Egyesült Államok tőzsdéin jegyzett ötszáz vezető vállalat részvényeinek teljesítményét követő indexébe.

November tizedikén új platform indítását jelentették be. A platform lehetővé teszi egyéni befektetőknek, hogy kriptotőzsdei jegyzésük előtt vásárolhassanak új tokeneket. A bejelentés hatására a délelőtti kereskedésben négy százalékkal emelkedtek a Coinbase-részvények.

A lakossági és intézményi befektetők növekvő érdeklődése fellendítette a digitális eszközök iránti kereskedést, ennek eredményeként az ágazat szereplői bővíteni szeretnék szolgáltatásaikat, hogy kiaknázhassák a több billió dolláros piac adta lehetőségeket.

A Coinbase havonta egy tokenértékesítést fog lebonyolítani az új platformon egy algoritmus segítségével. Az algoritmus meghatározza, hogyan osztják ki a tokeneket a befektetőknek, akik egyhetes időszakon belül küldhetnek be vételi kérelmeket.

Piacra lépő tokenkibocsátók küszködnek, hogy tokenjeik tényleges felhasználók kezébe kerüljenek, miközben komoly tőzsdei likviditást építenek ki. A Coinbase ezt az állapotot változtatja meg –állítják.

A kezdeti coin (digitális érme) kibocsátások a 2017-es kriptorobbanás idején népszerű kalapozási, adománygyűjtési módszernek számítottak vállalatok számára, új tokeneket adhattak el befektetőknek. Miután a szabályozók kifejezték a befektetők védelmével és a közzététellel kapcsolatos aggályaikat, a tendencia lelassult.

Mostanában változik a helyzet.

A Coinbase a következő hónapokban további funkciókkal bővíti a platformot. A befektetők USD Coinban, az amerikai dollárhoz kötött stablecoinban fizetnek. Elsőként a Monad blokklánc-startup kínálja tokenjét az új platformon keresztül.

A Google által bejelentett Napfogó projekt (Project Suncatcher) kutatási kezdeményezés azt vizsgálja, hogy TPU-kkal (tenzor feldolgozóegységekkel) felszerelt, napenergiával működő műholdak konstellációi képesek lesznek-e egy napon gépitanulás-számításokat végezni a világűrben.

A TPU-k meghatározott célra tervezett alkalmazásspecifikus integrált áramkörök. Az elsőket a Google fejlesztette, első generációjukat 2016-ban jelentette be, és kifejezetten a TensorFlow szoftvergyűjteményhez készültek. A cég összes gépi tanulást használó szolgáltatásának az alapjai, az MI és a robotika a legfontosabb alkalmazási területeik.

A TPU-k azért múlhatják felül a legjobb általános CPU-kat és GPU-kat, mert 8 bites adatformátumokkal dolgoznak 64 bites struktúrában, amellyel jelentősen növelik a párhuzamos feldolgozási kapacitásokat.

A vállalat közzétett tanulmányában részletesen ismerteti az olyan kihívásokkal kapcsolatos előrelépéseket, mint a műholdak közötti nagy sávszélességű kommunikáció, a pályadinamika és a sugárzás hatása a számítógépes hardverre.

Próbaüzemi demonstráció során a Google csapata másodpercenkénti 1,6 terabites átviteli sebességet ért el. Megállapították, hogy a Trillium TPU-k (a hatodik generációs TPU-k) a várt ötéves misszió közbeni dózisoknál közel háromszor magasabb sugárzási szintet bírnak ki.

A kutatás azt sugallja, hogy ha az indítási költségek továbbra is csökkennek, és a 2030-as évek közepén kilogrammonkénti kétszáz dollár körül lesznek, akkor a világűrbeli adatközpontok kilowattonkénti alapon gazdaságilag összehasonlíthatók lesznek a földi létesítményekkel.

A Google a műholdas adatokkal és elemzésükkel foglalkozó Planettel közösen két műhold-prototípus 2027. eleji indítását tervezi. Pályára téve őket igyekeznek tesztelni az elképzelést. Ha sikeresek lesznek, komoly lépést tesznek az MI környezetkárosító energiahasználatának drasztikus csökkentésére.

A norvég tömegközlekedési rendszer egyik főszereplője, a buszokat üzemeltető Ruter bejelentette, hogy a kínai buszgyártó Yutong Csoport járművein végzett teszteken kiderült, hogy a gyártó távolról leállíthatja azokat, mert a szoftverfrissítés és a diagnosztika miatt hozzáfér irányítórendszerükhöz. 

A teszteken a buszok földalatti bányákban közlekedtek, ahova nem jutnak el külső jelek. A Yutong új és a holland VDL gyártó hároméves járművei vettek részt rajta. Utóbbiak szoftverét nem lehetett vezeték nélkül frissíteni, a kínaiakét viszont igen. A cég elmondta, hogy termékeik szigorúan megfelelnek azon országok törvényeinek, ahol buszaikat használják, és az érintett járművek adatait Németországban tárolják. Egyik szóvivőjük szerint az adatok titkosítottak, és csak a jármű karbantartására, optimalizálására és javítására használhatók. Európában, Afrikában, Latin-Amerikában és az Ázsia-Csendes-óceán térségben többtízezer darabot értékesítettek az utóbbi évtizedekben.

A teszteket és a kapcsolódó kutatásokat a megfigyelés miatti növekvő aggodalom indokolja. Egyre több ország kezdi szigorítani a felhasználói adatok távoli hozzáférhetőségére vonatkozó szabályozást. Most kiderült, hogy a gyártó minden egyes buszához távolról hozzáférhet.

A félelmek nem újak. Az amerikai szabályozóknak meggyűlt már a bajuk a Teslával, amelynek járműveit a sofőr távolról, telefonos appal is irányíthatja. A Yutong-buszokat viszont a rajtuk tartózkodó humán sofőr vezeti, nem vezető nélküli járművek, mint egyes kínai és kaliforniai taxik. A Ruter tesztjeinek és kutatásának célja a hekkelés és a nem-kívánt tevékenységek elleni biztonsági rendszer kidolgozása.

A Norvégiához közeli Dániában a Movia közlekedési vállalat közölte, hogy felülvizsgálja menetrendszerinti buszai cyberbiztonságával és a lehetséges kémkedésekkel kapcsolatos kockázatértékeléseit. Fontolgatnak a feltörések, adatokkal való visszaélés és a buszok működésképtelenné tételének megelőzésére irányuló intézkedéseket. A dán hatóságok eddig egy ilyen esetről sem számoltak be, a cég viszont mindent megtesz a kockázatok további minimalizálásáért.

A norvég szakemberek hangsúlyozták, hogy a probléma nemcsak kínai buszokkal, hanem mindenfajta hasonló elektronikával rendelkező járművel és eszközzel kapcsolatban fennáll. Buszok kamerái nem kapcsolódnak az internetre, tehát a kép- és videótovábbítás kockázata nem áll fenn – emelte ki a száznál több Yutong-járművel rendelkező Ruter. A buszok nem irányíthatók távolról, a gyártó viszont mobilhálózaton hozzáfér az akkumulátorhoz és az elektromos tápegységekhez. Elvileg megállíthatja, működésképtelenné teheti a járműveket.

Többek szerint csak idő kérdése, hogy Kína mikor válik a mesterséges intelligencia huszonegyedik századi szupernagyhatalmává. Hozzászoktunk, hogy az Egyesült Államok félvezető szakértelemben betöltött vezető helyére, csúcsfejlett MI-kutatásaira és az adatközpontokba irányuló masszív befektetéseire gondoljunk.

Kínának viszont megvannak a lehetőségei és az eszközei az MI maximumra pörgetett fejlesztéséhez és alkalmazásához szükséges össztársadalmi erőforrások mobilizálásához.

Az adatokból trendek olvashatók ki. Az MI-publikációkban és szabadalmakban Kína vezet. A Stanford 2025-ös MI Indexe alapján 2023-ban a hivatkozások 22,6 százaléka kínai, 20,9 százaléka európai, 13 százaléka amerikai forrásra mutatott. 2023-ban az MI-szabadalmak 69,7 százalékát Kína jegyezte. Viszont a száz legtöbbet hivatkozott publikációban a 2025-ös mezőnyt az USA vezeti. A topkategóriás tehetségek versenyében szintén első: a Gazdasági Tanácsadók Amerikai Tanácsa alapján 2019-ben 59, 2022-ben 42 százalékuk dolgozott az Egyesült Államokban. Kínánál 42 és 28 százalék a két mutató, azaz csökken az előny.

A Trump-adminisztráció külföldi munkavállalókkal szembeni korlátozásai miatt több kínai kutató térhet haza, és az arányok tovább változhatnak az USA kárára.

Magát a technológiát illetően, 2024-ben amerikai intézmények készítették a jelentősebb MI modellek 40 százalékát, míg a kínaiak csak tizenötöt. Ők viszont kevesebből is többet képesek létrehozni, algoritmikus hatékonyságban a legjobb nagy nyelvmodelljeik (LLM), mint a DeepSeek-V3 és az Alibaba Qwen 2.5 Max rávernek a vezető amerikaiakra. Chipekben azonban tetemes az USA előnye. 

A jövőben a nyílt forrású modellek területén Kína remekelhet (Európa sajnos ebben is lemaradóban van), és már most több MI-modellt töltenek fel, mint az amerikaiak. A technológia társadalmilag elterjedtebb, mint az USA-ban. Az MI támogatta fintechben, e-kereskedelemben és logisztikában már vezetnek. Az olyan hardveres alkalmazásokban, mint a drónok és ipari robotok, a fizikai MI területén szintén szépek a kínai kilátások.

Nagy erősségük a gyártófolyamatok magasszintű ismerete, a (társadalomra alkalmazva egyébként nem kifejezetten pozitív) mérnöki mentalitás. Hosszabb távon az MI-vel gyakorolt kontroll veszélyezteti a szuperhatalom technológiai ambícióit. 

Az Artificial Analysis kétszáznál több felhasználó és szervezet bevonásával végzett felmérése alapján 2025 harmadik negyedévében a kép- és videóalkalmazások területén Google Gemini és Veo modelljei terjedtek el legjobban. A válaszadók 74 százaléka használja a Geminit (kép), 69 százalékul pedig a Veo-t (videó).

A „melyik képgeneráló modellcsaládokat használja ön/szervezete” kérdésre válaszolva Google Gemini, OpenAI GPT Image (64 százalék), BFL FLUX (nyílt súlyok, 37 százalék), Google Imagen (36 százalék), Qwen (28 százalék), Bytedance Seedream/SeedEdit (24 százalék), Stable Diffusion (22 százalék), BFL FLUX (zárt súlyok, 22 százalék), Adobe Firefly (18 százalék), Grok Imagine (18 százalék) volt az első tíz. A Midjourney 17 százalékkal a tizenegyedik, a Runway (12 százalék) tizenkettedik, a Meta Image Generator (8 százalék) tizenhatodik.

A „melyik videógeneráló modellcsaládot használja ön/szervezete” kérdésre válaszolva Google Veo (Veo 3), Kling (Kling 2.1 Master, 48 százalék), MiniMax Hailuo (Hailuo 02 Pro, 35 százalék), Runway (Runway Gen 4, 30 százalék), Alibaba WAN (WAN 2.2 A14B, 30 százalék), Bytedance Seedance (Seedance 1.0 Pro, 27 százalék), Midjourney V1 (24 százalék), Tencent Hunyuan Video (15 százalék), PixVerse (PixVerse V5, 13 százalék), Lightricks (LTX Video, 11 százalék) volt az első tíz.

Mind személyes, mind szervezeti használatra a megkérdezettek a minőséget tekintették a legfontosabb tényezőnek. A költség a videógeneráló API-kat (alkalmazásprogramozói felületeket) választó szervezetek számára bizonyult különösen kritikusnak. A hozzáférési csatornák kiválasztásakor a válaszadók 58 százaléka az alacsonyabb összköltséget jelölte meg elsődleges szempontként.

A szervezetek szinte egyenlően oszlottak meg az alkalmazásokon (65 százalék) és az API-kon (62 százalék) keresztüli modellelérésben. A személyes felhasználók viszont (érthetően) túlnyomórészt az alkalmazásokat részesítették előnyben (86 százalék).

A szervezetek 65 százaléka tizenkét hónapon belüli megtérülésről számolt be, 34 százalékuk pedig már látott befektetésarányos megtérülést (ROI, return of investment).

A felmérést az OpenAI Sora 2 videógeneráló modelljének megjelenése előtt készítették.

A banki és a pénzügyi szolgáltatások globális szereplői minden új technológia, főként a mesterséges intelligencia adta lehetőségeket kihasználva igyekeznek csökkenteni a tranzakciók hosszát, növelni az ügyfelek számára nem látható, háttérben végzett feladatok (back-office) hatékonyságát, minél több profitot hozó üzletet kötni.

2026-ot hét technológiai trend alakíthatja.

Az MI-ágensek automatizálnak rutinfeladatokat: tranzakciók egyeztetését, megfelelőség-ellenőrzéseket, rendellenes tranzakciók valósidejű jelzését, alkalmazások feldolgozását. Az ügyfél szempontjából személyes pénzügyi asszisztensekként működnek, megkeresik a legjobb árfolyamokat, harmadik féltől származó alkalmazásokkal és szolgáltatásokkal kommunikálva a nevünkben, egyensúlyoznak befektetési portfoliókat.

Az ügyfél-élmény forradalma a második: mivel egyre könnyebben válthatunk szolgáltatót, megnyerésünkhöz és megtartásunkhoz a CX (costumer experience) kulcsfontosságú. Az MI-vel a személyre szabás alkalmazásokba integrálódik, prediktív elemzések felmerülés előtt prognosztizálják a problémákat, a chatbotok teljes körű megoldásukig fejlődnek.

A fintech technikák emberek nélküli megvalósítása továbbra is álom marad. 2026-ban súlyosbodik a szakemberhiány, a csillagokba szökő fizetések ellenére bankok, fedezeti/magánbefektetési alapok (hedge funds) és biztosítók továbbra is nehezen találnak megfelelő szakembert. 2026-ban az MI, a gépi tanulás, az adattudomány, a cyberbiztonság és a blokklánc ismerete lesznek a legkeresettebb készségek, de a digitális átalakulás iparági humán hatásait kezelő képességekkel rendelkezők iránt szintén nőni fog a kereslet.

Valós eszközök, például borok tokenesítésével intézményi és lakossági befektetők anélkül invesztálhatnak és kereskedhetnek velük, hogy foglalkozni kellene a fizikai kezelésükkel, tárolásukkal, vagy közvetítőkkel kellene tárgyalniuk. Mivel pénzügyi eszközök, mint a kötvények, értékpapírok és adósságok szintén egyre inkább tokenizáltak, lehetővé válik a zökkenőmentesebb intézményi kereskedelem és befektetés. 2026-ban a trend felerősödik.

A kvantumszámítások pénzügyi szolgáltatásokban történő alkalmazásai idén jelentek meg, a JP Morgan, a Goldman Sachs és a HSBC kockázatelemzésre és portfolió-optimalizálásra használja a technológiát. A tendencia 2026-ban folytatódik, a klasszikus és a kvantumszámítási feldolgozást ötvöző hibrid munkafolyamatok jelennek meg, maga a kvantumszámítás pedig a legkomplexebb kalkulációs és optimalizációs problémákra fog összpontosulni.

Mainstreammé válnak a stablecoinok, a hagyományos valuták, például az amerikai dollár értékéhez kötött kriptovaluták. Duplán, kriptóként és klasszikus fizetőeszközként is profitálhatunk belőlük: egyrészt országhatárokon átnyúlva is könnyedén kereskedhetünk velük, nincsenek közvetítők, másrészt stabilabb az értékük. Jövőre több ország hozhat kriptovaluta-barát szabályozást, és több intézmény fogja érteni a használatukat.

A gazdasági és geopolitikai bizonytalanság marad 2026-ban is. A változó kereskedelmi szövetségek, a vámok és a konfliktusok veszélye továbbra is megzavarják az iparágakat alátámasztó ellátási láncokat, az üzleti, banki és befektetési tevékenységet működtető tőkeáramlást. Kormányok és pénzügyi szolgáltatók változatlanul az ellenállóképesség fejlesztésére fognak összpontosítani. és az USA után globálisan is egyszerűsítik a szabályozást.

Mi történne, ha jövő számítástudománya nem egyre gyorsabb digitális chipekről, hanem a pár évtizede túlhaladott analóg technológia felélesztéséről szólna?

A Pekingi Egyetem kutatói ebbe az irányba tettek fontos lépést: analóg chipjük az Nvidia H100 GPU-jánál (grafikus feldolgozóegységénél) akár ezerszer gyorsabb és ezerszer kevesebb energiát fogyaszt. Sikerült megoldaniuk az analóg számítások „százéves problémáját”, adekvát választ találtak a magas szintű pontosság és a skálázhatóság szimultán elérésére.

A digitális számítástechnika úgy működik, mint egy hagyományos villanykapcsoló: egyesekkel és nullákkal jelölt be- vagy kikapcsolt állapotban van. Az analóg ezzel szemben fényerőszabályzó-kapcsolóhoz hasonló, amelynek a tárcsája különböző szintekre állítható, és az információkat egy adott tartományon belül folyamatosan változó értékek alapján dolgozza fel.

A kínai eszköz az adatokat az elektródák közötti anyag elektromos ellenállásának változtatásával tároló rezisztív memóriatömböket használ. Az architektúrával a chip komplex matematikai problémákat lépésről lépésre haladó algoritmusok helyett fizikai mennyiségekkel (feszültség, áramerősség) old meg. Digitális számítógépek különösen természetes rendszerek, például időjárási mintázatok szimulálásával vagy az MI működtetéséhez használt mátrixalapú számításokkal küszködnek. Mivel a feldolgozás és a memória továbbra is elkülönül, a fizikai számítások határához közeledve, egyre inkább nő a felhasznált idő és az energiafogyasztás.

Mivel a problémák közvetlen megoldására fizikai mennyiségeket használ, dinamikus rendszerek szimulálása vagy az MI-számítások sokkal gyorsabban és energiahatékonyabban megoldhatók analóg számítástechnikával. 

Az elképzelés nem új, a pontatlanság és a skálázhatatlanság viszont történelmi relikviává tette. A kínai kutatók most életet igyekeznek lehelni bele. Eszközük digitális rendszerekhez hasonló pontosságot ért el MI és 6G számítási kihívásokban. A GPU-k felső harmadát lekörözték közepes léptékű mátrix-számításokban, és a chip finomhangolásával növelhetik a teljesítményt. Ha beválik, az MI jövője nem a tranzisztorok folyamatos csökkentésén vagy az áramfogyasztás növelésén áll vagy bukik.

Az élettelen, de életszerű viselkedést egyre inkább élőként látó felhasználóknak készülő chatbotok a mesterségesintelligencia-fejlesztések egyik legvitatottabb, veszélyeket rejtő iránya. Mustafa Suleyman, a Microsoft vezérigazgatója figyelmeztet a problémára, sőt, egy augusztusi blogbejegyzésben a „látszatra tudatos mesterséges intelligencia” (seemingly conscious artificial intelligence, SCAI) fejlesztések leállítását kérte kollégáitól.

Közben a Microsoft is készít hasonló termékeket, október végén például a Copilot chatbot frissítéseit jelentették be. A piac zsúfolt, csomó rivális bot igyekszik elnyerni a felhasználók tetszését: ChatGPT, Perplexity, Gemini, Claude, DeepSeek és a többi.

A Copilot egyik legfontosabb frissítése, a csoportos csevegési funkció lehetővé teszi, hogy egyszerre többen beszélgessenek a chatbottal. Így megakadályozható, hogy minden felvetésünkre egyetértve bólogató bottal négyszemközti beszélgetések sorát folytassuk, miközben egyre kényelmetlenebbül érezzük magunkat.

Egy másik funkcióval, a Real Talkkal beállíthatjuk, hogy a Copilot mennyire reagál ránk, csökkentve a chatbotok egyre gyakoribb hízelgését, és így többször megkérdőjelezheti, amit mondunk neki.

A memóriafrissítésének eredményeként mostantól megjegyzi közelgő eseményeinket, a hosszútávú célokat, és felidézi korábbi beszélgetésekből az általunk mondottakat. A Mico animált sárga pacával új és fiatalabb felhasználók számára igyekszik vonzóbbá válni.

Ez a frissítések egyik bevallott célja: a bot legyen vonzóbb, kifejezőbb és hasznosabb. Kérdés, meddig lehet ezeket a funkciókat úgy fejleszteni, hogy ne induljon el az SCAI felé vezető úton.

Az aggodalmakat még jogosabbá teszik a túl megnyerő, kifejező és segítőkész chatbotokról keringő történetek. Az OpenAI-t egy tinédzser szülei perlik, mert állítólag a ChatGPT vette rá az öngyilkosságra. Közben chatbotokkal kialakított romantikus kapcsolatokat ünneplő fórumok válnak népszerűvé.

Suleyman az emberszerű interakciók és a biztonsági aggodalmak egyensúlyában látja a megoldást. A Copilot új funkcióit ebben a szellemben alakították ki: az MI maradjon továbbra is az emberiséget szolgáló eszköz, ne emberi kapcsolatokat helyettesítsen. A Microsoft szándékosan kerüli a romantikus vagy szexuális kapcsolatokat ösztönző botok építését. Egyértelmű határokat jelölnek ki ott, ahol más piaci szereplők lehetőséget látnak. „Soha nem fogunk szexrobotot fejleszteni” – jelentette ki határozottan Suleyman.

A vonzó személyiség hasznosabbá teszi az MI-t, viszont meg kell tanulniuk gondosan „megformálni” az érzelmi intelligenciát, mert a személyiség mesterség, s nem megtévesztés – mondta a kutató.

Újra kell gondolni a „digitális fajok” metaforát – hangsúlyozza. Ha így írjuk le az MI-t, az semmiképpen nem a tudatosságuk és/vagy a jogaik jóváhagyása, hanem inkább figyelmeztetés: ez fog történni a jövőben. A technológiát az emberi érdekeknek kell alárendelni, és nem a tényleges humán jogokról a figyelmet elterelő autonómiával vagy morális megfontolásokkal felruházni.

A mesterségesintelligencia-forradalmat a technológia mellett a kormányok, vállalatok és magánszemélyek által elfogadott erkölcsi normák és jogi keretek is mozgatják: mi tolerálható és mi nem, hogyan biztosítsuk az innovációt, miközben csökkentjük a károkat.

Bernard Marr szerint 2026-ban nyolc MI-etikai trend határozza meg a technológia társadalmi elfogadását.

Az első a szellemi tulajdonjog kérdése: ha az MI jogvédett adatokon gyakorol, kell-e kompenzálni a tartalmak előállítóit? Az eddigi bírósági csatározások felemás eredményeket hoztak. Marr bizakodik, hogy 2026-ban tisztul a terep, az innováció hátráltatása nélkül lesz becsületesebb az MI-környezet. 

Az MI-ágensek kapcsán felmerül, hogy mennyire hagyjuk helyettünk dönteni a gépet. Meddig mehetnek el emberi felügyelet nélkül, kié a felelősség, ha a dolgok rosszra fordulnak? 2026-ban napirendre kerülnek az ágensautonómia küszöbértékei, az emberi felügyelet szükséges szintje, a felelőtlen gépi viselkedés miatti büntetések.

Az MI munkára gyakorolt hatásáról ellentmondásos vélemények látnak napvilágot: egyesek szerint semmi nem változott, mások bizonyos területeken a munkaerő-felvétel csökkenését tulajdonítják a technológiának. Kormányok és szabályozók igyekeznek kezelni a kérdést, például az MI miatti állásvesztés vállalati bevételeinek szociális kiadásokra költését célzó intézkedések is elképzelhetők.

A felelősség és az elszámoltathatóság kérdése nem új, de rendezetlen probléma. A megoldás törvényhozói prioritás lesz 2026-ban. Egyes elképzelések alapján az MI-t használó szervezeteknek biztosítaniuk kell, hogy a felelősség – a gépi elfogultság, a hallucinációk és a rossz döntések miatt is – az emberre háruljon.

Az MI globális, az általa okozott károk szabályozása viszont az egyes országok hatáskörébe tartozik, ami eltérésekhez és az elszámoltathatóság hiányához vezethet. Az EU-ban, Kínában és Indiában nemzeti, az USA-ban szövetségi államonkénti törvényeket vezettek be. A nemzetközi konszenzus és a hatékony globális szabályozás biztosítása 2026 egyik forró témája lesz.

A szintetikus tartalmak, a mélyhamisítványok (deepfakes) és a dezinformáció változatlanul sok kárt okoznak. A kritikus gondolkodás erősítése mellett 2026-ban az MI által generált tartalmak címkézését előíró, a káros mélyhamisítványok készítőit büntető törvények születhetnek.

Jövőre várhatóan egyre több szervezet foglalkozik az alkalmazottai jogosulatlan, ellenőrizetlen MI-használatának veszélyeivel. HR-osztályok prioritása lesz világszerte viselkedési kódexek és a legjobb gyakorlatra vonatkozó irányelvek bevezetése. Igyekeznek megértetni az alkalmazottakkal a biztonságos, etikus és elszámoltatható MI-használat előnyeit.

Az MI átláthatatlansága, a „nem tudjuk, mi történik a belsejében az input és az output között”, az úgynevezett feketedoboz-jelenség gyakran fejlesztői szándék. 2026-ban fokozódik a fejlesztőcégekre nehezedő nyomás, hogy fogadják el az elmagyarázható MI elvét, vezessenek be az átláthatóság auditálását segítő módszereket. 

Kissé, de tényleg nagyon kissé megtörni látszik a mesterséges intelligencia körül évek óta tartó felhajtás. Például a GPT-5 augusztusi megjelenése nem váltott ki különösebb hullámokat, majd egy pár héttel későbbi beszámolóból kiderült: a generatív MI pilotprojektek 95 százaléka kudarcot vall. A hírre kisebb és rövid ideig tartó tőzsdei pánik tört ki.

Meglepő módon egyetlen cég sem ijedt meg annyira, hogy csökkentették volna MI-kiadásaikat. Pedig történetek terjednek e kiadások körforgásos természetéről, leépítésekről és arról is, hogy vállalatok képtelenek pontosan megfogalmazni, miért is lesz jó nekik a technológia. Még a legértőbb fejlesztők is elmondják: nem fejlődött az evangelistái által prognosztizált mértékben.

De miért nem vállalja fel senki, hogy az előjelek alapján kevesebbet invesztáljon mesterséges intelligenciába?

Rhiannon Williams, az MIT Technology Reviews újságírója szerint több okból. A két legegyértelműbb: ez óriási előny azoknak, akik kipukkadó lufinak tartják az MI-t. Ha egy vállalkozó az aggasztó hírek ellenére is irdatlanul költekezik, rögtön meg is kapjuk a lufi definícióját. A másik, hogy a negatív főcímek mögötti tartalom esetleg mégsem elég negatív, és  így nem is győz meg senkit az irányváltás szükségességéről.

Elképzelhető az is, hogy az MI szédületes fejlődési üteme miatt iparágak a kelleténél is érzékenyebbek a hírekre. A Yale Egyetem Költségvetési Laboratóriumát vezető, közgazdászként a technológia világánál megszokottnál nagyobb időtávlatban gondolkodó Martha Gimbel szerint az MI még senkinek sem változtatta meg a munkáját. Megdöbbentő lenne, ha egy technológia olyan gyorsan hatott volna, mint sokan gondolták – mondta. Azaz, a gazdaság nagy része még mindig nem tudja, mit tesz pontosan az MI, és felhagyjanak-e vele vagy sem.

Tipikus vezetői reakció az is, hogy nagyon komolyan veszik a sok kudarcot vallott MI-projektet. de nem a technológia kudarcaként élik meg, hanem a próbálkozásokat nem tartják elég gyorsnak, nem állnak rendelkezésükre a jobb MI fejlesztéséhez szükséges jó minőségű adatok. A pánikolás elmaradását több más stratégiai ok is magyarázhatja.

A tőzsdén lévő vállalatokon döbbenetes a nyomás, hogy keményen invesztáljanak az MI-be. Többen jól is jártak vele, végül mégis visszakoztak. A „vásárolj most, fizess később” elv alapján működő Klarna 2024-ben elbocsátotta munkavállalóit, felfüggesztette a munkaerő-felvételt, mert MI-t kívánt használni helyettük. Alig egy év múlva ismét alkalmazottakat vett fel, arra hivatkozva, hogy az MI sebességet, a tehetség empátiát ad nekik.

A McDonald’s autós kiszolgálása, a Taco Bell és még sokan mások véget vetettek az MI hangasszisztenseket tesztelő pilotprojekteknek. A Coca Cola hirdetéseinek zöme az egymilliárd dolláros ígéret ellenére sem generatív MI-vel készül.

Williams szerint nincs egyértelmű válasz a kérdésre.