GenAI: digitális szuperhős vagy felfújt hype-buborék?

Kerek István, AI üzletfejlesztési szakértő, az Everengine tulajdonosa rögtön az elején egy mindenki által ismert, mégis nehezen megfogható jelenséghez hasonlította az AI körüli várakozásokat: olyan, mint Colombo felesége – mindenki hallott róla, de kevesen ismerik igazán. Szerinte az AI-hype ezért is félrevezető: a vita gyakran úgy szól, hogy „durran-e a lufi 2026-ban”, miközben szerinte még messze nem ott tartunk, hogy a buborék kipukkanásáról beszéljünk.

Nem hogy azon kell gondolkodni, hogy 26-ban durran a lufi, hanem azon, hogy kezdik el pumpálni”

– érzékeltette, hogy a technológia széles körű, valódi elterjedése inkább előttünk van, mint mögöttünk.

Szakal Ádám, a Trendency AI Chapter Lead-e, erre egy gyors, élő „közvélemény-kutatással” válaszolt, és azonnal a bizalom kérdésére terelte a beszélgetést. Megkérdezte, ki beszélne szívesebben AI-os ügyfélszolgálatossal, mint emberrel – és a kézfeltételek alapján azt látta, a többség még nem tart ott. Ezután továbbment: ki ülne fel nyugodtan olyan repülőre, amelynek vezérlését AI által generált kód írta? A válasz szerinte hasonlóan óvatos volt. Ebből azt a következtetést vonta le, hogy bár a szoftverfejlesztésben és az IT-ban már vannak kézzelfogható sikerek, össztársadalmi szinten még nagyon az elején járunk – és ő leginkább azokat a technikai korlátokat szeretné megmutatni, amelyek ezt alátámasztják.

Ádám szerint a „pumpálás”, vagyis az AI felfutása már csak azért sem lesz olyan egyszerű, mert a korlátokat gyakran alulbecsüljük. Két szűk keresztmetszetet emelt ki, és az elsőnél rögtön a legkeményebb témát hozta: az energiát. Úgy érvelt, hogy az AI energiaigénye már most hatalmas, miközben – a panelben elhangzott példájával élve – ha a vállalatoknak csak kis része tudta eddig bevezetni, akkor a valódi tömeges terjedés az energiaoldalon sokszoros terhelést jelentene. És hiába hangzanak el nagy ígéretek a techvilágból, hiába beszélnek egyes vezetők arról, hogy akár egy éven belül elérhető az általános mesterséges intelligencia, Ádám szerint ezek a bejelentések már korábban is elhangzottak, a valóság pedig jóval lassabban mozog.

Kerek István nem vitatta, hogy az energia kérdés, de gyorsan áthelyezte a fókuszt: szerinte ennél is szűkebb keresztmetszet az emberi oldal –

az, hogy mire és hogyan használjuk a technológiát.

A generatív AI-t egy hófehér vászonhoz hasonlította: a lehetőség adott, de a többség még nem tudja, mit fessen rá. A társadalom – mondta – most tanulja a „zsírkrétát”: azt, hogyan lehet az eszközöket jól használni. Sőt, szerinte még az olyan alapmozgások sincsenek igazán megalapozva a céges mindennapokban, amelyek egy fejlődési folyamat első lépései lennének: előbb totyogás, aztán járás, futás. Közben viszont már vannak, akik „olimpián indulnak” – vagyis a legjobb felhasználók és cégek már most képesek kiemelkedő eredményekre.

István optimizmusa abból fakadt, hogy szerinte a technológia demokratizál: olyan tudás válik hozzáférhetővé, ami korábban évtizedes szakértői tapasztalat volt. Egy jól használt „notebook” – értsd: a generatív eszközök és asszisztensek – képesek összegyűjtött információkból teljes oktatási anyagot előállítani, és ez azonnali előnyt ad annak, aki tud élni vele. Ráadásul azt állította, az iskolákban is megjelent a használat, a fiatalabb generációk pedig már természetesebben nyúlnak ehhez az eszköztárhoz. Példaként a magyar nyelvű ChatGPT-közösséget hozta fel: szerinte nemcsak fiatalok, hanem 50–60 évesek és nyugdíjasok is kifejezetten jól építik be a mindennapokba, és olyan eredményeket érnek el, amelyek korábban elképzelhetetlenek voltak.

Amikor Ádám azt vetette ellen, hogy mindez rendben van szűk területeken, de a piac nem „pár programozó kiváltását” várja, hanem egy mindent megoldó, általános megoldást, István azzal válaszolt: a gyorsulás mértéke önmagában új. Ő azt várja, hogy az AI fejlődése az elkövetkező években olyan tempót diktál majd, amely összemérhető „az egész eddigi informatikai fejlődéssel”. Hasonlatként az olajat hozta: ahogy az olaj függőségi viszonyt hozott létre a modern társadalomban, úgy válhat az AI is az életünk részévé, nem csupán „használati tárggyá”. A végképe pedig popkulturális: Jarvis-szerű társ, amely annak ad óriási előnyt, aki okosan tudja használni.

Ádám erre visszacsavarta a hasonlatot: szerinte az olaj azért is találó, mert abból is „kevés van”, és ugyanez a szűkösséglogika megjelenhet az AI-nál is – csak itt nemcsak energia, hanem adat oldalon. Az AGI-ban – mondta – ő nem igazán hisz, és egy új korlátot hozott be: a „digitális kergemarhakórt”. A párhuzam lényege nála az volt, hogy ha egy rendszer egyre inkább saját maga által előállított „táplálékon”, vagyis szintetikus adaton tanul, akkor idővel romolhat a minőség, mert elfogy a friss, emberi eredetű tanítóadat. Szerinte ez is hozzájárulhat ahhoz, hogy modell-szinten az utóbbi időben kevesebb látványos előrelépést érzékelünk, még ha bizonyos irányokban – például következtető (reasoning) megoldásoknál vagy modellirányításnál – történnek is fejlesztések.

Szakal Ádám

Trendency, AI Chapter Lead

Szakal Ádám, AI Chapter Lead. Csapatával több mint 40 mesterségesintelligencia proof-of-concept projektet valósított meg, amelyek közül több éles, üzleti értéket termelő megoldássá vált. A technikai m

…Tovább

István viszont épp erre hozott ellenpéldát: egy egyetemi fejlesztést említett, ahol betanító adatbázis hiányában szintetikus, scriptelt, 3D-s modellváltozatokból állították elő a tanítóanyagot, és így is nagyon magas pontosságot értek el. Szerinte a robotika és a szimuláció világa is azt mutatja, hogy a digitális környezetben előállított tanulóadat igenis működhet, és a modellek egyre erőforrás-takarékosabbak, az algoritmusok egyre hatékonyabbak lesznek. Ő azt állította:

még „sehol nem tartunk”, gyerekcipőben járunk, és sokszor olyan dolgokról vitatkozunk, amelyekhez még kevés a tapasztalatunk.

Ádám a végén békülékenyen, de kitartóan zárta le a nézetkülönbséget. Azt mondta, őszintén kívánja, hogy István optimista forgatókönyve váljon valóra, és elismeri, hogy a szintetikus adat sok „use case”-ben hasznos lehet. De szerinte az AGI – az emberi szintű, általános gondolkodás – más liga: ott nem szűk feladatokról van szó, hanem a mai valószínűségi modellek kiterjesztéséről úgy, hogy legyen valódi, fizikai világhoz kötött értelmezés és ember-szerű gondolkodás. És hiába hangzanak futurisztikus energiapótlási ötletek, Ádám szerint az energia mindig is az egyik legdrágább és legnehezebben skálázható erőforrás volt; ha lehetne benne hirtelen, drámai áttörés, valószínűleg már korábban megléptük volna.

Kerek István

Everengine, AI üzletfejlesztési szakértő, tulajdonos

Több mint három évtizede dolgozik IT szakértőként, és 2008 óta foglalkozik a mesterséges intelligenciával. Üzletfejlesztési szakértőként fő célja, hogy egyedi digitális megoldások és a MI eszközök has

…Tovább

A panel végül nem döntötte el, buborék-e az AI, vagy új „olajkorszak” eleje, de abban mindkét megszólaló egyetértett, hogy a valódi kérdés most nem a látványos demók körül forog. Hanem ott, ahol a technológia a bizalom, az energia, az adatminőség és a felhasználói képességek valóságával találkozik – és ahol eldől, hogy a hype-ból tartós üzleti és társadalmi érték lesz-e.

Címlapkép forrása: Portfolio