Hivatkozások és egyéb MI tartalmak

2

27

belső szabályzatokban információk után kutatni.

Például Document360 vagy Microsoft Copilot

2

27

vállalatirányítási rendszerekkel együttműködni.

Például AI integráció a Microsoft Dynamics 365, az SAP vagy a Oracle Fusion Cloud rendszereiben

2

27

programkódot dokumentálni

Például GitHub Copilot

2

27

szóló megbeszélést ajánlja fel.

Például HiveMind vagy a Microsoft Copilot ökoszisztémája

2

27

remekül tud tudományos publikációkban keresni

Például Perplexity (https://www.perplexity.ai) vagy Scite (https://scite.ai)

2

28

segítenek feldolgozni a hallgatóknak a tananyagokat

Például a TutorAI vagy a Khan Academy által fejlesztett Khanmigo

2

29

az ő hangján folytassátok, ne csak írásban.

Például olyan videoavatár generáló AI szolgálatások segítségével, mint a Colossyan vagy a Synthesia

2

31

a régi Google Asszisz-tens és az Apple Sirije is jelentős okosításon esett át,

Akár a ChatGPT GPT Store-jában böngészve, akár saját magunk is létrehozhatunk ilyesféle asszisztenseket a MyGPT-n keresztül, mindenféle kódolás nélkül, természetesen limitációkkal.

2

32

tájékozódni az elérhető termékek körében.

A legnagyobb online piacterek, mint például az Amazon, már fejlesztik az ilyen típusú, generatív MI alapú megoldásaikat, mint pl. a Rufus (https://www.aboutamazon.com/news/retail/amazon-rufus)

2

33

ez az asszisztens többet fog tudni rólunk, mint mi magunkról…

A korábban említett meglévő, piacvezető személyi asszisztensek várhatóan egyre okosabbak lesznek és lesznek képesek ezekre a funkciókra, mint pl. az új, Apple Intelligence által vezérelt Siri (https://www.apple.com/apple-intelligence)

2

34

akikkel legalább egyszer csevegtünk már

A legnagyobb online társkereső alkalmazások, mint a Tinder, a Bumble, vagy a Hinge mind ilyen gépi tanuláson alapuló modelleket alkalmaznak.

2

35

végezzen előszűrést a lehet-séges jó jelöltek közt.

Részben MI-vezérelt alapon működik a Breeze nevű randiapp ilyen jellegű szolgáltatása: „matchelés” után nincs chatelés, az alkalmazás szűri a jelölteket és leszervezi nekünk az első randevút.

2

35

kapcsolat kialakítása is egy képesség, amely fejleszthető

Ilyen jellegű szolgáltatás nyújt a YourMove nevű alkalmazás, de megfelelő promptolással, akár magunknak is létrehozhatunk egy ilyen asszisztenst MyGPT-n vagy hasonló szolgáltatásokon keresztül.

2

37

több cégben általánossá válni

A Microsoft, a Zoom, vagy a Google is már rendelkezik ilyen beépített, MI-alapú meeting asszisztens funkciókkal, de természetesen kereshetünk „dobozos” megoldásokat is erre célra, a ClickUp AI vagy a Fireflies.

2

41

kukákra vagy jobb parkosításra

Bár még nem megy el helyettünk a gyűléselre, de virtuális asszisztenst fejleszt az észt állam a Bürokratt nevű alkalmazással, mellyel egy integrált chatfelületen keresztül érhetünk el minden fontosabb állami információt és intézhetjük hivatalos ügyeinket (https://www.kratid.ee/en/burokratt).

2

41

amíg megállapodásra tudnak jutni, és kész.

Kicsit még távolabbi analógiaként az okosvárosok MI-vezérelt támogatására épít a Beam.ai esettanulmánya, melyben az okosvárosok ilyen autonóm asszisztensek segítségével automatizálnának feladatokat a település életében (https://beam.ai/use-cases/ai-agents-pioneers-in-building-smarter-cities).

2

44

ne tovább nyíljon, hanem záródjon mind a kompe-tenciák, mind a technológiák elérhetősége tekintetében?

Több esélyegyenlőségi érdekvédelmi szerv kutatja és lobbizik a felelős AI alkalmazásáért, hogy a lehető legegyenlőbb legyen a terep mindenki számára. Az egyik ilyen kezdeményezés az EQUINET, mely uniós szinten képviseli ezeket az érdekeket, többek között az AI Act megalkotása során is képviselték ezt az álláspontjukat (https://equineteurope.org/what-are-equality-bodies/artificial-intelligence-and-equality).

2

45

politikában, vásárlásban, munkahelyi helyzetben?

Sok felhasználási terület során kiemelten kritikus kérdés a minőségbiztosítás, elvégre egy pénzügyekkel foglalkozó MI assisztens esetében egyáltalán nem mindegy, hogy hova rakja a tizedesvesszőt. Szerencsére több kezdeményezés van ezen a területen, akár a teljes AI védőhálót ígérő Holistic AI (https://www.holisticai.com), akár a Trust My AI, egy magyar kezdeményezés kifejezetten chatbotok ellenőrzésére (https://www.trustmyai.eu/about).

3

49

mind foglalkoztak azzal, hogy miként lehet intelligensebbé tenni a gépeket.

Russell, S. J., & Norvig, P. (2016). Artificial intelligence: a modern approach. Pearson.

3

49

mutatott be a Gyors és lassú gondolkodás című könyvében

Kahneman, D. (2011). Thinking, fast and slow. Macmillan.

3

50

konkrét tünetegyüttesre milyen gyógyszer lesz a leghatásosabb.

Vamathevan, J., Clark, D., Czodrowski, P., Dunham, I., Ferran, E., Lee, G., Li, B., Madabhushi, A., Shah, P., Spitzer, M., & Zhao, S. (2019). Applications of machine learning in drug discovery and development. Nature Reviews Drug Discovery, 18(6), 463-477. https://doi.org/10.1038/s41573-019-0024-5

3

52

Azaz az agyunk akkor is felfogja a mintázatot, ha mi tudatosan nem.

Eagle, M. (1959). The effects of learning strategies upon free recall. American Journal of Psychology, 72, 421-425.

3

55

alkalmazza egy konkrét helyzetre, sokkal gyorsabb „lassú” gondolkodással, mint ami nekünk van.

Jordan, M. I., & Mitchell, T. M. (2015). Machine learning: Trends, perspectives, and prospects. Science, 349(6245), 255-260. https://doi.org/10.1126/science.aaa8415

3

55

a Deep Blue 1997-ben meg tudta verni sakkban a regnáló sakkmestert, Gary Kaszparovot.

Campbell, M., Hoane, A. J., & Hsu, F. H. (2002). Deep blue. Artificial intelligence, 134(1-2), 57-83. https://doi.org/10.1016/S0004-3702(01)00129-1

3

58

Mert ők megtehetik, nincsenek korlátozva időben.

Silver, D., Hubert, T., Schrittwieser, J., Antonoglou, I., Lai, M., Guez, A., ... & Hassabis, D. (2018). A general reinforcement learning algorithm that masters chess, shogi, and Go through self-play. Science, 362(6419), 1140-1144. https://doi.org/10.1126/science.aar6404

3

58

mélytanuló rendszerek megverték a képfelismerő versenyeken a klasszikus

Krizhevsky, A., Sutskever, I., & Hinton, G. E. (2012). Imagenet classification with deep convolutional neural networks. Advances in neural information processing systems, 25, 1097-1105. https://doi.org/10.1145/3065386

3

59

azok kombinációjává, képes lehet jó értéket teremteni.

LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015). Deep learning. Nature, 521(7553), 436-444. https://doi.org/10.1038/nature14539

3

59

ami miatt országstratégiát alkottunk,

Magyarország Mesterséges Intelligencia Stratégiája. (2020). https://digitalisjoletprogram.hu/files/2f/32/2f32f239878a4559b6541e46277d6e88.pdf

3

60

utasítást adunk nekik, hogy teremtsenek valami újat.

Ramesh, A., Pavlov, M., Goh, G., Gray, S., Voss, C., Radford, A., ... & Sutskever, I. (2021). Zero-shot text-to-image generation. arXiv preprint arXiv:2102.12092. https://arxiv.org/abs/2102.12092

3

61

akik elharapják a szavak végét, vagy tájszólással beszélnek.

Pickering, M. J., & Garrod, S. (2013). An integrated theory of language production and comprehension. Behavioral and Brain Sciences, 36(4), 329-347. https://doi.org/10.1017/S0140525X12001495

3

63

Lássuk, hogy lesz ebből ChatGPT!

Radford, A., Wu, J., Child, R., Luan, D., Amodei, D., & Sutskever, I. (2019). Language models are unsupervised multitask learners. OpenAI blog, 1(8), 9. https://cdn.openai.com/better-language-models/language_models_are_unsupervised_multitask_learners.pdf

3

63

sokkal-sokkal könnyebb leírni, mint csinálni.

Berne, E. (2010). Emberi játszmák. Budapest: Háttér Kiadó. ISBN 978-963-9365-97-1

3

65

Ezért is hívjuk őket nagy nyelvmodelleknek (Large Language Modell – LLM)

Ouyang, L., Wu, J., Jiang, X., Almeida, D., Wainwright, C. L., Mishkin, P., ... & Amodei, D. (2022). Training language models to follow instructions with human feedback. arXiv preprint arXiv:2203.02155. https://arxiv.org/abs/2203.02155

3

65

akkor ebből az általános tudásból ad válasz

Azpiazu, I. M., & Pera, M. S. (2019). Multiattentive recurrent neural network architecture for multilingual readability assessment. Transactions of the Association for Computational Linguistics, 7, 421-436.

3

68

80 százalékuk mondja, hogy nem térne vissza az asszisztencia nélküli kódoláshoz.

Wu, J. J., & Fard, F. H. (2024). Benchmarking the Communication Competence of Code Generation for LLMs and LLM Agent. arXiv preprint arXiv:2406.00215.

3

69

Ezt a jelenséget nevezzük hallucinációnak.

Ji, H., Frieske, R., Kang, Y., Weller, A., Zheng, S., Liang, P., & Zaheer, M. (2023). Survey of Hallucination in Natural Language Generation. arXiv preprint arXiv:2202.03629. https://arxiv.org/abs/2202.03629

3

69

igyekszik jó választ adni

Ouyang, L., Wu, J., Jiang, X., Almeida, D., Wainwright, C. L., Mishkin, P., ... & Amodei, D. (2022). Training language models to follow instructions with human feedback. arXiv preprint arXiv:2203.02155. https://arxiv.org/abs/2203.02155

3

70

Augmented Intelligence vagy az Assisted Intelligence

Hassani, H., Silva, E. S., Unger, S., TajMazinani, M., & Mac Feely, S. (2020). Artificial intelligence (AI) or intelligence augmentation (IA): what is the future?. Ai, 1(2), 8.

3

71

2023 második felében

Wei, J., Wang, X., Schuurmans, D., Bosma, M., Chi, E., Le, Q., & Zhou, D. (2023). Chain of thought prompting elicits reasoning in large language models. arXiv preprint arXiv:2201.11903. https://arxiv.org/abs/2201.11903

3

71

milyen kontextusból szeretném megkapni a választ

Wei, J., Wei, J., Tay, Y., Tran, D., Webson, A., Lu, Y., ... & Ma, T. (2023). Larger language models do in-context learning differently. arXiv preprint arXiv:2303.03846.

3

75

a végtelenségig kitágíthatjuk a képességeik határait.

Burtsev, M., Candelon, F., Jha, G., Sack, D., Zhukov, L., & Zuluaga Martínez, D. (2023, November 28). GPT was only the beginning—Autonomous agents are coming. Boston Consulting Group. https://www.bcg.com/publications/2023/gpt-was-only-the-beginning-autonomous-agents-are-coming

3

77

A forráskódot elérhetővé tették, tömegek hoztak létre új játékokat azóta.

Qian, C., Cong, X., Liu, et. al. (2023). Communicative agents for software development. arXiv preprint arXiv:2307.07924. https://arxiv.org/abs/2307.07924

3

77

úgy viselkedtek, mint egy rendes közösség.

Park, J. S., Jiang, M. L., Fernandez, R., Joseph, M., & Wu, L. (2023). Generative agents: Interactive simulacra of human behavior. arXiv preprint arXiv:2304.03442. https://arxiv.org/abs/2304.03442

3

78

Kurzweil Hogyan alkossunk elmét? című könyvét.

Kurzweil, R. (2013). How to create a mind: The secret of human thought revealed. Penguin.

3

78

Boston Dynamics ugráló, szaltózó robotja

Boston Dynamics. (2024). Atlas. Boston Dynamics. https://bostondynamics.com/atlas/

3

79

anélkül, hogy a tojás összetörne.

Tesla. (2023). Optimus - Gen 2 [Video]. YouTube. https://www.youtube.com/watch?v=cpraXaw7dyc

4

79

hogy integrált képességei vannak a tájékozódásra és a fizikai dolgok manipulálására

Sternberg, R. J. (2024, April 5). human intelligence. Encyclopedia Britannica. https://www.britannica.com/science/human-intelligence-psychology

3

81

hasonló mértékű áttörésekre számíthatunk.

Perrault, R., & Clark, J. (2024). Artificial Intelligence Index Report 2024.

4

85

az ábra talán az egyik legelterjedtebbet mutatja

Practical Psychology. (2023). Howard Gardner's 9 Types of Intelligence (Examples). https://practicalpie.com/9-types-of-intelligence/.

4

88

„egy probléma megoldásának a képessége”

Ransom, H. Howe and Pringle, . Robert W. (2023, October 9). intelligence. Encyclopedia Britannica. https://www.britannica.com/topic/intelligence-international-relations

4

88

optimalizáljuk az emberek specia- lizációját, és összehangoljuk a munkájukat.

Legg, S., & Hutter, M. (2007). A collection of definitions of intelligence. Frontiers in Artificial Intelligence and applications, 157, 17.

4

89

kevésbé intelligens egy konkrét egyed.

https://mensa.hu/intelligencia/az-intelligencia-merese/

4

89

amire talán ki lehetne alakítani méréseket

https://tudas.hu/az-intelligenciat-meghatarozo-altalanos-faktort-a-tesztek-ellenere-ma-sem-ismerik/

4

91

miért olyan nagy mérföldkő ez a további fejlesztések tekintetében.

Kömlődi, F. (2024). Mesterséges intelligencia: mélytanulás. ITBusiness. https://itbusiness.hu/technology/mesterseges-intelligencia-melytanulas/ Sonko, S., Adewusi, A. O., Obi, O. C., Onwusinkwue, S., & Atadoga, A. (2024). A critical review towards artificial general intelligence: Challenges, ethical considerations, and the path forward. World Journal of Advanced Research and Reviews, 21(3), 1262-1268.

4

92

valami intelligencia kell, és külön-külön fejlesztettük ki őket.

Kömlődi, F. (2023, február 6). A nagy nyelvmodellek vezetnek az általános mesterséges intelligenciához? Jelenből a Jövőbe. Jelenbolajovobe.blog.hu. https://jelenbolajovobe.blog.hu/2023/02/06/a_nagy_nyelvmodellek_vezetnek_az_altalanos_mesterséges_intelligenciahoz

4

92

a térbeli tájékozódást, a verbális- nyelvi értelmezést, a képi feldolgozást

Sonko, S., Adewusi, A. O., Obi, O. C., Onwusinkwue, S., & Atadoga, A. (2024). A critical review towards artificial general intelligence: Challenges, ethical considerations, and the path forward. World Journal of Advanced Research and Reviews, 21(3), 1262-1268.

4

94

Ez a „beláthatatlanság” egy fontos fogalom lesz, nem csak amolyan hatásvadász írói fordulat.

Knight, W. (2023). The AI age of uncertainty. VentureBeat. https://venturebeat.com/ai/the-ai-age-of-uncertainty/

4

94

rengeteg dolgot lehet építeni, megtalálni, megoldani.

Fan, L., Zhu, Y., Zhu, J., Liu, Z., Zeng, O., Gupta, A., ... & Anandkumar, A. (2022). Minedojo: Building open-ended embodied agents with internet-scale knowledge. arXiv preprint arXiv:2206.08853. https://arxiv.org/abs/2206.08853

4

95

hiszen az egyszerű mozgásokra képes szereplőről van szó egy videójátékban.

Horrocks, N. (2022, July 1). Building generally capable AI agents with MineDojo. NVIDIA Developer Blog. https://developer.nvidia.com/blog/building-generally-capable-ai-agents-with-minedojo/

4

96

érdemes megnézni ezt* a tízperces videót

NVIDIA (2024). Generally Capable Agents in Open-Ended Worlds, Jim Fan, NVIDIA Lead of Embodied AI | NVIDIA GTC 2024 [Video]. YouTube. https://www.youtube.com/watch?v=ZSPEyFqAGDc

4

97

Élet 3.0 című könyvében leírt gondolkodási kerettel.

Tegmark, M. (2017). Élet 3.0. HVG Könyvek. ISBN: 9789633046456.

4

97

immár intelligensebbnek is ezt mondjuk…

Bostrom, N. (2014). Superintelligence: Paths, Dangers, Strategies. Oxford University Press. https://www.amazon.com/Superintelligence-Dangers-Strategies-Nick-Bostrom/dp/0198739834

4

98

például Musk is tol előre a Neuralinkkel

Musk, E., & Neuralink. (2019). An integrated brain-machine interface platform with thousands of channels. Journal of medical Internet research, 21(10), e16194. https://doi.org/10.2196/16194 https://youtu.be/25DgJNGwC0g?si=QDGuuVzgiMBzBmNQ

4

98

mint például Elon Musk vagy Ray Kurtzweil

Kurzweil, R. (2005) The Singularity Is Near: When Humans Transcend Biology. Penguin Books, New York.

4

99

akkor csak elnyeli a fényt, mert magába vonzotta.

Eduking (2023). A szingularitás titkai – az univerzum mélyére tekintve (Blog). https://eduking.hu/a-szingularitas-titkai-az-univerzum-melyere-tekintve/

4

99

Pontosabban, átvettük a fizikából.

Shanahan, M. (2015). The technological singularity. MIT Press.

4

100

hogy egy ember felismergesse a dolgokat.

A mesterséges intelligencia már most széles körben alkalmazható az iparban, az emberi képességeket kiegészítve vagy helyettesítve. Tölgyes, L. A. (2024, április 11). A mesterséges intelligencia hatása a munka jövőjére. ICT Global. https://ictglobal.hu/iparagi-megoldasok/az-mi-hatasa-a-munka-jovojere/

4

100

hogy mi módon tudunk olyan intelligenciákkal élni, amelyek nálunk fejlettebbek.

Bostrom, N. (2014). Superintelligence: Paths, dangers, strategies. Oxford University Press.

4

110

ám ezek mind a kultúránk melléktermékei

Részben ezért, Stuart Russell, az MI etika egyik nagy veteránja amellett érvel, hogy az MI rendszereket úgy kell megtervezni, hogy azok céljai az emberi preferenciákhoz igazodjanak, ne alakítsanak ki saját, potenciálisan veszélyes célokat. Russell, S. (2019). Human compatible: Artificial intelligence and the problem of control. Viking.

4

111

robotika három törvényét (amelyeket azóta többen kritizálnak*), vagy bármit.

Asimov híres három törvénye a robotikáról, melyek célja, hogy biztosítsa, hogy a robotok ne ártsanak az embereknek. Asimov, I. (1950). I, Robot. Gnome Press.

4

112

nem pedig az intelligenciából származik

Több neves kutató, filozófus, mint Bostrom, Yudkowsky vagy Chalmers is amellett érvel, hogy egy mesterséges szuperintelligencia céljai nem feltétlenül egyeznek meg az emberi célokkal, mint az önfenntartás vagy önérdek. Bostrom, N. (2014). Superintelligence: Paths, dangers, strategies. Oxford University Press. Yudkowsky, E. (2008). Artificial intelligence as a positive and negative factor in global risk. In N. Bostrom & M. M. Ćirković (Eds.), Global catastrophic risks (pp. 308-345). Oxford University Press Yudkowsky, E. (2008). Artificial intelligence as a positive and negative factor in global risk. In N. Bostrom & M. M. Ćirković (Eds.), Global catastrophic risks (pp. 308-345). Oxford University Press

5

117

Ezt a jelenséget nevezik a rendszerelméletben homeosz- tázisnak.

HUN-REN Kísérleti Orvostudományi Kutatóintézet (2022). Állandó változó, változó állandóság és állandó változás: A homeosztázis fogalma II. Kísérleti Orvostudományi Kutatóintézet. https://koki.hun-ren.hu/cikk/allando-valtozo-valtozo-allandosag-es-allando-valtozas-a-homeosztazis-fogalma-ii

5

118

azokból a lehetőségekből sokkal több adódna

Laczkó, S. (2015). A bizalom. (S. Laczkó, Ed.). Szeged. Státus Könyvkiadó.

5

120

több kutatóval, gondolkodóval.

Hasonló szervezetek a teljesség igénye nélkül az ENAIS, azaz European Network for AI Safety (https://www.enais.co/about), a U.S. Artificial Intelligence Safety Institute (https://www.nist.gov/aisi), a Center for AI Safety (https://www.safe.ai/about) vagy a Future of Life Institute AI Existential Safety Community nevű munkacsoportja (https://futureoflife.org/about-us/our-people/ai-existential-safety-community/).

5

120

„oltást adni” a munkaerőpiacnak, a valóságészlelésnek…*

Horrocks, N. (2024). ‘Move Faster’: Analyzing the Pros and Cons of Sam Altman’s Philosophy in AI Development. InclusionCloud. https://inclusioncloud.com/insights/blog/move-faster-ai-pros-and-cons/

5

122

más eredményt fogsz kapni.

Heaven, W. D. (2020). OpenAI's new language generator GPT-3 is shockingly good—and completely mindless. MIT Technology Review. https://www.technologyreview.com/2020/07/20/1005454/openai-machine-learning-language-generator-gpt-3-nlp/

5

124

másodlagos rendszereket építenek be.

Kolt, N., Anderljung, M., Barnhart, et. al. (2024). Responsible Reporting for Frontier AI Development. arXiv preprint arXiv:2404.02675. https://arxiv.org/pdf/2404.02675.

5

124

összegyűjtött tanuló-adatbázison lett kiképezve.

Az Európai Unió Tanácsa (2024). A mesterséges intelligenciáról szóló rendelet: a Tanács zöld utat adott a mesterséges intelligenciára vonatkozó – a világon az első – jogszabálynak https://www.consilium.europa.eu/hu/press/press-releases/2024/05/21/artificial-intelligence-ai-act-council-gives-final-green-light-to-the-first-worldwide-rules-on-ai/

5

125

ezerből harminchat esetben rosszul diag- nosztizál.

Bai, H. X., Wang, R., Xiong, Z., et. al. (2020). Artificial Intelligence Augmentation of Radiologist Performance in Distinguishing COVID-19 from Pneumonia of Other Origin at Chest CT. Radiology, 296(3), E156–E165. https://doi.org/10.1148/radiol.2020201491

5

126

50 százaléka ma automatizálható lenne.

Chui, M., Hazan, E., et. al. (2023). The economic potential of generative AI: The next productivity frontier. McKinsey. https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/the-economic-potential-of-generative-ai-the-next-productivity-frontier#/

5

126

képességei vannak a mesterséges intelligenciának.

Caminiti, S. (2023). The more workers use AI, the more they worry about their job security. CNBC. https://www.cnbc.com/2023/12/19/the-more-workers-use-ai-the-more-they-worry-about-their-job-security.html

5

131

1 billió dollárt költenek a világban marketingre.

IAB Hungary (2023). A globális reklámköltés 2024-ben az 1 billió dollárt is elérheti, az idei felét 5 mamutcég húzza be. https://iab.hu/2023/08/24/warc-a-globalis-reklamkoltes-2024-ben-az-1-billio-dollart-is-elerheti-az-idei-felet-5-mamutceg-huzza-be/

5

131

Ezt nevezzük testre szabott hirdetésnek.

A Meta (korábban Facebook) személyes tulajdonságokat tartalmazó adatvédelmi szabályzata (https://hu-hu.facebook.com/business/help/2557868957763449), illetve a Google leírása a személyre szabott hirdetések működéséről (https://support.google.com/My-Ad-Center-Help/answer/12155656)

5

132

akarja-e megosztani az adatait.

Európai Unió (2016). Az általános adatvédelmi rendelet szerinti adatvédelmi szabályok. YourEurope. https://europa.eu/youreurope/business/dealing-with-customers/data-protection/data-protection-gdpr/index_hu.htm

5

132

Nagyon keskeny közöttük a határmezsgye.

Hlavacska, G. (2024). Online manipuláció: a humán döntéshozás meghackelése és manipulációs technikák a digitális világban. NEMZETBIZTONSÁGI SZEMLE (ONLINE), 12(1), 48-63. https://real.mtak.hu/195866/1/04_hlavacska_48-63_WEB-NSZ_2024_1.pdf

5

133

törölt negyedévente:

Statista (2023). Actioned fake accounts on Facebook worldwide from 4th quarter 2017 to 4th quarter 2023. https://www.statista.com/statistics/1013474/facebook-fake-account-removal-quarter/

5

133

mennyi aktív felhasználója van/volt a Facebooknak:

Statista (2023). Number of monthly active Facebook users worldwide as of 4th quarter 2023. https://www.statista.com/statistics/264810/number-of-monthly-active-facebook-users-worldwide/

5

134

és befolyásolják a közvélekedést.

Giglietto, F., Righetti, N., Rossi, et. al. (2020). It takes a village to manipulate the media: coordinated link sharing behavior during 2018 and 2019 Italian elections. Information, Communication & Society, 23(6), 867–891. https://doi.org/10.1080/1369118X.2020.1739732

5

136

cég pénzügyi vezetőjéről és releváns alkalmazottairól.

[1]RTHK News (2024). Deepfake colleagues trick HK clerk into paying HK$200m. https://news.rthk.hk/rthk/en/component/k2/1739119-20240204.htm

5

137

értesítenek társszervezeteket az új típus megjelenéséről.

EY. (2024). A mesterséges intelligencia kiberbiztonsági veszélyeitől tartanak a cégek. https://www.ey.com/hu_hu/news/2024-press-releases/a-mesterseges-intelligencia-kiberbiztonsagi-veszelyeitl-tartanak

5

137

nemegyszer a mester- séges intelligencia révén.

Portfolio. (2023). Hatalmas felfordulást okoz a mesterséges intelligencia a kiberbiztonság területén. https://www.portfolio.hu/uzlet/20231107/hatalmas-felfordulast-okoz-a-mesterseges-intelligencia-a-kiberbiztonsag-teruleten-649985

5

138

elérik az amerikai szintet.

[1]Kormos, O. (2024). Új szintre emelkedtek a kínai kibertámadások, figyelmeztetést adott ki az USA. Privátbankár. https://privatbankar.hu/cikkek/tudomany-technika/kinai-kibertamadasok-usa-typhoon-geopolitika.html

5

138

84 százaléka Ukrajnát vagy NATO-országokat vett célba.

[1]Microsoft News Center. (2023). Microsoft Digital Defense Report: az Oroszországból érkező kibertámadások 84%-a Ukrajnát vagy NATO-tagállamokat célozza meg. https://news.microsoft.com/hu-hu/2023/10/20/29812/

5

140

mindenkinek kiabáló vezérmadár nélkül.

Négyesi, I., & Fazekas, F. (2022). A mesterséges intelligencia integrálásának lehetőségei a vezetési pontok feladatrendszerébe. In Hadtudományi Szemle (Köt. 15, Issue 3, o. 145–158). Hadtudomanyi Szemle. https://doi.org/10.32563/hsz.2022.3.9

5

145

megnézheted, mások hogyan értékelik az efféle helyzeteket.*

Moral Machine. (2024). https://www.moralmachine.net/

5

147

egy MI-t, és azt csinál, amit akar.

TED-Ed. (2022). How will AI change the world? YouTube. https://www.youtube.com/watch?v=RzkD_rTEBYs

5

153

a mi érdekeinket tartsa szem előtt.

Európai Parlament (2023). Artificial intelligence: threats and opportunities. https://www.europarl.europa.eu/topics/en/article/20200918STO87404/artificial-intelligence-threats-and-opportunities

7

162

mit remélhetünk ne csak azt, hogy mitől féljünk.

Hyper Island. (2024). The race between human transformation and technology scaling. https://hyperisland.com/en/blog/thought-leadership/the-race-between-human-transformation-and-technology-scaling-of-an-evolving-digital-landscape

7

162

lemaradok a versenyben.

UNCTAD. (2020). The impact of rapid technological change on sustainable development. https://unctad.org/publication/impact-rapid-technological-change-sustainable-development

7

163

alapkutatások és a technológiai innováció világa.

Brock, J. K. U., & Von Wangenheim, F. (2019). Demystifying AI: What digital transformation leaders can teach you about realistic artificial intelligence. California Management Review, 61(4), 110-134. https://doi.org/10.1177/1536504219865226

7

164

etikus voltának felügyelete…

Agarwal, A., Gans, J., & Goldfarb, A. (2018). Prediction machines: the simple economics of artificial intelligence. Harvard Business Press.

7

166

alkalmazkodjanak a ruhamennyiséghez.

Jeon, M., Lim, J., & Choi, J. (2021). Domestic Service Robots. In Companion Robotics (pp. 1–14). Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-030-69128-8_1

7

166

evéssé van elterjedve a technológia.

Bughin, J., Seong, J., Manyika, J., Chui, M., & Joshi, R. (2018). Notes from the AI frontier: Modeling the impact of AI on the world economy. McKinsey Global Institute. https://www.mckinsey.com/featured-insights/artificial-intelligence/notes-from-the-ai-frontier-modeling-the-impact-of-ai-on-the-world-economy

7

167

elrakják a tányért, kiteregetnek, összeszedik a játékokat a földről.

https://www.youtube.com/watch?v=iHXuU3nTXfQ

7

167

csökkenti a dugót, a parkolás problémáját…

Litman, T. (2023). Autonomous Vehicle Implementation Predictions: Implications for Transport Planning. In Victoria Transport Policy Institute. https://www.vtpi.org/avip.pdf

7

167

tiszta ruhát a szekrénybe.

Jeon, M., Lim, J., & Choi, J. (2021). Domestic Service Robots. In Companion Robotics (pp. 1–14). Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-030-69128-8_1

7

168

mellékhatásai elhanyagolhatók

Hogy sikerült csodát művelni és kevesebb mint egy év alatt kifejleszteni a vakcinát a koronavírus ellen? Qubit. 2021. január 11. https://qubit.hu/2021/01/11/hogy-sikerult-csodat-muvelni-es-kevesebb-mint-egy-ev-alatt-kifejleszteni-a-vakcinat-a-koronavirus-ellen A korábbinál sokkal jobb koronavírus elleni mRNS-vakcinát tervezett mesterséges intelligencia. Index. 2023. május 04. https://index.hu/tudomany/2023/05/04/mrns-vakcina-koronavirus-mesterseges-intelligencia/

7

169

(az Oncompass és a SZTE Orvosi Mikro-biológiai Intézet kutatóié)

HVG (2022). Új rákkutatási eljárást dolgoztak ki Szegeden, áttörést hozhat a kezelésekben. https://hvg.hu/tudomany/20220520_mesterseges_intelligencia_rakkutatas_terepia_egysejt_analizis Oncompass (2024). A digitális korszakba lépett a rákgyógyítás. https://oncompass.hu/tudastar/a-digitalis-korszakba-lepett-a-rakgyogyitas

7

170

nem tud tanulni belőlük

Meskó, B. (2022). Mesterséges intelligencia az egészségügyben – víziók és kihívások. Semmelweis Egyetem. https://semmelweis.hu/hirek/2022/05/11/tudomanyos-es-uzleti-szalon-az-egeszsegugyben-alkalmazott-mesterseges-intelligencia/

7

171

környezetszennyezésünket egyaránt.

Kittner, N., Lill, F., & Kammen, D. M. (2017). Energy storage deployment and innovation for the clean energy transition. Nature Energy, 2(9), 1-6. https://doi.org/10.1038/nenergy.2017.125

7

171

azzal mehessen át az óceánon.

Hsieh, I. Y., Pan, M. S., Chiang, Y. M., & Green, W. H. (2019). Learning only buys you so much: Practical limits on battery price reduction. Applied Energy, 239, 218-224. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2019.01.138

7

172

kapacitású aksikat lehet majd létrehozni.

Google DeepMind (2023). Millions of new materials discovered with deep learning. https://deepmind.google/discover/blog/millions-of-new-materials-discovered-with-deep-learning/

7

173

tekintsék, és senki ne vigye el.

Természetesen ezen jól mérhető az általános életszínvonal emelkedése is, nem csak a termékek olcsóbbá válása.

7

175

nagy részét ingyen adják.

Huang, S. H., Liu, P., Mokasdar, A., & Hou, L. (2013). Additive manufacturing and its societal impact: a literature review. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 67(5), 1191-1203. https://doi.org/10.1007/s00170-012-4558-5 Shankar, V. (2018). How artificial intelligence (AI) is reshaping retailing. Journal of Retailing, 94(4), vi-xi. https://doi.org/10.1016/S0022-4359(18)30076-9

7

176

nyerjen nekünk egy percet.

Kaplan, A., & Haenlein, M. (2019). Siri, Siri, in my hand: Who's the fairest in the land? On the interpretations, illustrations, and implications of artificial intelligence. Business Horizons, 62(1), 15-25. https://doi.org/10.1016/j.bushor.2018.08.004

7

177

kikényszerítő virtuális asszisztenseket is fejlesztenek.

OECD.AI. (2021). State of implementation of the OECD AI Principles: Insights from national AI policies. https://www.oecd.ai/dashboards/policy-initiatives/2021-data-policyInitiatives-24306

7

177

segítenek nekünk más módon bízni az új folyamatokban…

Meskó, B., & Győrffy, Z. (2019). The rise of the empowered physician in the digital health era: viewpoint. Journal of medical Internet research, 21(3), e12490. https://www.jmir.org/2019/3/e12490/

7

177

hogy megfelelnek-e az elvárásoknak

Európai Parlament. (2017). Európai Parlament állásfoglalása a robotikára vonatkozó polgári jogi szabályokról. https://www.europarl.europa.eu/doceo/document/TA-8-2017-0051_HU.html

7

178

ez a fejlődési ütem így marad a jövőben is.

Shrager, J. (2024). ELIZA Reinterpreted: The world's first chatbot was not intended as a chatbot at all. https://arxiv.org/abs/2406.17650

7

179

tanácsokkal a gondunkra vonatkozóan.

Kalam, K. T., Rahman, J. M., Islam, M. R., & Dewan, S. M. R. (2024). ChatGPT and mental health: Friends or foes?. Health Science Reports, 7(2), e1912.

7

179

milyen céllal lesznek (vannak?) MI-pszichológusok.

Vaidyam, A. N., Wisniewski, H., Halamka, J. D., Kashavan, M. S., & Torous, J. B. (2019). Chatbots and conversational agents in mental health: a review of the psychiatric landscape. The Canadian Journal of Psychiatry, 64(7), 456-464. https://doi.org/10.1177/0706743719828977

7

180

feleséget és kisgyereket hagyva hátra.

Abhik S. (2023). Death by AI? Man kills self after chatting with ChatGPT-like chatbot about climate change. The India Today. https://www.indiatoday.in/technology/news/story/death-ai-man-kills-self-chatting-chatgpt-like-chai-chatbot-climate-change-2353975-2023-03-31

7

180

beszéljek még erről.

Latha, K., Meena, K. S., Pravitha, M. R., Dasgupta, M., & Chaturvedi, S. K. (2020). Effective use of social robots in the management of depression and agitation in the elderly. In Intelligent Systems Reference Library (pp. 207-221). Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-35479-2_10

7

181

azzal, amit megéltek...

Takagi, G. (2024). The effect of mechanical feedback on outcome in self-care support tool based on solution-focused brief therapy. Psychotherapy Research, 34(2), 205-215. https://doi.org/10.1080/10503307.2023.2184732

7

183

Mindkét csoport tagjainak jelentősen javultak a szorongásos és depressziós tünetei, ugyanolyan mértékben

Fitzpatrick, K. K., Darcy, A., & Vierhile, M. (2017). Delivering cognitive behavior therapy to young adults with symptoms of depression and anxiety using a fully automated conversational agent (Woebot): a randomized controlled trial. JMIR mental health, 4(2), e7785. https://mental.jmir.org/2017/2/e19

7

186

eljön még ez az idő is.

Gamel, S. A., & Talaat, F. M. (2024). SleepSmart: an IoT-enabled continual learning algorithm for intelligent sleep enhancement. Neural Computing and Applications, 36(8), 4293-4309.

7

187

ember sokkal többet simogatja a telefonját, mint a párját...

Konok, V., Gigler, D., Bereczky, B. M., & Miklósi, Á. (2016). Humans' attachment to their mobile phones and its relationship with interpersonal attachment style. Computers in Human Behavior, 61, 537-547. https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0747563216302333

7

187

egyesek komolyan kötődnek érzelmileg az autójukhoz

AutoTrader.com (2013). Survey Reveals Relationships with Cars Mimic Relationships with People. https://press.autotrader.com/2013-06-04-Survey-Reveals-Relationships-with-Cars-Mimic-Relationships-with-People

7

190

az egyes részek mélységi megértése.

Ladyman, J., Lambert, J., & Wiesner, K. (2013). What is a complex system? European Journal for Philosophy of Science, 3(1), 33-67.

7

190

hatékonyabb autókihasználtsággal.

Rolnick, D. et al. (2022). Tackling climate change with machine learning. ACM Computing Surveys, 55(2), 1-96. https://dl.acm.org/doi/10.1145/3485128

7

191

mesterségesen lehet egy új egyensúlyi állapotban tartani.

Vu, T. M., et al. (2023). Artificial intelligence for modeling complex systems: Taming the complexity of expert models to improve decision making. ACM Transactions on Interactive Intelligent Systems, 13(1), 1-36. https://dl.acm.org/doi/10.1145/3453172

7

191

új egyensúlyokat alakítsunk ki.

Strubell, E., Ganesh, A., & McCallum, A. (2023). Energy and policy considerations for modern deep learning research. Annual Review of Environment and Resources, 48, 495-517. https://www.annualreviews.org/doi/10.1146/annurev-environ-112320-105044

7

194

drogfogyasztást a fiatalok körében.

Feinberg, M. E., & Osgood, D. W. (Eds.) (2023). Teen friendship networks, development, and risky behavior. Oxford University Press. https://prevention.psu.edu/publication/teen-friendship-networks-development-and-risky-behavior/

7

194

jelentősen javultak a tünetei.

Marinova, N., Rogers, T., & MacBeth, A. (2022). Predictors of adolescent engagement and outcomes–A cross-sectional study using the togetherall (formerly Big White Wall) digital mental health platform. Journal of affective disorders, 311, 284-293.

7

194

viselhető eszközök szenzorinformációi...

ELTE TÁTK (2024). Research Center for Computational Social Science. https://tatk.elte.hu/szervezetek/research-center-for-computational-social-sciences

7

195

social network szimulációs rendszert.

Egy példa erre ez a korai cikk: S3: Social-network Simulation System with Large Language Model-Empowered Agents (https://arxiv.org/abs/2307.14984

8

203

Gyorsuló Hozamok Törvénye (Law of Accelerating Returns – LOAR).

Buchanan, M. (2008). The law of accelerating returns. Nature Phys 4, 507. https://doi.org/10.1038/nphys1010

8

203

intelligenciasztráda leállósávjában bandukolni, hanem mi is gyorsíthatunk.

Kurzweil jóslatai gyakran találkoznak szkepticizmussal, de érdemes megjegyezni, hogy korábbi előrejelzéseinek jelentős része megvalósult. Például 1990-ben megjósolta, hogy 1998-ra egy számítógép legyőzi a sakkvilágbajnokot, ami 1997-ben be is következett, amikor a Deep Blue legyőzte Garry Kasparovot. https://en.wikipedia.org/wiki/Ray_Kurzweil#Predictions

8

203

2024-ben is megerősített

Videó: Kurzweil kitart régóta tartott a jóslatai mellett. https://x.com/tsarnick/status/1736879554793456111

8

205

ezek az összesítések még elég konzervatívak.

Érdekes összevetni ezt a felmérést más, még korábbi hasonló kutatásokkal. Például a 'When Will AI Exceed Human Performance? Evidence from AI Experts' című 2017-es tanulmány szerint az AI szakértők 50% esélyt adtak arra, hogy 45 éven belül minden emberi munkát automatizálni lehet. Ez a becslés jól mutatja, mennyit változott a szakértők véleménye néhány év alatt. URL: https://arxiv.org/abs/1705.08807

8

208

mennyire lassan megy az önvezetés valós bevezetése.

Az önvezetés lassú bevezetése jó példa arra, hogy a technológiai fejlődés nem mindig egyenletes. Míg egyes területeken, mint a nyelvi modellek, óriási ugrások történtek, addig az önvezetés komplex kihívásai - beleértve a jogi és etikai kérdéseket is - lassítják a folyamatot. Ez emlékeztet minket arra, hogy a technológiai fejlődés nem csak a hardver és szoftver kérdése, hanem társadalmi és szabályozási aspektusai is vannak.

8

209

utcára kerülni az következő 5 évben. Nem így lett.

Az önvezető autók fejlődése egy jó példa az úgynevezett „Hype ciklusok” jelenségére. Ez az eredetileg a Gartner tanácadó cég által megalkotott modell leírja az új technológiák bevezetésének tipikus szakaszait a túlzott elvárásoktól a kiábrándulásig, majd a realisztikus alkalmazásig. Az önvezető autók esetében most épp a 'kiábrándulás völgyében' vagyunk, ahonnan valószínűleg a realisztikus alkalmazások felé haladunk tovább. https://www.gartner.com/en/research/methodologies/gartner-hype-cycle

8

213

lehetséges volna a számítások szerint

Ismét érdemes megjegyezni, hogy miközben egyes munkák automatizálódnak, új munkakörök is létrejönnek. A World Economic Forum négy évvel ezelőtti, 'The Future of Jobs Report 2020' című tanulmánya szerint 2025-re 85 millió munkahely tűnhet el, de 97 millió új jöhet létre. A valóság megerősíteni látszik ezt a feltételezést a kutatást követően, ami ismét rámutat arra, hogy nem egyszerűen a munkák eltűnéséről, hanem azok átalakulásáról van szó. URL: https://www3.weforum.org/docs/WEF_Future_of_Jobs_2020.pdf

8

214

mesterséges intelligencia által támogatott világnak az elterjedését.

A komplex feladatok automatizálása gyakran ütközik az úgynevezett 'Moravec-paradoxonba'. Ez a jelenség arra utal, hogy az emberek számára egyszerűnek tűnő feladatok (mint például egy papír befűzése a nyomtatóba) gyakran rendkívül nehezek a gépek számára, míg a bonyolultnak tűnő kognitív feladatok (mint a sakkjáték) viszonylag könnyen automatizálhatók. Ez a paradoxon jelentősen befolyásolja az automatizálás ütemét és irányát. URL: https://hu.wikipedia.org/wiki/Moravec-paradoxon

8

215

mire volt való ez a sok adminisztráció?

Ebből a példából is látható, automatizálás – jó esetben – nem mindig jelenti a meglévő folyamatok egy az egyben gépi helyettesítését. Gyakran a teljes folyamat újragondolására van szükség. Ezt a megközelítést nevezi a menedzsmenttudomány 'folyamat-újratervezésnek' (Business Process Reengineering), ami lehetővé teszi, hogy ne csak automatizáljunk, hanem optimalizáljunk is. URL: https://hbr.org/1990/07/reengineering-work-dont-automate-obliterate

8

215

két nagyság- rendnyit, azaz a századára csökken.

WalkMe. (2023). Understanding the cost of digital transformation. Retrieved from https://www.walkme.com/blog/digital-transformation-cost/

8

216

küzd az intézet, hogy szorul az ajtó.

Az automatizálás bevezetése ezért a legtöbbször legalább akkora szervezeti kihívást jelent, mint technológiait. A McKinsey tanulmánya szerint a sikeres digitális transzformációk csak 30%-ban függnek a technológiától, 70%-ban viszont a szervezeti kultúrán, folyamatokon és embereken múlnak. URL: https://www.mckinsey.com/capabilities/people-and-organizational-performance/our-insights/unlocking-success-in-digital-transformations

8

216

mikor kell felülbírálni a szabályt.

Az emberi interakciók automatizálása éppen ezért különösen nehéz feladat, mert az empátia, a kontextus megértése és a rugalmas problémamegoldás olyan képességek, amelyeket a gépek még nem tudnak tökéletesen utánozni. A MIT szerint az olyan munkakörök, amelyek magas szintű érzelmi intelligenciát igényelnek, valószínűleg az utolsók között lesznek automatizálva. URL: https://www.technologyreview.com/2018/01/25/146020/every-study-we-could-find-on-what-automation-will-do-to-jobs-in-one-chart/

8

217

2018-ban megjelent Prediction Machines: The Simple Econom- ics of Artificial Intelligence című könyv

Agarwal, A., Gans, J., & Goldfarb, A. (2018). Prediction machines: the simple economics of artificial intelligence. Harvard Business Press.

8

218

Power and prediction.

Agrawal, A., Gans, J., & Goldfarb, A. (2022). Power and prediction: The disruptive economics of artificial intelligence. Harvard Business Press.

8

219

rendszerek stabilitásra lettek kitalálva.

Ezért fontos megjegyezni, hogy bár a "köztes idők" lassítják az elterjedést, ez nem feltétlenül rossz. Ez az időszak lehetőséget ad a társadalomnak, hogy felkészüljön a változásokra, és kidolgozza a szükséges szabályozásokat és etikai irányelveket, amelyek az MI kapcsán különösen fontosnak tekinthetők, ahogy arról már a korábbiakban is beszéltünk.

9

223

akár ellenünk is fordulhatnak.

Részben a 'névtelen hősök' koncepciója épít Malcolm Gladwell 'Outliers' című könyve is, amelyben a szerző azt vizsgálja, hogyan járulnak hozzá a látszólag jelentéktelen tényezők és emberek a nagy változásokhoz. Ez a megközelítés segíthet még jobban megérteni, hogy az MI fejlődése és elterjedése közel sem csak a nagy tech cégeken és kutatókon múlik, hanem számtalan 'névtelen hős' munkáján is. URL: https://en.wikipedia.org/wiki/Outliers_(book)

9

225

ennyire redukálódik az oktatás

CESNews (2024). THE HISTORY OF ELECTRICAL SAFETY. https://blog.cityelectricsupply.com/history-electrical-safety/

9

226

hitelbírálatban használhassuk őket.

Laux, J., Wachter, S., & Mittelstadt, B. (2024). Trustworthy artificial intelligence and the European Union AI act: On the conflation of trustworthiness and acceptability of risk. Regulation & Governance, 18(1), 3-32.

9

226

mennyire lesz ez kikényszeríthető?

Ezzel ismét felmerül a mesterséges intelligencia szabályozásának egyik nagy dilemmája, hogy hogyan lehet egyensúlyt teremteni az adatvédelem, a versenyelőny és az átláthatóság között. Ez a dilemma hasonlít a gyógyszeriparban a szabadalmi védelem és a közegészségügyi érdekek közötti egyensúlyozásra, melyet rsézleteiben a különböző régiók, nemzetek különbözőképpen oldanak meg a mai napig, azonban a szabályozások magja globálisan elfogadott sztenderdeken nyugszik.

9

226

az adat az új olaj.

Az 'adat az új olaj' hasonlat Clive Humby brit matematikustól származik 2006-ból. Ez a metafora jól érzékelteti az adatok értékét, de fontos megjegyezni, hogy az adatok, ellentétben az olajjal, nem fogynak el használat közben, sőt, értékük nőhet is a felhasználással. Viszont az olajhoz hasonlóan ki kell nyerni, fel kell dolgozni és megfelelő használati módot kell találni számukra: gondoljunk bele, robbanómotorok nélkül mennyivel más lenne az olaj értéke a gazdaságunkban. URL: https://www.economist.com/leaders/2017/05/06/the-worlds-most-valuable-resource-is-no-longer-oil-but-data

9

227

csak saját hálózaton belül lehet telefonálni.

A természetes monopóliumok koncepciója nem új keletű a gazdaságtörténetben, azonban az MI esetében sok szempontból több kihívássakszembesülünk ezek terén: az adatok koncentrációja ugyanis sok esetben nem csak gazdasági, hanem társadalmi és politikai következményekkel is járhat. URL: https://www.investopedia.com/terms/n/natural_monopoly.asp

9

227

Data Governance Act,

Európai Unió Bizottsága (2024). Data Governance Act explained. https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/data-governance-act-explained

9

228

adataikkal lehessen kereskedni is.

Az adatpiacok kialakítása komplex feladat, amely nem csak technológiai, de jogi és etikai kérdéseket is felvet. Például, hogyan lehet biztosítani az adatok minőségét és megbízhatóságát egy nyílt piacon? Vagy hogyan lehet kezelni az adatok értékének időbeli változását? A McKinsey elemzése a cégek adatalapú ökisztisztémáinak értékteremtéséről részben ezeket a kérdéseket is vizsgálja: https://www.mckinsey.com/capabilities/growth-marketing-and-sales/our-insights/insights-to-impact-creating-and-sustaining-data-driven-commercial-growth

9

229

csökkent a munkaidőd, és többször volt kávészünet?

Angliában inkább teaszünet lehetett volna, ám ebben az időben ezek még luxuscikknek számítottak, a munkások egyáltalán nem jutottak ilyenekhez.

9

230

John bújt be az ágymelegbe

[1]Ha mélyebben olvasnál a kor gyermekmunka körülményeiről: https://www.worldhistory.org/article/2216/child-labour-in-the-british-industrial-revolution/

9

232

klímakatasztrófára való válaszok lassúsága is.

A szabályozás lassúsága sok kutató szerint kihívást jelenthet az MI esetében is. Gondoljunk csak arra, hogy mennyire másképp nézne ki a közösségi média világa, ha a szabályozás lépést tudott volna tartani a technológia fejlődésével. Sokak szerint az MI esetében még nagyobb a tét, hiszen potenciálisan az emberi gondolkodás és döntéshozatal alapjait érinti. URL: https://www.cambridge.org/core/journals/european-journal-of-risk-regulation/article/towards-intelligent-regulation-of-artificial-intelligence/AF1AD1940B70DB88D2B24202EE933F1B

9

232

A társadalmi innováció

A társadalmi innováció fogalma valószínűleg kulcsfontosságú az MI korában is. A Stanford Social Innovation Review így definiálja a társadalmi innovációt: „új megoldás egy társadalmi problémára, amely hatékonyabb, hatásosabb, fenntarthatóbb vagy igazságosabb, mint a létező megoldások.” https://ssir.org/articles/entry/social_innovation_creates_prosperous_societies

9

233

hogyan hoztuk létre a válaszképességet.

A meta szintű tanulás sok szempontból érdekes az MI kontextusában. Egyrészt azt is jelentheti, hogy 'megtanuljunk tanulni' az új technológiákról és azok társadalmi hatásairól. Ez emlékeztet az MI területén használt 'meta-learning' koncepciójára is, ahol a rendszerek nem csak specifikus feladatokat tanulnak meg, hanem azt is, hogyan tanuljanak hatékonyabban új feladatokat. URL: https://en.wikipedia.org/wiki/Meta-learning_(computer_science)

10

236

amelyek ellen védekeznünk kell.

A társadalmi 'immunrendszer' kiépítésének gondolata párhuzamba állítható a reziliencia koncepciójával. A Stockholm Resilience Centre definíciója szerint a reziliencia 'egy rendszer képessége arra, hogy kezelje a változásokat és továbbra is fejlődjön', ami valószínűleg kulcsfontosságú lesz az MI-vel kapcsolatos kihívások kezelésében is. URL: https://www.stockholmresilience.org/research/research-news/2015-02-19-what-is-resilience.html

10

237

fejlesztéseket és kiszorulhatnak a piacról.

A Deloitte 'State of AI in the Enterprise' jelentése szerint a vállalatok 94%-a úgy véli, hogy az MI kritikus fontosságú lesz üzleti sikerükhöz az elkövetkező öt évben. Ez azt jelzi, hogy az MI nem csak belső hatékonyságnövelő eszköz, hanem a vevői érték növelésének kulcsfontosságú eszköze is lehet. URL: https://www2.deloitte.com/content/dam/insights/articles/US144384_CIR-State-of-AI-4th-edition/DI_CIR_State-of-AI-4th-edition.pdf

10

238

nekik akarunk értéket teremteni.

Több kutatás, tanulmány is alátámasztja, hogy az MI-vel való értékteremtés nem csak a technológia bevezetéséről szól, hanem annak stratégiai alkalmazásáról is. A McKinsey egy 2023-as tanulmánya szerint azok a cégek, amelyek az MI-t stratégiai szinten integrálják üzleti folyamataikba, akár 50%-kal nagyobb bevételnövekedést érhetnek el, mint azok, akik csak ad hoc módon alkalmazzák. URL: https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai-in-2023-generative-AIs-breakout-year

10

239

a média is ezt harsogja sokszor?

Ez a fajta gyors technológiai fejlődés nem csak az MI-re jellemző. Gondoljunk csak a mobiltelefonok evolúciójára: az első iPhone megjelenése (2007) óta alig telt el másfél évtized, mégis teljesen átalakította mindennapi életünket és munkavégzésünket. Az MI esetében ez a folyamat várhatóan még gyorsabb és mélyrehatóbb lesz.

10

240

összedugdosása szintjére tudták levinni.

Az IDC szerint 2024 végére a vállalatok 60%-a használ valamilyen formában MI-t az üzleti folyamataiban. Ez részben annak köszönhető, hogy az MI-integráció egyre inkább ilyen „legokockákra” épülő, ún. 'low-code' vagy 'no-code' megoldásokkal is megvalósítható, ami lehetővé teszi a nem technikai szakemberek számára is az MI-eszközök használatát. URL: https://www.intel.com/content/dam/www/central-libraries/us/en/documents/2024-03/idc-ai-strategy-in-2024-growth-roi-security-brief.pdf

10

240

igazán jól tudná kamatoztatni az emberiség számára.

Ez a versengés kicsit emlékeztethet minket a '90-es évek „dotcom” lázára, amikor minden cég igyekezett minél gyorsabban online jelenlétet kiépíteni. Akkor is sokan féltek a lemaradástól, ami néha elhamarkodott döntésekhez vezetett. Érdekes lesz megfigyelni, hogy az MI esetében mennyire lesz hasonló vagy eltérő ez a folyamat.

10

241

autók hangvezérlésébe az okosságot.

Bár a ChatGPT és hasonló általános célú, nagy nyelvi modellek népszerűsége töretlen, a piaci elemzők szerint a 2024-es év egyik meghatározó trendje lehet az MI-modellek személyre szabása. A Gartner előrejelzése szerint 2026-ra a vállalatok 70%-a saját, testre szabott MI-modelleket fog használni specifikus üzleti folyamataikhoz, szemben a generikus, előre betanított modellekkel. URL: https://www.gartner.com/en/articles/gartner-top-10-strategic-technology-trends-for-2024

10

242

komplett végigvitelére specializálódnak.

A Gartner 2024-es előrejelzése szerint 2026-ra a vállalatok 25%-a fog olyan MI-alapú 'digitális dolgozókat' alkalmazni, amelyek komplex feladatláncokat képesek végrehajtani minimális emberi felügyelettel. https://www.gartner.com/en/documents/5236863

10

245

Összeraknak egy kampánytervet.

Az MI és a gig economy összefonódása ez esetben már 'augmented gig economy'-nek is nevezhető, ahol az MI nem csak megbízóként, de társként is részt vesz a munkában. Például egy fordítói munkánál az MI előkészítheti a nyers fordítást, amit aztán egy humán szakértő finomít. URL: https://afeusa.org/articles/the-role-of-technology-in-the-gig-economy-2/

10

245

viselhető okoseszköz gyártójának legyen belőle.

Az MI által vezérelt vállalkozások potenciálja a társadalmi problémák innovatív megoldására (mint az idősek és segítők összekötése) nagyban épít a 'társadalmi vállalkozás' koncepciójára. Ez azt sugallja, hogy az MI nem csak profit-orientált lehet, hanem jelentős szerepet játszhat a társadalmi innovációban is.

10

245

lehetne egy MI a megbízójuk is.

Az MI képessége a mikro-célpiacok azonosítására és kiszolgálására hasonlít a „long tail” elmélethez, amelyet leginkább Chris Anderson közgazdász népszerűsített. Ez az elmélet azt sugallja, hogy a digitális korban a niche termékek összessége jelentős piacot alkothat, ami tökéletesen illeszkedik az MI által vezérelt, alacsony költségű termelési modellhez. URL: https://www.investopedia.com/terms/l/long-tail.asp

10

280

épp mikroszolgáltatásokat nyújtó emberek is.

Az értékteremtés új formáinak megjelenését jól példázza a "purpose-driven innovation" koncepciója, amely szerint az innovációnak nem csak üzleti, hanem társadalmi értéket is kell teremtenie. Egy 2024-es McKinsey tanulmány rámutat, hogy azok a vállalatok, amelyek képesek összekapcsolni az üzleti célokat a társadalmi értékteremtéssel, hosszú távon sikeresebbek és ellenállóbbak a piaci változásokkal szemben.