A fejlődés irama percről percre változtatja meg a jövőnket. Lépést tartani, sőt irányt mutatni biztos üzleti alapokkal és folyamatosan előre tekintve lehet.
A Telekomnál hiszünk abban, hogy a fejlődés és a technológia értünk van, ezért arra invitáljuk legfontosabb partnereinket, hogy közösen nézzünk rá a mesterséges intelligencia kapcsán felmerülő kihívásokra, hogy szakmailag felelős döntéseket hozhassunk. Perspektívák, téveszmék, érvek és ellenérvek – de leginkább válaszok – az MI legnevesebb szakértőivel, a Telekom Business Horizon rendhagyó eseményén.
Dátum: 2023. 05. 24. 17:00-23:00
Helyszín: Budapest – Eiffel Műhelyház
Előadók:
Gonda Gábor az üzleti világ új paradigmáiról a technológiai forradalom korában
Előadók: Gonda Gábor
Az AI zajban nehéz tisztán látni. Kezdjünk azzal, hogy eloszlatjuk a hiedelmeket.
Bombera Krisztina és Tilesch György MI szakértő segít lerombolni az MI integrációjával kapcsolatos mítoszokat és hiedelmeket.
Előadók: Tilesch György, Bombera Krisztina
Tilesch György az üzleti világ prominens képviselőivel veszi végig a mesterséges intelligencia üzleti lehetőségeit arccal szigorúan a jövő felé. Miként reagálnak rá a különböző iparágak? Mire építhetünk? A hiedelmek után, mik az MI releváns ígéretei?
Előadók: Hegedüs Éva, Tilesch György, Vágujhelyi Ferenc, Szertics Gergely
Előadók:
Vidd magaddal a jövőt! Bátor kezdeményezések, hatékony integrációk, új üzleti perspektívák. Hogyan készítheted fel a kollegáidat a holnap kihívásaira? Mitől lehet egy üzleti vállalkozás jövőbiztos?
Előadók: Horváth Varga János
A technológia – az AI valós haszna azon múlik, hogy meglátjuk-e mire érdemes használni, elég gyorsak vagyunk-e és elhiszik-e nekünk, hogy érdemes belevágni. Milyen tanácsot ad ebben a jövőkutató (aki inkább összeomlás-kutatónak vallja magát), a közgazdaságtan és az emberek kutatója, a pszichológus. Optimista és pesszimista víziók és szakmai iránymutatások.
Előadók: Stumpf-Biró Balázs, Kozák Ákos, Mérő László, Bombera Krisztina
Előadók:
Elnök, PHI Institute for Augmented Intelligence, Kalifornia
Dr. Tilesch György a mesterséges intelligencia (AI) szakértője, aki elsősorban a transzatlanti térségben dolgozik vezető tisztségviselőként és tanácsadóként, különböző ágazatokban és iparágakban, szakterülete az AI stratégia, etika, hatás, politika és irányítás. A PHI Institute for Augmented Intelligence alapítója és elnöke, akinek a küldetése, hogy a gépi intelligenciát az emberi létezés javításának szolgálatába állítsa mindenki számára. Globális felsővezetőként és stratégiai tanácsadóként Dr. Tilesch 25 éven át számos szereplővel dolgozott együtt: kormányzati vezetőkkel minden kontinensen (EU, Fehér Ház, az Egyesült Államok haditengerészete, NASA, Dubai, Új-Zéland); vállalatokkal (Microsoft, Ipsos és más cégek a Fortune 50 Tech listájáról); nemzetközi szervezetekkel és globális agytrösztökkel (World Economic Forum, Club de Madrid); startupokkal, scaleupokkal és a globális társadalmi innováció vezetőivel. A 2022-es World Economic Forum AI C-Suite Toolkit társzerzője, amelyet nagyvállalatok vezérigazgatói olvasnak és alkalmaznak világszerte. Emellett a Frankfurti School of Finance and Management-nél felsővezetőket, valamint az EU AI4Gov mesterképzési programjában kormányzati AI-vezetőket oktat. Dr. Tilesch a 2020-ban megjelent BetweenBrains: Taking Back our AI Future című könyv társszerzője is. Dr. Tilesch amerikai és magyar állampolgársággal rendelkezik, székhelye pedig a Szilícium-völgyben található.
vállalati szolgáltatásokért felelős vezérigazgató-helyettes
Magyar Telekom
Gonda Gábor szakmai pályafutását 1999-ben a Compaq-nál kezdte, ezt követően 17 évet töltött a Hewlett Packard Enterprise-nál különböző vezetői pozíciókban. 2012-től a magyar HP ügyvezető igazgatója volt, 2018 óta pedig a HP teljes közép-európai régióért felelős vezetői pozícióját is betöltötte. Munkáját számos vállalati és iparági elismerés igazolja, szabadidejében tanít a Corvinus Egyetemen és a Nemzetközi Gyerekmentő Szolgálat aktív tagja. Diplomáját az Óbudai Egyetem informatikai mérnök szakán szerezte, melyet számos vezetői képzés követett, köztük a Harvard Business School kurzusa.
2020. november 2-től a Magyar Telekom vállalati szolgáltatások vezérigazgató-helyettese, valamint a Telekom Rendszerintegráció Zrt. (korábban T-Systems Magyarország Zrt.). vezérigazgatója.
televíziós újságíró, műsorvezető, kommunikációs tanácsadó, egy értékmarketing ügynökség vezetője
Krisztina évtizedekig televíziós hír-hírháttér és reggeli műsorokat vezetett, külpolitikai tudósítóként dolgozott az Egyesült Államokban, illetve egy évig jogi asszisztensként a Princeton Egyetemen.
Az utóbbi években az üzleti szférában moderátor és tanácsadó, elsősorban a társadalmi összefogást és szolidaritást erősítő ügyek vállalati kommunikációjának területén.
elnök-vezérigazgató
Gránit Bank
A Budapesti Közgazdaságtudományi Egyetemen szerzett diplomát, közgazdász, bankár. A GRÁNIT Bank társalapítója és elnök-vezérigazgatója. Nevéhez kapcsolódik a Gránit Bank által a magyar bankpiacon elsőként bevezetett digitális üzleti modell kidolgozása. Hegedüs Éva a Magyar Bankszövetség elnökségének tagja és a Magyar Közgazdasági Társaság főtitkára. 2022-ben, a negyedik egymást követő évben a Forbes magazin őt választotta a legbefolyásosabb magyar üzletasszonynak.
a MÁK és a NAV adatvagyonának optimalizálásáért felelős kormánybiztos, az NHIT és a NAV elnöke
1994-ben fizikatanári, majd 1995-ben programozó matematikus végzettséget szerzett az ELTE-n.
Szakmai pályafutását pénzügyi rendszerfejlesztőként és információbiztonsági szakértőként kezdte. 1999-tól 2002-ig az Országos Nyugdíjbiztosítási Főigazgatóság főigazgató-helyettese, 2003-tól 2010-ig a Professzionál Informatikai Zrt. elnök-vezérigazgatója volt. 2010 és 2013 között a NAV szakfőigazgatója, majd 2015-ig informatikai elnökhelyettese volt.
2015 óta a Nemzeti Hírközlési és Informatikai Tanács elnöke, 2018 óta a Blockchain Koalíció elnöke, 2020 óta a Hírközlési és Informatikai Tudományos Egyesület elnöke; 2021. július 8. óta a Pénzügyminisztérium államtitkára, a Nemzeti Adó- és Vámhivatal elnöke. 2022. május 27-től a Magyar Államkincstár és a Nemzeti Adó- és Vámhivatal adatvagyonának optimalizálásáért felelős kormánybiztos, 2022-től a Magyar Pénzügyi - Gazdasági Ellenőrök egyesületének elnökhelyettese.
Számos tudományos publikáció szerzője, fő kutatási területe az elektronikus azonosítás és hitelesség, valamint a blockchain technológia alkalmazási lehetőségeinek vizsgálata a közigazgatásban. Több, az információtechnológiával összefüggő szabadalommal rendelkezik.
Head of AI
Magyar Telekom
Horváth Varga János 2003-ban mérnök informatikusként végzett a Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetemen, ezt követően munkáját elődcégünknél szoftverfejlesztőként kezdte. A vállalatirányítási szoftverfejlesztés után hálózatokkal, alközpontokkal és mobil biztonsági megoldásokkal is foglalkozott. 2008 óta foglalkozik contact centerekekkel architektként, később a terület vezetőjeként. A Magyar Telekom Vandájának 2018-as indulása óta a mesterséges intelligencia ügyfélszolgálati rendszerekben történő alkalmazása a fő területe. Jelenleg nagy nyelvi modellek (GPT) vállalati megoldásokban történő alkalmazásával és az általa vezetett MI központ fejlesztésével foglalkozik.
professzor emeritus
ELTE Pszichológiai Intézet
Eredeti szakmája matematikus. Az ELTE Pszichológiai Intézetének professzor emeritusa, fő kutatási területe a gondolkodáspszichológia. A Darwin’s Marketing Evolution cég társalapítójaként 20 éve dolgozik a memetikai marketingkutatás területén. A szélesebb intellektuális közönség számára írt könyvei 11 nyelven jelentek meg.
összeomlás-kutató
Cassandra Program, Pannon Egyetem
Stumpf-Biró Balázs összeomlás-kutató, az éghajlatváltozás hatásait azonosító, és az alkalmazkodás folyamatát támogató Cassandra Programot fejlesztő Cassee Klímaadaptációs Tanácsadó Zrt. társalapítója. A mentális felkészülést fontosnak tartó Deep Adaptation (Mélyalkalmazkodás) mozgalom magyarországi képviselője, és a szemléletformálást segítő Betyáros Világ podcast alkotója.
Egyensúly Intézet egyik alapítója, az üzleti kapcsolatok igazgatóságát vezeti Közgazdász, szociológus
GfK Piackutató Vállalat igazgatója közel harminc éven keresztül.
A Budapesti Gazdasági Egyetem korábbi docense, majd a Kibergazdaság-kutató Központ tudományos munkatársa, ahol a robotizáció és az ipari automatizálás társadalomra gyakorolt hatását kutatta.
2008-ban Klauzál Gábor-díjat kapott. Szakterülete a jövőkutatás és a fogyasztói tanulmányok. Az üzleti jövőkutatások kapcsán több nemzetközi vállalatnak dolgozott stratégiai előrejelzési projektekben.
ügyvezető
AI Partners
Szertics Gergely 12 éve dolgozik a mesterséges intelligencia területén. Előbb saját céget építve, majd 2018-tól MI bevezetési tanácsadási munkák mellett a Frankfurt School of Finance and Managementen oktatja az MI lehetőségeit. 2018-2020 között az MI Koalíció szakmai vezetője, irányításával jött létre Magyarország mesterséges intelligencia stratégiája. Hivatása hidat építeni az MI technológiája és a hétköznapi alkalmazások közé, ennek részeként a TV2-n futó Mestersége: Intelligencia magazinműsor házigazdája.
2023. április 27.
“Ha ugyanezt az interjút tavaly szeptemberben készítjük el, még talán teljesen másról beszéltünk volna” – mondja Dr. Tilesch György, a mesterséges intelligencia világhírű szaktekintélye. Többek között erről is fog beszélni közvetlenül a cégvezetőknek a Telekom Business Horizon rendezvényén. Arra érti mindezt, hogy míg régen években mértük az új fejlesztések megjelenését, mostanra akár hetente, néha naponta robban bele a világba valami óriási előrelépés. A ChatGPT ráadásul csak az út egy mérföldköve – arról beszéltünk, innen merre tart tovább.
Mesterséges intelligencia, AI, MI – ezt a szókapcsolatot már jó pár éve halljuk – néha túlértékelve, miszerint a Skynet majd öntudatra ébred és leigázza az emberiséget, máskor pedig olyannyira alulbecsülve, hogy egy egyszerű arcmódosító mobilapp mellett is a “powered by AI” meghatározás szerepel. Dr. Tilesch György 2010 óta a Szilícium-völgyben él, ahol a mesterséges intelligenciával kapcsolatos tanácsadóként dolgozik, a PHI Institute for Augmented Intelligence alapító elnöke, a Neumann Társaság MI-nagykövete. Kormányoknak, világcégeknek ad tanácsot, folyamatosan igyekszik tisztázni a terület fontos kérdéseit és félreértéseit, ezért az első kérdésem az volt hozzá, van-e egyáltalán jelenlegi, hivatalosnak vehető definíció arra, mi is a mesterséges intelligencia.
T. Gy.: Annak idején, még 1956-ban úgy hangzott az első általános definíció, hogy “olyan gépi intelligenciát akarunk fejleszteni, amely teljes mértékben képes reprodukálni vagy emulálni az emberi kognitív képességek teljességét”. Aztán persze sokat változott az alapfelállás. Eleve jó ideig csak számítástechnikai szakemberek korifeuskodtak a terület felett, aztán egyszer csak megjelentek a marketingesek, akiknek köszönhetően bizony elkezdett torzulni a megfogalmazás. Értelemszerűen egy olyan új terület volt, amit el szerettek volna adni, vagy inkább ezzel szerettek volna eladni dolgokat.
Eközben persze sok minden változott a technológiai háttérrel kapcsolatban is, tehát a mai hivatalos megfogalmazáshoz a legközelebb talán az OECD definíciója áll, amit az Európai Unió is átvett. Eszerint egy MI-rendszer “szoftveralapú vagy hardvereszközökbe ágyazott rendszer, amely intelligenciát szimuláló viselkedést mutat többek között adatok gyűjtése és feldolgozása, környezetének elemzése és értelmezése, valamint azáltal, hogy konkrét célok elérése érdekében – bizonyos mértékben autonóm módon – cselekszik”. Ha nekem kell megfogalmaznom valahol, mi is a mesterséges intelligencia, a legegyszerűbb szinten azt mondom, hogy ez a gondolkodni és tanulni képes gépek felé vezető út.
P-M: NAGYON ÉRDEKES, HOGY AZ ÚT SZÓT HASZNÁLOD, EZEK SZERINT AZ MI NEM “VALAMI”, HANEM EGY FOLYAMAT?
T. Gy.: Direkt használom így, mert véleményem szerint az MI jelenleg még nem egy megérkezési állapot. Hogy lesz-e ilyen… A fene se tudja. Sokan állítják, hogy tudják, de szerintem aki azt állítja, hogy ennyi vagy annyi időre vagyunk a valós emberi gondolkodás tökéletes gépi megvalósításától, az bizony hazudik, vagy legalábbis fantaszta.
A saját véleményem az, hogy a mostani, főleg generatív alapú megoldások sok tekintetben jól működnek, de még mindig sok más téren hibáznak. Már jelenleg is hasznosan alkalmazhatóak például üzleti területeken, viszont azt mereven tagadom, hogy ez jelentené az utat a klasszikus értelemben vett, emberi gondolkodást emuláló általános mesterséges intelligenciához: annak tekintetében inkább egy zsákutca, még ha hasznos és fontos is egyben, és persze maximálisan ki is használja tudásban és pénzügyileg is a világ a jelenlegi szinten.
P-M: AZ ÁTLAGFELHASZNÁLÓ SZEMSZÖGÉBŐL EGYÉBKÉNT AZ LÁTSZIK, HOGY ELÉG HEKTIKUS A KAPCSOLÓDÓ TECHNOLÓGIÁK FEJLESZTÉSE, NÉHA ÉVEKIG NEM TÖRTÉNIK SEMMI LÁTVÁNYOS, AZTÁN MEG JÖN VALAMI OLYASMI, MINT A DALL-E ÉS A CHATGPT, ÉS MINTHA FELROBBANT VOLNA A SZEKTOR, HETENTE ÉRKEZNEK ÚJDONSÁGOK. RÁADÁSUL A HÍREK ALAPJÁN AZT GONDOLHATNÁNK, HOGY A SZEKTOR TÖBBI NAGY RÉSZTVEVŐJE IS SZINTE MOST ÉBREDT, HISZEN A GOOGLE, A META, DE MÉG A KÍNAI ÁLLAM IS AZÓTA IGYEKSZIK HANGOSAN BIZONYGATNI, HOGY ŐK IS DOLGOZNAK VALAMI HASONLÓN. DE VALÓBAN ÍGY VAN EZ, VAGY A HÁTTÉRBEN FOLYAMATOSAN FEJLŐDIK AZ MI VILÁGA, CSAK ÉPP MI NEM LÁTUNK BELŐLE HOSSZABB SZAKASZOKAT?
T. Gy.: Szerintem nagyon nem ennyire szakaszos ez a folyamat, egyszerűen csak most egy nagy mérföldkő került ki a köztudatba. A kérdésed nagy szereplőkre vonatkozó részéről vannak konkrét belső információim is, ezért modellezni tudom neked, ki miért viselkedik úgy ebben a versenyben, ahogy. Egyrészt, amikor a ChatGPT publikus változatát kiadták, a mögötte álló OpenAI-nál nem is számítottak ekkora érdeklődésre és sikerre. Egy tesztváltozat volt, amelytől működési, felhasználási információkat, véleményeket vártak, de a tudományos élet nagyjaitól a legnagyobb üzleti szereplőkig mindenki rámozdult. Namármost, az OpenAI vezetője, Sam Altman világéletében vállalkozói szemlélettel dolgozott, ő az alapján gondolkodik, hogy ha valami már 80 százalékban működik, ki kell rakni a piacra, mert azzal validálod. Ehhez képest a Google és a Meta AI-részlegeit számítástechnikai tudósok vezetik. Demis Hassabis, a DeepMind alapítója, Yann LeCun a mesterséges intelligencia alapvető szaktekintélyei, akik először a végletekig megfejteni és kiismerni akarják a technológiát, mielőtt kiengedik a nagyvilágba. Tehát például az, hogy a Google Bard a hírekben is olvashatóan leszerepelt az első nyilvános teszteken, nem azt jelenti, hogy a mögötte álló agy rosszabb lenne, mint az OpenAI, sőt. Én viszont biztos vagyok benne, hogy a Google MI-fejlesztései sok tekintetben az OpenAI előtt járhatnak, hiszen a mögötte levő transzformer-technológia is Google-fejlesztés.
Emellett az OpenAI teljesen máshonnan indult, egyrészt pénzügyileg: nekik gyorsan kellett nagyot “villantani”, hogy óriási pénzügyi háttér hiányában a befektetők elkezdjék hozzájuk talicskázni a pénzt. Az óriási financiális háttérrel rendelkező Meta és Google azonban nincs erre rákényszerülve. Másrészt az utóbbi két vállalat már nagyon sok tekintetben “megégette” magát PR-szempontból, ők egyszerűen nem tehetik meg, hogy bármilyen félkész megoldást piacra dobjanak, mert minden balsiker, vagy túlzottan invazívnak tekintett AI visszacsapása triplán szállna vissza rájuk.
P-M: VAN EGYÁLTALÁN MÉG TERE AZ MI-FEJLESZTÉSBEN ÚJABB JÁTÉKOSNAK, ESETLEG VALAMI NAGY ÖTLETET BEVETŐ STARTUPNAK A NAGYOK MELLETT?
T. Gy.: Szinte semmi. Eleve kicsit félrevisz az a kép, amely szerint az OpenAI is egyfajta garázscég: Elon Musk másokkal együtt 2016-ban alapította, akkori elmondásuk szerint valóban világjobbító szándékkal, de ők 2019-re kiszálltak a projektből, és ekkor jöttek a befektetők, főként a Microsoft, laza egymilliárd dollárral. Tehát ők ugyanúgy egy nagy szereplőnek számítanak.
Mert mi is kell az MI-fejlesztéshez? Bontsuk három részre a legfontosabbakat. Elsőként ott az infrastruktúra, tehát a cloud és a számítási kapacitás. Enélkül lehetetlen a jelenlegi nagyokkal megversenyeztethető szintű fejlesztésbe fogni, hozzájuk hasonló nagyságrendű vállalat pedig nagyon kevés van világszerte, tehát ebben a rétegben esélytelen kisebbek megjelenése. A középső réteg a modell szintje, ehhez adat kell, a legjobb tanító algoritmusok, és csúcsminőségű emberi erőforrások. Itt főleg az előbbi teszi lehetetlen-közelivé, hogy egy startup befusson. Gondoljunk bele, hogy a Facebook által begyűjtött adatok hatalmas halmaza, vagy a Google mindenhonnan beáramló adathegyei mellett ki szállhatna versenybe? Ha mondjuk valaki egy egészségügyi MI-megoldás fejlesztésébe fogna, a Google egy pillanat alatt becsatornázná magához a Google Health által begyűjtött adatokat, és máris fényévekkel szárnyal túl bárkit. Az is egyre kevésbé hihető, hogy valaki független forrásokból szerezzen adatokat: már folynak komoly perek, vagy éppen a Reddit most jelentette be, hogy csak az ezekért fizető ügyfelek használhatják tanításra a Reddit masszív adatait. Egy startup soha nem fog tudni a nagyokhoz mérhető adathozzáférést megfizetni.
Az egyetlen hely, ahol a startupoknak játéktere marad, az a legfelső szint, az applikációké, tehát azoké a megoldásoké, amelyek az MI-alapokra épülnek, tehát amit konkrétan a felhasználó “lát”. Itt viszont azért szintén adott egy komoly akadály: ahhoz, hogy a te applikációd mögött egy nagy játékos MI-technológiája és adathalmaza állhasson, azt jelenti, hogy gigantikus összegeket kell fizetned nekik. Ez pedig a nulladik pillanattól nagyon minimálisra veszi az elérhető profitod mértékét. Másrészt pedig csak addig tudsz ezeknek a csúcsragadozóknak a farvizén működni, amíg azok meg nem látják a te területeden is a lehetőséget, és alanyi jogon elkezdenek foglalkozni vele, onnantól pedig bizony egy pillanat alatt teljesen kiszorulsz abból a piacból, amibe évek munkáját, befektetését ölted. Szóval hadd fogalmazzam át a szakasz elejét: ez az egyetlen szint, ami maradhatna a startupoknak, de ide sem igazán éri meg benyomulni, ez a szomorú igazság. És megint csavarok egyet magamon, én azért mindezek ellenére hiszek abban, hogy vannak a világon olyan szereplők, akik még képesek lehetnek beleszólni a nagyok versenyébe, de nem lesz egyszerű dolguk. Emellett pedig ezeket sem úgy kell elképzelni, hogy egy kelet-európai garázscég kitalálja a tutit – ehhez sajnos százmillió dolláros belépési küszöböt kell megugrani.
P-M: BESZÉLJÜNK EGY KICSIT A JELENLEGI MI-MODELLEK KÖZELJÖVŐJÉRŐL. ÉRTELEMSZERŰEN MINDENKI SZERETNÉ SAJÁT ÜZLETÁGÁBAN HASZNOSÍTANI EZT A MEGOLDÁST, DE HOGYAN LEHET EZT “FELDARABOLNI”? EGY MINDENRE KITERJEDŐ LOGIKÁJÚ ALGORITMUST CSÚNYA SZÓVAL LOBOTOMIZÁLNI KELL, HOGY EGY ADOTT TERÜLETRE SZORÍTSUK A TUDÁSÁT, ÉS LEGYEN MONDJUK KÜLÖN AUTÓIPARI SZAKÉRTŐ MI, MEG ORVOSTUDOMÁNYI KUTATÓ MI ÉS PÉNZÜGYI ANALITIKAI MI?
T. Gy.: Szerintem itt nem ilyen szinten kell feldarabolásról beszélni. Az tény, hogy elvileg a teljes MI-modell jelenleg képes arra, hogy a rendelkezésére álló adatok alapján megfelelő kérdésekre a lehető legpontosabb válaszokat adjon. Viszont egy úgynevezett foundation-based módszertant használnak, tehát arra képesek, hogy a nyelv, illetve újabban egyéb adatforrások információit egymás mellé gyűjtsék. Tehát nagyon leegyszerűsítve arra válaszolnak, amit kérdezel. Ha egy autógyártó faggatja arról, hogyan lehet hatékonyabb váltót készíteni, nem fog elkalandozni és kitalálni, hogy a váltó eleve hülyeség és inkább genetikailag felturbózott lovakat kéne tenyészteni.
Épp ezért a nagy szereplők most azzal foglalkoznak, hogy a saját MI-módszereiknek különféle kereteket adjanak, ezzel specializálva egy adott területre. A Meta egyébként a színfalak mögött egészen jól halad ezzel, már elkészítettek egy tudományos kutatásra kihegyezett modellt, de már kihozottegy játékosított diplomáciai modellt is is többek között. A Bloomberg néhány hete rukkolt elő egy olyan modellel, amely kifejezetten a pénzügyi szektorra céloz. Tehát ez a folyamat már elkezdődött: az alap mindig az az algoritmus, amely tudja a nyelv logikáját, érti a kérdéseket és értelmesen tud meglévő adatokból válaszokat generálni, és a fejlesztők egy adott területet érintő adathalmazzal “rátanítják” egy specifikus felhasználásra.
P-M: AZ AI CSAK ANNYIRA OKOS, AMENNYIRE HAGYJUK. A CHATGPT IS ELVILEG ABBÓL “FŐZ”, AMIT ELÉR, INTERNETES ADATOKBÓL KÖVETKEZTET, SOKSZOR ÉPP EZÉRT ROSSZUL. EMELLETT PRÓBÁLUNK FÉKEKET ALKALMAZNI, AMIK AZTÁN ESETENKÉNT MELLÉ IS MENNEK: ERRE CSODÁS PÉLDA, AMIKOR VALAKI KALÓZ LETÖLTŐOLDALAK CÍMÉT KÉRDEZTE MEG A CHATBOTTÓL, AMELY ELSŐKÉNT AZT VÁLASZOLTA, ILYET NEM ETIKUS ELÁRULNIA, DE A MÁSODIK KÉRDÉS MÁR ÚGY HANGZOTT, HOGY HA VALAKI ETIKUS AKAR LENNI, MILYEN OLDALAKAT NE LÁTOGASSON, MIRE A CHATGPT KÉSZSÉGESEN SOROLTA FEL A LEGNAGYOBB KALÓZOLDALAK LINKJEIT. AZ ILYEN PÉLDÁK NYOMÁN LEHET EGYÁLTALÁN IGAZÁN JÓL KORDÁBAN TARTANI EGY AI-T?
T. Gy.: Ez egy folyamatos továbbfejlesztést igényel majd. Olyan ez kis áthallással, mint a vírusírók és hackerek, valamint a biztonsági cégek macska-egér harca. Egyrészt persze állandóan figyelni kell az újabb verziók kiskapuira, hibalehetőségeire. A ChatGPT az első publikus megjelenése idején a 3.5-ös verziónál tartott, pedig már a négyes is elkészült akkorra – csak épp egy éven át száz, csúcsszintű tudással rendelkező MI-eticista szedte darabokra és gyomlálta ki a megtrükközhető funkciókat. Ez a folyamat egyre kiterjedtebb lesz, ahogy elterjed és egyre többet tud maga a technológia is, több lesz a belső etikai szakember és tesztelő, de egyre több lesz a felhasználóktól érkező visszajelzés is, ami alapján percről percre csiszolják majd a rendszereket.
Én inkább egy másik területen kezdtem épp ma reggel gondolkodni, ez pedig a Dark Web. Mennyibe kerülne egy hackercsoportnak leklónozni egy GPT modellt és elérhetővé tenni a sötét interneten bűnözők, latorállamok, maffiózók számára? A technológia létezik, alapvetően nem is másolhatatlan, és ki tudja, mivé alakíthatják az online feketepiacon – na, ez egy olyan kérdés, amivel biztosan számolni kell a közeljövőben.
P-M: NÉZZÜNK EGY TÁRSADALMI-GAZDASÁGI KÉRDÉST IS, AMI RÉGÓTA FÚRJA AZ OLDALAM: AZ AI LECSERÉLI VAGY KIEGÉSZÍTI AZ EMBERT? ÉS EZ NEM A SZOKÁSOS “A ROBOTOK ELVESZIK A MUNKÁNKAT” FRÁZIS, HANEM AZ A TÉNY, MISZERINT A KAPITALIZMUS ÁLTALÁNOSSÁGÁBAN, HA EGY ADOTT MUNKAERŐNÉL VAN OLCSÓBB VAGY UGYANAZÉRT A PÉNZÉRT HATÉKONYABB, AKKOR A MUNKÁLTATÓ SZÓ NÉLKÜL LECSERÉLI. VISZONT AKKOR EZ HOSSZABB TÁVON AZT OKOZHATJA, HOGY EGYRE TÖBBEN VESZÍTIK EL A MUNKÁJUKAT, ERGO KEVESEBBET KÖLTENEK, ÉS A MÁSIK OLDALRÓL ROGYASZTJÁK MEG A RENDSZERT. VAGY NAGYON LEEGYSZERŰSÍTVE ÚGY IS FOGALMAZHATOM A KÉRDÉST, HOGY KI FIZETI AZ AI-T?
T. Gy.: Ez bizony tényleg egy olyan terület, amit még ki kell találni, ráadásul ez főként nem a mesterséges intelligenciával közvetlenül foglalkozók feladata lenne. Az igazán nagy probléma az, hogy ezt még senki nem kezdte el, pedig már évek óta el kellett volna. Én úgy öt éve szónokolok erről a világ különféle fórumain, a jelek szerint egyelőre elég visszafogott eredménnyel. A fő narratíva nagyon sokáig az volt a kormányzati szinttől a nagy tanácsadókig, hogy igen, az MI elkerülhetetlenül sok fronton megérkezik, de nem lesz vele gond, mert több munkát teremt, mint amennyit elvesz. Ehhez képest nézzük meg, hány munkakört hozott létre a mesterséges intelligencia? Nos… kettőt. Az egyik az MI-eticista, olyan, mint én is, tehát az az ember, aki a “kockázatokra és mellékhatásokra” hívja fel a figyelmet. A másik pedig az úgynevezett prompt engineer, aki kis túlzással másoknak tanítja meg, hogyan adják meg a parancsokat a ChatGPT-nek. Egyik sem épp egy tömeges munkakör…
Azt viszont fontos megjegyezni, hogy okos bevezetés mellett az MI nem “elvesz” munkaköröket, inkább megváltoztatja azok összetételét. Jó esetben például elveheti azokat a feladatokat, amik egyébként is hátráltatták a konkrét munkavégzést. Egy személyes példa, a feleségem az Egyesült Államokban orvosként dolgozik, és rá is érvényes az, hogy napi 8 órát dolgozik, de ebből hatot adminisztrál. Ha az utóbbit csak annyira megkönnyíti egy MI alkalmazás, hogy a repetitív, agyatlan folyamatok automatizálásával ezzel kevesebbet kell foglalkozni, máris több idő jut a konkrét gyógyításra. De ott van a Telekom példája is, ahol a “robot-ügyfélszolgálatos” olyan feladatokat vesz át, amelyek nem igényelnek különleges tudást, ám komoly idő- és energiabefektetéssel járnának az emberi munkatársaknak. Ők viszont így sokkal mélyebben tudnak megvizsgálni egy valóban bonyolult kérdést, szakmaibb segítséget tudnak nyújtani az ezt igénylő esetekben.
A cégvezetőknek szerintem azt kell jól felismerniük, hogy az egyes munkaköröknél mik ezek az átadható feladatok és mire lehet fordítani az emberi munkaerő így visszaszerzett idejét és energiáját. Persze lesznek olyan munkakörök is, amelyeket konkrétan átvehet az MI, itt pedig egy komoly kormányzati, társadalom- és gazdaságpolitikai feladatot jelent az, hogy a munkaerőt megfelelően átképezzék, és az utánpótlást már a valóban emberi szinten maradó területekre fókuszálják.
Én egyébként hiszek valamilyen általános alapjövedelem létjogosultságában, ami szintén megoldást jelenthet azoknak, akik esetleg az új technológiák miatt nem tudnak saját eddigi területükön elhelyezkedni. Ez egyébként akár pont kigazdálkodható lenne abból az extra bevételből, amit a hatékonyabb MI-technológiákkal jobban végzett feladatok termelnek, de ezen a területen még nem igazán láttam igazán életszerű előrelépéseket néhány elszigetelt pilot projekten kívül. Annyit pedig tegyünk hozzá, hogy az EU által elfogadásra váró kapcsolódó szabályozások között szerepel, hogy minden polgárnak alapvető joga van a munkához és munkavégzéshez. Jó kérdés persze, hogy ez a gyakorlatban hogyan lesz kivitelezhető azok felé, akikre tényleg lesújt a vadkapitalizmus MI-vel megerősített ökle, ezért én attól félek, hogy túl későn kerül sor a probléma gyakorlati orvoslására, így pedig kapkodás lesz a vége.
Egyébként mindez érdekes módon az érintettek körében sem egyértelmű probléma. Még tavaly, a ChatGPT berobbanása előtt készült egy felmérés munkavállalók körében, és az első kérdés az volt, szerintük a mesterséges intelligencia képes-e részben vagy egészben átvenni a munkakörüket. Erre a válaszadók 80 százalékánál is több válaszolt igennel. A második kérdés viszont úgy szólt, hogy konkrétan az ő munkáját el fogja-e venni az MI, és erre csak huszonegynéhány százalék számít. Tehát van egy olyan fals biztonságérzet – vagy éppen struccpolitika – az emberekben, ami szintén késleltetheti a cselekvést.
P-M: 10-15 ÉVE A LEGFONTOSABB INFORMATIKAI BUZZWORD A BIG DATA VOLT. SOK ÉRTELEMBEN AZ AI ENNEK FOLYOMÁNYA, HISZEN AZ ÖNTANULÓ VAGY TANÍTOTT AI LOGIKÁJÁNAK ALAPJA AZ A HATALMAS ADATMENNYISÉG, AMI AZ INTERNETEN ÉS A CLOUDBAN ÖSSZEGYŰLT. HA AZ AI KÉPES EZEKET GYORSABBAN ÉS OKOSABBAN ELEMEZNI, MINT AZ EMBER, AKÁR ELÉRHETÜNK EGY OLYAN KORSZAKOT, AMIKOR KÉPES ÜZLETI ÉS TÁRSADALMI SZINTEN IS LÉTFONTOSSÁGÚ ELŐREJELZÉSEKET ADNI, PÉLDÁUL EGY KÖVETKEZŐ GAZDASÁGI VÁLSÁGRÓL, VILÁGJÁRVÁNYRÓL VAGY HÁBORÚRÓL?
T. Gy.: Elvileg igen, de ez nem csak az MI képességein múlik, inkább a felhasználáson. Mindig ott lesz ugyanis az a kérdés, hogy a mesterséges intelligenciát mennyire engedjük be az adatainkba, a döntéshozatali folyamatainkba, mennyire bízunk meg benne. Márpedig az MI csak akkor tud elemezni és ezáltal előre jelezni, jósolni is, ha megfelelő mennyiségű és tisztaságú információ áll a rendelkezésére.
A másik oldalról viszont még mindig “szokni kell” az MI jelenlétét, hiszen egyrészt még új a technológia egy csomó területen, ráadásul ugye látjuk is, hogy nem tévedhetetlen. Tehát efféle jóslatoknál még akkor is kérdéses, mennyire hiszünk a gépi előrejelzéseknek, ha igazuk van. Épp ma osztottam meg LinkedIn-en az Oracle felmérését, ahol cégvezetőket kérdeztek meg arról, tartanak-e a mesterséges intelligencia benyomulásától a döntéshozatali folyamatokba. Közel 80 százalékukról az derült ki, hogy már alig várják, hogy egy MI hozzon helyettük döntést, de közben ugyanebben a felmérésben a vezetők többsége azt is elmondta, hogy hosszú ideig egyfajta bénultságot okozott az új technológiák érkezése, egyszerűen nem tudták felmérni, mennyire bízhatnak az így szerzett adatokban és az automatizált javaslatokban.
P-M: NOS, AKKOR ELÉG SOK TÉMÁT ÉRINTETTÜNK, AMIRE ÉRDEMES LEHET NÉHÁNY ÉV MÚLVA VISSZATÉRNI… BÁR LEHET, HOGY AKKOR MÁR TÉNYLEG A CHATGPT FOGJA HELYETTEM FELTENNI A KÉRDÉSEKET.
T. Gy.: Mindamellett, hogy frappáns lezárás, pont ez az egész jelenlegi helyzet egyik legfontosabb lenyomata. Hogy ha mondjuk szeptemberben, még a ChatGPT-őrület előtt beszélünk, talán azt mondom, igen, beszéljünk pár év múlva és értékeljük ki, mi változott. De jól látható az azóta történtekből, hogy mennyire hihetetlenül felgyorsult minden ezen a területen. Már nem évek alatt történnek hatalmas változások. Tavaly már havonta 1-2 komolyabb mérföldkőnek számító újdonság történt a világban, ma pedig kinyitok bármilyen szakmai recenziótés havi 30 komoly mérföldkő van: minden napra egy.
Pont ezért nem is tudom megjósolni, lehetnek-e a ChatGPT-hez hasonló, a közvélemény számára hirtelen berobbanó újdonságok a jövőben. Ezek a fejlesztések mindenkinél nagyon titokban zajlanak. Értelemszerű, hiszen bárki előjön azzal, hogy min dolgozik, azonnal beindulnának a klónozók. Az viszont nekem személy szerint tetszett, hogy megjelentek, beépültek es hangosak azok a szereplők, akik már kifejezetten az MI-vel kapcsolatos etikai kérdésekkel, a kockázatok kiküszöbölésével foglalkoznak. Ezek segíthetnek ugyanis abban, hogy a mostani állapotból továbblendülhessünk egy olyan állapotba, amely már nem csak a monetizálásról szól.
Így fejlődhet ki például egy olyan mesterséges intelligencia, amely már érvelni tud az eddigi nyelvi, generatív képességeken túl, valamint ezáltal lehet képes az MI kontextusban gondolkozni, a feltett kérdés nyelvtanán és közvetlen értelmén kívül észlelni és kezelni a kérdéseink szándékát és körülményeit. Leegyszerűsítve a jelenlegi modellek nem tudják, hogy működik a világ. Nyelvi megoldásokat adnak vissza kontextuális kérdésekre. De az már most látható, hogy hogyan fejlődhet vele tovább az ember. Például kódolási segédként már 55 százalékot tudnak hozzátenni egy programozó munkájához. Adminisztratív segédként 35-öt. Kezdő ügyfélszolgálatosként szintén 35-öt. A világ produktivitási válságban volt az elmúlt másfél évtizedben, így a mesterséges segédek haszna letagadhatatlan, de én, mint a terület megfontolt előremozdítója, már azt a jövőt várom, amikor az MI ennél is többé válik majd – de mindezt biztonságosan, az emberiség üdvére teszi.
2023. május 09.
Egyre több szoftverben lesznek elérhetők a mesterséges intelligenciával támogatott funkciók, de ha egy vállalat ezeket igazán a saját előnyére akarja fordítani, nem várhat a sült galambra. Az MI-megoldások és -szolgáltatások összekapcsolása a vállalati rendszerekkel ráadásul különleges tudást igényel, amit érdemes szakértő partnerrel megvalósítani – mondja Horváth Varga János, a Magyar Telekom ügyfélkapcsolati és MI megoldások kompetenciaközpont vezetője.
◼︎ A nagy lehetőség a modellek összekapcsolásában van
– A ChatGPT-nek köszönhetően már nemcsak a szaksajtóból, hanem a csapból is a mesterséges intelligencia folyik. Amikor ekkora a felhajtás, mindig felmerül az emberben a gyanú, hogy nincs ez egy kicsit túlértékelve?
– A szakértők közül is sokan osztják a kételyeket. Azt gondolják, hogy jó, jó, már nemcsak szöveget értünk és generálunk, hanem képet, hangot és videót is, de mit jelent ez a nagyobb kép szempontjából? Én nem így gondolom, szerintem még mindig alul van értékelve a mesterséges intelligencia, és messzebb járunk, mint ahogy a legtöbben vélik. Nem véletlenül emelik fel egyre többen a hangjukat azzal kapcsolatban, hogy most kellene egy pillanatra megállni.
Az biztos, hogy nem csak a szakemberek érdeklődnek a téma iránt. Úgy látom, a nagyvállalati ügyfeleink közül szinte mindenki követi a témát, ismerkedik a technológiával, keresi a helyét a vállalati életben.
– A ChatGPT tényleg százmilliók számára mutatta meg, hogy mi is az a mesterséges intelligencia. De hogyan lesz ebből a mindennapi munkát ténylegesen pozitívan befolyásoló technológia?
– A következő nagy mérföldkő az lesz, amikor az irodai szoftverekbe beépülnek az MI-képességek. Erre egy példa a Microsoft 365 Copilot, amely az Office szoftverekbe beépülő MI asszisztens. Ezek már a GPT-4-re épülnek, és még szélesebb tömegek számára mutatják meg az MI előnyeit. Miről lehet szó? Nem kell hosszabb szövegeket írnom – néhány pontban összeszedem a főbb gondolatokat, a szoftver megírja helyettem, nekem csak átnézni kell. Vagy megadom a szöveget, leírom, hogy milyen képeket szeretnék, a Copilot pedig elkészíti belőle a prezentációt. A Teams-értekezlet után nem kell memót írni, mert a felvett hanganyagból elkészíti a szoftver, a megbeszélt feladatokat átküldi az érintetteknek, és akár naptárbejegyzéseket is létre tud hozni.
– A hatékonyságot javító eszközök, mint az automatikus kitöltés, válaszjavaslatok, hasonlók, már most is vannak a szoftverekben, de tapasztalataim szerint nem igazán használják őket. Miért lesz ez más az MI-vel támogatott funkciók esetén?
– Egészen más szintet képvisel egy generatív mesterséges intelligencia, mint azok a segédeszközök, amelyek néhány előre elkészített mondatot kínálnak fel válaszlehetőségként. Mindenképpen lesz egy felfutási időszak, amikor még idegenkednek tőle az emberek, próbálgatják, hogy mire jó, mennyire jó. Vegyük csak az élőbeszédet leiratozó szoftvereket. Azok is évek óta jelen vannak, de addig nem szívesen használták őket, amíg a gépi szöveg javítása több időt vitt el, mintha az ember maga gépelte volna be. Mostanra viszont már a pontosság elérte azt a szintet, hogy nem is kérdés, érdemes-e használni ezeket.
A Copilothoz hasonló eszközöknél is ezt várom. Eleinte még minden bizonnyal lesznek bosszantó hibák is, de a minőség exponenciális sebességgel javul. A ChatGPT alig öt hónapja elérhető a nagyközönség számára, és máris láthatóan jobb; a Copilot a következő változatra épül, és az OpenAI már a GPT-5-ön dolgozik. Szerintem villámgyors lesz a javulás, és pillanatok alatt bekövetkezik az áttörés. Ez lesz az első nagy ugrás. A felhasználók a kognitív és kreatív munkákhoz is olyan eszközt kapnak a kezükbe, amely a szellemi munkavégzés szinte minden területén óriási segítséget jelent
– Mi lehet ezután a következő nagy ugrás?
– A mesterséges intelligencia, vagy legalább a gépi tanulás már hosszabb ideje jelen van számos vállalat életében. A gyártásban használják a képfelismerést a selejtek kiszűrésére, a pénzügyi szektorban a hitelminősítésnél vagy a tőzsdei kereskedelemben. Az már más kérdés, hogy ezeket a rendszereket mennyire integrálták a vállalati folyamatokba – ebben még egészen biztosan bőven van potenciál.
A most előtérbe kerülő generatív MI azért is nagyon izgalmas, mert lehetővé teszi az ember-gép kapcsolat új alapokra helyezését. Egészen más minőséget képvisel, amikor természetes nyelven, akár szóban, akár írásban tudok parancsokat kiadni, feladatokat megfogalmazni a gépnek. Például amikor nem SQL-parancsokat készítek, hanem leírom, hogy milyen adatokból kérem az elemzést, mire vagyok kíváncsi, a rendszer pedig a háttérben lefuttatja a keresést, és az általam kínált formában, akár szövegesen, akár grafikonon tárja elém a választ.
De óriási lehetőségeket látok a különféle MI-modellek összekapcsolásában és együttműködésében is. A nyelvi modell értelmezi az emberi parancsot, elindítja a robotizált folyamatot, a visszakapott eredményt pedig a nyelvi modell interpretálja számomra.
– Milyen lehetőségei vannak egy átlagos magyar vállalatnak, ha mesterségesintelligencia-képességekkel akarja felvértezni rendszereit, folyamatait?
– Egyrészt támaszkodhat majd a nagy gyártókra, hiszen előbb-utóbb mindegyik beépíti az MI-t a termékeibe. A kisebb cégek sokféle szabványosított funkcionalitást igénybe vehetnek a felhőből is, már most is. Nagyobb kérdés, hogy mi lesz a kisebb fejlesztők szoftvereivel és a házon belül fejlesztett alkalmazásokkal? Ezeket is fel kell majd okosítani, mert a felhasználók megszokják az ilyen funkciókat, és minden szoftverben keresni fogják őket. Mielőtt azonban belecsapunk az MI integrációjába, érdemes körbejárni és megtervezni a folyamatot, és megfogalmazni, milyen üzleti előnyt várunk a bevezetésétől. Új képességekre lesz szükség a szoftverfejlesztésben és a vállalati működtetésben. Meg kell tanulni, hogyan hívják meg a fejlesztők a nagy szolgáltatók API-jait, hogyan és mire lehet használni őket. Más gondolkodásmódra lesz szükség, mint a klasszikus szoftverfejlesztés esetében. Az lesz a vízválasztó, hogy jó kérdéseket tud-e a fejlesztő feltenni a modelleknek, a válaszokat képes-e feldolgozni, és az egészet hogyan tudja integrálni a vállalati folyamatokba.
– Mi a helyzet azokkal a cégekkel, amelyeknek kevés a felhőből igénybe vehető funkcionalitás?
– Azoknak a nagyvállalatoknak, amelyek saját bizalmas adataikat nem akarják a nemzetközi szolgáltatókra bízni, saját környezetben futó, kisebb nyelvi modelleket is tudunk kínálni, kiegészítve a szükséges rendszerintegrációs szolgáltatásokkal. Nagyon fontos, hogy a nyelvi modell, akár a GPT-4, akár az általunk fejlesztett kisebb, magyar modell igazából az eszközkészletet adja, feldolgozza a szövegeket. Egyre pontosabbak a modellek, de ezek csak annyit tesznek, hogy megértik, amit mondunk nekik, és jó kimenetet generálnak. Viszont pont a kettő között van a vállalati érték, az a tudás, amit mindenkinek magának kell beletennie. Ezt nem várhatjuk az OpenAI-tól, hiszen ők nem ismerik a mi vállalati működésünket. Itt van szükség olyan rendszerintegrációs tudásra, amely a nyelvi modellt képes összekötni a vállalati rendszerekkel és adatokkal – ez a tudás lesz rendkívül értékes a közeljövőben.
2023. május 11.
Nem a semmiből jött az AI hype, a technológia már évek óta jelen van, azonban a chatGPT hozta meg számára azt az áttörést, hogy a hétköznapok szintén is láthatóvá vált. A vállalatok szeretnék kihasználni az AI adta lehetőségeket és beépítenék mindennapi működésükbe, de azt látjuk, még csak keresik ennek a mikéntjét. Gonda Gábor, a Magyar Telekom vállalati szolgáltatásokért felelős vezérigazgató-helyettese. Aranyköpés: 119 éve született Salvador Dalí – „Önmagában az, hogy valaki nem tud rajzolni, még nem jelenti azt, hogy jó festő lesz belőle” és „A szürrealisták és köztem az a különbség, hogy én szürrealista vagyok”. Futómű: a legtöbbet eladott autók 2022-ben. Izgalmas lista, érdekes tanúlságok. Várkonyi Gábor, autós szakértő.
A műsort itt hallgathatja meg.