A mesterséges intelligencia forradalma megállíthatatlan – de vajon ki tudjuk-e használni a benne rejlő lehetőségeket, vagy lemaradunk azok mögött, akik már most beépítik mindennapi munkájukba? A márciusi RMKT Borklubon a Neural1, NeuralStudio és NeuralBlocks társalapítói, Szabó Levente és Székely Szabolcs osztották meg első kézből szerzett tapasztalataikat arról, hogy hogyan formálja az AI a jövőnket.
Az interaktív, gyakorlatorientált előadás során a résztvevők nemcsak az AI alapjaival ismerkedhettek meg, hanem konkrét esettanulmányokon keresztül láthatták, milyen óriási potenciál rejlik a technológiában – és milyen versenyhátrányba kerülhet az, aki nem alkalmazkodik időben. Az előadók kiemelték, hogy az AI modellek képességei már most messze túlszárnyalják azt, ahogyan a legtöbben használják őket. „Nem az AI fog helyettesíteni téged, hanem egy ember, aki az AI-t használja.”
Az esemény moderátora Mihály Ágoston, a Nexperta alapítója és tulajdonosa volt, aki nemcsak az ötletgazda szerepét töltötte be, hanem moderátorként is gondoskodott arról, hogy az előadás lendületes és közérthető maradjon az érdeklődők számára.
A szakmai előadást követően a résztvevők a Turul Manufaktúra natúr borait kóstolhatták meg az Evangélikus Egyház Reményik Sándor Galériájában.
Adathalmaz, ami fejlődik
A mesterséges intelligencia egy hatalmas, tanított adathalmazra épül, amelyben hibafüggvények segítik meghatározni, milyen válaszokat kell elkerülnie. Neurális modelleket fejleszteni nagy kapacitás kell, így az előadók azzal emelkednek ki szakmájukban, hogy nemcsak mások ötleteit fejlesztik, hanem kutatnak, fejlesztenek, saját termékük van – vezette fel a beszélgetést Mihály Ágoston. Az előadók, mint elmondták, 2016-ban tettek a mesterséges intelligenciába erőforrást, befektetést. Meg akarták érteni, mi történik, azt termékekre alkalmazni, így indult a labor – idézték fel. Bár saját termékeket fejlesztenek, közben azt is figyelik, hogyan változik ezen technológiák fejlődése világszinten is.
Az Open AI eszköze, a deep research akkor éri el a 100%-os szintjét, magyarázta, amikor olyan szinten dolgozik, mint bármely legmagasabban képzett közgazdász csapat. Ez a mutató jelenleg 26,6 %-on van, egy éve 10%-on volt. A 100% elérése után a nyelvi modellek okosabbak lesznek, mint az emberek, magukat fejlesztik. De ennek elérése nem valószínű egyelőre, 70% után már nehézségnek számít.
A legújabb modellek gondolatokat generálnak maguknak, levezetnek egy gondolatmenetet. Ahhoz, hogy nyelvet generáljon helyesen, valamilyen szintű értelem is kódolva kell legyen a neurális hálóba, értelem nélkül nem tudna helyesen válaszolni. Ahhoz pedig, hogy a megfelelő szósorozatot generálja, világmodellje is kell legyen. Tehát jobban össze van kapcsolva a tudás és az értelem, mint amennyire elsőre látszik. Nem csak egy adatbázisként működik, ahonnan lekéri az infót, ennél sokkal komplexebb. Ezért is nem tökéletesen azt adja vissza, mint amit az interneten lát, hiszen több helyről merít információt, amit a saját nyelvére fordít, alkalmaz.
Új generatív AI
2016-ban történt a modern MI egy kulcsfontosságú pillanata, amikor a GO világbajnokot táblajátékban sikerült legyőznie a deep mind egyik számítógépe. Ez sokkolta az ázsiai világot, hiszen a játékot mélyen emberinek tartották, amely komplex, sok kombinációt tartalmazó, az intuíció elvein alapuló játékként volt számontartva. Innen indult az egész új MI hullám, aminek következő nagy lépése a Chat GPT megjelenése volt – ettől fogva a köztudatba világszinten bekerült a MI, ami egyből megtanult emberi szöveget generálni. Ettől kezdve fejlődés egyre gyorsabb, évről évre nagyobb lépésekben történik az AI kapacitása, tudása, intelligenciája.
Ezek a gépek tartalmaznak majdnem minden olyan tudást, amit ma egy programozó tud. Egyfajta „kis alien”-ként működnek, mi sem tudjuk, mire képesek, csak próbáljuk alkalmazni különböző dolgokra. A technológia ilyen szintű fejlődése jót, egyben kihívásokat is hozhat. A fejlődés azonban jön, nem lehet leállítani vagy lelassítani. A kérdés az, hogy hogyan tudunk erre a világra felkészülni, a lehető legjobb pozícióba kerülni – személyesen is, szakmailag is, de régiók szintjén is – hangsúlyozták az előadók. A modellek kapacitása máris nagyobb, mint amire alkalmazva vannak, így nagyobb szükség lenne megtanulni az alkalmazásukat.
Fel kel készülni
Ez az új hullám is olyan, mint az eddigi újulások – jön, megtörténik, elkerülhetetlen. Előnyére válik azoknak, akik hamarabb alkalmazzák, hátrány lehet azoknak, akik nem vesznek részt benne. Kompetitív hátrányt okozhat, amihez fel kell zárkózni, mivel változás biztos lesz. A felkészülésre vállalkozásoknak, munkavállalóknak egyaránt szüksége lesz, de akár magánszemélyként is megkönnyítheti életünket. „Nem az AI fog helyettesíteni téged, hanem egy ember, aki az AI-t használja.”
Kell-e korlátozni? A fejlődést nem lehet megállítani globális szinten. Míg globális szinten nem korlátozzák, mi sem tehetjük meg, hiszen kompetitív hátrányba kerülhetünk. A meghatékonyabb használatán azonban kutatóközpontokban dolgoznak, figyelmet fordítva arra, használata hogyan lehet a leghatékonyabb.
Példák
A fejlődés megállítása vagy lelassítása helyett a megfelelő alkalmazását lenne a legfontosabb megtanulni. Megtanulni azt, hogy hogyan lehet gyakorlatba ültetni, hogy mindenkinek a munkáját, a cégének aktivitását segítse. Használata segítségünkre lehet egy-egy üzleti folyamatban, termék használhatóságában, egy ember produktivitásának javításában. Ezekben az években indul világszinten a start, nem mindegy, hogyan haladunk.
- ChatGPT – Feladata szöveg generálás és értelmezés – a programozók, szövegírók, marketingesek a legerősebb ezeken a területeken. Prezentáció kérdéseinek összegzésére, kutatás összeállítására, vers megírásása egyaránt alkalmaz.
- Perplexity – Válaszalapú keresőmotor, amely a Google keresést próbálja helyettesíteni, fejleszteni. Nemcsak weboldallistát ad, szintetizálja az összegyűjtött eredményeket.
- Deep research – online forrásokból riport készítés – a legtöbb időt próbálja megspórolni, keres, jelentést, összefoglalót készít. A legjobban működő újfajta funkció. Végignézi az internetet, megnézi, milyen szempontból érdekel a téma, addig alakítja, hogy annak eleget tegyen. Interaktív asszisztens, rákérdez a keresés előtt a részletekre is.
- ChatGPT ImageGen – képgeneráló aalkalmazás.
- Claude canvas – szoftvertervezés AI-al – honlapokat hozhatunk létre használatával.
- Cursor/windsurf – AI a kódolásban. Weboldalt vagy akár egy alkalmazást hoz létre a nulláról. Használatával kevésbé a technikai részletekre kell figyeljenek a szoftverfejlesztők, product manager lesz. Mindenre lesz szoftver, amit eddig talán drága volt létrehozni.
- Chatgpt operator – Bármilyen számítógépes feladatot elvégez. Egy ember helyett a számítógép klikkel, rendelést küld el, szállást foglalm folyamatot automatizál. Integrálni, konfigurálni kell, nem kell betanítani. Úgy működik, mint egy ember, aki számítógépet használ.
- NeuralCam – AI Photo Coach – Miután egy fotót közölsz vele, esztétikai elméletek alapján tippeket ad, hogyan lehet azt jobb elkészíteni.
- Dollarbird – AI pénzügyi asszisztens – ismeri a pénzügyi adataidat, elbeszélgethetsz vele, mik a céljaid, hogyan kellene jobban menedzseld a pénzedet. Hang alapú AI – ezek a legnagyobb változást fogják hozni a következő években.
- AI Tutor app – személyre szabott tanulás. Kikérdez, elmagyaráz, feladatokat segít megoldani. Ennek egyelőre a prototípusa létezik.
- SarokBor – vásárlói asszisztens – pl. bor rendelő – szintén prototípus.
- NotebookLM – szövegből podcastet készít.
- Ügyfélszolgálat – AI hangalapú ügyintézés. Recepciós, HR interjú ügynök.