Aki kimarad, az lemarad…
Szakértők megegyeznek abban, hogy az MI jelenleg inkább kiterjeszti az ember tudását, mintsem helyettesítené, kiváltaná azt, ahogy Gulyás László docens, az ELTE Informatikai Kar, Mesterséges Intelligencia Tanszék intézetvezető-helyettese fogalmaz, „jelenleg ott tartunk, hogy konkrét feladatokra fejlesztünk olyan algoritmusokat, amelyek azokat jobb hatékonysággal vagy gyorsabban képesek megoldani, mint az ember”.
A ChatGPT-hype kapcsán arról beszél, hogy az számos módon tudja segíteni az MI terjedését és ipari felhasználását, elsősorban a technológia alkalmazásával járó előnyök tudatosításával. A tudástranszferre példaként hozza az ELTE és nemzetközi partnereinek közreműködésével megvalósuló MI EDIH- (Európai Digitális Innovációs Központ, European Digital Innovation Hub) programot, amely kifejezetten kkv-k számára teszi elérhetővé az MI által nyújtott „alacsonyan függő gyümölcsöket”. A szakember szerint a ChatGPT egyfajta teaser lehet azon vállalatok számára is, amelyek vállalati folyamataikat tennék hatékonyabbá, ebben az esetben a vállalati adatvagyon feldolgozását segítve, mint egy mindentudó asszisztens, amely átlátja a céges anyagokat, és ami fontosabb, hozzáférhetővé teszi a sokszor korlátozottan elérhető információkat a dolgozók számára is.
A szakértő megerősít abban, hogy valójában a vállalatok vezetői nincsenek valódi döntési helyzetben az MI kapcsán. Mint fogalmaz, a technológiai váltás meg fog történni, akik pedig nem tudják alkalmazni az általa nyújtott előnyöket, lemaradnak. Az MI-megoldások – ahogy az ipar 4.0 jegyében elterjedt szenzorok, adatgyűjtő és elemző modulok – beépülnek az eszközökbe, a gyártósorokba, az irányító szoftverekbe. A mesterséges intelligenciával való találkozás nem úgy merül majd fel, hogy egy iparvállalat be akarja-e vezetni azt, hanem inkább úgy, hogy hogyan tud belőle minél többet profitálni – Gulyás László szerint.
Utóbbiban sokat segíthet az, hogy az MI alkalmazása egyre inkább számtalan kész modulra épül, amelyek hamarosan szinte dobozos megoldásokat kínálnak a gyártó vállalatok számára, függetlenül attól, hogy egy gyárban chipeket vagy éppen buszokat gyártanak. Például a képi adatfeldolgozó rendszerek, kamerák és MI segítségével, kész alakfelismerő és mozgáselemző modulok révén lesznek kiépíthetők sztenderd eszközökkel, így kevés specifikus feladathoz kapcsolódó fejlesztésre van szükség. Az MI ezek révén könnyen tudja segíteni a minőség-ellenőrzés vagy éppen a vezérlés folyamatait. Ezek a „ficsörök” pedig beépülnek majd a gyártósorokba, a gépekbe, így jutva el közvetlenül a gyárakba, termelőüzemekbe. A gyárak dolgozóinak és menedzsmentjének pedig nem kell ezeket az alkalmazásokat kifejleszteniük vagy megérteniük annak működését, ahogy az Office programokat, az e-mail-küldő használatát is csupán felhasználói szinten kell elsajátítaniuk – állítja a szakember.
Az ipar 4.0 és az MI kapcsolatáról pedig elmondja, hogy tulajdonképpen az MI is egy gép, és így szorosan kapcsolódik a gépesítés, digitalizáció vezérelte trendhez. „Az ipar 4.0 arról szól, hogy a normális gyártási folyamatoknak minél nagyobb lenyomata legyen a digitális térben, onnan kezdve, hogy az adatok alapján elkezdünk döntéshozó gépeket használni, azt már mesterséges intelligenciának is hívhatjuk” – összegzi Gulyás László.
Adatok a gyártásban
A gyártásban hosszú idő óta alkalmazott gépi tanulás szorosan kapcsolódik az ipar folyamatos technológiai fejlődéséhez, nem elválasztható a digitalizáció és az ipar 4.0-s fejlesztésektől, amelyek egyértelműen az adat fontosságára helyezték a hangsúlyt a gyártás területén is. A mesterséges intelligencia elterjedése több területen is jelen van, a videós minőség-ellenőrzés vagy az adatokra épülő prediktív karbantartás ezek közé tartozik. Az MI alkalmazásához az adat a legfontosabb értékké vált, minél több adatunk van, és azokat minél jobb eszközökkel tudjuk elemezni, annál hatékonyabbá tudjuk tenni a gyártás folyamatát, hiszen az adatalapú döntéshozás pont a folyamatok optimalizálásában segít, hogy kevesebb legyen az állásidő, az energiafogyasztás és adott esetben a selejt.
A gyártósorok felszenzorozásával és hálózatba kapcsolásával azonban nemcsak több adatot kaphatunk, hanem olyan kérdésekre is választ kell adnunk, amelyek az adatok forrásával, felhasználásával és hozzáférésének szabályozásával kapcsolatban felmerülnek.
A Bosch cég, látva azt, hogy a ChatGPT hatékonyan növelhetné a mérnökök vagy akár a gyártósori munkások produktivitását, ettől az évtől egy startuppal együttműködve saját nyelvi mesterségesintelligencia-modellt fejleszt annak érdekében, hogy kiküszöbölje a nyílt forráskódú, ellenőrizhetetlen adatokból eredő veszélyeket, és megakadályozza az üzleti titkok, érzékeny ipari adatok kiszivárgását – mindezekről Pótsa Mátyás, a Bosch-csoport innovációs ökoszisztéma-vezetője beszélt. A másik oldalon a politikai döntéshozók, kormányok és szabályozó szervezetek általános keretszabályok létrehozását sürgetik nemzeti és globális szinten, ami az MI fejlesztéseket biztonságos keretek közé tereli.
A szabályozáson áll vagy bukik az MI sikere
Fél évvel azt követően, hogy több technológiai vállalat is a ChatGPT időszakos felfüggesztését kérte, szeptemberben techguruk, többek között Bill Gates, Elon Musk és Mark Zuckerberg, szenátorokkal közös zárt körű fórumon vitatták meg az MI szabályozásának kérdéseit Washingtonban, egyetértve abban, hogy a szövetségi kormánynak kellene felügyelnie a technológiát. A szabályozás Európában is kiemelt téma. Az Európai Parlament 2023 júniusában fogadta el tárgyalási álláspontját az MI-törvénnyel kapcsolatban. „A parlament számára prioritást jelent, hogy az EU-ban használt mesterségesintelligencia-rendszerek biztonságosak, átláthatók, nyomon követhetők, megkülönböztetéstől mentesek és környezetbarátak legyenek.” És jelzik, hogy az MI-törvény különböző szabályokat határoz meg a különböző mesterségesintelligencia-kockázati szintekre.
A 2018-ban alapított Mesterséges Intelligencia Koalíció a legfontosabb magyar MI-szakmai szervezetként dolgozik az MI társadalmi elfogadottságát, valamint a gazdaságban történő minél szélesebb körű alkalmazásának adaptációját növelő, azzal kapcsolatos bizalom kiépülését támogató programokon és hazai szabályozási környezet kialakításán.
Jakab Roland, a hazai Mesterséges Intelligencia Stratégiát kidolgozó Mesterséges Intelligencia Koalíció elnöke szerint a szabályozáson, gazdasági ösztönzőkön és képzési programokon múlik, hogyan adaptálódik a technológia a társadalomban, a vállalatok körében, és milyen bizalmat sikerül kialakítani azzal kapcsolatban. „Ahhoz, hogy egy orvos MI-vel támogatva műthessen, ki kell építeni a bizalmat, amely elfogadottá teszi a technológiát” – érzékelteti a feladat fontosságát.
A szakember kiemeli, hogy jelenleg a világban az Egyesült Államok, Kína és Európa eltérő stratégiák mentén fejleszti mesterségesintelligencia-megoldásait, ezek eltérnek az adathasználat, szerzői jogok, feldolgozás, a különböző emberi és magánélethez kapcsolódó jogosultságok kezelését illetően, és a tanító adatokkal kapcsolatos szabályok sem egységesek, ahogyan azt például a ChatGPT-vel kapcsolatos jogi keresetek esetében is látjuk. Ezzel szemben az EU célul tűzte ki, hogy egy olyan egyértelmű szabályozási környezetet teremt meg az MI-törvénnyel közösségi szinten, amely mindenki számára egyértelművé teszi, hogy az adott alkalmazás jogszabálysértő-e vagy sem, illetve bemutat egy kockázatalapú termékfelelősségi osztályozást, amely nemcsak a kutatók, alkalmazásfejlesztők, de az ezeket alkalmazók számára is egyértelmű elvárásokat, felelősségi köröket fogalmaz meg – mutat rá Jakab Roland.
A magyar MI-állásponton dolgoznak
Forró témáról beszélünk, amit mi sem mutat jobban, mint hogy az EU Parlament idén júniusban közel 700 módosító javaslatot fogadott el az eredeti szövegjavaslathoz és az EU Tanács által tavaly decemberben elfogadott konszolidált szövegjavaslathoz képest.
Jelenleg a spanyol elnökség viszi azt a munkacsoportot az EU Tanácson belül, amelynek mi is aktív tagjai vagyunk, és próbálunk a többi tagállammal kompromisszumra jutni a jogszabály szövegét érintően, azonban nagyon sok a nyitott kérdés, továbbá az EP behozott olyan szempontokat is, amelyek korábban nem szerepeltek a javaslatban, mint pl. az alapjogi hatásvizsgálatot. Egyúttal a technológia rohamos fejlődését is figyelembe kell vennie az EU Közösségnek, ha nem akar a szabályozással indokolatlan hátrányt okozni – hívja fel a figyelmet a szakember. Az MI-koalíció azt tűzte ki célul, hogy a magyar elnökség alatt is kiemelten kezeli a szabályozás kérdését, és tervben van egy MI Expó megszervezése is. Jakab Roland emellett kiemeli, hogy a féléves magyar elnökség törekvése az, hogy Magyarország is fogalmazzon meg önálló javaslatot, legyen saját viszonyulása egy születendő európai MI-szabályozáshoz. Ennek megvalósításához egy szabályozási tesztkörnyezet, egy jogi sandbox felállítását tervezik, amely használati eseteken keresztül segít tesztelni az MI hagyományos jogi kereteket feszegető innovációit. „Hosszú út áll előttünk, sok tennivalóval, hogy a sok érdeket úgy tudjuk harmonizálni, hogy legyen egy olyan rendelet, amelyet minden tagország el tud fogadni, kezeli a digitális szuverenitás kérdését, a saját nyelv megőrzésének érdekét, és nemzeti és EU-s hatóság ellenőrzésével szavatolni tudja a mesterségesintelligencia-alkalmazások biztonságos alkalmazását” – összegzi Jakab Roland.
A borítókép illusztráció, forrás: Adobe Stock
A cikk szerzője: Myat Kornél
