Az elmúlt években egyre gyakrabban kerül elő a technológiai szingularitás fogalma a közbeszédben, különösen akkor, amikor a mesterséges intelligencia fejlődéséről esik szó. A téma újra nagy hullámokat vetett, amikor Elon Musk azt állította: az emberiség akár már néhány éven belül elérheti ezt a fordulópontot. A kijelentés egyszerre kelt izgalmat és félelmet, ugyanakkor sok kérdést is felvet. Mi a mesterséges intelligencia valójában, hol tartunk most, és mennyire reális a szingularitás közeli bekövetkezése?
Ahhoz, hogy erről értelmesen beszéljünk, először érdemes tisztázni az alapfogalmakat. A mai értelemben vett mesterséges intelligencia – amit a mindennapokban használunk – úgynevezett szűk AI. Ezek olyan rendszerek, amelyek egy-egy konkrét feladatban kifejezetten hatékonyak: szöveget írnak, fordítanak, képeket elemeznek, adatokat dolgoznak fel. Amit viszont nem tesznek, az az emberi értelemben vett gondolkodás. Nincs tudatuk, nincs szándékuk, nem értik, amit csinálnak, csupán hatalmas mennyiségű adat alapján statisztikai mintákat követnek. Amikor egy AI értelmes választ ad, valójában nem megért, hanem kiszámítja, mi a legvalószínűbb folytatás a korábban látott példák alapján. Ettől élesen elválik az AGI, azaz az általános mesterséges intelligencia fogalma. Ez már olyan rendszer lenne, amely bármilyen szellemi feladatot képes elvégezni, amit egy ember: tanul, alkalmazkodik, új helyzetekben is értelmez és dönt. Az AGI jelenleg nem létezik, csupán kutatási cél és elméleti elképzelés. Ennél is tovább megy az ASI, a szuperintelligencia gondolata, amely már minden területen meghaladná az emberi képességeket. A technológiai szingularitás ehhez kötődik: ahhoz a ponthoz, amikor egy ilyen intelligencia önmagát kezdi fejleszteni, egyre gyorsuló ütemben, kiszámíthatatlan következményekkel. Elon Musk szerint ez a folyamat meglepően közel lehet. Egyes nyilatkozataiban arra utalt, hogy az AGI akár már a 2020-as évek második felében megjelenhet, és rövid időn belül eljuthatunk oda, hogy az AI képességei összességében meghaladják az emberiség kollektív intelligenciáját. Ezek az állítások azonban nem tudományos bizonyosságok, hanem előrejelzések. Egyszerre tükröznek technológiai optimizmust, üzleti érdekeket és valódi aggodalmat is. A szakértők többsége ennél jóval óvatosabb, és úgy látja: bár a fejlődés gyors, az általános mesterséges intelligencia még messze van, ha egyáltalán elérhető.
Freepic
A jelenlegi valóság sokkal földhözragadtabb. A mai AI-rendszerek nem gondolkodnak, nem tudják, hogy igazuk van-e, nem ismerik fel saját tévedéseiket, és nem vállalnak felelősséget a döntéseikért. Eszközök, még ha rendkívül erős eszközök is. Ez a különbség kulcsfontosságú, mert a körülöttük kialakuló diskurzust gyakran torzítja a technológiai marketing. A cégek hajlamosak felnagyítani a képességeket, miközben kevesebb szó esik a korlátokról, az adatminőség problémáiról, az emberi felügyelet szükségességéről és arról, hogy a jogi és erkölcsi felelősség továbbra is az embereket terheli.
Ezt a képet árnyalja egy újvidéki programozó gyakorlati nézőpontja is, aki szerint érdemes a hype mögé nézni. Felvetése szerint, ha az AI valóban annyira mindent elsöprő technológia lenne, akkor az AI-vállalatok többsége miért küzd hatalmas veszteségekkel. A fejlesztés és különösen az üzemeltetés elképesztően drága: adatközpontok, GPU-farmok, energiafelhasználás. Sok cég még mindig keresi azt az üzleti modellt, amely hosszú távon fenntartható és nyereséges. Nem véletlen, hogy a nagy technológiai szereplők szinte minden termékükbe próbálják beleerőltetni az AI-t, abban bízva, hogy tömeges használat mellett megtérülnek a befektetések. A hardverpiacon is érezhetőek ezek a hatások. Az AI-modellek hatalmas számítási kapacitást igényelnek, ezért a csúcskategóriás GPU-k és szerverek jelentős részét nagyvállalatok és adatközpontok kötik le. Ez felhajtja az árakat, és korlátozza a hozzáférést az átlagfelhasználók számára. A mesterséges intelligencia tehát nemcsak szoftveres, hanem nagyon is fizikai, erőforrás-igényes technológia. Ugyanakkor a programozó azt sem tagadja, hogy az AI már most is komoly hatással van a munkára. Egy jó szoftverfejlesztő, aki hatékonyan használ AI-alapú kódszerkesztőt, valóban képes lehet több ember munkáját kiváltani bizonyos feladatokban. Ez a termelékenységnövekedés valós és egyre látványosabb. De ez sem jelenti azt, hogy az AI önálló gondolkodóvá vált volna. A rendszerek nem értik a teljes kontextust, nem terveznek komplex architektúrákat önállóan, és a hibák következményeit továbbra is az ember viseli.
A jelenlegi mesterséges intelligencia egyik alapvető módszertani korlátja, hogy a gépi tanulás lényege az átlagolás. Az algoritmusok rengeteg adatból statisztikai mintákat vonnak ki, és ezek alapján adnak jó eséllyel működő válaszokat. Ez rendkívül hasznos, de egyben be is határolja a kreativitást és az eredetiséget. Amíg ez az alapvető működési elv nem változik meg gyökeresen, addig az AI inkább nagyon fejlett eszköz marad, mintsem valódi értelemmel bíró entitás. Mindezek fényében a technológiai szingularitás kérdése ma inkább filozófiai és társadalmi vita, mint közeli technikai realitás. A mesterséges intelligencia kétségtelenül gyorsan fejlődik, és egyre mélyebben alakítja át a gazdaságot, a munkát, az oktatást és a mindennapi életet. De jelenleg sokkal inkább egy fokozatos átalakulás látszik, nem pedig egy hirtelen, mindent felforgató töréspont.
Pixabay
Mindezek fényében a technológiai szingularitás ma sokkal inkább elméleti és társadalmi vita tárgya, mintsem közvetlen technikai realitás. A mesterséges intelligencia fejlődése vitathatatlanul gyors, és egyre látványosabban alakítja át a gazdaságot, a munka világát és az információhoz való viszonyunkat. Ugyanakkor a jelenlegi rendszerek működése, korlátai és erőforrás-igényei alapján nem egy hirtelen bekövetkező töréspont, hanem egy fokozatos, sokszor ellentmondásos átalakulás rajzolódik ki. A hangsúly ezért nem azon van, hogy mikor „lépi át” az AI az emberi intelligencia határát, hanem azon, hogy hogyan illesztjük be ezeket az eszközöket felelősen a társadalomba. A technológiai túlzásoktól mentes gondolkodás, az emberi felügyelet és a valós korlátok felismerése legalább olyan fontos, mint maga az innováció. A mesterséges intelligencia jövője nem egy előre megírt forgatókönyv szerint alakul – sokkal inkább azon múlik, milyen döntéseket hozunk róla ma.
Nyitókép: Pixabay
