Mire támaszkodhat a generatív mesterséges intelligencia emberi beavatkozás nélkül?

Összefoglaló

A generatív mesterséges intelligencia (MI) – az a technológia, amely lehetővé teszi a gépek számára szöveg, képek, kód és egyebek létrehozását – az elmúlt években robbanásszerű növekedést mutatott. Ez a tanulmány könnyen érthető áttekintést nyújt arról, hogy a generatív MI mit tud megbízhatóan tenni ma emberi beavatkozás nélkül, és mit várhatóan a következő évtizedben. Áttekintjük a használatát az írásban, a művészetben, a kódolásban, az ügyfélszolgálatban, az egészségügyben, az oktatásban, a logisztikában és a pénzügyekben, kiemelve, hogy hol működik önállóan a MI, és hol marad kulcsfontosságú az emberi felügyelet. Valós példákat is tartalmaz a sikerek és a korlátok illusztrálására. A főbb megállapítások a következők:

• Széles körű elterjedés: 2024-ben a megkérdezett vállalatok 65%-a számolt be arról, hogy rendszeresen használ generatív mesterséges intelligenciát – ez majdnem kétszerese az előző évinek ( A mesterséges intelligencia helyzete 2024 elején | McKinsey ). Az alkalmazások közé tartozik a marketingtartalom-készítés, az ügyfélszolgálati chatbotok, a kódgenerálás és egyebek.

• Jelenlegi autonóm képességek: A mai generatív mesterséges intelligencia megbízhatóan kezeli a strukturált, ismétlődő feladatokat minimális felügyelet mellett. Ilyen például a képletes hírjelentések automatikus generálása (pl. vállalati eredményösszefoglalók) ( Philana Patterson – ONA közösségi profil ), termékleírások és áttekintések kiemelései létrehozása e-kereskedelmi oldalakon, valamint a kód automatikus kiegészítése. Ezeken a területeken a mesterséges intelligencia gyakran kiegészíti az emberi munkavállalókat azáltal, hogy átveszi a rutinszerű tartalomgenerálást.

• Emberi részvétel összetett feladatokhoz: Az összetettebb vagy nyitottabb feladatokhoz – például kreatív íráshoz, részletes elemzéshez vagy orvosi tanácsadáshoz – általában továbbra is emberi felügyeletre van szükség a tényszerű pontosság, az etikai megítélés és a minőség biztosítása érdekében. Sok mesterséges intelligencia-bevezetés ma „emberi részvételű” modellt alkalmaz, ahol a mesterséges intelligencia tervezi a tartalmat, az emberek pedig felülvizsgálják azt.

• Rövid távú fejlesztések: A következő 5-10 évben a generatív mesterséges intelligencia várhatóan sokkal megbízhatóbbá és autonómabbá . A modellek pontosságának és a védőkorlát-mechanizmusoknak a fejlődése lehetővé teheti a mesterséges intelligencia számára, hogy a kreatív és döntéshozatali feladatok nagyobb részét minimális emberi beavatkozással kezelje. Például a szakértők előrejelzése szerint 2030-ra a mesterséges intelligencia valós időben fogja kezelni az ügyfélszolgálati interakciók és döntések többségét ( Az ügyfélélményre való áttérés újragondolásához a marketingeseknek ezt a két dolgot kell tenniük ), és egy nagyszabású film is készülhetne 90%-ban mesterséges intelligencia által generált tartalommal ( Generatív mesterséges intelligencia használati esetei iparágak és vállalatok számára ).

• 2035-re: Egy évtizeden belül arra számítunk, hogy az autonóm MI-ügynökök számos területen mindennaposak lesznek. A MI-oktatók személyre szabott, nagy léptékű oktatást nyújthatnak, a MI-asszisztensek megbízhatóan fogalmazhatnak jogi szerződéseket vagy orvosi jelentéseket szakértői jóváhagyásra, az önvezető rendszerek (generatív szimulációval támogatva) pedig a logisztikai műveletek teljes folyamatát lebonyolíthatják. Bizonyos érzékeny területeken (pl. nagy téttel bíró orvosi diagnózisok, végső jogi döntések) azonban valószínűleg továbbra is emberi ítélőképességre lesz szükség a biztonság és az elszámoltathatóság érdekében.

• Etikai és megbízhatósági aggályok: Ahogy a mesterséges intelligencia autonómiája növekszik, úgy nőnek az aggodalmak is. A mai problémák közé tartozik a hallucináció (a mesterséges intelligencia tényeket talál ki), a generált tartalmak elfogultsága, az átláthatóság hiánya és a dezinformáció céljára való esetleges visszaélés. Rendkívül fontos annak biztosítása, hogy a mesterséges intelligencia megbízható , ha felügyelet nélkül működik. Előrelépés történik – például a szervezetek többet fektetnek be a kockázatcsökkentésbe (a pontosság, a kiberbiztonság, a szellemi tulajdonnal kapcsolatos kérdések kezelése) ( The State of AI: Global survey | McKinsey ) –, de szilárd irányítási és etikai keretrendszerekre van szükség.

• A tanulmány szerkezete: Először a generatív mesterséges intelligencia, valamint az autonóm és a felügyelt felhasználások koncepciójának bemutatásával kezdjük. Ezután minden főbb területre (írás, művészet, kódolás stb.) vonatkozóan megvitatjuk, hogy a mesterséges intelligencia mit tud megbízhatóan tenni ma, illetve mit várhatunk el a jövőben. Végül átfogó kihívásokkal, jövőbeli előrejelzésekkel és a generatív mesterséges intelligencia felelősségteljes kihasználására vonatkozó ajánlásokkal zárjuk.

Összességében a generatív mesterséges intelligencia már bizonyította, hogy képes meglepően sokféle feladatot kezelni folyamatos emberi irányítás nélkül. Jelenlegi korlátainak és jövőbeli lehetőségeinek megértésével a szervezetek és a nyilvánosság jobban felkészülhetnek egy olyan korszakra, amelyben a mesterséges intelligencia nem csupán eszköz, hanem autonóm együttműködő a munkában és a kreativitásban.

Bevezetés

A mesterséges intelligencia régóta képes elemzésére , de csak a közelmúltban tanulták meg az AI-rendszerek az alkotást – prózaírást, képek komponálását, szoftverek programozását és egyebeket. Ezeket a generatív MI- modelleket (mint például a GPT-4 szövegekhez vagy a DALL·E képekhez) hatalmas adathalmazokon képezik ki, hogy új tartalmakat hozzanak létre a kérdésekre válaszul. Ez az áttörés innovációs hullámot indított el az iparágakban. Azonban felmerül egy kritikus kérdés: Mit bízhatunk valójában a MI-re önmagában, anélkül, hogy egy ember kétszeresen ellenőrizné a kimenetét?

A válaszadáshoz fontos különbséget tenni felügyelt és autonóm felhasználása között:

• Az ember által felügyelt mesterséges intelligencia olyan forgatókönyvekre utal, ahol a mesterséges intelligencia által vezérelt kimeneteket emberek ellenőrzik vagy kurálják a véglegesítés előtt. Például egy újságíró igénybe vehet egy mesterséges intelligencia által vezérelt írásasszisztenst egy cikk megírásához, de egy szerkesztő szerkeszti és hagyja jóvá azt.

• Az autonóm MI (emberi beavatkozás nélküli MI) olyan MI-rendszerekre utal, amelyek olyan feladatokat hajtanak végre vagy olyan tartalmat állítanak elő, amely közvetlenül használatba kerül, kevés vagy semmilyen emberi szerkesztéssel. Erre példa egy automatizált chatbot, amely emberi beavatkozás nélkül old meg egy ügyfélkérdést, vagy egy hírportál, amely automatikusan közzéteszi a MI által generált sporteredmény-összefoglalót.

A generatív mesterséges intelligenciát már mindkét módban alkalmazzák. 2023-2025-ben az elterjedés ugrásszerűen megnőtt , a szervezetek pedig lelkesen kísérleteztek. Egy 2024-es globális felmérés szerint a vállalatok 65%-a rendszeresen használ generatív mesterséges intelligenciát, szemben az egy évvel korábbi körülbelül egyharmaddal ( A mesterséges intelligencia helyzete 2024 elején | McKinsey ). A magánszemélyek is átvették az olyan eszközöket, mint a ChatGPT – a becslések szerint a szakemberek 79%-a legalább valamilyen mértékben találkozott a generatív mesterséges intelligenciával 2023 közepére ( A mesterséges intelligencia helyzete 2023-ban: A generatív mesterséges intelligencia áttörési éve | McKinsey ). Ezt a gyors elterjedést a hatékonyság és a kreativitás növekedésének ígérete vezérli. Mégis, ez még mindig „gyenge szakasz”, és sok vállalat még mindig politikákat dolgoz ki a mesterséges intelligencia felelősségteljes használatára vonatkozóan ( A mesterséges intelligencia helyzete 2023-ban: A generatív mesterséges intelligencia áttörési éve | McKinsey ).

Az autonómia fontossága: Az emberi felügyelet nélküli mesterséges intelligencia hatalmas hatékonysági előnyöket hozhat – a fárasztó feladatok teljes automatizálásával –, de a megbízhatóság szempontjából is nagyobb tétet jelent. Egy autonóm MI-ügynöknek jól kell csinálnia a dolgokat (vagy ismernie kell a korlátait), mert lehet, hogy nincs valós időben ember, aki észrevenné a hibákat. Egyes feladatok jobban alkalmasak erre, mint mások. Általánosságban elmondható, hogy a MI akkor teljesít a legjobban autonóm módon, ha:

• A feladatnak világos szerkezete vagy mintázata (pl. rutinjelentések generálása adatokból).

• A hibák alacsony kockázatúak vagy könnyen tolerálhatók (pl. egy olyan képalkotás, amelyet nem kielégítő eredmény esetén el lehet vetni, szemben egy orvosi diagnózissal).

• betanítási adat áll rendelkezésre a forgatókönyvek lefedésére, így a mesterséges intelligencia kimenete valós példákon alapul (csökkentve a találgatást).

nyitott végű , nagy téttel bíró vagy árnyalt ítélőképességet igénylő feladatok

A következő részekben számos területet vizsgálunk meg, hogy lássuk, mit csinál most a generatív mesterséges intelligencia, és mi várható a jövőben. Konkrét példákat fogunk megvizsgálni – a mesterséges intelligencia által írt hírcikkektől és mesterséges intelligencia által generált grafikáktól kezdve a kódíró asszisztensekig és a virtuális ügyfélszolgálati ügynökökig –, kiemelve, hogy mely feladatokat tudja a mesterséges intelligencia teljes körűen elvégezni, és melyekhez van szükség továbbra is emberi beavatkozásra. Minden egyes területen egyértelműen elkülönítjük a jelenlegi képességeket (kb. 2025) a 2035-re megbízhatóan működő képességek reális előrejelzéseitől.

Azáltal, hogy feltérképezzük az autonóm mesterséges intelligencia jelenét és jövőjét a különböző területeken, célunk, hogy kiegyensúlyozott képet adjunk az olvasóknak: nem túlzásba vinni a mesterséges intelligenciát, mint varázslatosan tévedhetetlent, és nem is alábecsülni annak nagyon is valós és növekvő kompetenciáit. Erre alapozva ezután megvitatjuk a felügyelet nélküli mesterséges intelligenciába vetett bizalom átfogó kihívásait, beleértve az etikai megfontolásokat és a kockázatkezelést, mielőtt a legfontosabb tanulságokkal zárnánk.

Generatív mesterséges intelligencia az írásban és a tartalomkészítésben

Az egyik első terület, ahol a generatív mesterséges intelligencia nagy port kavart, a szöveggenerálás volt. A nagy nyelvi modellek bármit képesek előállítani a hírektől és marketingszövegektől kezdve a közösségi média bejegyzésekig és a dokumentumok összefoglalásáig. De mennyi ebből az írásból elvégezhető emberi szerkesztő nélkül?

Jelenlegi képességek (2025): A mesterséges intelligencia, mint a rutinszerű tartalmak automatikus írója

Napjainkban a generatív mesterséges intelligencia megbízhatóan kezeli a rutinszerű írási feladatokat minimális vagy semmilyen emberi beavatkozással. Erre kiváló példa az újságírás: az Associated Press évek óta automatizálást használ, hogy negyedévente több ezer vállalati eredményjelentést készítsen közvetlenül a pénzügyi adatfolyamokból ( Philana Patterson – ONA közösségi profil ). Ezek a rövid hírek egy sablont követnek (pl. „Az X vállalat Y nyereséget jelentett, Z%-kal többet...”), és a mesterséges intelligencia (természetes nyelvi generáló szoftvert használva) gyorsabban tudja kitölteni a számokat és a szöveget, mint bármely ember. Az AP rendszere automatikusan közzéteszi ezeket a jelentéseket, drámaian bővítve lefedettségüket (negyedévente több mint 3000 hír) anélkül, hogy emberi írókra lenne szükség ( Az automatizált eredményjelentések sokszorozódnak | The Associated Press ).

A sportújságírás hasonlóképpen kibővült: a mesterséges intelligencia rendszerei képesek sportmeccs-statisztikák alapján összefoglalókat készíteni. Mivel ezek a területek adatvezéreltek és formulákon alapulnak, a hibák ritkák, amíg az adatok helyesek. Ezekben az esetekben valódi autonómiát – a mesterséges intelligencia írja, és a tartalom azonnal megjelenik.

A vállalkozások generatív mesterséges intelligenciát is használnak termékleírások, e-mail hírlevelek és egyéb marketingtartalmak készítéséhez. Például az Amazon e-kereskedelmi óriás most mesterséges intelligenciát alkalmaz a termékekkel kapcsolatos vásárlói vélemények összefoglalására. A mesterséges intelligencia számos egyedi vélemény szövegét beolvassa, és egy tömör kiemelő bekezdést készít arról, hogy az emberek mit szeretnek vagy nem szeretnek a termékkel kapcsolatban, amelyet aztán manuális szerkesztés nélkül megjelenítenek a termékoldalon ( az Amazon a mesterséges intelligencia segítségével javítja a vásárlói véleményekkel kapcsolatos élményt ). Az alábbiakban egy illusztráció látható erről a funkcióról, amelyet az Amazon mobilalkalmazásában telepítettek, ahol a „Vásárlók véleménye” részt teljes egészében a mesterséges intelligencia generálja a véleményadatokból:

( Az Amazon mesterséges intelligencia segítségével javítja a vásárlói véleményekkel kapcsolatos élményt ) Mesterséges intelligencia által generált összefoglaló egy e-kereskedelmi termékoldalon. Az Amazon rendszere egy rövid bekezdésben összefoglalja a felhasználói vélemények közös pontjait (pl. könnyű használat, teljesítmény), amelyet a vásárlóknak „mesterséges intelligencia által generált, vásárlói vélemények szövegéből” felirattal jelenít meg.

Az ilyen használati esetek azt mutatják, hogy amikor a tartalom egy kiszámítható mintát követ, vagy meglévő adatokból összesítik, a mesterséges intelligencia gyakran önállóan is képes kezelni azt . További aktuális példák:

• Időjárás- és forgalmi hírek: Médiacsatornák, amelyek mesterséges intelligenciát használnak napi időjárás-jelentések vagy forgalmi hírek összeállításához a szenzorok adatai alapján.

• Pénzügyi jelentések: A cégek automatikusan készítenek egyszerű pénzügyi összefoglalókat (negyedéves eredmények, tőzsdei összefoglalók). 2014 óta a Bloomberg és más hírügynökségek mesterséges intelligenciát használnak a vállalati bevételekről szóló hírösszefoglalók megírásához – ez a folyamat nagyrészt automatikusan lefut, miután az adatokat betáplálták (az AP „robotújságírói” most már saját történeteket írnak | The Verge ) ( Wyomingi riportert kaptak rajta, amint mesterséges intelligenciát használt hamis idézetek és történetek létrehozására ).

• Fordítás és átírás: Az átírási szolgáltatások ma már mesterséges intelligenciát használnak megbeszélések átiratainak vagy feliratainak elkészítéséhez, emberi gépelő nélkül. Bár nem generatívak kreatív értelemben, ezek a nyelvi feladatok önállóan futnak, nagy pontossággal, tiszta hangzást biztosítva.

• Vázlatok generálása: Sok szakember olyan eszközöket használ, mint a ChatGPT, e-mailek vagy dokumentumok első verzióinak elkészítéséhez, és esetenként kevés vagy semmilyen szerkesztéssel elküldi azokat, ha a tartalom alacsony kockázatú.

Az összetettebb prózai szövegek esetében azonban . A hírszervezetek ritkán jelentetnek meg közvetlenül a mesterséges intelligencia által írt oknyomozó vagy elemző cikkeket – a szerkesztők tényellenőrzéseket végeznek és finomítják a mesterséges intelligencia által írt vázlatokat. A mesterséges intelligencia utánozza a stílust és a szerkezetet, de tényszerű hibákat (gyakran „hallucinációknak” nevezik) vagy kínos megfogalmazásokat vezethet be, amelyeket egy embernek észre kell vennie. Például a német Express bemutatott egy Klara nevű mesterséges intelligenciával rendelkező „digitális kollégát”, aki segít a kezdeti hírek megírásában. Klara hatékonyan tud sportriportokat fogalmazni, sőt olyan címsorokat is ír, amelyek vonzzák az olvasókat, ami az Express cikkeinek 11%-át teszi ki –, de az emberi szerkesztők továbbra is minden egyes darabot ellenőriznek a pontosság és az újságírói integritás szempontjából, különösen az összetett történetek esetében ( 12 módszer, amellyel az újságírók mesterséges intelligencia eszközöket használnak a hírszobában - Twipe ). Ez az ember-mesterséges intelligencia partnerség ma már gyakori: a mesterséges intelligencia végzi a szöveggenerálás nehéz feladatát, az emberek pedig szükség szerint kurálnak és javítanak.

Kilátások 2030-2035-re: A megbízható autonóm írás felé

A következő évtizedben arra számítunk, hogy a generatív mesterséges intelligencia sokkal megbízhatóbbá válik a kiváló minőségű, tényszerűen helyes szövegek előállításában, ami szélesíti az önállóan kezelhető írási feladatok körét. Számos trend támasztja alá ezt:

• Fokozott pontosság: A folyamatban lévő kutatások gyorsan csökkentik a mesterséges intelligencia azon hajlamát, hogy hamis vagy irreleváns információkat állítson elő. 2030-ra a fejlettebb, jobban betanított nyelvi modellek (beleértve a tények valós idejű adatbázisokkal való ellenőrzésének technikáit) közel emberi szintű belső tényellenőrzést érhetnek el. Ez azt jelenti, hogy egy mesterséges intelligencia egy teljes hírcikk megírására is képes lehet, a forrásanyagból automatikusan kivont helyes idézetekkel és statisztikákkal, kevés szerkesztést igényelve.

• Területspecifikus mesterséges intelligenciák: Speciálisabb generatív modelleket fogunk látni, amelyeket bizonyos területekre (jogi, orvosi, műszaki írás) finomhangolnak. Egy 2030-as jogi MI-modell megbízhatóan megfogalmazhatna szabványos szerződéseket vagy összefoglalhatná a joggyakorlatot – olyan feladatokat, amelyek szerkezetükben sablonosak, de jelenleg ügyvédi időt igényelnek. Ha a mesterséges intelligenciát validált jogi dokumentumokon képezik ki, a tervezetei elég megbízhatóak lehetnek ahhoz, hogy egy ügyvéd csak gyors, végső pillantást vethessen rájuk.

• Természetes stílus és koherencia: A modellek egyre jobban képesek kontextust fenntartani hosszú dokumentumok esetén, ami koherensebb és lényegre törőbb hosszú formátumú tartalmakat eredményez. 2035-re elképzelhető, hogy egy mesterséges intelligencia önállóan képes lesz egy ismeretterjesztő könyv vagy egy műszaki kézikönyv első vázlatának tisztességes elkészítésére, az emberek elsősorban tanácsadói szerepben (célok kitűzése vagy speciális ismeretek biztosítása érdekében).

Hogyan nézhet ki ez a gyakorlatban? A rutinszerű újságírás bizonyos esetekben szinte teljesen automatizálttá válhat. 2030-ban láthatunk majd egy hírügynökséget, amelynek minden eredményjelentésének, sporthírének vagy választási eredményfrissítésének első verzióját egy mesterséges intelligencia által vezérelt rendszer írja, és egy szerkesztő csak néhányat vesz át minőségbiztosítás céljából. A szakértők előrejelzése szerint az online tartalmak egyre növekvő aránya géppel generált lesz – az iparági elemzők egyik merész jóslata szerint 2026-ra az online tartalmak akár 90%-át is mesterséges intelligencia generálhatja ( 2026-ra a nem emberek által generált online tartalom száma jelentősen meghaladja az ember által generált tartalmak számát – OODAloop ), bár ez a szám vitatott. Még egy konzervatívabb eredmény is azt jelentené, hogy a 2030-as évek közepére a rutinszerű webes cikkek, termékszövegek és talán még a személyre szabott hírfolyamok többségét is mesterséges intelligencia készíti.

A marketing és a vállalati kommunikáció területén a generatív mesterséges intelligenciára valószínűleg teljes kampányok autonóm lebonyolítását bízzák majd. Személyre szabott marketing e-maileket, közösségi média bejegyzéseket és hirdetésszöveg-variációkat generálhat és küldhet, folyamatosan finomhangolva az üzeneteket az ügyfelek reakciói alapján – mindezt emberi szövegíró közreműködése nélkül. A Gartner elemzői szerint 2025-re a nagyvállalatok kimenő marketingüzeneteinek legalább 30%-át mesterséges intelligencia fogja generálni ( Generative AI Use Cases for Industries and Enterprises ), és ez a százalék 2030-ra csak emelkedni fog.

Fontos azonban megjegyezni, hogy az emberi kreativitás és ítélőképesség továbbra is szerepet fog játszani, különösen a nagy téttel bíró tartalmak esetében . 2035-re a mesterséges intelligencia talán önállóan kezel egy sajtóközleményt vagy blogbejegyzést, de az elszámoltathatóságot vagy érzékeny témákat érintő oknyomozó újságírás esetében a médiumok továbbra is ragaszkodhatnak az emberi felügyelethez. A jövő valószínűleg egy többszintű megközelítést hoz majd: a mesterséges intelligencia önállóan állítja elő a mindennapi tartalmak nagy részét, míg az emberek a stratégiai vagy érzékeny részek szerkesztésére és előállítására koncentrálnak. Lényegében a „rutinnak” számító feladatok köre bővülni fog a mesterséges intelligencia jártasságának növekedésével.

Ezenkívül új tartalomformák is megjelenhetnek, mint például a mesterséges intelligencia által generált interaktív narratívák vagy a személyre szabott jelentések . Például egy vállalati éves jelentést a mesterséges intelligencia többféle stílusban is generálhat – egy összefoglalót a vezetőknek, egy narratív verziót az alkalmazottaknak, egy adatgazdag verziót az elemzőknek –, mindegyiket automatikusan létrehozva ugyanazon alapuló adatokból. Az oktatásban a tankönyveket a mesterséges intelligencia dinamikusan írhatja, hogy megfeleljenek a különböző olvasási szinteknek. Ezek az alkalmazások nagyrészt autonómak lehetnek, de ellenőrzött információkon alapulhatnak.

Az írás fejlődése azt sugallja, hogy a 2030-as évek közepére a mesterséges intelligencia (MI) termékeny író lesz . A valóban autonóm működés kulcsa a kimenetekbe vetett bizalom kiépítése lesz. Ha a mesterséges intelligencia következetesen képes bizonyítani a tényszerű pontosságot, a stilisztikai minőséget és az etikai normákkal való összhangot, akkor a soronkénti emberi lektorálás iránti igény csökkenni fog. Magának a tanulmánynak a szakaszait 2035-re akár egy MI-kutató is elkészítheti szerkesztő nélkül – ez egy olyan kilátás, amellyel kapcsolatban óvatosan optimisták vagyunk, feltéve, hogy a megfelelő biztosítékok rendelkezésre állnak.

Generatív mesterséges intelligencia a vizuális művészetekben és a designban

A generatív mesterséges intelligencia kép- és műalkotáskészítési képessége megragadta a közvélemény képzeletét, a művészeti pályázatokon nyert mesterséges intelligencia által generált festményektől kezdve a valódi felvételektől megkülönböztethetetlen deepfake videókig. A vizuális területeken az olyan mesterséges intelligencia modellek, mint a generatív adverzális hálózatok (GAN) és a diffúziós modellek (pl. Stable Diffusion, Midjourney), szöveges utasítások alapján képesek eredeti képeket létrehozni. Tehát vajon a mesterséges intelligencia most már autonóm művészként vagy tervezőként is működhet?

Jelenlegi képességek (2025): MI, mint kreatív asszisztens

2025-től a generatív modellek már képesek igény szerint, lenyűgöző hűséggel képeket létrehozni. A felhasználók megkérhetik a képalkotó mesterséges intelligenciát, hogy rajzoljon „egy középkori várost naplementekor Van Gogh stílusában”, és másodpercek alatt meggyőzően művészi képet kapjanak. Ez a mesterséges intelligencia széles körű elterjedéséhez vezetett a grafikai tervezésben, a marketingben és a szórakoztatásban koncepcióművészet, prototípusok és egyes esetekben a végső vizuális megoldások terén is. Nevezetesen:

• Grafikai tervezés és stock fotók: A vállalatok weboldalakon mesterséges intelligencia segítségével készítenek grafikákat, illusztrációkat vagy stock fotókat, így csökkentve annak szükségességét, hogy minden egyes darabot egy művésztől rendeljenek meg. Számos marketingcsapat mesterséges intelligencia eszközöket használ hirdetések vagy termékképek variációinak elkészítésére, hogy tesztelje, mi vonzza a fogyasztókat.

• Művészet és illusztráció: Az egyéni művészek együttműködnek a mesterséges intelligenciával ötletelés vagy részletek kitöltése során. Például egy illusztrátor használhatja a mesterséges intelligenciát háttér-díszletek létrehozására, amelyeket aztán integrál az ember által rajzolt karakterekkel. Néhány képregénykészítő kísérletezett mesterséges intelligencia által generált panelekkel vagy színezéssel.

• Média és szórakoztatás: A mesterséges intelligencia által generált művészeti alkotások megjelentek magazinok és könyvek borítóin. Híres példa erre a 2022 augusztusi Cosmopolitan borító, amelyen egy űrhajós szerepelt – állítólag ez volt az első magazinborítókép, amelyet egy mesterséges intelligencia (az OpenAI DALL·E-je) készített egy művészeti vezető utasításai alapján. Bár ez emberi utasításokat és kiválasztást igényelt, magát a grafikát géppel renderelték.

Döntő fontosságú, hogy ezek a jelenlegi felhasználási módok többnyire továbbra is emberi szerkesztést és iterációt igényelnek . A mesterséges intelligencia több tucat képet képes létrehozni, és egy ember kiválasztja a legjobbat, esetleg javítja is. Ebben az értelemben a mesterséges intelligencia önállóan dolgozik kidolgozásán , de az emberek irányítják a kreatív irányt és hozzák meg a végső döntéseket. Megbízhatóan képes nagy mennyiségű tartalom gyors előállítására, de nem garantált, hogy elsőre minden követelménynek megfelel. Az olyan problémák, mint a helytelen részletek (pl. a mesterséges intelligencia rossz számú ujjal rajzol kezeket, egy ismert sajátosság) vagy a nem kívánt eredmények azt jelentik, hogy egy emberi művészeti vezetőnek jellemzően felügyelnie kell a kimeneti minőséget.

Vannak azonban olyan területek, ahol a mesterséges intelligencia a teljes autonómia határán mozog:

• Generatív tervezés: Az olyan területeken, mint az építészet és a terméktervezés, a mesterséges intelligencia eszközei képesek önállóan olyan tervprototípusokat létrehozni, amelyek megfelelnek a meghatározott korlátozásoknak. Például egy bútor kívánt méretei és funkciói alapján egy generatív algoritmus több életképes tervet (némelyik meglehetősen szokatlant) hozhat létre emberi beavatkozás nélkül a kezdeti specifikációkon túl. Ezeket a terveket aztán közvetlenül felhasználhatják vagy finomíthatják az emberek. Hasonlóképpen, a mérnöki tudományokban a generatív mesterséges intelligencia képes olyan alkatrészeket (például egy repülőgép-alkatrészt) tervezni, amelyek súlyra és szilárdságra optimalizáltak, olyan új formákat hozva létre, amelyeket egy ember esetleg nem is gondolt volna ki.

• Videojáték-eszközök: A mesterséges intelligencia képes automatikusan textúrákat, 3D-s modelleket vagy akár teljes pályákat generálni videojátékokhoz. A fejlesztők ezeket használják a tartalomkészítés felgyorsítására. Néhány indie játék elkezdte beépíteni a procedurálisan generált grafikákat és akár a párbeszédeket is (nyelvi modelleken keresztül), hogy hatalmas, dinamikus játékvilágokat hozzon létre minimális ember által létrehozott eszközökkel.

• Animáció és videó (feltörekvő): Bár kevésbé kiforrott, mint a statikus képek, a videókhoz használt generatív mesterséges intelligencia egyre fejlődik. A mesterséges intelligencia már képes rövid videoklipeket vagy animációkat generálni promptokból, bár a minőség inkonzisztens. A deepfake technológia – amely generatív – valósághű arccseréket vagy hangklónokat képes létrehozni. Ellenőrzött környezetben egy stúdió mesterséges intelligenciát használhat háttérjelenet vagy tömeganimáció automatikus létrehozására.

Figyelemre méltó, hogy a Gartner azt jósolta, hogy 2030-ra egy olyan nagy sikerű filmet fogunk látni , amelynek tartalmának 90%-át mesterséges intelligencia generálja (a forgatókönyvtől a vizuális elemekig) (Generative AI Use Cases for Industries and Enterprises ). 2025-ben még nem tartunk ott – a mesterséges intelligencia nem képes önállóan egész estés filmet készíteni. De a kirakós darabjai fejlődnek: forgatókönyvgenerálás (szöveges mesterséges intelligencia), karakter- és jelenetgenerálás (kép/videó mesterséges intelligencia), szinkronhang (MI-hangklónok) és vágási segítség (a mesterséges intelligencia már segíthet a vágásokban és az átmenetekben).

Kilátások 2030-2035-re: Mesterséges intelligencia által generált média nagy léptékben

Előretekintve, a generatív mesterséges intelligencia szerepe a vizuális művészetekben és a designban várhatóan drámaian bővülni fog. 2035-re arra számítunk, hogy a mesterséges intelligencia számos vizuális médiumban elsődleges tartalomkészítővé

• Teljesen mesterséges intelligencia által generált filmek és videók: A következő tíz évben könnyen előfordulhatnak az első olyan filmek vagy sorozatok, amelyeket nagyrészt mesterséges intelligencia készít. Az emberek biztosíthatják a magas szintű irányítást (pl. egy forgatókönyv vázlatát vagy a kívánt stílust), a mesterséges intelligencia pedig jeleneteket renderel, színészeket ábrázol, és mindent animál. A rövidfilmekkel kapcsolatos korai kísérletek valószínűleg néhány éven belül megkezdődnek, a nagyjátékfilmek pedig a 2030-as évekre várhatók. Ezek a mesterséges intelligencia által generált filmek kezdetben rétegfilmek lehetnek (kísérleti animáció stb.), de a minőség javulásával a mainstream részévé válhatnak. A Gartner 90%-os előrejelzése 2030-ra ( Generative AI Use Cases for Industries and Enterprises ), bár ambiciózus, aláhúzza az iparág azon meggyőződését, hogy a mesterséges intelligencia által generált tartalomkészítés elég kifinomult lesz ahhoz, hogy a filmkészítés terheinek nagy részét elviselje.

• Tervezésautomatizálás: Olyan területeken, mint a divat vagy az építészet, a generatív mesterséges intelligenciát valószínűleg arra fogják használni, hogy automatikusan több száz tervkoncepciót készítsenek olyan paraméterek alapján, mint a „költség, anyagok, stílus X”, így az emberekre marad a végső terv kiválasztása. Ez megfordítja a jelenlegi dinamikát: ahelyett, hogy a tervezők a nulláról alkotnának, és esetleg a mesterséges intelligenciát inspirációként használnák, a jövő tervezői inkább kurátorként működhetnek, kiválasztva a legjobb, mesterséges intelligencia által generált tervet, és esetleg finomítva azt. 2035-re egy építész megadhatja egy épület követelményeit, és teljes tervrajzokat kaphat javaslatként egy mesterséges intelligenciától (mindegyik szerkezetileg megfelelő, a beágyazott mérnöki szabályoknak köszönhetően).

• Személyre szabott tartalomkészítés: Előfordulhat, hogy a mesterséges intelligencia (MI) menet közben készít vizuális tartalmakat az egyes felhasználók számára. Képzeljünk el egy videojátékot vagy virtuális valóság élményt 2035-ben, ahol a táj és a karakterek a játékos preferenciáihoz igazodnak, valós időben generálva a MI által. Vagy személyre szabott képregényeket, amelyek a felhasználó napja alapján generálódnak – egy autonóm „naplóképregény” MI, amely minden este automatikusan illusztrációkká alakítja a szöveges naplót.

• Multimodális kreativitás: A generatív mesterséges intelligencia rendszerek egyre inkább multimodálisak – ami azt jelenti, hogy képesek szöveget, képeket, hanganyagokat stb. együttesen kezelni. Ezek kombinálásával egy mesterséges intelligencia egy egyszerű utasítás, például a „Készíts nekem marketingkampányt az X termékhez” alapján nemcsak szöveges tartalmat generálhat, hanem hozzá illő grafikákat, akár rövid promóciós videoklipeket is, mindezt egységes stílusban. Ez a fajta egykattintásos tartalomcsomag valószínűleg a 2030-as évek elejére lesz elérhető.

Vajon a mesterséges intelligencia felváltja-e az emberi művészeket ? Ez a kérdés gyakran felmerül. Valószínű, hogy a mesterséges intelligencia sok produkciós munkát átvesz (különösen az üzleti életben szükséges ismétlődő vagy gyorsan elkészíthető művészeti alkotások esetében), de az emberi művészet megmarad az eredetiség és az innováció terén. 2035-re egy autonóm mesterséges intelligencia megbízhatóan rajzolhat egy képet egy híres művész stílusában – de egy új stílus vagy mélyen kulturálisan rezonáló művészet megalkotása továbbra is az emberiség erőssége lehet (potenciálisan a mesterséges intelligenciával együttműködve). Egy olyan jövőt látunk, ahol az emberi művészek autonóm mesterséges intelligencia által létrehozott „társművészek” mellett dolgoznak. Megbízhatunk egy személyes mesterséges intelligenciát, hogy folyamatosan készítsen művészeti alkotásokat egy otthoni digitális galériába, például folyamatosan változó kreatív hangulatot teremtve.

Megbízhatósági szempontból a vizuális generatív mesterséges intelligencia bizonyos szempontból könnyebben elérhető az autonómia szempontjából, mint a szöveg: egy kép szubjektíven „elég jó” lehet akkor is, ha nem tökéletes, míg a szövegben található tényszerű hiba problémásabb. Így már most is viszonylag alacsony kockázatú alkalmazást – ha egy mesterséges intelligencia által generált terv csúnya vagy hibás, egyszerűen nem használjuk, de önmagában nem okoz kárt. Ez azt jelenti, hogy a 2030-as évekre a vállalatok már nyugodt szívvel hagyhatják, hogy a mesterséges intelligencia felügyelet nélkül gyártsa a terveket, és csak akkor vonják be az embereket, ha valami valóban újszerűre vagy kockázatosra van szükség.

Összefoglalva, 2035-re a generatív mesterséges intelligencia várhatóan a vizuális tartalomgyártás egyik meghatározó szereplőjévé válik, valószínűleg a körülöttünk lévő képek és média jelentős részéért felelős. Megbízhatóan generál majd tartalmakat szórakoztatás, design és mindennapi kommunikáció céljából. Az autonóm művész már a láthatáron van – bár az, hogy a mesterséges intelligenciát kreatívnak vagy csak egy nagyon intelligens eszköznek tekintik-e, egy olyan vita, amely tovább fog fejlődni, ahogy a kimenetei megkülönböztethetetlenné válnak az ember alkottakétól.

Generatív mesterséges intelligencia a szoftverfejlesztésben (kódolás)

A szoftverfejlesztés elsőre rendkívül analitikus feladatnak tűnhet, de van benne egy kreatív elem is – a kódírás alapvetően strukturált nyelven írt szöveg létrehozása. A modern generatív mesterséges intelligencia, különösen a nagy nyelvi modellek, meglehetősen ügyesnek bizonyultak a kódolásban. Az olyan eszközök, mint a GitHub Copilot, az Amazon CodeWhisperer és mások, MI-páros programozóként működnek, kódrészleteket vagy akár teljes függvényeket javasolva a fejlesztőknek gépelés közben. Milyen messzire mehet ez el az autonóm programozás felé?

Jelenlegi képességek (2025): MI, mint kódoló másodpilóta

2025-re a mesterséges intelligencia által generált kódgenerátorok számos fejlesztő munkafolyamatában elterjedtté váltak. Ezek az eszközök képesek automatikusan kiegészíteni a kódsorokat, sablonkódokat (például standard függvényeket vagy teszteket) generálni, sőt akár egyszerű programokat is írni természetes nyelvi leírással. A legfontosabb azonban, hogy fejlesztői felügyelet alatt működnek – a fejlesztő áttekinti és integrálja a mesterséges intelligencia javaslatait.

Néhány aktuális tény és adat:

• A professzionális fejlesztők több mint fele 2023 végére mesterséges intelligencián alapuló kódolási asszisztenseket használt ( Coding on Copilot: 2023-as adatok a kódminőségre nehezedő lefelé irányuló nyomásra utalnak (beleértve a 2024-es előrejelzéseket is) - GitClear ), ami gyors elterjedést jelez. A GitHub Copilot, az egyik első széles körben elérhető eszköz, a jelentések szerint átlagosan a kód 30-40%-át generálta azokban a projektekben, ahol használták ( A kódolás már nem csupán egy kizáró ok. A GitHubon található kódok 46%-a már az... ). Ez azt jelenti, hogy a mesterséges intelligencia már a kód jelentős részeit írja, bár egy ember irányítja és validálja azt.

• Ezek a mesterséges intelligencia eszközök kiválóan teljesítenek olyan feladatokban, mint az ismétlődő kód írása (pl. adatmodell-osztályok, getter/setter metódusok), egyik programozási nyelvről a másikra való konvertálás, vagy olyan egyszerű algoritmusok létrehozása, amelyek hasonlítanak a betanítási példákra. Például egy fejlesztő kommentelheti a következőt: „// függvény a felhasználók listájának név szerinti rendezéséhez”, és a mesterséges intelligencia szinte azonnal generál egy megfelelő rendezési függvényt.

• Emellett segítenek a hibák kijavításában és magyarázatában is: a fejlesztők beilleszthetnek egy hibaüzenetet, és a mesterséges intelligencia javasolhat egy javítást, vagy megkérdezhetik: „Mit csinál ez a kód?”, és természetes nyelvű magyarázatot kaphatnak. Ez bizonyos értelemben autonóm (a mesterséges intelligencia önállóan is képes diagnosztizálni a problémákat), de egy ember dönti el, hogy alkalmazza-e a javítást.

• Fontos megjegyezni, hogy a jelenlegi mesterséges intelligencia által támogatott kódolási asszisztensek nem tévedhetetlenek. Javasolhatnak bizonytalan kódot, vagy olyan kódot, amely majdnem megoldja a problémát, de apró hibákat tartalmaz. Ezért a mai legjobb gyakorlat az, hogy egy embert is folyamatosan képben tartsunk – a fejlesztő teszteli és hibakeresi a mesterséges intelligencia által írt kódot, ugyanúgy, mint az ember által írt kódot. Szabályozott iparágakban vagy kritikus szoftverekben (például orvosi vagy repülési rendszerekben) minden mesterséges intelligencia általi hozzájárulás szigorú felülvizsgálaton esik át.

Napjainkban egyetlen olyan elterjedt szoftverrendszert sem telepítenek, amelyet teljes egészében mesterséges intelligencia írna a nulláról fejlesztői felügyelet nélkül. Azonban vannak autonóm vagy félautonóm felhasználási módok is:

• Automatikusan generált egységtesztek: A mesterséges intelligencia képes elemezni a kódot, és egységteszteket készíteni különféle esetekre. Egy tesztelési keretrendszer automatikusan generálhatja és futtathatja ezeket a mesterséges intelligencia által írt teszteket a hibák kiszűrése, kiegészítve az ember által írt teszteket.

• Alacsony kódú/kód nélküli platformok mesterséges intelligenciával: Egyes platformok lehetővé teszik a nem programozók számára, hogy leírják, mit szeretnének (pl. „weboldal létrehozása kapcsolatfelvételi űrlappal és adatbázissal a bejegyzések mentéséhez”), és a rendszer generálja a kódot. Bár még korai szakaszban van, ez egy olyan jövőre utal, ahol a mesterséges intelligencia önállóan hozhat létre szoftvereket standard használati esetekre.

• Szkriptelés és ragasztókód: Az IT-automatizálás gyakran magában foglalja a rendszerek összekapcsolására szolgáló szkriptek írását. A mesterséges intelligencia eszközei gyakran automatikusan generálják ezeket a kis szkripteket. Például egy naplófájl elemzésére és e-mail-értesítés küldésére szolgáló szkript írása – egy mesterséges intelligencia minimális vagy semmilyen szerkesztéssel működő szkriptet tud létrehozni.

Kilátások 2030-2035-re: Az „önfejlesztő” szoftverek felé

A következő évtizedben a generatív mesterséges intelligencia várhatóan nagyobb részt vállal majd a kódolási teherből, bizonyos projektkategóriák esetében közelebb kerülve a teljesen autonóm szoftverfejlesztéshez. Néhány előrejelzett fejlemény:

• Teljes funkcióimplementáció: 2030-ra várhatóan a mesterséges intelligencia képes lesz egyszerű alkalmazásfunkciók teljes körű megvalósítására. Egy termékmenedzser leírhat egy funkciót egyszerű nyelven („A felhasználóknak képesnek kell lenniük jelszavuk visszaállítására e-mail linken keresztül”), és a mesterséges intelligencia generálhatja a szükséges kódot (front-end űrlap, back-end logika, adatbázis-frissítés, e-mail küldés), és integrálhatja azt a kódbázisba. A mesterséges intelligencia gyakorlatilag junior fejlesztőként működne, aki követni tudja a specifikációkat. Egy emberi mérnök egyszerűen csak átnézné a kódot és teszteket futtatna. Ahogy a mesterséges intelligencia megbízhatósága javul, a kódáttekintés gyors átfutássá válhat, ha egyáltalán lehetséges.

• Autonóm kódkarbantartás: A szoftverfejlesztés nagy része nemcsak új kód írásából áll, hanem a meglévő kód frissítéséből is – hibák javításából, teljesítmény javításából, az új követelményekhez való alkalmazkodásból. A jövő MI-fejlesztői valószínűleg kiválóan fognak ebben kitűnni. Egy kódbázis és egy direktíva („az alkalmazásunk összeomlik, ha túl sok felhasználó jelentkezik be egyszerre”) birtokában a MI megtalálhatja a problémát (például egy párhuzamos működési hibát) és kijavíthatja. 2035-re a MI-rendszerek akár automatikusan, egy éjszaka alatt is kezelhetik a rutin karbantartási jegyeket, fáradhatatlan karbantartó csapatként szolgálva a szoftverrendszerek számára.

• Integráció és API-használat: Ahogy egyre több szoftverrendszer és API rendelkezik mesterséges intelligencia által olvasható dokumentációval, egy MI-ügynök önállóan kitalálhatja, hogyan lehet összekapcsolni az A rendszert a B szolgáltatással a kötőkód megírásával. Például, ha egy vállalat azt szeretné, hogy a belső HR-rendszere szinkronizálódjon egy új bérszámfejtési API-val, megbízhatja a MI-t azzal, hogy „beszéltesse össze ezeket egymással”, és az megírja az integrációs kódot mindkét rendszer specifikációjának beolvasása után.

• Minőség és optimalizálás: A jövőbeli kódgenerálási modellek valószínűleg visszacsatolási hurkokat fognak tartalmazni a kód működésének ellenőrzésére (pl. tesztek vagy szimulációk futtatása egy sandboxban). Ez azt jelenti, hogy egy mesterséges intelligencia nemcsak kódot írhat, hanem teszteléssel önjavíthatja is azt. 2035-re el tudunk képzelni egy olyan mesterséges intelligenciát, amely egy adott feladat esetén addig iterálja a kódját, amíg az összes teszt sikeres nem lesz – egy olyan folyamatot, amelyet egy embernek talán nem kellene sorról sorra figyelnie. Ez nagymértékben növelné az automatikusan generált kódba vetett bizalmat.

Elképzelhető egy olyan forgatókönyv 2035-re, ahol egy kis szoftverprojektet – mondjuk egy egyedi mobilalkalmazást egy vállalkozás számára – nagyrészt egy MI-ügynök fejleszthetne, aki magas szintű utasításokat kap. Az emberi „fejlesztő” ebben a forgatókönyvben inkább egy projektmenedzser vagy validátor, aki meghatározza a követelményeket és korlátozásokat (biztonság, stílusirányelvek), és a MI-re bízza a tényleges kódolás nehéz munkáját.

Az összetett, nagyméretű szoftverek (operációs rendszerek, fejlett MI-algoritmusok stb.) esetében azonban az emberi szakértők továbbra is mélyen érintettek lesznek. A szoftverek kreatív problémamegoldása és architektúrális tervezése valószínűleg egy ideig embervezérelt marad. A MI számos kódolási feladatot elbírhat, de a konstrukció meghatározása és az általános struktúra megtervezése más kihívást jelent. Ennek ellenére, ahogy a generatív MI elkezd együttműködni – több MI-ágens kezeli a rendszer különböző összetevőit –, elképzelhető, hogy bizonyos mértékig közösen tervezhetik az architektúrákat (például az egyik MI javasol egy rendszertervet, a másik kritizálja azt, és ők iterálnak, egy ember felügyeli a folyamatot).

A mesterséges intelligencia egyik várható fő előnye a kódolásban a termelékenység növekedése . A Gartner előrejelzése szerint 2028-ra a szoftvermérnökök 90%-a fog mesterséges intelligenciával támogatott kódasszisztenseket használni (szemben a 2024-es kevesebb mint 15%-kal) ( A GitHub Copilot a mesterséges intelligenciával támogatott kódasszisztensekről szóló kutatási jelentés élén áll -- Visual Studio Magazine ). Ez arra utal, hogy a kiugró személyek – akik nem használnak mesterséges intelligenciát – kevesen lesznek. Bizonyos területeken az emberi fejlesztők hiányát is tapasztalhatjuk, amit a mesterséges intelligencia enyhíthet a hiányosságok pótlásával; lényegében minden fejlesztő sokkal többet tud tenni egy olyan mesterséges intelligencia által segített segítővel, amely képes önállóan kódot rajzolni.

A bizalom továbbra is központi kérdés marad. Még 2035-ben is a szervezeteknek biztosítaniuk kell, hogy az automatikusan generált kód biztonságos (a mesterséges intelligencia nem okozhat sebezhetőségeket), és összhangban legyen a jogi/etikai normákkal (pl. a mesterséges intelligencia nem tartalmazhat nyílt forráskódú könyvtárakból származó plágiumkódot megfelelő licenc nélkül). Arra számítunk, hogy a mesterséges intelligencia által írt kód eredetét ellenőrizni és nyomon követni képes, továbbfejlesztett mesterséges intelligencia irányítási eszközök segítenek a kockázatmentesebb autonóm kódolásban.

Összefoglalva, a 2030-as évek közepére a generatív mesterséges intelligencia valószínűleg a rutin szoftverfeladatok kódolásának oroszlánrészét fogja elvégezni, és jelentősen segíteni fogja az összetett feladatokat. A szoftverfejlesztési életciklus sokkal automatizáltabb lesz – a követelményektől a telepítésig –, a mesterséges intelligencia potenciálisan automatikusan generálja és telepíti a kódmódosításokat. Az emberi fejlesztők inkább a magas szintű logikára, a felhasználói élményre és a felügyeletre fognak összpontosítani, míg a mesterséges intelligencia ügynökei a megvalósítás részletein dolgoznak.

Generatív mesterséges intelligencia az ügyfélszolgálatban és a támogatásban

Ha az utóbbi időben online ügyfélszolgálati csevegéssel vettél részt, jó esély van rá, hogy legalább egy részében egy mesterséges intelligencia állt a chaten. Az ügyfélszolgálat érett terület a mesterséges intelligencia általi automatizálásra: magában foglalja a felhasználói kérdések megválaszolását, amit a generatív mesterséges intelligencia (különösen a beszélgetési modellek) elég jól el tud végezni, és gyakran szkripteket vagy tudásbáziscikkeket követ, amelyeket a mesterséges intelligencia képes tanulni. Mennyire képes autonóm módon kezelni a mesterséges intelligencia az ügyfeleket?

Jelenlegi képességek (2025): Chatbotok és virtuális ügynökök kerülnek az élvonalba

Napjainkban számos szervezet mesterséges intelligencián alapuló chatbotokat használ elsődleges kapcsolattartó pontként az ügyfélszolgálatban. Ezek az egyszerű, szabályalapú botoktól („1-es szám a számlázáshoz, 2-es a támogatáshoz…”) a fejlett, generatív mesterséges intelligencián alapuló chatbotokig terjednek, amelyek képesek értelmezni a szabad formátumú kérdéseket, és társalgási stílusban válaszolni rájuk. Főbb pontok:

• Gyakori kérdések kezelése: A mesterséges intelligencia által vezérelt ügynökök kiválóan megválaszolják a gyakran ismételt kérdéseket, információt nyújtanak (nyitvatartási idő, visszatérítési szabályzatok, ismert problémák hibaelhárítási lépései), és végigvezetik a felhasználókat a szokásos eljárásokon. Például egy bank mesterséges intelligenciával működő chatbotja emberi segítség nélkül képes önállóan segíteni a felhasználónak a számlaegyenleg ellenőrzésében, a jelszó visszaállításában, vagy elmagyarázni, hogyan igényelhet hitelt.

• Természetes Nyelvmegértés: A modern generatív modellek gördülékenyebb és „emberiszerű” interakciót tesznek lehetővé. Az ügyfelek saját szavaikkal begépelhetik a kérdést, és a mesterséges intelligencia általában megérti a szándékot. A vállalatok arról számolnak be, hogy a mai MI-ügynökök sokkal kielégítőbbek az ügyfelek számára, mint a néhány évvel ezelőtti nehézkes botok – az ügyfelek közel fele úgy véli, hogy a MI-ügynökök empatikusak és hatékonyak lehetnek az aggályok kezelésében ( 59 MI-ügyfélszolgálati statisztika 2025-re ), ami a MI-vezérelt szolgáltatásba vetett növekvő bizalmat mutatja.

• Többcsatornás támogatás: A mesterséges intelligencia nem csak a csevegésben működik. A hangasszisztensek (mint például a mesterséges intelligenciával működő telefonos IVR-rendszerek) kezdik kezelni a hívásokat, és a mesterséges intelligencia e-mail válaszokat is tud készíteni az ügyfelek kérdéseire, amelyek automatikusan kiküldhetők, ha pontosnak ítélik őket.

• Amikor az emberek közbeavatkoznak: Általában, ha a mesterséges intelligencia összezavarodik, vagy a kérdés túl bonyolult, átadja a feladatot egy emberi ügynöknek. A jelenlegi rendszerek sok esetben jól ismerik a korlátaikat . Például, ha egy ügyfél valami szokatlant kérdez, vagy frusztrációt mutat („Ez már a harmadik alkalom, hogy kapcsolatba lépek Önnel, és nagyon ideges vagyok…”), a mesterséges intelligencia jelezheti ezt egy embernek, hogy átvegye a feladatot. Az átadási küszöbértéket a vállalatok határozzák meg, hogy egyensúlyt teremtsenek a hatékonyság és az ügyfél-elégedettség között.

Sok vállalat arról számolt be, hogy az interakciók jelentős részét kizárólag a mesterséges intelligencia oldja meg. Az iparági felmérések szerint a rutinszerű ügyfélmegkeresések mintegy 70-80%-át ma már mesterséges intelligencia által vezérelt chatbotok tudják kezelni, és a vállalatok ügyfél-interakcióinak mintegy 40%-a a különböző csatornákon keresztül már automatizált vagy mesterséges intelligencia által támogatott ( 52 mesterséges intelligencia által vezérelt ügyfélszolgálati statisztika, amit tudnia kell - Plivo ). Az IBM globális mesterséges intelligencia adaptációs indexe (2022) azt mutatta, hogy a vállalatok 80%-a használ vagy tervezi használni mesterséges intelligencia által vezérelt chatbotokat az ügyfélszolgálathoz 2025-re.

Érdekes fejlemény, hogy a mesterséges intelligencia nemcsak válaszol az ügyfelek kérdéseire, hanem proaktívan, valós időben segíti az emberi ügynököket. Például egy élő chat vagy hívás során a mesterséges intelligencia meghallgathatja az emberi ügynököt, és azonnal javasolt válaszokat vagy releváns információkat adhat neki. Ez elmossa az autonómia határait – a mesterséges intelligencia nem egyedül áll az ügyféllel szemben, hanem aktívan részt vesz a folyamatban, kifejezett emberi kérdés nélkül. Gyakorlatilag autonóm tanácsadóként működik az ügynök számára.

2030-2035-ös kilátások: nagyrészt mesterséges intelligencia által vezérelt ügyfél-interakciók

2030-ra várhatóan az ügyfélszolgálati interakciók többsége mesterséges intelligencia bevonásával fog zajlani, és sok esetben teljes egészében a mesterséges intelligencia fogja kezelni az elejétől a végéig. Az ezt alátámasztó előrejelzések és trendek:

• Nagyobb komplexitású lekérdezések megoldása: Ahogy a mesterséges intelligencia modelljei integrálják a hatalmas tudást és fejlesztik az érvelést, képesek lesznek kezelni az összetettebb ügyfélkérések megoldását. Ahelyett, hogy csak a „Hogyan küldhetek vissza egy terméket?” kérdésre válaszolnának, a jövőbeli mesterséges intelligencia több lépésből álló problémákat is kezelhet, például „Nem működik az internet, próbáltam újraindítani, tud segíteni?”, párbeszédpanelen keresztül diagnosztizálva a problémát, végigvezetve az ügyfelet a speciális hibaelhárítási lépéseken, és csak akkor, ha minden más nem sikerül, ütemezve be egy technikust – olyan feladatok, amelyekhez ma valószínűleg emberi támogató technikusra lenne szükség. Az egészségügyi ügyfélszolgálatban egy mesterséges intelligencia kezelheti a betegek időpontfoglalását vagy a biztosítási lekérdezéseket a teljes folyamatban.

• Teljes körű szolgáltatásmegoldás: Előfordulhat, hogy a mesterséges intelligencia nemcsak megmondja az ügyfélnek, mit tegyen, hanem ténylegesen meg is teszi azt az ügyfél nevében a háttérrendszereken belül. Például, ha egy ügyfél azt mondja: „Meg szeretném változtatni a járatomat a következő hétfőre, és szeretnék hozzáadni egy másik poggyászt”, egy mesterséges intelligencia által vezérelt ügynök 2030-ban közvetlenül kapcsolatba léphet a légitársaság foglalási rendszerével, végrehajthatja a módosítást, feldolgozhatja a poggyász kifizetését, és visszaigazolhatja az ügyfélnek – mindezt önállóan. A mesterséges intelligencia teljes körű szolgáltatást nyújtó ügynökké válik, nem csak információforrássá.

• Mindenütt jelenlévő MI-ügynökök: A vállalatok valószínűleg minden ügyfél-érintkezési ponton bevezetik majd a MI-t – telefonon, chaten, e-mailben, közösségi médiában. Sok ügyfél talán nem is tudja, hogy mesterséges intelligenciával vagy emberrel beszél, különösen mivel a MI-hangok természetesebbé, a chates válaszok pedig kontextusérzékenyebbé válnak. 2035-re az ügyfélszolgálattal való kapcsolatfelvétel gyakran azt jelentheti, hogy egy intelligens MI-vel kell interakcióba lépni, amely emlékszik a korábbi interakciókra, megérti a preferenciáit, és alkalmazkodik a hangneméhez – lényegében egy személyre szabott virtuális ügynökként minden ügyfél számára.

• MI döntéshozatal interakciókban: A kérdések megválaszolásán túl a MI olyan döntéseket is elkezdhet hozni, amelyek jelenleg vezetői jóváhagyást igényelnek. Például ma egy emberi ügynöknek szüksége lehet egy felettes jóváhagyására ahhoz, hogy visszatérítést vagy különleges kedvezményt kínáljon egy dühös ügyfél megnyugtatása érdekében. A jövőben egy MI-re lehet bízni ezeket a döntéseket, meghatározott korlátokon belül, az ügyfél élettartamára vonatkozó számított érték és a hangulatelemzés alapján. A Futurum/IBM tanulmánya szerint 2030-ra a valós idejű ügyfél-elköteleződések során hozott döntések mintegy 69%-át intelligens gépek fogják meghozni ( To Reimagine the Shift to CX, Marketers Must Do These 2 Things ) – gyakorlatilag a MI fogja eldönteni a legjobb cselekvési irányt egy interakció során.

• 100%-os mesterséges intelligencia részvétel: minden szerepet fog játszani ( 59 mesterséges intelligencia által támogatott ügyfélszolgálati statisztika 2025-re ), akár előzetesen, akár a háttérben. Ez azt jelentheti, hogy még ha egy ember is kommunikál az ügyféllel, a mesterséges intelligencia segíteni fogja őt (javaslatok adásával, információk lekérésével). Alternatív értelmezés szerint egyetlen ügyfélkérdés sem marad megválaszolatlanul – ha az emberek offline állapotban vannak, a mesterséges intelligencia mindig ott van.

2035-re azt tapasztalhatjuk, hogy az emberi ügyfélszolgálati munkatársak csak a legérzékenyebb vagy leggyakrabban érintett helyzetekre specializálódtak (pl. VIP ügyfelek vagy összetett panaszkezelés, amely emberi empátiát igényel). A rendszeres megkereséseket – a banki ügyektől kezdve a kiskereskedelmi ügyeken át a technikai támogatásig – egy mesterséges intelligencia által vezérelt ügynökökből álló flotta szolgálhatná ki, akik a nap 24 órájában, a hét minden napján folyamatosan tanulnak minden interakcióból. Ez a váltás következetesebbé és azonnalibbá teheti az ügyfélszolgálatot, mivel a mesterséges intelligencia nem kényszeríti az embereket várakozásra, és elméletileg több feladatot is el tud látni egyszerre, korlátlan számú ügyfelet kezelve.

Ennek a víziónak a megvalósításához számos kihívást kell leküzdenie: a mesterséges intelligenciának nagyon robusztusnak kell lennie, hogy kezelni tudja az emberi ügyfelek kiszámíthatatlanságát. Képesnek kell lennie a szlenget, a haragot, a zavarodottságot és az emberek kommunikációjának végtelen sokféleségét kezelni. Emellett naprakész ismeretekre is szüksége van (nincs értelme, ha a mesterséges intelligencia adatai elavultak). A mesterséges intelligencia és a vállalati adatbázisok integrációjába való befektetéssel (a megrendelésekről, kiesésekről stb. szóló valós idejű információkért) ezek az akadályok leküzdhetők.

Etikai szempontból a vállalatoknak el kell dönteniük, hogy mikor hozzák nyilvánosságra, hogy „egy mesterséges intelligenciával beszél”, és biztosítaniuk kell a tisztességes eljárást (a mesterséges intelligencia nem bánik bizonyos ügyfelekkel negatív módon az elfogult képzés miatt). Feltételezve, hogy ezeket kezelik, az üzleti érvek erősek: a mesterséges intelligencia általi ügyfélszolgálat drámaian csökkentheti a költségeket és a várakozási időket. Az ügyfélszolgálatban a mesterséges intelligencia piaca várhatóan több tízmilliárd dollárra fog növekedni 2030-ra ( AI in Customer Service Market Report 2025-2030: Case ) ( How Generative AI is Boosting Logistics | Ryder ), mivel a szervezetek befektetnek ezekbe a képességekbe.

Összefoglalva, egy olyan jövőre számíthatunk, ahol az autonóm mesterséges intelligencia általi ügyfélszolgálat a norma . A segítségnyújtás gyakran azt jelenti, hogy egy okos géppel kell interakcióba lépnünk, amely gyorsan megoldhatja a problémát. Az emberek továbbra is részt vesznek majd a felügyeletben és a szélsőséges esetek kezelésében, de inkább a mesterséges intelligencia által támogatott munkaerő felügyelőiként. Az eredmény gyorsabb, személyre szabottabb szolgáltatás lehet a fogyasztók számára – feltéve, hogy a mesterséges intelligenciát megfelelően képzik és felügyelik, hogy elkerüljék a múltbeli „robot hotline” tapasztalatok frusztrációit.

Generatív mesterséges intelligencia az egészségügyben és az orvostudományban

Az egészségügy olyan terület, ahol nagy a tét. Az orvostudományban emberi felügyelet nélkül működő mesterséges intelligencia gondolata egyszerre kelt izgalmat (a hatékonyság és a hatókör miatt), és óvatosságot (biztonsági és empátia okokból). A generatív mesterséges intelligencia olyan területeken kezdett utat törni, mint az orvosi képalkotó elemzés, a klinikai dokumentáció és még a gyógyszerkutatás is. Mit tehet felelősségteljesen önmagában?

Jelenlegi képességek (2025): Klinikusok segítése, nem helyettesítése

Jelenleg az egészségügyben a generatív mesterséges intelligencia elsősorban az hatékony asszisztenseként , nem pedig autonóm döntéshozóként. Például:

• Orvosi dokumentáció: Az egészségügyben az egyik legsikeresebb mesterséges intelligencia alkalmazása az orvosok papírmunkájának segítése. A természetes nyelvi modellek képesek leírni a betegek látogatásait, és klinikai feljegyzéseket vagy zárójelentéseket készíteni. A vállalatok „mesterséges intelligencia által vezérelt írnokokkal” rendelkeznek, akik a vizsgálat során (mikrofonon keresztül) hallgatnak, és automatikusan elkészítik a vizsgálati feljegyzések tervezetét, amelyet az orvos áttekinthet. Ez időt takarít meg az orvosoknak a gépelésen. Egyes rendszerek akár automatikusan kitöltik az elektronikus egészségügyi dokumentációk egyes részeit is. Ez minimális beavatkozással elvégezhető – az orvos csak a piszkozat apró hibáit javítja ki, ami azt jelenti, hogy a feljegyzésírás nagyrészt autonóm.

• Radiológia és képalkotás: A mesterséges intelligencia, beleértve a generatív modelleket is, képes röntgen-, MRI- és CT-felvételek elemzésével rendellenességeket (például daganatokat vagy töréseket) kimutatni. 2018-ban az FDA jóváhagyott egy mesterséges intelligencia által vezérelt rendszert a diabéteszes retinopátia (egy szembetegség) autonóm kimutatására retinaképeken – nevezetesen felhatalmazást kapott arra, hogy az adott szűrési kontextusban szakorvosi felülvizsgálat nélkül is elvégezze a vizsgálatot. Ez a rendszer nem volt generatív mesterséges intelligencia, de azt mutatja, hogy a szabályozók korlátozott esetekben engedélyezték az autonóm mesterséges intelligencia általi diagnózist. A generatív modellek átfogó jelentések készítéséhez jöhetnek szóba. Például egy mesterséges intelligencia megvizsgálhat egy mellkasröntgent, és elkészíthet egy radiológiai jelentést, amely szerint: „Nincsenek akut leletek. A tüdő tiszta. A szív normális méretű.” A radiológus ezután csak megerősíti és aláírja. Néhány rutin esetben ezek a jelentések elképzelhetően szerkesztés nélkül is kiküldhetők, ha a radiológus megbízik a mesterséges intelligenciában, és csak egy gyors ellenőrzést végez.

• Tünetellenőrzők és virtuális ápolók: A generatív mesterséges intelligenciával működő chatbotokat frontvonalbeli tünetellenőrzőként használják. A betegek beírhatják tüneteiket, és tanácsot kaphatnak (pl. „Lehet, hogy ez egy egyszerű megfázás; pihenjen és igyon folyadékot, de forduljon orvoshoz, ha X vagy Y jelentkezik.”). Az olyan alkalmazások, mint a Babylon Health, mesterséges intelligenciát használnak ajánlások adására. Jelenleg ezeket jellemzően tájékoztató jellegűek, nem pedig végleges orvosi tanácsként fogalmazzák meg, és súlyos problémák esetén emberi klinikussal való utógondozást ösztönöznek.

• Gyógyszerkutatás (generatív kémia): A generatív mesterséges intelligencia modellek új molekulaszerkezeteket tudnak javasolni gyógyszerekhez. Ez inkább a kutatás területén van, mint a betegellátásban. Ezek a mesterséges intelligenciák önállóan dolgoznak, és több ezer, a kívánt tulajdonságokkal rendelkező vegyületjelöltet javasolnak, amelyeket az emberi vegyészek aztán felülvizsgálnak és tesztelnek a laboratóriumban. Az olyan cégek, mint az Insilico Medicine, mesterséges intelligenciát használtak új gyógyszerjelöltek lényegesen rövidebb idő alatti előállítására. Bár ez nem közvetlenül a betegekkel lép interakcióba, ez egy példa arra, hogy a mesterséges intelligencia hogyan hoz létre önállóan olyan megoldásokat (molekulaterveket), amelyeket az emberek sokkal tovább találtak volna meg.

• Egészségügyi műveletek: A mesterséges intelligencia segít optimalizálni az ütemezést, az ellátáskezelést és az egyéb logisztikát a kórházakban. Például egy generatív modell szimulálhatja a betegáramlást, és javasolhat ütemezési módosításokat a várakozási idők csökkentése érdekében. Bár nem annyira láthatóak, ezek olyan döntések, amelyeket a mesterséges intelligencia minimális manuális módosításokkal meg tud hozni.

Fontos kijelenteni, hogy 2025-től egyetlen kórház sem engedte, hogy a mesterséges intelligencia önállóan hozzon nagyobb orvosi döntéseket vagy kezeléseket emberi jóváhagyás nélkül. A diagnózis és a kezelés megtervezése továbbra is szilárdan emberi kézben van, a mesterséges intelligencia pedig információkat szolgáltat. Az a bizalom, amely ahhoz szükséges, hogy egy mesterséges intelligencia teljesen önállóan közölje a beteggel, hogy „Önnek rákos”, vagy gyógyszert írjon fel, még nem állt meg, és széleskörű validáció nélkül nem is szabadna meglelni. Az egészségügyi szakemberek a mesterséges intelligenciát második szemként vagy időtakarékos eszközként használják, de ellenőrzik a kritikus kimeneteket.

Kilátások 2030-2035-re: MI, mint orvos kollégája (és talán ápoló vagy gyógyszerész)

A következő évtizedben arra számítunk, hogy a generatív mesterséges intelligencia autonóm módon több rutinszerű klinikai feladatot fog ellátni, és kiterjeszti az egészségügyi szolgáltatások elérhetőségét:

• Automatizált előzetes diagnózisok: 2030-ra a mesterséges intelligencia megbízhatóan képes lesz elvégezni számos gyakori betegség kezdeti elemzését. Képzeljen el egy klinikán működő mesterséges intelligencia rendszert, amely kamerán keresztül beolvassa a beteg tüneteit, kórtörténetét, sőt még a hangszínét és az arckifejezését is, és diagnosztikai javaslatot és ajánlott vizsgálatokat ad – mindezt még azelőtt, hogy az emberi orvos egyáltalán megvizsgálná a beteget. Az orvos ezután a diagnózis megerősítésére és megbeszélésére koncentrálhat. A telemedicinában a beteg először beszélgethet egy mesterséges intelligenciával, amely leszűkíti a problémát (pl. valószínű arcüreggyulladás vagy valami súlyosabb), majd szükség esetén összekapcsolja egy klinikussal. A szabályozók engedélyezhetik a mesterséges intelligencia számára, hogy hivatalosan diagnosztizáljon emberi felügyelet nélkül, ha rendkívül pontosnak bizonyulnak – például egy mesterséges intelligencia egy egyszerű fülgyulladást diagnosztizálhat egy otoszkóp képéből.

• Személyes egészségügyi monitorok: A viselhető eszközök (okosórák, egészségügyi érzékelők) elterjedésével a mesterséges intelligencia folyamatosan figyeli a betegeket, és automatikusan figyelmeztet a problémákra. Például 2035-re a viselhető eszköz mesterséges intelligenciája képes lesz érzékelni a rendellenes szívritmust, és automatikusan beütemezni egy sürgős virtuális konzultációt, vagy akár mentőt hívni, ha szívroham vagy stroke jeleit észleli. Ez átlép az autonóm döntéshozatal területére – eldönti, hogy egy helyzet vészhelyzet-e, és cselekszik –, ami a mesterséges intelligencia valószínű és életmentő felhasználási módja.

• Kezelési javaslatok: Az orvosi szakirodalomon és betegadatokon képzett generatív mesterséges intelligencia személyre szabott kezelési terveket javasolhat. 2030-ra a rákhoz hasonló komplex betegségek esetén a mesterséges intelligencia alapú tumorterápiás bizottságok elemezhetik a beteg genetikai felépítését és kórtörténetét, és önállóan kidolgozhatnak egy ajánlott kezelési rendet (kemoterápiás terv, gyógyszerválasztás). Az emberi orvosok felülvizsgálnák ezt, de idővel, ahogy a bizalom növekszik, elkezdhetik elfogadni a mesterséges intelligencia által generált terveket, különösen a rutin esetek esetében, és csak szükség esetén módosíthatják azokat.

• Virtuális ápolók és otthoni gondozás: Egy olyan mesterséges intelligencia, amely képes beszélgetni és orvosi útmutatást nyújtani, számos nyomon követést és krónikus ellátási monitorozást tudna kezelni. Például az otthon krónikus betegségben szenvedő betegek napi adatokat jelenthetnének egy mesterséges intelligenciával hajtott ápolóasszisztensnek, aki tanácsot adna („A vércukorszintje egy kicsit magas, fontolja meg az esti uzsonnája módosítását”), és csak akkor jelentene be az emberi ápolónak, ha a mérések a tartományon kívül esnek, vagy problémák merülnek fel. Ez a mesterséges intelligencia nagyrészt önállóan működhetne egy orvos távoli felügyelete alatt.

• Orvosi képalkotás és laboratóriumi elemzés – Teljesen automatizált folyamatok: 2035-re az orvosi felvételek olvasását egyes területeken túlnyomórészt mesterséges intelligencia fogja végezni. A radiológusok felügyelnék a mesterséges intelligencia rendszereit és kezelnék az összetett eseteket, de a normál vizsgálatok többségét (amelyek valóban normálisak) közvetlenül egy mesterséges intelligencia „olvashatná” és hagyhatná jóvá. Hasonlóképpen, a patológiai metszetek elemzése (például rákos sejtek kimutatása biopsziában) automatikusan elvégezhető lenne a kezdeti szűrés során, ami drámaian felgyorsítaná a laboratóriumi eredményeket.

• Gyógyszerkutatás és klinikai vizsgálatok: A mesterséges intelligencia valószínűleg nemcsak a gyógyszermolekulákat fogja megtervezni, hanem szintetikus betegadatokat is generál a vizsgálatokhoz, vagy optimális vizsgálati jelölteket keres. Autonóm módon futtathat virtuális vizsgálatokat (szimulálva a betegek reakcióit), hogy leszűkítse a lehetőségeket a valódi vizsgálatok előtt. Ezáltal a gyógyszerek gyorsabban forgalomba kerülhetnek, kevesebb embervezérelt kísérlettel.

Az a vízió, hogy egy mesterséges intelligencia által vezérelt orvos teljesen felváltsa az emberi orvost, még mindig meglehetősen távoli és vitatott. Még 2035-re is az a várakozás, hogy a mesterséges intelligencia kollégájaként , nem pedig az emberi érintés helyettesítőjeként. Az összetett diagnózisok gyakran intuíciót, etikát és beszélgetéseket igényelnek a beteg kontextusának megértéséhez – olyan területeken, ahol az emberi orvosok kiemelkedően teljesítenek. Ennek ellenére egy mesterséges intelligencia a rutin munkaterhelés mondjuk 80%-át is el tudja látni: papírmunka, egyszerű esetek, monitorozás stb., lehetővé téve az emberi klinikusok számára, hogy a bonyolult 20%-ra és a betegekkel való kapcsolatokra koncentráljanak.

Jelentős akadályok vannak: az autonóm mesterséges intelligencia egészségügyi ellátásban való alkalmazásának hatósági jóváhagyása szigorú (és ez indokolt is). A mesterséges intelligenciarendszerekhez széleskörű klinikai validációra lesz szükség. Fokozatos elfogadásra számíthatunk – például a mesterséges intelligencia autonóm módon diagnosztizálhat vagy kezelhet olyan rosszul ellátott területeken, ahol nincsenek orvosok, az egészségügyi ellátáshoz való hozzáférés kiterjesztése érdekében (képzeljünk el egy „mesterséges intelligencia klinikát” egy távoli faluban 2030-ra, amely a városban lévő orvos időszakos távfelügyeletével működik).

Az etikai megfontolások nagyban befolyásolják a helyzetet. Az elszámoltathatóság (ha egy autonóm mesterséges intelligencia hibát követ el a diagnózisban, ki a felelős?), a tájékoztatáson alapuló beleegyezés (a betegeknek tudniuk kell, hogy a mesterséges intelligencia részt vesz-e az ellátásukban) és az egyenlőség biztosítása (a mesterséges intelligencia minden populáció számára jól működik, elkerülve az elfogultságot) mind kihívást jelentenek. Feltételezve, hogy ezekre a kérdésekre választ kapunk, a 2030-as évek közepére a generatív mesterséges intelligencia beépülhet az egészségügyi ellátás szövetébe, számos olyan feladatot ellátva, amely felszabadítja az emberi szolgáltatókat, és potenciálisan elérheti azokat a betegeket is, akiknek jelenleg korlátozott a hozzáférésük.

Összefoglalva, 2035-re az egészségügy valószínűleg mélyen integrált mesterséges intelligenciát fog látni, de többnyire a motorháztető alatt vagy támogató szerepekben. Sok mindent önállóan – beolvasni a felvételeket, figyelni az életjeleket, terveket készíteni –, de a kritikus döntések esetében továbbra is emberi felügyelettel. Az eredmény egy hatékonyabb, reagálóképesebb egészségügyi rendszer lehet, ahol a mesterséges intelligencia végzi a nehéz munkát, az emberek pedig empátiát és végső ítéletet hoznak.

Generatív mesterséges intelligencia az oktatásban

Az oktatás egy másik terület, ahol a generatív mesterséges intelligencia hullámokat vert, a mesterséges intelligenciával működő oktatóbotoktól az automatizált osztályozásig és tartalomkészítésig. A tanítás és tanulás magában foglalja a kommunikációt és a kreativitást, amelyek a generatív modellek erősségei. De megbízhatunk-e a mesterséges intelligenciában a tanári felügyelet nélkül végzett oktatásban?

Jelenlegi képességek (2025): Oktatók és tartalomgenerátorok pórázon

kiegészítő eszközként használják, nem pedig önálló tanárként. Példák a jelenlegi használatra:

• MI által támogatott oktatási asszisztensek: Az olyan eszközök, mint a Khan Academy „Khanmigo” programja (GPT-4 alapokon) vagy különféle nyelvtanuló alkalmazások, mesterséges intelligenciát használnak egyéni oktató vagy beszélgetőpartner szimulálására. A diákok természetes nyelven tehetnek fel kérdéseket, és válaszokat vagy magyarázatokat kaphatnak. A MI segíthet a házi feladatok megoldásában, különböző módon magyarázhatja el a fogalmakat, vagy akár történelmi személyiségként is eljátszhat egy interaktív történelemórán. Ezeket a MI által támogatott oktatókat azonban jellemzően felügyelet mellett alkalmazzák; a tanárok vagy az alkalmazás karbantartói gyakran figyelemmel kísérik a párbeszédeket, vagy határokat szabnak arra vonatkozóan, hogy miről beszélgethet a MI (a félretájékoztatás vagy a nem megfelelő tartalom elkerülése érdekében).

• Tartalomkészítés tanároknak: A generatív mesterséges intelligencia kvízkérdések, olvasmányösszefoglalók, tantervvázlatok és így tovább létrehozásával segíti a tanárokat. Egy tanár megkérdezheti a mesterséges intelligenciát: „Generáljon 5 gyakorlófeladatot másodfokú egyenletekkel és azok válaszaival”, ezzel időt takarítva meg az előkészítésben. Ez autonóm tartalomgenerálás, de a tanár általában ellenőrzi a kimenetet a pontosság és a tananyaggal való összhang szempontjából. Tehát inkább egy munkaerő-megtakarítási eszköz, mint teljesen független.

• Értékelés és visszajelzés: A mesterséges intelligencia automatikusan képes értékelni a feleletválasztós vizsgákat (ebben semmi újdonság nincs), és egyre inkább képes a rövid válaszok vagy esszék értékelésére is. Egyes iskolarendszerek mesterséges intelligenciát használnak az írásbeli válaszok értékelésére és a diákoknak adott visszajelzések biztosítására (pl. nyelvtani javítások, javaslatok az érvelés bővítésére). Bár nem generatív feladat önmagában, az új mesterséges intelligenciák akár személyre szabott visszajelzési jelentést is képesek generálni a diákok teljesítménye alapján, kiemelve a fejlesztendő területeket. A tanárok gyakran kétszer ellenőrzik a mesterséges intelligencia által osztályozott esszéket ebben a szakaszban, mivel a részletek árnyaltabbak.

• Adaptív tanulási rendszerek: Ezek olyan platformok, amelyek a tanuló teljesítménye alapján módosítják az anyag nehézségét vagy stílusát. A generatív mesterséges intelligencia ezt úgy fokozza, hogy menet közben, a tanuló igényeihez igazított új problémákat vagy példákat hoz létre. Például, ha egy tanuló nehezen boldogul egy fogalommal, a mesterséges intelligencia generálhat egy másik analógiát vagy gyakorló kérdést, amely erre a fogalomra összpontosít. Ez némileg autonóm, de egy oktatók által tervezett rendszeren belül működik.

• Tanulói használat tanuláshoz: A diákok maguk is használnak olyan eszközöket, mint a ChatGPT, a tanuláshoz – kérnek pontosításokat, fordításokat, vagy akár mesterséges intelligenciát használnak visszajelzés kérésére egy esszétervezettel kapcsolatban („javítsa a bevezető bekezdésemet”). Ez önállóan végezhető, és tanári tudás nélkül is elvégezhető. A mesterséges intelligencia ebben a forgatókönyvben igény szerinti oktatóként vagy korrektorként működik. A kihívás az, hogy a diákok tanulásra használják, ne csak válaszokat kapjanak (akadémiai integritás).

Egyértelmű, hogy 2025-től a mesterséges intelligencia (MI) hatékony eszköz az oktatásban, de jellemzően egy emberi oktató közreműködésével működik, aki a MI hozzájárulásait felügyeli. Érthető óvatosságra int minket: nem akarjuk a MI-re bízni, hogy helytelen információkat tanítson, vagy hogy vákuumban kezelje a diákokkal folytatott érzékeny interakciókat. A tanárok a MI-alapú tutorokat hasznos asszisztenseknek tekintik, akik több gyakorlást és azonnali válaszokat adhatnak a diákoknak a rutinkérdésekre, felszabadítva őket, hogy a mélyebb mentorálásra koncentrálhassanak.

Kilátások 2030-2035-re: Személyre szabott mesterséges intelligencia alapú oktatók és automatizált oktatási segédletek

A következő évtizedben arra számítunk, hogy a generatív mesterséges intelligencia személyre szabottabb és autonómabb tanulási élményeket , miközben a tanárok szerepe is fejlődik:

• Mesterséges intelligencia által támogatott személyi oktatók minden diáknak: 2030-ra a vízió (amelyet olyan szakértők is osztanak, mint Sal Khan a Khan Akadémiáról) az, hogy minden diák hozzáférhessen egy olyan mesterséges intelligencia által vezérelt oktatóhoz, amely sok tekintetben ugyanolyan hatékony, mint egy emberi oktató ( Ez a mesterséges intelligencia által vezérelt oktató tízszer okosabbá teheti az embereket, mondja a készítője ). Ezek a mesterséges intelligencia által vezérelt oktatók a nap 24 órájában, a hét minden napján elérhetőek lennének, pontosan ismernék a diák tanulási előzményeit, és ennek megfelelően alakítanák tanítási stílusukat. Például, ha egy diák vizuálisan tanuló, és nehezen boldogul egy algebrai fogalommal, a mesterséges intelligencia dinamikusan létrehozhatna egy vizuális magyarázatot vagy interaktív szimulációt a segítségnyújtáshoz. Mivel a mesterséges intelligencia nyomon tudja követni a diák időbeli fejlődését, önállóan eldöntheti, hogy melyik témát nézze át legközelebb, vagy mikor lépjen tovább egy új készségre – mikro-értelmben kezelve az adott diák tantervét

• Csökkentett tanári munkaterhelés a rutinfeladatokon: Osztályozás, munkalapok készítése, tananyagok megfogalmazása – ezeket a feladatokat 2030-ra szinte teljes egészében a mesterséges intelligencia háríthatja át. Egy mesterséges intelligencia egy hétre elegendő, személyre szabott házi feladatot generálhat egy osztály számára, az összes múlt heti feladatot (még a nyitott végűeket is) osztályozhatja visszajelzéssel, és kiemelheti a tanár számára, hogy mely diákoknak melyik témában lehet szükségük extra segítségre. Ez minimális tanári beavatkozással is megtörténhet, talán csak egy gyors pillantással, hogy megbizonyosodjon arról, hogy a mesterséges intelligencia osztályzatai korrektek.

• Autonóm Adaptív Tanulási Platformok: Bizonyos tantárgyak esetében teljesen mesterséges intelligencia által vezérelt kurzusokat láthatunk. Képzeljünk el egy online kurzust emberi oktató nélkül, ahol egy mesterséges intelligencia által vezérelt ügynök bemutatja az anyagot, példákat mutat be, válaszol a kérdésekre, és a tanulóhoz igazítja a tempót. A tanuló élménye egyedi lehet, valós időben generálódik. Egyes vállalati képzések és felnőttképzések hamarabb áttérhetnek erre a modellre, ahol 2035-re egy alkalmazott azt mondhatja, hogy „haladó Excel makrókat szeretnék tanulni”, és egy mesterséges intelligencia által vezérelt oktató személyre szabott tanterv alapján tanítja majd, beleértve a gyakorlatok létrehozását és a megoldások értékelését, emberi oktató nélkül.

• Óvodai MI asszisztensek: Fizikai vagy virtuális tantermekben a MI meghallgathatja az osztálytermi beszélgetéseket, és menet közben segítheti a tanárt (pl. fülhallgatón keresztül suttoghat javaslatokat: „Több diák zavartan néz ki ezzel a koncepcióval kapcsolatban, mondj egy másik példát”). Emellett moderálhatja az online osztályfórumokat, válaszolhat a diákok által feltett egyértelmű kérdésekre („Mikor kell beadni a feladatot?”, vagy akár tisztázhat egy előadás pontját), így a tanárt nem bombázzák e-mailekkel. 2035-re szabványossá válhat, hogy egy MI társtanár legyen a teremben, miközben az emberi tanár a magasabb szintű útmutatásra és motivációs szempontokra összpontosít.

• Globális hozzáférés az oktatáshoz: Az autonóm mesterséges intelligencia által támogatott oktatók segíthetnek a diákok oktatásában a tanárhiánnyal küzdő területeken. Egy mesterséges intelligencia által támogatott oktatóval ellátott tablet elsődleges oktatóként szolgálhat azoknak a diákoknak, akiknek egyébként korlátozott az iskoláztatásuk, az alapvető írás-olvasás és matematika elsajátításával. 2035-re ez lehet az egyik leghatásosabb felhasználási mód – a mesterséges intelligencia áthidalja a hiányosságokat ott, ahol emberi tanárok nem állnak rendelkezésre. Azonban létfontosságú lesz a mesterséges intelligencia által támogatott oktatás minőségének és kulturális megfelelőségének biztosítása a különböző kontextusokban.

Vajon a mesterséges intelligencia felváltja-e a tanárokat? Nem valószínű, hogy teljes mértékben. A tanítás több, mint pusztán tartalomátadás – mentorálás, inspiráció, szociális-érzelmi támogatás. Ezeket az emberi elemeket a mesterséges intelligencia nehezen tudja lemásolni. De a mesterséges intelligencia második tanárrá az osztályteremben, vagy akár első tanárrá is válhat a tudásátadásban, így az emberi oktatók arra összpontosíthatnak, amiben a legjobbak: empátiát érezni, motiválni és a kritikai gondolkodást elősegíteni.

Vannak kezelni kívánt aggodalmak: biztosítani kell, hogy a mesterséges intelligencia pontos információkat szolgáltasson (ne legyenek hamis tényekről szóló oktatási hallucinációk), el kell kerülni az elfogultságot az oktatási tartalmakban, meg kell őrizni a diákok adatainak védelmét, és fenntartani a diákok érdeklődését (a mesterséges intelligenciának motiválónak kell lennie, nem csak korrektnek). Valószínűleg látni fogjuk a mesterséges intelligencia által támogatott oktatási rendszerek akkreditációját vagy tanúsítását – hasonlóan a tankönyvek jóváhagyásához – annak biztosítása érdekében, hogy megfeleljenek a szabványoknak.

Egy másik kihívás a túlzott támaszkodás: ha egy mesterséges intelligenciára épülő oktató túl könnyen ad válaszokat, a diákok esetleg nem tanulnak meg kitartást vagy problémamegoldást. Ennek enyhítésére a jövőbeli mesterséges intelligenciára épülő oktatókat úgy lehetne megtervezni, hogy néha hagyják a diákokat küzdeni (ahogy egy emberi oktató tenné), vagy arra ösztönözzék őket, hogy tippekkel oldják meg a problémákat, ahelyett, hogy megoldásokat adnának.

2035-re átalakulhat a tanterem: minden diákot egy mesterséges intelligenciához csatlakoztatott eszköz vezet majd a saját tempójában, miközben a tanár a csoportos tevékenységeket irányítja és emberi betekintést nyújt. Az oktatás hatékonyabbá és személyre szabottabbá válhat. Az ígéret az, hogy minden diák megkapja a szükséges segítséget, amikor szüksége van rá – egy igazi „személyes tanári” élményt nagymértékben. A kockázat az emberi kapcsolat elvesztése vagy a mesterséges intelligencia helytelen használata (például a diákok csalása a mesterséges intelligencia segítségével). Összességében azonban, ha jól kezelik, a generatív mesterséges intelligencia demokratizálhatja és javíthatja a tanulást azáltal, hogy mindig elérhető, hozzáértő társ a diákok tanulmányi útján.

Generatív mesterséges intelligencia a logisztikában és az ellátási láncban

A logisztika – az áruk mozgatásának és az ellátási láncok kezelésének művészete és tudománya – talán nem tűnik a „generatív” mesterséges intelligencia hagyományos területének, de a kreatív problémamegoldás és tervezés kulcsfontosságú ezen a területen. A generatív mesterséges intelligencia segíthet a forgatókönyvek szimulációjában, a tervek optimalizálásában, sőt akár a robotrendszerek vezérlésében is. A logisztika célja a hatékonyság és a költségmegtakarítás, amelyek jól illeszkednek a mesterséges intelligencia adatelemzési és megoldásjavaslati erősségeihez. Tehát mennyire válhat autonómmá a mesterséges intelligencia az ellátási láncok és a logisztikai műveletek működtetésében?

Jelenlegi képességek (2025): Optimalizálás és korszerűsítés emberi felügyelettel

döntéstámogató eszközként alkalmazzák a logisztikában :

• Útvonaloptimalizálás: Az olyan vállalatok, mint a UPS és a FedEx, már használnak mesterséges intelligencia alapú algoritmusokat a kézbesítési útvonalak optimalizálására – biztosítva, hogy a sofőrök a leghatékonyabb útvonalat válasszák. Hagyományosan ezek operációkutatási algoritmusok voltak, de ma már a generatív megközelítések segíthetnek alternatív útvonaltervezési stratégiák feltárásában különböző körülmények között (forgalom, időjárás). Míg a mesterséges intelligencia útvonalakat javasol, az emberi diszpécserek vagy vezetők beállítják a paramétereket (pl. prioritások), és szükség esetén felülbírálhatják azokat.

• Rakodási és tértervezés: Teherautók vagy szállítókonténerek pakolásához a mesterséges intelligencia optimális rakodási terveket tud generálni (melyik doboz hová kerül). Egy generatív mesterséges intelligencia több csomagolási konfigurációt is létrehozhat a helykihasználás maximalizálása érdekében, lényegében olyan megoldásokat „teremtve”, amelyek közül az emberek választhatnak. Erre mutatott rá egy tanulmány, amely megjegyezte, hogy az Egyesült Államokban a teherautók gyakran 30%-ban üresen futnak, és a jobb tervezés – mesterséges intelligencia segítségével – csökkentheti ezt a veszteséget ( Top Generative AI Use Cases in Logistics ). Ezek a mesterséges intelligencia által generált rakodási tervek az üzemanyagköltségek és a kibocsátások csökkentését célozzák, és egyes raktárakban minimális manuális változtatásokkal hajtják végre őket.

• Kereslet-előrejelzés és készletgazdálkodás: A mesterséges intelligencia modelljei képesek megjósolni a termékek iránti keresletet és készletfeltöltési terveket generálni. Egy generatív modell szimulálhat különböző keresleti forgatókönyveket (például egy mesterséges intelligencia „elképzel” egy közelgő ünnep miatti keresletnövekedést), és ennek megfelelően tervezheti a készleteket. Ez segíti az ellátási lánc menedzsereinek felkészülését. Jelenleg a mesterséges intelligencia előrejelzéseket és javaslatokat ad, de a termelési szintekkel vagy a megrendelésekkel kapcsolatban jellemzően az emberek hozzák meg a végső döntést.

• Kockázatértékelés: A globális ellátási lánc zavarokkal néz szembe (természeti katasztrófák, kikötői késések, politikai kérdések). A mesterséges intelligencia rendszerei ma már átfésülik a híreket és az adatokat, hogy azonosítsák a közelgő kockázatokat. Például egy logisztikai cég generatív mesterséges intelligenciát használ az internet szkennelésére és a kockázatos szállítási folyosók (olyan területek, ahol valószínűleg problémák merülnek fel például egy közelgő hurrikán vagy zavargások miatt) megjelölésére (A generatív mesterséges intelligencia legfontosabb felhasználási esetei a logisztikában ). Ezen információk birtokában a tervezők önállóan átirányíthatják a szállítmányokat a problémás helyek körül. Bizonyos esetekben a mesterséges intelligencia automatikusan javasolhat útvonal- vagy szállítási mód-módosításokat, amelyeket aztán az emberek jóváhagynak.

• Raktárautomatizálás: Sok raktár félig automatizált, robotokkal a komissiózás és csomagolás. A generatív mesterséges intelligencia dinamikusan képes feladatokat kiosztani a robotok és az emberek között az optimális áramlás érdekében. Például egy mesterséges intelligencia minden reggel létrehozhatja a robotkomissiózók munkafolyamatát a megrendelések alapján. Ez gyakran teljesen autonóm a végrehajtásban, a vezetők csak a KPI-kat figyelik – ha a megrendelések váratlanul megnőnek, a mesterséges intelligencia önállóan módosítja a műveleteket.

• Flottamenedzsment: A mesterséges intelligencia segít a járművek karbantartásának ütemezésében a minták elemzésével és az állásidőt minimalizáló optimális karbantartási ütemtervek létrehozásával. A szállítmányokat csoportosíthatja is az utak csökkentése érdekében. Ezeket a döntéseket a mesterséges intelligencia szoftvere automatikusan meghozhatja, amennyiben megfelel a szervizkövetelményeknek.

Összességében 2025-től az emberek tűzték ki a célokat (pl. „költségek minimalizálása, de a 2 napos szállítás biztosítása”), és a mesterséges intelligencia ontja ki a megoldásokat vagy ütemterveket ezek elérésére. A rendszerek beavatkozás nélkül, nap mint nap működhetnek, amíg valami szokatlan nem történik. Sok logisztika ismétlődő döntéseket igényel (mikor induljon el ez a szállítmány? melyik raktárból teljesítsék ezt a megrendelést?), amelyeket a mesterséges intelligencia megtanulhat következetesen meghozni. A vállalatok fokozatosan a mesterséges intelligenciára bízzák ezeket a mikrodöntéseket, és csak akkor értesítik a vezetőket, ha kivételek történnek.

Kilátások 2030-2035-re: Önvezető ellátási láncok

autonómabb, mesterséges intelligencia által vezérelt koordinációt képzelhetünk el a logisztikában:

• Önvezető járművek és drónok: Az önvezető teherautók és a szállító drónok, bár tágabb értelemben a mesterséges intelligencia/robotika témakörét képviselik, közvetlenül befolyásolják a logisztikát. 2030-ra, ha a szabályozási és technikai kihívásokat leküzdjük, a mesterséges intelligencia rutinszerűen vezethet teherautókat az autópályákon, vagy a drónok kezelhetik az utolsó kilométeres kézbesítéseket a városokban. Ezek a mesterséges intelligenciák valós idejű döntéseket hoznak (útvonalváltoztatás, akadályok elkerülése) emberi sofőrök nélkül. A generatív nézőpont abban rejlik, hogy ezek a járművekbe integrált mesterséges intelligenciák hogyan tanulnak hatalmas adatmennyiségből és szimulációkból, gyakorlatilag számtalan forgatókönyvön „képezve” őket. Egy teljesen autonóm flotta a nap 24 órájában, a hét minden napján működhetne, az emberek csak távolról figyelnék. Ez egy hatalmas emberi tényezőt (a sofőröket) távolít el a logisztikai műveletekből, drámaian növelve az autonómiát.

• Öngyógyító ellátási láncok: A generatív mesterséges intelligenciát valószínűleg az ellátási láncok forgatókönyveinek folyamatos szimulálására és a vészhelyzeti tervek elkészítésére fogják használni. 2035-re egy mesterséges intelligencia automatikusan észlelheti, amikor egy beszállító gyára leállt (hírek vagy adatfolyamok segítségével), és azonnal átirányíthatja a beszerzést a szimulációban már ellenőrzött alternatív beszállítókra. Ez azt jelenti, hogy az ellátási lánc „meggyógyítja” magát a zavarokból, miközben a mesterséges intelligencia kezdeményezi. Az emberi vezetők tájékoztatást kapnának arról, hogy mit tett a mesterséges intelligencia, nem pedig azok, akik kezdeményezték a kerülő megoldást.

• Teljes körű készletoptimalizálás: A mesterséges intelligencia képes lenne önállóan kezelni a készleteket a raktárak és üzletek teljes hálózatában. Eldöntené, hogy mikor és hová mozgatja a készletet (például robotok vagy automatizált járművek segítségével), és minden helyszínen éppen annyi készletet tartana, amennyi elegendő lenne. A mesterséges intelligencia alapvetően az ellátási lánc irányítótornyát működteti: valós időben látja az összes folyamatot, és módosításokat hajt végre. 2035-re az „önvezető” ellátási lánc ötlete azt jelentheti, hogy a rendszer minden nap önállóan találja ki a legjobb elosztási tervet, rendeli meg a termékeket, ütemezi a gyári futtatásokat és szervezi a szállítást. Az emberek felügyelnék az általános stratégiát, és kezelnék a kivételeket, amelyek meghaladják a mesterséges intelligencia jelenlegi ismereteit.

• Generatív tervezés a logisztikában: Elképzelhetjük, hogy a mesterséges intelligencia új ellátási lánc hálózatokat tervez. Tegyük fel, hogy egy vállalat új régióba terjeszkedik; egy mesterséges intelligencia képes lenne az adatok alapján optimális raktárhelyszíneket, szállítási kapcsolatokat és készletgazdálkodási szabályzatokat generálni az adott régió számára – ezt teszik ma a tanácsadók és az elemzők. 2030-ra a vállalatok a mesterséges intelligencia ajánlásaira támaszkodhatnak az ellátási lánc tervezési döntéseiben, bízva abban, hogy gyorsabban mérlegeli a tényezőket, és talán kreatív megoldásokat talál (például nem nyilvánvaló elosztóközpontokat), amelyeket az emberek nem vesznek észre.

• Integráció a gyártással (Ipar 4.0): A logisztika nem önmagában áll, hanem a termeléshez kapcsolódik. A jövő gyáraiban a generatív mesterséges intelligencia ütemezheti a gyártási folyamatokat, megrendelheti a nyersanyagokat just-in-time, majd utasíthatja a logisztikai hálózatot a termékek azonnali szállítására. Ez az integrált mesterséges intelligencia összességében kevesebb emberi tervezést jelenthet – egy zökkenőmentes láncot a gyártástól a kiszállításig, amelyet a költségek, a sebesség és a fenntarthatóság szempontjából optimalizáló algoritmusok vezérelnek. Már 2025-re a nagy teljesítményű ellátási láncok adatvezéreltek lesznek; 2035-re ezek nagyrészt mesterséges intelligencia által vezéreltek lehetnek.

• Dinamikus ügyfélszolgálat a logisztikában: Az ügyfélszolgálati mesterséges intelligenciára építve az ellátási láncban működő mesterséges intelligencia közvetlenül kommunikálhat az ügyfelekkel vagy a kliensekkel. Például, ha egy nagy ügyfél az utolsó pillanatban módosítani szeretné a nagy tételben történő megrendelését, egy mesterséges intelligencia által kezelt ügynök megvalósítható alternatívákat tárgyalhat (például: „A korlátozások miatt a felét most, a felét a jövő héten tudjuk szállítani”) anélkül, hogy emberi vezetőre várna. Ez magában foglalja a mesterséges intelligencia generatív megértését mindkét oldal (ügyféligény vs. működési kapacitás) és olyan döntések meghozatalát, amelyek zökkenőmentes működést biztosítanak, miközben az ügyfelek elégedettek.

A várható előny egy hatékonyabb, rugalmasabb és reagálóképesebb logisztikai rendszer. A vállalatok hatalmas megtakarításokat jósolnak – a McKinsey becslése szerint a mesterséges intelligencia által vezérelt ellátási lánc optimalizálása jelentősen csökkentheti a költségeket és javíthatja a szolgáltatási szinteket, potenciálisan billió dolláros értéket teremtve az iparágakban ( A mesterséges intelligencia helyzete 2023-ban: A generatív mesterséges intelligencia kitörési éve | McKinsey ).

Azonban a nagyobb kontroll mesterséges intelligenciára ruházása kockázatokkal is jár, például kaszkádhibákkal, ha a mesterséges intelligencia logikája hibás (pl. a hírhedt forgatókönyv, amikor egy mesterséges intelligencia által vezérelt ellátási lánc véletlenül kifogy a készletekből egy modellezési hiba miatt). Az olyan biztosítékok, mint a „emberi beavatkozás a nagy döntésekbe”, vagy legalábbis az olyan irányítópultok, amelyek lehetővé teszik a gyors emberi felülbírálást, valószínűleg 2035-ig megmaradnak. Idővel, ahogy a mesterséges intelligencia döntései bebizonyosodnak, az emberek egyre kényelmesebben fognak hátralépni.

Érdekes módon a hatékonyság optimalizálásával a mesterséges intelligencia időnként olyan döntéseket hozhat, amelyek ütköznek az emberi preferenciákkal vagy a hagyományos gyakorlatokkal. Például a tiszta optimalizálás nagyon karcsú készletekhez vezethet, ami hatékony, de kockázatosnak tűnhet. A 2030-as ellátási lánc szakembereinek esetleg módosítaniuk kell a megérzéseiket, mivel a hatalmas adatokat feldolgozó mesterséges intelligencia bebizonyíthatja, hogy szokatlan stratégiája valójában jobban működik.

Végül figyelembe kell vennünk, hogy a fizikai korlátok (infrastruktúra, fizikai folyamatok sebessége) korlátozzák a logisztika változásának sebességét, így a forradalom itt az eszközök intelligensebb tervezéséről és felhasználásáról szól, nem pedig egy teljesen új fizikai valóságról. De még ezeken a határokon belül is a generatív mesterséges intelligencia kreatív megoldásai és a könyörtelen optimalizálás drámaian javíthatja az áruk mozgását a világban minimális manuális tervezéssel.

Összefoglalva, a logisztika 2035-re egy jól olajozott automatizált gépezethez hasonlóan működhet: az áruk hatékonyan áramlanak, az útvonalak valós időben alkalmazkodnak a zavarokhoz, a raktárak robotok segítségével önmagukat irányítják, és az egész rendszer folyamatosan tanul és fejlődik az adatokból – mindezt a generatív mesterséges intelligencia vezérli, amely a működés agyaként működik.

Generatív mesterséges intelligencia a pénzügyekben és az üzleti életben

A pénzügyi szektor nagymértékben foglalkozik információkkal – jelentésekkel, elemzésekkel, ügyfélkommunikációval –, ami termékeny talajt biztosít a generatív mesterséges intelligencia számára. A banki szektortól a befektetéskezelésen át a biztosításig a szervezetek az automatizálás és az információk generálása terén keresik a mesterséges intelligencia előnyeit. A kérdés az, hogy milyen pénzügyi feladatokat képes megbízhatóan kezelni a mesterséges intelligencia emberi felügyelet nélkül, figyelembe véve a pontosság és a bizalom fontosságát ezen a területen?

Jelenlegi képességek (2025): Automatizált jelentések és döntéstámogatás

A generatív mesterséges intelligencia jelenleg többféleképpen is hozzájárul a pénzügyekhez, gyakran emberi felügyelet mellett:

• Jelentéskészítés: A bankok és pénzügyi cégek számos jelentést készítenek – eredményösszefoglalókat, piaci kommentárokat, portfólióelemzéseket stb. A mesterséges intelligenciát már használják ezek elkészítéséhez. Például a Bloomberg kifejlesztette a BloombergGPT-t , egy pénzügyi adatokon képzett nagyméretű nyelvi modellt, amely segíti a terminálfelhasználókat olyan feladatokban, mint a hírek osztályozása és a kérdések és válaszok ( a generatív mesterséges intelligencia a pénzügyek világába érkezik ). Bár elsődleges felhasználási módja az emberek információkeresésének segítése, a mesterséges intelligencia növekvő szerepét is mutatja. Az Automated Insights (az AP által működtetett cég) pénzügyi cikkeket is generált. Számos befektetési hírlevél mesterséges intelligenciát használ a napi piaci mozgások vagy gazdasági mutatók összefoglalására. Általában az emberek áttekintik ezeket, mielőtt elküldik az ügyfeleknek, de ez egy gyors szerkesztés, ahelyett, hogy a semmiből írnánk.

• Ügyfélkommunikáció: A lakossági banki szolgáltatásokban a mesterséges intelligencia által vezérelt chatbotok kezelik az ügyfelek számlaegyenlegekkel, tranzakciókkal vagy termékinformációkkal kapcsolatos kérdéseit (beleolvadva az ügyfélszolgálati területbe). A mesterséges intelligencia személyre szabott pénzügyi tanácsadó leveleket vagy ajánlásokat is generálhat. Például egy mesterséges intelligencia azonosíthatja, hogy az ügyfél díjakat takaríthat meg, és automatikusan megfogalmazhat egy üzenetet, amelyben azt javasolja, hogy váltson másik számlatípusra, amelyet aztán minimális emberi beavatkozással küldenek ki. Az ilyen típusú személyre szabott kommunikáció a mesterséges intelligencia jelenlegi alkalmazási területe a pénzügyekben.

• Csalásészlelés és riasztások: A generatív mesterséges intelligencia segíthet narratívák vagy magyarázatok létrehozásában a csaláskezelő rendszerek által észlelt anomáliákra. Például, ha gyanús tevékenységet jeleznek, egy mesterséges intelligencia magyarázó üzenetet generálhat az ügyfélnek („Új eszközről történő bejelentkezést észleltünk…”), vagy jelentést az elemzőknek. Az észlelés automatizált (AI/ML anomáliadetektálás használatával), és a kommunikáció is egyre inkább automatizált, bár a végső intézkedések (fiók blokkolása) gyakran némi emberi ellenőrzést igényelnek.

• Pénzügyi tanácsadás (korlátozott): Néhány robot-tanácsadó (automatizált befektetési platform) algoritmusokat (nem feltétlenül generatív mesterséges intelligenciát) használ a portfóliók kezelésére emberi tanácsadók nélkül. A generatív mesterséges intelligencia például úgy lép be, hogy kommentárokat generál arról, hogy miért hajtottak végre bizonyos kereskedéseket, vagy az ügyfélre szabott portfólióteljesítmény-összefoglalót készít. A tiszta pénzügyi tanácsadás (mint például a komplex pénzügyi tervezés) azonban még mindig többnyire emberi vagy szabályalapú algoritmusokon alapul; a felügyelet nélküli, szabad formátumú generatív tanácsadás kockázatos a felelősség miatt, ha hibás.

• Kockázatértékelések és biztosításkötés: A biztosítótársaságok mesterséges intelligenciát tesztelnek, hogy automatikusan megírja a kockázatértékelési jelentéseket, vagy akár a kötvénytervezeteket. Például egy ingatlanra vonatkozó adatok alapján egy mesterséges intelligencia létrehozhat egy biztosítási kötvény tervezetét vagy egy biztosítási kockázati tényezőket leíró jegyzői jelentést. Jelenleg emberek ellenőrzik ezeket a kimeneteket, mivel a szerződésekben előforduló bármilyen hiba költséges lehet.

• Adatelemzés és elemzés: A mesterséges intelligencia képes átfésülni a pénzügyi kimutatásokat vagy híreket, és összefoglalókat készíteni. Az elemzők olyan eszközöket használnak, amelyek azonnal összefoglalnak egy 100 oldalas éves jelentést a főbb pontokra, vagy kinyerik a főbb információkat egy eredménybeszámoló átiratából. Ezek az összefoglalók időt takarítanak meg, és közvetlenül felhasználhatók a döntéshozatalban, vagy továbbíthatók, de az óvatos elemzők kétszeresen ellenőrzik a kulcsfontosságú részleteket.

Lényegében a pénzügyi szektorban jelenleg a mesterséges intelligencia fáradhatatlan elemzőként/íróként működik , olyan tartalmakat generálva, amelyeket emberek csiszolnak. A teljesen autonóm használat többnyire jól meghatározott területeken fordul elő, mint például az adatvezérelt hírek (szubjektív megítélés nélkül) vagy az ügyfélszolgálati válaszok. A pénzügyekkel kapcsolatos döntések (például pénzmozgások, az előre beállított algoritmusokon túlmutató kereskedések végrehajtása) közvetlen megbízása a mesterséges intelligenciára ritka a magas tétek és a szabályozói ellenőrzés miatt.

Kilátások 2030-2035-re: MI-elemzők és autonóm pénzügyi műveletek

Előretekintve, 2035-re a generatív mesterséges intelligencia mélyen beágyazódhat a pénzügyi műveletekbe, és potenciálisan számos feladatot önállóan kezelhet:

• MI-vel támogatott pénzügyi elemzők: Olyan MI-rendszereket láthatunk majd, amelyek képesek vállalatokat és piacokat elemezni, valamint ajánlásokat vagy jelentéseket készíteni egy humántőke-elemző szintjén. 2030-ra egy MI elképzelhetően önállóan is képes lesz elolvasni egy vállalat összes pénzügyi dokumentumát, összehasonlítani azokat az iparági adatokkal, és befektetési ajánlásokat („Vétel/Eladás” indoklással) készíteni. Egyes hedge fundok már használnak MI-t kereskedési jelek generálására; a 2030-as évekre a MI-vel támogatott kutatási jelentések elterjedtek lehetnek. Az emberi portfóliókezelők elkezdhetik megbízni a MI által generált elemzésekben, mint egy bemenetben a többi között. Még az is lehetséges, hogy a MI önállóan kezelje a portfóliókat: folyamatosan figyelemmel kíséri és újraosztja a befektetéseket egy előre meghatározott stratégia szerint. Valójában az algoritmikus kereskedés már nagymértékben automatizált – a generatív MI adaptívabbá teheti a stratégiákat azáltal, hogy maga generál és tesztel új kereskedési modelleket.

• Automatizált pénzügyi tervezés: Az ügyfelekkel foglalkozó mesterséges intelligencia alapú tanácsadók képesek lennének az egyének rutinszerű pénzügyi tervezésére. 2030-ra elmondhatja egy mesterséges intelligenciának a céljait (házvásárlás, megtakarítás a főiskolára), és az elkészíthet egy teljes pénzügyi tervet (költségvetés, befektetési allokációk, biztosítási javaslatok), amely az Önre szabott. Kezdetben egy emberi pénzügyi tervező áttekintheti azt, de a bizalom növekedésével a tanácsokat közvetlenül a fogyasztóknak is adhatják, megfelelő felelősségkizárásokkal. A kulcs annak biztosítása lesz, hogy a mesterséges intelligencia tanácsai megfeleljenek a szabályozásoknak, és az ügyfél érdekeit szolgálják. Ha ezt a problémát megoldják, a mesterséges intelligencia sokkal könnyebben és alacsony költségek mellett teheti elérhetővé az alapvető pénzügyi tanácsadást.

• Háttérirodai automatizálás: A generatív mesterséges intelligencia képes lehet önállóan kezelni számos háttérirodai dokumentumot – hitelkérelmeket, megfelelőségi jelentéseket, auditösszefoglalókat. Például egy mesterséges intelligencia képes lehet az összes tranzakciós adat begyűjtésére, és egy auditjelentést készíteni, amely jelzi az esetleges aggályokat. 2035-ben az auditorok több időt tölthetnek a mesterséges intelligencia által megjelölt kivételek felülvizsgálatával, ahelyett, hogy mindent maguk átfésülnének. Hasonlóképpen, a megfelelőség terén a mesterséges intelligencia gyanús tevékenységi jelentéseket (SAR) generálhat a szabályozó hatóságok számára anélkül, hogy egy elemző a semmiből megírná azokat. Ezen rutindokumentumok autonóm generálása, az emberi felügyelettel a kivételek alapján, szabványossá válhat.

• Biztosítási igények és kockázatértékelés: Egy mesterséges intelligencia képes lehet feldolgozni egy biztosítási igényt (fényképekkel stb.), meghatározni a fedezetet, és automatikusan elkészíteni a kifizetési döntésről szóló levelet. Elérhetjük azt a pontot, ahol az egyszerű igényeket (például a világos adatokkal rendelkező autóbaleseteket) a benyújtástól számított perceken belül teljes egészében a mesterséges intelligencia rendezi. Az új kötvények kockázatértékelése hasonló lehet: a mesterséges intelligencia felméri a kockázatot, és létrehozza a biztosítási feltételeket. 2035-re talán csak a bonyolult vagy határeseteket továbbítják az emberi biztosítókhoz.

• Csalás és biztonság: A mesterséges intelligencia valószínűleg még kritikusabb szerepet fog játszani a pénzügyi csalások vagy kiberfenyegetések felderítésében és kezelésében. Az autonóm MI-ügynökök valós időben figyelhetik a tranzakciókat, és azonnali intézkedéseket hozhatnak (számlák blokkolása, tranzakciók befagyasztása), ha bizonyos kritériumok teljesülnek, majd indoklást adhatnak. A gyorsaság itt kulcsfontosságú, ezért minimális emberi beavatkozásra van szükség. A generatív rész abban rejlik, hogy ezeket az intézkedéseket világosan kommunikálják az ügyfelek vagy a szabályozó hatóságok felé.

• Vezetői támogatás: Képzeljen el egy mesterséges intelligenciával működő „kabinetfőnököt”, aki menet közben képes üzleti jelentéseket készíteni a vezetők számára. Kérdezz rá: „Hogyan teljesített az európai részlegünk ebben a negyedévben, és melyek voltak a fő mozgatórugói a tavalyi évhez képest?”, és a mesterséges intelligencia egy tömör, pontos diagramokkal ellátott jelentést készít, amely az adatokból merít ihletet. Ez a fajta dinamikus, autonóm jelentéskészítés és elemzés olyan egyszerűvé válhat, mint egy beszélgetés. 2030-ra az üzleti intelligencia mesterséges intelligenciával történő lekérdezése és a helyes válaszok megadásában való bizalom nagyrészt felválthatja a statikus jelentéseket, sőt talán néhány elemzői szerepkört is.

Egy érdekes előrejelzés: a 2030-as évekre a pénzügyi tartalmak (hírek, jelentések stb.) nagy részét mesterséges intelligencia fogja generálni . Olyan médiumok, mint a Dow Jones és a Reuters, már most is automatizálnak bizonyos híreket. Ha ez a tendencia folytatódik, és a pénzügyi adatok robbanásszerű növekedése miatt, a mesterséges intelligencia lehet a felelős a legtöbb információ szűréséért és közléséért.

A bizalom és az ellenőrzés azonban központi szerepet kap majd. A pénzügyi szektor szigorúan szabályozott, és minden önállóan működő mesterséges intelligenciának szigorú szabványoknak kell megfelelnie:

• A hallucinációk elkerülése (nem lehet egy mesterséges intelligencia által elemzett elemzővel olyan pénzügyi mutatót kitalálni, amely nem valós – az félrevezetheti a piacokat).

• Az elfogultság vagy az illegális gyakorlatok elkerülése (például a hitelezési döntések véletlenszerű módosítása az elfogult képzési adatok miatt).

• Auditálhatóság: a szabályozók valószínűleg megkövetelik majd, hogy a mesterséges intelligencia döntései megmagyarázhatók legyenek. Ha egy mesterséges intelligencia elutasít egy hitelt vagy kereskedési döntést hoz, akkor kell lennie egy megvizsgálható indoklásnak. A generatív modellek kissé fekete dobozok lehetnek, ezért várhatóan olyan megmagyarázható mesterséges intelligencia technikák fejlesztése lesz, amelyek átláthatóvá teszik a döntéseiket.

A következő 10 évben valószínűleg szoros együttműködésre lesz szükség a mesterséges intelligencia és a pénzügyi szakemberek között, fokozatosan elmozdítva az autonómia határait a bizalom növekedésével. A korai sikerek az alacsony kockázatú automatizálásban (például a jelentéskészítésben) várhatók. Nehezebbek lesznek az olyan alapvető döntések, mint a hiteldöntések vagy a befektetési választások, de még ott is, ahogy a mesterséges intelligencia eredményei gyarapodnak, a vállalatok nagyobb autonómiát adhatnak neki. Például egy mesterséges intelligenciával működő alap emberi felügyelővel fog működni, aki csak akkor avatkozik be, ha a teljesítmény eltér, vagy ha a mesterséges intelligencia bizonytalanságot jelez.

Gazdasági szempontból a McKinsey becslése szerint a mesterséges intelligencia (különösen a generatív mesterséges intelligencia) évi 200-340 milliárd dolláros nagyságrendű értéket képviselhet a banki szektorban, és hasonlóan nagy hatást gyakorolhat a biztosítási és tőkepiacokra ( A mesterséges intelligencia helyzete 2023-ban: A generatív mesterséges intelligencia kitörési éve | McKinsey ) ( Mi a generatív mesterséges intelligencia jövője? | McKinsey ). Ez a hatékonyságnövelésen és a jobb döntéshozatali eredményeken keresztül valósul meg. Ennek az értéknek a megragadása érdekében valószínűleg a rutinszerű pénzügyi elemzések és kommunikáció nagy részét át kell adni a mesterséges intelligencia rendszereinek.

Összefoglalva, 2035-re a generatív mesterséges intelligencia olyan lehet, mint egy junior elemzőkből, tanácsadókból és tisztviselőkből álló hadsereg, akik a pénzügyi szektorban dolgoznak, és a kisebb feladatok nagy részét, valamint néhány kifinomult elemzést is önállóan végzik el. Az emberek továbbra is célokat tűznek ki, és kezelik a magas szintű stratégiát, az ügyfélkapcsolatokat és a felügyeletet. A pénzügyi világ, óvatos lévén, fokozatosan fogja kiterjeszteni az autonómiát – de az irány egyértelmű, hogy az információfeldolgozás, sőt a döntési javaslatok egyre nagyobb része a mesterséges intelligenciától fog származni. Ideális esetben ez gyorsabb kiszolgáláshoz (azonnali kölcsönök, non-stop tanácsadás), alacsonyabb költségekhez és potenciálisan nagyobb objektivitáshoz (adatmintákon alapuló döntések) vezet. A bizalom fenntartása azonban kulcsfontosságú lesz; egyetlen nagy horderejű mesterséges intelligenciahiba a pénzügyekben túlméretezett károkat okozhat (képzeljünk el egy mesterséges intelligencia által kiváltott hirtelen összeomlást vagy egy több ezer embertől jogtalanul megtagadott juttatást). Ezért valószínűleg továbbra is megmaradnak a védőkorlátok és az emberi ellenőrzések, különösen a fogyasztókkal kapcsolatos tevékenységek esetében, még akkor is, ha a háttérirodai folyamatok nagymértékben autonómiává válnak.

Kihívások és etikai megfontolások

Mindezen területeken, ahogy a generatív mesterséges intelligencia egyre több autonóm feladatot vállal, számos közös kihívás és etikai kérdés merül fel. Az MI megbízható és hasznos autonóm ágensként való működésének biztosítása nem csupán technikai, hanem társadalmi feladat is. Az alábbiakban felvázoljuk a legfontosabb aggályokat és azt, hogyan kezelik (vagy kell majd kezelni őket):

Megbízhatóság és pontosság

A hallucinációk problémája: A generatív MI-modellek helytelen vagy teljesen kitalált, de magabiztosnak tűnő kimeneteket produkálhatnak. Ez különösen veszélyes, ha nincs jelen ember, aki észrevenné a hibákat. Egy chatbot rossz utasításokat adhat az ügyfélnek, vagy egy MI által írt jelentés kitalált statisztikát tartalmazhat. 2025-től a pontatlanságot a szervezetek a generatív MI legfőbb kockázatának tekintik ( A MI állapota 2023-ban: A Generatív MI áttörési éve | McKinsey ) ( A MI állapota: Globális felmérés | McKinsey ). A jövőben olyan technikákat alkalmaznak, mint az adatbázisokkal való tényellenőrzés, a modellarchitektúra fejlesztése és a visszajelzéssel történő megerősítéses tanulás. Az autonóm MI-rendszerek valószínűleg szigorú tesztelésre és esetleg hivatalos ellenőrzésre szorulnak a kritikus feladatokhoz (például kódgeneráláshoz, amely hibákat/biztonsági hiányosságokat okozhat, ha hibás).

Következetesség: A mesterséges intelligencia rendszereinek idővel és különböző forgatókönyvek szerint megbízhatóan kell működniük. Például egy mesterséges intelligencia jól teljesíthet a standard kérdésekben, de a szélsőséges esetekben megbotlik. Az állandó teljesítmény biztosításához kiterjedt betanítási adatokra van szükség, amelyek sokféle helyzetet lefednek, valamint folyamatos monitorozásra. Sok szervezet hibrid megközelítéseket tervez – a mesterséges intelligencia működik, de a véletlenszerű mintákat emberek auditálják – a folyamatos pontossági arányok felmérésére.

Hibatűrő rendszerek: Amikor a mesterséges intelligencia autonóm módon működik, kulcsfontosságú, hogy felismerje saját bizonytalanságát. A rendszert úgy kell megtervezni, hogy „tudja, mikor nem tud”. Például, ha egy mesterséges intelligenciával rendelkező orvos nem biztos egy diagnózisban, akkor azt emberi felülvizsgálatra kell jeleznie, ahelyett, hogy véletlenszerű tippet adna. A bizonytalanságbecslés beépítése a mesterséges intelligencia kimeneteibe (és az automatikus emberi átadáshoz szükséges küszöbértékek meghatározása) aktív fejlesztési terület.

Elfogultság és méltányosság

A generatív mesterséges intelligencia a történelmi adatokból tanul, amelyek tartalmazhatnak elfogultságokat (faji, nemi stb.). Egy autonóm mesterséges intelligencia fenntarthatja vagy akár fel is erősítheti ezeket az elfogultságokat:

• Felvétel vagy beiratkozás során egy mesterséges intelligencia alapú döntéshozó igazságtalanul diszkriminálhat, ha a betanítási adatai torzítottak.

• Az ügyfélszolgálatban egy mesterséges intelligencia eltérően reagálhat a felhasználókra a nyelvjárás vagy más tényezők alapján, hacsak nem ellenőrzik alaposan.

• Kreatív területeken a mesterséges intelligencia alulreprezentálhat bizonyos kultúrákat vagy stílusokat, ha a betanítási halmaz kiegyensúlyozatlan.

Ennek megoldása gondos adatkészlet-gondozást, elfogultság-tesztelést és esetleg algoritmikus kiigazításokat igényel a méltányosság biztosítása érdekében. Az átláthatóság kulcsfontosságú: a vállalatoknak nyilvánosságra kell hozniuk a mesterséges intelligencia döntési kritériumait, különösen akkor, ha egy autonóm mesterséges intelligencia befolyásolja valakinek a lehetőségeit vagy jogait (például hitelhez vagy álláshoz jutását). A szabályozók már most is figyelmet fordítanak erre; például az EU mesterséges intelligencia törvénye (amely a 2020-as évek közepétől készül) valószínűleg előírja majd az elfogultság-értékelést a magas kockázatú mesterséges intelligencia rendszerek esetében.

Elszámoltathatóság és jogi felelősség

Amikor egy önállóan működő mesterséges intelligenciarendszer kárt okoz vagy hibázik, ki a felelős? A jogi keretek kezdenek felzárkózni:

• A mesterséges intelligenciát alkalmazó vállalatok valószínűleg felelősségre vonhatók lesznek, hasonlóan ahhoz, mint ahogy egy alkalmazott tetteiért felelősek. Például, ha egy mesterséges intelligencia rossz pénzügyi tanácsot ad, ami veszteséget okoz, a cégnek kártalanítania kell az ügyfelet.

• Vita folyik a mesterséges intelligencia „személyességéről”, vagy arról, hogy a fejlett mesterséges intelligencia részben felelős-e, de ez egyelőre inkább elméleti kérdés. Gyakorlatilag a felelősség a fejlesztőkre vagy az üzemeltetőkre vezethető vissza.

• Új biztosítási termékek jelenhetnek meg a mesterséges intelligencia meghibásodásaira. Ha egy önvezető teherautó balesetet okoz, a gyártó biztosítása fedezheti azt, hasonlóan a termékfelelősséghez.

• A mesterséges intelligencia döntéseinek dokumentálása és naplózása fontos lesz a boncolások szempontjából. Ha valami rosszul sül el, ellenőriznünk kell a mesterséges intelligencia döntési folyamatát, hogy tanuljunk belőle és felelősséget vállaljunk. A szabályozók pontosan emiatt írhatják elő a mesterséges intelligencia autonóm műveleteinek naplózását.

Átláthatóság és megmagyarázhatóság

Az autonóm mesterséges intelligenciának ideális esetben képesnek kell lennie arra, hogy ember által érthető módon magyarázza el gondolatait, különösen a jelentős területeken (pénzügy, egészségügy, igazságszolgáltatás). A megmagyarázható mesterséges intelligencia egy olyan terület, amely igyekszik megnyitni a fekete dobozt:

• Egy mesterséges intelligencia általi hitelelutasítás esetén a szabályozások (mint például az Egyesült Államokban, az ECOA) előírhatják, hogy a kérelmezőnek meg kell indokolnia a kérelmet. Tehát a mesterséges intelligenciának magyarázatként tényezőket kell megadnia (pl. „magas adósság-jövedelem arány”).

• A mesterséges intelligenciával interakcióba lépő felhasználóknak (például a diákoknak egy MI-alapú oktatóval vagy a betegeknek egy MI-alapú egészségügyi alkalmazással) tudniuk kell, hogyan jut el a tanácsokhoz. Erőfeszítéseket tesznek annak érdekében, hogy a MI-alapú érvelés nyomon követhetőbb legyen, akár modellek egyszerűsítésével, akár párhuzamos magyarázó modellek alkalmazásával.

• Az átláthatóság azt is jelenti, hogy a felhasználóknak tudniuk kell, mikor van szó mesterséges intelligenciáról, és mikor emberről. Az etikai irányelvek (és valószínűleg egyes törvények is) inkább afelé hajlanak, hogy kötelező legyen a közzététel, ha egy ügyfél bottal beszélget. Ez megakadályozza a megtévesztést, és lehetővé teszi a felhasználók hozzájárulását. Egyes vállalatok most már kifejezetten megjelölik a mesterséges intelligencia által írt tartalmakat (például: „Ezt a cikket mesterséges intelligencia generálta”) a bizalom fenntartása érdekében.

Adatvédelem és adatvédelem

A generatív mesterséges intelligenciának gyakran adatokra van szüksége – beleértve a potenciálisan érzékeny személyes adatokat is – a működéshez vagy a tanuláshoz. Az autonóm műveleteknek tiszteletben kell tartaniuk a magánéletet:

• Egy mesterséges intelligencián alapuló ügyfélszolgálati munkatárs hozzáfér a fiókadatokhoz, hogy segítsen az ügyfélnek; ezeket az adatokat védeni kell, és csak a feladathoz kell felhasználni.

• Ha a mesterséges intelligencia által támogatott tutorok hozzáférnek a diákok profiljaihoz, akkor olyan törvények, mint a FERPA (az Egyesült Államokban), figyelembe veszik az oktatási adatok védelmét.

• A nagy modellek akaratlanul is emlékezhetnek részletekre a betanítási adataikból (pl. egy személy betanítás közben látott címének újra- és újrafelidézése). Az olyan technikák, mint a differenciális adatvédelem és az adatok anonimizálása a betanítás során, fontosak a személyes adatok kiszivárgásának megakadályozása érdekében a generált kimenetekben.

• Az olyan szabályozások, mint a GDPR, jogokat biztosítanak az egyéneknek az őket érintő automatizált döntésekkel kapcsolatban. Az emberek kérhetik az emberi felülvizsgálatot, vagy azt, hogy a döntések ne legyenek kizárólag automatizáltak, ha azok jelentős hatással vannak rájuk. 2030-ra ezek a szabályozások a mesterséges intelligencia elterjedésével változhatnak, esetleg bevezetve a magyarázathoz való jogot vagy a mesterséges intelligencia általi feldolgozásból való kilépés jogát.

Biztonság és visszaélések

Az autonóm mesterséges intelligenciarendszerek célpontjai lehetnek a hackertámadásoknak, vagy kihasználhatók rosszindulatú dolgok elkövetésére:

• Egy mesterséges intelligencia által generált tartalomgenerátorral nagy mennyiségű dezinformációt lehetne létrehozni (deepfake videók, álhírek), ami társadalmi kockázatot jelent. A nagyon hatékony generatív modellek közzétételének etikája heves viták tárgya (például az OpenAI kezdetben óvatos volt a GPT-4 képalkotási képességeivel kapcsolatban). A megoldások közé tartozik a mesterséges intelligencia által generált tartalom vízjelezése a hamisítványok észlelésének elősegítése érdekében, valamint a mesterséges intelligencia használata a mesterséges intelligencia elleni küzdelemben (mint például a deepfake-ek észlelési algoritmusai).

• Ha egy MI fizikai folyamatokat (drónok, autók, ipari vezérlés) irányít, akkor kritikus fontosságú a kibertámadások elleni védelme. Egy feltört autonóm rendszer valós károkat okozhat. Ez robusztus titkosítást, biztonsági megoldásokat és az emberi felülbírálás vagy leállítás lehetőségét jelenti, ha valami veszélybe kerül.

• Ott van az aggodalom is, hogy a mesterséges intelligencia túllépi a tervezett határokat (a „tiszta MI” forgatókönyv). Míg a jelenlegi mesterséges intelligenciáknak nincs cselekvőképességük vagy szándékuk, ha a jövőbeli autonóm rendszerek cselekvőképesebbek lesznek, szigorú korlátozásokra és monitorozásra van szükség annak biztosítására, hogy például ne hajtsanak végre jogosulatlan ügyleteket, vagy ne sértsenek törvényeket egy rosszul meghatározott cél miatt.

Etikus felhasználás és emberi hatás

Végül, tágabb etikai megfontolások:

• Munkahelyek elvesztése: Ha a mesterséges intelligencia emberi beavatkozás nélkül képes feladatokat ellátni, mi történik ezekkel a munkahelyekkel? Történelmileg a technológia automatizál bizonyos munkahelyeket, de másokat létrehoz. Az átmenet fájdalmas lehet azoknak a munkavállalóknak, akiknek a készségei automatizált feladatokban rejlenek. A társadalomnak ezt átképzéssel, oktatással és esetleg a gazdasági támogatás újragondolásával kell kezelnie (egyesek szerint a mesterséges intelligencia olyan ötleteket tehet szükségessé, mint az univerzális alapjövedelem, ha sok munka automatizált). A felmérések már most is vegyes érzelmeket mutatnak – egy tanulmány szerint a munkavállalók harmada aggódik amiatt, hogy a mesterséges intelligencia helyettesíti a munkahelyeket, míg mások úgy látják, hogy ez megszünteti a fáradságot.

• Emberi készségek erodálódása: Ha a mesterséges intelligencia oktatói tanítanak, a mesterséges intelligencia robotpilótaként vezet, és a mesterséges intelligencia kódot ír, akkor az emberek elveszítik ezeket a készségeket? A mesterséges intelligenciára való túlzott támaszkodás a legrosszabb esetben alááshatja a szakértelmet; ez olyan dolog, amihez az oktatási és képzési programoknak alkalmazkodniuk kell, biztosítva, hogy az emberek akkor is elsajátítsák az alapokat, ha a mesterséges intelligencia segít.

• Etikai döntéshozatal: A mesterséges intelligenciából hiányzik az emberi erkölcsi ítélőképesség. Az egészségügyben vagy a jogban a tisztán adatvezérelt döntések egyes esetekben ütközhetnek az együttérzéssel vagy az igazságossággal. Előfordulhat, hogy etikai keretrendszereket kell beépítenünk a mesterséges intelligenciába (az MI etikai kutatásának egyik területe, pl. a MI-döntések összehangolása az emberi értékekkel). Legalábbis tanácsos az embereket tájékoztatni az etikailag megalapozott döntésekről.

• Befogadás: Etikai cél annak biztosítása, hogy a mesterséges intelligencia előnyei széles körben eljussanak. Ha csak a nagyvállalatok engedhetik meg maguknak a fejlett mesterséges intelligenciát, a kisebb vállalkozások vagy a szegényebb régiók lemaradhatnak. A nyílt forráskódú erőfeszítések és a megfizethető mesterséges intelligencia-megoldások segíthetnek a hozzáférés demokratizálásában. A felhasználói felületeket úgy kell megtervezni, hogy bárki használhassa a mesterséges intelligencia eszközeit (különböző nyelvek, akadálymentesítés fogyatékkal élők számára stb.), nehogy új digitális szakadékot hozzunk létre: „kinek van mesterséges intelligencia asszisztense, és kinek nincs”.

Jelenlegi kockázatcsökkentés: Pozitívum, hogy ahogy a vállalatok bevezetik a generációs mesterséges intelligenciát, egyre nagyobb a tudatosság és a cselekvés ezekkel a problémákkal kapcsolatban. 2023 végére a mesterséges intelligenciát használó vállalatok közel fele aktívan dolgozott a pontatlansághoz hasonló kockázatok enyhítésén ( A mesterséges intelligencia állapota 2023-ban: A generatív mesterséges intelligencia áttörési éve | McKinsey ) ( A mesterséges intelligencia állapota: Globális felmérés | McKinsey ), és ez a szám növekszik. A technológiai cégek MI-etikai bizottságokat hoztak létre; a kormányok szabályozásokat fogalmaznak meg. A kulcs az, hogy az etikát a kezdetektől fogva beépítsék a mesterséges intelligencia fejlesztésébe („tervezés általi etika”), ahelyett, hogy csak később reagálnának.

Összefoglalva a kihívásokat: a mesterséges intelligencia nagyobb autonómiájának biztosítása kétélű fegyver. Hatékonyságot és innovációt eredményezhet, de magas felelősségvállalási lécet igényel. Az elkövetkező években valószínűleg technológiai megoldások (a mesterséges intelligencia viselkedésének javítása), folyamatmegoldások (politikai és felügyeleti keretek), és esetleg új szabványok vagy tanúsítványok keverékét láthatjuk majd (a mesterséges intelligencia rendszereit auditálhatják és tanúsíthatják, mint manapság a motorokat vagy az elektronikát). Ezen kihívások sikeres leküzdésétől függ, hogy mennyire zökkenőmentesen tudjuk integrálni az autonóm mesterséges intelligenciát a társadalomba oly módon, hogy az növelje az emberi jólétet és bizalmat.

Következtetés

A generatív mesterséges intelligencia (MI) gyorsan fejlődött egy újszerű kísérletből egy transzformatív, általános célú technológiává, amely életünk minden területét érinti. Ez a tanulmány azt vizsgálta, hogy 2025-re a mesterséges intelligencia rendszerek hogyan írnak már cikkeket, terveznek grafikákat, kódolnak szoftvereket, csevegnek az ügyfelekkel, összefoglalják az orvosi feljegyzéseket, korrepetálnak diákokat, optimalizálják az ellátási láncokat és készítenek pénzügyi jelentéseket. Fontos, hogy ezekben a feladatokban a MI kevés vagy semmilyen emberi beavatkozás nélkül is , különösen a jól meghatározott, ismételhető feladatok esetében. A vállalatok és a magánszemélyek kezdik megbízni a MI-ben, hogy önállóan ellássa ezeket a feladatokat, ami a sebesség és a méretezhetőség terén előnyöket hoz.

2035-re előretekintve egy olyan korszak küszöbén állunk, ahol a mesterséges intelligencia még inkább jelen lesz – gyakran egy láthatatlan digitális munkaerő , amely a rutinfeladatokat kezeli, hogy az emberek a kivételesekre koncentrálhassanak. Arra számítunk, hogy a generatív mesterséges intelligencia megbízhatóan vezetni fogja az autókat és teherautókat az utakon, az éjszaka folyamán kezeli a készleteket a raktárakban, hozzáértő személyi asszisztensként válaszol a kérdéseinkre, személyre szabott oktatást nyújt a diákoknak világszerte, sőt, még új gyógymódok felfedezésében is segít – mindezt egyre kevesebb közvetlen felügyelet mellett. Az eszköz és az ágens közötti határ elmosódik, ahogy a mesterséges intelligencia a passzív utasításkövetéstől a proaktív megoldások generálásáig terjed.

Az autonóm mesterséges intelligencia jövőjéhez vezető utat azonban körültekintően kell megközelíteni. Ahogy azt már felvázoltuk, minden terület megköveteli a saját korlátait és felelősségeit:

• A mai valóságpróba: A mesterséges intelligencia nem tévedhetetlen. Kiválóan képes mintázatfelismerésre és tartalomgenerálásra, de hiányzik belőle az emberi értelemben vett valódi megértés és józan ész. Így egyelőre az emberi felügyelet marad a biztonsági háló. Kulcsfontosságú felismerni, hogy a mesterséges intelligencia mikor áll készen az önálló repülésre (és hol nem). Sok mai siker az ember-mesterséges intelligencia csapatmodellből , és ez a hibrid megközelítés továbbra is értékes lesz ott, ahol a teljes autonómia még nem megvalósítható.

• A holnap ígérete: A modellarchitektúrák, a képzési technikák és a felügyeleti mechanizmusok fejlődésével a mesterséges intelligencia képességei tovább bővülnek. A következő évtized kutatás-fejlesztése számos jelenlegi fájdalompontot megoldhat (a hallucinációk csökkentése, az értelmezhetőség javítása, a mesterséges intelligencia összehangolása az emberi értékekkel). Ha ez így van, a mesterséges intelligencia rendszerei 2035-re elég robusztusak lehetnek ahhoz, hogy sokkal nagyobb autonómiát kapjanak. A tanulmányban szereplő előrejelzések – a mesterséges intelligencia oktatóitól a nagyrészt önvezető vállalkozásokig – könnyen a valóságunkká válhatnak, vagy akár felül is múlhatják azokat olyan innovációk, amelyeket ma nehéz elképzelni.

• Emberi szerep és alkalmazkodás: Ahelyett, hogy a mesterséges intelligencia teljesen felváltaná az embereket, előre látjuk, hogy a szerepek hogyan fognak fejlődni. Minden területen a szakembereknek valószínűleg jártassá kell válniuk a mesterséges intelligenciával való munkában – irányítaniuk, ellenőrizniük kell azt, és a munka azon aspektusaira kell összpontosítaniuk, amelyek kifejezetten emberi erősségeket igényelnek, mint például az empátia, a stratégiai gondolkodás és az összetett problémamegoldás. Az oktatásnak és a munkaerő-képzésnek úgy kell hangsúlyoznia ezeket a kizárólag emberi készségeket, valamint a mesterséges intelligenciával kapcsolatos ismereteket mindenki számára. A politikai döntéshozóknak és az üzleti vezetőknek meg kell tervezniük a munkaerőpiaci átmeneteket, és támogató rendszereket kell biztosítaniuk az automatizálás által érintettek számára.

• Etika és irányítás: Talán a legfontosabb, hogy az etikus mesterséges intelligencia-használat és -irányítás keretrendszerének kell alátámasztania ezt a technológiai növekedést. A bizalom az elfogadás fizetőeszköze – az emberek csak akkor engedik, hogy a mesterséges intelligencia autót vezessen vagy műtétekben segédkezzen, ha bíznak annak biztonságosságában. A bizalom kiépítése szigorú tesztelést, átláthatóságot, az érdekelt felek bevonását (pl. orvosok bevonását az orvosi mesterséges intelligencia tervezésébe, tanárok bevonását a mesterséges intelligencia oktatási eszközeibe) és megfelelő szabályozást igényel. Nemzetközi együttműködésre lehet szükség az olyan kihívások kezeléséhez, mint a deepfake-ek vagy a mesterséges intelligencia a hadviselésben, biztosítva a felelős használat globális normáit.

Összefoglalva, a generatív mesterséges intelligencia a haladás erőteljes motorja. Bölcsen használva leveheti az emberek válláról a fáradságot, felszabadíthatja a kreativitást, személyre szabhatja a szolgáltatásokat és áthidalhatja a hiányosságokat (szakértelmet biztosítva ott, ahol kevés a szakértő). A kulcs az, hogy olyan módon alkalmazzák, amely felerősíti az emberi potenciált, ahelyett, hogy marginalizálná . Közvetlen távon ez azt jelenti, hogy az embereket folyamatosan tájékoztatni kell a mesterséges intelligencia irányításáról. Hosszabb távon azt jelenti, hogy a humanitárius értékeket be kell építeni a mesterséges intelligencia rendszerek magjába, hogy még akkor is, ha önállóan cselekszenek, a közös érdekünkben járjanak el.

Domain	Megbízható autonómia ma (2025)	Várható megbízható autonómia 2035-re
Írás és tartalom	- Automatikusan generált rutinhírek (sport, bevételek). - Mesterséges intelligencia által összesített termékértékelések. - Emberi szerkesztésre szánt cikkek vagy e-mailek vázlatai. ( Philana Patterson – ONA közösségi profil ) ( Az Amazon mesterséges intelligencia segítségével javítja a vásárlói értékelések élményét )	- A legtöbb hír- és marketingtartalom tényszerű pontossággal, automatikusan íródik. - A mesterséges intelligencia minimális felügyelettel készít teljes cikkeket és sajtóközleményeket. - Igény szerint generált, személyre szabott tartalom.
Vizuális művészetek és design	- A mesterséges intelligencia promptokból generál képeket (az ember kiválasztja a legjobbat). - Autonóm módon létrehozott koncepciórajzok és dizájnvariációk.	- A mesterséges intelligencia teljes videó-/filmjeleneteket és komplex grafikákat készít. - Specifikációknak megfelelő termékek/architektúra generatív tervezése. - Igény szerint létrehozott személyre szabott média (képek, videók).
Szoftverkódolás	- A mesterséges intelligencia automatikusan kiegészíti a kódot és egyszerű függvényeket ír (fejlesztői áttekintés). - Automatizált tesztgenerálás és hibajavaslatok. ( Copiloton kódolás: A 2023-as adatok a kódminőségre nehezedő nyomást sugallják (beleértve a 2024-es előrejelzéseket is) - GitClear ) ( A GitHub Copilot vezeti a mesterséges intelligencia által használt kódsegédekről szóló kutatási jelentést -- Visual Studio Magazine )	- A mesterséges intelligencia megbízhatóan megvalósítja a specifikációkból származó teljes funkciókat. - Az ismert minták autonóm hibakeresése és kódkarbantartása. - Kevés kódot igénylő alkalmazáskészítés kevés emberi beavatkozással.
Ügyfélszolgálat	- A chatbotok megválaszolják a GYIK-et, megoldják az egyszerű problémákat (bonyolult esetek átadása). - A mesterséges intelligencia a rutinszerű megkeresések ~70%-át kezeli bizonyos csatornákon. ( 59 mesterséges intelligencia által generált ügyfélszolgálati statisztika 2025-re ) ( 2030-ra az ügyfél-interakciók során hozott döntések 69%-a... )	- A mesterséges intelligencia a legtöbb ügyfél-interakciót kezeli a teljes folyamat során, beleértve az összetett lekérdezéseket is. - Valós idejű mesterséges intelligencia általi döntéshozatal szolgáltatási engedményekhez (visszatérítések, felminősítések). - Emberi ügynökök csak eszkalációk vagy különleges esetek esetén.
Egészségügy	– A mesterséges intelligencia orvosi feljegyzéseket készít; diagnózisokat javasol, amelyeket az orvosok ellenőriznek. – A mesterséges intelligencia felügyelet mellett beolvas néhány felvételt (radiológiai leletet); triázst végez az egyszerű eseteken. ( A mesterséges intelligencia által vezérelt orvosi képalkotó termékek száma 2035-re ötszörösére nőhet .)	– A mesterséges intelligencia megbízhatóan diagnosztizálja a gyakori betegségeket és értelmezi a legtöbb orvosi képet. – A mesterséges intelligencia figyeli a betegeket és megkezdi az ellátást (pl. gyógyszeremlékeztetők, sürgősségi riasztások). – A virtuális mesterséges intelligencia által vezérelt „ápolók” kezelik a rutinszerű nyomon követést; az orvosok az összetett ellátásra összpontosítanak.
Oktatás	- MI által támogatott tutorok válaszolnak a diákok kérdéseire, gyakorlófeladatokat generálnak (a tanár figyeli). - MI segíti az osztályozást (tanári áttekintéssel). ([Generatív MI az óvodától 12. osztályig tartó oktatásban]	Applify kutatási jelentése]( https://www.applify.co/research-report/gen-ai-for-k12#:~:text=AI%20tutors%3A%20Virtual%20AI,individual%20learning%20styles%20and%20paces ))
Logisztika	- A mesterséges intelligencia optimalizálja a szállítási útvonalakat és a csomagolást (az emberek tűzik ki a célokat). - A mesterséges intelligencia jelzi az ellátási lánc kockázatait, és javaslatokat tesz azok enyhítésére. ( A generatív mesterséges intelligencia legfontosabb felhasználási esetei a logisztikában )	- Nagyrészt önvezető szállítmányok (teherautók, drónok), amelyeket mesterséges intelligencia vezérel. - A mesterséges intelligencia önállóan átirányítja a szállítmányokat a zavarok elkerülése érdekében, és módosítja a készleteket. - A teljes ellátási lánc koordinációja (rendelés, elosztás) mesterséges intelligencia által kezelve.
Pénzügy	– A mesterséges intelligencia pénzügyi jelentéseket/hírösszefoglalókat generál (ember által felülvizsgálva). – A robottanácsadók egyszerű portfóliókat kezelnek; a mesterséges intelligencia chatje kezeli az ügyfelek kérdéseit. ( A generatív mesterséges intelligencia hamarosan a pénzügyek világába is beköltözik .)	- A mesterséges intelligencia által vezérelt elemzők nagy pontosságú befektetési ajánlásokat és kockázati jelentéseket készítenek. - Autonóm kereskedés és portfólió-kiegyensúlyozás a meghatározott limiteken belül. - A mesterséges intelligencia automatikusan jóváhagyja a standard hiteleket/követeléseket; a kivételeket emberek kezelik.

Referenciák:

1. Patterson, Philana. Az automatizált bevételi jelentések sokszorozódnak . The Associated Press (2015) – Leírja az AP több ezer bevételi jelentés automatikus generálását emberi író nélkül ( Automatizált bevételi jelentések sokszorozódnak | The Associated Press ).

2. McKinsey & Company. A mesterséges intelligencia helyzete 2024 elején: A generációs mesterséges intelligencia alkalmazása megugrik és értéket kezd generálni. (2024) – A szervezetek 65%-áról számolnak be, ami majdnem a duplája a 2023-as értéknek ( A mesterséges intelligencia helyzete 2024 elején | McKinsey ), és a kockázatcsökkentési erőfeszítéseket is tárgyalja ( A mesterséges intelligencia helyzete: Globális felmérés | McKinsey ).

3. Gartner. A ChatGPT-n túl: A generatív mesterséges intelligencia jövője a vállalatok számára . (2023) – Előrejelzi, hogy 2030-ra egy kasszasiker film 90%-a mesterséges intelligencia segítségével generálható lesz ( Generatív mesterséges intelligencia használati esetei iparágak és vállalatok számára ), és kiemeli a generatív mesterséges intelligencia használati eseteit, mint például a gyógyszertervezés ( Generatív mesterséges intelligencia használati esetei iparágak és vállalatok számára ).

4. Twipe. 12 módszer, ahogyan az újságírók mesterséges intelligencia által vezérelt eszközöket használnak a szerkesztőségben . (2024) – Példa a „Klara” mesterséges intelligenciájára egy hírügynökségnél, ahol a cikkek 11%-át emberi szerkesztők írják, és az összes mesterséges intelligencia által vezérelt tartalmat emberi szerkesztők ellenőrzik ( 12 módszer, ahogyan az újságírók mesterséges intelligencia által vezérelt eszközöket használnak a szerkesztőségben - Twipe ).

5. Amazon.com Hírek. Az Amazon mesterséges intelligencia segítségével javítja a vásárlói véleményekkel kapcsolatos élményt . (2023) – Bejelenti, hogy mesterséges intelligencia által generált vélemény-összefoglalókat jelenít meg a termékoldalakon a vásárlók segítése érdekében ( Az Amazon mesterséges intelligencia segítségével javítja a vásárlói véleményekkel kapcsolatos élményt ).

6. Zendesk. 59 AI ügyfélszolgálati statisztika 2025-re . (2023) – Azt jelzi, hogy az ügyfélélmény-szervezetek több mint kétharmada úgy gondolja, hogy a generatív MI „melegséget” visz a szolgáltatásokba ( 59 AI ügyfélszolgálati statisztika 2025-re ), és azt jósolja, hogy a mesterséges intelligencia végül az ügyfél-interakciók 100%-ában jelen lesz ( 59 AI ügyfélszolgálati statisztika 2025-re ).

7. Futurum Research és SAS. Élmény 2030: Az ügyfélélmény jövője . (2019) – Felmérés, amely szerint a márkák arra számítanak, hogy az ügyfél-elköteleződés során hozott döntések ~69%-át okosgépek fogják meghozni 2030-ra ( Az ügyfélélményre való áttérés újragondolásához a marketingeseknek ezt a két dolgot kell tenniük ).

8. Dataiku. A generatív mesterséges intelligencia legfontosabb felhasználási esetei a logisztikában . (2023) – Leírja, hogyan optimalizálja a GenAI a rakodást (~30%-kal csökkentve az üres teherautó-területet) ( A generatív mesterséges intelligencia legfontosabb felhasználási esetei a logisztikában ), és hogyan jelzi az ellátási lánc kockázatait a hírek beolvasásával.

9. Visual Studio Magazin. A GitHub Copilot vezeti a kutatási jelentést az AI kódasszisztensekről . (2024) – A Gartner stratégiai tervezési feltételezései: 2028-ra a vállalati fejlesztők 90%-a fog AI kódasszisztenseket használni (szemben a 2024-es 14%-kal) ( GitHub Copilot vezeti a kutatási jelentést az AI kódasszisztensekről -- Visual Studio Magazin ).

10. Bloomberg News. Bemutatkozik a BloombergGPT . (2023) – Részletesen ismerteti a Bloomberg 50B paraméteres, pénzügyi feladatokra szánt modelljét, amely a Terminálba van beépítve a kérdések és válaszok, valamint az elemzési támogatás érdekében ( A generatív mesterséges intelligencia a pénzügyek világába is érkezik ).

Cikkek, amiket esetleg ezután érdemes elolvasnod:

🔗 Munkahelyek, amelyeket a mesterséges intelligencia nem tud helyettesíteni – és mely munkaköröket fogja helyettesíteni a mesterséges intelligencia?
Globális perspektíva a változó munkaerőpiacra, megvizsgálva, hogy mely munkakörök vannak biztonságban a mesterséges intelligencia okozta felfordulástól, és melyek vannak a leginkább veszélyeztetve.

🔗 Meg tudja jósolni a mesterséges intelligencia a tőzsdét?
Mélyreható elemzés a mesterséges intelligencia tőzsdei előrejelzéshez való használatának lehetőségeiről, korlátairól és etikai szempontjairól.

🔗 Hogyan használható a generatív mesterséges intelligencia a kiberbiztonságban?
Ismerje meg, hogyan alkalmazzák a generatív mesterséges intelligenciát a kiberfenyegetések elleni védekezésre, az anomáliadetektálástól a fenyegetésmodellezésig.