A mesterséges intelligencia néha úgy érzi magát, mint az a barát, aki esküszik rá, hogy tud főzni – aztán megérkezik egy lángszóróval és egy nyers hagymával. Lenyűgöző eszközök, zavarba ejtő eredmények, rengeteg füst, és semmi szilárd bizonyosság a vacsora közeledtével kapcsolatban.
Szóval… Túl van-e túlreprezentálva a mesterséges intelligencia? Igen, sok szempontból. Más szempontból viszont nem. Mindkettő igaz lehet egyszerre.
Alább látható a valóság: hol felfújják az állításokat 🎈, hol egyértelmű az érték 💼, és hogyan lehet megkülönböztetni őket PhD vagy spirituális ébredés nélkül.
Cikkek, amiket esetleg ezután érdemes elolvasnod:
🔗 Melyik mesterséges intelligencia a megfelelő az Ön számára?
Hasonlítsa össze a gyakori mesterséges intelligencia eszközöket célok, költségvetés és egyszerűség szerint.
🔗 Van kialakulóban egy mesterséges intelligencia buborék?
A felhajtás jelei, kockázatok és a fenntartható növekedés mibenléte.
🔗 Megbízhatóak a mesterséges intelligencia által működtetett detektorok valós használatra?
Pontossági határok, téves pozitív eredmények és tippek a korrekt értékeléshez.
🔗 Hogyan használd a mesterséges intelligenciát a telefonodon naponta?
Használjon mobilalkalmazásokat, hangasszisztenseket és üzenetrögzítőket az idő megtakarításához.
Mit értenek általában azon, amikor azt mondják, hogy „a mesterséges intelligenciát túlreprezentálják” 🤔
Amikor valaki azt mondja, hogy a mesterséges intelligenciát túlreagálták , általában az alábbi eltérések egyikére (vagy többjére) reagál:
-
Marketingígéretek kontra mindennapi valóság
A demó varázslatosnak tűnik. A bevezetés olyan, mint a ragasztószalag felragasztása és imádkozás. -
Képesség vs. megbízhatóság.
Képes verset írni, szerződést lefordítani, kódot hibakeresni… és aztán magabiztosan kitalálni egy szabályzati kapcsolatot. Klassz, klassz, klassz. -
Haladás kontra gyakorlatiasság
A modellek gyorsan fejlődnek, de a kusza üzleti folyamatokba való integrálásuk lassú, politikai jellegű és tele van szélsőséges esetekkel. -
„Emberek lecserélése” narratívák
A legtöbb valódi győzelem inkább úgy néz ki, mint „az unalmas részek eltávolítása”, mintsem „az egész munka lecserélése”.
És ez a lényeg: a mesterséges intelligencia valóban erős, de gyakran úgy adják el, mintha már kész lenne. Nem befejezett. Hanem… folyamatban lévő. Mint egy ház gyönyörű ablakokkal és vízvezeték nélkül 🚽
Miért történnek olyan könnyen (és miért történnek újra és újra) a mesterséges intelligenciával kapcsolatos felfújt állítások 🎭
Néhány ok, amiért a mesterséges intelligencia mágnesként vonzza a felfújt állításokat:
A demók alapvetően csalás (a legszebb értelemben)
A demók válogatottak. A kérdések finomhangoltak. Az adatok tiszták. A legjobb forgatókönyv kerül reflektorfénybe, a kudarcot vallott esetek pedig a színfalak mögött emésztik fel a kekszet.
A túlélési elfogultság hangos
Az „A mesterséges intelligencia egymillió órát spórolt meg nekünk” történetek vírusként terjednek. Az „A mesterséges intelligencia kétszer is átíratott minket mindent” történetek csendben eltemetődnek valakinek a „3. negyedév kísérletei” nevű projektmappájában
Az emberek összekeverik a folyékonyságot az igazsággal
A modern mesterséges intelligencia magabiztosnak, segítőkésznek és konkrétnak tűnhet – ami megtéveszti az agyunkat, és elhiteti vele, hogy pontos.
Ennek a meghibásodási módnak a leírására egy nagyon elterjedt módja a konfabuláció : magabiztosan kijelentett, de helytelen kimenet (más néven „hallucinációk”). A NIST ezt közvetlenül a generatív mesterséges intelligenciarendszerek egyik fő kockázataként nevezi meg. [1]
A pénz felerősíti a megafont
Amikor a költségvetés, az értékelések és a karrierösztönzők forognak kockán, mindenkinek van oka azt mondani, hogy „ez mindent megváltoztat” (még akkor is, ha többnyire a diavetítéseket változtatja meg).
Az „infláció → csalódás → állandó érték” minta (és miért nem jelenti azt, hogy a mesterséges intelligencia hamis) 📈😬
Sok technológiai megoldás ugyanazt az érzelmi ívet követi:
-
Csúcs elvárások (kedden minden automatizálódik)
-
Kemény valóság (szerdán kiderül)
-
Állandó érték (csendesen a munkafolyamatok részévé válik)
Szóval igen - a mesterséges intelligenciát lehet túlértékelni, miközben továbbra is jelentőségteljes marad. Ezek nem ellentétek. Lakótársak.
Ahol a mesterséges intelligenciát nem túlozzák el (és mégis működik) ✅✨
Ez az a rész, ami kimarad, mert kevésbé sci-fi és inkább táblázatkezelős.
A kódolási segítség valódi termelékenységnövekedést jelent
Bizonyos feladatoknál – sablonos feladatok, tesztvázlatok, ismétlődő minták – a kód másodpilóták valóban praktikusak lehetnek.
Egy széles körben idézett, kontrollált GitHub-kísérlet kimutatta, hogy a Copilotot használó fejlesztők gyorsabban (a leírásuk 55%-os gyorsulásról az adott tanulmányban). [3]
Nem varázslat, de jelentőségteljes. A bökkenő az, hogy továbbra is át kell nézned, mit ír... mert a „hasznos” nem ugyanaz, mint a „helyes”
Fogalmazás, összefoglalás és első lépésben történő gondolkodás
A mesterséges intelligencia nagyszerű a következőkben:
-
Nyers jegyzetekből tiszta piszkozat készítése ✍️
-
Hosszú dokumentumok összefoglalása
-
Lehetőségek generálása (címsorok, vázlatok, e-mail változatok)
-
Hangnem fordítása („tegyük ezt kevésbé csípőssé” 🌶️)
Lényegében egy fáradhatatlan junior asszisztensről van szó, aki néha hazudik, szóval te felügyeled. (Kemény. De pontos is.)
Ügyfélszolgálati triázs és belső ügyfélszolgálatok
Ahol a mesterséges intelligencia a legjobban működik: osztályozni → visszakeresni → javasolni , nem pedig feltalálni → remélni → bevetni .
Ha a rövid, biztonságos verziót szeretnéd: használj mesterséges intelligenciát a jóváhagyott forrásokból származó információk kivonására és a válaszok tervezeteinek elkészítésére, de tartsd felelősségre az embereket a szállítmányokért – különösen akkor, ha a tétek emelkednek. Ez a „kormányzás + tesztelés + incidensek közzététele” hozzáállás szépen illeszkedik ahhoz, ahogyan a NIST keretet ad a generatív mesterséges intelligencia alapú kockázatkezelésnek. [1]
Adatfeltárás – védőkorlátokkal
A mesterséges intelligencia segíthet az embereknek lekérdezni az adathalmazokat, elmagyarázni a diagramokat, és „mit nézzenek meg legközelebb” ötleteket generálni. A győzelem az elemzések hozzáférhetőbbé tétele, nem pedig az elemzők helyettesítése.
Hol túlreprezentálják a mesterséges intelligenciát (és miért okoz mindig csalódást) ❌🤷
„Teljesen autonóm ügynökök, akik mindent irányítanak”
Az ügynökök ügyes munkafolyamatokat tudnak végrehajtani. De ha egyszer hozzáadod:
-
több lépésben
-
rendetlen eszközök
-
jogosultságok
-
valódi felhasználók
-
valódi következmények
...a kudarcmódok szaporodnak, mint a nyulak. Először aranyos, aztán túlterhelt leszel 🐇
Egy gyakorlati szabály: minél inkább „szabadkezesnek” állítja magát valami, annál inkább érdemes megkérdezni, mi történik, ha eltörik.
„Hamarosan tökéletesen pontos lesz”
A pontosság persze javul, de a megbízhatóság kérdése – különösen akkor, ha egy modell nem ellenőrizhető forrásokon alapul.
Ezért néz ki végül a komoly mesterséges intelligencia alapú munka: visszakeresés + validálás + monitorozás + emberi felülvizsgálat , nem pedig „csak erősebben sürgetni”. (A NIST GenAI profilja ezt udvarias, határozott ragaszkodással közli.) [1]
„Egy modell, ami mindent ural”
A gyakorlatban a csapatok gyakran keverednek:
-
kisebb modellek olcsó/nagy volumenű feladatokhoz
-
nagyobb modellek a nehezebb érveléshez
-
megalapozott válaszok visszakeresése
-
a megfelelőségi határokra vonatkozó szabályok
Az „egyetlen varázsagy” ötlete viszont jól fogy. Rend van benne. Az emberek szeretik a rendet.
„Teljes munkaköröket cserélhet le egyik napról a másikra”
A legtöbb szerepkör feladatkötegek összessége. A mesterséges intelligencia ezeknek a feladatoknak csak egy szeletét képes learatni, a többihez pedig alig nyúl. Az emberi részek – az ítélőképesség, a felelősségvállalás, a kapcsolatok, a kontextus – makacsul… emberiek maradnak.
Robot munkatársakat akartunk. Ehelyett szteroidokon dúsított automatikus kiegészítést kaptunk.
Mitől lesz egy AI használati eset jó (és rossz) 🧪🛠️
Ez az a rész, amit az emberek kihagynak, és később megbánnak.
Egy jó MI használati eset általában a következőket tartalmazza:
-
Egyértelmű sikerkritériumok (időmegtakarítás, hibacsökkentés, válaszidő javítása)
-
Alacsony vagy közepes tét (vagy erős emberi felülvizsgálat)
-
Ismételhető minták (GYIK válaszok, gyakori munkafolyamatok, szabványos dokumentációk)
-
Hozzáférés a jó adatokhoz (és azok felhasználásának engedélye)
-
Tartalék terv arra az esetre, ha a modell értelmetlen eredményt ad
-
Eleinte szűk hatókör
Egy rossz MI használati eset általában így néz ki:
-
„Automatizáljuk a döntéshozatalt” elszámoltathatóság nélkül 😬
-
„Csak bedugjuk mindenbe” (nem… kérlek, ne)
-
Nincsenek alapmutatók, így senki sem tudja, hogy segített-e
-
Azt várom, hogy egy igazsággép lesz, nem pedig egy mintagép
Ha csak egy dologra akarsz emlékezni: a mesterséges intelligenciában a legkönnyebb megbízni, ha a saját, ellenőrzött forrásaidon alapul , és egy jól meghatározott feladatra korlátozódik. Egyébként rezgésalapú számítástechnika.
Egy egyszerű (de rendkívül hatékony) módszer a mesterséges intelligencia valósághűségének ellenőrzésére a szervezetedben 🧾✅
Ha megalapozott választ szeretnél (nem elhamarkodott választ), futtasd le ezt a gyors tesztet:
1) Határozza meg, hogy milyen munkára kéri fel a mesterséges intelligenciát
Írd le úgy, mint egy munkaköri leírást:
-
Bemenetek
-
Kimenetek
-
Korlátozások
-
„A kész azt jelenti…”
Ha nem tudod világosan leírni, a mesterséges intelligencia nem fogja varázsütésre tisztázni.
2) Az alapvonal meghatározása
Mennyi ideig tart most? Hány hiba van most? Hogy néz ki most a „jó”?
Nincs alapvonal = végtelen véleményháború később. Komolyan, az emberek örökké vitatkozni fognak, te pedig gyorsan öregedni fogsz.
3) Döntsd el, honnan származik az igazság
-
Belső tudásbázis?
-
Ügyfélnyilvántartások?
-
Jóváhagyott szabályzatok?
-
Egy gondosan válogatott dokumentumokból álló gyűjtemény?
Ha a válasz az, hogy „a modell tudni fogja”, az vészjelzés 🚩
4) Állítsd be az emberi beavatkozással járó tervet
Dönt:
-
aki véleményezi,
-
amikor felülvizsgálják,
-
és mi történik, ha a mesterséges intelligencia téved.
Ez a különbség az „eszköz” és a „felelősség” között. Nem mindig, de gyakran.
5) Térképezze fel a robbanás sugarát
Kezdd ott, ahol olcsók a hibák. Csak akkor bővítsd a tudásod, ha már van bizonyítékod.
Így lehet a felfújt állításokat hasznossá tenni. Egyszerű… hatékony… valahogy gyönyörű 😌
Bizalom, kockázat és szabályozás - a nem szexi rész, ami számít 🧯⚖️
Ha a mesterséges intelligencia bármi fontosba beleavatkozik (emberek, pénz, biztonság, jogi következmények), az irányítás nem opcionális.
Néhány széles körben hivatkozott korlát:
-
NIST Generatív MI Profil (az AI RMF kiegészítője) : gyakorlati kockázati kategóriák + javasolt intézkedések az irányítás, a tesztelés, a származás és az incidensek közzététele terén. [1]
-
OECD MI-alapelvek : széles körben használt nemzetközi alap a megbízható, emberközpontú mesterséges intelligenciához. [5]
-
EU MI törvény : kockázatalapú jogi keretrendszer, amely a mesterséges intelligencia felhasználásának módjától függően határoz meg kötelezettségeket (és tilt bizonyos „elfogadhatatlan kockázatú” gyakorlatokat). [4]
És igen, ez a dolog papírmunkának tűnhet. De ez a különbség a „gyakorlati eszköz” és a „hoppá, egy megfelelőségi rémálmot vetettünk be” között
Közelebbről: az „AI, mint automatikus kiegészítés” ötlete – alulértékelt, de nagyjából igaz 🧩🧠
Íme egy kissé tökéletlen (és találó) metafora: a mesterséges intelligencia nagy része olyan, mint egy rendkívül mutatós automatikus kiegészítés, amely beolvassa az internetet, majd elfelejti, hol olvasta.
Ez lekezelően hangzik, de pont ezért működik:
-
Nagyszerű a mintákban
-
Nagyszerű nyelvtudású
-
Nagyszerű a „következő valószínű dolog” előállításában
És ezért nem sikerül:
-
Természetes módon nem „tudja”, mi az igazság
-
Természetesen nem tudja, hogy mit csinál a szervezeted
-
Magabiztos, ostoba dolgokat tud kiadni megalapozatlanul (lásd: konfabuláció / hallucinációk) [1]
Tehát, ha a használati eseted igazságra vágyik, akkor azt visszakereséssel, eszközökkel, validálással, monitorozással és emberi felülvizsgálattal rögzíted. Ha a használati eseted gyorsaságot igényel a szerkesztésben és az ötletelésben, akkor kicsit szabadabban hagyod futni. Különböző környezetek, különböző elvárások. Mint a sóval való főzés – nem mindenhez kell ugyanannyi só.
Összehasonlító táblázat: gyakorlati módszerek a mesterséges intelligencia használatára anélkül, hogy elakadnánk a felfújt állításokban 🧠📋
| Eszköz / opció | Közönség | Árhangulat | Miért működik |
|---|---|---|---|
| Csevegés stílusú asszisztens (általános) | Egyének, csapatok | Általában ingyenes szint + fizetős | Nagyszerű vázlatokhoz, ötleteléshez, összefoglaláshoz… de a tényeket (mindig) ellenőrizd |
| Kód másodpilóta | Fejlesztők | Általában előfizetéses | Felgyorsítja a gyakori kódolási feladatokat, de még mindig átnézésre + tesztekre és kávéra van szüksége |
| Visszakeresésen alapuló „válasz forrásokkal” | Kutatók, elemzők | Freemium-szerű | Jobb a „keresés + földelés” munkafolyamatokhoz, mint a puszta találgatáshoz |
| Munkafolyamat-automatizálás + MI | Műveletek, támogatás | Többszintű | Az ismétlődő lépéseket félautomata folyamatokká alakítja (a félautomata a kulcs) |
| Belső modell / önkiszolgáló | Gépi tanulási kapacitással rendelkező szervezetek | Infra + emberek | Több kontroll + adatvédelem, de karbantartásért és fejfájásért fizetsz |
| Irányítási keretrendszerek | Vezetők, kockázat, megfelelés | Ingyenes források | Segít a kockázat + bizalom kezelésében, nem csillogó, de elengedhetetlen |
| Összehasonlító / valóság-ellenőrző források | Vezetők, politika, stratégia | Ingyenes források | Az adatok felülmúlják a hangulatot, és csökkentik a LinkedIn-prédikációkat |
| „Ügynök, aki mindent elintéz” | Álmodozók 😅 | Költségek + káosz | Néha lenyűgöző, gyakran törékeny - rágcsálnivalókkal és türelemmel folytasd |
Ha egyetlen „valóságellenőrző” központot keres a mesterséges intelligencia fejlődésének és hatásának adataihoz, a Stanford AI Index jó kiindulópont lehet. [2]
Záró gondolatok + gyors összefoglaló 🧠✨
Tehát a mesterséges intelligenciát túlzásba viszik , amikor valaki eladja:
-
hibátlan pontosság,
-
teljes autonómia,
-
teljes szerepkörök azonnali cseréje,
-
vagy egy plug-and-play agy, ami megoldja a szervezeted problémáit…
...akkor igen, ez a fényes felületű értékesítés.
De ha úgy bánunk a mesterséges intelligenciával, mint:
-
egy erős asszisztens,
-
szűk, jól meghatározott feladatokhoz a legalkalmasabb,
-
megbízható forrásokon alapul,
-
ahol az emberek áttekintik a fontos dolgokat…
...akkor nem, nincs túlreprezentálva. Csak... egyenetlen. Mint egy konditerem-bérlet. Hihetetlen, ha megfelelően használják, de haszontalan, ha csak bulikon beszélsz róla 😄🏋️
Gyors összefoglaló: A mesterséges intelligenciát túlzásba viszik, mint az ítélőképesség varázslatos helyettesítőjét – és alulértékelik, mint a tervezés, a kódolás segítése, a triázs és a tudásfolyamatok gyakorlati multiplikátorát.
Referenciák
-
A NIST Generatív MI Profilja (NIST AI 600-1, PDF) – a MI kockázatkezelési keretrendszerhez kapcsolódó útmutató, amely felvázolja a főbb kockázati területeket és az irányítás, a tesztelés, a származás és az incidensek közzétételére vonatkozó ajánlott intézkedéseket. További információ
-
Stanford HAI AI Index - egy éves, adatgazdag jelentés, amely a mesterséges intelligencia fejlődését, alkalmazását, befektetéseit és társadalmi hatásait követi nyomon a főbb referenciaértékek és mutatók alapján. Bővebben
-
GitHub Copilot termelékenységi kutatás - A GitHub kontrollált tanulmánya a feladatvégzési sebességről és a fejlesztői élményről a Copilot használatakor. bővebben
-
Az Európai Bizottság mesterséges intelligencia törvényének áttekintése – a Bizottság központi oldala, amely elmagyarázza az EU mesterséges intelligenciarendszerekre vonatkozó kockázatszintű kötelezettségeit és a tiltott gyakorlatok kategóriáit. További információ