A generatív mesterséges intelligencia fő célja meglehetősen egyszerű:
Új, hihető tartalmak – szöveg, képek, hanganyagok, kód, videó, tervek – előállítása a meglévő adatokból vett minták elsajátításával, majd a kérésnek megfelelő friss kimenetek generálásával.
Ez a lényeg. Minden más (produktivitás, kreativitás, személyre szabás, szintetikus adatok stb.) alapvetően egy „mit kezdhetünk ezzel a lényeggel?” beszélgetés.
Cikkek, amiket esetleg ezután érdemes elolvasnod:
🔗 Mi a generatív mesterséges intelligencia?
Ismerje meg, hogyan hoznak létre modellek szöveget, képeket, kódot és egyebeket.
🔗 Túl van-e hangsúlyozva a mesterséges intelligencia?
Kiegyensúlyozott áttekintés a felhajtásról, a korlátokról és a valós hatásokról.
🔗 Melyik mesterséges intelligencia a megfelelő az Ön számára
Hasonlítsa össze a népszerű AI-eszközöket, és válassza ki a legmegfelelőbbet.
🔗 Létezik egy mesterséges intelligencia buborék?
Figyelendő jelek, piaci kockázatok és mi következik.
A generatív mesterséges intelligencia fő célja🧠
Ha a lehető legrövidebb és legpontosabb magyarázatot szeretnéd:
-
A generatív mesterséges intelligencia megtanulja az adatok „alakját” (nyelv, képek, zene, kód)
-
új mintákat generál , amelyek illeszkednek az adott alakhoz
-
Ezt egy prompt, kontextus vagy megszorítások hatására teszi
Tehát igen, képes bekezdést írni, képet festeni, dallamot remixelni, szerződéses záradékot megfogalmazni, teszteseteket generálni, vagy logószerű dolgokat tervezni.
Nem azért, mert úgy „érti”, mint egy ember (erre még kitérünk), hanem azért, mert jól képes olyan kimeneteket előállítani, amelyek statisztikailag és strukturálisan konzisztensek a tanult mintákkal.
Ha a „hogyan kell ezt gereblyére lépés nélkül használni” felnőtt megközelítésre vágysz, a NIST AI kockázatkezelési keretrendszere szilárd alapot nyújt a kockázat + kontroll gondolkodásmódhoz. [1] És ha valami kifejezetten a generatív AI kockázataira (nem csak általában a MI-re) szabott megoldást keresel, a NIST közzétett egy GenAI profilt is, amely mélyebben tárgyalja, hogy mi változik, amikor a rendszer tartalmat generál. [2]
Miért vitatkoznak az emberek a „generatív mesterséges intelligencia fő céljáról” 😬
Az emberek elbeszélnek egymás mellett, mert a „cél” szónak más-más jelentését használják
Vannak, akik ezt értik alatta:
-
Technikai cél: realisztikus, koherens kimenetek generálása (a mag)
-
Üzleti cél: költségek csökkentése, kibocsátás növelése, élmények személyre szabása
-
Emberi cél: segítséget kapni a gyorsabb gondolkodáshoz, alkotáshoz vagy kommunikációhoz
És igen, ezek összeütköznek.
Ha a földön maradunk, a generatív mesterséges intelligencia fő célja a generálás – olyan tartalom létrehozása, amely korábban nem létezett, a bemenet függvényében.
Az üzleti dolgok a következő csapáson jönnek. A kulturális pánik is a következő csapáson jön (elnézést... valahogy 😬).
Miért keverik össze az emberek a GenAI-t (és miért fontos ez) 🧯
sok félreértést eloszlat
A GenAI nem adatbázis
Nem „igazságot hoz létre”. Hihető kimeneteket generál. Ha igazságra van szükséged, akkor megalapozottságot adsz hozzá (dokumentumok, adatbázisok, hivatkozások, emberi ellenőrzés). Ez a különbség alapvetően a megbízhatóság egészének a lényege. [2]
A GenAI nem automatikusan ügynök
Egy szöveget generáló modell nem ugyanaz, mint egy olyan rendszer, amely biztonságosan képes műveleteket végrehajtani (e-mail küldése, rekordok módosítása, kód telepítése). „Utasításokat tud generálni” ≠ „végre kell hajtania azokat”
A GenAI nem szándékos
Szándékosnak tűnő tartalmat hozhat létre. Ez nem ugyanaz, mint szándékosság.
Mitől lesz egy jó egy generatív mesterséges intelligencia? ✅
Nem minden „generatív” rendszer egyformán praktikus. A generatív mesterséges intelligencia egy jó verziója nem csak az, amelyik szép kimeneteket produkál – hanem az is, amelyik értékes, irányítható és az adott kontextushoz képest elég biztonságos kimeneteket produkál.
Egy jó verzió általában a következőket tartalmazza:
-
Koherencia – nem mond ellent önmagának minden második mondatban
-
Földelés – a kimeneteket egy igazságforráshoz (dokumentumok, hivatkozások, adatbázisok) kötheti. 📌
-
Szabályozhatóság – a hangnemet, a formátumot és a korlátozásokat is szabályozhatod (nem csak a hangulatot).
-
Megbízhatóság – a hasonló kérdések hasonló minőséget eredményeznek, nem a rulett eredményeit
-
Biztonsági korlátok – kialakításuknak köszönhetően elkerüli a veszélyes, privát vagy tiltott kimeneteket
-
Őszinte viselkedés – mondhatja azt, hogy „nem vagyok biztos”, ahelyett, hogy kitalálna valamit.
-
Munkafolyamathoz illeszkedik – az emberi munkamódszerhez illeszkedik, nem egy kitalált munkafolyamathoz
A NIST alapvetően a „megbízhatóság + kockázatkezelés” koncepciójával keretezi ezt az egész beszélgetést, ami… az a nem túl szexi dolog, amit mindenki korábban bánna. [1][2]
Egy tökéletlen metafora (készülj fel): egy jó generatív modell olyan, mint egy nagyon gyors konyhai kisegítő, aki bármit el tud készíteni... de néha összekeveri a sót a cukorral, és címkézésre és íztesztekre van szükséged, hogy ne desszertpörköltet szolgálj fel 🍲🍰
Egy gyors, mindennapi mini-ügy (összetett, de nagyon szokásos) 🧩
Képzelj el egy támogató csapatot, amely azt szeretné, hogy a GenAI válaszokat készítsen:
-
1. hét: „Csak hagyd, hogy a modell válaszoljon a jegyekre.”
-
A kimenet gyors, magabiztos... és néha költséges módon hibás.
-
-
2. hét: Hozzáadják a visszakeresést (a tények jóváhagyott dokumentumokból kinyerése) + sablonokat („mindig kérje el a fiókazonosítót”, „soha ne ígérjen visszatérítést” stb.).
-
A helytelenség csökken, az állandóság javul.
-
-
3. hét: Hozzáadnak egy felülvizsgálati sávot (emberi jóváhagyás a magas kockázatú kategóriákhoz) + egyszerű értékeléseket („irányelvekre hivatkozva”, „visszatérítési szabály betartása”).
-
Most már telepíthető a rendszer.
-
Ez a progresszió alapvetően a NIST lényege a gyakorlatban: a modell csak egyetlen darabból áll; a körülötte lévő vezérlőelemek teszik elég biztonságossá. [1][2]
Összehasonlító táblázat - népszerű generatív lehetőségek (és miért működnek) 🔍
Az árak folyamatosan változnak, ezért ez szándékosan homályos marad. Ráadásul: a kategóriák átfedésben vannak. Igen, ez bosszantó.
| Eszköz / megközelítés | Közönség | Ár (körülbelül) | Miért működik (és egy apró furcsaság) |
|---|---|---|---|
| Általános LLM chat asszisztensek | Mindenki, csapatok | Ingyenes szint + előfizetés | Nagyszerű vázlatkészítéshez, összefoglaláshoz, ötleteléshez. Néha magabiztosan tévedhetsz... mint egy merész barát 😬 |
| API LLM-ek alkalmazásokhoz | Fejlesztők, termékfejlesztő csapatok | Használatalapú | Könnyen integrálható a munkafolyamatokba; gyakran párosítva visszakereséssel + eszközökkel. Védőkorlátokat igényel, különben kellemetlenné válik |
| Képgenerátorok (diffúziós stílusú) | Alkotók, marketingesek | Előfizetés/kreditek | Erős a stílusban + variációban; denoising stílusú generációs mintákra épül [5] |
| Nyílt forráskódú generatív modellek | Hackerek, kutatók | Ingyenes szoftver + hardver | Vezérlés + testreszabás, adatvédelmet biztosító beállítások. De a beállításért fájdalmat (és a GPU-terhelést) kell fizetni |
| Hang-/zenegenerátorok | Zenészek, hobbisták | Kreditek/előfizetés | Gyorsan fogant ötletek dallamokhoz, hangzásokhoz, hangdizájnhoz. A licencelés zavaró lehet (olvassa el a feltételeket) |
| Videógenerátorok | Alkotók, stúdiók | Előfizetés/kreditek | Gyors storyboardok és koncepcióklipek. A jelenetek közötti következetesség továbbra is fejfájást okoz |
| Visszakereséssel kiterjesztett generáció (RAG) | Vállalkozások | Infra + használat | Segít a dokumentumokhoz kötni a generálást; egy gyakori vezérlőelem a „kitalált dolgok” csökkentésére [2] |
| Szintetikus adatgenerátorok | Adatcsapatok | Vállalatias | Hasznos, ha kevés/érzékeny adat áll rendelkezésre; validálást igényel, hogy a generált adatok ne tévesszenek meg 😵 |
A motorháztető alatt: a generálás alapvetően „mintakiegészítés” 🧩
A romantika nélküli igazság:
A generatív mesterséges intelligencia nagy része a „következő lépések előrejelzésére” épül, és addig skálázódik fel, amíg az már valami másnak nem tűnik.
-
Szövegben: a következő (token-szerű) szövegrész előállítása egy sorozatban – a klasszikus autoregresszív beállítás, amely a modern promptolást olyan hatékonnyá tette [4]
-
Képeken: kezdjünk a zajjal, majd iteratívan vonjuk le belőle a zajt, és alakítsuk át struktúrává (a diffúziós család intuíciója) [5]
Ezért fontosak a promptok. Egy részleges mintát adsz a modellnek, és az kiegészíti azt.
Ez az oka annak is, hogy a generatív mesterséges intelligencia nagyszerű lehet a következőkben:
-
„Írd ezt barátságosabb hangnemben”
-
„Adj meg tíz címsorlehetőséget”
-
„Alakítsd át ezeket a jegyzeteket egy tiszta tervvé”
-
„Állványozási kód generálása + tesztek”
...és azt is, hogy miért küzdhet a következőkkel:
-
szigorú tényszerű pontosság megalapozatlanul
-
hosszú, törékeny érvelési láncok
-
egységes identitás számos kimenetben (karakterek, márkahang, ismétlődő részletek)
Nem úgy „gondolkodik”, mint egy ember. Hihető folytatásokat generál. Értékes, de más.
A kreativitás vitája - „alkotás” vs. „remixelés” 🎨
Az emberek aránytalanul felhevülnek itt. Valamennyire értem.
A generatív mesterséges intelligencia gyakran érződő , mivel képes:
-
fogalmak kombinálása
-
gyorsan fedezd fel a variációkat
-
meglepő asszociációk felszínre hozása
-
hátborzongató pontossággal utánozza a stílusokat
De nincs benne szándék. Nincs belső ízlés. Nincs „Azért csináltam, mert fontos nekem” érzés
Egy kis kitérő azonban: az emberek is folyamatosan remixelnek. Csak a megélt tapasztalataink, céljaink és ízlésünk alapján tesszük. Így a címke továbbra is vitatott marad. Gyakorlatilag ez egy kreatív eszköz az emberek számára, és ez az, ami a legfontosabb.
Szintetikus adatok - a csendesen alulértékelt cél 🧪
A generatív mesterséges intelligencia egyik meglepően fontos ága az olyan adatok generálása, amelyek valódi adatokként viselkednek, anélkül, hogy valódi személyeket vagy ritka, érzékeny eseteket fednének fel.
Miért értékes ez:
-
adatvédelmi és megfelelőségi korlátozások (a valós adatok kisebb mértékű kitettsége)
-
ritka események szimulációja (csalási élhelyzetek, niche csővezeték-hibák stb.)
-
folyamatainak tesztelése termelési adatok használata nélkül
-
adatkiegészítés, amikor a valós adathalmazok kicsik
De a csapda akkor is csapda marad: a szintetikus adatok csendben reprodukálhatják ugyanazokat az elfogultságokat és vakfoltokat, mint az eredeti adatok – ezért fontos az irányítás és a mérés, mint a generálás. [1][2][3]
A szintetikus adat olyan, mint a koffeinmentes kávé - jól néz ki, jól illatozik, de néha nem azt teszi, amit gondoltál ☕🤷
A korlátok - miben rossz a generatív mesterséges intelligencia (és miért) 🚧
Ha csak egy figyelmeztetésre emlékszel, akkor ezt jegyezd meg:
A generatív modellek folyékonyan képesek értelmetlen dolgokat előállítani.
Gyakori meghibásodási módok:
-
Hallucinációk - tények, idézetek vagy események magabiztos kitalálása
-
Elavult tudás – a pillanatképeken betanított modellek frissítéseket nem tudnak megjeleníteni
-
Azonnali törékenység – a kis megfogalmazási változtatások nagy kimeneti eltolódásokat okozhatnak
-
Rejtett torzítás – a torzított adatokból tanult minták
-
Túlzott engedelmesség – akkor is megpróbál segíteni, amikor nem kellene
-
Következetlen érvelés – különösen hosszú feladatok esetén
Pontosan ezért létezik a „megbízható mesterséges intelligencia” témája: az átláthatóság, az elszámoltathatóság, a robusztusság és az emberközpontú tervezés nem „jó, ha van” dolgok; ezek segítségével kerülhető el, hogy egyfajta bizalmi ágyút építsünk éles környezetben. [1][3]
A siker mérése: tudni, mikor teljesül a cél 📏
Ha a generatív mesterséges intelligencia fő célja az „értékes új tartalom létrehozása”, akkor a sikermutatók általában két csoportba sorolhatók:
Minőségi mutatók (emberi és automatizált)
-
helyesség (ahol alkalmazható)
-
koherencia és egyértelműség
-
stílusegyezés (hangnem, márkahang)
-
teljesség (arra vonatkozik, amit kértél)
Munkafolyamat-metrikák
-
feladatonként megtakarított idő
-
a revíziók csökkentése
-
nagyobb áteresztőképesség minőségromlás nélkül
-
felhasználói elégedettség (a legbeszédesebb mutató, még ha nehéz is számszerűsíteni)
A gyakorlatban a csapatok egy kínos igazsággal szembesültek:
-
a modell gyorsan képes „elég jó” vázlatokat készíteni
-
de a minőségellenőrzés válik az új szűk keresztmetszettel
Tehát az igazi győzelem nem csak a generálásban rejlik. A generálásban és az értékelési rendszerekben is benne van a győzelem – visszakeresési földelés, kiértékelő csomagok, naplózás, red teaming, eszkalációs útvonalak… mindenféle undorító dolog, amitől valóságos. [2]
Gyakorlati „használd megbánás nélkül” irányelvek 🧩
Ha a generatív mesterséges intelligenciát a laza szórakozáson túl másra is használod, néhány szokás sokat segíthet:
-
Kérj szerkezetet: „Adj egy számozott tervet, majd egy vázlatot.”
-
Kényszerkorlátozások: „Csak ezeket a tényeket használd. Ha hiányoznak, írd meg, mi hiányzik.”
-
Bizonytalanság kérése: „Sorolja fel a feltételezéseket + a bizonyosságot.”
-
Használj földelést: dokumentumokhoz/adatbázisokhoz kapcsolódj, amikor a tények számítanak [2]
-
A kimeneteket piszkozatként kezeljük: még a kiválóakat is
És a legegyszerűbb trükk egyben a legemberibb is: olvasd fel hangosan. Ha úgy hangzik, mint egy robot, aki megpróbálja lenyűgözni a főnöködet, akkor valószínűleg szerkesztésre szorul 😅
Összefoglaló 🎯
A generatív mesterséges intelligencia fő célja , hogy olyan új tartalmat generáljon, amely illeszkedik egy prompthoz vagy korlátozáshoz , az adatokból származó minták tanulásával és hihető kimenetek előállításával.
Erős, mert:
-
felgyorsítja a tervezést és az ötletelést
-
olcsón szorozza a variációkat
-
segít áthidalni a készségbeli hiányosságokat (írás, kódolás, tervezés)
Kockázatos, mert:
-
folyékonyan tud tényeket kitalálni
-
örökli az elfogultságot és a vakfoltokat
-
komoly helyzetekben alapozást és felügyeletet igényel [1][2][3]
Jól használva kevésbé „csereagy”, inkább „turbós húzómotor”.
Rosszul használva egy önbizalom-ágyú, ami a munkafolyamatodra irányul… és ez gyorsan drága lesz 💥
Referenciák
[1] A NIST AI RMF-je – egy keretrendszer a mesterséges intelligencia kockázatainak és ellenőrzéseinek kezelésére. bővebben
[2] NIST AI 600-1 GenAI Profil – útmutató a GenAI-specifikus kockázatokhoz és enyhítésekhez (PDF). bővebben
[3] OECD AI-alapelvek – a felelős mesterséges intelligencia magas szintű alapelvei. bővebben
[4] Brown et al. (NeurIPS 2020) – alaptanulmány a nagy nyelvi modellekkel történő kevés lövéses promptolásról (PDF). bővebben
[5] Ho et al. (2020) – a denoising-alapú képgenerálást leíró diffúziós modellről szóló tanulmány (PDF). bővebben