Bürokraták helyett már algoritmusok is intézhetnék az egyszerűbb hivatali ügyeket, de Magyarország még nagyon nem Dubaj

Támogasd a tudomány népszerűsítését, segítsd a munkánkat!

Tíz emberből átlagosan hat arra számít, hogy a mesterséges intelligencia az elkövetkező 3-5 évben alapjaiban változtatja meg a mindennapjaikat - ezt mutatja egy 19 504 ember, köztük 500 magyar részvételével 28 országban elvégzett online felmérés, amelyet a World Economic Forum felkérésére az Ipsos végzett el és tett közzé január elején. Sőt, átlagosan tízből öt válaszadó szerint már az elmúlt években is ez volt a helyzet.

A felmérés egyértelmű törésvonalat jelez a magasabb és az alacsonyabb jövedelmű országok lakóinak a mesterséges intelligenciához fűződő viszonya között. Míg a feltörekvő országokban, és például Magyarországon is sokkal többen mondják magukról, hogy érdeklődnek az AI iránt, értenek hozzá és pozitív változásokat hozhat az életükbe, a nyugat-európaiak nagyon szkeptikusak. Hogyan alakult így, és mi befolyásolja az AI-ról alkotott képünket? Milyen az etikus AI, és miért érdekli ennyire a magyarokat a mesterséges intelligencia? Erről kérdeztük Tilesch Györgyöt, a kalifornia PHI Institute elnökét, a Mesterség és Intelligencia (eredeti címén BetweenBrains) című könyv szerzőjét, a World Economic Forum napokban megjelent AI-kézikönyvének társszerzőjét és nemzetközi AI-szakértővel beszélgettünk a jelenleg tapasztalható és a közeljövőben várható nemzetközi és magyar csúcstechnológiai trendekről.

Qubit: Mi lehet az Ipsos kutatási eredményeinek magyarázata?

Tilesch: Én nem az alacsony-magas jövedelem különbségeire helyezném a hangsúlyt, hanem a gazdasági és a kulturális aspektusokra. Ezt a felmérést az Ipsos először néhány éve vette fel, én is indítottam útjára magát a felmérés-sorozatot, és már akkor is erőteljesen látszott az a trend, hogy Nyugat-Európa alapvetően nagyon pesszimista. Az MI bizalmi indexe Franciaországban mintegy 23 százalék, az Egyesült Államokban és Kanadában valahol félúton van – ebből is látszik, hogy nem áll meg az az állítás, hogy fejlett, magas jövedelmű gazdaságok félnek csak az AI-tól –, míg Kína vagy India 85 százalékos bizalmi indexet mutatott már akkor. Látni kell, hogy ezek ugye olyan társadalmak, amelyek egy generáción belül ugrottak hatalmasat gazdaságilag. Teljesen felfordult az életük, és pozitív módon: rurális földművesekből városi középosztállyá avanzsáltak.

Tilesch GyörgyFotó: Fejes Bence/fejesbence.com

A kulturális részét pedig azért akartam túlhangsúlyozni, mert Kínában száz százalékosan, Indiában kicsit burkoltabban, de megvan az a revanshangulat, hogy mi márpedig a csúcstechnológia segítségével nyomjuk le azt a világot, amelyik minket nagyon sokáig rabszolgasorban tartott. Ezen kívül már az első felmérésben kijött, hogy az ottani dolgozó réteg kevésbé érzékeny arra, hogy a mesterséges intelligencia – amit sokan összekevernek  az automatizációval – elvenné a munkáját. Én ezt úgy értelmeztem, hogy ezek az autoriterebb társadalmak nem vallják azokat az alapelveket, amelyeket a nyugati, szabad kapitalista rendszerek, miszerint ha valaki feleslegessé válik, akkor automatikusan lecserélhető lesz, és nincsen senki, aki igazán kiállna érte. 

Abból, ami az elmúlt egy évben a Kínai Kommunista Párt és a technológiai vállalatok birkózásában történt – olyan durva odasújtások voltak, amik egy nyugati demokráciában vagy egyáltalán egy klasszikus piacgazdaságban nem folytathatók le –, a kínai átlagpolgár azt érzi, hogy ha az automatizációval probléma lenne, akkor a Párt ökle lesújtana, és megvédené őt. Nyugat-Európában ez nincs. A francia, holland vagy belga társadalomnak van egy olyan érzete, hogy a gazdasági és szociális modell meghaladottá vált, de nem találtak ki még jobbat, nagyon sokan felesleges munkáért kapnak rengeteg pénzt, és míg emiatt sokkal nagyobb az egzisztenciális félelem, a kínaihoz hasonló védőernyők nem láthatók. Tehát hiába hívjuk magunkat szociális Európának, ha megkérdeznek egy átlag francia munkást, hogy hite szerint meg fogja-e védeni őt az automatizációtól az állam, akkor erre valószínűleg nemmel válaszol. Ezek a kulturális aspektusok és a gazdaságszerkezetből adódó tényezők szerintem lényegesebbek, mint az a sommás megállapítás, hogy a magasabb jövedelmű ország nem hisz, az alacsony jövedelmű hisz az AI pozitív hatásaiban.

Qubit: Ebből a megközelítésből nézve a magyar helyzet hova sorolható? 

Tilesch: Nem láttam az Ipsos kérdőívében a Magyarországra vonatkozó számokat, abból tudok kiindulni, amit magyar látogatásaim során tapasztalok. Egyrészt teljesen meglepődtem, mennyire népszerű lett Magyarországon a mesterséges intelligenciáról szóló könyvem. Nem hittem volna, hogy ilyen mainstream érdeklődés övezi az AI-t. Ebből azt akarom kihozni, hogy a magyar társadalomban szerintem a jelen pillanatban van egyfajta eszképizmus, ami alapvetően szeret a jövőről ábrándozni, mert a jelen nem annyira rózsaszín. 

A másik, hogy 2020 ősze óta Magyarországnak van AI-stratégiája, amiből eredmények finoman fogalmazva még nem mutathatók ki. Maga a stratégia nem rossz, csak a robusztus, nagy sebességű akciók hiányoznak belőle, ami ezt kézzelfoghatóvá teszi. Vagyis a társadalmi érdeklődés Magyarországon és az egész régióban jelentős mértékben meghalad bármiféle pragmatikus cselekvést. A legtöbb nagyvállalat is még csak a korai kísérletezés fázisában tart, a kormányzat pedig leginkább talán az adatvagyonra fókuszál. Ezek mind-mind fontos dolgok, de az AI-téma azért ennél lényegesen tágabb.

Szerintem most mindenki, aki jól játszik a világban, megpróbál gőzerővel specializálódni és olyan nagy programokat beindítani, amelyek társadalmi átképzést tesznek lehetővé, hogy „létrehozzák” az új típusú munkahelyekhez és az új típusú projektek megvalósításához kellő munkaerőt. Magyarország ebben eléggé disszonáns helyzetben van, mert például infrastrukturálisan egész jól áll, de a nemzetközi kimutatások szerint a vállalati versenyképességet vagy a munkaerő felkészülését tekintve brutális elmaradások vannak. Tehát középmezőnyben vagyunk, de az innováció mértéke és a vállalati versenyképességi hasznosulás, valamint a humán tőke hiánya nagyon lehúzza Magyarországot.

A hasonló problémák megoldására pedig már léteznek jó gyakorlatok: az ötmilliós Finnország például azt tűzte ki célul, hogy a társadalom 1 százaléka ismerkedjen meg a mesterséges intelligenciával, úgyhogy létrehoztak egy átfogó programot 50 ezer, demográfiailag teljesen diverz ember számára. Ennek egy verzióját igyekszik átültetni például Magyarország is, de ez maximum figyelemfelkeltésre alkalmas és robusztusabban, hasznosabban kellene haladni.

Qubit: Mit lehetne jobban csinálni?

Tilesch: Mindent. A humán tőke terén például abba kellene invesztálni egyetemi, középiskolai és egyéb képzési szinteken is, hogy a mesterséges intelligencia a tananyag része legyen. A probléma ugyanis az, hogy Magyarországon még mindig az az általános felfogás, hogy az MI egyenlő az informatikával. Tehát, aki mesterséges intelligenciával foglalkozik, annak kőkeményen Python-programozónak kell lennie. Ehhez képest az AI borzasztóan multidiszciplináris terület, magyarán minden egyes szakágnak és struktúrának tartalmaznia kellene ezt a fajta tudatosságot: az AI és az adatok relevanciáját. Mert ez ma már sokkal inkább azt jelzi előre, hogy releváns maradhat-e a cég a jövőben, egyáltalán nem klasszikus IT-kérdés. Ezt a gondolkodást nagyon nehéz átvinni és hosszú időt igényel. Viszont míg az USA-ban középiskolai szinten közel négyszáz AI-kurzusból válogathatnak a diákok, vagy ha nyári táborba mennének, közel nyolcszáz lehetőség áll nyitva előttük, Magyarországon tudomásom szerint ez a szám nulla és nulla. És akkor ez csak a képzési része.

A másik a társadalmi tudatformálás sebessége. Ahhoz, hogy eltávolodjunk attól a felfogástól, hogy jönnek majd valamikor a gyilkos robotok és elveszik a munkánkat a gépek, az kell, hogy kézzelfogható közszolgáltatások alapjává tegyük az MI-t, amit a polgárok igényelnek. Ezzel lehetne menedzselni az atavisztikus félelmeket, csak ehhez gyorsan megvalósult, látványos projektek kellenének. Mennyivel boldogabb lenne az állampolgár, ha a dokumentumok menedzselését állambácsi vagy a kormányablakban ülő Mari néni helyett, aki három hónapig is piszmoghat egy aktán, amire csak egy X-et kellene rányomnia, egy algoritmus csinálná!

Amikor Dubajban dolgoztam, ott például két év alatt egy algoritmussal sikerült hét hétről nulla percre levinni a rendőrségi engedély-meghosszabbítási beadványok és más rutinkérelmek elbírálását. Beküldik elektronikusan, és azonnal automatikusan érkezik is a válasz. Ha Magyarország komolyan gondolná a szolgáltató állam koncepcióját, akkor ezek a lépések erőteljesen tudnák javítani a polgárok közérzetét. 

A harmadik tényező pedig, hogy a vállalati szektornak ki kellene lépnie a kísérletezés fázisából. A vállalatoknál mindenhol látok magányos harcosokat felbukkanni, akik pontosan látják, hogy a mesterséges intelligencia nem csupán egy IT-alterület, hanem arról szól, hogy az üzleti stratégiát hogyan lehetne sokkal költséghatékonyabban, okosabban és eredményesebben kivitelezni, de nagyon sokszor elakadnak a próbálkozásokkal. Ebből kellene kiugrani, mert az már látszik, hogy a világ jelenlegi legprofitábilisabb, vezető vállalatainál az AI a legfontosabb üzleti tevékenységek része, és nem csak „nice to have”. Ez a versenyképesség alaptényezője, jelenidőben.

Qubit: A balkánon számos cég foglalkozik adattisztítással, adatelőkészítéssel, bedolgozva nagy nemzetközi cégeknek. Magyarország is beleeshet egy AI-beszállítói szerepbe?

Tilesch: Ha optimista szeretnék lenni, akkor azt mondanám, hogy Magyarország jelenlegi gazdasági fejlettségi szintje talán már nem teszi lehetővé azt, hogy ez történjen, viszont ha cinikus akarok lenni, akkor a már hivatkozott magyar nemzeti AI-stratégia is kőkemény kockázatként nevezi meg az átlagosnál lényegesen nagyobb kitettséget a szolgáltatóközpontok (SSC) dominanciája miatt.

Tehát a modell valahol létezik, talán eggyel vagy kettővel feljebb, mint ami az adattisztító betanított segédmunkásnak a szintje, ugyanakkor az is tény, hogy még a legnagyobb cégek is, például a Facebook is százezrével alkalmaz embereket a Fülöp-szigeteken és eldugottabb helyeken, akiknek az a dolga, hogy címkézze és moderálja a tartalmat. És azok a cégek különösen, akiknek nem áll rendelkezésükre az AI csúcstechnológiája, vagyis a kevesebb adatelőkészítést igénylő mélytanuló modellek, azoknak kőkeményen segédmunkára van szükségük, hogy egyáltalán játszani tudjanak ezen a területen. Vagyis Magyarország esetén történhet egy ilyesféle lecsúszás, de nagyon remélem, hogy túl vagyunk már ezen fejlettségi ívben.

Qubit: Azt gondolnám laikusként, hogy egy Magyarország méretű, pici ország valamilyen niche területen lehetne nagyon jó. Mi a véleménye erről?

Tilesch: Nehéz kérdés a specializáció, mert mindig különféle érdekek ütközése is egyben. Attól egyébként, hogy kis ország vagyunk, alapból még nem kellene megijedni, hiszen ott vannak az észtek, akik jóval kisebbek Magyarországnál, vagy az AI-szuperhatalomnak számító Izrael, tehát a népességszám nem sokat számít. Az edukációs szint, a vállalkozói kultúra sokkal inkább, és Magyarország ezeken a területeken sokszor elköveti azt a hibát, hogy úgy csinál, mintha. Tehát bejelentenek dolgokat, aztán utána nem sok minden történik. 

Szerintem az a jó stratégia, ha olyan területeket választanak ki, ami már egyébként is jól működik, és még jobbá teszik mesterséges intelligenciával. Például a gyógyszeriparban nem rossz Magyarország, és itt az AI terén a járvány miatt óriási az előrehaladás. Itt érdekes volt megfigyelnem azt is, hogy amikor egy adott iparágban történt AI-fejlesztés, az szinte egy kapcsoló átbillentésével tört be egy másik iparágba. A gyógyszeriparban végrehajtott modellezések például egy szempillantás alatt ugrottak át az akkumulátor-fejlesztésekre. Szerintem ez a fajta horizontális ugrálás jelentős trend lesz.

Azt is érdemes látni, hogy van egy mesterséges felső korlát a világ AI-fejlesztésein, ami pedig a hozzáértők száma. Óvatos becslések szerint globálisan kb. 300 ezren vannak, akik komolyabb AI-fejlesztéseket képesek végrehajtani. Közülük Magyarországon nagyon kevesen vannak. Én nagyon hiszek azokban az irányokban, amik demokratizálni igyekeznek az AI-fejlesztést. Az egyik legnagyobb trend az elkövetkező 2-3 évben az lesz, hogy elterjednek az automatizált AI-rendszerek, vagyis minimális adattudományi és fejlesztői háttérrel is lehet majd új termékeket létrehozni, szolgáltatásokat kezelni stb. Szerintem meghatározó lesz egy ilyen trend, mert az teljesen fenntarthatatlan, hogy nagyon kevés számú és borzasztóan sokat kereső adattudósra és gépi tanulás-fejlesztőre alapozzunk.

Illusztráció: Qubit


Qubit: Kapcsolódhat ez a trend ahhoz, hogy néhány szakértő az Egyesült Államokban problémaként jelölte meg, hogy az AI fejlesztése/kutatása a nagyon gazdag cégekhez kötődik, ők elszipkázzák az egyetemről a kutatókat, sőt kutatócsoportokat, és akkor már nem nagyon van lehetőség független kutatásra, hanem az ipar úgy, ahogy van, bekebelezi ezt a területet? Ebben számít változásra?

Tilesch: Igen, súlyos probléma, hogy nincsen iparfüggetlen kutatás az AI területén. A legnagyobb 15 cég tartja kézben és finanszírozza a világ, de különösen az USA összes élő és mozgó AI laborját. Amit biztató jelként fel tudok hozni – ez szintén az elmúlt egy év eredménye, hogy a nagy technológiai platformok által gründolt transzformer-modellekkel szemben, mint a GPT-3 és a többi, létrejönnek akadémiai gyökerű modellek is. Tehát valahol a hajnalán vagyunk annak, hogy akadémiai berkekben elkezdenek kisebb, alacsonyabb hatékonyságú, de nem a nagyvállalati logika mentén működő, profitabilitásra optimalizált megoldások létrejönni.

Ilyen például a Hugging Face vagy az EleutherAI. Ezeket már olyanok alapították, akik kiugrottak a multikörnyezetből, vagy az OpenAI, Baidu és hasonló konglomerátumokból, és úgy látom, hogy van már annyi kraft az akadémiai szférában legalábbis Nyugaton, hogy nem kizárólag nagyvállalati invesztíciós csapdával is lehessen értelmes dolgokat csinálni.

Qubit: Ugyanakkor a nagy platformok rengeteg adatot halmoznak fel, és ha a kisebb, akadémiai projekteknek nincsen elérhető adatbázisuk, akkor sokkal kevesebb esélyük van működőképes algoritmusokkal tovább építkezni. A szabályozás ebben mennyire tud változást hozni?

Tilesch: Azt mindenki látja, a szabályozók is, hogy ez óriási probléma. Az Európai Bizottság például néhány éve létrehozta az európai Open Data Space-t tudományos célokra. Washingtonban a szabályozók most abból ébrednek fel, hogy másfél-egy évvel ezelőttig úgy gondolták, az amerikai techóriások amerikai érdekeket képviselnek. Ez ugye egy olyan narratíva, amit Magyarországon is szeretünk hallgatni, de vajmi kevéssé igaz, és ezt a Fehér Háznak is be kellett látnia. Tehát most gombamód szaporodnak az olyan államilag finanszírozott AI-kutatóközpontok, amelyeknek pont az a célja, hogy függetlenül tudjanak működni. A tavalyi évben mintegy húszat állítottak fel iparágakra és területekre specializáltan.

Ezen kívül mondok még egy példát, Dubajból, ahol a dubaji kormányzat összes, közel száz AI-projektjét az én általam vezetett csapat világította át. Az ottani minősítési rendszer keretein belül például egy miniszternek azon múlik a teljesítmény-értékelése, hogy a minisztériumán belül létrejövő adatvagyon milyen sikeresen lett megosztva másokkal és milyen eredményeket hozott más kormányzati szervekkel, a polgárokkal vagy startupokkal együttműködve. Amikor ezt prioritásként jelölik ki, hogy meg kell osztani az adatokat, különben ugrott a miniszteri szék, ez például olyan filozófia, ami tényleg pusztán politikai akarat kérdése.

Qubit: A Deloitte Global egyik előrejelzése azt mondja, hogy 2022-ben még többet beszélünk majd az AI etikájáról és a szabályozásról. Mit gondol erről?

Tilesch: Szerintem a szabályozással a legnagyobb probléma az, hogy nincs. Van egy ilyen furcsa pszichológiai tényező az emberekben, hogy miután az Európai Bizottság tavaly áprilisban bejelentette, hogy most már van valami tervezetünk, azóta úgy gondoljuk, már meg is van a szabályozás. Ehelyett a helyzet az, hogy áprilistól idáig azon vitatkoztak, ki vezesse az AI etikájával foglalkozó bizottságot és ki legyen a jelentéstevő, ezután szerintem minimum őszig, de inkább jövő év elejéig fognak bíbelődni a szöveggel, majd hatályba lép valami, ami teszem azt két éves türelmi időt rendel el a megfelelési kérdések kezeléséhez. Szóval szerintem ne higgyük, hogy itt valami gyors szabályozás várható. 

Az USA-ban van egy érdekes új szabályozási kísérlet, egy mesterséges intelligenciára vonatkozó „Bill of Rights”, ami jogilag nagyon-nagyon magas szintre emelné ezt a területet – a „Bill of Rights” kifejezéssel arrafelé nem szoktak viccelni. Viszont ezt is még csak most kezdték el, szóval sporadikusan léteznek előírások, de átfogó szabályozás nincsen.

Ebben a jogi hiátusban akkor járunk jól, ha vigyázó szemeinket az önszabályozó nagyvállalatokra és a technológia fejlesztőire vetjük, amit persze mindenki kezeljen óvatosan. Itt viszont azt látom, hogy nagyon komoly a szavahihetőségbeli divergencia. Néhány techóriás kifejezetten előremutató tevékenységet végez: saját maguk által felállított, nyilvános mérőrendszerek alapján bizonyos dolgokra a legelején – de sokszor jóval később – nemet mondanak. Például a Microsoft az összes AI-projektjét kőkemény, sokfordulós belső bevizsgálásnak veti alá, és a végén aztán be is jelenti, hogy nemet mondott erre és erre a kínai vagy rendvédelmi projektre, mert úgy gondolja, hogy nem lett volna etikus vagy nemzetbiztonságilag kockázatos. És a spektrum végén pedig ott a másik óriáscég, amelyik a teljes etikai csapatát rúgta ki. 

Tehát figyelni kell, mi történik a nagyvállalati szférában, és közben imára kulcsolni a kezeinket, hogy egy innovációs szempontból is értelmezhető, garanciákat adó szabályozás szülessen az EU-ban, és ezt a modellt minél gyorsabban valamilyen formában kövessék a nyugati világban. 

Qubit: Nekem ennek kapcsán az a benyomásom, hogy azok a nagyvállalatok igyekeznek versenyelőnyt kovácsolni az etikus AI szabályozásukból, amelyek éppen nem a tápláléklánc élén vannak.

Tilesch: Én tovább mennék ennél: szerintem van egy ádáz verseny a tápláléklánc tetején lévők között is. Ha nagyon le akarod egyszerűsíteni, akkor most az van, hogy Microsoft és Apple a Google és a Facebook ellen. Viszont elég hangsúlyos filozófiai törésvonal kezd kibontakozni azon cégek között, akiknél a legfőbb üzleti tevékenység az adat és az adatgyűjtés, és azok között, akiknél fontos az adatgyűjtés, de nem halnak éhen, ha nem tudnak adatokat exploitatíve hasznosítani. Szóval én nem igazán a kicsik ugatnak felfelé filozófiát látom, hanem azt, hogy a nagyon nagyok ezzel próbálják a közvéleményt és a közpolitikát a maguk oldalára állítani. Ennek pedig van azért hatása: ha most beülsz Washingtonban egy belső bizottsági tech stratégiai tervező ülésre, ott már nem nagyon látsz Google-t és Facebookot. 

Én amellett érvelek, hogy az etikus AI kifejezetten versenyelőny a fogyasztók és a munkavállalók tekintetében is. Amellett is komoly bizonyítékokat teszünk le a már hivatkozott friss Világgazdasási Fórum-tanulmányban, hogy az AI felelősségteljes kezelése direkt hatással van a bevételekre, a versenyképességre, a kockázatmérséklésre, a tehetség vonzására és megtartására, a vásárlók továbbajánlásaira, a termékminőségre, a vállalat hírnevére és a szabályozók jóindulatára is. Ez így együtt kritikus tömeg.  Az már látszik, hogy a fogyasztó ugye a lábával-klikkjeivel szavaz, és erősen növekszik a felháborodás az adatvisszaéléssel rokonított nagyvállalatokkal szemben. Az emberek mennek át máshova, a Facebook pedig például egyre inkább veszti el a felhasználói bázisát. Szóval egyre nagyobb a nyomás, hogy ez komolyabban legyen véve, és ami Magyarországról igen kevéssé látható, de a Szilícium-völgyben nekem mindennapos valóság, az a munkavállalói lázadás. Amikor a legmenőbb, aranyáron mért emberek lázadnak fel a munkaadóik ellen – bármit is gondoljunk a woke irányvonalról, mint mozgalomról –, az egy szívet melengető dolog. Tehát odáig jutottunk, hogy ezeket az etikátlanul viselkedő nagyvállalatokat sokszor a saját top tehetségeik tudják sakkban tartani leginkább. Ez egy szerfelett érdekes jelenség szerintem, és én ebben látom a legnagyobb fantáziát.

Ahogy a világ afelé halad, hogy egyre kevesebb emberben koncentrálódik egy cégen belül a produktivitás, tehát a munkaerő 5 százaléka termeli meg a profit 95 százalékát, ez pedig a technológiai vállalatoknál alapvetően így van, ennél nagyobb zsarolókártya nincs. Érdemes ránézni arra a listára, hogy tavaly milyen csúcsvezetők mondtak fel a Facebook-nál például. Vagy hozzátenném azt is, hogy San Francisco közelében manapság már egyáltalán nem olyan menő azt mondani, hogy a Facebook-nál dolgozom, mint volt. Míg globálisan a Google és a Facebook is képes felszipkázni a tehetségeket, lokálisan már nem megy nekik, a pletykák szerint egyre inkább szenvednek a HR-esek, amikor helyi munkaerőt kell behozni.

A Qubit szerkesztősége azért dolgozik, hogy a magyar nyilvánosság hiteles, alapos és közérthető tudományos ismeretekhez jusson. Tesszük ezt politikamentesen, közszolgálati hevülettel, száznál több kutató és tudós bevonásával. Égető kérdések, dermesztő válságok és zavaros álhírek sűrűjében igyekszünk tartani a fáklyát immár havi bő hétszázezer olvasónknak. Cikkeink ingyen olvashatók, de nem ingyen készülnek. Segítsd a munkánkat!

Kapcsolódó cikkek a Qubiten: