A ChatGPT betette a lábát a magyar egyetemekre, már csak az a kérdés, hogy mihez kezdenek vele
Március 10-én az Eötvös Loránd Tudományegyetem (ELTE) Tudománypolitikai Irodája online konferenciát szervezett, aminek célja az volt, hogy a szélesebb közönség előtt, illetve velük együtt beszéljenek arról, mennyiben változott az egyetemi világ a ChatGPT megjelenése óta. A csetbot 2022 novemberének végén tarolta le a világot, és nyilvánvalóvá vált, hogy valamit kezdeni kell vele: már nem lehet pusztán úgy tekinteni rá, mint egy ártalmatlan online eszközre, aminek célja a szórakoztatás. Már csak azért sem, mert a számtalan feladatban praktikusan jól teljesítő nyelvi modell a vizsgaidőszakban Magyarországon is elkísérte a hallgatókat a számonkérésekre.
Sziklai Péter, az ELTE Természettudományi Karának oktatója és korábbi dékánja azzal nyitotta meg az eseményt, hogy ma már nem csak az oktatók és a kutatók hallanak a ChatGPT-ről. A csetbottal mára jószerével csak az nem találkozott valamilyen formában, aki nem akart: 5 nap alatt 1 millió, 2 hónap alatt pedig 100 millió regisztrált felhasználóra tett szert, lepipálva ezzel az összes közösségimédia-platformot is.
– De akkor most a mesterséges intelligencia (MI) megjelenésével és terjedésével vége van az eddig ismert világunknak? – tette fel a kérdést Sziklai, majd meg is adta a választ, ami egyszerre igen és nem. A pénteki konferencia célja pedig épp az volt, hogy rávilágítson: a kettősség hiába paradox, a két állítás megfér egymás mellett.
Hetven éves sztori, néhány hónapos karrier
A ChatGPT nem más, mint egy nagy nyelvi modell (LLM), a GPT-3 használatával működő csetbot. Maga az alkalmazás is úgy véli, hogy az embereket hivatott segíteni információk keresésében, összefoglalásában, kiválasztásában. Története azonban nem tavaly novemberben, hanem több évtizeddel ezelőtt indult.
Ahogy arról Sziklai az esemény felvezetésében beszélt, egy 1956-ban tartott darthmouth-i workshopon került szóba először, hogy létre lehetne hozni egy algoritmust, ami bizonyos feladatokat ellát majd az ember helyett. Ha nem is az eredetileg eltervezett 7 hónap alatt és 10 tudóssal valósították meg az elképzelést, mára több különböző algoritmus működik vagy készül, amelyek egyre komplexebb feladatokban állnak helyt – nem ritkán az emberéhez hasonló teljesítménnyel.
Mégsem érdemes attól tartanunk, hogy az MI elveszi a munkánkat, ahogy a robotok sem váltották ki az emberi munkaerőt, amikor megjelentek az üzemekben. A konferencia előadói inkább egyfajta átrendeződésre számítanak, a folyamat pedig egyelőre nagyon kezdeti stádiumban van. Ugyanakkor a ChatGPT mindössze néhány hónap alatt is óriási karriert futott be, letette az orvosi szakvizsgát és levizsgázott egy pénzügyi egyetemen, de már a megjelenése előtt is átment a Turing-teszteken.
Mára pedig jószerével mindenki számára hozzáférhető.
Mit keres egy mesterséges intelligencia a kutatásban?
A ChatGPT-t gyakran MI-ként emlegetik, ugyanakkor helyesebb megfogalmazás lenne a nagy nyelvi modell kifejezést használnunk rá, mert egy bizonyos területen tényleg kiválóan teljesít, de más feladatokban, például a látás terén semmilyen képességekkel nem rendelkezik. Ennél tovább pontosította a csetbot lehetséges felhasználási területeit Aczél Balázs, az ELTE Pedagógiai és Pszichológiai Karának habilitált egyetemi docense, tudományos és nemzetközi dékánhelyettese, a Metatudomány Kutatócsoport vezetője, aki elmondta, hogy nem csupán egy fejlettebb Google-keresőről van szó. Sőt.
A ChatGPT-vel történő kommunikációban ugyanis valójában nem sima kérdéseket kell megfogalmazni, hanem úgynevezett promptokat – magyarázta a szakember. Ezek sokkal pontosabbak, mint egy egyszerű kérdésfeltevés, tartalmazhatják például a válasz elvárt stílusát is. Ráadásul a csetbottal folytatott kommunikáció során azt is figyelembe kell venni, hogy az nem egy online keresés eredményeit listázza majd, hanem elvileg a korábban betanult (2021-ig érvényes) információk alapján állítja össze a válaszát.
Az egyetemeken ezt jól lehet használni mind a hallgatói, mind az oktatói munkában, de nem úgy, mint ahogy arra az előadások végén a Szegedi Tudományegyetem Angol-Amerikai Intézetének intézetvezetője, Fenyvesi Anna utalt. Ő januárban egy vizsgán találkozott a ChatGPT-vel készített válasszal, amit egy hallgató automatikusan átemelt és beküldött. Ehelyett érdemes a nyelvi modellt vázlatalkotáshoz, cikkek, szövegek, akár könyvek összefoglalóinak megírásához és kivonatok első változatainak készítésére használni. Aczél szerint ezekben is kell még javítani ezt-azt a közlés és a beadás előtt, viszont az LLM angol nyelvi készségei kimondottan jók, így sokat segíthetnek azoknak, akik például bizonytalanok az idegen nyelv használatában .
Az oktatók és a kutatók szintén a fenti feladatokban vagy akár kérdéslisták előállításában vehetik hasznát az eszköznek. Ezen felül a kódolásban is van jövője a ChatGPT-nek, ami Aczél szerint a Python programnyelvben remekel, sőt a generált kód a működését is elmagyarázza a felhasználónak.
Kár lenne viszont egyetlen eszközre szűkíteni a mesterséges intelligencia vagy az algoritmusalapú eszközök akadémiai használatát. Aczél ezért bemutatott néhány további lehetőséget, egyrészt a promptíráshoz (ezeket a ChatGPT-be írva még pontosabb válaszokat kaphatunk) vagy például a szakirodalmazáshoz. A kutató elmondta: mivel nyelvi modellről beszélünk, a ChatGPT keresései azért is lehetnek pontosabbak (vagy tűnhetnek annak), mert nemcsak kulcsszavak alapján válogat releváns találatokat, hanem a szöveg elemei közötti kapcsolatot is értelmezi. Erre a Google keresője például nem képes, cserébe nem is valószínűségi alapon választ megoldást egy két éve olvasott szöveghalmazból.
Ingoványos talaj, ahol a kutatóknak, az oktatóknak és a hallgatóknak együtt kell észnél lenniük
Aczél szerint veszélyt jelent, hogy az MI hiperproduktív kutatókat teremthet: cikkeket és könyveket generálhat, megfelelő jelölés nélkül pedig úgy tűnhet, hogy ez egy-egy kutató saját jogon szerzett érdeme. Épp ezért kollégáival együtt mihamarabbi megfelelő szabályozást sürget, hasonlóan más nagy egyetemekhez. Az MI ugyanis túl meggyőző válaszokat ad, és ha el akarjuk kerülni Cyrano csapdáját, fontos észben tartani, mire számíthatunk.
Lukács András, az ELTE TTK Számítógéptudományi Tanszékének egyetemi adjunktusa, a Matematikai Intézet Mesterséges Intelligencia és Adattudományi Kutatócsoportjának koordinátora olyan fontos adatokat emelt ki a ChatGPT-vel kapcsolatban, mint hogy a nyelvi modellt, amivel dolgozik, 500 milliárd tokenen tanították be (az angol Wikipedia mindössze 3 milliárd tokent tartalmaz). A token a szónál kisebb, de a karakternél nagyobb nyelvi egység, az elemek pedig származhatnak könyvekből, cikkekből, fórumokból is, ahogy az a ChatGPT tanulásához használt nyelvi korpuszában is megfigyelhető.
Lukács szerint az olyan további MI-eszközök, mint a Deepl fordító, a Google és a Bing keresők, a Dall-e 2 képgenerátor vagy a GitHub Copilot kódíró mind-mind hasonlóan hasznos alkalmazások a mindennapi feladatok ellátásában, bár az is tény, hogy az embert egyelőre nem képesek kiváltani.
A hangsúly ugyanis a közös munkán van, a célt pedig mindenképpen az emberek határozzák meg, majd egy iteratív folyamat, többlépcsős ellenőrzés és mérlegelés vezet el a válaszhoz. A mesterséges intelligencia bevonása csupán abban segít, hogy egy-egy feladatot felgyorsítsunk (például sokkal gyorsabban tud szöveget fordítani, így több időnk marad a szöveg ellenőrzésére), közben pedig ellenőrizni is tud (az MI lehet a kész munka lektora is).
Érdekes kérdés viszont, hogy lehet-e a ChatGPT-re személyként hivatkozni, mert az biztos, hogy valahogy hivatkozni kell rá, és ez a probléma egyre gyakoribbá válhat az egyetemi világban.
Darázs Lénárd, az ELTE Állam- és Jogtudományi Karának egyetemi tanára, az ELTE általános rektorhelyettese, a Mesterséges Intelligencia Koalíció Szabályozás és etika munkacsoportjának vezetője szerint a ChatGPT-t el kell helyezni az akadémiai munka szövetében és a jogrendszerben is, mint „cseppet a tengerben”. Ha nem is azonnal, de gyorsan kell olyan jogi megoldásokat találni, amelyekkel nemcsak az egyetemeken, hanem a széles nyilvánosságban is szabályozni lehet az MI helyzetét és használatát.
Darázs előadásában az alapvető normatív értékek megóvásának fontosságát hangsúlyozta, vagyis azt, hogy olyan közös európai cselekvésre van szükség, ami figyelembe veszi az etikai alapokat, és emberközpontú, megbízható mesterséges intelligenciák létrehozását, illetve használatát teszi lehetővé.
Rengeteg az előnye, de a hátrányokról sem szabad megfeledkezni
Darázs részletesen kitért arra is, hogy nem elég a mesterséges intelligencia (nemcsak a ChatGPT, hanem minden ilyen alkalmazás és algoritmus) előnyeire gondolni. Az ilyen eszközök használata nem történhet visszaélési céllal, ezért az eszköz alkalmazási kereteit szigorúan szabályozni kell – az egyetem falain kívül is. Bár felmerült, hogy a ChatGPT használata a plágiumszabályozás tárgykörébe esik, Darázs szerint az MI munkája nem tekinthető plágiumnak. Ő sokkal fontosabbnak tartja a felelősségvállalás kérdését, végső soron ugyanis minden algoritmussal generált állításért is az az ember lesz felelős, aki a gépet bevetette.
Azok az európai etikai források, amelyek a rendelettervezés alapját jelentik, négy pilléren nyugszanak az MI szabályozásával kapcsolatban. Ezek az emberközpontúság, a jogszerűség, az etikusság és a robusztusság. Utóbbi vonatkozik a felelősségre vonás lehetőségére, de ugyanígy fontos kitétel, hogy a fejlesztéseknek a már rendelkezésre álló és a most születő jogi normáknak is meg kell felelniük.
Darázs elmondta: az MI-nek olyan feladatokat kell ellátnia, amik alapvetően nem torzítanak, a digitális transzformáción keresztül pedig így az oktatásba is betehetik a lábukat ezek az algoritmusok. A rektorhelyettes jogalkotási cunamira számít, mert a következő néhány évben rengeteg rendeletnek kell létrejönnie ahhoz, hogy végül az MI valódi, etikus céljai valósulhassanak meg. Tilalmakat, a nagy kockázatú rendszerekkel szembeni követelményeket, átláthatósági elvárásokat és az általános MI rendszerekre vonatkozó előírásokat is figyelembe kell venni, ezek pedig nem lokális jogi fogalmak, hanem a teljes Európai Unióra vonatkoznak majd.
A tiltásra példák az olyan rendszerek, amelyek az érintettek beleegyezése nélkül használnak azonosítókat (például biometrikus azonosítás a személy tudta nélkül), ami pedig az átláthatóságot illeti, a deepfake technológia terjedése csak úgy tehető biztonságosabbá, ha minden MI által generált kép esetén tájékoztatják a tartalomfogyasztókat, hogy amit látnak, az nem valódi események megörökítése.
Hallgatói kérdésre Darázs elmondta: az ELTE már dolgozik azon, hogy megfelelő, a jogi vonatkozásokat is szem előtt tartó szabályozást állítson össze. Olyat, ami nem szankcionálja, hanem megfelelő keretek közé emeli a ChatGPT és más MI-eszközök használatát. Arra viszont, hogy ez a szabályozás még ebben a szemeszterben életbe lépjen, nem lát esélyt; legkorábban szeptemberre számít arra, hogy az egyetemi polgárság mindennapjaiba is beépülhessen. Akkor viszont sokkal biztonságosabb lesz majd az ilyen rendszerek használata, ami a tanároknak és a hallgatóknak is segít abban, hogy jól használják az új eszköztárat a gyakorlatban.
Kapcsolódó cikkek a Qubiten:
