Az igazán átütő technológiai újítások jellemzően felülről lefelé jutnak el a társadalom széles rétegeihez. Gondoljunk csak a villamos energiára, a számítógépre, az internetre vagy akár a GPS-re. Először kormányzati vagy hadi fejlesztés formájában jelennek meg, majd a nagyvállalatok kezdenek élni velük, és végül fokozatosan válnak hozzáférhetővé az átlagemberek számára. Ez logikusnak tűnik, hiszen az új, erőteljes technológiák a kezdeti szakaszban rendszerint ritkák, tőkeigényesek, és használatukhoz speciális szakértelem kell.
Ehhez képest meglepő fordulat figyelhető meg a mesterséges intelligencia legújabb vívmányánál. A nagy nyelvi modellek (Large Language Model, LLM) esetében azt látjuk, hogy az egyéni felhasználók sokkal hamarabb és nagyobb mértékben profitálnak belőlük, mint a nagy szervezetek. Az OpenAI ChatGPT-je például minden idők leggyorsabban növekvő fogyasztói alkalmazása lett: egy ponton heti 400 millió aktív felhasználó használta íráshoz, programozáshoz, fordításhoz, tanuláshoz, összefoglaláshoz, ötleteléshez és számos egyéb feladathoz.
Ez nem egyszerű ráncfelvarrás a korábbi technológiákon, hanem egy csapásra megtöbbszörözi egy átlagember képességeit a mindennapokban, méghozzá nagyon széles területeken. Ráadásul a használat küszöbe elképesztően alacsony. Ezek a modellek sok esetben ingyen vagy minimális díjért elérhetők, gyorsak, és bárki számára hozzáférhetők interneten keresztül. Még nyelvi akadály sincs – az MI beszél magyarul éppúgy, mint más nyelveken, sőt igazodik a hétköznapi szóhasználathoz, szlenghez is. Ilyen mértékű és sebességű “technológiai ugrást” az átlagember még nem nagyon tapasztalt.
Felmerül a kérdés: miért pont az egyének nyernek a legtöbbet ebből a forradalomból, és miért visszafogottabb a hatás a vállalatoknál és kormányzatoknál? A jelenségre Andrej Karpathy, a mesterséges intelligencia egyik vezető szakértője is felhívta a figyelmet „Power to the people: How LLMs flip the script on technology diffusion” című blogbejegyzésében, rávilágítva néhány fontos okra.
Széleskörű “kvázi-szakértelem” a zsebben
Az egyik ok a nagy nyelvi modellek képességprofiljában keresendő. Ezek az MI-k egyszerre sokoldalúak, de nem mély szakértők. Rengeteg különböző területen nyújtanak használható (ha nem is tökéletes) tudást, egyszerre fordító, programozó, elemző és tanácsadó is egy személyben – viszont hajlamosak hibázni, tévedni, azaz nem érnek fel egy valódi szakember szintjével egyik adott területen sem. Ezzel szemben egy szervezet ereje éppen abban áll, hogy sok specializált szakértőt tömörít: mérnököket, jogászokat, elemzőket, marketingeseket stb. Számukra egy LLM inkább csak egy újabb eszköz, ami kissé hatékonyabbá teszi a meglévő munkafolyamatokat, de nem váltja ki a mély emberi szakértelmet. A vállalat jogásza gyorsabban megírhat egy szerződés-tervezetet a ChatGPT segítségével, a programozó hatékonyabban generálhat sablonkódot, a marketingszakember könnyebben készíthet szlogenjavaslatokat – de mindez csupán kismértékű javulás ahhoz képest, amit eddig is meg tudtak tenni.
Ezzel szemben egy átlagember általában legfeljebb egy szakterületen jártas igazán. Számára a LLM-ek sokoldalúsága valódi ugrást jelent: olyan dolgokra válik képes, amikre korábban nem volt lehetősége vagy tudása. Mostantól külön segítség nélkül, egyetlen eszköz támogatásával el tud végezni olyan feladatokat, amelyekhez régen több különböző szakembert kellett volna bevonnia. Néhány példa, hogy mire képes egy ember egy LLM (pl. ChatGPT) támogatásával:
- Programozás és appfejlesztés: Képes alapvető kódot írni és egyszerű alkalmazásokat fejleszteni, még akkor is, ha korábban soha nem programozott („vibe coding” jelleggel akár minimális utasításból összeáll a kód).
- Jogi és pénzügyi szövegek értelmezése: Megérthet vagy akár összefoglalhat bonyolult szerződéseket, jogi dokumentumokat, pénzügyi kimutatásokat a MI magyarázata révén.
- Tudományos kutatás és tanulás: Olyan szakcikkeket, kutatási anyagokat „fordíthat le” közérthető nyelvre, vagy új témákat sajátíthat el, amelyekről korábban szakember segítsége nélkül nem tudott volna tájékozódni.
- Adatelemzés: Nagyobb adathalmazokat tud elemezni és érthető következtetéseket levonni (akár grafikonokat, kimutatásokat készítve) anélkül, hogy statisztikus vagy adatelemző lenne.
- Kreatív tartalomkészítés: Képes marketing célú szövegeket, képeket, sőt videókat generálni egy ötletből, segítve például egy kisvállalkozót a promócióban vagy egy diákot egy prezentáció elkészítésében.
Mindezt megfelelő színvonalon, külön szakértők bevonása nélkül teheti meg bárki, ami korábban elképzelhetetlen volt. Nem csoda, hogy aki ráérzett ezeknek az eszközöknek az erejére, az szinte szuperképességként éli meg a használatukat a saját munkájában vagy tanulásában.
Miért lassabb a vállalati bevezetés?
Ha a technológia mindenki számára ugyanúgy hozzáférhető, akkor a nagyobb szervezetek miért nem tudják ugyanolyan gyorsan kamatoztatni azt, mint az egyén? A válasz az, hogy egy vállalati környezetben jóval összetettebb kihívások merülnek fel az alkalmazás során. A legfőbb fékező tényezők közé tartoznak:
- Integráció és régi (legacy) rendszerek: Egy nagyvállalatnál az új MI-eszközöket össze kell kapcsolni a meglévő informatikai rendszerekkel, adatbázisokkal, munkafolyamatokkal. Ez idő- és pénzigényes, és nem mindig zökkenőmentes, főleg, ha régi rendszerekről van szó.
- Márka és minőségbiztosítás: Minden kibocsátott tartalomnak illeszkednie kell a cég márkahangjához és minőségi előírásaihoz. Egy generatív nyelvi modell outputját azonban ellenőrizni és finomhangolni kell, hogy megfeleljen a vállalati standardoknak. Nem beszélve arról, hogy a modellek olykor oda nem illő vagy pontatlan szöveget generálhatnak.
- Biztonság és adatvédelem: Szigorú biztonsági és adatkezelési szabályok vannak érvényben. Egy cég nem küldhet bizalmas adatokat egy külső MI szolgáltatásnak anélkül, hogy veszélyeztetné az adatvédelmet. Emellett ügyelni kell arra is, hogy az MI használata megfeleljen a szabályozói követelményeknek (például GDPR).
- Jogi felelősség és kockázat: Ha egy MI téves vagy kitalált információt ad (“hallucinál”), annak komoly következményei lehetnek egy üzleti döntésben vagy nyilvános kommunikációban. Egy rossz javaslat akár anyagi kárt vagy jogi problémát is okozhat, amiért a vállalatot vonják felelősségre. A cégek ezért érthetően óvatosak.
- Szervezeti tehetetlenség: Minél nagyobb egy szervezet, annál nehezebben változtat a bevett szokásain és folyamataikon. A dolgozókat ki kell képezni az új eszközök használatára, a belső munkamegosztást és felelősségeket újra kell gondolni, és le kell küzdeni az esetleges belső ellenállást vagy politikai harcokat. Mindez idő és energia, így a változás üteme lassabb.
Ezek a tényezők mind fékezik az új technológia gyors bevezetését a vállalati szférában. Nem arról van szó, hogy a cégek ne látnák a lehetőséget – számos vállalat kísérletezik belső nyelvi modellekkel vagy testreszabott AI-asszisztensekkel. A változás üteme azonban a fenti akadályok miatt jóval megfontoltabb és lassabb, mint ahogyan az egyéni felhasználók körében végbement. Jelenleg tehát azt látjuk, hogy a mesterséges intelligencia ezen hulláma aránytalanul nagyobb mértékben formálja át az egyes emberek mindennapjait, mint a szervezeti működést.
Drága fejlesztés, olcsó terjesztés
Érdemes kitérni a gazdasági tényezőkre is, amelyek ezt a szokatlan bottom-up mintát lehetővé teszik. A nagy nyelvi modellek betanítása óriási erőforrásokat igényel. Hatalmas adatmennyiségen és speciális hardvereken futnak hetekig vagy hónapokig, ami dollár-százmilliókban mérhető költség. Mégis, miután egy ilyen modellt kiképeztek, a működtetése és terjesztése már viszonylag olcsó. Egy további felhasználó kiszolgálása csak töredéknyi extra számítási kapacitást jelent.
Ez teljesen más dinamika, mint például a fizikai világban egy luxusterméknél: hiába fejlesztették ki a szuperszonikus repülést a Concorde-dal, az továbbra is drága maradt minden egyes utasnak – így csak a leggazdagabb kevesek élvezhették. Ezzel szemben egy LLM-nél a fejlesztők megengedhetik maguknak, hogy akár ingyen vagy minimális díjért széles tömegeknek hozzáférést adjanak, mert a terjesztés méretgazdaságos. Sőt, üzleti szempontból ez logikus lépés: minél több ember használja, annál több adatot generálnak a modellek további fejlesztéséhez, és annál erősebb piaci pozíciót épít ki magának az adott szolgáltató.
Ráadásul jelenleg egészen példátlan módon egyenlő a helyzet a mesterséges intelligenciában. A legjobb minőségű nyelvi modellekhez bárki hozzáférhet, és pénzért sem lehet sokkal jobbat venni. A világ leggazdagabb emberei is, ugyanazt a ChatGPT-t használják, mint egy átlag egyetemista – nincs “titkos, szuper prémium” verzió, ami csak az elitnek jár. (Persze vannak fizetős előfizetések extra kényelmi funkciókkal, de a mögöttes modell ugyanaz.) Ez teljesen szokatlan jelenség a tech történelemben.
Meddig marad a hatalom a népnél?
Felvetődik a kérdés, hogy meddig maradhat ez így. Karpathy is megjegyzi, hogy amint megjelenik egy olyan mesterséges intelligencia, amit pénzzel lényegesen jobbá lehet tenni – például egy sokkal erősebb, de nagyon drágán futtatható modell –, a nagy szervezetek ismét előnybe kerülhetnek, hiszen ők megengedhetik maguknak. Lehet, hogy a jövőben az elitek gyerekei már egy “GPT-8 Pro Max Ultra” magántanárt fognak használni, miközben a többség beéri a “GPT-6 Mini”-vel. Jelen pillanatban azonban nem ez a helyzet: egy igen ritka pillanatot élünk meg, amikor egy forradalmi technológia szinte egyszerre és majdnem egyenlő mértékben jutott el mindenkihez.
A sci-fi író William Gibson híres mondása szerint “A jövő már itt van, csak nincs egyenletesen elosztva”. Nos, a nagy nyelvi modellek esetében úgy tűnik, a jövő meglepően egyenletesen oszlik el. Ahogy maga Karpathy fogalmaz: “Power to the people” – azaz valóban hatalom került a nép kezébe. És ez egyelőre nagyon ígéretes fejlemény a technológia világában.
(Forrás: Andrej Karpathy – “Power to the people: How LLMs flip the script on technology diffusion” (2025. április 7.) című blogbejegyzés gondolatainak felhasználásával.)
(Címlapkép: Depositphotos)
