A ChatGPT tavaly novemberi indulásával, az elméletek és kísérleti modellek után, széles körben elkezdődött a mesterséges intelligencia (MI) felhasználása.
Előző bejegyzésünkben a szerzői jogi kérdéseket boncolgattuk, most a jelenlegi használhatóság lesz terítéken. Cikkünkben arra keresünk választ, mire és hogyan használhatjuk, és érdemes-e ezzel foglalkozni 2023-ban egy átlag magyar cégnek.
A ChatGPT szinte berobbant a hírekbe, és a lelkes felhasználóknak hála a hétköznapok egyre több területére is. A hirtelen változás növekvő félelmet is generált, és párhuzamosan erősödött a két kérdés: hogyan lehet ezt használni, illetve hogyan lehet kiszűrni/elkerülni. Négy hónap után a felhasználók száma az első heti 5 millióról meghaladta a 100 millió főt, azaz jobban indult, mint bármelyik közösségi média, ami a második kérdésre választ is ad. Sehogy. Sokkal inkább arra kell válaszokat adnunk, hogy érdemes együttélni vele, mennyire kell és hogyan lehet beépíteni pl. egy vállalat működésébe.
Mire jó egy MI és mire nem?
Kezdjük azzal, hogy mi is ez, és mik a korlátai. A most legismertebb MI egy GPT 3 chetbot, nagy nyelvi modell, azaz írásos feladatokat el tud végezni, de pl. nem lát. Képes az információi és a megtanult szabályai alapján kérdésekre válaszokat adni, szöveget (pl. összefoglalókat, dolgozatokat, vázlatokat, dalokat, híreket) írni, felismer szabályszerűségeket. Más MI alkalmazások (pl. Deep Dream, NightCafé, GitHub Copilot, DeepL, Elicit) konkrét fordításokat készítenek, létre tudnak hozni előre megadott stílusban képeket, formákat, megint mások, többek közt, felismernek mintázatokat, szituációkat (pl. tőzsdei folyamatokat, pénzügyi helyzeteket, bőrelváltozásokat, vagy akár közlekedési és informatikai biztonsági szituációkat). Egy MI képes az öntanulásra, tehát minden feladattal, amit rábízunk, egyben fejlesztjük is, ezért a diagnosztika mellett az automatizálás és optimalizálás is olyan terület, ahol fontos szerepet fog kapni. Az összetett hálózatokban (távközlés, közlekedés, közműhálózatok) a forgalom optimalizálása és a hálózat vezérlése, különösen a fenntarthatósági szempontok hangsúlyának növekedésével, már nem oldható csak emberi erőforrásokkal.
Mesterséges intelligencia ezzel szemben nem képes következtetni, jósolni, új megállapítást tenni, felfedezni, eredeti alkotást létrehozni. Mivel az MI korábbi ismeretekre alapoz, ezért induktív tevékenységre, új szabályok kikövetkeztetésére vagy pl. új kérdések feltevésére sem alkalmas. A felhasznált adatoknál (ChatGPT-nél 2021) újabbakat nem alkalmaz, legalábbis egyelőre. A feldolgozott adatai, akár nagy adathalmazok (big data) alapján meg tudja adni a legvalószínűbb választ, de nem tudja, hogy az jó lesz-e, csak a visszajelzésekből tanul. Fix döntések sorozatát tehát elvégzi, de autonóm döntéshozatalra nem alkalmas. Nagyon fontos, hogy egy MI nehezen boldogul az emberi viselkedés megértésével és modellezésével, és nem tud felelősséget vállalni sem. A felelősség minden esetben az alkalmazóé, ami pl. az önvezető autók baleseteinél válik különösen érzékeny kérdéssé.
És hogy mire használhatjuk már ma?
A ChatGPT-t már ma is érdemes vázlatok, cikkek, dokumentációk és termékismertetők alkotásához, könyvek összefoglalóinak megírásához és kivonatok első változatainak összeállításához használni. A ChatGPT vagy a DeepL révén nem kell várni külsős fordítóiroda szabad kapacitására sem (kritikus szakfordítások kivételével). Természetesen szükség lesz szakmai/nyelvi ellenőrzésre, javításokra, de gyorsabban és kisebb ráfordítással várhatunk eredményt. A nagy nyelvi modellek idegennyelvi készségei (különösen az angol) kimondottan jók, ráadásul stílusbeli utasításokat is adhatunk, így sokat segíthetnek az idegen nyelvű fogalmazás mellett konkrét célközönségre szabott anyagok összeállításában is. A ChatGPT és a GitHub Copilot támogathatja a programozási feladatokat, kódokat ír. A Deep Dream, a NightCafé és más képi MI-k illusztrációs feladatokat tudnak elvégezni villámgyorsan, jó minőségben, ráadásul nem lesz gondunk a jogdíjakra sem, ha jól fogalmazzuk meg a paramétereket. Különféle MI alkalmazásokat már ma is használnak nagyvállalatok a folyamataikban, pl. felvételi eljárásban a jelentkezők előszűrésére, nagy adathalmazok feldolgozására, orvosi és más diagnosztikai feladatokra, vagy a tőzsdei kereskedésben.
A lehetőségek és képességek sora persze itt nem ér véget, már csak azért sem, mert ezek az alkalmazások folyamatosan tanulnak, ahogy mi is folyamatosan tanuljuk a lehetőségeiket, és ezzel egyre toljuk kifelé a korlátokat. Stratégiai időtávon belül várható a MI alkalmazása számos adminisztratív munkakör, adatbevitel, nyilvántartások és könyvelések vezetése során.
Mikor kezdjünk MI-t használni mi magunk?
Ma a ChatGPT fizetős, használható változata havi 20 dollárért, azaz kb. 7 ezer forintért képes Python kódolásra, hírgyártásra, összefoglalók, történeti áttekintések, szakmai anyagok megírására, ismétlődő feladatok ellátására másodpercek alatt.
A használat nem csak a MI lehetőségeitől függ, természetesen, hanem a felhasználók képességeitől, felkészültségétől is. Meg kell ismernünk a saját működésünket azzal a szemmel, hol kaphat szerepet az MI, és az sem mindegy, hogyan fogalmazzuk meg a kérdéseket (promptokat), és a feladatokat. A digitalizációhoz hasonlóan a MI használatához sem csak az alkalmazásoknak és eszközöknek kell fejlődnie, de nekünk, felhasználóknak is. Éppen ezért a kisebb, jellemzően élőmunkát kínáló vállalkozások kivételével szinte minden cégnek érdemes lassan megismerkednie MI alkalmazásokkal, utána elgondolkodnia a gyakorlati használaton, majd felülvizsgálnia saját működését, adminisztratív és értékteremtő folyamatait azzal a szemmel, hogy mit tud egy ma ismert mesterséges intelligencia már ellátni, talán vagy akár még évekig nem ellátni. Mire ez az ismerkedés, a felmérés, az MI használat tárgyi és emberi feltételeinek megteremtése lezajlik, eltelik pár év, és addigra az MI sokkal több területen segíthet, mint amire ma gondolunk, mint amit eredetileg megcéloztunk. 2023-ban érkezik a multimodális GPT 4, amelyik már látni is fog, a szöveg mellett képet és videót is képes lesz felismerni, interpretálni és készíteni is.
Igazuk van a kétkedőknek abban, hogy a MI készítette produktumot még ellenőrizni, lektorálni kell, és a legtöbb hazai cég működésében még évekig nem jut nekik sok szerep. Azok a felvetések is jogosak, hogy tisztázatlanok a szabályozási keretek, és sokat kell még fejlődnie bármilyen MI-nek, hogy összetett folyamatokban tömegesen használják. De ott, ahol elkezdik használni, a folyamatok felgyorsulhatnak, az eddig adatgyűjtésre, adatbevitelre, iktatásra, könyvelésre, logisztikára szánt munkaidő nagy része minőségi, alkotómunkára fordítható, és ez hasznos a cégeknek és a dolgozóknak is. Ha nem a mi cégünk látja hasznát, akkor egy másik. Szóval aggódnunk nem kell, még sokáig nem maradunk le semmiről, de a felkészülést el lehet kezdeni.
