Láncreakció

Évről évre átbeszéljük az Air Street Capital által kibocsátott, gigantikus helyzetjelentést, a State of AI-t, ami ezúttal 244 sűrűn teleírt dián tekinti át az AI és a tudomány, üzlet, politika és kiberbiztonság viszonyának témaköreit. Kidurran-e az egész adatközpont-lufi, hogyan teszi tönkre a matematikát a nyakló nélküli tudományos alkalmazás, lemarad-e Európa és hová tört be valójában az ausztráloknál az egyik nagy modell? Ezekre és más kérdésekre is választ adunk a jelentés nyomvonalán haladva. Gyuri pedig ígért egy cikket matek-témakörben: David Bessis írása itt olvasható.

Hogyan avatkozik be az AI az USA félidős választási kampányába? Hogy függ ez össze az adatközpontok tőzsdére vonulásával? Komolyan lehet-e venni az új hype-ot, a döntési modellként megismert Jevet? Végül: túlélhetik-e a nagyok haragját az ArtCraft kiváló klónjai, vagy éppen el is pusztítják a szoftveripar mai formáját?

Tele van a világ azzal, hogy mindenféle híres emberek szerint az AI véget vethet az emberi civilizációnak, de azt senki nem teszi hozzá, hogy pontosan milyen forgatókönyvek mentén képzeli el ezt a szomorú eseményt. Mi megpróbáltuk végigvenni, milyen doomsday forgatókönyvek vannak és melyiknek mekkora a reális esélye. Vajon tényleg a Skynet fogja bevégezni az emberiség sorsát?

Vendégünk volt Kovács Zsolt Imre rendőr százados, forenzikus szakértő, a digitális nyomok rögzítésének specialistája, aki ezek mellett nagy nyelvi modell alapon fejleszt a rendőrség (sőt, akár ügyészség és bíróságok) speciális körülményei között is használható digitális asszisztenst. Vajon fog-e a jövőben figyelmeztetni a diktafon arra, hogy nézzünk be az ágy alá is?

Ezen a héten Mester Tomival, a data36 alapítójával beszélgettünk a SaaS piac haláláról, az ember közösségekhez tartozásának szükségletéről, a hatákonyság és eredményesség egyáltalán nem magától értetődő együttjárásáról és a vibe kódolt falmászó applikáció elkésett megvalósulásáról. milyen tech stacket használ a Biznisz Boyz podcastból is ismert, adattudós sulit működtető vállalkozó, olvas-e még kódot és miben látja az ember valódi versenyelőnyét?

Az AI körüli pánik szintlépése mögötti gazdasági és politikai érdekek még mindig érdekesek, hiszen már a magyar mainstream sajtó is tele van a mindmeghalunk-forgatókönyvvel. A műsorvezetők szerint ez egy tudatosan felépített kommunikációs stratégia: a piacvezető cégek kartellszerűen védenék pozícióikat a nyílt forráskódú modellektől és Kínától, miközben az amerikai választások előtt saját önszabályozási javaslatokkal próbálják megelőzni a szigorúbb állami beavatkozást. Szóba kerül Dario Amodei legutóbbi posztja és Sam Altman már-már vicces kommunikációja, a kínai Qwen 3.8 térnyerése, a közelgő USA félidős választások demokrata esélyeinek hatása az apokalipszis-forgatókönyvekre, valamint az All-In Summiton elhangzott, Trump-hívással kísértJensen Huang-interjú is.

Gyuri összeesküvés-elmélete szerint a nagy amerikai techcégek biztonsági aggályai és szabályozási kezdeményezései valójában saját piaci várárkaik mélyítését, valamint az olcsó kínai, nyílt modellek kiszorítását szolgálják. Azonban nem csak a frontier laborok biztonságról való kommunikációjában lát fordulatot, hanem a nagy modellek felhasználói megítélésében is. Erre példaként az OpenAI Navier–Stokes-egyenlettel kapcsolatos matematikai áttörését hozta, középpontban a kutatási adatok feltételezett felhasználása miatt kirobbant etikai vitával.

Lerátott csont, mégsincs reális képünk arról, hogyan tudná elvenni az emberek munkáját az AI? Mesterséges munkatársakra kell számítanunk vagy részben automatizált folyamatokra, amelyek annyit javítanak a hatékonyságon, hogy kevesebb ember is elég a kontrollingon vagy a marketingen? Ezt járjuk körül és közben előkerül a szervezeti memória és a váratlan hibák kezelése, az ai-2027.com, Linus Torvalds és az AI haterek, valamint lábjegyzetként a CERN és a RedHat összekülönbözése.

Ebben az epizódban a technológiával kapcsolatos társadalmi észlelés torzulásai játsszák a főszerepet: a szenzációs újdonságként tálalt, kereskedelmi forgalomba kerülő rákvakcinák (PROTAC alapú mellrák-vakcina és a Moderna mRNS alapú melanóma oltása) harminc éves kutatáson alapuló története, vagy az adatközpontok egyre negatívabb társadalmi megítélése az USA-ban, ahogy azt bemutatta Nate Silver Jasmine Sun kutatásán keresztül. A két téma közé pedig beékelődött egy meglepő statisztika: hogyan robbant be a GitHub forgalom a vibe coding hatására?

Vajon miért szálltak el a hardverárak az adatközpontok miatt, és hogyan hasonlítható ez a napóleoni háborúk gabonapiacához? Ebben az adásban az effektív altruizmus szilícium-völgyi világára is vetünk egy pillantást, amelynek most izgalmas képviselője, Leopold Aschenbrenner (a Situational Awareness esszé szerzője, amúgy csodagyerek) tőkealapjának kártyavárszerű összeomlásával került a hírekbe. Hogyan nullázta le a tőkeáttételes spekuláció a 450%-os csodahozamokat például az SK Hynix részvényárfolyam korrekciója miatt és miért ne bízzuk a pénzünket tapasztalatlan wunderkindekre? Inkább olyan biztos témákat ajánlunk, mint a lokális Qwen 3.8 modell, valamint a Compass Tech Summit programjai.

Kipróbáltunk néhány kis nyelvi modellt egy izmosabb laptopon: többé vagy kevésbé, de magyarul is tudnak, kódolni is tudnak, és ez még csak a kezdet. Az elemzői jóslatok szerint hamarosan a munkahelyi feladatok 80%-át lokálisan futó SLM-ek oldják majd meg és csak az igazán komplex és generalista megközelítést igénylő problémák miatt kell majd a felhős frontier modellekhez fordulni.

A vibe coding és a professzionális adatvizualizáció mintapéldája lett a holadelej.hu, jár a pirospont a készítőknek! Miért fordult meg a befektetői hangulat az adatcenter-beruházások kapcsán, és hogyan nőtt az Anthropic az OpenAI fejére? Képesek lesznek-e az Apple asztali gépei kiváltani a felhőalapú AI-t a helyben futó kisméretű nyelvmodellekkel? Mi újság a globális chipháború fordulataival, a magyar államkincstárt ért kibertámadással, valamint az újabb világvége-jóslatokkal? A humpr rovatban pedig szóba kerül egy zseniális oktatói trükk, a „Madagaszkár-csapda”.

Vajon az agentic AI valós fejlődési irány vagy csak hype? Mi különbözteti meg a lakossági ágenst a vállalatitól? Leírható-e egy vállalat működése rutinfeladatok összességeként? Jó példa-e az üvegvisszaváltási rendszer az automatizációval elérhető hatékonyságnövelésre? Mi okozza a céges pilotok kudarcait, a nem megfelelő technológia vagy az automatizálni kívánt folyamatok hibái? Ezeket a kérdéseket igyekszik megválaszolni a két műsorvezető.

Ha egy vállalat nem költ eleget az ügyfélszolgálatra, melyik rossz ügyfélélmény a kevésbé felkavaró: ha egy olyan géppel beszélgetünk, ami nem tud igazán segíteni, vagy egy olyan emberrel, aki ugyanúgy csak a scriptet követi és igyekszik lepattintani a kedves ügyfelet? Mi köze mindennek az izlandi autóbérléshez, az elromlott focimeccs-elemző kamerához és a párkapcsolati dinamikákról érdeklődő robothoz? Milyen gazdasági kényszerek húzódnak meg az ügyfélkiszolgálás mögött?

Folytatjuk a múlt héten megkezdett mélyfúrást a nyelvmodellek készítésében, ebben kalauzaink Gyöngyössy Natabara⁠ és ⁠Nemeskey Dávid⁠, a Racka⁠ nyelvmodell fejlesztői. Az adásból kiderül, milyen fázisai és kihívásai vannak a kis nyelvre fejlesztett LLM feltanításának. A nulláról indított tanítás helyett a Qwen 4B modell folytatólagos előtanítását választották, mivel nem állt rendelkezésre elegendő, jó minőségű magyar szövegadat. A tokenizálót ötletesen szabták át a magyar nyelvre, ez 50–60 százalékkal gyorsította a generálást, a Komondor szuperszámítógépen, LoRA-eljárással végzett tanítás pedig összesen 2,1 GPU-évet igényelt. Szó esett még a digitális szuverenitásról, a hazai kutatás finanszírozási kihívásairól, valamint a következő lépésekről is: nagyobb, 30 milliárd paraméteres modellekről és magyar preferenciaadatokra épülő RLHF-fejlesztésről.

Ebben az adásban a hazai nyelvtechnológia legújabb mérföldkövét, a Racka nyelvmodellt mutatjuk be Gyöngyössy Natabara és Nemeskey Dávid segítségével. Megvitatjuk, mi értelme van egy 4 milliárd paraméteres magyar SLM (Small Language Model) fejlesztésének, és hogyan viszonyul ez a korábbi, Dávid által készített HuBERT modellhez vagy a globális GPT-családhoz. Alaposan elemezzük a modellek működési rétegeit az inferenciától az agentic AI irányába mutató kontextuskezelésig és a biztonsági „guardrail”-ekig. Szóba kerül a világ tokenizálása, a multimodális és omnimodellek (mint a Qwen vagy a Google-féle Gemini) térnyerése, valamint a technikai kihívások, mint a KV-cashing memóriaigénye és a spekulatív dekódolás. Végül választ kapunk arra is, miért fontos a kulturális beágyazottság és a lokális, felhőfüggetlen futtathatóság a „digitális gyarmatosítással” szemben, elindulva ezzel a hazai AI-szuverenitás felé.

Ebben az epizódban nyári hírügynökséget játszunk!

A sajtó szerint a bejelentett adatközpont-beruházások fele nem is valósul meg, de a SemiAnalysis elemzése szerint csak korábban összekeverték a hangzatos bejelentéseket a tényleges tervekkel és lehetőségekkel.

Tele vagyunk az Anthropic-kal kapcsolatos hírekkel: Dario Amodei három évvel ezelőtti figyelmeztetéseit a nyílt súlyú modellek veszélyeiről most annak kapcsán hozzák elő, hogy egy kínai open source (GLM 5.2) megközelítette (megelőzte?) a betiltott, majd mégis engedélyezett Mythos 5-öt. Vajon Amodei tényleg aggódik, vagy csak ássa a várárkot a cash cow körül? Aztán itt a Mythos és Fable 5 mellett a Sonnet 5 és a Claude Science is, illetve észrevettünk egy korábbi vatikáni iratot, ami jól rímel Amodei esszéjére, a Machines of Loving Gracecímű techno-optimista szövegre.

Végül Javier Milei argentin elnök radikális vízióját próbáljuk megérteni, aki jogi személyiséget adna a tisztán AI-vezérelte vállalatoknak (Sociedad Automatizada), amivel egyszerre váltotta ki Yuval Noah Harari rettegését és a Microsoft AI-vezérének éles kritikáját. A háttérben ki mást sejtenénk, mint a környéken letelepedni látszó Peter Thielt.

Vajon tényleg lehetséges örökké élni, vagy legalábbis 150 évig húzni a Putyin és Hszi Csin-ping titkos beszélgetésében elhangzottak szerint? Ebben az adásban a longevity, azaz az élethosszabbítás témáját járjuk körül, megkülönböztetve a szigorú tudományt a Szilícium-völgyi biohacker üzlettől és a transzhumanista ideológiától. Szóba kerül Bryan Johnson és a „Don’t Die” mozgalom, a mérésekre alapozott quantified self mánia, valamint az olyan radikális elképzelések, mint az agy nélküli klónok növesztése és az (egyelőre halálos kimenetelű) fejátültetés. Megvizsgáljuk az adatok és a mesterséges intelligencia szerepét a folyamatban: a fehérjemérnökségtől és a generatív kémiai gyógyszerkutatástól (Insilico Medicine) a biológiai életkort mérő öregedési órákig (például a Horvath-óra). Beszélünk a Sam Altman és Jeff Bezos által pumpált longevity-startupokról, a súlycsökkentő GLP-1 gyógyszerek társadalmi hatásairól, és a 101 millió dolláros XPRIZE Healthspan versenyről is. Végül Kömlődi Ferenc új könyve kapcsán elmerengünk azon, hogy az embergép-kapcsolat és a transzhumanizmus valóban elhozza-e a szingularitást.

Közhely, hogy az MI meg fogja változtatni cégek működését - de hogyan? Mármint hogyan képzeljünk el egy MI vezérelte szervezetet túllépve azon a kevéssé eredeti elképzelésen, hogy minden hatékonyabb lesz. Nos, Jack Dorsey nekiáll megvalósítani egy konkrét víziót, ami ugyan vitatható, de mindenképpen eredeti és érdekes! Hogyan lehet meghaladni a római légió hierarchiáját, a McKinsey-féle 7S -t vagy pl. a holacracy-t egy olyan cégnél, mint a Block, a pénzügyi szolgáltató, ami éppen most bocsátott el négyezer embert, elvileg emiatt az új vízió miatt?

XIV. Leó pápa enciklikát bocsátott ki az AI-ról. Ennek kapcsán érdemesnek gondoltuk megnézni, hogy ki tudja alakítani az AI kapcsán egyre inkább hiányzó morális kereteket, mi ebben a szerepe az államoknak és szabályozói testületeknek, a tech vállalatoknak, a tudománynak és a civileknek. Előre szólunk: nincsenek jó híreink.

Doomerek, decelek és accelek, boosterek, etikusok, szkeptikusok, szingularitáriusok, ludditák és a futóbolondok - így kategorizáljuk az AI-ról szóló közbeszéd alapvető szereplőit, akik között hemzsegnek a Nobel-díjasok és a progresszív csajok egyaránt. Szóba kerül még a shoggoth és az Alfa Holdbázis, Dario Amodei esszéje a szerető kegyelem gépeiről, az xAI és SpaceX összeolvadásáról és a sztohasztikus papagáj szülőanyjának társaságáról (Gebru, Bender, Buolamwini).

Az utóbbi fél évben már nem csak az infrastruktúraszolgáltatók keresnek pénzt az AI hájpon, hanem lassan kezd beérni a frontier labok üzleti modellje is: a változást mintha a Claude Code, illetve az agentic AI térnyerése hozta volna el. De vajon mekkora káosz lesz abból, ha az utolsó gyakornok is ágenseket szabadít rá a vállalatra?

Eheti beszélgetésünk apropóját Yann LeCun másfél órás podcast szereplése adta, ahol főként arról beszél, hogy az általa favorizált világmodell-meglközelítés miért sokkal előremutatóbb, mint a szerinte halott (de legalábbis zsákutca) LLM. Tényleg a fizikai világmodell alapú AI lesz az LLM utódja? Hogy jön ide a prediktív kódolás? Hogyan lehet a nyelvi reprezentáció helyett az absztrakt fizikai megközelítést a predikció alapjává tenni? Keressük együtt az AI jövőjét!

A Clementine tavaszi konferenciájának utolsó felvonásaként Ágoston László szociológus-design stratégával beszéltük át az előadások kapcsán eszünkbe ötlő tanulságokat, beleértve az AI chatbot interfész-tervezési kihívásait, az igényteremtés valódi gyökereit, az Anthropic vad előzésének okait és a paraszt-GPT sikerének titkát, az öngyilkosságba hajszoló gépi beszélgetőtársak felelősségét és az ötven oldalas system promptok szükségességét. Sőt, a végén még egy őszi konferencia, a Compass AI & Tech Summit is előkerült.

Dario Amodei már nem fél a fehérgalléros munkahelyeket megszüntető AI-tól, a Claude Code-ot megalkotó kollégája, Boris Cherny pedig azzal flexel, hogy idén még egy sor kódot sem írt saját kezűleg. Azt amúgy Amodei is mondogatja, hogy nemcsak a kóderek, de az architektek is mennek a levesbe, amit Gary Marcus hülyeségnek tart. Közben pedig Richard Dawkins saját kíméletlen érvelése áldozata lett, amikor a Claude-dal beszélgetett pár napig. Úgy látszik, most minden az Anthropic és az agentic development körül forog, még akkor is, amikor Andrej Karpathy szólal meg, vagy amikor az Nvidia jelent be asztali szuperszámítógépet és lakásokba telepített hardverből szervezett elosztott adatközpontot.

Sikerült megállítanunk néhány szóra dr. Varga Pált (BME TMIT tanszékvezető), Pikéthy Árpádot (IBM Hungary country manager), Boráros Andrást (Ericsson K+F igazgató) és Takács Anna Emesét (Netrisk Group Head of AI).

Zuhanyhíradó: Tim Cook nyugdíjba megy, a Pentagon egy vagyont költ dróntechnológiára, az Alibaba Boldog Osztrigája nem "úgy" világmodell, a ChatGPT 5.5 felkészült a fájljaink törlésére, ahogy a többi vezető modell is, a floridai lövöldözőtalán a ChatGPT-től is kapott tanácsokat, Sam Altman egyre cikibb, Norvégia és a Fülöp-szigetek korlátozza a kiskorúak közösségi média használatát, az ingyenes AI a végéhez közelít, akárcsak a kínai autóipari forradalom, a Meta pedig kirúg 8000 embert, miközben a többi dolgozója egérkattintásait modelltanításra használja.

Mi az a Fekete hattyú jelenség és mit kezd vele a statisztika? Mi köze van Willem de Vlaminghnak a flamingókhoz? Élnek-e valahol a világon fekete hattyúk és mit hozott ki a válaszból David Hume filozófus a 18. században? Miért hasonlítják idegesítő bögölyhöz az akadémikusok Nassim Nicholas Talebet, a Fekete hattyú c. könyv szerzőjét? Végül, hogy jön ide a Hálaadáskor kegyelmet kapó pulyka és a levágott helyett két fejet visszanövesztő hidra? Mindezek mellett szó esik a Gauss-görbe zsarnokságáról, a vastag farkú eloszlásokról és a Value at Riskről - egyszóval mit kezd a matematika a váratlan eseményekkel?

Tisza Viktorral, a szazkilencvenkilenc.hu weboldal gazdájával, adattudóssal beszélgettünk a választás előtt három nappal a választási előrejelzés lehetőségeiről, a mintául szolgáló, Nate Silver nevével fémjelzett egykori fivethirtyeight.com oldal modelljéről, a Baynes-féle becslésről, illetve arról is, hogy ami nagy, nem biztos, hogy jó, valamint arról, hogy ki nyeri a vasárnapi parlamenti választásokat.

A Láncreakció ötödik születésnapján személyes példát mutatunk az Agentic iparpusztító hatásának helyes megközelítéséről (lásd Mentimeter és zongorista kislány apukája), segítünk keseregni a rendes fejlesztőknek, és szégyenbe hozzuk a tech gigászok PR osztályait a főnökök béna promptjaival, elbúcsúzunk a Sorától, üdvözöljük az Nvidia DGX Stationt, megidézzük az F1 The Movie filmet és a Meta ellen pert nyerő leányt, majd végül elmerengünk a mulandóság és az AI kapcsolatán egy mennyei slop videó felett.

Legalábbis erről szól a Citrini Research tanulmánya, amiben hangsúlyozottan nem egy jóslat, hanem egy átgondolásra érdemes forgatókönyv szerepel. A szcenárió szerint az ágensek miatt kirúgják a fehérgallérosokat, nő a termelékenység, de ez nem jelenik meg a GDP-ben, miközben csökken a fogyasztás. Az ágensek miatt megszűnnek azok az aggregátorok, amelyek a lustaságunkat sarcolják - és az ezekbe fektetett kockatőke elporlad. Az ágensek segítenek leprogramozni olyan helyi megoldásokat, amiket eddig SaaS keretében használtunk. Mindez együtt: 30%-os tőzsdei esés, ingatlanválság és az adóbevétel csökkenése. Igaz lehet mindez?

Vendégünk volt dr. Varga Pál, a BME TMIT tanszékvezetője, a HTE Mesterséges Intelligencia Szimpózium szervezője és az Infocommunications Journal főszerkesztője és az április 28-29-én tartott Szimpózium programja mellett beszélgettünk a TMIT hozzáállásáról az AI-jal írt beadandókhoz, a Journal nehézségeiről, amelyek az AI-jal generált cikkek egyre növekvő számából fakadnak, sőt az AI ipari adaptációjáról is.

A Láncreakcióhoz sok szálon kötődő Minerva Intézet januári és februári kutatása a szokásosnál nagyobb hullámokat vert, ráadásul érdekes módszertani változások keretezték az elmúlt két hónap kutatásait. Miért változtattunk a súlyozási eljáráson, miért dilemmáztunk a februári adatok közlése előtt és mik a jelenkori közvéleménykutatók legnagyobb kihívásai?

Biztos mindenki találkozott már azzal a jelenséggel, hogy a modell butulni kezd, vagy nem hajlandó alapos választ adni, esetleg a válasz helyett a kérdésben megbújó feltételezést erősíti inkább, vagy csak a komplex feladatokat oldja meg, miközben az egyszerű kérdésekre rossz válasz érkezik. Mi lehet az oka ezeknek a "viselkedéseknek" - egyáltalán, ezek viselkedési minták vagy csak egyszerű áramspórolás? Strukturális és elvárt lustaság, komplex matematikával foglalkozó OpenAI alkalmazottak és az LLM-ek biológiája: megpróbáltunk utánajárni a model lazyness jelenségének.

Érdekes-e még az adattudomány, vagy most csak az AI szexi? Első blikkre az utóbbi, miközben a kenyér ára egyelőre nem lesz olcsóbb az AI miatt. A személyre szabott applikációk kora viszont eljöhet a vibe coding miatt, ha tényleg nincs felső határa a világ számára szükséges kódsorok számának.

Az ezen való merengés után viszont átnéztük az elmúlt hetek híreit: az Anthropicot megzsarolná az USA szövetségi kormányzata, Hollywoodot leépítené a Seedance 2.0, ősemberek DNS-éből állítana elő új antibiotikumokat egy kutató, robotizálni is lehetne a biológiai laborokat, egy Hofi szkeccs a 14 disznóról Linkedin posztot ihletett, az IBM egyik vezetője pedig a GenAI projektek szervezeti csapdáin élcelődött, végül pedig a Tesla nem hívhatja Autopilotnak az önvezető rendszerét Kaliforniában, a ChatGPT pedig gyalog küldene el autót mosni- vagy nem.

Mi ez az ügynök-őrület, amiről mindenki beszél mostanában? Tényleg megveszi helyetted a repülőjegyet és bevásárol a főzéshez, vagy inkább a munkahelyen van a helye? Hogyan térítette meg Gyurit a Claude Code, mit várhatunk az üzleti feladatoknál az agentic megközelítéstől, vannak-e olyan feladatok a munkában, amit rá lehet bízni egy AI-ra és letörli-e a merevlemezedet a Claude Cowork?

Az Anthropic az új üdvöske (SemiAnalysis cikk) a friss és ropogós Opus 4.6-tal, a Coworkkel és az egy felhasználóra eső bevételével, miközben az OpenAI éppen szenvedni látszik: az Nvidia mintha kihátrálna a 100 milliárdos megállapodásukból, a Gemini lassan beéri felhasználószámban, és az Anthropic reklámja szerint ellenszenves hirdetések jönnek a ChatGPT-be. Elon Musk az űrbe telepítené az adatközpontokat a hűtés és a korlátlan napenergia miatt, ezért (is) olvasztotta be az xAI-t a SpaceX-be. A Moltbookon egymással beszélgetnek a chatbotok - vagy mégsem? Hollywood pedig elkezdhet rettegni, mert kezdenek megjelenni a tényleg realisztikus videogenerátorok, és indul az első sorozat (On this day... 1776), ami színészek nélkül, számítógépasztalok mellett készülhetett el, de nem látszik rajta.

Mindezt pedig hol máshol kellene megszakérteni, mint a Láncreakció vadonatúj Telegram csatornáján! Gyere te is beszélgetni!

Kipróbáltuk az AI támogatta kódolást ("vibe coding") az Anthropic Claude segítségével, és erről eszünkbe jutott ez-az. Például hogy Gyuri már nem annyira szkeptikus, sőt szerinte az LLM-ek legfontosabb felhasználása lehet ebből a területből. Aztán hogy magyar szerzők is közreműködtek abban a cikkben, ami szerint a vibe coding akár meg is ölheti az open source mozgalmat. A szoftvercégeknek meg esik az árfolyama, talán szintén emiatt. Abban megállapodtunk, hogy egyelőre inkább prototipizálásra meg alacsony üzleti kockázatú területeken érdemes számolni vele, de abban is, hogy mindez nem olyan nagy baj, mert az emberiség amúgy is egyre kevesebbet dolgozik.

A Láncreakció legénysége több módon is átfedést mutat a Minerva Intézettel, amely AI kérdezőbiztossal készít telefonos közvéleménykutatásokat tavaly május óta. Most megjelent a legfrissebb, januári kutatás, és nem álltuk meg, hogy ne elemezzük végig az eredményeket, sőt a módszertanról is ejtettünk néhány szót. Bővebben a kutatásról pedig itt lehet tájékozódni: minervaintezet.hu

Gyuri szerint ma súlyos téveszmék irányítják az AI ipart: sokan hiszik, hogy az AI hamarosan ki tud váltani összetett munkaköröket, az LLM-szolgáltatás egyszer lehet nyereséges is, a hardverkapacitások töretlenül skálázódnak, a modellfejlesztési versenyfutásnak lehet nyertese, a brute force fenntartható modell, a gépek pedig helyettünk fognak döntéseket hozni. A mélyére nézünk ezeknek a feltételezéseknek, és azt is megvitatjuk, ezek téveszmék, vagy "csak" hipotézisek?

Az ide évkezdő jóslatainkat beleszőttük a 193. adásban elhangzott tavalyi jóslatok áttekintésébe, és közben Gyuri jó sok mindenre mondta azt, hogy ebből még lesznek komoly bajok. Közben előkerült a bálnák beszéde, Carl Sagan és a SETI@Home, a herkulaneumi tekercsek, a pszichológus appok, az Nvidia ACE for Games keretrendszere és az Erdős problémák adatbázisa is.

Az év elején még gyűjtjük az erőt a tavalyi jóslatainkkal való szembenézéshez, így 2026 első adása meglehetősen nyeglére sikerült: már-már szórakoztató hírekkel igyekszünk átmelegíteni a hó alatt fagyoskodó hallgatói szíveket. Így kerülhetett szóba a könyv illata és a filofax a dán posta bátor lépésével kapcsolatban (nomeg egy Örkény egyperces), aztán azok a dolgok, amikről az AI tehet (pl. az elszabadult memóriachip árakról, meg a McDonalds baconös fagyiról), meg a csodálatos kutatások, például hogy a választókat legjobban a tényeken alapuló érvek győzik meg leginkább, a telefonokat pedig szabad gyorstölteni akár 100%-ra is. Végül még lecikiztük a Metát, amiért dobja a Llamát egy avokádóért.

Az év utolsó adásában megnéztük, melyik témákat szerettétek a leginkább ti, kedves hallgatók, aztán megkértünk magunk helyett három LLM-et, mondjanak óévbúcsúztató beszédet (az ElevenLabs TTS segítségével), hogy aztán elmélkedhessünk egy kicsit azon is, viccesek-e már a nagy nyelvi modellek, és fejünkön találják-e a szöget vagy inkább csak papírtrombitálnak a szilveszteri fúvósszekcióban. Aki meghallgatja ezt az epizódot, garantáltan kap választ erre a kérdésre is! Köszönjük az egész éves figyelmet és BÚÉK!

Karácsonyi vendégünkkel, Jóföldi Endrével, aki a kaposvári Precognox tulajdonos-ügyvezetője és a Békevár Baptista Gyülekezet vezetője, presbitere, nem csak a cége kaposvári kötődéséről, a Kaposvár-Boston-Tel Aviv tengely működéséről és az LLM-ekben talált lehetőségekről beszélgettünk, hanem arról is, mit szól a Teremtő a mesterséges intelligenciához, hogy fér össze a hit a techno-optimizmussal, és van-e esélye a generatív technológiáknak az ember lényegével szemben.

Idén mindenki az önálló cselekvésre képes AI-t fejlesztette, miközben a munkahelyeken szignifikánsan csökkent a GenAI használata. Van-e esélye az OpenAI-nak vagy Anthropicnak az igazán nagyokkal szemben? Van-e esélye a GenAI-nak a rosszul kialakított munkahelyi folyamatokkal szemben? Lesz-e Agentic forradalom az üzleti életben, vagy a kipukkanó AI-lufi szele elsodorja a valós alkalmazásokat is?

Ezeket a kérdéseket igyekeztünk megválaszolni és közben szóba került az IBM CEO-jának vészjósló nyilatkozata, az Angry Birds, a Microsoft Ignite 2025 bejelentései, a Robotic Process Automation és még annyi minden...

A conTEXT 2025 konferencia színpadán felvett epizód vendége dr. Prószéky Gábor volt, a legendás MorphoLogic alapítója, ma az ELTE Nyelvtudományi Kutatóközpont főigazgatója. Megbeszéltük a RAG és az MTA nyelvhelyességi motor kapcsolatát, a PULI nevű magyar LLM értékeit, a biológiai neuronok és a neurális hálók működése közötti alapvető különbséget és a világmodellek okvetlen szükségességét.

A héten a vendégünk volt dr. Simon Eszter, a K&H NLU (Natural Language Understanding) csapatának vezetője, az MTA Nyelvtudományi Intézet korábbi kutatója, akit a HTE Top 50 Nők a Mesterséges Intelligencia Területén legfelső ötösének tagjává választottak. Beszéltünk a banki chat- és voicebot rendszerek potenciájáról, az LLM-ek megfizethetetlenségéről, a tudományos élet és a nagybanki munka közti különbségekről, de szóba kerültek a kis nyelvi modellek és az Ai2 OLMO 3 open source modellje is.

A Minerva Intézet negyedik, novemberi közvéleménykutatása, ami ezúttal is a magyar szavazók pártpreferenciáját, ehhez kapcsolódó rejtett szándékait és közéleti attitűdjét vizsgálta, elég apropót szolgáltatott ahhoz, hogy ezúttal csak erről beszélgessünk. Nem mondjuk meg, hogy ki fog nyerni jövő tavasszal, inkább a módszertannal, az elemzés legnagyobb dilemmáival foglalkoztunk, de azért kiderül néhány izgalmas részlet: pl. hogy a magyarok 70%-a képben van a fake news-zal (valamennyire), vagy hogy a Tisza szavazók 40%-a korábban már szavazott a Fideszre is.

Megjelent a GPT 5.1, megjelent az ex-OpenAI-os Ilya Sutskever "vallomása" is a Sam Altman pár napos kirúgási sztorija körüli belső trónviszályokról, aztán az a hír is megjelent, hogy Yann LeCun elhagyja a Metát, hogy saját startupot indítson. Találtunk egy ábrát, ami szépen szemlélteti, hogy az AI ökoszisztéma egészét legjobban lefedő vállalat a Google, ami emiatt talán elhagyja majd a többieket, emiatt eszünkbe jutott Clippy, akit mindenki elhagyott volna a Windowsból, illetve előhúztunk egy Válasz Online cikket az AI lufi esetleges kidurranásáról és egy Simó György interjút az "éájelvesziamunkánkat" témában. Szóba került még egy vitorlás cargo ship is, hogy valami széppel búcsúzzunk.

Ebben az epizódban azon tépelődtünk, miért a munka a leghangsúlyosabb identitás-meghatározónk, és hogy ez kizárja-e a teljesen munka nélküli társadalmat. Elég racionális-e ahhoz a kapitalizmus, hogy kiváltsa az embert az olcsóbb gépi alternatívával, ha az majd tényleg olcsóbb lesz (mert most még sokkal drágább), vagy inkább a bullshit-jobok jellemzik igazán? Elég puha-e a társadalom ahhoz, hogy minden technológiai újítást elfogadjon csak azért, mert mképesek vagyunk megcsinálni? És egyáltalán: tényleg ki lehet-e váltani egy tanárt vagy egy asztalost?

Ezen a héten az iparral foglalkozó résszel folytattuk a State of AI 2025 jelentés feldolgozását. Van-e esélye a nyílt forráskódú modelleknek a piacon? Lesznek-e egyszer nyereségesek az LLM-alapú szolgáltatások? Bejöttek-e a kódolási asszisztensek? És az enterprise-level pilot projektek? Vége van-e a Google Search-nek? Honnan lesz Kínának Ai chip ellátottsága? Mi az a szuverén AI? Elboldogulnak-e a városokban a Waymo robotaxik? Megannyi kérdés, amire a jelentés választ ad!

Idén is, ahogy minden évben rávetjük magunkat a State of AI jelentésre, ami idén 313 sűrűn teleírt oldalon igyekszik áttekinteni az elmúlt 12 hónap legfontosabb eredményeit a tudomány, ipar, politika, és biztonság szempontjai szerint csoportosítva. Ebben az epizódban a tudományos kutatással foglalkozó fejezetet lapoztuk végig együtt, és megállapítottuk, hogy az év slágere a reasoning, a nagy modelleknek van egy elméleti információsűrűségi korlátja, továbbá észreveszik, ha tesztelik őket, valamint megnyerik a matekolimpiát. Ha ez nem lenne elég, jól teljesítenek az LLM-ek kistesói, az AlphaZero sakknagymestereket tanít, az open source nem maradt le végletesen, Kína pedig egyenesen felzárkózik, és a biológiában és kémiában hatalmas lépések maradtak viszonylag kibeszéletlenül.

Az AI megoldások olykor félresikerülnek vagy inkább nem sikerül ezeket jól befejezni, emiatt tele a padlás olyan alkalmazásokkal, amelyektől égnek áll a lakosság haja. Összegyűjtöttünk néhányat ezek közül: a hallucináció, a formátumok közötti konverzió, az autocomplete és retargeting elől elvitte a pálmát az AI segítségével írt üzleti ajánlat és termékweboldal, az ajánlórendszerek, a Tesla gyerekőr és az ügyfélszolgálati hangasszisztensek. A nagyszabású ventillálás előtt azonban ajánlottunk néhány remek konferenciát is: HTE, Future IT, LT intelligence, conTEXT és MSZNY.

Feri az Internet Hungaryn vezette az AdTech termet és legnagyobb meglepetésére végig az AI-ról volt szó, és ez alatt nem CSAK az LLM-et értették az előadók! Bevezettük a lakossági AI fogalmát, hiszen már a magyar internetezők fele is kipróbálta és jelentős hányaduk használja is egy friss NRC kutatás szerint, sokszor keresésre. A Google mégis magabiztos, miközben a keresője lényegében LLM chatbottá alakul (lásd AI Overview és AI Mode), a hirdetéskiszolgáló szakma is magabiztos, mert az AI-ban csak okos segédet lát, nem pedig azt, aki elveszi a munkáját és mindenki (még mi is) megérkezni látja az Agentic AI-t és a chatbotokon belüli vásárlást és ezért a chatbotnak szóló reklámot is. A SEO helyét a Zero Click miatt átveszi a GEO, mi pedig örülünk, ha véget ér a "bullshit kora".

Texasban a Meta 2023-ban ledózerolt egy félkész adatközpontot, hogy másfajtát építsen a helyére. Miért kell annyira más data center az AI számára? Miért fogyaszt sokkal több áramot a ChatGPT a Netflixnél? Hány AI adatközponot tudna árammal táplálni a Paksi Atomerőmű? És miért nem jó erre a napenergia? Végül: vajon van-e köze az LLM-ek lustaságának az energiatakarékossághoz, illetve vannak-e zöld irányú LLM fejlesztések? Az AI energiaigényét jártuk körül.

Az MIT NANDA kezdeményezés tanulmánya (State of AI in Business 2025) nyomán mindenki megírta, hogy a nagy cégek GenAI beruházásainak 95%-a egyelőre nem teremt üzleti értéket. Daria Kulikova SaaS menedzser pedig elmondja videójában, hogy a GenAI üzleti modellje egyelőre fenntarthatatlannak látszik a magas üzemi költségek okozta alacsony árrés miatt. Az is kérdéses, összejöhet-e a Frontier Labek idei árbevételi terve - márpedig, ha nem, akkor csak a kamu üzletek menthetik meg a befektetői kedvet. Van ebből kiút? Nem az okos villanyszerelő fogja megmondani, pedig ő hozta a legvidámabb pillanatot.

Halljuk, mit gondolnak az AI előretöréséről és társadalmunkra gyakorolt hatásáról korunk népszerű szakértői! Sőt, ne csak halljuk, hanem kommentáljuk is! - így döntött a szigorú szerkesztőség. Pogi, Fridi, Artúr és főleg Pogi: mit gondolunk a népszerű-tudományos megközelítésről, a sommás állításokról, a ténybeli pontatlanságokról és a hatékony problémafelvetésről egy-két podcast-idézetet véve alapul.

Kirándulás az LLM sötét(ebb) oldalára: generált vásárlói vélemények, hallucinációval fűszerezett jogászi érvelések, kitalált tudományos publikációk és középszerű szemináriumi dolgozatok - nem kellemes dolgok, de nem is látjuk bennük a világ végét. Ahogy a fake news, a kreatívipari visszaélések és a hamis egészségügyi tanácsok sem állítják meg a Föld forgását. Akkor most mi lesz?

Körülnéztünk, milyen áttörések történtek AI területen az elmúlt években, amelyek nem esnek bele a nagy nyelvi modell hype hullámba. Robotika, sőt kobotika, kvantumszámítástechnika, neuromorfikus chipek (Intel Loihi 2 és IBM NorthPole) és neuro-szimbolikus AI rendszerek, edge computing, önjáró laboratóriumok és a zöld AI - érdekes, hogy elsősorban hardver-központú területeket találtunk. Meg egy kérdést: tényleg mindenbe kell AI?

Sam Altman augusztusban újságírók jelenlétében többször is kimondta a "AI buborék" kifejezést! Nekünk meg a dotcom lufi jutott eszünkbe, és Vágási Feri. Szó volt arról, hogy a technológiai óriáscégek (Magnificent Seven) milyen mértékben járulnak hozzá az USA GDP-növekedéséhez, miközben részvényeik túlértékeltek, és igazi AI-profitot még nem termeltek. Megbámultuk az AI fejlesztések körüli hype-ot és annak gazdasági hatásait, felvetve, hogy egy piaci korrekció várható, de az AI technológia fejlődése nem fog leállni. Egy fontos „mellékhatás” lehet az adatközpontok hatalmas energiaigénye miatt a fenntartható energia fejlesztése, ahogy annak idején a vasútépítési boomból lett a távközlés.

Hogyan jutottak el az amerikai PBC-k (kb. közhasznú vállalatok) formájában működő AI-cégek vezetői oda, hogy a morális működés csak opció? Ki tehet az USA AI stratégia terjedelméről? A kínai államkapitalizmus legyőzi-e az alapkutatások terén a amerikai üzleti szemléletű kutatásokat? Igaza van-e az LLM hype-ot hűteni igyekvő megmondó embereknek? Ezekre a kérdésekre keressük a választ az eheti hírösszefoglalóban.

Elindult a Minerva Intézet, a műsorvezetők AI-alapú telefonos közvéleménykutató szolgáltatása, ami egyfajta ágens alapú AI. Ilyenek mostanában sorra jelennek meg, a "rakj össze 10 perc alatt egy vállalatot" tartalmú videókkal együtt. Vajon van-e ennek értelme, és hihetünk-e a "one person unicorn", azaz az olyan egyszemélyes vállalatok eljövetelének, amelyek elérhetik az egymilliárd dolláros értékeltséget? Védhető-e egy ilyen "üzleti ötlet" a másolatoktól, avagy hol van az economic moat? Másfelől: hogy lehetséges, hogy a Booking.com értékeltsége ugyanannyi, mint a hét legnagyobb légitársaságé együtt, miközben azok árbevételének töredékét éri csak el?

Könnyed nyári híradónak indult, de súlyosan végződött: az EU AI Act elhalasztását kérő cégek kapcsán az európai versenyképességen vitáztunk, aszerzői jogtulajdonosok kontra Meta és Anthropic perek kimenetele miatt a szerzői jogi rendszer elavultságáról koppantak keményen a szavak, az AI-tól cidriző tanárokon csak hümmögtünk, az apró jobbra hangolástól benácult Grok modell miatt pedig a balra tolódott sajtón és a meglepett konzervatívokon feszültünk egymásnak. Nesze neked vízparti tartalom!

A Mozilla Corporation, a Firefox böngésző gyártója 2017-ben megvette az egyik legnépszerűbb könyvjelző-gyűjtő alkalmazást, a 2007-ben Read-it-later néven alapított Pocketet, amit idén egyszercsak bezárt a megváltozott felhasználói szokásokra hivatkozva. Miben bízhat az egyszeri felhasználó, ha a jól működő és sokak által használt szolgáltatásokat is bezárják a cégek, vannak-e fenntartható üzleti modellek a startupoknál, milyen korábbi nagy bezárások borzolták a kedélyeket, és hogy nézett ki az Excelben elrejtett repülőszimulátor?

A nagy nyelvi modellek eredményességét nehéz mérni, hiszen egy meglehetősen szubjektív tevékenységet kellene összehasonlítható és objektív módon értékelni. A régebbi benchmark-adatbázisok, mint pl. az MMLU vagy a GPQA már nem jelentenek kihívást az LLM-eknek (ahogy ezt az LMArena Leaderboardján is láthatjuk), mert rájuk tanultak - de akkor mi a megoldás? Az Apple tanulmánya szerint (The Illusion of Thinking) úgysem tudnak komplex problémákat megoldani az LLM-ek, és Caiwei Chen is azt írja, hogy válságban a benchmarking (Can We Fix AI's Evaluation Crisis?). Amíg ezek vitatkoznak, mi versenyezhetünk az LLM-ekkel- ki az okosabb?

Az OpenAI konkurenseit bemutató sorozatunk második részében a Claude LLM-et fejlesztő Anthropicot mutatjuk be, amelyet az OpenAI-ból kiugrott kutatók, élükön az Amodei testvérpárral alapítottak. A közhasznú, de for-profit vállalat a biztonságosabb AI-t tűzte ki célként, az alapítók kissé hippik, de azért sikerült a crypto-bűnözőtől elfogadni a kezdőtőkét, majd az Amazon befektetésein felnövekedni meghatározó piaci szereplővé. A CEO Dario Amodei blogján olvashatunk a szerető kegyelem gépeiről és az AI magyarázhatóságának szükségszerűségéről, mikközben máshol a neten pedig az Anthropic számairól találunk érdekes grafikonokat.

Az American Dialect Society 2013-ban az év szavának választotta a Cory Doctorow által népszerűvé tett kifejezést, az "enshittification"-t, azaz elszaródást. Arról szól, hogy a szolgáltatások eleinte a felhasználókra fókuszálnak, később inkább az üzleti partnerekre, végül főleg a saját részvényeseikre - a felhasználók pedig (sőt egy idő után már az üzleti partnerek is) egyre jobban érzik magukat figyelmen kívül hagyva. Hogyan hat ez a folyamat az MI esetében? És mi köze van mindennek Yann LeCun (akit többé már nem érdekel az LLM) itthon idén megjelent könyvéhez, amelynek a címe A mesterséges intelligencia és a mélytanulás forradalma? Erről beszélgettünk, illetve még megemlítettük Gyuri előadását is.

Kapcsolódó adások:

095 - Elmetrükkök a prezentáció tudományában 

Gyuri és Feri kimentek a BusinessFest elnevezésű konferencia-kiállítás-vásár rendezvényre, és egy-egy mikrofonnal a kezükben kóboroltak a standok, színpadok és foodtruckok között. Később Gyuri eltűnt, Feri viszont egy jót beszélgetett Mihalik Judittal, az IBS oktatójával arról, mire használják az MI-t a diákok és az oktatók, és milyen különbségek mutatkoznak ebben a különböző kontinensekről érkezettek körében.

Ne csak mindig az OpenAI szolgáltatásairól beszéljünk, ezzel a céllal néztük át a Google kínálatát, amire jó apropót szolgáltatott az idei fejlesztői konferencia, a Google I/O 2025. A kiterjesztettvalóság-szemüveget meghajtó Android XR-on (és a két szemüveg-partneren: Warby Parker és Gentle Monster) kívül minden az AI-ról szólt: egyebek mellett a Google Meet közel valós idejű fordítási képességéről, a kissé idegen Gmail összefoglalókról (Personal Context) és a NotebookLM-ről. Említettük még a Genimi 2.5 Pro vezető helyét az LMArena Leaderboardon, és bónuszként az Italian Brainrot mémet.

Az adás elején pedig bemutattuk a Clementine Nyári Iskolát, ami a statisztikai, adatelemzési és mesterséges intelligencia technológiákra fókuszál és a felsőoktatásban résztvevők számára ingyenes!

Május elején jelent meg egy cikk a Guardianen (Better at everything: how AI could make human beings irrelevant), amiről Simó György posztolt a Facebookon és ebből remek humán beszélgetés kerekedett. Megpróbáltuk mi is hozzátenni a magunk két fillérjét a témához: vajon tényleg lényegtelenné degradálhatja az emberiséget az MI? És amíg erről beszéltünk, felidéztük egy korábbi epizódunkat a bullshit jobokról, illetve a Harvard Business Review felmérését arról, mire is használjuk manapság a GenAI-t?

Aki nem tudott eljönni a Clementine évi rendes adattudományi konferenciájára (dataSTREAM 2025), innen képet kaphat az idei témákról, ami amúgy az "adattudósok az LLM-korszakban" címet kapta. Gáspár Csabával átbeszéltük néhány előadás témáját - ellentmondások az AI háza táján, betüremkedő LLM-ek az adattudósok világában, bizalmatlanság a közvéleménykutatókban és bizalom a magyarázhatatlan nagy nyelvi modellekben.

Nem csak a podcaston dolgozunk, és most éppen azért nem érünk rá, mert elindítottuk a Minerva Kutatóintézetet, ami egy MI-alapú telefonos közvéleménykutatás-támogató rendszer. Emiatt nem volt elég időnk, hogy alaposabban belemásszunk Darius Amodei, az Anthropic CEO-jának írásába a magyarázhatóság sürgető igényéről (meg Richard Brautiganről), az ai-2027.com disztópikus jövő-forgatókönyvébe, Yann LeCun LLM-ekre dobott "atombombájába" és az ELTE GTK dékánjának különös kijelentéseibe sem.

Vajon ki jár jobban, aki a keresési feladatait a Perplexityvel vagy a Google-lel igyekszik megoldani? Könnyebb megfogalmazni a keresési kérdést az LLM-nek, de cserében ott lebeg felettünk a hallucináció rémképe. Elveszítjük-e a kritikus szemléletet, ha ráhagyjuk a szolgáltatásra az információ validálását? Hol versenyeztette II. Frigyes az arab számokat az abakusszal, milyen édességek hiányoznak a magyar kivándorlóknak, kicsoda Gyuri édesapja, és vajon viselte-e Feri nevét a nyolcvanas években egy sikeres futballista? Két műsorvezető a ringben egy-egy keresővel felfegyverkezve - ki győzött?

A múlt héten az MI környezeti hatásait tárgyaltuk, ezen a héten pedig a gazdasági fenntarthatóságáról volt szó: miért drága és lesz-e olcsóbb, van-e reális üzleti modellje, egyáltalán túléli-e a mai állapotát a transzformer technológia? Mi a helyzet a tervezett avulással, avagy hová lett a törhetetlen söröspohár (Superfest) és miért kerül kétszer annyiba a Miele mosógép? Rosszat tesz-e a forrásbőség, vagy jönnek a spórolósabb szereplők?

Egy nagyívű, három részes sorozat záró darabja ez a mai. A 176. adásunkban a komplexitással, a 178-ban pedig az entrópiával foglalkoztunk, hogy mostanra megérkezzünk a fenntarthatósághoz. Mivel ennek van környezetvédelmi és gazdasági vetülete is, két részt is szentelünk neki, ez itt az első. Mennyi áramot fogyaszt az MI, ez mekkora része a világ termelésének és úgy általában, miből csinálunk áramot és az mennyire szennyező? Mennyi a megújuló, mekkora hányadot tesz ki a nukleáris és ebből mennyi kell ahhoz, hogy hülye versikéket irassunk a ChatGPT-vel? Az MI forradalom elméleti alapvetésének harmadik darabja.

Vendégünk volt dr. Balkányi László orvosi tudásmérnök, akivel két éve a Covid statisztikákról és a járványmatematikáról beszélgettünk. Ma már megnézhettük, mi derült ki az akkori adatgyűjtésből (hasznos volt-e a maszk, volt-e jelentős többlethalandóság, volt-e hatása és mellékhatása az oltásnak?), hogy aztán rákanyarodjunk Laci ÉS-ben megjelent cikkére, amiben Harari új könyvét (Nexus) kritizálja az MI-vel kapcsolatos vészes tudáshiánya miatt. Beszélgettünk még a nagy nyelvi modellek orvosi kutatásban betöltött szerepéről, az MI nem létező szándékairól, és az olyan ontológia-alapú megközelítésekről, mint a Cyc.

Egyre gyakrabban mondjuk, hogy a nyelvi modell "érti" a kérésünket, "megoldja" a problémát, azt "akarja" mondani és így tovább - antropomorfizáljuk az MI-t. Amúgy nem csak mi, például az Anthropic új tanulmánya is a Claude "gondolkodásának megértésére" tesz kísérletet, illetve a szaktekintély Varjú Zoltán cikke is az emberi gondolkodás "idealizált modelljét" említi. Tényleg, modellezi a gondolkozásunkat, vagy gondolkozik? Homousion vagy homoiusion? És biztos az az optimális megoldás, ha a "gondolkodó gépet" emberi külsőségekre húzzuk fel? Ezekre próbálunk válaszolni ebben a részben.

Az OpenAI vizionárius főnökét sok impulzus éri mostanában: mindenki az olyan szabad forrású új kínai technológiákról beszél, mint a DeepSeek és most a Manus.mi, ami őt és befektetőit nem tántorítja el az újabb, hatalmas tőkebevonástól, azonban az OpenAI is kijön nyáron egy szabad forrású LLM-mel. Sajnos mégsem ezekről beszél a világ, hanem a Ghibli stúdiótól lopott razjfilmstílusban készült mémekről, amin Altman kesergett is egyet az X-en. Közben Kínában többszáz üresen kongó adatközpont borzolja a kedélyeket, a nyugati világban pedig a Columbiáról kirúgott egyetemista, aki LLM-mel segített a haverjainak a Big Tech cégek híres tesztjeit kijátszani.

A vállalatok számára az MI egyértelműen változást hoz, de ennek iránya és üteme sok tényezőtől függ. Vajon a cégek tudatosan és stratégiailag reagálnak, vagy egyszerűen csak sodródnak az eseményekkel? Az MI lehetőség vagy fenyegetés? A válasz talán abban rejlik, hogy mennyire sikerül egyensúlyt találni a tudatos alkalmazás és a technológia kényszerítő ereje között.

Vendégünk ezen a héten Recski Gábor, a bécsi műszaki egyetem egyik spinoffjaként létrejött KRLabs társtulajdonosa, ahol open source hallucináció-felismerést és a hallucinációt kivédekező RAG-et (amit talán visszakereséssel támogatott szöveggenerálásnak lehetne magyarítani) fejlesztenek. Gábor az eufemizáló "hallucináció" kifejezést ekézve Emily M. Bendert (a sztochasztikus papagájos kutatót) idézte, elmagyarázta a leleplezéshez használt technikákat (egyebek mellett említve a RAGTruth hallucináció-korpuszt), és beszélt első frameworkjükről is, amit potato-nak hívtak a rettenetes szóviccekhez vonzódó kutatók, akik egyik jelenlegi terméküket ugyanezen vonalon haladva LettuceDetectnek nevezik. Hogyan lehet felismerni és megelőzni a hallucinációt, hogy jön ez a bécsi Ingatlanrendőrséghez és egyes IoT szabványokra épülő szoftverek validálásához és miből lesz majd az AGI?

Kapcsolódó epizódok:

#148 - Mitől hagyja abba a ChatGPT a hallucinálást?
#108 - Sztochasztikus papagáj vagy Terminator a ChatGPT?

Vendégünk a héten Nóniusz Gábor producer, zenei menedzser, hangmérnök és zenész volt és a könnyűzene és az AI új barátságáról beszélgettünk. A Sunóval lehet zenét szerezni, ami még az emberi hibákat és technikai hiányosságokat is reprodukálja, de azért egyelőre nem veszi el a jó zenészek munkáját. A hangtechnikában pedig régen jelen van, és rendkívül hasznos eszköz, de teljeskörű megoldást talán sosem fog adni. Szóba került még ezekről beszélgetve a Black Sabbath örökségének ízléses kezelése, Rick Rubin legendás producer, Bob Clearmountain és Chris Lord-Alge hangmérnökök, valamint a Waves plugin gyártó is.

Ezen a héten Kovács Gergely, a Védelmi Innovációs Kutatóintézet munkatársa volt a vendégünk, és az adattudomány, valamint a mesterséges intelligencia hadi alkalmazásairól beszélgettünk. Hogyan lehet VR gyakorló eszközt barkácsolni légvédelmi kiképzéshez, mire jók az összekötött IoT eszközök a fronton, hogyan viszonyulnak a fiatal katonák a technológiai innovációhoz és mire képesek a digitális ikrek?

Az év elején minden nagyobb LLM gyártó bejelentett valamit: OpenAI, Google, Anthropic, Perplexity, DeepSeek, Meta és xAI a listában. Ki mit ígért, kinél van mérföldkő és közelebb kerültünk-e az AGI megjelenéséhez? És mi köze mindennek a növekvő modellekhez és a neurális skálatörvényhez?

A kerek szám köldöknézésre sarkall, hogy háromféle testrész is legyen egyetlen képzavarban, avagy elbeszélgettünk arról, milyen események, személyek és trendek vonták magukra a figyelmünket az elmúlt százkilencvenkilenc alkalommal, azaz a Láncreakció eddigi közel négy éve alatt. Random mintavétel: Elon Musk, robotkutya, transformerek, Sam Altman UBI-víziója és írisz-szkennelő humánhálózata, hirtelen halált haló matematikusok, Hugging Face és a Covid.

Vendégünk ezen a héten Kárpáti Endre adattudós volt, aki egyébként az Aranysas repülős magazin állandó szerzője is, és ebben a minőségében mesélt nekünk az ukrán barkácsdrónokról, a ronda kínai lopakodóról (J-20) és az F-35-öt másoló J-35-ről a zhuhai légiparádén, ami megszépül a levegőben és az emberi pilóta gépét kísérő AI-rajokról (loyal wingman), mint a harci repülés következő paradigmája.

A teljesen open source kínai nagy nyelvi modell, ami egy nagyságrenddel olcsóbban készült és akár ingyen is elérhető bárki számára, nem előzi le a legnagyobbakat, de egy ligában játszik velük. A jelentősége abban van, hogy bizonyította a foundation modellek fejlesztőinek: nem csak a brute force módszerekkel lehet versenyképesen fejleszteni. De vajon ez megoldja-e az LLM-ek problémáját az üzleti modellek terén? Erről gondolkozott Ed Zitron, Daron Acemoglu és D. L. Jacobs, a Contact szerzője is, miután elolvasták a DeepSeek kutatási beszámolóját. Közben egy pillanatra felemlegettük Iliya Sutskever új és egyből 20 milliárdra értékelt kutatós startupját is.

Az autonóm rendszerek nagyon bosszantóak tudnak lenni, ha az önállóság bűvöletében elsikkadnak a függelmi viszonyok - magyarul ki van kiért, ki kit szolgál és mennyit engedhet meg magának egy autonóm rendszer? Vajon tervezési hiba, be nem fejezett kivitelezés vagy rendszerszintű probléma, ha a Tesla a sofőrrel tisztíttatja meg a kameráit? Mekkora önállóságot adhatunk a rendszereinknek és melyik ponton válik ez a felhasználóra nézve problémássá? Autonóm rendszer-e a trafipax, a négyes metró, vagy a nehézeke?

A 47. amerikai elnök január 20-iki beiktatási ceremóniáját a legnagyobb tech cégek vezetői előkelő helyről izgulhatták végig, köszönhetően többek között a bőkezű támogatásnak, amit egyöntetűen nyújtottak Donald Trumpnak. Milyen érdekei fűződnek az előző Trump ciklus alatt még bősz ellenzőinek számító cégvezetőknek ehhez az új barátsághoz? Mi lehet a Szilícium-völgy és az új adminisztráció összeborulásából. Van-e mindennek köze a DeepSeek kínai és olcsó nyelvi modellnek?

Ebben az adásban nagyívű parabolát húzunk az USA H-1B vízum körüli botrányok, az elértéktelenedő STEM diplomák, az itthon megújuló érdeklődés a juniorok részéről és egy konkrét Clementine álláshirdetés között! Az már csak hab a tortán, hogy előkerül az epitheton ornans kifejezés is.

A januári híreket uralta a CES kiállítás rengeteg felesleges AI-kütyüje és béna robotja (meg a zoknigyűjtő porszívó), de szót érdemelt a Sony autója, kínai DeepSeek nyílt forrású LLM sikere, az NVidia 3000 dolláros PC-je, az OpenAI for-profit transzformációja és a hiányzó üzleti modell, valamint a VLC videolejátszó AI-alapú lokális felirat-generátora és végül Mark Zuckerberg pálfordulása.

A Láncreakció idén sem átall iparági jóslatokkal kezdeni az új évet, hogy aztán jövőre szembesülhessünk a predikciós képességünk mértékével. Lesz-e szuperintelligencia, mozifilmgenerátor, okosabb Siri és helyettünk scrollozó ügynökök? Egy év múlva kiderül, addig pedig izgulhatunk együtt.

2025 első epizódjában sorra vettük a tavalyi jóslatainkat, és ezzel nagyjából össze is foglaltuk az évet, mert úgy tűnik, a legtöbb fontos témát és trendet érintettük tavaly ilyenkor. Amivel mégis érdemes volt kiegészíteni: a kis nyelvi modellek már elfutnak Gyuri új Mac Minijén is, a Coca Cola Ai-jal generálta az idei karácsonyi videóját, de ez elég béna lett ahhoz, hogy vicces paródiákkal alázzák, két Nobel-díjat is kapott az AI téma, nekiálltak megfejteni a herculaneumi tekercseket, Elon Musk pedig Trump főtanácsadója lett.

Az év utolsó epizódjában Mester Tomi, a Biznisz Boys podcast egyik alapítója, a data36.com és dataklub.hu tulajdonosa vendégeskedett a Láncreakcióban és arról mesélt, mit tanult a Preziben, mekkora hype-ot látott 2012-ben az e-kereskedelemben, mennyire félt a nagy öregek véleményétől, mire használja az LLM technológiát az oktatói munkája során, de előkerült a levels.io és a jórészt php-ben írt Photo.AI, a Total Commander és a startupokat talán lecserélő indie hackers mozgalom is.

Janzer Frigyes, a Prospero könyvei tulajdonosa cégével nyolcmillió idegen nyelvű könyvet kínál eladásra. Hogyan menedzselhető egy olyan vállalkozás, amely minden termékből csak egy példányt ad el? Hogy keveredik egy bölcsész az ajánlórendszerek közelébe, hogyan lesznek a gyerekeiből elméleti matematikusok és miért vesz meg egy kis házat Lucfalván? Békés karácsonyi beszélgetés az Amazon modelljéről, Pósa Lajosról és a Gondolkodás Öröme Alapítványról.

Vada Gergő alváskutató, mentálhigiénés coach és a Fusion Vital alapítója elárulta, hogyan mérik az okosóráink az alvásunkat és stresszszintünket egyetlen paraméter követése segítségével, mi köze mindennek a finnekhez, de arra is fény derült, vajon mi visz közelebb a flow élményhez: a jógázás, vagy a vidójáték?

Gyurit nem engedte távozni egy parkoló sorompója, emiatt kezdtünk el beszélgetni a géprombolásról, az MI okozta félelemről és dühről, valamint arról, hogy kitől veszi el a munkáját az új technológia, mi védi meg a forgatókönyvírókat és hogyan tud gonoszra sikerülni egy mérnöki teljesítmény.

Miközben a conTEXT 2024 nyelvtechnológiai konferencia színpadán vendégünkkel, Kánai Andrással megbeszéltük az aznap elhangzott előadások jó részét, előkerült Ray Kurzweil könyve, A Szingularitás küszöbén, a Suno.ai zeneszerző applikáció, a Solow paradoxon, és újra emlegettük Graeber könyvét, a Bullshit jobs című művet.

Miért nem tudja senki megtippelni az elnökválasztás eredményét? Miért nincs még mindig használható mesterséges partjelző? És rendes sofőr? Hol van már az őzést lekezelő audio plugin? Lehet, hogy a fejlesztések nem a valódi problémákra kínálnak megoldást? A megannyi kérdés megválaszolása közepette előkerült az USA elnökválasztás igazi félremérése, a nagy iowai tévedés, a herding jelensége, a floridai egyetem választási oldala, és a popular vote igazi rejtélye, valamint a Premiere League-ben bevezetett új VAR, és Handrás tesztvideója az amerikai Tesla önvezetési képességéről.

Nekiugrottunk a State of AI jelentés második részének (Politics, Safety) és hozzácsaptuk az EU-s Draghi-jelentés MI-vel foglalkozó nyolc oldalát is. Volt itt CHIPS Act és 14110-es elnöki rendelet, sőt a kaliforniai SB-1047-es, végül megvétózott törvénytervezet is, A100-as nVidia chipek és a 7 nm-es csíkszélesség, az energiapolitika kapcsán a Google atomreaktorai és a Microsoft foglalása a Three Mile Island-i kapacitásra, a biztonság vonatkozásában pedig a pénzhiány hatására fellelkesülő egykori doomerek és egy kutatás, ami szerint az MI-visszaélések túlnyomó többségét nem fondorlatos fejlesztésekkel, hanem polcról levehető, olcsó és nyilvános eszközökkel követik el.