Egy délután a Chat GPT-vel: Párbeszéd a mesterséges intelligenciáról a Műegyetemen volt a címe a BME ismeretterjesztő programjának, amelyen az előadók a ChatGPT-vel kapcsolatos tényekről és tévhitekről beszéltek, rávilágítottak az új technológia működési mechanizmusára, illetve gyakorlati példákon át bemutatták annak erősségeit és gyengéit is.

A délutáni program levezetője Dr. Varga Pál a BME Távközlési és Médiainformatikai Tanszékének vezetője volt, az előadásokat Prof. Dr. Levendovszky János, a BME tudományos és innovációs rektorhelyettesének nyitóbeszéde előzte meg, amely kontextusba helyezte az eseményt.

A ChatGPT iránti hatalmas érdeklődés óriási hírözönt indított el, amely azóta sem ért véget. Attól függetlenül, hogy a kapcsolódó hírek gyakran a bulvár kategóriájába tartoznak, az érezhető, hogy egy új technológiai korszak küszöbén állunk, amivel kapcsolatban még sok az ismeretlen tényező. Az ember lélektanilag úgy van programozva, hogy a bizonytalanságot, ami egy kényelmetlen érzés, bizonyossággal szereti helyettesíteni, ami ha felszínes módon történik, akkor két szélsőség között ingadozhatunk. Az egyik a hisztéria, vagyis a teljes tagadás, a másik pedig a rajongás, ami a feltétel nélküli elfogadást jelenti. Ezen segíthet, ha valaki rávilágít arra, hogy pontosan mi is az új technológia, mire való és hogy kell használni, ebben szeretne szerepet vállalni a BME is, mondta Levendovszky.

A BME ismeri, kutatja és fejleszti a mesterséges intelligenciát, így jól látja azt a kettőséget, hogy míg ipari és gazdasági szempontból az MI vezérelte, és automatizált rendszerek előnyt jelentenek, addig – főként a nagy nyelvi modellek nyilvános megjelenésével – etikai és társadalmi kihívások is felmerülnek, mint például a kreativitás védelme, plagizálás, illetve az MI munkaerőpiacra gyakorolt hatása.

A ChatGPT nem egy tiltandó, kizárandó, hanem integrálandó technológia, mégpedig részben azért, mert a mesterséges intelligencia olyan, mint a fegyverkezési verseny: megnyerni ugyan nem biztos, hogy meg lehet, de aki kimarad, az lemarad,

hangsúlyozta a rektorhelyettes. Az Egyetem ezért integrálni kívánja a ChatGPT-t, amely alkalmas mentorálási feladatok elvégzésére, és a hallgatók tanulási élményének kitágítására is.

Levendovszky azt is hangsúlyozta, hogy a mesterséges intelligencia előnyei mellett hatalmas kockázatot is rejt, például nagyon hatékonyan tud álhíreket gerjeszteni, bizonyos társadalmi szegmenseket véleménybuborékba bezárva alkalmas arra, hogy szétverje a társadalom szövetét. Egy másik fontos jelenség a ChatGPT esetében az úgynevezett antropomorfizáció. Mivel a ChatGPT korlátozottan ugyan, de másolja az emberi viselkedést azzal, hogy képes társalogni velünk, ezért hajlamosak vagyunk rá, hogy személyiséggel ruházzuk fel, megszemélyesítsük, antropomorfizáljuk. Fontos kihangsúlyozni, hogy a ChatGPT nem egy személy, nem terapeuta, nem jóbarát, hanem azon adatok összessége, amelyeket mi állítunk elő, amiket mi töltünk fel az internetre. Ilyen értelemben a ChatGPT tanulási módja a gyerekneveléshez hasonló: ha támogató, biztonságos környezetben nő fel a gyermek, annak egészen más hatása lesz a fejlődésére, mintha csak uszító, negatív példákat lát maga előtt. Így

amikor azt kérdezzük, vajon a ChatGPT fenyegetés-e az emberiségre nézve, akkor azt kérdezzük implicit módon, hogy mi fenyegetést jelentünk-e saját magunkra.

Dr. Mihajlik Péter a BME Távközlési és Médiainformatikai Tanszék (TMIT) tudományos főmunkatársa és Dr. Zainkó Csaba a BME-TMIT adjunktusa gyakorlati példákkal teli előadás során mutatta be, mire használható hatékonyan a ChatGPT és mi az, ahol hiányosságokkal küzd a mesterséges intelligencia. De mi is tulajdonképpen a mesterséges intelligencia? Eredetileg egy tudományterület volt, amely az 1950-es években jött létre, azonban az igazán jelentős ugrás a 2010-es években, a szinte végtelen mennyiségű digitális adatnak, és az egyre nagyobb kapacitású hardvereknek köszönhetően történt. Manapság gyakorlatilag a fél életünket, majdnem minden adatot, általunk előállított szövegeket, munkákat, dokumentumokat feltöltünk a digitális térbe, emellett pedig rendkívül nagy számítási kapacitással rendelkező számítógépekkel is rendelkezünk. Ez a két tényező, ami nagyban segítette a gépi tanulást abban, hogy mára a hétköznapi életünk részévé vált a mesterséges intelligencia.

Mesélj valamit, mondták a kutatók a ChatGPT-nek, mire az hosszú, központozott, tagolt mondatokkal egy kerek történetet adott válaszul egy faluról, amelyet árvíz sújtott. A fiktív történetnek íve is volt, jól elkülöníthető volt a bevezetés, a sztori magja, sőt, zárásaként még egy konklúziót és tanulságot is kaptunk a robottól. Ami a chatbot számunkra hasznos, hétköznapi felhasználást illeti, Dr. Mihajlik Péter és Dr. Zainkó Csaba több példát is bemutatott. Azt kérdezték például a chatbottól, hogy mi lehet az oka annak, ha a meggyfa virágai elszáradnak. A ChatGPT számos lehetséges problémát felsorolt, a helytelen öntözéstől, a különböző fákat megtámadó betegségeken át a kártevőkig. Amikor a kutatók a párbeszédet további kérdéssel folytatták (nagyon hideg volt, lehet, hogy ez volt a gond?) a ChatGPT emlékezett rá, hogy korábban a meggyfa virágzásáról volt szó, így azonnal tudott kapcsolódni a témához, további releváns információkat, tippeket adva.

A ChatGPT egy olyan mélytanulási modell, amit társalgásra tanítottak be. A tanítására használt szövegfolyamok, úgynevezett korpuszok legnagyobb része angol, ez a teljes „tananyag” 92.6 százalékát teszi ki. Ezen a nyelven 181 milliárd szót, 236 millió dokumentumot használ a ChatGPT, második helyen a francia áll, 3 és fél milliárd szóval, illetve 3 millió dokumentummal. A mintegy 100, chatbot által beszélt nyelv listáján a magyar a 19. helyet foglalja el, 127 millió szóval és 150 ezer dokumentummal. Ezek a szövegek többek között könyvekből, folyóiratokból, versekből, Wikipédia szócikkekből állnak. A chatbot ezt a hatalmas, tagolatlan, folyószöveget vizsgálva számítja ki, hogy melyik szó, vagy szótag után melyik következhet leginkább, kérdéseinkre is ezzel a valószínűségszámítással ad választ. Emiatt érdemes nagyon részletesen megadnunk, hogy mire szeretnénk választ kapni, hiszen minél több információval rendelkezik a chatbot, annál pontosabban tud választ adni, vagy feladatot végrehajtani.

Erre mutattak rá a kutatók egy másik példában, ahol a ChatGPT-nek egy összetett feladatot adtak, mégpedig egy házibuli teljes körű megszervezését. Bemeneti információként megadták, hogy az összejövetelen, ami este 10-től hajnali 4-ig tart majd, 12-21 éves korosztály fog részt venni, és lesz egy vacsoraszünet éjfélkor. A ChatGPT több feladatot is kapott, például, hogy mondjon öt, ehhez az alkalomhoz illő zenei előadót, vagy zenekart, készítsen egy részletes programtervezetet arra vonatkozólag, hogy mikor, milyen csoportos játékokat érdemes beiktatni a buli során, írjon egy meghívót, illetve egy bevásárlólistát azokról az ételekről és italokról, amelyeket be kell szerezni az összejövetelhez.

A chatbot minden feladatot megoldott, részletesen indokolta, miért az adott előadókat választotta, több társasjátékot is felsorolt pontos, időbeni ütemezéssel, a meghívót is elkezdte megírni,

azonban itt megszakadt a szövegfolyam. Ennek oka a ChatGPT-be épített korlát, egyszerre a chatbot ugyanis csak 2 ezer karakternyi szöveget képes generálni, ez azonban könnyedén, a „folytasd” parancs beírásával orvosolható. Érdekes, hogy a chatbot hibázott is, ugyanis a vacsora utáni programokat kihagyta a tervezésből, ezért a kutatók a válasz kiegészítésére kérték, amit azonnal végre is hajtott.

Ahhoz, hogy a ChatGPT a különböző kérdésekre ilyen szintű válaszokat tudjon adni nem elég csupán a hatalmas szövegfolyam és a valószínűségszámítás, rengeteg emberi munka is van a modell mögött. A generált válaszokat ugyanis emberi visszajelzések alapján osztályozza a rendszer, ezért minél több negatív visszajelzést kap egy általa generált válaszra, annál kisebb a valószínűsége annak, hogy még egyszer ezt a felelet adja egy általunk feltett kérdésre.

A ChatGPT tavalyi megjelenése óta számtalanszor felmerült a kérdés a médiában, illetve a közbeszédben is gyakori felvetés, hogy konkrét veszélyt jelent-e a mesterséges intelligencia az emberiségre.

A szakértők kiemelték, hogy ahogy a fenti példák is megmutatták, a ChatGPT egy matematikai modell, nincsen személyisége, nem akarja reprodukálni magát, nincsen öntudata, sem eszközei ahhoz, hogy veszélyt jelentsen ránk nézve.

Ha veszélyt nem is, jelentős változásokat egészen biztosan elő fog idézni a generatív MI megjelenése. Erről volt szó a következő előadásban, amelynek során Dr. Németh Géza, a BME – TMIT egyetemi docense, a SmartLabs laborvezetője az MI társadalmi és munkaerőpiaci vonatkozásairól beszélt. A gőzmozdonyok megjelenésekor sokan pánikba estek, egyesek úgy vélték, hogy a nők nem képesek ekkora sebességgel közlekedő járművön utazni, ugyanis méhük kirepülne a testükből, mások azt gondolták, hogy ekkora tempónál minden ember egyszerűen elolvad. A 19. század végére, a vonatok elterjedésével azonban megismerték, kipróbálták az új technológiát, így rájöttek, hogy az sokkal inkább hasznunkra van, mintsem veszélyt jelent ránk nézve. Dr. Németh Géza egy másik példát is hozott az 1940-es évekből, amikor sokan attól tartottak, hogy a rádió, ördögtől való új vívmányként „rabul ejti a gyerekeket”. A szakértő szerint ez is jól mutatja, hogy ilyen mértékű szintlépéskor, technológiai forradalmak során a társadalom első reakciója rendszerint az ijedtség, pánik, így ez érthető a ChatGPT esetében is, főleg annak fényében, hogy milyen sebességgel terjedt el a chatbot használata. Viszonyításképpen az Egyesült Államokban 1922-ben 6 ezer rádió volt a lakosság tulajdonában, ez a szám 1923-ra másfél millióra, 1940-re pedig 44 millióra nőtt. A 2022. november 30-án induló ChatGPT felhasználóinak száma ehhez képest december 4-ére elérte az egymilliót, 2023 februárjára pedig átlépte a 100 millió főt. Ezt látva érthető, hogy egy ilyen tempójú változáshoz lassabban alkalmazkodunk, ami pedig intenzív érzelmi reakciókat vált ki belőlünk.

A ChatGPT-vel kapcsolatos másik nagy aggodalom, hogy számos ember veszítheti el majd a munkáját miatta, hisz a mesterséges intelligencia sok esetben gyorsabb és olcsóbb megoldást kínál, mint egy emberi alkalmazott, főleg a nagy nyelvi modellek teljesítményét és a kommunikációval, adminisztrációval kapcsolatos állások összefüggését tekintve. Németh egy, az OpenAI által készített kutatás eredményeit mutatta be ennek alátámasztására, amely szerint a nagy nyelvi modellek az amerikai munkaerő mintegy 80 százaléka által végzett feladatok 10 százalékát biztosan érinteni fogják. Szűkebb körre vetítve ez azt jelenti, hogy

az összes munkavállaló 19 százaléka által végzett munkaköri feladatokat legalább 50 százalékban befolyásolni fogja a ChatGPT, vagy az ahhoz hasonló nagy nyelvi modellek.

Ez főként a kommunikációs, marketinggel és szolgáltatással kapcsolatos munkákat érinti, az előrejelzések alapján azonban vannak olyan munkakörök is, amelyeket egyáltalán nem befolyásol majd a nagy nyelvi modell térhódítása. A szerencsések közé tartoznak például a mezőgazdasági gépkezelők, sportolók, tehergépkocsiszerelők, szakácsok, fúrótoronykezelők, kőművesek, segédmunkások.

Mit tehetünk ez ellen, vagy hogyan fordíthatjuk a nagy nyelvi modelleket a javunkra? Erre a kérdésre a szakértő szintén egy OpenAI tanulmányt idézett, amely szerint az értő olvasás, a természettudományos ismeretek, az aktív tanulás, a kritikus gondolkodás és a lényeglátás az az öt legfontosabb tulajdonság, amely segíthet alkalmazkodni az új technológia egyre széleskörűbb terjedésével formálódó jövőhöz.

(Borítókép: BME)