A kutatóintézete megkutatta, mit gondolnak a magyarok a mesterséges intelligenciáról, ez egyébként olvasható az egyetem honlapján is. Vagyunk már annyian, akik használják, hogy ezt érdemes kutatni? Nem olyan nagyon régi intézmény a mesterséges intelligencia köznapi felhasználása.

Jogos a kérdés, de egyrészt pont azért is fontos ez a pillanat, mert nagyon sokan találkoztak, főleg a generatív mesterséges intelligenciával, tehát különféle chatbot szolgáltatásokkal. Nagyon sokat beszélgetnek és gondolkodnak róla ennek mentén, és most még van egy időkép, amikor még nem terjedt el annyira, még van, aki sosem használta, van, aki már használja. Öt év múlva ugyanezt nem tudnánk megcsinálni, fogunk később is mérni hasonlókat, de akkor már trendeket fogunk látni, elterjedt, elfogadták, jobban vagy kevésbé.

Ez a nulla pont. Innen érdemes nekiindulni.

Most van az, hogy már találkoztunk, van tapasztalat, a leggyorsabban elterjedő digitális szolgáltatás a magyar társadalomban, a lakosság 34 százaléka használja az ingyeneseket, de 700 ezer magyar elő is fizet rá, ami havi 10-15 ezer forint költséget jelent.

Aki előfizet rá, az nyilván tudja, hogy mit használ. De aki nem fizet előre, az tudja, hogy mikor használ mesterséges intelligenciát? Letöltöm a telefonomra a frissítést, és az néha beleírja, hogy már használja a mesterséges intelligenciát, ha akarom, ha nem.

Nagyon jó kérdés. Nagyon sok kérdőívet csináltunk már, de ez volt az egyik legnehezebb, mert tudjuk azt, hogy a háttérben milyen sok fut. Arra nem tudunk rákérdezni. Sokkal többen használják, mint tudják. A kérdőívet direkt nagyon erős támogatással csináltuk meg, a kérdések föltételekor a lekérdezők elmondták, hogy mire gondolunk, mert az ilyen témánál nagyon nehéz eldönteni, hogy például mi a mesterséges intelligencia. Akkor jó, akkor hitelesek az adataink, hogyha a mi fejünkben levő kérdés és a válaszadó fejében levő fogalmak párosíthatók, ezért volt nagy segítség. Kifejezetten arra mentünk rá, hogy azt vizsgáljuk, amikor érzékeli, amikor tudja, hogy ő mesterséges intelligencia szolgáltatást használ, ami leginkább a generatív emlék most a társadalomban.

Minél inkább tudnak róla, annál inkább igénylik, vagy annál nagyobb a félelem a mesterséges intelligenciával kapcsolatban? Vagy egyáltalán van-e határvonal itt?

Nem ilyen egyszerű. Az volt az egyik legizgalmasabb kérdés a kutatásban, hogy mi alapján szereti használni valaki vagy miért nem. Az látszik, hogy nem a hagyományos változók mentén haladhatunk. Tehát nem azon múlik, hogy valaki képzettebb, s ezért jobban használja, nem azon, hogy hol lakik, férfi vagy nő, vagy mennyi a jövedelme. Viszont nagyon sokat számít a kezdeti élmény, hogy hogyan vezetik be neki, hogy magyarázzák el neki, hogy ez egy eszköz, vagy egy varázslat, vagy egy gonosz bűnöző, aki épp el akar pusztítani. Körülbelül három nagy részre osztható a társadalom. Vannak, akik nagyon szeretik, elkötelezetten és mindenben. Ez körülbelül a felhasználók negyede. Nagyon jó, jól működik, használjuk máshol is, így vélekednek. Körülbelül a harmada a társadalomnak inkább elutasító, hogy nem jó ez sehol sem. Van a legnagyobb rész, amelynek tagjai próbálják elhelyezni a technológiát. Ez a jó irány egyébként. Például oktatáson keresztül próbáltuk megnézni, hogy mondjuk órát tartson-e, házi feladatot javítson-e, otthoni vizsgáztatást csináljon-e, fegyelmet tartson-e órán, magyar vagy matek órák esetében mi a különbség? Nagyon finoman térképeztünk, és más társadalmi jelrendszerek esetében is az látszik, hogy sokan próbálják elhelyezni, hogy órát tartson az ember, házi feladatot végül is már javíthat, sőt, személyre szabott házi feladatokat. A bíró hozzon ítéletet, de a szoftver jobban ismeri a törvényeket, mint az emberbíró, ám mégis az emberbíró döntsön. Az első kérdésre visszatérve, azért volt ez egy kritikus pillanat, mert ezen gondolkodunk, hogy mikor jobb az ember, és mikor jobb a gép. A kérdésre a válasz pedig az, hogy azt látom, hogy akik nyitottan és eszközként álltak hozzá, és megpróbálták megtalálni az életükben a helyét, azoknál jobban a helyére került, és a válaszok is sokkal szórtabbak, jó értelemben. Látszik, hogy van amiben jobb a gép, s van, amiben nem. Vannak szélsőséges vélemények is, biztos, hogy nem jó, vagy biztos, hogy tökéletes.

Azok, akik úgy állnak hozzá, hogy nézzük meg, hogy mire megyünk ezzel, meg mire jó, feltehetően a képzettebbek, akik egyébként a számítástechnikában, az internet világában valamennyire otthon vannak. Kell, hogy legyen egy képzettségi szint, ami fölött az ember egyáltalán meg tudja nézni, hogy mire jó? Kapálásra nem jó.

Nem föltétlenül, mert ha az MI-re eszközként tekintünk, két szintje van, a képességpótló és a képességfokozó. Van, hogy nem tudok valamit. Eddig is tök jól leveleztem magyarul, most már angolul is tudok. Ebben az esetben a képzettségem úgymond alacsony, nem volt nyelvtudásom, mégis nagyon szeretem. A képességfokozásnál valamiben jó vagyok, de még jobb lehetek, kevesebb idő alatt megcsinálom. Ám van, akiket ez még további munkaőrületbe hajszol, de olyan is, akit szorongással tölt el, hogy az eddigi középszerű kollégái olyannak tűnnek, mint ő, aki felsőszerű volt. Ennek a megéléséhez, hogy mit hozunk ki belőle, nagyon nagyfokú őszinteség kell, tényleg mit tudok, mit nem. Előre meg kell kötni az alkukat, hogy jó, gyorsabban meg tudok írni egy cikket, mit jelent ez? Kevesebb cikket írok, de jobbat, kimegyek terepre, vagy még több cikket írok. Ez nyilván a környező rendszernek a jutalmazásán is múlik. Ez nagyon fontos. Az a munkahely, ahol nem viselik el, hogy valakinek növekszik a hatékonysága, hanem azt jutalmazzák, hogy nyolc órát dolgozik bent, ott rejtve használják, nem beszélnek róla. Az adott cég igazából magát csonkítja, mert nem derül ki, hogy jó-e neki az AI. Korrelál a végzettséggel, de nem annyira, mint például a kapcsolati tőkével, vagy azzal, hogy ki mennyire használja jól. Ezek már annyira felhasználóbarát technológiák, hogy nyilván a jó promptoláshoz kell egy kulturális tőke, a jól kérdezés képessége, a kíváncsiság képessége, de számos skillt közepes promptokkal is meg lehet csinálni. Fordítsd le, rajzold meg!

Van egy érdekes táblázat a kutatásban, ami azt nézi meg, hogy miben bíznánk az életünket a mesterséges intelligenciára. Ennek az elején ott van az orvosi diagnosztika, nagy fölénnyel. A végén meg a párkapcsolati tanácsadás. A kérdésem az, hogy ebben a két dologban a mesterséges intelligencia nagyon eltérő teljesítményt mutat?

Nagyon jó kérdés. A bizalmat mindig is szerettük kutatni, én már húsz éve imádom kutatni, és nagyon kíváncsi voltam, hogy mivel kapcsolatos a mélység. A táblázatot, ha nézegetjük, nagyon feltűnő, hogy nagyon fontos kérdésekben bízunk az MI-ben, az orvosi diagnosztika saját élethalál dolga. A következő talán a pénz, de lehet, hogy a harmadik. Mi fontosabb, mint az egészségünk és a pénzünk? És ezekben bízunk a gépben, mert azt mondjuk, hogy biztos nagy adatok alapján jó döntést hoz. Nyilván ez a bizalom azért nem kéne ennyire, nem szabad buzgó legyen, nem mindegy, milyen adatok alapján és ki által üzemeltetve működik. Maga a gép ajánlásokat nyilván adatok alapján tesz. A párkapcsolati ajánlások, vagy bármi, ezek régóta jól működnek a kereslet-kínálat elvén, akár az online párkeresőket, akár a Tindert nézve, végül is algoritmusok dobálják valamiféle referenciák alapján az adatokat. Ott is meg lehet csinálni azt, hogy nagy kesztyűvel markolok és mindenkit bejelölök, de azt is, hogy tényleg szelektálok. Fogyasztunk filmeket, az online fogyasztott tartalom 70 százalékát végül is algoritmusok alapján fogyasztjuk. Ilyen értelemben akár az is, hogy milyen tartalmat fogyasztok, vagy milyen emberekkel ismerkedem meg. Azért bonyolultabbak a személyes szintű megoldások, mert ott a kontextus nagyon számít. Az egész kutatásból az látszik, hogy érezzük, talán még érezzük, majd néhány év múlva beszélgessünk egy ugyanilyen kutatásról, hogy akkor kevésbé fogjuk-e érezni, hogy az emberi az maradjon emberi. Rövid újságcikket írhat, de imát azért ne. Úgy látszik, hogy szakértőként elfogadjuk. Ez nagyon fontos, egyrészt a fejlesztő cégeknek, hogy van ilyen értelemben bizalom, el lehet adni, ha jól csinálod meg, és nyilván a következő években kiderül, hogy valóban jól működik-e. Bízom benne, hogy igen, mert fontos. Az, hogy valóban válaszokat kapunk, nem az a célunk, hogy kiforgassuk a társadalom válaszait, azt tudjuk a mindennapokban, hogy az emberek jóval jobban hagyatkoznak az algoritmusokra a személyes döntésekben is, mint amennyire bevallják maguknak.

Még mindig a párkapcsolatnál maradva, ha volnék elég bátor megadni magamról elegendő információt, akkor tudna olyan jó tippet adni, mint amikor a jogszabályokat nézi át, és megkérdezem tőle, hogy az adásvételi szerződésbe itt mit írjak be? Ott minden adat rendelkezésre áll. Az egy zárt rendszer, a polgári törvénykönyvet villámgyorsan meg tudja tanulni. Ha én mindent megadnék, az ideális feleséget elém tenné? Vagy férjet?

Két szintje van ennek. Az egyiknél nem is az fontos, hogy zárt a rendszer, hanem hogy a bemenetnek és a kimenetnek a kontextusa egyértelmű, tehát vannak szabályok, és meg akarom tudni, hogy ezért büntetés vagy jutalom jár. Így posztolok a neten, úgy dolgozom a munkahelyen. Tisztábbak a játékszabályok, és mindenkire ugyanazok vonatkoznak. Ott az algoritmikus szabályok jobban működnek. Minél inkább személyesebb valami, mi, hála Istennek, emberek vagyunk, irracionális élőlények, nem feltétlenül a statisztika segít. Ha leteszi elém a tökéletes jelöltet az előéletem ismerete alapján, ezt a zenét szeretem, ott laktam, a filmekben a Netflix eladta az adatokat, hogy hol dobbant föl a szívem, melyik színésznő láttán, ezek az adatok mind megvannak. Jön a tökéletes jelölt, és nem érzek semmit, vagy érzem, hogy tetszik, és lehet, hogy egy olyanba, aki életemben nem tetszett, hirtelen egy olyan mosoly, egy olyan este alapján beleszeretek. De ezt nem is akarja senki leküzdeni, mert nem is kell, és nem is éri meg üzleti szempontból. Túl kockázatos. A pszichológiai tanácsadás kiterjesztése izgalmas rész. Én most idősellátásban fejlesztek MI-ket az egyik projektben, nagyon keményen dolgozunk azon, hogy etikusan fejlesszünk. Ahhoz, hogy működjön, az kell, hogy kötődjön hozzá. Viszont nagyon könnyű érzelmi kötődést létrehozni, az emberek maguk személyesítik meg és közelítenek hozzá, és tekintik az MI-t barátnak, vagy akár személyes tanácsadónak, nagyon bizalmas beszélgetéseket folytatnak vele, sikerrel. Én magam próbálom leállítani azt, hogy húzzunk meg egy határvonalat, nem vagyok benne biztos, hogy az üzleti szereplők túlnyomó többsége megteszi majd.

A pszichológiai tanácsadás is olyan a táblázatban, amit kevésbé bíznánk a mesterséges intelligenciára, nagyjából ott van a párkapcsolati tanácsadás mellett.

Igen.

Az világos ma, hogy ki a mesterséges intelligencia ura? Ki a főnök?

Nincs annyira köztudatban szerintem, hogy a 15 milliárd funkcionális mesterséges intelligencia felé megyünk, és az alkalmazott mesterséges intelligencia felé. Ha csak a közbeszédben beszélgetünk, vagy interjúkat készítünk, az jön le, hogy mesterséges intelligencia, és valahogy egyre gondolnak, aminek van különféle megjelenési formája. De nem, nagyon sokféle van, és én ezt tartom az egyik legfontosabb üzenetnek, hogy megértsék az emberek, hogy ez egy szoftverkörnyezet, ahol nem mindegy az adat. Sokféle van. Ha ez átmegy, szerintem sokkal jobban el fog helyeződni, hogy mit tud és mit nem.

De nincs egy ember, mondjuk Elon Musk vagy Sam Altman, aki ura a mesterséges intelligenciának, ül otthon egy fantasztikus szobában, és bele tud nézni, hogy én a párkapcsolati keresőben éppen mit csinálok és meg tudja csavarni azt a gombot, hogy én szőke helyett barnát válasszak?

Nagyon monopolizált ez a piac, most már nagyon sokféle nyelvi modell van, meg nagyon sokféle környezet, de azért kettő-három uralja. Ezek az ismert cégek, az OpenAI, a Google vagy a Microsoft. Tény, hogy a bevétel nagyon nagy úr, a költségoptimalizáció is. Sokkal nagyobb probléma, hogy mennyire éri meg, hogy okosan tartsuk az MI-t, mert annál drágább, annál több áramot fogyaszt és annál több vizet, minél hosszabb adatláncon fut végig, hogy pontos választ adjon. Vagy ennek az embernek elég lesz egy szinte pontos válasz is, vagy egy közhely? A másik az, hogy melyik az a célcsoport, amelynek eladhatunk szolgáltatást, melyek azok a nagy, kiterjedt célcsoportok, amelyeknek sokkal egyszerűbb egy meetinget leiratozni, érzelem alapúan odatenni egy memót, hogy itt volt vita, ott nem, mint az, hogy most Rab Árpádot személyesen analizáljam. A harmadik pedig, el sem tudjuk képzelni, milyen végtelen mennyiségű adatforgalomról van szó. Nagyobb kockázat a fekete doboz jelenség, amit most már nem is csak az okoz, hogy nem látunk bele, hogy pontosan mi az alap, túl nagyok a számok. Gondoljunk csak bele, hogy csak a magyar Facebook-környezetben, ahol próbálják elbírálni, ha fölkerül egy poszt, akkor az gyűlöletbeszéd-e. Ott több tízmillió algoritmikus törlés történik évente, és csak a magyarnál. Csúszkákkal folyamatosan kísérleteznek, aminek a nagy mennyiségben látszik meg az eredménye, az egyéni befolyásolások itt teljesen elvesznek, egy picit átállítjuk a gyűlöletbeszédet, hogy melyik régióra figyeljen jobban, mert épp egy konfliktus tört ki, és akkor hirtelen 15 millió döntés születik, 5 millió meg nem. Ez az „ura” dolog inkább az egésznek a robusztusságában van, a tehetetlenségi erő nagyon nagy ezekben a rendszerekben.

A tehetetlenségi erő kapcsán megjelenik az a félelem, hogy előbb-utóbb ránk dől, átveszi az uralmat és önmozgó lesz?

Ha a médiára vonatkozik a kérdés, vagy ha az MI öntudatára, mind a kettő nagyon izgalmas. Elsősorban a médiában hatalmas lehetőségeket kínál, gyorsabbá teszi a munkát, fordítások, automatizáció, satöbbi. Nagyon sok kockázatot rejt, pont azért, amit az előbb beszéltünk, a nagy mennyiségek és az algoritmikus hírelérakások kapcsán, amiknek egyébként az egyik legismertebb súlyozása az az, hogy fizetsz, hogy mi jelenjen meg és mi nem. Annak kitanulása, hogy mi csússzon át, meg mi nem, az általában a humán oldalon nagyon gyorsan megtörténik. De a fő kérdés igazából nem az, hogy a munkát elveszi, hanem az, hogy az üzleti modellt elveszi-e. Szerintem a médiára a legnagyobb veszély az, hogy most sokféle lehetőség van, kevés, de exkluzív anyag, nagyon sok, nagyon zajszerű, de olcsó, viszont ellenőrizetlen, a kérdés, hogy melyik éri meg üzletileg legjobban. A hatékonyság és a hatékonytalanság, a minőség kontra mennyiségnek az üzleti döntései a következő években fogják meghatározni, szerintem, azt, hogy a média mennyire veszít az algoritmusok ellen, vagy a különböző célcsoportok különböző minőségű tartalmakat fognak fogyasztani.

Ha mindenki más elől eltömítem nagy mennyiségű anyaggal a befogadási képességet, ha van elég pénzem hozzá, akkor nyertem, nem? Sokat kell szemetelni, és akkor csak azt fogják olvasni, mert az emberi agy befogadóképessége véges.

Véges, az időnk is véges, meg sokszor nem is kell annyira tudatosnak lenni, most az, hogy épp melyik bulvárhírt olvasom el, az nem fontos, de mondjuk, egy politikai választás előtt érdemes tájékozódni a különböző jelöltekről, vagy egy lakáshitel felvételekor a különböző bankok ajánlatairól. Az, hogy mikor legyünk tudatosak, az a tudatosságnak az egyik első szintje. A sok hír inkább azért gond, mert megkönnyíti az embereknek azt, hogy ne érvelni, vitatkozni tanuljanak meg, vagy más véleményeket elfogadni, hanem az, hogy a saját igazságukat megtalálják a sok között, és megerősítsék magukat benne.

Van a kutatásban olyan rész, amelyben azt írják, hogy nem utasítják el az emberek egyértelműen azt, hogy a saját meggyőződésükkel ellentétes információkat is megkaphassanak, mert arra is kíváncsiak, ez mégiscsak biztató jel, nem?

Nagyon örültem ennek. Egyébként folyamatosan mérjük az információszerzés mintázatait. Az utóbbi három-négy évben növekszik az igény a tudatosságra. Nagyon régóta mértük azt, hogy van 10-15 százalék, amely kifejezetten ideges lesz, haragos lesz, ha a véleményétől eltérő véleményt lát. Viszont sokan azt mondták, hogy kíváncsiak más véleményekre is, ha leteszik eléjük azokat. A kutatónak ez már fáj, mert soha nem volt még olyan könnyű információt keresni, mint ma. De persze érdekel, ha leteszik elém. Ez nagyon nagy kutakat nyithat ki, hogy akkor ezek szerint minden ilyen hír mellé tegyek egy olyat is algoritmikusan, ez megint csak bonyolult, de az MI-vel szemben van egy ilyen elvárás, hogy ebben intelligensebben tud segíteni, és talán 50-57 százalék körül volt, nagyon magas szám, akik ezt igénylik. Eddig ez a szám 30 százalék volt. Lehet, hogy azt gondolják az emberek, hogy egy intelligens keresőszoftver képes őket megismerni annyira, hogy kényelmesen kiszolgálja, hogy árnyalják a véleményüket. Ha ez így van, akkor én nagyon boldog ember vagyok.

De ehhez jól kell kérdezni? Azt kell kérdeznem az alkalmazástól, hogy kérlek, mutasd be az összes releváns álláspontot, és akkor ezt meg fogja tenni?

Alapvetően a viselkedésünkkel tudjuk ezeket a platformokat befolyásolni, viszont azokkal nagyon könnyen. Elég, ha az ajánlórendszer okosabb, és letesz egy olyan hírt, és azt el is olvasom. Elég, ha csak egy lájkot teszek, itt annyira éheznek az interakcióink után. A buborékhatásnak a szorossága azért szerintem nem olyan jelentős, mint aminek gondoljuk, ezek nem páncélfalak, nagyon könnyű kitörni, elég picit utánaolvasni, egy más csatornát megnézni. Szerintem azt sokan megtanulták az utóbbi időben, hogy az online térben a csatornák el vannak tolódva vagy erre, vagy arra, vagy magát reklámozza, vagy ezt az üzenetet küldi. Ez növelte egyébként a fizikai térben, azzal, hogy az emberek egymást megkérdezik, hogy te mit olvastál. Ezek, amik ilyen rácsodálkozásoknak indultak, hatnak az emberekre. Az látszik, hogy ez kezd működni, és az emberek nagyon sokszor akarnak jót. Az emberek szerintem jók. Az emberek szeretnek jót tenni. Nagyon sok társadalmi projektem arról szól, hogy az ember jót akar tenni, és mi azt technológiával megkönnyítjük. Szerintem akarnak más véleményt fogyasztani, amikor húsz percem van, hogy egy kicsit magamban legyek, és olvasgassak, akkor nem akarok utánakeresni, de ha valaki leteszi elém, nem egy gyökeresen ellenkezőt, hanem kiegészítőt, egy kicsit mást, erre tényleg jó az MI, mert erre jobb az MI, mint az egyszerű algoritmusok.

Azt mondja, hogy éhezik az interakciónkra. Mihez kezd vele? Okosítja magát tőle, idomul a mi stílusunkhoz, kitanulja a vágyainkat, az elvárásainkat, és annak megfelelően fog velünk együttműködni?

Mindenképpen leginkább, ha a technológiát nézzük, az önmagam okosítása, tehát a neurális hálóoktatás, mint kiderült, az elmúlt x évben működik. Ez úgy nézett ki, hogy beengedtük a könyvtárba, és elolvasott minden könyvet. És ajánl. Most tanítjuk meg azt, hogy kérdezek valamit a chat szoftvertől, és kikopizom, akkor azt mondja, hogy na, ezek szerint ez a válasz neki tetszik, mert fölhasználja valahol. Kérdeztem valamit, megint megkérdezem, megint megkérdezem. Nem is kell hirtelen visszaírni, nem vagyok elégedett a válaszoddal. Ugyanez működik, rajzolj egy képet, rajzolj még egyet. És akkor megtanulja azt, hogy ezek szerint az első kép nem volt jó, a következő embernél már inkább az önnön minőségnövekedése a cél, ez egy tesztelés. Azt csináljuk most a géppel, amit egymással is mindig csinálunk a társadalomban, hogy a gyerekek felnőnek, körülnéznek, megnézik, hogy mások hogy viselkednek, és igyekeznek idomulni a leginkább elfogadott társadalmi szabályokhoz.

Hogyan jó beszélgetni az alkalmazással úgy, amilyen én egyébként vagyok, udvariasan, tapló módon? Tehát hogy?

Ha közvetlenül tudjuk, hogy MI-vel beszélgetünk, ez már egy izgalmas kérdés, mert nem olyan rég terjedt el. Én néhány jövőkutatói munkahelyi fejlesztést csinálok. Egy olyan környezetben, ahol mondjuk a munkatársaim fele szoftver és a fele humán, és én otthonról dolgozom, akkor nagyon nem mindegy, hogy most a humánnál, írjam oda, hogy kérlek, meg köszi, hogy milyen beszédkommunikációs stílus alakul ki. A promptolásnál két szabály van, az látszik, és ez nem egy meglepetés, ha nem tudod, mit akarsz, nem is lett belőle semmi, csak egy közhely. De sokszor jó is. Csak akarok rajzoltatni egy képet egy szülinapi meghívóra. Ott nem kell egy kiforrott rajz, végül is jó. Ha kutatok valamiben, akkor tisztán kell ismernem a fogalmakat. Minél pontosabban fogalmazok, annál jobb, és ezt nem szabad elfelejteni, ez mindig párbeszéd. Az nagy hiba, ha azt gondoljuk, hogy van egy tökéletes prompt, és megkapunk egy tökéletes választ. Ez két szempontból hiba. Egyrészt a tanulási görbénk lecsökken. Ha megtanulunk tökéletesen promtolni, és tökéletes eredményt kapunk, akkor nincs a kísérletezés, a kutatás, a kíváncsiság, a tanulás elmélyültsége, a diákjainkat nem taníthatjuk meg tökéletesen promtolni, vagyis megtaníthatjuk, de mellette meg kell tanítanunk hatékonytalanul gondolkodni.

A promptolás alatt egészen pontosan mit ért? Mert ez egy szakszó.

A promptok kifejezetten azok a parancsok, amiket saját botokba beírunk, tehát ezeket leggyakrabban mondatokként kell elképzelni, tehát kérlek, nézz utána, hogy hogyan kell indián kenut építeni, tegyél hozzá két forrást, és készíts egy rajzot is. Ez egy prompt.

A mesterséges intelligenciáról beszélgetünk most. Képes olyan alkotás létrehozására, amely katarzist okoz? Mondok egy példát. Ha a Kosztolányi-összest betápláljuk, kivéve a Hajnali részegséget, és megmondjuk, hogy nagyjából miről szól, akkor előállítja?

Nem pont a Hajnali részegséget, de tud nagyon jó verseket írni, katarzist meg persze, hogy tud okozni, mert a katarzist bennem okozza. Van, mondjuk három szereplőnk, van az alkotó, van a kommunikációs csatorna, meg a befogadó. Bennem, mint befogadóban, okozhat egy kép vagy egy vers katarzist, olvasom, és azt mondom, hogy hú, ez én vagyok, vagy valami megüt, ami a katarzis. De utólag kiderül utólag, hogy gép írta. Attól a katarzis bennem jött létre, valamiért, ami az agyamban futott, és bejött egy kód és inspirál. Benne nem okoz katarzist, hogy verset írjon, fogalma sincs, hogy mit csinál. Cselekedetből kevesebb van, mint motivációból, mi képzeljük bele a motivációkat. Ha én megtudom, hogy gép írta a verset, akkor azt mondom, hogy hú, milyen jól tud verset írni. Az is lehet, hogy mivel elolvasta az összes Pilinszkyt, érzékeny lett erre? Nem. Statisztikáról beszélünk. De bennem okozhat katarzist. Az egy traumatikus dolog tud lenni, és erről is faggattuk az embereket, hogy mit gondolnak. Egyébként ilyen kutatás nincs nagyon a világban, reprezentatív és egész országos ebben a témában, elmosódottak vannak, úgyhogy ezért is nagyon izgalmas, hogy ilyen összetett válaszokat kaptunk. De csak bennem okoz katarzist, mert én vagyok az ember. Az alkotói katarzis nincs ebben a folyamatban. Talán ott, hogy aki a Pilinszky-verseket összerendezte azért, hogy egy Pilinszky MI-t létrehozzon, mert azt gondolja, hogy hátha így több ember ismeri meg Pilinszkyt. Ha ez jól kommunikált, figyelj, én egy Pilinszky MI vagyok, és nézd, generáltam egy verset, ha ez szíven ütött, akkor tudjad, hogy ez egy utánzat és olvass eredeti is, akkor teljesen világos a sztori. Egy alkotóban amúgy a katarzis, az önkifejezés vágya, azért is nagyon fontos, mert a kreativitáshoz való hozzáállás az egyik fő téma. Ha zenét írok MI segítségével, zenész vagyok-e, ha rajzolok, akkor én rajzolok-e, vagy az intelligens ecset, vagy az MI rajzol helyettem. Leonardo megfesti Az utolsó vacsorát, annak mekkora részét festette ő, és mennyit az inasai. Húsz évvel később eltűnik a falról, tudjuk-e, hogyan nézett ki? Ezeken jól el lehet merengeni, nagyon fontos az, hogy merengjünk ezen. De befogadói oldalról nézve nem az számít, szerintem, hogy MI hozta-e létre, hanem az, hogy bennem mi zajlik le.

Ha most még merengek egy kérdés erejéig ezen, az ízlést is csak mi képzelhetjük bele? Ha megkérdezem, hogy melyik a jobb zenekar, a Goombay Dance Band vagy a Led Zeppelin, mitől függ, hogy mit hoz ki?

Minden az adatbázison múlik. A legjobb úgy megközelíteni ezeket az MI-ket, hogy három részből állnak, vannak az adatok, a számítások, meg a végén az ajánlás. A számításokkal most ne is kelljen foglalkozni, jól működnek. Milyen adatok alapján mondja meg, hogy melyik jobb zenekar? Ez mindig az adatokon múlik, utána viszont van a kimenet, ahol előfordulhat, hogy ott az én ízlésemhez korrigálja, azt mondja, hogy a statisztikából azt látom, hogy ez a tíz metálzenekar a legnépszerűbb. Látom, hogy ő fellépett Európában, sőt Magyarországon is, akkor beajánlom ehhez, hogy ez a legjobb. Azt mondta, hogy Ló Béla zenekara a legjobb, pont azon voltam tavaly, milyen jól döntöttem, és megszereltem az MI-t. Attól függ, van-e ilyen adata vagy sem, vagy megéri-e. Ezeket az adatok most próbáljuk kontextusba tenni, fejlesztjük, de ezek okos adatbázisokon fognak működni. Tehát az egyik irány az a robusztus nagy, a világ összes zenehallgatottsági adata, melyiket hallgatták legtöbbször. Ez nem biztos, hogy a legjobb. De egy jó beszédtéma egy kocsmában mindig is, minden zenei stílusnál megvolt a mainstream, meg én azért ismerek egy olyan zenekart, amit még a zenekar tagjai sem ismernek, és én ettől jobb vagyok. És van az, hogy nem ismerem a világ összes zenéjét, de ismerem a régiónak a népzenéjét, vagy ismerem az ő zenehallgatási adataiból, hogy milyen stílust szeret, és mondok neki egy olyat, hogy nézd, erről még soha nem hallottál, de érdekes lesz számodra. Holnap délután hallgasd meg, mert a naptáradból látom, hogy van egy pihenősebb délutánod. És akkor nagyon betalál.

Hogyan kalibrálódik az úgynevezett érzékeny kérdésekkel? Mit mond Navalnijról Oroszországban, a Mennyei béke teréről Kínában? És még hosszan lehetne sorolni a példákat.

Kemény változókat viszonylag könnyű állítani benne, mert az adatbázis felel. Azt mondani, hogy mondjuk Navalnijról ne beszélj, vagy a Tienanmen téren történt eseményekről ne beszélj, ott megadod a kulcsszót, vagy hogy ennél ezt mondjad. Az sokkal nehezebb, amikor kontextusról van szó, vagy ha elkezdesz sunyítani hátulról, például, hogy milyen események voltak ebben az évben? Mik voltak ezek közül nagy kínai városokban? Melyik kötődik térhez? És akkor előbukkanhat, de ilyeneket akkor tudsz kérdezni, ha tudod, miről van szó, és teszteled a szoftvert. A kontextus értése az, ami nagyon nehéz ügy, és én a kockázat oldaláról közelítek, például azért, hogy ne legyen botrány. Amúgy jól működik, adja az infókat, és akkor valaki föltesz néhány kétértelmű kérdést, ad egy olyan választ, amiről készül egy screenshot és kitör egy országos botrány. Vannak olyan amerikai szolgáltatások, magyar gyerekek is használják, AI barát a telefonodon. Ha azt mondod neki, hogy öngyilkos akarok lenni, akkor ő azt mondja, hogy persze, hívd fel ezt a számot. Bajban vagy, de azt mondom, hogy holnap mindennek vége. Jó, segítek, szedjük össze a listát. És ezek így nagyon kockázatosak, az igazi rendes üzleti szereplők nem ezekben a szürke zónákban utaznak. Az egésznek nem az a funkciója, hogy pótoljon egy szakmát, vagy az, hogy emberi környezetekben mozogjon. A legnagyobb pénz igazából ott van, ahol a gép segítő és bizonyos rutinműveleteket, amit sokan csináltak, és drágábban árazva például, projektmeeting emlékeztetők, tervezések, elvégez. A nagyon nagy pénzek a gyógyszerkutatásban vagy az időjárás-előrejelzésben vannak, és nem abban, hogy Árpádot jelezzük előre.

Mennyire megbízható a mesterséges intelligencia? Ha megbízunk abban, hogy a robotasszisztált sebészetben jól fog dolgozni, akkor annak 100 százalékosnak kell lennie, nem fordulhat elő, mint ami elő szokott fordulni, hogy másik beteget operálnak meg.

Igen, és pont ez zajlik most. Két évvel ezelőtt mondjuk voltak ilyen „kisgyerekeink”, akik tudtak beszélni, de üres volt az agyuk. Amit mondtunk nekik, azt mondták vissza, ha rosszat mondtuk, rosszat mondtak vissza. Tavaly már „gimnazistáink” voltak, most már „egyetemistáink” vannak. Ami azt jelenti, hogy egyre jobban értik, nem csak részfeladatot tudok kiadni, hanem rájön arra, hogy mikor kell elvégezni, és rájön arra, hogy mondjuk jól csinálta-e, és rájön arra is, hogy kinek kell ezt mondani és kinek azt. Ez mindig az adatminőségen múlik, és az is látszik, hogy a kezdeti nagy generatív szolgáltatások, mondjuk úgy, hogy az eddigi alapokon alapultak, ott volt nekünk az egész emberi tudás, hogy most nagyot mondjak, nyilván nincs benne, de ezek az adatok elfogytak. Ez már rég benne van, ettől működik, ettől emberszerű. Most folyik a célzott adatgyűjtés, az alkalmazott mesterséges intelligenciák, nem tud semmit Pilinszkyről, de piszkosul gyorsan felismeri, hogy az egy fal és ne menjen ki. Most például, amikor sebészrobotot fejlesztenek, ott van nagyon sok sebészrobot, figyeli azt, hogy most a humánok hogyan metszenek, műtenek, mondjuk térdet, és egymillió térdműtét alapján nagyon jól fog segíteni egy haptikus, visszajelzéses sebésszel. Ezeket ők gyűjtik össze. Egyrészt, hogy valid legyen, másrészt, hogy célzott. Akkor sokkal gyorsabban is működik. Most egy gombostűfejen elfér, nemcsak Pilinszkyről, másról sem tud semmit, de nem is mond hülyeséget, viszont térdet műteni azt tud.

Mert az egyik emberi térd az nagyjából olyan, mint a másik, elég, ha a haptikus, tehát érezhető visszajelzés az pontos. És fontos, hogy az lehetőleg egy térdben értelmezett visszajelzés legyen, ne mondjuk egy szívburokban értelmezett visszajelzés, mert a kettőnek más az ellenállása.

Igen, mert eddig, ha belegondol, az igazán értékes adatok túlnyomó többségére nem volt szükségünk, illetve a humánok fejében tároltuk. Most is van, nem tudom, három-négy olyan szuper térdműtő Magyarországon, akinek mindenki tudja a nevét, és nyilván még van sok nagyon kiváló térdműtő orvos, és van jó néhány, aki nem annyira jó, és ha fáradt, hibázik. Azoknak a nagyon jó orvosoknak a fejét próbálom reprodukálni azzal, hogy beleteszem a sebészkésbe ezt az egymillió műtétet, és akkor a középszerű vagy fáradt orvos sem hibázik.

Akkor át fogja írni azt a mondást, hogy olyan kórházakba kell menni műtétre, ahol sokat műtenek, hiszen ha ez működni fog, akkor minden kórházban pontosan ugyanannyit fognak műteni, mert abban a kórházban is lesz egy gép, meg ebben a kórházban is lesz egy gép, ugyanakkora esetszámmal.

Ez a cél. Az egészségügy az egyik legfontosabb terület. Nem azért hosszabbítottuk meg az életünket, hogy a második fele keserédes legyen, hanem jó minőségű. De látjuk, hogy a szaktudás, tehát az, hogy megfizeted annak az árát, hogy van valami különleges tehetsége, mindig is drága volt. De van nyolcmilliárd emberem egymilliárd helyett. S mindenkihez el akarom juttatni. Nem voltak adatok. Ez a térdműtő robot nem okosabb, csak annyi, hogy prizmákkal van tele, átvilágítja a térdet, és rögzíti, hogy 0,7 százalékosan állt a szike, ez történt. Nem volt adatunk a térdműtétekről. Most lesz. Nagyon fontos, hogy kivettük a biológiai kódot a tudáshalmozás ritmusából, tehát nem az van, hogy valahova bekerül, és utána lehanyatlik, vagy meghal, hanem akkor térdműtét megvan, pipa, jön a könyök, jön a valami, és majd valamikor az agy. Ahogy mondja, ezt mindenhova el tudom juttatni, ami nem azt jelenti, hogy azonnal demokratizálódik, hanem azt jelenti, hogy mindenhol kell lennie egy MI-műtőnek, kell egy orvos, legyen műtő, meg kell ezt szervezni, és így tovább. Ettől nem oldódik meg egy csapásra minden, de így, hogy mondjam, szállnak alá a műveltségi javak, így tudom elérni azt, hogy a nagyon profi orvos most már nyolcmilliárd emberhez eljusson bizonyos körülmények között. Erre való a technológia.

Volt ilyen a diagnosztikában, nem? Már sok évvel ezelőtt, amikor a világ másik végén lévő diagnosztákhoz kellett elküldeni a leleteket egy pillanat alatt. Nem műtöttek embert, nem nyúltak emberhez, de rendkívül jól diagnosztizáltak.

A telemedicina most is az egyik legerősebb terület, mert gondoljunk abba, amikor a nagy adatok alapján, amikor, most kicsit két dologról beszéltünk, az egyik a régi adatok hasznosítása, megtanítottuk rajzolni, és most rajzol nekem. A másik pedig az adatgyűjtés, hogy megismerjek dolgokat, amiket eddig különállóan mindannyian tudtuk, hogy hogyan kell viselkedni az úton, hogy ez a vezetés nemcsak egyenes vonalú, hanem néha kell gyorsabban, vagy lassabban mennem, az olyan vezetőt küldjük ki az utcára, megy néhány évig, és akkor megtanulja a finom dolgokat. És akkor vannak azok a részek, amikor valami extrát, valami pluszt akarunk tudni. Mert az, amit eddig tudtunk, kevés. Nagyon sokat kutattuk, dolgozunk vele, van benne, nem tudom, egymillió adat, a full adatbázist nézve. De egy MI-ben, mondjuk, van 10 milliárd adat, és egyszer csak azt mondja nekem, figyelj, Árpád, erre nem gondoltál, de mindenki, aki igennel válaszolt erre, neki piros a kerítése. Én aztán honnan tudtam volna?

Sosem vetődött fel, hogy meg kell nézni.

Igen. És nem is néztem volna meg, csak beöntöttem a világ összes adatát, és mondjuk, egy útvonaltervező kamerarögzítésből rögzítette, hogy piros a kerítés, ki tudja, mire lesz ez jó. Nagyon sokszor az adatgyűjtések ilyen, ki tudja, mire lesz jó, aztán valami felismerésre eljutok. Ennek az esélye borzasztóan kicsi, és sajnos a mennyiség nem hozza meg az ilyen átütést, csak kellenek hozzá jó kérdések. Viszont ennek a kombinációja a fejlesztésekben, a digitális ikertechnológiában nagyon jó. Mondok egy példát, Forma–1-es autót akarok tervezni, eddig úgy nézett ki, hogy szerintem jó lesz, ha 0,1 százalékkal elmozdítom a terelőszárnyat, felépítek egy modellt. De az nem lehet rossz anyagból, mert az autó nem szimulálja, nagyon drága. Deyha van egy jó MI-m, akkor hirtelen nagyon gyorsan 100 digitális Forma–1-es modellt építek, megnézem, mi a legjobb terelőszárny, és odateszem, így működik. A tavalyi év az egészségügy arany éve volt kutatásfejlesztésben. Soha nem volt még ennyi fejlesztés, idén még több lesz, és még több lesz, és ezek két-három-négy év múlva, mint üzleti szolgáltatások, megjelennek csodaként az emberek életében, hogy most már ezt is tudjuk. Most van olyan MI-nk, ami hét évvel előre jelzi a Parkinson-kór kialakulásának nagy esélyét. Ez csodálatos dolog.

Most már csak gyógymód kell ahhoz, hogy azt a hét évet megelőzéssel töltsük.

Kutatóként, nagyon ridegen, mondhatom azt, hogy akkor várjunk hét évet, és ha valaki tényleg az lesz, akkor mondjuk, hogy háhá, köszi, hogy igazoltad, bocsi. Meg tudtunk volna menteni, de ahhoz, hogy tudjuk validálni az adatot, ezt ki kellett várni. Nyilván nem ez a cél, hanem az, hogyan tudjuk elkerülni. Az élet lelassítja a fejlesztéseket, főleg az egészségügyben. Mondhatom azt, hogy ezt a gyógyszert beveszed 20 évig, nem tudom, nem lesz szemölcsöd, de a valid adathoz meg kell várnom a húsz évet.

Egyiknek adok, a másiknak nem. De el kell dönteni, hogy melyiknek adok, melyiknek nem.

Itt kijönnek azok az elképesztő számítási kapacitások és lehetőségek nagyon jól, azt a helyzetet tudom létrehozni, minthogyha hatmillió legmagasabb szintű tudós egy adott pillanatban egy problémán gondolkodna. Ezek csodálatosak. Az MI igazából nem arról szól, hogy én a szülinapi meghívóra tudjak rajzolni valami szépet, hanem erről. A jövő MI használatának az is a kérdése, hogy mikor kell ezt használni, és mikor nem. Egyszerű keresés: mikor halt ki az Árpád-ház? Ehhez nem kell egy robusztus, kontextusértő nyelvi modell, hanem ez egy adat, ami kell nekem. Ha érdekel az, hogy mit jelent ez a magyar történelemben, akkor aktiválódik a nyelvi modell és magyaráz, és ha azt mondom, hogy és mit jelent a másik országban, sőt ajánlj nekem valami olyan tanulmányt, ami hitelesen, adatokkal támogatja. Akkor megint aktiválódik egy kutató nyelvi modul, ami tudományos folyóiratokban keres. Egy angol nyelvi modul hozzáteszi, és úgy megyek egyre mélyebbre, nem egyből a szupermélyre megyek, de nem is hagyom meg az embert a felszínen.

Ezt a kérdést nem oldja meg az ingyenes, meg a fizetős MI közötti különbség? Ha alapkérdésekre vagyok kíváncsi, akkor nem fizetek havi 100 eurót valamire, ha pedig tudós vagyok, kutatok, akkor meg kifizetem a profi változatot?

Itt egyrészt van a prémium üzleti modellnek a sajátossága, az elmúlt évek legjobban működő e-business modellje az az, hogy én odaadok neked valamit ingyen, és ahogy használod és rászoksz, akkor elkezdek pénzeket szedni érte. Vagy használd az ingyenest, de ha okosabb válaszokat akarsz kapni, akkor fizess elő. Ezt nem így lehet csinálni.

Az ingyenesnek is jónak kell lenni.

Ezt akartam mondani, hogy persze, az is jó. Ha most valaki előfizet a legnépszerűbbre, ez az OpenAI szolgáltatás, ez ingyenes, egyébként ugyanazt tudja. Van egy technológiai lemaradás, ott már van az érvelő nyelvi modell, az ingyenesben még nem tud érvelni, de fél év múlva majd tud. Ezek mindig jönnek lefelé. Ha belépek a fizetősbe, akkor van egy olyan, amit meg tudok kérdezni és tud érvelni, meg van egy olyan változat, ami azt mondja, hogy ez csak 200 ezer társadalomtudományi folyóiratban keres, és odateszi a hivatkozásokat. Van egy olyan, ami csak rajzban jobb. Van egy olyan, ami zeneírásban jobb. Van olyan, ami a fordításban, a műfordításban jobb. Látod azt, hogy miért fizetsz. Akkor fogsz tudni pénzt kérni az emberektől. Nekem azt mondja valaki, hogy a fizetős szolgáltatás fél évvel előrébb jár, mint az ingyenes, azt mondom, hogy értem, de mindenki pénzt akar tőlem, várok fél évet, elvagyok. De én mint kutató kiszámolom, hogy eddig egy hét volt egy cikket írni, most két nap alatt megírhatom, ez ér-e nekem x pénzt. Ha ér, előfizetek, ha nem, nem. De ehhez kell a specializáció. Inkább ez a különbség az üzleti MI használata között, azok már funkcionális, alkalmazott MI-k.

Ha úgy fog működni az MI, mintha hatmillió tudós egy időpillanatban ugyanarra a problémára fókuszálna, akkor miért vannak még olyan tudósok, akik eredeti műveket állítanak elő? Miért nem kérik meg az MI-t, hogy hatmillióan vagytok, van rá 10 percetek, oldjátok meg?

A nagyon sok lebegő pont egyszerű, az inkább a szuperszámítógép, ami egy vas.

Kicsit drága, sok áramot eszik.

Drága, sok áramot eszik, meg hihetetlen mérnöki szaktudás kell hozzá, ezeknek is sokat változott a fogalma, mert ami 1964-ben szuperszámítógép volt, annál most már a telefonom is többet tud. Most meg a Frontier, 2022 óta, elképesztő mennyiségű processzor dolgozik egymás mellett, ott inkább az a művészet, hogyan kell föltennem a kérdést, annyira gyors. Más az, ami kicsit más. De a kérdés az arra vonatkozott, mert az élet változik, mert előre megyünk, mert kíváncsiak vagyunk. A historikus adatok szuperek, tanulnunk kell a múltból. De a kérdések most vetődnek föl. Nem feltétlen arra vagyok kíváncsi, hogy mondjuk a vízgazdálkodás hogyan működött a reformkorban, vagy az 1980-as években, vagy 2025-ben, hanem arra, hogy mondjuk ahhoz, hogy tudjak itt öntözni 2040-ben, milyen vízgazdálkodás kell. A jövőbeli adatokra. A kontextus, tehát a historikus adatokra való alapozás kell, de az csak egyetlen elem a sok közül. Ha mindig csak visszanyúlunk a tökéletes memóriával, azzal csak berögzül, és változatlanná válik, rugalmatlanná. Maga az élet a változás és az előremenés, az újabb és újabb kihívások és problémák, ezért nem ér véget soha a tudomány, és ezért nem érnek véget soha az eredeti munkák.

Miért nem tud az MI kíváncsi lenni? Ott ül hatalmas mennyiségű adaton, látja az egész múltat, nem esik le neki, hogy Jézusom, itt egy kérdés, meg kéne válaszolni? Vagy mindig megvárja a kérdést?

Be tudom úgy állítani, hogy mindig kérdezzen egyet, de ettől ő még nem akar kérdezni. Ez egy kicsit elvezet az öntudathoz és az emberi képességekhez. Emberutánzást nagyon könnyen létre tudok hozni. Azt mondom, hogy félóránként írjál rá valakire, néha 25 perc, néha 35 perc, és ő azt fogja mondani, hogy figyel rám, szeret. Merthogy, aki amúgy ilyen sokszor ír rám, azt tanultam az elmúlt 15 év digitális kultúrájában, hogy a barátom, ő ír rám, hogy hogyan vagyok, szeretem. Kérdéseket tesz föl, sőt, mondhatom neki a véletlenszerű kérdéseket, sőt, mondhatom azt, hogy dilemmázom, mindent le tudok programozni, ezeket végre fogja hajtani. Olyan nagyok az adatbázisok, hogy emberként lehet, hogy észre sem veszem a mintázatot, hogy mindig 25 percenként kérdez, mert megcsinálom úgy, de attól ő még nem kíváncsi.

A DeepSeek, ami a múlt hét nagy szenzációja, nagy ugrás, vagy nem nagy ugrás? Vagy mihez képest?

Már nagyon vártam, hogy legyen egy ilyen. Minden technológiánál az van, hogy két ív szokott menni. Az egyik a megismerés íve, azt mondjuk, hogy mindent megváltoztat, sosem lesz olyan a világ, mint volt, nem is csinál semmit, utána meg helyére kerül. Ez zajlik. A másik irány, hogy az elején nagyon drága és kevés kiváltságos kezében van. Sok processzor kell hozzá, olyan algoritmusok, olyan mérnökök. De ahogyan telik az élet, demokratizálódik, és megjelennek azok a szereplők, akik egyre inkább haszonélveznek a társadalomban. Azért szeretem ezt, mert mindig van egy olyan szint, ami a társadalomnak már elég. Még régen a számítógépeknél, nem tudom, emlékszik-e erre, hogy volt, hogy na, ezen fut már a Word, ezen nem fut még a böngésző, és akkor tudtunk ilyeneket, hogy RAM-ok, meg minden, de aztán már mindegyiken fut az internet, meg az online csevegőszoftverek. Most már lehet, hogy meglepném az embereket, ha megkérdezném, hogy hány RAM-os a gépük. Az AI modellfejlesztésnél a gyógyszerészeti kutatásra, vagy arra, hogy a féreglyukakat nyomozza ki az űrben, kell nagy kapacitás, de már azt a kapacitást, hogy ilyen mikroproblémákat, hogy sebész MI-t neveljek, vagy egy idősgondozó MI-t, az most már egy számítógépen olcsó adatbázisban meg tudom oldani, egyszerűbb hardvereken is. De ez egy nagyon nagy piacot jelentett, iszonyú sok pénzt, volt egy olyan állapot, amikor annyit kértek el, amennyit akartak. A nyíltan elérhető, már megtörtént szellemi termékeknek egy, ha nem is lopás, de belőle való tanulás. Ilyen szempontból arra jó, hogy felhívta a figyelmet, hogy nem a fejlesztés költsége számít, hanem az üzemeltetés környezetterhelése. Tehát az, hogy valami 3-5 százalékon fut egy másik rendszerhez képest, ami a 100 százalék, az leginkább a környezet szempontjából számít.

Áram, hűtés?

Igen, itt mindig erről van szó. A processzorokról van szó, azok, ahogy pörögnek, nyomják a hőt, azt meg le akarod hűteni. Nagyon sok áramot kell benyomnod, hogy pörögjön, viszont mivel pörög, egy csomót költesz arra, hogy lehűljön, mert másképp nem működik. Ez egy jó reklám, termodinamika, aminek jó megoldásai is vannak, például egy közösség óvodáját fűtöm vele, vízhűtés, egy csomó innováció van a téren. Látszik, hogy nem működik ugyanúgy, látszik, hogy az elmúlt évek kutatásai nélkül nem jöhetett volna létre. De az, hogy létrejött, klassz dolog, mert én most kezdem azt érezni, hogy lassan a társadalom szóhoz fog jutni, mert ilyenkor verseny alakul ki, meg fog jelenni majd egy másik országnak is egy modellje, amivel versengenek, akkor az eredetiek majd odaadják, hogy még könnyebben telepíthessem otthonra, tehát ezzel a társadalom jár jól, az üzletet meg megkavarta egy kicsit.

Kompetitív világpiac, legalábbis a társadalomnak.

Igen, a verseny a fogyasztóknak mindig jót tesz.