A technológia és a társadalom fejlődő kapcsolatában az emberek hihetetlenül alkalmazkodóképesnek bizonyultak. Amitől egykor elakadt a lélegzetünk, hamarosan beépül mindennapjainkba.
A nagy nyelvi modellek (LLM) megdöbbentő funkciói, mint pl ChatGPT néhány hónappal ezelőtt még az élvonalbeli mesterséges intelligencia megtestesítői voltak. Ma már csak kiegészítők és beépülő modulok lesznek szövegszerkesztőinkhez és keresőmotorjainkhoz.
Hamarosan azt tapasztaljuk majd, hogy a képességeikre támaszkodunk, és zökkenőmentesen beépítjük őket a rutinunkba.
Mégis, ez a gyors akklimatizáció egy elhúzódó kérdést vet fel bennünk: mi a következő lépés? Ahogy változnak az elvárásaink, azon töprengünk, hogy mi lesz a következő innováció, amely megragadja a képzeletünket.
Az emberek mindenfélét megpróbálnak elérni okos - és nem túl okos – dolgok az AI-val. Sok ötlet meghiúsul, másoknak maradandó hatása lesz.
A mi kristálygömbünk nem sokkal jobb, mint a tiéd, de megpróbálhatjuk strukturáltan átgondolni, mi következik. Ahhoz, hogy a mesterséges intelligencia tartós hatást fejtsen ki, nemcsak technológiailag megvalósíthatónak kell lennie, hanem gazdaságilag is életképesnek és normatívan elfogadhatónak kell lennie – vagyis meg kell felelnie azoknak az értékeknek, amelyeket a társadalom megkövetel tőlünk.
Jelenleg néhány mesterséges intelligencia technológia vár a pálya szélén, amelyek ígéretesek. Úgy gondoljuk, hogy a négy ember a következő szintű GPT, a humanoid robotok, az AI-jogászok és az AI-vezérelt tudomány vár ránk. Választásaink technológiai szempontból késznek tűnnek, de az már más kérdés, hogy megfelelnek-e mindhárom általunk említett kritériumnak. Azért választottuk ezt a négyet, mert folyamatosan ezek kerültek elő az AI-technológiák fejlődésével kapcsolatos vizsgálataink során.
1. AI jogi segítség
A DoNotPay startup cég azt állítja, hogy igen legális chatbotot épített – LLM technológiára épül – amely tanácsot adhat a vádlottaknak a bíróságon.
A cég a közelmúltban azt mondta, hogy hagyja, hogy mesterséges intelligencia rendszere segítsen két vádlott gyorshajtási jegyekkel küzd valós időben. A fülhallgatón keresztül csatlakoztatott mesterséges intelligencia meghallgathatja az eljárást, és jogi érveket súghat a vádlott fülébe, aki aztán hangosan megismétli azokat a bírónak.
Kritika és per után jogosítvány nélkül gyakorló ügyvéd, a startup elhalasztotta az AI tárgyalótermi bemutatkozását. A technológia lehetőségét tehát nem technológiai vagy gazdasági korlátok, hanem a jogrendszer tekintélye fogják eldönteni.
Az ügyvédek jól fizetett szakemberek, és a perköltségek magasak, így az automatizálásban óriási a gazdasági potenciál. Azonban a Amerikai jogrendszer jelenleg úgy tűnik, hogy ellenzi az embereket képviselő robotokat a bíróságon.
2. AI tudományos támogatás
A tudósok egyre gyakrabban fordulnak a mesterséges intelligencia felé, hogy betekintést nyerjenek. A gépi tanulást, ahol egy mesterséges intelligencia rendszer idővel javítja a teljesítményét, az adatok mintáinak azonosítására használják. Ez lehetővé teszi a rendszerek számára, hogy új tudományos hipotéziseket – javasolt magyarázatokat – javasoljanak a természetben előforduló jelenségekre. Ezek még az emberi feltételezéseket és elfogultságokat is felülmúlhatják.
Például, a Liverpooli Egyetem kutatói egy neurális hálózatnak nevezett gépi tanulási rendszert használtak az akkumulátoranyagok vegyi kombinációinak rangsorolására, ezzel irányítva kísérleteiket és időt takarítva meg.
A neurális hálózatok összetettsége azt jelenti, hogy hiányosságok vannak abban, hogy megértsük, hogyan hoznak tényleges döntéseket – az ún. fekete doboz probléma. Mindazonáltal vannak olyan technikák, amelyek megvilágítják a válaszaik mögött meghúzódó logikát, és ez váratlan felfedezésekhez vezethet.
Bár a mesterséges intelligencia jelenleg nem képes önállóan hipotéziseket megfogalmazni, arra ösztönözheti a tudósokat, hogy új nézőpontokból közelítsék meg a problémákat.
3. AutoGPT
Hamarosan a legújabb LLM technológián alapuló mesterséges intelligencia chatbotok újabb verzióit láthatjuk majd, GPT-4 néven. Olyan AI-t fogunk látni, amely képes kezelni a különböző típusú adatokat, például képeket és beszédet, valamint szöveget. Ezeket hívják multimodális rendszerek.
De nézzünk egy kicsit messzebbre a jövőbe. Auto-GPT, a Significant Gravitas által kiadott fejlett AI eszköz már hullámokat kelt a technológiai iparban.
Az Auto-GPT egy általános célt kap, például egy születésnapi buli megtervezését, és azt részfeladatokra osztja, amelyeket azután önmagában, emberi beavatkozás nélkül hajt végre. Ez megkülönbözteti a ChatGPT-től.
Az Auto-GPT olyan AI-ügynököket vagy rendszereket foglal magában, amelyek előre meghatározott szabályok és célok alapján hoznak döntéseket. A telepítési korlátok ellenére, amelyek a Windows rendszerrel való használat során jelentkeznek, az Auto-GPT nagy lehetőségeket rejt magában a különböző alkalmazásokban.
4. Humanoid robotok
A humanoid robotok – azok, amelyek úgy néznek ki és mozognak, mint mi – jelentősen fejlődtek a 2015-ös Darpa Robotics Challenge első verseny óta, ahol a csapatok robotokat építettek a szervezők által meghatározott összetett feladatok elvégzésére. Ezek közé tartozott az autóból való kiszállás, az ajtó kinyitása és a lyuk fúrása a falba. Sokan küzdöttek a célok eléréséért.
A startupok azonban most fejlesztenek „humanoidokat”, amelyek képesek ilyen feladatok elvégzésére, és amelyeket raktárakban és gyárakban használnak.
Jelentés a Darpa robotikai kihívásról 2015-ben.
A mesterséges intelligencia terén elért fejlődés, például a számítógépes látás, valamint a nagy teljesítményű akkumulátorok, amelyek rövid, nagy áramerősséget biztosítanak, lehetővé tették a robotok számára, hogy eligazodni bonyolult környezetben, megtartva az egyensúlyt dinamikusan – valós időben. A Figure AI, egy raktári munkára humanoid robotokat építő cég már 70 millió USD (55 millió GBP) beruházási finanszírozást biztosított.
Más cégek, köztük az 1X, az Apptronik és a Tesla is humanoid robotokba fektetnek be, ami azt jelzi, hogy a terület érik. A humanoid robotok előnyöket kínálnak más robotokkal szemben a navigációt, manőverezőképességet és alkalmazkodóképességet igénylő feladatokban, mivel részben olyan környezetben működnek, amelyet az emberi szükségletek köré építettek.
Hosszú kilátás
Ennek a négynek a hosszú távú sikere nem csupán a számítási teljesítménytől függ.
Előfordulhat, hogy a humanoid robotok nem nyerik el a tapadást, ha gyártási és karbantartási költségeik meghaladják az előnyeiket. Az AI ügyvédek és chatbot-asszisztensek figyelemre méltó hatékonysággal rendelkezhetnek. Elfogadásukat azonban leállíthatják, ha döntésük ütközik a társadalom „erkölcsi iránytűjével”, vagy a törvények nem egyeznek meg a használatukkal.
A költséghatékonyság és a társadalom értékei közötti egyensúly megteremtése elengedhetetlen ahhoz, hogy ezek a technológiák valóban virágozhassanak.
A szerzőről
Fabian StephanyOktató, University of Oxford és a Johann Laux, Posztdoktori kutató, University of Oxford
Ezt a cikket újra kiadják A beszélgetés Creative Commons licenc alatt. Olvassa el a eredeti cikk.
