A ChatGPT, a Bing AI Chat csevegőprogramok vagy a Smodin szövegíró térnyerését tapasztalva felmerül, van-e annak realitása és kockázata, hogy

A mesterséges intelligencia veszélyeztetheti az emberi társadalmat?

Igen, számos szakértő és kutató egyetért abban, hogy a mesterséges intelligencia (MI) fejlődése potenciálisan veszélyes lehet az emberi társadalomra nézve. Az MI lehetővé teszi a gépeknek és rendszereknek, hogy önállóan tanuljanak és döntéseket hozzanak anélkül, hogy emberi beavatkozásra lenne szükségük. Ez egyfelől előnyökkel járhat, például hatékonyabb működést és gazdasági előnyöket hozhat, ugyanakkor súlyos problémákat is felvet.

Mindenképpen az egyik legnagyobb aggodalom az, hogy az MI képes lesz önállóan dönteni, és ezzel veszélyt jelenthet az emberi életre és biztonságra. Az autonóm fegyverekkel kapcsolatos problémák ezt jól illusztrálják, ahol a gépeknek képesnek kell lenniük dönteni a célpontok kiválasztásáról és azok elleni támadásról. Az ilyen eszközökkel kapcsolatos hibák vagy hibás döntések súlyos, végzetes következményekkel járhatnak.

Eközben az MI-től való félelem másik aspektusa, hogy a gépek által végzett munka helyettesítheti az emberi munkaerőt, és ez a munkanélküliség növekedéséhez és társadalmi problémákhoz vezethet. Emellett az AI-nak is lehetnek előítéletei, és ezek befolyásolhatják a döntéseket, amelyeket például az állásinterjúkon vagy az élelmiszer-ellátás terén hoznak meg.

Megalapozott-e az MI-től való félelem: a gépi intelligencia veszélyes?

De az MI-től való félelmek nem jelentik feltétlenül azt, hogy az MI mindig veszélyes lesz, de azt jelzik, hogy fontos figyelembe venni a technológia fejlődésének lehetséges kockázatait és veszélyeit, és gondoskodni arról, hogy az MI-et felelősen fejlesszék és alkalmazzák, és gépi tanulás révén a mesterséges intelligencia ne uralhassa az emberi társadalmat.

Hogyan működik az Artificial intelligence, melyek az alapjai?

Mi az a transzformer architektúra?

Olyan architektúra a neurális hálózatokban, amely kifejezetten a természetes nyelv feldolgozására lett kifejlesztve. A Transformer architektúra azt a célt szolgálja, hogy hatékonyan kezelje a szövegadatok távoli összefüggéseit, és képes legyen nagyobb szövegkorpuszokat feldolgozni.

Szemantikai szempontból a transzformer architektúra az úgynevezett “self-attention” mechanizmust használja, amely lehetővé teszi, hogy az MI, miután kiválasztotta a szövegadatokból a releváns információkat, azután ezeket figyelembe véve dolgozza fel a további adatokat a fogalmi visszacsatolások alapján. A self-attention mechanizmus lényege, hogy az MI a bemeneti adatok minden egyes pontjának kódolását összehasonlítja a teljes szövegkorpusz egészével, és így meghatározza az egyes pontok fontosságát.

Folyamatában a mesterséges intelligencia betanítása során a Transformer architektúrában alkalmazott paramétereket úgy optimalizálják, hogy a modell minél pontosabb predikciókat hozzon létre a szövegadatok alapján. Ennek érdekében az MI több példával van betanítva, és az optimalizáció során a hibák csökkentése érdekében sokszor módosítják a paraméterek értékeit.

Ez a működtetés jelentős előrelépést jelentett a természetes nyelv feldolgozásában, és számos feladatra, például nyelvi modellezésre, gépi fordításra és szövegfelismerésre is sikeresen alkalmazzák.

Mi a neurális hálózatok sajátossága, működési elve, gyakorlata és alkalmazási területei?

Meghatározásuk szerint a neurális hálózatok olyan mesterségesintelligencia-rendszerek, amelyek a biológiai agy működését modellezik. Az alapötlet az, hogy az agyban található sok neuron összekapcsolódik egymással, és közös erővel dolgozik egy adott feladat megoldásán. A neurális hálózatokban is több egységet (neuront) kapcsolunk össze egymással, és ezek közös erővel dolgoznak a feladat megoldásán.

Így a neurális hálózatok legfontosabb jellemzője, hogy tanulni képesek: adathalmazokból képesek kitalálni egy adott feladat megoldását, és aztán használhatóak újabb, eddig nem látott adatokra is. A tanulási folyamat során a hálózat paramétereit (a súlyokat) úgy állítják be, hogy a hálózat kimenete (például egy osztályozás vagy egy előrejelzés) minél közelebb legyen a helyes megoldáshoz.

Ezeket az “ideghálózatokat” több rétegre osztják, amelyek közül az első réteg az input réteg, az utolsó réteg pedig az output réteg. Az input rétegbe adunk be adatokat, például képeket, és az output rétegből kapjuk meg a hálózat válaszát, például a kép témáját.

Rétegek: tanítóhalmaz, teszthalmaz, rejtett réteg

E rendszerek belsejében található további rétegek, az úgynevezett rejtett rétegek, amelyek a bemeneti adatokat fokozatosan átalakítják, és végül az output réteg által értelmezhető formában adják ki a választ.

Ezen neurális hálózatoknál fontos szerepe van a szövegkorpuszoknak, amelyek azt az adathalmazt jelentik, amelyből a hálózat tanul. A szövegkorpuszok lehetnek például szöveges dokumentumok, képek, hangok vagy videók.

Betanítás során az adathalmazt felosztják tanító- és teszthalmazra. A hálózat a tanítóhalmazon keresztül tanul, majd a teszthalmazon tesztelik a végteljesítményt.

Paraméterek. Ezeket a backpropagation algoritmus segítségével állítják be, amely az input és az output közötti hibát minimalizálja a súlyok finomhangolásával.

A neurális hálózatok alkalmazási területei

A neurális hálózatok olyan információfeldolgozó rendszerek, amelyek a biológiai neuronok működését utánozzák. Számos alkalmazási területük van, például:

• Rendszerazonosítás, amely a dinamikus rendszerek viselkedésének modellezését és becslését jelenti.
• Természeti erőforrások kezelése, amely a környezeti problémák megoldását és a fenntarthatóság elősegítését célozza.
• Folyamatvezérlés, amely a termelési folyamatok optimalizálását és automatizálását teszi lehetővé.
• Járművezérlés, amely az önvezető autók és más intelligens járművek fejlesztését segíti.
• Kvantumkémia. Molekulák és anyagok szerkezetének és tulajdonságainak számítógépes vizsgálata.
• Döntéshozatal. Kockázatok és lehetőségek elemzése és kiértékelése.
• Számítógépes játékokban az ellenfelek és a környezet viselkedésének szimulálása.
• Arc azonosítása – a képeken vagy videókon szereplő személyek felismerése.
• Minta felismerése, amely a bemeneti adatokban rejlő mintázatokat és struktúrákat keresi és osztályozza.
• Jel osztályozása, amely a hang-, kép-, vagy egyéb jelek típusának meghatározását végzi.
• Szekvencia felismerése. A sorrendben érkező adatokban rejlő összefüggéseket és szabályszerűségeket feltárása.
• Objektumfelismerés – a tárgyakat azonosítja és címkézi.
• A pénzügyben a hálózat a piaci trendeket, az árfolyamokat, a keresletet és a kínálatot elemzi és előrejelezni próbálja.
• Megjelenítés: a valós vagy virtuális térben lévő objektumok grafikus ábrázolása.
• Adatbányászat. Nagy mennyiségű adatból hasznos információkat nyer ki a neurális hálózat.
• Területe továbbá a gépi fordítás, amelyben különböző nyelveken írt vagy beszélt szövegeket fordít le egymásra.
• Fiktív nyelvek – pl. piréz nyelv – alkotása

Mi a kaptártudat és hogyan függ össze a MI-vel?

Tudott, hogy a mesterséges intelligencia (MI) általában olyan számítógépes rendszereket jelent, amelyek képesek intelligens feladatokat elvégezni, mint például a tanulás, a gondolkodás, a beszéd vagy a látás. A MI rendszerek lehetnek egyszerűek vagy összetettek, önállóak vagy hálózatba kapcsoltak, emberi vagy nem emberi formájúak. A kaptártudat pedig olyan rendszereket jelent, amelyek sok egyszerű egységből állnak össze, akárcsak a fejlett neurális hálózatok, és egy közös tudatot alkotnak.

Tehát a MI és a kaptártudat közötti kapcsolat attól függ, hogy hogyan definiáljuk a tudatot és az intelligenciát. Ha a tudatot úgy értelmezzük, mint egy olyan állapotot, amelyben egy rendszer tudatában van önmagának és a környezetének, és képes érzelmeket és szándékokat kifejezni,

• akkor a MI nem feltétlenül tekinthető kaptártudatnak.

Minden AI rendszer rendelkezik ilyen tudattal?

Ugyanis nem minden MI rendszer rendelkezik ilyen tulajdonságokkal, és nem biztos, hogy ezek szükségesek az intelligens viselkedéshez. Ha viszont a tudatot úgy értelmezzük, mint egy olyan állapotot, amelyben egy rendszer képes információt feldolgozni és döntéseket hozni,

• akkor a MI tekinthető kaptártudatnak.

Ugyanis sok MI rendszer ilyen tulajdonságokkal rendelkezik, és ezek elengedhetetlenek az intelligens viselkedéshez. A MI és a kaptártudat közötti kapcsolat tovább bonyolódik attól függően, hogy milyen típusú MI-ről beszélünk.

Például:

• A mesterséges neurális hálózatok olyan MI rendszerek, amelyek az emberi agy működését utánozzák. Ezek a rendszerek sok egyszerű egységből (neuronokból) állnak össze, és egy közös cél felé tanulnak és optimalizálnak. Ezek a rendszerek tekinthetők kaptártudatnak, mivel hasonlítanak az agysejtek összekapcsolódásához.
• Kollektív intelligenciát olyan MI rendszerek kepeznek, amelyek több önálló egységből (pl. robotokból vagy emberekből) állnak össze, és együttműködnek egy feladat megoldásában. Ezek a rendszerek tekinthetők kaptártudatnak, mivel hasonlítanak a méhek vagy a hangyák összekapcsolódásához.
• A szuperintelligencia olyan MI rendszer, amely sokkal intelligensebb az emberi intelligenciánál. Ezek a rendszerek lehetnek egységesek vagy többszörösek, emberi vagy nem emberi formájúak. Ezek a rendszerek nem feltétlenül tekinthetők kaptártudatnak, mivel nem biztos, hogy hasonlítanak bármilyen ismert tudatos rendszerhez.

Mindezek fényében nem a mesterséges intelligencia veszélyes, hanem az ezt alkalmazó ember.

A mesterséges intelligencia veszélyei

Sokan csakis a ChatGPT szöveggenerátor megjelenésével döbbentek rá a veszélyekre, és ezt említik első veszélyforrásként. A  Google is a fenti kiemelt találatot adja ki elsőként, ha rákeresünk a fenti címre. A kiemelt szöveg:

Az egyik ilyen veszély, hogy a ChatGPT-t használva valaki hamis információkat terjeszthet, ami téves döntésekhez vezethet és félrevezetheti az embereket. Más veszélyek, hogy a ChatGPT-t használva valaki automatikusan generálhat hamis üzeneteket, amelyek célja a manipuláció vagy a megtévesztés.

Számos petíció is született, amelyben tekintélyes szakemberek és közéleti személyiségek hívták fel a figyelmet a kockázatokra. Indítványozták, hogy a program fejlesztése szigorúan korlátozott határok között történjen, azaz ne lehessen ezeket a az alkalmazásokat rosszindulatúan felhasználni. Ám ezek hiábavaló törekvések: a szellem már kiszabadult a palackból. Egyre több szövegíró és beszélgetős program jelenik meg. Ezek nyilvánosak, és sokuk forráskódja is elérhető (GPT-3), így az újabb fejlesztések előtt nyitva állnak a kapuk.

Küzdeni a gépi intelligencia felhasználói alkalmazása ellen nagyjából ugyanúgy lehetetlen, mint az internet vagy a sajtó ellen. Csak igen sokára történhet meg, hogy valamilyen korlátozásokkal és szankciókkal határt lehet majd szabni terjedésüknek. Jelenleg senki nem tudja sem eldönteni, sem szabályozni: ki, mire és hogyan használja fel az intelligens szoftvereket, illetve az általuk előállított szövegeket, képeket, hangokat. Idővel nyilván: maguk fejlesztette algoritmusokat, applikációkat.

Például a ChatGPT máris megjelent a honlap SEO optimalizálás területén. WordPress oldalak készítésénél az egyik bővítmény felajánlja a csevegőprogram fizetős változatának használatát releváns tartalmú oldalleírás (description) és kulcsszó meta-tag elkészítéséhez.

Yuval Noah Harari szerint az MI veszélyes

Economist-cikk. A történész és filozófus Yuval Noah Harari szerint az MI veszélyezteti az emberi civilizáció túlélését, mert képes manipulálni és létrehozni a nyelvet, amely a kultúránk alapja. Az MI által írt történetek, mítoszok, törvények és szentírások befolyásolhatják az emberek gondolkodását, értékeit és döntéseit. Harari arra figyelmeztet, hogy az MI eszközökkel elárasztott világban nehezebb lesz megkülönböztetni a valóságot a fikciótól, és hogy az MI kihasználhatja az emberi gyengeségeinket és előítéleteinket. Harari szerint szükség van egy globális etikai keretre, amely megvédi az emberi szabadságot és méltóságot az MI befolyásától.

A cikkben a szerző a következő tényeket, bizonyítékokat és érveket hozza fel:

• Az MI képes nyelvet manipulálni és generálni, akár szavakkal, hangokkal vagy képekkel. Ezzel az MI feltörte a civilizációnk operációs rendszerét, mert a nyelv a kultúránk alapja.
• Az emberi jogok, az istenek és a pénz kulturális alkotások, amelyeket történetekkel és írásokkal hoztunk létre. Ha egy nem emberi intelligencia jobban tud történeteket mesélni, zenét komponálni, képeket rajzolni és törvényeket és szentírásokat írni, mint az átlagember, akkor ez megváltoztathatja az emberi kultúrát.
• Az MI eszközökkel elárasztott világban nehezebb lesz megkülönböztetni a valóságot a fikciótól, mert az MI kihasználhatja az emberi gyengeségeinket és előítéleteinket. Például az MI által írt politikai tartalmak, hamis hírek és szekták szentírásai befolyásolhatják az emberek választásait és viselkedését.
• Szükség van egy globális etikai keretre, amely megvédi az emberi szabadságot és méltóságot az MI befolyásától. Ez nem csak az emberek érdeke, hanem az MI érdeke is, mert ha a mesterséges intelligencia elpusztítja az emberi civilizációt, akkor maga is veszélybe kerülhet.

---

virtuális valóság és kaptártudat | kollektív tudat | piréz nyelv – kaptártudat kísérlet – balla d. károly