Láncreakció

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 kísért Jensen 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 Grace című 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…

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…

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 lövöldöző talán 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.