Túlszabályozni káros, alulszabályozni veszélyes. Emellett ott vannak az üzleti érdekek is, elsősorban a Google részéről.
Hirdetés
 

A Google vezérigazgatója a Financial Times friss interjújában beszélt a mesterséges intelligencia szabályozását érintő törvényalkotásról, figyelmeztetve az elsietett döntések következményeire. Sundar Pichai a lapnak elmondta: minden egyes államnak fontolóra kellene vennie, hogy érdemes-e minél gyorsabban minél szélesebb területeket átfedő rendelkezéseket hozni. Szerinte ehelyett a meglévő szabályok átformálására lenne szükség, méghozzá külön-külön vizsgálva az MI felhasználásának egyes területeit, miközben a sietve felállított keretek csak hátráltatnák a kutatásokat és az innovációt.

Ennek alapján hibásnak tartja azt a kiindulást, hogy az új technológiák teljesen újfajta intézkedéseket kívánnak, magát a mesterséges intelligenciát pedig egy olyan széles, minden területet érintő dolognak értékeli, ami szükségessé teszi, hogy részletesebben is megvizsgáljanak bizonyos vertikális helyzeteket. Mindezek alapján úgy látja, hogy a szabályozásnak nem az innováció irányát kell meghatároznia, hanem a már azonosított problémákra kell megoldásokat találnia – ilyen problémaként említette az algoritmusok részrehajló vagy elfogult működését (algorithmic bias) és elszámoltathatóságát is.

Nem minden papsajt

A Google vezetője mindezzel a vállalat zökkenőmentesnek semmiképpen sem nevezhető kapcsolatára reagált az MI-technológiákkal, amelyek bizonyos projektek esetében még visszafelé is képesek voltak elsülni. Az amerikai védelmi minisztériummal kötött szerződésből, amely az elhíresült Project Maven néven futott, például a Google saját alkalmazottainak ellenállása miatt voltak kénytelenek kihátrálni, akik nem voltak oda az autonóm katonai drónok fejlesztéséért, illetve a projekt etikai vonatkozásainak tisztázatlanságáért.

Az MI-re ugyanakkor továbbra is a Google jövőbeni profitközpontjaként tekintenek. Pichai még a társaság harmadik negyedéves eredményei kapcsán közölte, hogy hirdetési ügyfeleik csaknem háromnegyede használ valamilyen automatizált kiszolgáló technológiát, ezen keresztül pedig gépi tanuló algoritmusokat és mesterséges intelligenciát – miközben a hirdetési üzlet továbbra is a Google bevételének éa eredményének legnagyobb részét hozza. Az általános szabályozás elleni felszólalást viszont, bár itt nyilván önérdek áll mögötte, a szakértők is részben megfontolandónak tartják.

A Business Insider riportjában megszólaló specialisták szerint mindenképpen léteznek olyan területek, amelyek csak nehezen hasonlíthatók össze ebből a szempontból. Már maga az MI is elég homályos fogalom, a technológiai implementációk azonban nyilvánvallóan más kockázatokat és előnyöket hordoznak mondjuk a bűnüldözésben vagy az egészségügyben. A kontextustól függően néhány terülen valóban releváns lehet a meglévő szabályozás megfelelő átalakítása is, bár a szakemberek szerint vannak olyan alkalmazások, ahol elkerülhetetlen a teljesen új alapokon való szabályalkotás.

Ilyennek tartják mások mellett az arcfelismerő technológiák vagy a biometrikus azonosítás felhasználását, ahol az algoritmizált döntéshozatal már most számos problémát hozott a felszínre, az ilyen eszközök szabadon engedése pedig nyilvánvalóan a káros hatások tudatos elősegítését jelentené. Ugyanez igaz a katonai célú felhasználásokra is, amelyek esetében hiba lenne a célpontok kiválasztásához mérhető, kritikus döntéseket az MI-rendszerekre bízni – ezzel kapcsolatban nemrég számoltunk be mi is egy ilyen irányú felvetésről és annak kritikájáról.

Piaci hírek

A robotok újabb bűnözési hullámot indíthatnak az Europol szerint

A robotok, a drónok és a mesterséges intelligencia fejlődésével a fizikai világban is megjelenik minden, ami eddig a digitális világra volt jellemző, nem beszélve arról, ha az automatizálás miatt tényleg tömegek veszítik majd el a megélhetésüket.
 
Hirdetés

Az ötlettől az értékteremtésig – a gépi tanulási pipeline szerepe az adattudományi működésben

A jó adatok önmagukban még nem elegendők: a modellek csak akkor működnek megbízhatóan, ha egy átlátható, automatizált és reprodukálható környezetben futnak. A gépi tanulási pipeline-ok éppen ezt a technológiai hátteret teremtik meg.

Sok szervezet adatvezéreltnek tartja magát, mert van BI rendszere és heti dashboardja. A valóságban azonban ennél többről van szó; a kérdés ugyanis nem az, hogy van-e elég adat, hanem, hogy mennyire jól használják a döntések meghozatalához.

a melléklet támogatója a One Solutions

EGY NAPBA SŰRÍTÜNK MINDENT, AMIT MA EGY PROJEKTMENEDZSERNEK TUDNIA KELL!

Ütős esettanulmányok AI-ról, agilitásról, csapattopológiáról. Folyamatos programok három teremben és egy közösségi térben: exkluzív információk, előadások, interaktív workshopok, networking, tapasztalatcsere.

2026.03.10. UP Rendezvénytér

RÉSZLETEK »

Amióta a VMware a Broadcom tulajdonába került, sebesen követik egymást a szoftvercégnél a stratégiai jelentőségű változások. Mi vár az ügyfelekre? Vincze-Berecz Tibor szoftverlicenc-szakértő (IPR-Insights) írása.

Nyílt forráskód: valóban ingyenes, de használatának szigorú szabályai vannak

Különösen az early adopter vállalatoknak lehet hasznos. De különbözik ez bármiben az amúgy is megkerülhetetlen tervezéstől és pilottól?

Sok hazai cégnek kell szorosra zárni a kiberkaput

Ön sem informatikus, de munkája során az információtechnológia is gyakran befolyásolja döntéseit? Ön is informatikus, de pénzügyi és gazdasági szempontból kell igazolnia a projektek hasznosságát? Mi közérthető módon, üzleti szemmel dolgozzuk fel az infokommunikációs híreket, trendeket, megoldásokat. A Bitport tizennegyedik éve közvetít sikeresen az informatikai piac és a technológiát hasznosító döntéshozók között.
© 2025 Bitport.hu Média Kft. Minden jog fenntartva.