Nyissunk ki bármilyen témájú kiadványt az internet csodálatos és végtelen olvasótermében, valószínűleg nem találunk egyet sem, amely ne pörögne a mesterséges intelligencia körül. Nem véletlenül. Bármely iparágat, tudományterületet nézzük, mindenhol az MI-ben látják a kitörési pontot vagy az áhított versenyelőnyt. Nem meglepő tehát, hogy a mesterséges intelligenciának mondott megoldások már a szépségiparban vagy a gasztronómia különböző ágaiban is megvetették a lábukat.

A L'Oréal például a közelmúltban közleményben tudatta a világgal, hogy felállította GenAI Beauty Content Labját, amitől hatékonyabb marketingtevékenységet remél, de van a vállalatcsoportnak MI-alapú szépségápolási asszisztense is, ami állítólag diagnosztizál, majd személyre szabott tanácsokat ad. De az MI már rendszeresen felbukkan olyan lapokban is témaként, mint a Decanter, amely az (angolszász) világ egyik vezető bormagazinja.

Az MI (vagyis amit annak neveznek) ugyanis ott van a szőlőültetvényekben (öntözési igény előrejelzése, szőlőmetszés támogatása, szőlőbetegségek kimutatása, szüreti időpont meghatározása stb.) éppúgy, mint a pincében (pl. erjesztési körülmények meghatározása-vezérlése, küvék optimális – értsd: könnyen eladható – szín- és ízvilágának elérése) vagy a borkereskedők asztalán, hogy segítsen párosítani a terméket és célközönségét.

Ettől persze a technológia megítélése még ellentmondásos, a languedoci Aubert & Mathieu pincészet például The end. néven hozta forgalomba a ChatGPT utasításai alapján előállított borát, ami pontosan kifejezi, mit gondolhattak a borászok a projektről. (Arról persze igencsak megoszlanak a vélemények, hogy mennyire alkalmas ilyen feladatokra az OpenAI modellje.)

Na de milyen lesz a borvilág, ha majd az óriáscégek is felfedezik a lehetőséget? Vajon fogyasztóként tényleg arra vágyunk, hogy az olyan gigaméretű borászati vállalkozások, mint a chilei Concha y Toro (10 ezer hektár szőlő, évente mintegy 180 millió palack) olyan MI kidekázta egyenborokkal árasszák el a piacot, ami a legszélesebb tömegeknek bejön?

A Decanter által megkérdezett borászok szerint ez lelketlen, a termőhely jellegzetességeitől megfosztott, egydimenziós, karakter nélküli borokat eredményezne. Azaz az élelmiszer ipari árucikké válik. Pedig, mint azt Albert Gazda anno mélyen szántóan megfogalmazta: "A bor nem élelmiszer-ipari termék, de nem is az istenek itala. A bort azért szeretjük, mert szórakoztat, és mert finom. A földön iszunk. Elég sokat. És ha lehet, jót."

Ne öntsük ki a gyereket is...

Ha a borászok szeretnék is a pincén kívül tudni az MI-t, nem lenne szerencsés, ha a teljes értékláncból kidob(at)nák – valószínűleg nem is tudnák. A szőlőültetvények műveléséhez hatalmas segítséget adhatnak az olyan adatalapú gépi tanulási célrendszerek (nevezzük ezeket az egyszerűség – és az eladhatóság – kedvéért mesterséges intelligenciának), amelyek sok ezer, sok tízezer, sok millió stb. adatpontból származó információhalmazt is másodpercek alatt ki tudnak elemezni, és egyben tudnak "látni" sokféle adattípust. Optimalizálhatnák a művelést – benne a vegyszerhasználatot –, ami nem utolsósorban a környezeti terhelés csökkenését is eredményezné jobb, stabilabb minőség mellett.

Vagy segíthetné a kereskedelmet azzal, hogy kiszúrná a hamis borokat. Ez az amúgy is válságban lévő ágazatnak nagyon fontos lenne (a nemzetközi trend, hogy csökken az alkoholfogyasztás, a bortermelőket sújtja a leginkább). 2022-ben például 65 milliárd dollárra becsülték a hamis borok piacát. Különösen izgalmas terület a muzeális tételek hamisítása: A Művelt Alkoholista blogon olvasható egy szórakoztató történet az egyik leghíresebb csalóról, Rudy Kurniawanról, aki a sznobok eredendő hiszékenységének volt hatékony vámszedője. A Kurniawan-sztori azt is szépen mutatja, miért volt nehéz kiszűrni a csalást – eddig.

A Genfi Egyetem és a Bordeaux-i Egyetem kutatói tavaly ugyanis elkészítették azt az MI-alapú (pontosabban egy statisztikaalapú gépi tanulási modellt használó) szoftvert, amely 100 százalékos pontossággal szagolta ki a borokból a terroirt, azaz pincészetre pontosan megadta, melyik bor honnan származik. A kísérlethez hét bordeaux-i birtok 1990 és 2007 között termelt 80 borát locsolták el. Először megállapították a minták összetevőit gázkromatográffal, majd a bonyolult kromatogramokat (egy-egy bormintánál akár 30 ezer adatpont is lehetett) egy gépi tanulási algoritmusra bízták, hogy keressen bennük visszatérő mintákat. (A kutatás részletei iránt érdeklődők a Nature Communications Chemistry kiadványának oldalán tanulmányozhatják a módszert és az eredményeket.)
 

Persze mint minden fegyver, ez is elsülhet fordítva is, azaz olyan dolgokra is alkalmas, amiket a borászok esetleg nem szeretnének. Jelen esetben ez azt jelenti, hogy módszer a borkészítésben szintén használható minőségellenőrzésre vagy a végső aromatika kialakítására, legalábbis a kutatást vezető Alexandre Pouget professzor szerint.

Jönnek az MI sommelier-k

Bár a hamisítványok kiszűrése fontos, a megbízható forrásból származó palackoknak attól még meg kell találniuk a vevőjüket. Ma a kereskedők a tömegek bölcsességére építő ajánlórendszereket használnak. A Preferabli app fejlesztői, ellenben bevetik az ún. mesterséges intelligenciát, hogy ajánlórendszerük az emberek egyedi ízlését is figyelembe vegye (az app leírásáról eszünkbe juthatnak Brian örök érvényű mondatai: "Ti mind egyéniségek vagytok! Ti mind különbözőek vagytok!").

Az app némileg hasonló módon működik, mint a Bitporton korábban bemutatott Tastry: a mögötte dolgozó MI kb. egymillió borról tartalmaz jellemzőket, boronként kb. 500-800-at. Ezeket profik, Master of Wine-ok és Master Sommelier-k, valamint amatőr borszakértők leírásaiból desztillálja az algoritmus. Ez közel sem egyszerű, a bort ugyanis pár paramétertől eltekintve (alkoholtartalom, titrálható savtartalom, cukortartalom, szabad kén, pH stb.) még a legnagyobb szaktekintélyek is egyedi, metaforikus nyelven írják le, inkább a bor kiváltotta érzékszervi élményekre koncentrálva.

A felhasználó dolga mindenesetre egyszerűsödik: beír egy olyan bort, amit szeret, és kap az apptól egy összeállítást olyan borokból, amik valószínűleg szintén ízleni fognak neki. Az algoritmus minden egyes kéréssel többet tud a felhasználóról, akiről egyedi profilt készít. De vajon tudjuk-e, mi ízlik nekünk? Nem lehetséges, hogy csak azért gondoljuk valamiről, hogy finom, mert divatos és sokan fogyasztják? És egymillió légy nem tévedhet...

Az OpenAI ebből sem maradhatott ki

Az OpenAI viszont épp az ellenkező oldalról közelített az MI és a borszakértés kapcsolatához: meglátta a reklámlehetőséget abban, hogy a ChatGPT-t borszakértőként is pozicionálja. Tavaly tavasszal a chatbot letette a híresen nehéz Master Sommeier vizsgákat, mégpedig egészen jó eredménnyel. Az alapvizsgát (Court of Master Sommelier) 92 százalékra, a középfokút (Certified Sommelier) 86 százalékra, míg a legmagasabb fokozatot (Advanced Sommelier) 77 százalékra teljesítette. Sajnos a vizsga gyakorlati részére már nem jelentkezett.

Azóta készültek borra szakosodott MI-chatbotok is. Az Elizabeth, Master Sommelier MI-alkalmazást fejlesztő finn startup, a Sommify a weboldalán így érvel egy MI-alapú pohárnok hölgy létjogosultsága mellett: szerintük a vásárlók 72 százaléka hajlandó lenne többet fizetni egy borért, ha az pontosan igazodna az igényeihez. Ám a vásárlók négyötöde információhiányban szenved, ezért a címke vagy az ár alapján vásárol (és hozzátehetjük: ilyenkor nyilván optimalizál, igyekszik csökkenteni az esetleges veszteséget, ezért inkább olcsóbbat választ). A borfogyasztók több mint fele pedig fél a borral kapcsolatos kérdésektől (ezért valószínűleg szívesebben kérdez egy algoritmustól).

Csodás eredmények tehát vannak, a piac azonban még nem igazolta vissza minden innováció létjogosultságát. A kérdés tehát továbbra is nyitott, és valószínűleg csak hosszú évek múlva kaphatunk arra választ, hogy a tömegek bölcsessége vagy a csordaszellem hajtotta az MI körüli hájpot.