Milyen szerepe lehet a vállalatok életében a mesterséges intelligenciának? Segítheti-e a menedzsment döntéseit? Valóban kiszorítja az embereket a munkahelyekről? Erről beszélgetett három szakértő a Corvinus Egyetem Vezetéstudományi Intézete szervezte beszélgetésen Szertics Gergely, az AI Partners Kft. ügyvezetője és a Frankfurt School of Finance and Management oktatója moderálásával.

Dr. Dörfler Viktor, Budapesti Corvinus Egyetem vendégkutatója, a University of Strathclyde docense, aki maga is fejlesztett MI-t, illetve tavaly jelent meg a What Every CEO Should Know About AI című könyve a Cambridge University Pressnél, elmesélte személyes történetét, hogyan jutott el az MI mélyebb megértéséig. Alapvetően az emberi gondolkodás felől közelített a mesterséges intelligenciához, ezért meg akarta érteni a kreatív emberi gondolkodást, amiben sokat segített, hogy 17 Nobel-díjas tudóssal készíthetett mélyinterjúkat.

Az MI nem új keletű, hívta fel a figyelmet Dörfler Viktor. A fejlesztés az ötvenes években indult direkten programozott rendszerrel. Azok ugyanúgy működtek, mint a későbbi, már a sakkvilágbajnokot vagy a go-világbajnokot is legyőzni képes MI-k: a gépekbe tápláltak logikai szabályokat és a már előfordult esetek óriási adattömegét. A gép pedig ezekből próbál szabályt csinálni. De a kutató szerint nagyon fontos hangsúlyozni: a legmodernebb MI-nek sincs tudata (nem tudja, hogy sakkozik); ezért nem is hisz az MI-hez kapcsolódó negatív jövőképekben, például hogy a mesterséges intelligencia átveszi az ember felett az uralmat. Azt azonban elismeri, hogy az emberi hibákat fölerősítheti: de ha egy világkatasztrófa következne be az MI miatt, azt nem a "gép", hanem az ember okozza.

Dr. Lóránd Balázs, a Continental Autonomous Mobility Hungary ügyvezető igazgatója, a Continentálnál folyó konkrét fejlesztésekről mesélt. Mint mondta, a neurális háló nem úgy működik, mint pl. a sakkozni képes szakértői rendszerek. A neurális hálózatok csapatként dolgozó információfeldolgozó egységekből állnak, amelyek ahhoz hasonlóan továbbítják az információkat, ahogyan a neuronok viselkednek az agyban. Ezek a hálózatok közösen, összetettebben és részletesebben képesek a nagyobb kihívásokkal szembenézni, amit nem lehetne megtenni hagyományos programozással.

A beszélgetés harmadik résztvevője, Dr. Lőcsei Tamás, a PwC Magyarország vezérigazgatója, lelkes amatőrnek nevezte magát a beszélgetőpartnerei között annak ellenére, hogy a PwC innovációs tevékenységét is koordinálja Közép-Kelet-Európában. Mint mondta, egyre közelebb jutunk ahhoz, hogy az MI segítse az embert az adatok megértésében.

A legjobb eszköz a tűz és a kerék óta

Dörfler azt hangsúlyozta, az MI nagyon gyorsan változik, nehéz kiszámítani, milyen eredménye lesz egy fontos döntésnek, és szerinte egyelőre nagyon korlátos a tudásunk ebben a kérdésben. Hogyan szembesül egy igazgató azzal, hogy rossz döntést hozott? Hogyan lehet azt biztosítani, hogy a cégvezetőnek mindig korszerű legyen a tudása? Sorolta a nyitott kérdéseket a kutató.

Félni nem szabad az MI-től, melynek jelentőségét a tűz vagy a kerék feltalálásához hasonlította. Ennek kapcsán kitért a hallucinációra is. Szerinte rossz a fogalom, mert negatív a konnotációja. A hallucináció a generatív MI lényege, mintákat keres, és azokból alkot a mintákhoz hasonló dolgokat. Ameddig nem azt várjuk tőle, hogy értse is, amit csinál, kiválóan működik abban az értelmezési keretben, amire tanítjuk. És persze azt, hogy az MI válasza jó-e, nekünk kell eldöntenünk.

A vezetőknek számolniuk kell azzal, hogy az MI miatt bizonyos vállalati struktúrák átalakulnak, mondta Lőcsei a társadalmi hatások kapcsán. Náluk például valószínűleg nem tartható majd a piramis struktúra, amelyben sok kezdő dolgozik. Feladatuk egy részét ugyanis a jövőben valószínűleg átveszi az MI. Ez azonban további problémákat vet fel. Dörfler Viktor sarkosabb példát hozott ugyanerre: a robotok már egyszerűbb műtétekben jobbak, mint az ember. De ha ezeket a feladatot elveszi a kezdő sebészektől, akkor a kezdőknek egyből a legbonyolultabb agyműtétekkel kell rutint szerezniük?