Az iparági szereplők általában a mesterséges intelligencia nagy lehetőségeiről és feltételezett pozitív hatásairól értekeznek, ha éppen nem akarnak bunkerbe vonulni saját fejlesztéseik elől. Sokan azonban egyre aggasztóbbnak tartják a hatalmas techmonopóliumok versenyét az MI erőltetett ütemű bevezetésében, és a negatív hatások között tartják számon a munkaerőpiacra lépő felsőfokú végzettségűek számának csökkenését, a teljes munkaidős állások haknigazdaságba (gig economy) olvadását, az önéletrajzokba írt hazugságok általánossá válását vagy akár a nők sokkal magasabb kitettségét a küszöbön álló változásoknak.
Az MI varázslatos és felszabadító hatásairól szóló marketingüzenetekkel szemben az is figyelemre méltó, hogy már jóval a mesterséges intelligencia piacosítása előtt is megfigyelték: a technológiai fejlődés nem enyhíti, hanem éppen hogy erősíti az addig is meglévő egyenlőtlenségeket. Ezt támasztják alá az Oxfordi Egyetem kutatói által közölt adatok is, amelyek a világ legerősebb MI-adatközpontjainak földrajzi eloszlását mutatják be. Ennek alapján pedig felvetik, hogy a mesterséges intelligencia máris új digitális szakadékot teremtett, amennyiben bizonyos országok rendelkeznek a modern MI-rendszerekhez szükséges számítási kapacitásokkal, másoknak azonban nem.
A The New York Times a kutatásról szóló összeállítása alapján az Európai Unió 28, az Egyesült Államok 26, Kína pedig 22 ilyen extra nagy teljesítményű adatközponttal rendelkezik, összességében pedig 32 olyan ország van világszerte, ahol megtalálhatók a generatív MI-rendszereket megfelelően kiszolgáló létesítmények. A cikk az ENSZ áprilisban kiadott figyelmeztetését is idézi, amelynek értelmében a digitális szakadék még jobban kiszélesedik, ahogy mindössze 100 nagyvállalat állt az MI-technológiába történő globális befektetések 40 százaléka mögött, főként az Egyesült Államokban és Kínában. Ahogy a cikkben idézett szakértő fogalmaz, ez az eloszlás a jövő digitális szuverenitását veszélyezteti.
Maguknak építik a digitális olajmezőket
Tény, hogy a generatív mesterségesintelligencia-modellek képzése és üzemeltetése valószerűtlenül drága, amit megfejelnek az olyan megalomán programok, mint a Trump-adminisztráció 500 milliárd dolláros Stargate MI-infrastruktúra projektje. Az adatközpontokban működő fejlett grafikus feldolgozóegységek darabonként több tízezer dollárba kerülnek, és a nagyobb létesítményekben akár több tízezer ilyen MI-csip is lehet – Elon Musk és az xAI memphisi Colossus adatközpontjában állítólag már 200 ezer darab Nvidia H100 és H200 GPU-t telepítettek, és a mennyiség milliósra bővítését tervezik. Ehhez képest sok olyan ország van, ahol csak a számítási teljesítmény távoli bérlése jön szóba.
A NYT-nek nyilatkozó szakemberek szerint a földrajzi közelség pedig elengedhetetlen dolog, akár az olyan kellemetlenségek miatt is, mint hogy a megfelelő sebesség eléréséhez ahhoz mérten kell szervezni a munkát, amikor az amerikai programozók alszanak. Az egyenlőtlen eloszlás a cikkben idézett kutatás alapján két táborra osztotta a világot: a Kínától és az Egyesült Államoktól függő nemzetekre, miután ez a két ország a későbbiekben is sokkal több adatközpontot fog építeni, mint bárki más. Természetesen ha igazuk lesz az MI-buborékról szóló jóslatoknak, elfogynak a megfelelő minőségű adatok, és kiderül, hogy a technológia sosem lesz eléggé biztonságos és megbízható, akkor ezt senki sem fogja bánni, de addig is az MI-technológia olyan befolyást biztosít majd a kiválasztott kormányoknak és vállalatoknak a nemzetközi ügyekre, mint amilyennel például az olajtermelők rendelkeznek.
Cyber Threat Intelligence: üzleti előny a sötét adatokból
Egyetlen kompromittált jelszó. Egy belépési pont, amit már nem használnak. Egy korábbi alkalmazott adatszivárgása. Ezek ma már nem csupán technikai hibák, hanem valós üzleti fenyegetések, amelyek a digitális alvilág piacán előbb bukkannak fel, mint ahogy a cég egyáltalán észrevenné.
Nyílt forráskód: valóban ingyenes, de használatának szigorú szabályai vannak