Láncreakció

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.

Az AI megoldások olykor félresikerülnek vagy inkább nem sikerül ezeket jól befejezni, emiatt tele a padlás olyan alkalmazásokkal, amelyektől égnek áll a lakosság haja. Összegyűjtöttünk néhányat ezek közül: a hallucináció, a formátumok közötti konverzió, az autocomplete és retargeting elől elvitte a pálmát az AI segítségével írt üzleti ajánlat és termékweboldal, az ajánlórendszerek, a Tesla gyerekőr és az ügyfélszolgálati hangasszisztensek. A nagyszabású ventillálás előtt azonban ajánlottunk néhány remek konferenciát is: HTE, Future IT, LT intelligence, conTEXT és MSZNY.

Feri az Internet Hungaryn vezette az AdTech termet és legnagyobb meglepetésére végig az AI-ról volt szó, és ez alatt nem CSAK az LLM-et értették az előadók! Bevezettük a lakossági AI fogalmát, hiszen már a magyar internetezők fele is kipróbálta és jelentős hányaduk használja is egy friss NRC kutatás szerint, sokszor keresésre. A Google mégis magabiztos, miközben a keresője lényegében LLM chatbottá alakul (lásd AI Overview és AI Mode), a hirdetéskiszolgáló szakma is magabiztos, mert az AI-ban csak okos segédet lát, nem pedig azt, aki elveszi a munkáját és mindenki (még mi is) megérkezni látja az Agentic AI-t és a chatbotokon belüli vásárlást és ezért a chatbotnak szóló reklámot is. A SEO helyét a Zero Click miatt átveszi a GEO, mi pedig örülünk, ha véget ér a "bullshit kora".

Texasban a Meta 2023-ban ledózerolt egy félkész adatközpontot, hogy másfajtát építsen a helyére. Miért kell annyira más data center az AI számára? Miért fogyaszt sokkal több áramot a ChatGPT a Netflixnél? Hány AI adatközponot tudna árammal táplálni a Paksi Atomerőmű? És miért nem jó erre a napenergia? Végül: vajon van-e köze az LLM-ek lustaságának az energiatakarékossághoz, illetve vannak-e zöld irányú LLM fejlesztések? Az AI energiaigényét jártuk körül.

Az MIT NANDA kezdeményezés tanulmánya (State of AI in Business 2025) nyomán mindenki megírta, hogy a nagy cégek GenAI beruházásainak 95%-a egyelőre nem teremt üzleti értéket. Daria Kulikova SaaS menedzser pedig elmondja videójában, hogy a GenAI üzleti modellje egyelőre fenntarthatatlannak látszik a magas üzemi költségek okozta alacsony árrés miatt. Az is kérdéses, összejöhet-e a Frontier Labek idei árbevételi terve - márpedig, ha nem, akkor csak a kamu üzletek menthetik meg a befektetői kedvet. Van ebből kiút? Nem az okos villanyszerelő fogja megmondani, pedig ő hozta a legvidámabb pillanatot.

Halljuk, mit gondolnak az AI előretöréséről és társadalmunkra gyakorolt hatásáról korunk népszerű szakértői! Sőt, ne csak halljuk, hanem kommentáljuk is! - így döntött a szigorú szerkesztőség. Pogi, Fridi, Artúr és főleg Pogi: mit gondolunk a népszerű-tudományos megközelítésről, a sommás állításokról, a ténybeli pontatlanságokról és a hatékony problémafelvetésről egy-két podcast-idézetet véve alapul.

Kirándulás az LLM sötét(ebb) oldalára: generált vásárlói vélemények, hallucinációval fűszerezett jogászi érvelések, kitalált tudományos publikációk és középszerű szemináriumi dolgozatok - nem kellemes dolgok, de nem is látjuk bennük a világ végét. Ahogy a fake news, a kreatívipari visszaélések és a hamis egészségügyi tanácsok sem állítják meg a Föld forgását. Akkor most mi lesz?

Körülnéztünk, milyen áttörések történtek AI területen az elmúlt években, amelyek nem esnek bele a nagy nyelvi modell hype hullámba. Robotika, sőt kobotika, kvantumszámítástechnika, neuromorfikus chipek (Intel Loihi 2 és IBM NorthPole) és neuro-szimbolikus AI rendszerek, edge computing, önjáró laboratóriumok és a zöld AI - érdekes, hogy elsősorban hardver-központú területeket találtunk. Meg egy kérdést: tényleg mindenbe kell AI?

Sam Altman augusztusban újságírók jelenlétében többször is kimondta a "AI buborék" kifejezést! Nekünk meg a dotcom lufi jutott eszünkbe, és Vágási Feri. Szó volt arról, hogy a technológiai óriáscégek (Magnificent Seven) milyen mértékben járulnak hozzá az USA GDP-növekedéséhez, miközben részvényeik túlértékeltek, és igazi AI-profitot még nem termeltek. Megbámultuk az AI fejlesztések körüli hype-ot és annak gazdasági hatásait, felvetve, hogy egy piaci korrekció várható, de az AI technológia fejlődése nem fog leállni. Egy fontos „mellékhatás” lehet az adatközpontok hatalmas energiaigénye miatt a fenntartható energia fejlesztése, ahogy annak idején a vasútépítési boomból lett a távközlés.

Hogyan jutottak el az amerikai PBC-k (kb. közhasznú vállalatok) formájában működő AI-cégek vezetői oda, hogy a morális működés csak opció? Ki tehet az USA AI stratégia terjedelméről? A kínai államkapitalizmus legyőzi-e az alapkutatások terén a amerikai üzleti szemléletű kutatásokat? Igaza van-e az LLM hype-ot hűteni igyekvő megmondó embereknek? Ezekre a kérdésekre keressük a választ az eheti hírösszefoglalóban.

Elindult a Minerva Intézet, a műsorvezetők AI-alapú telefonos közvéleménykutató szolgáltatása, ami egyfajta ágens alapú AI. Ilyenek mostanában sorra jelennek meg, a "rakj össze 10 perc alatt egy vállalatot" tartalmú videókkal együtt. Vajon van-e ennek értelme, és hihetünk-e a "one person unicorn", azaz az olyan egyszemélyes vállalatok eljövetelének, amelyek elérhetik az egymilliárd dolláros értékeltséget? Védhető-e egy ilyen "üzleti ötlet" a másolatoktól, avagy hol van az economic moat? Másfelől: hogy lehetséges, hogy a Booking.com értékeltsége ugyanannyi, mint a hét legnagyobb légitársaságé együtt, miközben azok árbevételének töredékét éri csak el?

Könnyed nyári híradónak indult, de súlyosan végződött: az EU AI Act elhalasztását kérő cégek kapcsán az európai versenyképességen vitáztunk, a szerzői jogtulajdonosok kontra Meta és Anthropic perek kimenetele miatt a szerzői jogi rendszer elavultságáról koppantak keményen a szavak, az AI-tól cidriző tanárokon csak hümmögtünk, az apró jobbra hangolástól benácult Grok modell miatt pedig a balra tolódott sajtón és a meglepett konzervatívokon feszültünk egymásnak. Nesze neked vízparti tartalom!

A Mozilla Corporation, a Firefox böngésző gyártója 2017-ben megvette az egyik legnépszerűbb könyvjelző-gyűjtő alkalmazást, a 2007-ben Read-it-later néven alapított Pocketet, amit idén egyszercsak bezárt a megváltozott felhasználói szokásokra hivatkozva. Miben bízhat az egyszeri felhasználó, ha a jól működő és sokak által használt szolgáltatásokat is bezárják a cégek, vannak-e fenntartható üzleti modellek a startupoknál, milyen korábbi nagy bezárások borzolták a kedélyeket, és hogy nézett ki az Excelben elrejtett repülőszimulátor?

A nagy nyelvi modellek eredményességét nehéz mérni, hiszen egy meglehetősen szubjektív tevékenységet kellene összehasonlítható és objektív módon értékelni. A régebbi benchmark-adatbázisok, mint pl. az MMLU vagy a GPQA már nem jelentenek kihívást az LLM-eknek (ahogy ezt az LMArena Leaderboardján is láthatjuk), mert rájuk tanultak - de akkor mi a megoldás? Az Apple tanulmánya szerint (The Illusion of Thinking) úgysem tudnak komplex problémákat megoldani az LLM-ek, és Caiwei Chen is azt írja, hogy válságban a benchmarking (Can We Fix AI's Evaluation Crisis?). Amíg ezek vitatkoznak, mi versenyezhetünk az LLM-ekkel - ki az okosabb?

Az OpenAI konkurenseit bemutató sorozatunk második részében a Claude LLM-et fejlesztő Anthropicot mutatjuk be, amelyet az OpenAI-ból kiugrott kutatók, élükön az Amodei testvérpárral alapítottak. A közhasznú, de for-profit vállalat a biztonságosabb AI-t tűzte ki célként, az alapítók kissé hippik, de azért sikerült a crypto-bűnözőtől elfogadni a kezdőtőkét, majd az Amazon befektetésein felnövekedni meghatározó piaci szereplővé. A CEO Dario Amodei blogján olvashatunk a szerető kegyelem gépeiről és az AI magyarázhatóságának szükségszerűségéről, mikközben máshol a neten pedig az Anthropic számairól találunk érdekes grafikonokat.

Az American Dialect Society 2013-ban az év szavának választotta a Cory Doctorow által népszerűvé tett kifejezést, az "enshittification"-t, azaz elszaródást. Arról szól, hogy a szolgáltatások eleinte a felhasználókra fókuszálnak, később inkább az üzleti partnerekre, végül főleg a saját részvényeseikre - a felhasználók pedig (sőt egy idő után már az üzleti partnerek is) egyre jobban érzik magukat figyelmen kívül hagyva. Hogyan hat ez a folyamat az MI esetében? És mi köze van mindennek Yann LeCun (akit többé már nem érdekel az LLM) itthon idén megjelent könyvéhez, amelynek a címe A mesterséges intelligencia és a mélytanulás forradalma? Erről beszélgettünk, illetve még megemlítettük Gyuri előadását is.Kapcsolódó adások: 095 - Elmetrükkök a prezentáció tudományában 

Gyuri és Feri kimentek a BusinessFest elnevezésű konferencia-kiállítás-vásár rendezvényre, és egy-egy mikrofonnal a kezükben kóboroltak a standok, színpadok és foodtruckok között. Később Gyuri eltűnt, Feri viszont egy jót beszélgetett Mihalik Judittal, az IBS oktatójával arról, mire használják az MI-t a diákok és az oktatók, és milyen különbségek mutatkoznak ebben a különböző kontinensekről érkezettek körében.

Ne csak mindig az OpenAI szolgáltatásairól beszéljünk, ezzel a céllal néztük át a Google kínálatát, amire jó apropót szolgáltatott az idei fejlesztői konferencia, a Google I/O 2025. A kiterjesztettvalóság-szemüveget meghajtó Android XR-on (és a két szemüveg-partneren: Warby Parker és Gentle Monster) kívül minden az AI-ról szólt: egyebek mellett a Google Meet közel valós idejű fordítási képességéről, a kissé idegen Gmail összefoglalókról (Personal Context) és a NotebookLM-ről. Említettük még a Genimi 2.5 Pro vezető helyét az LMArena Leaderboardon, és bónuszként az Italian Brainrot mémet.Az adás elején pedig bemutattuk a Clementine Nyári Iskolát, ami a statisztikai, adatelemzési és mesterséges intelligencia technológiákra fókuszál és a felsőoktatásban résztvevők számára ingyenes!

Május elején jelent meg egy cikk a Guardianen (Better at everything: how AI could make human beings irrelevant), amiről Simó György posztolt a Facebookon és ebből remek humán beszélgetés kerekedett. Megpróbáltuk mi is hozzátenni a magunk két fillérjét a témához: vajon tényleg lényegtelenné degradálhatja az emberiséget az MI? És amíg erről beszéltünk, felidéztük egy korábbi epizódunkat a bullshit jobokról, illetve a Harvard Business Review felmérését arról, mire is használjuk manapság a GenAI-t?

Aki nem tudott eljönni a Clementine évi rendes adattudományi konferenciájára (dataSTREAM 2025), innen képet kaphat az idei témákról, ami amúgy az "adattudósok az LLM-korszakban" címet kapta. Gáspár Csabával átbeszéltük néhány előadás témáját - ellentmondások az AI háza táján, betüremkedő LLM-ek az adattudósok világában, bizalmatlanság a közvéleménykutatókban és bizalom a magyarázhatatlan nagy nyelvi modellekben.

Nem csak a podcaston dolgozunk, és most éppen azért nem érünk rá, mert elindítottuk a Minerva Kutatóintézetet, ami egy MI-alapú telefonos közvéleménykutatás-támogató rendszer. Emiatt nem volt elég időnk, hogy alaposabban belemásszunk Darius Amodei, az Anthropic CEO-jának írásába a magyarázhatóság sürgető igényéről (meg Richard Brautiganről), az ai-2027.com disztópikus jövő-forgatókönyvébe, Yann LeCun LLM-ekre dobott "atombombájába" és az ELTE GTK dékánjának különös kijelentéseibe sem.

Vajon ki jár jobban, aki a keresési feladatait a Perplexityvel vagy a Google-lel igyekszik megoldani? Könnyebb megfogalmazni a keresési kérdést az LLM-nek, de cserében ott lebeg felettünk a hallucináció rémképe. Elveszítjük-e a kritikus szemléletet, ha ráhagyjuk a szolgáltatásra az információ validálását? Hol versenyeztette II. Frigyes az arab számokat az abakusszal, milyen édességek hiányoznak a magyar kivándorlóknak, kicsoda Gyuri édesapja, és vajon viselte-e Feri nevét a nyolcvanas években egy sikeres futballista? Két műsorvezető a ringben egy-egy keresővel felfegyverkezve - ki győzött?

A múlt héten az MI környezeti hatásait tárgyaltuk, ezen a héten pedig a gazdasági fenntarthatóságáról volt szó: miért drága és lesz-e olcsóbb, van-e reális üzleti modellje, egyáltalán túléli-e a mai állapotát a transzformer technológia? Mi a helyzet a tervezett avulással, avagy hová lett a törhetetlen söröspohár (Superfest) és miért kerül kétszer annyiba a Miele mosógép? Rosszat tesz-e a forrásbőség, vagy jönnek a spórolósabb szereplők?