Bolygónk biodiverzitása évről évre csökken. Amikor egyes fajok kihalásáról van szó, sokan még mindig a sokmillió évvel ezelőtt eltűnt őslényekre gondolnak, holott a klímaváltozással, a Föld és a tengerek szennyezésével egyre több ma élő fajnak szűnik meg az élettere.
2021 szeptemberében a vadon élő állatokkal foglalkozó amerikai hivatal újabb 23 fajnak a kipusztulását jelentette be. Ezek elsősorban madarak és tengeri élőlények, köztük többféle kagyló. És akkor még nem szóltunk olyan fajokról, amelyeket nem tekintenek kihaltnak, mivel fogságban még élnek, bár a természetben már nem.
Van-e megoldás ott, ahol a hagyományos megőrzési módszerek már nem működnek? Némi reményt adhat a klónozás.
Ben Novak, a Revive and Restore (Éleszd újra és állítsd helyre) nevű, a biodiverzitásért küzdő nonprofit szervezet vezető tudósa a Mongabay-nek azt mondta, hogy a mentést az egyes populációk kis létszáma és szétszórtsága is nehezíti. Éppen ezért adhatnak esélyt a túlélésre az olyan biotechnológiák, mint a klónozás és a génmódosítás.
Már ma is lehet klónozni egyes emlősöket, halakat és kétéltűeket, sőt, talán még erszényeseket is.
Amikor egyes populációk nagyon megritkulnak, szűk genetikai keresztmetszet áll be, amelyben csak néhány egyed képes átadni génjeit a következő nemzedékeknek. Ez csökkenti a populáció általános genetikai diverzitását, amely beltenyészethez vezethet, ez pedig az utódoknál olyan visszamaradásokat eredményezhet, amelyek aláássák a fajta életképességét.
Míg a fogságban élő állatok mesterséges megtermékenyítése a meglévő genetikai állományra korlátozódik, a klónozással az elveszett genetikai sokféleséget lehet visszatáplálni a fajokba. Ezáltal elősegíthetik a gének természetes kiválasztódását – érvel Beth Shapiro, a kaliforniai Santa Cruz egyetemének molekuláris evolúciós biológusa, aki szintén tagja a Revive and Restore vezetőségének.
Novak szerint ma egy nem-reproduktív sejtből csak klónozással lehet egy állat másolatát létrehozni.
A Revive and Restore kutatói 2020 szeptemberében klónozták az első feketelábú menyétet, amelynek az Elisabeth Ann nevet adták.
Ma a világ összes feketelábú menyétje hét egyedtől származik. Elisabeth Ann különböző populációk klónja és háromszor akkora benne a géndiverzitás, mint bármely más élő menyétben. Ha sikerül szaporítani, új géndiverzitást adhat az egész fajnak.
Ugyancsak 2020-ban a tudóscsapat sikeresen klónozott egy Przewalski vadlovat, amelyet Kurtnak neveztek el.
A klónozáshoz szükség van szövetmintákhoz, például bőrre. Ezeket lefagyasztva biobankokban őrzik. Mivel egy faj hanyatlásával csökken a populáció géndiverzitása, fontos, hogy a kutatók minél több szövetmintát gyűjtsenek be, hogy többféle opció maradjon a jövőre. És ezt most kell megtenni minden veszélyeztetett fajjal, hogy később vissza tudjuk hozni azt, ami elveszett – mondja Novak.
Mindazonáltal a tudós figyelmeztet: egy állatot csak akkor lehet klónozni, ha már megvan a fogságban való szaporítás technológiája. A klónozást soha nem szabad más szaporítási program helyett alkalmazni. De különböző forgatókönyvek lesznek az egyes megközelítésekhez. A Przewalski csikó esetében például fajok közötti klóntechnikát alkalmaztak: egy génállományt tartalmazó sejtmagot fuzionáltak egy házi ló petesejtjével. Az embriót aztán beültették egy házi kancába.
A klónozás hívei szerint ez a módszer működhet például az északi fehér orrszarvú feltámasztásában, ebből az alfajból mára csak két egyed maradt.
Van erre egy másik, őssejt-alapú technológia is. Ebben az esetben a szövetminták sejtjeit ültetik vissza az őssejtekbe. A kettő között az a különbség, hogy az utóbbival nem a donorral azonos másolatot hoznak létre, hanem olyan körülményeket teremtenek, hogy a sejtek szaporodhassanak szexuális reprodukción keresztül.
A két megmaradt nőstény északi fehér orrszarvú, Najin és lánya, Fatu közül már csak az utóbbi maradt meg potenciális donornak, mert az anya már túl idős és beteg hozzá.
2021-ben a német kormány támogatásával létrejött BioRescue bejelentette, hogy létrehoztak 12 északi fehér orrszarvú-embriót. „Béranya” szerepére egy déli fajtát terveztek. Sikeres beültetéséről azonban mindeddig nincs hír.
Ugyancsak vészesen lecsökkent korábban a déli fehér rinocéroszok népessége, alig 30 egyed maradt belőlük. Mára sikerült a populációt több mint 10 ezer egyedre felvinni, de a géndiverzitásuk sokkal kisebb, mint azelőtt. A New York-i központú Wildlife Alliance nemzetközi erdő és vadvédelmi szervezet kutatói saját „fagyasztott állatkertjükben” 12 sejtkultúrát szekventáltak, és több géndiverzitást találtak bennünk, mint a déli fehér rinocéroszok teljes populációjában.
Bár vannak, akik még ma is azt vallják, hogy a növények és az állatok evolúciójába való beavatkozás természetellenes, Shapiro emlékeztet arra, hogy az emberek már több tízezer éve ezt teszik és nem szabad elutasítani az új technológiákat mindaddig, amíg kockázataikat és lehetőségeiket teljes egészében fel nem mérik.
Samantha Wisely, a floridai egyetem konzervációs genetikusa és kollégái etikai elemzést tettek közzé a klónozásról, mint a genetikai mentés formájáról és példaként a feketelábú menyét esetét vizsgálták. Az elemzés arra kereste a választ, hogy a program céljai indokoltak-e, lehetséges-e felelősen klónozni, és az eljárást támogatja-e a közvélemény, valamint a konzervációval foglalkozók közössége.
Wisely szerint a menyétek esetében ez volt az egyetlen megoldás, mert a fennmaradt egyedek túlságosan belterjesek voltak, és nem voltak olyanok, amelyek hozzátehettek volna a géndiverzitáshoz, de a jövőben is meg kell vizsgálni a technológia minden egyes alkalmazását.
Novak úgy látja, hogy a fogságbeli szaporítási programok már most nehézségben ütköznek, mert az állatok nem választhatják meg, hogy kivel párosodnak. A klónozással a tudósok szélesíthetik a választékot. Az elemzés azt is megállapítja, hogy a szomatikus sejtek, mint például a bőrsejtek használata sokkal kevésbé invazív, mint a szaporító-sejtek gyűjtése. A szomatikus sejtek használata genetikailag azonos állatok létrehozására már több mint egy évtizede használatos az amerikai szarvasmarha-tenyésztésben.
Novak új lehetőségeket lát a génmódosítás alkalmazásában is. Például szekventálhatják az 1900-as évek elején elpusztult menyétek genomját, és találhatnak jótékony hatású géneket, köztük olyanokat, amelyek ellenállóbbá teszik az egyedeket a betegségekkel szemben. A tudósok „visszaírhatják” ezeket a géneket az élő menyétekbe, ezzel genetikai lökést adhatnak a mostani populációba.
„A változás üteme túlságosan gyors ahhoz, hogy a természetes kiválasztódás általi evolúció lépést tartson vele. Ha biosokféleségben akarunk élni a jövőben, nincs más választásunk: továbbra is be kell avatkoznunk, ahogy mindig is tettük, csak előrelátóbban és óvatosabban, mint eddig”
– állítja Beth Shapiro.
Bolygónk biodiverzitása évről évre csökken. Amikor egyes fajok kihalásáról van szó, sokan még mindig a sokmillió évvel ezelőtt eltűnt őslényekre gondolnak, holott a klímaváltozással, a Föld és a tengerek szennyezésével egyre több ma élő fajnak szűnik meg az élettere.
2021 szeptemberében a vadon élő állatokkal foglalkozó amerikai hivatal újabb 23 fajnak a kipusztulását jelentette be. Ezek elsősorban madarak és tengeri élőlények, köztük többféle kagyló. És akkor még nem szóltunk olyan fajokról, amelyeket nem tekintenek kihaltnak, mivel fogságban még élnek, bár a természetben már nem.
Regisztrálj, vagy lépj be, hogy tovább tudd olvasni a cikket!
A NASA kutatói összefogtak a japán Toho Egyetem szakembereivel, és szuperszámítógépekkel modellezték, meddig maradhat élhető a Föld. Az eredmények egy távoli, de egyértelmű menetrendet vázolnak fel az élet végét illetően – számolt be róla a BGR.
A kutatás szerint a Nap jelenti majd a legnagyobb gondot: a következő egymilliárd évben nő a kibocsátása, és fokozatosan a lakhatósági határ fölé melegíti bolygónkat.
A becslés alapján a földi élet nagyjából az 1 000 002 021-es évben érhet véget, amikor a felszíni viszonyok már a legellenállóbb élőlényeknek is túl szélsőségesek lesznek.
A lejtmenet azonban sokkal korábban elindul. Ahogy a Nap forrósodik, a Föld légköre jelentősen átalakul: csökken az oxigénszint, meredeken nő a hőmérséklet, és romlik a levegő minősége. A részletes éghajlati és napsugárzási modellek szerint
ez nem villámcsapás-szerű összeomlás, hanem lassú, visszafordíthatatlan hanyatlás.
Ennek jelei már most látszanak. Erősödnek a napviharok és a koronakidobódások, nemrég az elmúlt 20 év legerősebb viharát rögzítették. Ezek hatnak a Föld mágneses mezejére és csökkentik a légköri oxigént.
Közben az ember okozta klímaváltozás is tovább növeli a terhelést:
a globális felmelegedés és a sarki jég olvadása a korábbi előrejelzéseknél gyorsabban halad, ami arra utal, hogy a környezet már jóval az egymilliárd éves időtáv előtt is ellehetetleníti az életet az emberek számára.
A kutatók a felkészülés és az alkalmazkodás fontosságát hangsúlyozzák. Egyesek zárt életfenntartó rendszereket és mesterséges élőhelyeket javasolnak, mások pedig a Földön túli lehetőségeket vizsgálják: a NASA és a SpaceX hosszú távú Mars-missziói az emberi élet fennmaradásának lehetséges útjait keresik, ha bolygónk lakhatatlanná válik.
A NASA kutatói összefogtak a japán Toho Egyetem szakembereivel, és szuperszámítógépekkel modellezték, meddig maradhat élhető a Föld. Az eredmények egy távoli, de egyértelmű menetrendet vázolnak fel az élet végét illetően – számolt be róla a BGR.
A kutatás szerint a Nap jelenti majd a legnagyobb gondot: a következő egymilliárd évben nő a kibocsátása, és fokozatosan a lakhatósági határ fölé melegíti bolygónkat.
Regisztrálj, vagy lépj be, hogy tovább tudd olvasni a cikket!
A mesterséges intelligencia képes lehet akár tíz évre előre megjósolni, hogy kinek milyen betegsége lesz
A modell névtelen kórlapok mintáit figyeli, és évekre előre megmutatja, hol nagyobb a kockázat. A fejlesztők szerint így hamarabb lehet beavatkozni, és még az is tervezhető, hány szívinfarktusra kell készülnie egy városnak 2030-ban.
A kutatók szerint a mesterséges intelligencia akár tíz évre előre jelezhet egészségi gondokat, írja a BBC. A rendszer az emberek egészségügyi adataiban keres mintákat, és több mint 1000 betegség kockázatát számolja. Úgy írják le, mint egy időjárás-előrejelzést: százalékban adja meg a valószínűséget. A cél, hogy időben kiszűrje a magas kockázatú embereket, és évekre előre segítse a kórházak tervezését.
A Delphi-2M nevű modell hasonló technológiára épül, mint a közismert MI-chatbotok, például a ChatGPT. A chatbotok nyelvi mintákat tanulnak, és megjósolják, milyen szavak követik egymást. A Delphi-2M névtelenített egészségügyi adatokból tanulta meg felismerni a mintázatokat, és így jelzi előre, mi következhet és mikor. Nem mond pontos dátumot, hanem 1231 betegség valószínűségét becsli.
„Ahogy az időjárásnál 70 százalék esélyt jelezhetünk az esőre, ugyanezt meg tudjuk tenni az egészségügyben is”
– mondta Ewan Birney professzor, az Európai Molekuláris Biológiai Laboratórium megbízott főigazgatója. „Ráadásul nemcsak egy betegségre, hanem egyszerre az összesre – ilyet még soha nem tudtunk. Izgatott vagyok” – tette hozzá.
A fejlesztők először brit, névtelenített adatokon tanították a modellt: kórházi felvételek, háziorvosi adatok és életmódbeli szokások (például dohányzás) több mint 400 ezer résztvevőtől a UK Biobank projektből. Ezután más Biobank-résztvevők adataival ellenőrizték az előrejelzéseket, majd 1,9 millió ember dániai egészségügyi adatán is letesztelték. „Ha a modellünk azt mondja, hogy a következő évben tízből egy az esély, akkor tényleg nagyjából tízből egy esetben következik be” - tette hozzá Birney professzor.
A rendszer azoknál a betegségeknél működik a legjobban, amelyeknek jól követhető a lefolyása, például a 2-es típusú cukorbetegség, a szívinfarktus vagy a szepszis. Az inkább esetleges fertőzéseknél gyengébben teljesít.
Az orvosok ma is írnak fel koleszterincsökkentőt annak alapján, mekkora valakinél a szívinfarktus vagy a stroke kockázata. Az MI-eszköz még nem áll készen a klinikai használatra, de hasonló módon tervezik alkalmazni: korán azonosítani a magas kockázatú embereket, amikor még van esély megelőzni a betegséget. Ez jelenthet gyógyszert vagy célzott életmódtanácsot – például akinek nagyobb az esélye bizonyos májbetegségekre, annak a szokásosnál jobban megérheti visszavenni az alkoholfogyasztásból.
Az MI a szűrőprogramok tervezésében is segíthet, és egy térség összes egészségügyi adatát elemezve előre jelezheti a várható igényeket,
például hogy 2030-ban nagyjából hány szívinfarktus várható egy adott városban.
„Ez egy újfajta megközelítés kezdete az emberi egészség és a betegséglefolyás megértésében” – mondta Moritz Gerstung professzor, a Német Rákkutató Központ (DKFZ) onkológiai MI-osztályának vezetője. „Az olyan generatív modellek, mint a miénk, egy napon személyre szabhatják az ellátást, és nagy léptékben előre jelezhetik az egészségügyi szükségleteket.”
A Nature tudományos folyóiratban ismertetett modellt még finomítani és tesztelni kell a klinikai használat előtt. Torzítást okozhat, hogy a UK Biobank adatai főként 40–70 éves emberektől származnak. A fejlesztők most bővítik a modellt képalkotó vizsgálatokkal, genetikai információkkal és vérvizsgálati eredményekkel.
„Fontos hangsúlyozni, hogy ez kutatás – mindent alaposan tesztelni, szabályozni és átgondolni kell, mielőtt használni kezdjük, de a technológia adott ahhoz, hogy ilyen előrejelzéseket készítsünk” – nyomatékosította Birney professzor. Úgy véli, a genomika egészségügyi bevezetéséhez hasonló utat járhat be a folyamat: a tudósok bizalmától a rutinszerű klinikai használatig akár egy évtized is eltelhet.
A kutatás az Európai Molekuláris Biológiai Laboratórium, a Német Rákkutató Központ (DKFZ) és a Koppenhágai Egyetem együttműködésében készült. Gustavo Sudre, a King’s College London kutatója így értékelt: „Ez a munka jelentős lépés a skálázható, értelmezhető és – ami a legfontosabb – etikailag felelős orvosi prediktív modellezés felé.”
A kutatók szerint a mesterséges intelligencia akár tíz évre előre jelezhet egészségi gondokat, írja a BBC. A rendszer az emberek egészségügyi adataiban keres mintákat, és több mint 1000 betegség kockázatát számolja. Úgy írják le, mint egy időjárás-előrejelzést: százalékban adja meg a valószínűséget. A cél, hogy időben kiszűrje a magas kockázatú embereket, és évekre előre segítse a kórházak tervezését.
A Delphi-2M nevű modell hasonló technológiára épül, mint a közismert MI-chatbotok, például a ChatGPT. A chatbotok nyelvi mintákat tanulnak, és megjósolják, milyen szavak követik egymást. A Delphi-2M névtelenített egészségügyi adatokból tanulta meg felismerni a mintázatokat, és így jelzi előre, mi következhet és mikor. Nem mond pontos dátumot, hanem 1231 betegség valószínűségét becsli.
Regisztrálj, vagy lépj be, hogy tovább tudd olvasni a cikket!
Megkezdték a humanoid robotok tömeggyártását Kínában
A cég több ezer előrendelést említ, az ár körülbelül 11,5 millió forint. A mozgásnál emberi mintákat követnek: a végtagok összehangolását szimulációk és utánzásos tanulás segíti.
A kínai Kepler Robotics elindította a K2 Bumblebee humanoid robot tömeggyártását, írja a Rakéta. A modellt logisztikai munkákra, gyártási feladatokban segítésre, kiállításokra és „speciális műveletekre” szánják.
A K2 hibrid architektúrával működik, ami energiahatékony üzemet tesz lehetővé. A gyártó szerint a humanoid egyhuzamban akár 8 órát is dolgozik.
Az ár a hasonló, általános célú humanoidokhoz képest kicsivel magasabb:
körülbelül 11,5 millió forint.
A robotra már több ezer megrendelés érkezett.
A cég a külalakot kevésbé, a mozgást viszont nagyon „emberire” tervezte. A K2 Bumblebee imitációs tanulással és szimulációkkal sajátította el a járás emberihez hasonló jellegzetességeit, beleértve a végtagok mozgásának összehangolását.
A humanoid robotról készült videót itt lehet megnézni:
A kínai Kepler Robotics elindította a K2 Bumblebee humanoid robot tömeggyártását, írja a Rakéta. A modellt logisztikai munkákra, gyártási feladatokban segítésre, kiállításokra és „speciális műveletekre” szánják.
A K2 hibrid architektúrával működik, ami energiahatékony üzemet tesz lehetővé. A gyártó szerint a humanoid egyhuzamban akár 8 órát is dolgozik.
Regisztrálj, vagy lépj be, hogy tovább tudd olvasni a cikket!
Sora 2: megjöttek a videók, amiket a képtelenség megkülönböztetni a valóságtól
Náci egyenruhába bújtattak hírességek, meghamisított történelmi események, kamu filmjelenetek igazinak tűnő színészekkel – máris ilyen videók készültek az OpenAI legújabb videógeneráló modelljével, ami egyszerre lenyűgöző és félelmetes.
A Sora 2 videógeneráló modell szeptember végén jelent meg, azzal az ígérettel, hogy a korábbi változathoz képest jelentősen javult a fizikai pontosság, a realizmus és az irányíthatóság. Mivel az OpenAI már a Sora tavaly decemberben kiadott első változatát is – a ChatGPT sikerével párhuzamba állítva – a videókészítés „GPT‑1 pillanatának” nevezte, nagy várakozások előzték meg a „GPT‑3.5 pillanatként” beharangozott Sora 2-t.
Az első verzió fejlesztői változatáról a demók alapján azt írtuk, olyan minőségű filmekhez, amelyeket szöveges utasításra generál, normál esetben külső helyszínekre, díszletekre, profi felszerelésekre és szakemberekre, statisztákra, illetve színészekre lenne szükség, de „úgy fest, hogy mostantól egyetlen AI, a Sora is elég lesz hozzá”.
Nyújthat ennél is többet egy videógeneráló modell? A Sora 2–nek a jelek szerint sikerült, mert a világ egyik ámulatból a másikba esik a vele készült mozgóképek láttán. Az OpenAI azt állítja, hogy az új modell kiküszöböli a korábbi videógenerálók jellemző hibáit, például az amorf tárgyakat és karaktereket, a torzult valóságot vagy a „túlzott optimizmust”. Utóbbihoz példát is kapcsol: ha egy generált videóban szereplő kosárlabdázó „elvéti” a dobást, az eddigi verziók inkább kicsavarták a realitást, és a labda még lehetetlen szögből is a gyűrűbe „teleportált”. Ehhez képest a Sora 2 a fizika törvényeivel teljesen megegyező módon bánik a tárgyak mozgásával: a labda a palánkba csapódik és pont úgy pattan vissza, ahogy az a valóságban is történne.
A tökéletlenség lehalkításával és a képminőség feltekerésével az OpenAI kisebb csodát alkotott: még egyszerű szöveges utasításokból is olyan videókat hoz létre, amelyeket a legtöbb néző képtelen megkülönböztetni a valóságtól. Az pedig, hogy mekkora a szakadék a versenytársak videógeneráló modelljei, valamint a Sora 2 között, remekül illusztrálja ez az összehasonlítás, amelyben a Google fejlesztette Veo 3–mal vetik össze a képességeit.
Ebben a videóban semmi sem valódi:
A gyorsan bővülő AI‑videópiacon persze vannak más vetélytársak is, például a Meta „Vibes” alkalmazása és a Meta Movie Gen modell, valamint az Elon Musk-féle xAI Grok Imagine-je. A Forbes hangsúlyozza, hogy utóbbi rendszerek 6–10 másodperces felvételeket készítenek, míg a Sora 2 akár egyperces videókat generálhat, illetve hangot is ad a tartalmakhoz, ami komoly fegyvertény a jelenlegi mezőnyben. És eddig minden jel arra mutat, hogy a Sora 2 a legerősebb videógeneráló AI.
Az OpenAI a modell széles körű – de egyelőre Észak-Amerikára korlátozott – bevezetése óta arra biztatja a felhasználókat, hogy a Sora 2 segítségével találjanak ki minél több új világot és történetet. A lehetőségeknek – látszólag – csak a képzelet szab határt, hiszen a modell képes az emberi hanghoz igazított dialógusok és hangeffektek generálására is, sőt, ha kell, a felhasználó hang‑ és videómintája alapján avatárt készít, így a saját filmünk főszereplőjévé válhatunk.
Mi változott? – A Sora 2 új képességei
Bár hozzáférés hiányában nekünk, magyaroknak egyelőre nincs összehasonlítási alapunk, az új modellről megjelent videókon valóban az látszik, hogy komoly szintlépés történt. Amíg a Sora demóiban a generált karakterek szemeit jótékonyan elrejtette valami (többnyire egy napszemüveg), a Sora 2 már nem tart az „uncanny valley” jelenségtől. Ez ugye az a nyugtalanító érzés, ami egy videojátékhoz vagy filmhez digitális eszközökkel létrehozott arc láttán tör ránk: hiába realisztikus a karakter, a tekintete természetellenes marad.
Az új modell már nem ilyen „félénk”: tisztában van vele, hogy amit előállít, teljesen életszerű, ezért nincs szükség trükközésre.
Olyannyira nincs, hogy az alábbi videóban látható és hallható Sam Altman sem Sam Altman, hanem egy Sora 2-vel létrehozott avatár, ami az OpenAI vezérigazgatójaként mutatja be a generatív AI képességeit. És ha erre nem figyelmeztetnek előre, aligha mondanánk meg, hogy nem a valódi személyt látjuk.
Az OpenAI szerint a Sora 2 legnagyobb újítása a fizikai törvények pontosabb szimulációja és a látvány élethű megjelenítése. A modell hosszabb és összetettebb cselekményeket, illetve akár többszereplős akciókat is képes kezelni, miközben megőrzi a mozgás törvényeinek koherenciáját.
A vállalat kiemelte, hogy a videók több jelenetből álló utasításokat követhetnek, és a rendszer megőrzi a generált világ állapotát: figyelembe veszi például azt, hogy a tárgyak az előző képsorban pontosan hol voltak. Ezzel már lehetséges akár több perces klipek és kisfilmek, ezáltal komplexebb narratívák létrehozása, de az OpenAI most még a rövid, gyorsan terjedő tartalmak felé tereli a felhasználókat, mert a játékos menőség meghozza a befektetők kedvét a további tervek finanszírozásához.
Lőttek a filmeseknek, vagy a Sora 2 csak egy új „ecset”, amivel alkothatnak?
Az OpenAI azzal hirdette a Sora, majd a Sora 2 rendszert, hogy a filmipar, az animációs stúdiók és a művészek eszköze lehet. A BBC Science Focus egyetért ezzel: azt írják, a rendszer megkönnyítheti animált klipek készítését, és ezzel időt, pénzt spórol. Az első verzió tartalmai ugyanakkor hemzsegtek a hibáktól. Ahogy arra a Washington Post is felhívta a figyelmet: a rendszer egy 1930‑as évekbeli jelenetben a cigaretta rossz végét gyújtotta meg vagy épp egyszerre több telefonkagylót adott a generált karakter kezébe, ráadásul hangot sem tudott létrehozni.
Ehhez képest a Sora 2 pontosságot és már szinkronizált hangot, illetve hangeffekteket is kínál, amivel elvileg tökéletesen alkalmassá válik a komplex szórakoztatóipari felhasználásra.
Az IndieWire elemzője ennek ellenére sem gondolja, hogy az új verzió a filmiparnak készült. A fejlesztők szerinte „nem törődnek Hollywooddal”, hiszen a platform elsősorban virális tartalmak gyártására ösztönzi az embereket, így a közösségi média új mémgyártó eszközévé válhat. És addig, ameddig ez csak igazoltatás elől meglépő Super Mario-s viccek szintjén realizálódik, nincs is nagy baj.
Ez még senkit sem bánt:
Sora 2 Remix → Mario's Escape.
The remix feature is underrated.
PROCESS:
1. Generate an intial video
2. Post it.
3. Select Remix.
4. Describe next scene / repeat.
Initial Prompt:
Realistic body cam footage of a police officer pulling over Super Mario in his mario cart. It was… pic.twitter.com/Sn3VwuiGSM
A gondok akkor kezdődnek, ha a könnyed hecceken túllépve valódi emberekről vagy valós eseményeket szimuláló helyzetekről készülnek valóságszagú kamuvideók, ami megnehezíti a független filmesek etikus AI‑felhasználását. Onnantól a Nintendo sem mókás rajongói videóként fogja kezelni a fentihez hasonló alkotásokat – ami még ingyen reklámot is csap a Mario Kart játékoknak –, mert attól tart majd, hogy a trend visszaéléseket szül, és óriási energiákat kell fordítani a szellemi tulajdona megvédésére.
A véleménycikk arra is figyelmeztet, hogy a Sora‑videók virális mémjei új frontot nyitnak a szerzői jogi háborúban, hiszen az AI‑userek óhatatlanul egyre kevesebbet törődnek majd a szellemi tulajdonnal, ezáltal tovább mélyítik az árkot az alkotók és az AI‑fejlesztők között. Az Indiewire ezzel kapcsolatban szakmai állásfoglalásokat sürget: úgy véli, ha a jogtulajdonosok és szakszervezetek nem alakítanak ki standardokat, elveszíthetik a harcot.
Osztja ezt az aggodalmat a WGBH-nak nyilatkozó digitális képzőművész, Kyt Janae is, aki szerint nem kell egy év, és szinte képtelenek leszünk megkülönböztetni az ember alkotta tartalmakat az AI-val generált képektől. Thomas Smith, a képek digitalizálásával, menedzselésével, kiadásával és monetizálásával foglalkozó Gado Images vezérigazgatója hozzátette:
a mesterségesen létrehozott képek miatt a valódi fotók is hitelességi válságba kerülhetnek.
Ezek a megállapítások azt jelzik, hogy a videógeneráló AI több területen okozhat károkat, a szórakoztatóipartól a politikán át a személyiségi jogokig.
Máris támadják az új AI-modellt
A Sora 2 indítását rögtön kritikák és aggályok kísérték. A The Guardian például arról számolt be, hogy a generált videók posztolására létrehozott TikTok-szerű app feedje hamar megtelt erőszakos és rasszista jelenetekkel, köztük bombázást és tömeggyilkosságot szimuláló tartalmakkal. Joan Donovan kutató ezzel kapcsolatban arra figyelmeztetett, hogy az ilyen eszközök elmossák a valóság és a hazugság között húzódó határt, ezáltal alkalmassá válhatnak gyűlöletkeltésre és zaklatásra.
Sam Altman ehhez képest a saját blogján a „kreativitás ChatGPT‑pillanataként” jellemezte a Sora 2 indulását, de óvatosan elismerte azt is, hogy például a bullying elkerülése érdekében nagyobb figyelmet kell fordítani a moderálásra.
A Rolling Stone közben példákkal illusztrálva mutatta be, hogy a realisztikus videógeneráló segítségével a felhasználók – csupán heccből – náci egyenruhába bújtattak hírességeket, történelmi eseményeket hamisítottak vagy éppen levédett karaktereket (Pikachu, Ronald McDonald, SpongeBob) használtak fel, ami szerzői jogi veszélyeket sejtet.
A Sora 2 kritikusait idézve a magazin azt írja, hogy az OpenAI „próbálja bepereltetni önmagát”.
A Vox cikke egyenesebben fogalmaz: felhívja a figyelmet arra, hogy a Sora 2 alapértelmezése szerint a jogtulajdonosok azok, akiknek kérvényezniük kellene a karaktereik eltávolítását, ami olyan, mintha a fejlesztők kifejezetten a szerzői jogok megsértése felé terelnék a felhasználókat.
Nem véletlen, hogy a kritikákkal szembesülő Sam Altman később frissítette a posztját, jelezve, hogy a jövőben a jogtulajdonosok „opt‑in” alapon adhatnak hozzá karaktereket az AI-modellhez, lehetővé téve, hogy a generált videók után részesedést kapjanak a bevételekből.
Őrületes energiaigény és a Sora 2 más pénzügyi hatásai
A modell bejelentését követően az elemzők felvetették, hogy a videók generálása rendkívüli mennyiségű számítási kapacitást és energiát igényel. Egyes kutatók szerint egy rövid, nagy felbontású videó generálása több mint 700‑szor több energiát fogyaszt, mint egy állókép létrehozása. Ennek következtében a jövő adatközpontjai már minden kétséget kizáróan nagyvárosokkal vetekedő energiazabáló – és karbonkibocsátó – szörnyetegek lesznek.
A Time elemzése rámutat: az AI‑videók ugyan drágák, de a cégek – köztük az OpenAI és a Meta – abban reménykednek, hogy a rövid videók gyártásával több előfizetéses felhasználó és befektető érkezik. Ez további bevételi forráshoz juttatja őket, ami még nagyobb modellek, egy napon pedig az általános mesterséges intelligencia megjelenéséhez vezethet.
Az AI-cégeknek tényleg nagyon kell a pénz, mert a generatív videómodellek fejlesztése hatalmas összegeket emészt fel. Ez az elemzők szerint idővel arra készteti majd a vállalatokat, hogy a befektetőktől és felhasználóktól beszedett pénzen túl a hirdetési piacon is terjeszkedjenek, illetve további előfizetési csomagokat találjanak ki, valamint árat emeljenek.
Mindeközben fontos cél a felhasználók viselkedési adatainak gyűjtése: a jövőbeli modellekhez a valós interakciók és preferenciák révén tudnak több és jobb tréningadatot gyűjteni.
Ami pedig a belátható jövőben érkező fejlesztéseket illeti, az OpenAI egyik korábbi közleménye felvetette azt is, hogy létrehoznak egy „világszimulátort”, amely pontosan modellezi a fizikai világ törvényeit, ezzel új tudományos problémákat lesz képes megoldani.
Új AI-evolúciós lépcsőfokok jönnek
A Sora 2 ezeknek a vízióknak a nagy reménysége, amitől azt várják, hogy további fejlesztéseket és több platformon elérhető verziókat eredményez. A megjelenése új korszakot nyit a generatív AI-k világában, hiszen bátran kijelenthetjük, hogy ennyire valószerű mozgásokat és hangeffekteket, illetve ilyen időtartamú történeteket még egyik videógeneráló AI sem tudott létrehozni.
Bár a fizika törvényeit még nem követi le tökéletesen és vastagon lehetőséget ad a visszaélésekre – a deepfake-től az erőszakos tartalmakon át a szerzői jogok megsértéséig –, a komoly etikai és jogi kérdések kezelése után érdemes lehet kihasználni a benne rejlő lehetőségeket.
A szakértők szerint hamar mainstream eszközzé válhat, de a társadalomnak – még új normarendszerek és hatékony moderálás bevezetése mellett is – fel kell készülnie arra, hogy a valóság és a mesterséges tartalom közötti határ elmosódik.
Mivel a gazdasági potenciál óriási, számolni kell a bővülésével és az energiafogyasztás növekedésével, valamint azzal, hogy a szellemi tulajdon megóvása érdekében ki kell harcolni a generált tartalmak után járó részesedést. Ezek az együttműködések – ha egyáltalán megköttetnek és aztán hosszú távon működőképesnek bizonyulnak – a kreatív tartalomgyártás ragyogó gyöngyszemévé varázsolhatják a Sora 2-t, illetve a jövőben érkező hasonló modelleket.
A Sora 2 videógeneráló modell szeptember végén jelent meg, azzal az ígérettel, hogy a korábbi változathoz képest jelentősen javult a fizikai pontosság, a realizmus és az irányíthatóság. Mivel az OpenAI már a Sora tavaly decemberben kiadott első változatát is – a ChatGPT sikerével párhuzamba állítva – a videókészítés „GPT‑1 pillanatának” nevezte, nagy várakozások előzték meg a „GPT‑3.5 pillanatként” beharangozott Sora 2-t.
Az első verzió fejlesztői változatáról a demók alapján azt írtuk, olyan minőségű filmekhez, amelyeket szöveges utasításra generál, normál esetben külső helyszínekre, díszletekre, profi felszerelésekre és szakemberekre, statisztákra, illetve színészekre lenne szükség, de „úgy fest, hogy mostantól egyetlen AI, a Sora is elég lesz hozzá”.
Regisztrálj, vagy lépj be, hogy tovább tudd olvasni a cikket!
