A 15 perces város nem a bezártság, hanem az egészség, a szabadság és a környezetvédelem jelképe

Tavaly néhány hónap alatt zártak be Magyarország legismertebb programozóiskolái. Először a Green Fox Academy, aminek a diákjait átvette egyik versenytársuk, a CodeBerry. Nem sokkal később azonban bejelentették, hogy a CodeBerry is végleg lehúzza a rolót. Pedig az elmúlt évtizedben nálunk is sorra alakultak a programozóiskolák, amelyek azt ígérték, hogy a hozzájuk beiratkozó diákok a félmilliótól 2 és fél millió forintig terjedő tandíjért néhány hónap alatt megtanulhatnak alapfokon kódolni, és hamar jól fizető állásokhoz juthatnak. Sőt, olyan iskola is volt, amely állásgaranciát vállalt.

A Reuters most arról ír, hogy a mesterséges intelligencia világszerte végleg kivégezheti a még megmaradt programozóiskolákat. Sehol sem olyan szembetűnő az összeomlás, mint itt.

És nemcsak a gyorstalpaló programozóiskolák diákjait, hanem az egyetemekről frissen kikerülő programozókat is az fenyegeti, hogy az AI miatt nem kapnak állást. A New York Times szerint a mesterséges intelligencia miatt

A milliárdos techguruk a 2010-es évek eleje óta folyamatosan azt hirdették, hogy a programozói tudás garantált jólétet és biztos karrierutat jelent. Mivel a technológiai cégek azzal csábították az egyetemi jelentkezőket, hogy informatikusként magas kezdőfizetés és számtalan juttatás vár rájuk, rengeteg csillogó szemű kamasz döntött úgy, hogy ilyen irányban tanul tovább. De a többségük hoppon maradhat.

A lap bemutatja Manasi Mishra történetét, aki még általános iskolás volt, amikor a közösségi médiában megjelent technológiai vezetők arra buzdították a generációját, hogy tanuljon programozást. A korszak minden irányból azt üzente a lánynak, hogy ha tud kódolni, szorgalmasan dolgozik és programozóként diplomát szerez, akkor már a kezdő fizetése több tízmillió forint lesz évente. A 21 éves lány most a Purdue Egyetemen szerzett programozói diplomával a zsebében úgy érzi, az ágazat cserben hagyta. A TikTok-videó, amiben sminkelés közben fakad ki a szakmája gyors elértéktelenedése miatt, rövid idő alatt virálissá vált.

A nemrég még szépreményű fiatal arról számolt be, hogy amikor elkezdett állást keresni, az álmai hamar szertefoszlottak. Egy teljes éven át próbált szakmai gyakornoki vagy kezdő programozói pozíciót szerezni, de hiába. „Most végeztem programozói szakon, és az egyetlen cég, amely behívott interjúra, a Chipotle volt” – mondta csalódottan Mishra, hozzátéve, hogy végül még ott sem kapott állást.

A techszektorban ígért szakmai kihívások és bőkezű fizetések helyett kénytelen volt irányt váltani. Miután egy online hirdetésben megpillantott egy értékesítői pozíciót egy techcégnél, jelentkezett, és hosszú hónapok óta először állásajánlatot kapott. És Mishra nincs egyedül. Nagyon nincs. A New York Times bemutatta a 25 éves Zach Taylor kálváriáját is, aki az Oregon Állami Egyetemen szerzett programozói diplomát, 2023-ban.

Taylor elismerte: ez az időszak „az egyik leglelombozóbb élmény”, amin valaha keresztülment, és a folyamatos elutasítások miatt már nagyon nehéz megőriznie a motivációját. Most saját szoftverprojekteken dolgozik otthon, hogy bizonyítsa a tudását egy majdani munkaadónak – ha lesz ilyen.

Hasonló zsákutcába futott a szintén pályakezdő Audrey Roller is, aki a Clark Egyetem adatelemző szakán végzett. Mint mondta, tudatosan kerülte a sablonos, AI-val generált pályázatokat, és a jelentkezéseiben igyekezett kidomborítani a kreativitását. Ettől függetlenül előfordult, hogy alig három perccel a jelentkezése benyújtása után elutasító választ kapott – nyilván nem egy embertől.

Roller is a saját bőrén tapasztalta meg azt, amit egyre több pályakezdő érzékel: hiába próbálja emberi oldalról személyre szabni a pályázatait, a vállalati algoritmusok már azelőtt kiszórják a jelentkezők egy részét, hogy az önéletrajzukra akár csak egy ember is rápillantott volna.

Zuhan a programozók foglalkoztatottsága

A pályakezdők sorsát már a jelentkezés fázisában befolyásolja az AI, ami ráadásul pont a belépő szintű állások feladatait képes a leghatékonyabban automatizálni. Ha mindez nem lenne elég, a technológia adta lehetőségekkel élve egyre több IT-vállalatnál kezdenek spórolásba és hirdetnek például létszámstopot, vagy kezdik el kirúgni az embereket.

A WeAreDevelopers.com szerint a karcsúsítás a legnagyobb vállalatoknál különösen szembetűnő: az Amazon, az Intel, a Meta és a Microsoft is több ezer mérnököt küldött el az elmúlt 1-2 év leforgása alatt, és ki tudja, hol a vége. A leépítések persze túlkínálatot teremtenek a piacon, ahol a friss diplomásoknak a leépítések miatt szabaddá vált, tapasztalt mérnökökkel is versenyezniük kell egy-egy állásért.

A munkaerőpiaci adatok egyenesen történelmi visszaesésről tanúskodnak: a The Washington Post szerint a ChatGPT széles körű megjelenését követő két évben az amerikai programozói állások egynegyede tűnt el, és ma kevesebb programozó dolgozik, mint 1980 óta bármikor. Ez példátlan fordulat egy olyan országban, ahol eközben a teljes munkaerő-állomány 75 százalékkal nőtt – vagyis a szoftveripar visszaesése kirívó ellentétben áll a gazdaság egészének növekedésével.

A pályakezdő informatikusok körében példátlanul magasra ugrott a munkanélküliségi ráta: a 22–27 éves számítástechnikai szakemberek és IT-mérnökök 6,1–7,5 százalékának nincs állása, ami több mint kétszerese a más területek, például a biológusok három százalékának – mutatta ki a Federal Reserve Bank riportja.

„Az egész ‘tanulj meg kódolni’ ígéret mára kegyetlen tréfává vált” – jegyezte meg keserűen egy pályázókat segítő tanácsadó. Jeff Forbes, az amerikai Nemzeti Tudományos Alapítvány számítástechnikai képzésért felelős korábbi igazgatója hozzátette: nagyon aggódik a pályakezdő informatikusok miatt, „akikért 3-4 éve a legnagyobb vállalatok harcoltak, de ma már küszködnek”, hogy bármilyen állást találjanak.

„A sajnálatos helyzet az, hogy éppen azok az állások automatizálhatók a legjobban, amelyek belépő szintű pozíciók, és amelyekre a friss diplomások pályáznának” – foglalta össze a jelenség lényegét Matthew Martin, az Oxford Economics vezető közgazdásza.

Most akkor elveszi a munkát, vagy új lehetőségeket teremt?

Nem csoda, hogy napjainkra fellángolt a vita: vajon a mesterséges intelligencia el fogja-e venni a programozók munkáját, vagy épp ellenkezőleg: új távlatokat nyit számukra? Az AI-fejlesztő cégek vezetői persze igyekeznek lenyugtatni a kedélyeket.

Arvind Krishna, az IBM vezérigazgatója például azt mondta, az AI valójában nem elvenni, hanem kiegészíteni fogja a programozók munkáját. A cégvezető egy idei szakmai konferencián rámutatott, hogy a következő néhány évben az összes kód legfeljebb 20–30 százalékát írják majd AI-eszközök – szemben azzal a merész jóslattal, amit korábban Dario Amodei, az Anthropic vezérigazgatója fogalmazott meg: szerinte egy éven belül gyakorlatilag minden junior fejlesztői feladatot átvesznek a mesterséges intelligencia-modellek, és ezek írják majd a szoftverek 90 százalékát.

„Ha ugyanannyi emberrel 30 százalékkal több kódot tudsz megírni, akkor végül is több vagy kevesebb szoftver fog készülni?” – idézi Krishna költői kérdését a TechCrunch. Szerinte a történelem azt mutatja, hogy amelyik cég produktívabb, az piacot nyer, több terméket ad el – és végső soron bővül, vagyis több embert fog foglalkoztatni.

Krishna optimizmusával szemben ugyanakkor ott állnak a fiatal programozók fent írt esetei és az aggasztó munkaerőpiaci adatok. Mark Muro, a Brookings Intézet közgazdásza szerint a programozói munkanélküliség utóbbi időkben tapasztalt meredek emelkedése legalább részben az AI munkaerőpiaci hatásainak korai, látható bizonyítéka. A szakértő hozzáfűzte: a becsléseik alapján az informatikai szakmák közül épp a programozók vannak a leginkább kiszolgáltatva az AI-folyamatoknak. Amennyiben viszont Krishnanak lesz igaza, akkor az informatikusok az AI segítségével nagyságrendekkel gyorsabban dolgozhatnak, és a rutinfeladatok helyett a kreatív, összetett problémákra összpontosíthatnak.

Teljesen megváltozik az informatikai munka világa

Felmerül a kérdés, hogy ha már rövid távon ekkora változást idézett elő az AI, akkor milyen következményei lesznek a terjedésének és további fejlődésének 5-10 éven belül, és hogyan alakul át a programozói munka világa 2030-ra. A mesterséges intelligencia térnyerése kapcsán megoszlanak a vélemények. Egyes szakértők úgy vélik, az AI által kiszorított állásokat hosszabb távon új pozíciók fogják ellensúlyozni – ahogy a korábbi nagy technológiai újítások is rengeteg új szakmát teremtettek. Mások viszont arra figyelmeztetnek, hogy a változás olyan gyors és átfogó lehet, amire társadalmi szinten nehéz reagálni.

A Világgazdasági Fórum közben azt jósolja, hogy 2027-ig 40 százalékkal nő az AI-val és a gépi tanulással foglalkozó specialisták iránti kereslet, és több millió új állás jön létre adatfeldolgozó, kiberbiztonsági és digitális technológiai területeken. Más szóval az AI nem eltünteti, csak átalakítja a munkát – legalábbis makrogazdasági szinten.

De merre tovább az informatikusoknak?

Akárhonnan is szemléljük az AI teremtette körülményeket, egyértelmű, hogy a programozók új generációja nehéz helyzetbe került. Fiatal éveik jelentős részét olyan szakma elsajátítására tették fel, amely nagyon ígéretes karrierrel kecsegetett, ám most azzal szembesülnek, hogy a megszerzett tudásuk jelentős részével egy náluk jóval olcsóbban hozzáférhető technológia is rendelkezik. A szakértők szerint a kulcsszó az alkalmazkodás.

Az eWeek elemzése rámutat: ahelyett, hogy versenyezni próbálnának az AI-val, a pályakezdők számára járható út lehet, ha megtanulják felügyelni és irányítani az AI-eszközöket. Aki ezen a területen mély szakértelemre tesz szert – például képes AI-modelleket fejleszteni vagy testre szabni –, az a jövőben is értékes maradhat a munkaerőpiacon.

A Final Round AI szerint ilyen lehet a kiberbiztonság, a felhőalapú rendszerek üzemeltetése vagy például a nagyvállalati adatkezelés, hiszen ezekben az ágazatokban a domainismeret és a jó ítélőképesség megőrzése miatt még sokáig szükség lesz magasan képzett szakemberekre. Erre utal egy friss felmérés is, amely arra jut, hogy a specializált IT-állásokban 2030-ig biztosan tovább nő a kereslet, és a fizetések is emelkedhetnek, hiszen a humán döntéshozatal felelősségét nem veszi át a mesterséges intelligencia.

Aztán vannak friss diplomások is, akik az iparból kiszorulva a tudományos kutatás vagy a technológiai szabályozás felé fordulnak. Nekik – az AI működését és hatásait ismerve – lehet jövőjük a kormányzati és közpolitikai szférában, bár oda meg nem egyszerű bekerülni. Mások teljesen új terepre léphetnek, ahogy azt a fentebb írt Mishra esete is mutatja: átigazolhatnak technológiai marketing, értékesítés vagy ügyféltámogatás területére, és úgy kamatoztathatják az informatikai tudásukat, hogy a mindennapi munkájuk már nem a kódolásról szól. Olyanok szintén akadnak, akik saját vállalkozást indítanak: startupötleteken dolgoznak és kihasználják az AI nyújtotta lehetőségeket a fejlesztés gyorsítására – mivel, és ez nagyon fontos, a mesterségesintelligencia-eszközök ma már nem csak a nagyvállalatok számára elérhetők.

Bár a jelenlegi helyzet sok friss programozó számára kilátástalannak tűnhet, a szakértők összességében azt gondolják, hogy korai lenne temetni a fejlesztői karriert. A programozás nem tűnik el, csak evolúciós ugrás előtt áll, és még nézi a túlpartot, hogy hogyan érje el.

Az AI hatására a fejlesztők munkája a jövőben kevesebb monoton kódolásból és több kreatív tervezésből, rendszerszintű gondolkodásból és emberközpontú problémamegoldásból állhat. És várhatóan az fog nyerni, aki hajlandó folyamatosan tanulni és rugalmasan alkalmazkodni az új kihívásokhoz. A fiatal programozó-generáció számára most talán az a legfontosabb üzenet, hogy a vágyott szakmai kihívások és sokmilliós fizetések talán más formában, más szerepkörben, de továbbra is elérhetőek maradnak – csak időben fel kell ismerni, hogy merre tart a jövő informatikája.

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.

– 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.

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,

„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 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:

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 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.

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.

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.

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.

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

— Rory Flynn (@Ror_Fly) October 3, 2025

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:

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 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.

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.

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.