JÖVŐ
A Rovatból

Nyakunkon az adatbumm: annyi adatot hozunk létre, hogy már alig lehet tárolni – új megoldások kellenek

Vadonatúj technológiákra van szükség ahhoz, hogy a világ adatforgalma, illetve egyáltalán az internet működő- és fejlődőképes maradjon. Hamarosan jöhet a gyémántba írt „örök adat”, de dollárbilliókat kell ölni kapacitásnövelésbe is.


Azzal, hogy ön elolvassa ezt az egy cikket, legkevesebb 1-5 MB adat keletkezik, de ha hozzávesszük az oldalon található képeket és videókat is, akkor ennek a többszöröséről beszélhetünk. A használattal adatot generál az eszköze, az internetszolgáltatója, a böngészője vagy a Szeretlek Magyarország Android és iOS alkalmazása. Kapcsolati adatok töltődnek be a koppintás, az olvasás és a görgetés hatására, analitikai eszközök rögzítenek különböző információkat és aktivitásokat, míg összességében akár 5–10 MB adatforgalom és több tucat adatpont keletkezik.

És ez csak egyetlen oldal egyszeri elolvasása.

Ha az ön teljes napját nézzük, akkor a 8-10 cikk elvolvasásával keletkező 20-150 megabájt adaton felül létrejön percenként 5-10 MB a közösségi média használatából, óránként 3-7 gigabájt a videó vagy zenei streaming alkalmazások futtatásából, illetve napi 50-100 MB a csevegésből és az e-mail szolgáltatásból, 30-50 MB pedig a vásárlásból, amihez még társul 50-500 MB háttér-információ és alkalmazásfrissítés.

Amennyiben ön egy átlagos internetfelhasználó, akkor 24 óra alatt legkevesebb 2-10 GB adatforgalmat generál, de az intenzívebben netező, például több videót néző társa már gond nélkül eléri a 15-50 GB-ot. A világon jelenleg 5,5 milliárd önhöz hasonló felhasználó teszi ugyanezt, ami őrületes adatmennyiséget jelent, és akkor még nem beszéltünk a személyeknél jóval több adatot létrehozó infrastruktúrákról, vállalatokról, gyárakról és ki tudja hányféle szervezetről.

Adatbumm: gigantikus adatmennyiség keletkezik, de alig tudjuk tárolni

Egyre kritikusabb mennyiségű adat keletkezik a Földön és ezt már napjainkban sem egyszerű kezelni – pedig még hátravan egy óriási adatbumm. Az új technológiai platformok – például az autonóm járművek és a mesterséges intelligencia – persze nemcsak adatokat igényelnek, hanem maguk is forradalmasíthatják az adatfeldolgozás, illetve -felhasználás módját.

Az igazi kérdés ugyanakkor az, hogy az infrastruktúra képes lesz-e tartani az iramot ezzel a robbanásszerű növekedéssel?

A Holon Global Investments riportja szerint az elmúlt évtizedek technológiai fejlődése soha nem látott mennyiségű adatot hozott létre a világon. Az éves adatgenerálás az 1950-es évek óta lassan érte el az egy zettabájtot, ami legalább egybillió mai számítógép teljes tárolókapacitásával egyenértékű. A tárolt adatmennyiség gyors növekedése az utóbbi évek egyik legjelentősebb technológiai trendje. 2020-ban a globálisan keletkezett adat mennyisége elérte a 64 zettabájtot, 2021-re viszont már 80 ZB-ra ugrott, nagyrészt az okostelefonok és az IoT-eszközök elterjedése miatt. A szervezet azt jósolja, hogy 2025-re a globális adatmennyiség várhatóan megüti a 180 ZB-t is, de a növekedés még nagyobb lehet, az IoT eszközök és az önvezető autók további terjedésével​.

Valós idejű adatelemzés – önvezető autó a forgalomban

 

A Holon becslései szerint az autonóm elektromos járművek minden egyes darabja 10 gigabájt adatot generálhat másodpercenként, ami 2040-re évi 16.000 ZB adatot jelenthet. Az IoT-eszközök szintén hatalmas mennyiségű adatot állítanak elő: a 2040-re várt 930 milliárd eszköz összesen 46.000 ZB forgalmat produkálhat évente​. Ezeket és minden más internethasználatot összesítve elég valószínű, hogy a következő évtized végére elérjük majd az egyelőre felfoghatatlan, évi 75.000 ZB-os adatmennyiséget.

A tárolókapacitás korlátai

Bár az adatmennyiség robbanásszerűen nő, a tárolókapacitás egyelőre nem képes tartani a lépést. A Holon szerint a 2020-as 64 ZB adatnak mindössze 0,6 százalékát sikerült hosszú távon tárolni. A redundancia érdekében alkalmazott többpéldányos tárolás ráadásul tovább rontott a helyzeten, így az eltárolható adatok aránya 0,15 százalékra esett vissza. A​ kutatás arra jutott, hogy évente 27 százalékos kapacitásnövekedésre lenne szükség ahhoz, hogy a globális internet adattárolása megoldott maradjon, de ez a bővítés akár 50-100 billió dollárba is kerülhet​.

A tárolási válság elkerülése érdekében új technológiák és decentralizált modellek (például: Filecoin adatmegosztási platform, ami a kriptovalutáknál is alkalmazott blokklánc-technológiát használja) jelenthetnek megoldást. Ezek a modellek lehetővé tennék, hogy a tárolási kapacitást globálisan, kiszolgálók hálózatán keresztül osszák meg, jelentősen csökkentve a költségeket és növelve a hatékonyságot.

Hogyan oldható meg a nagy mennyiségű adat tárolása?

A gigantikus adathalmaz tárolása és a forgalom biztosítása óriási szerverparkokban valósul meg. Ezek őrületes mennyiségű energiát igényelnek, így – a magas üzemeltetési költségeken felül – hamar fenntarthatósági problémákba ütközhetnek. Éppen ezért nőtt meg az utóbbi években a sarkköri adatközpontok iránti érdeklődés. A High North News elemzése szerint az északi sarkkörön túl épülő adatközpontok számos előnyt kínálnak, de a legfőbb vonzerejük a természetes hűtési lehetőség. Az alacsony külső hőmérséklet minimalizálja a szerverek hűtéséhez szükséges energiaigényt, ami jelentős költségcsökkentést eredményez, ráadásul a hagyományos helyszíneknél jóval kevésbé karbonintenzív megoldásról beszélünk.

A természetes hidegen kívül ezeken a területeken megújuló energiaforrások is rendelkezésre állnak, így az adatközpontok fenntartható és környezetbarát módon működhetnek. Szükség is van rájuk – egyre nagyobb számban.

A sarkköri adatközpontok különösen vonzóak az olyan techóriásoknak, mint a Google és a Meta, mert ezek a cégek hatalmas adatmennyiséget kezelnek, és egyre nagyobb hangsúlyt helyeznek a fenntarthatóságra. Az ilyen projektek jelentős helyi gazdaságélénkítő hatással is bírnak, mivel új munkahelyeket teremtenek és befektetéseket vonzanak a régiókba.

A működő sarkköri adatközpontok egyik meggyőző példája a norvég Lefdal Mine Data Center, amelyet egy régi bánya átalakításával hoztak létre. Ez az adatközpont Norvégia nyugati részén, Måløy közelében található, és a hűtést természetes módon oldja meg, kihasználva a hideg tengervíz közelségét.

Az adatközpontot úgy tervezték, hogy környezetbarát és rendkívül energiahatékony legyen, ráadásul a 75 méter mélyen lévő infrastruktúra jelentős védelmet nyújt a természeti katasztrófákkal szemben.

Ugyancsak Norvégiában, a sarkkörön túl nyílik új fejezet a Bitcoin-bányászatban: a Sazmining egy vízerőmű-alapú adatközpontot nyit, ami a fenntarthatóság és az innováció jegyében kezdi meg a működést. A várhatóan még ebben az évben megnyíló központ nemcsak a kriptovaluta-bányászatot teszi környezetbaráttá (végre), hanem a helyi közösségeket is támogatja – írja az Intelligent Data Centres.

Az adatközpont a világ egyik legészakibb lakott régiójában épül, ahol a hideg éghajlat természetes előnyöket kínál a hűtéshez. Kizárólag vízerőművekből származó energiát használ, ezzel közel 99 százalékosan karbonmentes működésre képes. Sőt, a Sazmining különleges megoldásának köszönhetően a Bitcoin-bányászat során keletkező hulladékhőt újrahasznosítják, például helyi iparágakban, köztük a hagyományos tőkehalszárító üzemekben, de kiválthatnak vele egyéb olajfűtésű kazánokat is, ami tovább csökkenti a közösség energiafelhasználásának karbonlábnyomát. Ezen túlmenően az adatközpont lehetőséget nyújt a helyi vállalkozások számára, hogy részesüljenek a fenntartható technológia előnyeiből.

A Sazmining norvégiai projektje rávilágít arra, hogy a fenntartható megoldások és a digitális technológiák hogyan segíthetik egymást, miközben pozitív hatással vannak a helyi közösségekre és a globális környezetre.

„Örök adat” – jöhetnek a gyémánt alapú adattárolók

A hatalmas, hideg égövi, eleve fenntarthatónak épülő szerverparkok mellett szükség van új technológiákra is, amelyek egyrészt elszakadnak a ma ismert adattárolók működési elveitől, másrészt megoldják a tartós tárolás problémáját. Gyakorlatilag örökre.

Képzeljen el egy jövőt, amelyben az emberi civilizáció adatai olyan tartós formában megőrizhetők, hogy akár évmilliókig érthetőek és elérhetőek maradnak! Ez a tudományos-fantasztikus történetekbe illő elképzelés egy lépéssel közelebb került a valósághoz, köszönhetően egy úttörő kutatásnak, ami gyémántból alkotott adattároló közeget. A rendszert a Kínai Tudományos és Technológiai Egyetem kutatói fejlesztettek ki, az adatsűrűsége pedig igazi rekord:

1,85 terabájt adatmennyiséget mentettek el, egyetlen köbcentiméternyi gyémántban.

Ez nemcsak a kapacitás szempontjából figyelemre méltó teljesítmény, hanem az időtállóság miatt is: a tudósok szerint több millió évig képes megőrizni az információkat, anélkül, hogy különösebb karbantartást igényelne. A módszer lényege, hogy az információt a gyémánt atomstruktúrájába kódolják: ultragyors lézerimpulzusokat használnak, hogy apró „hibákat”, fluoreszkáló vákuumhelyeket hozzanak létre a kristályrácsban. Ezek a mikroszkopikus „üregek” az adattárolás építőkövei: a fényszintek precíz mintázatain keresztül kódolhatóak beléjük az információk.

A technológia demonstrációjaként a kutatócsoport sikeresen tárolta el, majd állította vissza Eadweard Muybridge híres fényképsorozatát, az 1878-as első mozgóképsort. A fotókat 99 százalékos pontossággal sikerült kinyerni, kvázi kimásolni az atomstruktúrából. Az eredmény jól mutatja, hogy a gyémánt-alapú rendszer milyen hatékony és megbízható az adatok kezelésére, ezáltal a jövő helytakarékos, tűpontos és örök időkig tartó adattárolóinak alapjává válhat.

A megoldás tényleg forradalmi és szükséges, mivel a jelenlegi adattárolók – mint a merevlemezek, SSD-k vagy optikai lemezek – a kapacitásuk határait súrolják. A gyémánt alapú optikai adattároló viszont akár kétezerszer több adatot képes tárolni, mint egy Blu-ray lemez.

Ahhoz persze még idő kell, hogy a szerverparkokba, majd később a számítógépeinkbe gyémánt alapú adattárolók kerüljenek, hiszen elképesztően drága megoldás. Azonban érdekes módon nem a gyémánt, vagy annak ipari változata, hanem a működéséhez szükséges lézerberendezések és képalkotó rendszerek magas költségei miatt. A kutatók nagyon bíznak benne, hogy a tervezett fejlesztések olcsóbbá és széles körben hozzáférhetőbbé teszik a technológiát.

Ha az adatközpontok fejlesztése és kapacitásnövelése megtörténik, illetve az adattárolás sikeresen elszakad a ma ismert – viszont ilyen nagy igények mellett már nem elégséges – hardvermegoldásoktól, akkor óriási lendülettel folytatódhat az olyan jövőtechnológiák sikertörténete, mint a mesterséges intelligencia, az IoT és az önvezetés.


Link másolása
KÖVESS MINKET:

Népszerű
Ajánljuk
Címlapról ajánljuk


JÖVŐ
A Rovatból
Kiderült, meddig marad élhető a Föld – szuperszámítógépekkel számolta ki a NASA
Nem villámcsapás-szerű összeomlásra, hanem lassú, visszafordíthatatlan hanyatlásra kell készülnünk a kutatás eredménye szerint.


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.


# Csináld másképp

Te mit csinálnál másképp? - Csatlakozz a klímaváltozás hatásairól, a műanyagmentességről és a zero waste-ről szóló facebook-csoportunkhoz, és oszd meg a véleményedet, tapasztalataidat!

Link másolása
KÖVESS MINKET:

JÖVŐ
A Rovatból
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.”


Link másolása
KÖVESS MINKET:


JÖVŐ
A Rovatból
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.
Maier Vilmos - szmo.hu
2025. szeptember 27.



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:


Link másolása
KÖVESS MINKET:


JÖVŐ
A Rovatból
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:

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.


Link másolása
KÖVESS MINKET: