JÖVŐ
A Rovatból

Nem csak a munkát, az áramot is elveszi – Egyre fenyegetőbb az AI energiaéhsége, amit velünk fizettethetnek meg a cégek

A generatív AI térnyerésével rohamosan nő az adatközpontok villamosenergia-fogyasztása. A szakértők figyelmeztetnek: a technológiai forradalom megfelelő energiaellátás híján megtorpanhat, és mindenre hatással lehet, az energiaipartól a háztartások rezsiköltségéig.


A mesterséges intelligenciát gyakran tisztán digitális jelenségnek tekintjük, amely a bitek és algoritmusok megfoghatatlan szintjén működik, de valójában minden egyes AI-val generált kép, vagy ChatGPT-ben keletkezett válasz mögött mérhető energiafogyasztás áll. A háttérben hatalmas szerverközpontok dolgoznak, amelyek ásványi anyagokból készült chipekkel és félvezetőkkel teli számítógépparkokat működtetnek – és ehhez jelentős mennyiségű villamosenergia kell. Amennyiben tehát az AI fejlődését és terjedését vizsgáljuk, a számítástechnikai kihívások mellett figyelembe kell venni az infrastrukturális és ökológiai korlátokat is.

Bármennyire ígéretes az AI, a növekedésének van egy nagyon is kézzelfogható határa, amire Sam Altman, az OpenAI vezérigazgatója nemrég egy kongresszusi meghallgatáson világított rá. Mint mondta, „idővel a mesterséges intelligencia költsége össze fog érni az energia költségével”.

Altman a Time szerint arról is beszélt, hogy hiába válnak egyre automatizáltabbá és olcsóbbá a chipgyártási és hálózati folyamatok, egy elektron energiaigénye akkor sem lesz kisebb, vagyis a számítási feladatok fizikai energiaigénye adott, és nem csökken zéró alá. Végső soron tehát egy érett AI-gazdaságban az „intelligencia” előállításának határköltsége megközelíti az elektromosság határköltségét.

Még konkrétabban: hogy mennyi AI-t kaphatunk, „azt az energia bősége korlátozza” – magyarázta Altman.

A forradalmi AI-termékeket fejlesztő cég vezetője világossá tette: az energetikai innováció és az AI képességei között közvetlen kapcsolat keletkezik, így azok a régiók, amelyek bőségesen, megbízhatóan és olcsón tudnak energiát biztosítani, döntő előnyre tesznek szert a számítási kapacitás terén.

Energiakorlátok: lesz-e elég áram az AI-hoz?

Az, hogy az innováció egyik kulcsa az energia, már napjainkban is tetten érhető. Egyes becslések szerint csak az Egyesült Államoknak akár további 90 gigawatt teljesítményre – tehát pluszban nagyjából 60 paksi atomerőműre – lenne szükség az adatközpontok ellátásához a következő években. A City Journal szerint Altman ezért figyelmeztetett arra, hogy az energiaellátás fejlesztése a legfontosabb stratégiai beruházás. „Nem jut eszembe semmi, ami hosszú távon fontosabb lenne, mint az energia” – fogalmazott az amerikai szenátus energiaügyi bizottsága előtt.

Azok az országok vagy vállalatok tehát, amelyek képesek nagy mennyiségben tiszta energiát előállítani, lényegében meghatározzák majd, hogy mi válik lehetségessé az AI-fejlesztésben.

És Kína már most globális vezető szerepben van a megújuló energia területén, ráadásul az évtized végére a világ teljes megújuló kapacitásának közel felét birtokolhatja majd. Jól látszik, hogy az AI-verseny könnyen energiaversennyé alakulhat: az nyer, akinek több és tisztább energiája van az AI rendszerek üzemeltetésére.

És ennek hatása a mindennapokban is érezhető lesz – jósolta a BloombergNEF, Elon Muskra hivatkozva. A robotikai és AI-forradalomra készülő Tesla-vezér nyilatkozata szerint „jelenleg chiphiány van, egy év múlva transzformátorhiány, két év múlva pedig áramhiány lesz”. Mark Zuckerberg szintén tett erre utaló jelzést, amikor nemrég kijelentette: a Meta azonnal nekilátna több adatközpont építésének, ha kapna hozzá elegendő villamosenergiát.

Az adatközpontok energiaellátása már napjainkban sem egyszerű.

A világ legnagyobb adatközpontjainak otthont adó Észak-Virginiában a szerverparkok már kb. 2,5 gigawatt kapacitást kötnek le, ami a térség áramszükségletének kb. 20 százalékát jelenti, és a szakértők arra számítanak, hogy az igények évi 25 százalékkal nőnek. Pedig már 2022-ben (a ChatGPT szabadon engedése előtt) előfordult, hogy egy helyi áramszolgáltató átmenetileg kénytelen volt leállítani az új adatközpontok hálózatra kapcsolását, mert nem tudta garantálni az ellátásukat. Hasonló helyzet állt elő Írországban, ahol a Dublin környéki adatközpontok – szintén 2022-ben – felemésztették az ország teljes áramfogyasztásának 21 százalékát – szemben a 2015-ös öt százalékkal. Itt a hatóságok moratóriumot hirdettek új adatközpontok létesítésére.

A példák jól jelzik: könnyen előfordulhat, hogy a hagyományos hálózatfejlesztés nem tud lépést tartani az AI-központok energiaigényével.

Ugrásszerű növekedés indult, a tettes az AI

A mesterséges intelligencia széleskörű használata miatt az elmúlt években érezhetően megugrott az emberiség energiaigénye. A fordulópont 2020 körül érkezett el: egy évtizednyi viszonylagos stagnálás után az adatközpontok villamosenergia-igénye hirtelen növekedésnek indult, egyrészt az AI modellek szaporodása, másrészt pedig a COVID-időszak távmunkatrendje miatt. A fogyasztás meredeken emelkedni kezdett, leginkább a szerverparkok növekvő igénybevételének köszönhető.

Az amerikai Környezet- és Energiakutató Intézet becslései szerint az adatközpontok áramfelhasználása már 2022-ben elérte a 176 terawattórát az Egyesült Államokban (ami több mint kétszerese a néhány évvel korábbinak), miközben a globális adatközpontok energiafelhasználása 460 TWh lehetett. Az MIT riportja összehasonlításképpen azt írja, ha az adatközpontok önálló országot alkotnának, akkor már az AI jelentősebb térnyerése előtt, 2022-ben a világ 11. legnagyobb áramfogyasztójának számítottak volna, pedig ez sehol sincs a jelenlegi áramfelhasználáshoz képest.

A kutatók úgy számolnak, hogy az adatközpontok már 2026-ban elérik az 1050 terawattórás energiaigényt, amivel – megint csak országként kezelve – az ötödik legnagyobb felhasználóvá válnak, és Japán, illetve Oroszország közé jönnek fel a világranglistán.

Ez őrületesen gyors változás. Amerikai példával érzékeltetve: az AI-ra specializált szerverek éves fogyasztása 2017-ben még alig két terawattóra volt, 2023-ra viszont már elérte a 40 terawattórát, ami hússzoros növekedés – úgy, hogy csak a ChatGPT 2022-es megjelenését követő egyetlen év alatt megháromszorozódott az energiafelvételük.

Mit mutatnak az előrejelzések 2030-ra és 2040-re?

A fentebb írt tendencia folytatódni látszik, ami az évtized végére sokkoló mértékű energiaigényt jelez előre. A Nemzetközi Energiaügynökség (IEA) elemzése azt mutatja, hogy a globális adatközpontok villamosenergia-fogyasztása 2030-ra a jelenlegi több mint a kétszeresére nő, és eléri a 945 terawattórát.

Ez kb. 475 paksi atomerőmű, és csaknem annyi áram, mint amennyit a 125 milliós lakossággal rendelkező Japán teljes gazdasága fogyaszt.

De menjünk még tovább a belátható jövőben: a Rystad Energy nemrég közzétett előrejelzése 2040-re már közel 1800 terawattóra fogyasztást vetít előre – ez nagyjából annyi energia, amennyivel 150 millió amerikai háztartást lehetne ellátni, egy teljes éven át.

Verseny az energiaforrásokért: merre tovább?

Az előttünk álló legnagyobb kihívás az, hogy milyen energiaforrásokkal és hogyan tudjuk kielégíteni az AI által gerjesztett plusz igényt. A jelenlegi trendek alapján a villamosenergia előállításának diverzifikációjára elengedhetetlennek tűnik. Az IEA azt látja, hogy az adatközpontok növekvő áramszükségletét számos forrásból fedezheti a világ, és ebben főszerepet játszhat a szél- és napenergia mellett a földgáz is, hiszen ezek költséghatékonysága és elérhetősége igen kedvező a kulcspiacokon. Fontos megjegyezni ugyanakkor, hogy a megújulók termelése még mindig erősen időjárásfüggő, így sokan fordulhatnak majd az atomenergia felé.

A Goldman Sachs elemzői ezzel kapcsolatban azt írják, hogy 2030-ig globálisan 85–90 GW új nukleáris kapacitásra lenne szükség ahhoz, hogy az adatközpontok várható többletigényét teljes mértékben atomenergiával fedezzük. Reálisan azonban ennek csak a töredéke épül meg: a riport szerint világszinten a szükséges atomkapacitás kevesebb mint tíz százaléka áll majd rendelkezésre az évtized végére.

Ennek oka az, hogy bár az atomenergia megbízható és közel zéró kibocsátású, az új erőművek létesítése időigényes és drága.

Rövid távon tehát valóban a földgáz és a megújulók kombinációja töltheti be a tátongó űrt. Egy iparági felmérés kimutatta: megfelelő energiatárolással (vagyis akkumulátorokkal kiegészítve) a szél- és napenergia egy adatközpont igényének 80 százalékát is fedezheti, viszont a fennmaradó időre (amikor például nem süt a nap vagy szélcsend van) hagyományos energiaforrásokra van szükség a folyamatos ellátáshoz.

A jelenlegi trend azt mutatja, hogy sok új adatközpont – főleg Ázsiában és Észak-Amerikában –földgáztüzelésű erőművekhez csatlakozik, mivel ezek tudják azonnal kiszolgálni a gyorsan növekvő igényeket. A hagyományos megoldásnak ugyanakkor ára van: ha a globális adatközpont-kapacitás bővülését 60 százalékban földgázerőművek biztosítják, az évente további 215 millió tonna karbonkibocsátást jelentene 2030-ra, ezzel a világ energiaipari emissziójának kb. 0,6 százalékát adná.

Sorra vásárolják fel az atomenergia-kapacitásokat

A techcégek felismerték a helyzet komolyságát, és már most jelentős lépéseket tesznek az energiaellátás biztonságáért. A legnagyobb felhőszolgáltatók (mint a Google, az Amazon, a Microsoft vagy a Meta) a világ legnagyobb zöldenergia-vásárlói közé léptek: összesen több mint 70 gigawatt kapacitásra kötöttek hosszú távú áramvásárlási szerződéseket. A BloombergNEF szerint az is jól látható trend, hogy a tiszta, folyamatos ellátás reményében a vállalatok újra az atomenergia felé fordulnak.

A Microsoft például nemrég szerződött a hírhedt (1979-ben súlyos reaktorbalesetet szenvedett, majd 1985-2019-ig működő) Three Mile Island atomerőmű 2027-28-as újraindítására, hogy aztán a teljes termelését az adatközpontjai üzemeltetésére fordítsa, míg az Amazon 2023-ban úgy, ahogy van, megvette egy pennsylvaniai atomerőmű melletti adatközpont teljes kapacitását, a Google pedig rendelt hét darab kis moduláris reaktort.

A technológiai szektor tehát korábban nem látott mértékben invesztál az energiatermelésbe, viszont akadályokba ütközik a szabályozó hatóságok szintjén, mivel azok nem feltétlenül nézik jó szemmel, hogy milyen biztonsági feltételek mellett és mennyi kapacitást foglalnak be, illetve ezzel milyen hatást gyakorolnak az áram piaci árára.

A hosszabb távú megoldást sokan a technológiai áttörésektől remélik. Az összes energiaforrás turbófokozatra kapcsolása mellett megjelent az igény az innovációra, így a fúziós energia ígérete is egyre többeket vonz. Altman személyesen is befektetett például a Helion nevű fúziós startupba, amellyel a Microsoft ugyancsak megállapodást kötött. Ez a cég 2028-ra ígéri, hogy az első kísérleti fúziós erőműve már képes lesz áramot termelni.

Az AI energiafogyasztását a lakossággal és a kisfogyasztókkal fizettethetik meg

Az energiaigény növekedése – amennyiben a kínálat nem tart lépést az igényekkel – óhatatlanul az árak emelkedéséhez vezet. Az Egyesült Államok Elnöki Hivatalának Gazdasági Tanácsa (CEA) nemrég kiszámolta: ha nem történik kellő volumenű beruházás az energiatermelésbe, 2030-ra az áramárak 9–58 százalékkal nőnek a megnövekedett kereslet miatt. Ez a Fox Business elemzése alapján minden fogyasztót érinteni fog.

A kiemelkedően sok áramot használó vállalatok – mint az AI-központok – mindazonáltal szintén magasabb díjat fizethetnek majd, hogy finanszírozzák a hálózatfejlesztést, de ezeket a plusz terheket aligha akarják benyelni. Félő, hogy a vállalatok megemelkedett költségei rejtve maradnak vagy szétterülnek, és végső soron a háztartások és kisfogyasztók viselik majd az AI energiaéhségének terheit. Mark Wolfe, az amerikai Nemzeti Energiatámogató Igazgatók Szövetségének ügyvezetője a CBS Newsnak azt mondta, „a szolgáltatók versenyt futnak az egekbe szökő AI- és felhőigények kielégítéséért, ezért új infrastruktúrát építenek majd és emelik a díjakat – gyakran bármiféle átláthatóság és lakossági beleszólás nélkül.

Ez magasabb villanyszámlát jelent a hétköznapi háztartásoknak, míg a techcégek jól járnak a zárt ajtók mögött nyélbe ütött kedvezményes alkukkal.”

A következő években tehát várhatóan nőni fog az energiaár a mesterséges intelligencia térnyerése miatt, akár közvetlenül (a felhőszolgáltatások drágulása révén), akár közvetetten (a villamosenergia árában realizálódva). Ebbe az irányba mutat az is, hogy sok vállalat már most jelentős összegeket költ AI-infrastruktúrára: a City Journal szerint a legnagyobb tech cégek 2023-ban kb. 300 milliárd dollárt fordítottak AI-adatközpontokra világszerte, és ez az összeg 2030-ra elérheti az évi ezermilliárd dollárt is. És minden 100 milliárd dollárnyi új adatközpont-beruházás nagyjából ugyanekkora összegű energiaszámlát jelent évtizedes távlatban. Ebből világosan kitűnik, hogy az energiaköltség az AI költségének meghatározó elemévé válik.

Az energia-infrastruktúra gyors bővítése rengeteg pénzbe kerül, amit végső soron a fogyasztók és az adófizetők állhatnak.

Ha az AI miatt trillió dolláros nagyságrendben kell beruházni új erőművekbe és hálózatfejlesztésbe, az valószínűleg megjelenik az adókban vagy az energiaárakban. Ezáltal joggal merül fel az aggodalom, hogy a cechet a háztartások fizetik meg, miközben a hasznot a nagy technológiai cégek fölözik le. A társadalmi igazságosság szempontjából kérdés, hogy helyes-e az általános energiaár-emelkedés terhére kielégíteni az AI energiaigényét. További aggály, hogy az energiaellátás javára esetleg más területektől (pl. oktatás, egészségügy) vonnak el erőforrásokat – legalábbis abban az esetben, ha a kormányok mindent az energiabővítésnek rendelnek alá.

Mit érzékelnek a felhasználók az AI energiaéhségéből?

Jelenleg szinte semmit. Amikor valaki beír egy kérdést a ChatGPT-be, nem látja, hogy a válasz mögött mennyi áram ég el – és az átlagfelhasználó erre nem is gondol. Pedig egy MIT-kutatás szerint egy ChatGPT-lekérdezés nagyjából ötször több elektromos energiát használ el, mint egy egyszerű Google-keresés. A különbség oka az, hogy az AI-modell párhuzamos számításokat végez a válasz generálásához, ami több processzort és ezáltal több energiát mozgat meg. Ez ugyanakkor a háttérben történik, így a felhasználó ugyanúgy egy pár másodperces választ lát a képernyőn, mintha csak egy keresést indított volna. Az energiafogyasztás ezen a szinten tehát rejtve marad.

Közvetetten azonban a felhasználók is találkozhatnak az AI energiaéhségének hatásaival. Ahogy fentebb fejtegettük, a villanyszámlák emelkedése vagy az energiaszolgáltatók új díjszabásai mögött részben az áll, hogy ki kell szolgálni az adatközpontok igényeit. Ha az energiaárak jelentősen nőnek, az hat a gazdaság minden területére – így a digitális szolgáltatások beárazására is. Elképzelhető tehát, hogy idővel az ingyenesen vagy olcsón használt AI-alkalmazások díjkötelessé válnak vagy drágulnak, hogy a szolgáltatók fedezni tudják az energiaköltségeket.

A nagy technológiai cégek üzleti modelljében eddig gyakran elveszett az AI- és felhőszolgáltatások költsége, de ha tovább nő, előbb-utóbb megjelenik a felhasználói oldalon.

David Cahn, a Sequoia Capital partnere kiszámolta, hogy a nagy AI-beruházások megtérüléséhez globális szinten akár évi 600 milliárd dollárnyi bevételt kellene termelni az AI-szolgáltatásokból – ami fejenként nagyjából 600 dolláros (több mint 200 ezer forintos) éves kiadást jelentene az egymilliárd legjobban kapcsolódó felhasználó számára.

Az energiakínálat bővítése és az energia-infrastruktúra fejlesztése tehát nem pusztán az AI energiaéhségének kiszolgálása, hanem befektetés is a jövőbe. Ha sikerül fenntartható módon kielégíteni a növekvő energiaigényt, az megalapozza a mesterséges intelligencia további fejlődését és az abból származó előnyöket. Az emberiség olyan produktivitási és innovációs ugrást érhet el, ami felgyorsíthatja a gazdasági növekedést és számos problémára megoldást kínálhat. A technológia egyik legígéretesebb hozadéka összességében a nagyarányú termelékenységnövekedés lehet – ami minden gazdaságban a hosszú távú jólét kulcsa.


Link másolása
KÖVESS MINKET:

Népszerű
Ajánljuk
Címlapról ajánljuk


JÖVŐ
A Rovatból
230 millió dollárt spóroltak az MI-vel: 20 nap alatt forgatták le Gal Gadot új filmjét a színészekkel, a többi munkát már a számítógép végzi
A Bitcoin: Killing Satoshi című filmet egy londoni stúdióban vették fel, helyszíni forgatás nélkül. A háttereket és a világítást teljes egészében mesterséges intelligencia hozza létre az utómunka során.


Mindössze 20 nap alatt, egy teljesen üres, „szürke doboz” stúdióban forgatták le Doug Liman új filmjét, a Bitcoin: Killing Satoshi-t, amelynek főszereplői Casey Affleck, Gal Gadot, Pete Davidson és Isla Fisher.

A produkció teljes egészében mesterséges intelligencia által generált hátterekkel készül, amivel a producerek szerint így egy normál esetben 300 millió dolláros költségvetést sikerült 70 millióra lefaragni.

A film egy összeesküvés-thriller, amely a Bitcoin rejtélyes alkotója, Satoshi Nakamoto kilétét kutatja. A cselekmény középpontjában egy újságíró áll, aki azt a vitatott állítást vizsgálja, hogy a valódi Satoshi egy Craig Wright nevű ausztrál üzletember, akit emiatt befolyásos szervezetek akarnak elhallgattatni.

A februári bejelentés - miszerint a filmben nemcsak a háttereket és a világítást hozzák létre mesterséges intelligenciával, de szükség esetén a színészek játékába is belenyúlhatnak - komoly vitát váltott ki a szakmában. A producerek ezért nemrég meghívták a TheWrap stábját a londoni forgatásra, hogy bemutassák a technológiát. Azt állítják, a színészi alakításokhoz nem nyúlnak hozzá, az MI csupán egy utómunka-eszköz, ami a környezetet teremti meg.

Casey Affleck szerint a módszerrel a hangsúly teljes egészében a színészi játékra helyeződött.

„Az egész forgatáson a mi alakításunk volt a fókuszban”

– nyilatkozta a színész.

Az alkotók szerint az eljárás a színházi munkához hasonlít, és jelentősen csökkenti a gyártás ökológiai lábnyomát, mivel nincs utazás és helyszíni építkezés.

Ryan Kavanaugh producer elmondta, a hagyományos forgatás több mint 200 különálló helyszínt igényelt volna. „Rájöttünk, hogy bizonyos MI-eszközökkel le tudjuk törni a költségeket” - közölte. A forgatás egy volt londoni autószalonból átalakított „gray box” stúdióban zajlott, a világítás és a díszlet MI‑vel készült, a színészek valódi jelmezeket viseltek, és az utómunka kb. 30 hét, 55 MI‑művész részvételével - derült ki a The Wrap cikkéből.

Az iparági vita azonban továbbra is éles. Míg a támogatók a költséghatékonyságot és az új kreatív lehetőségeket emelik ki, az ellenzők a filmes szakmák – díszlettervezők, helyszíni világosítók, logisztikai szakemberek – tömeges megszűnésétől tartanak.

A projektet még 2025 augusztusában jelentették be, a forgatás idén márciusban zárult. A rendező, Doug Liman olyan filmeket jegyez, mint A Bourne-rejtély vagy A holnap határa, a forgatókönyvet pedig Nick Schenk írta, aki Clint Eastwood Gran Torinóját és A csempészt is.

A film forgalmazási jogait a május 12. és 20. között zajló cannes-i filmpiacon, a Marché du Film-en értékesítik.

A film történetének pikantériáját adja, hogy a brit Legfelsőbb Bíróság 2024 márciusában kimondta: Dr. Craig Wright bizonyíthatóan nem Satoshi Nakamoto, és nem ő írta a Bitcoin alapító dokumentumát sem.

Via worldofreel.com


Link másolása
KÖVESS MINKET:

Ajánljuk
JÖVŐ
A Rovatból
Baracsi Katalin: A kórházi kamerák ügye rámutat a biometrikus azonosítás szigorú szabályaira, de az AI Act tovább emeli a tétet
Az internetjogász az AIToday-nek elmondta: az arcfelismerés magas kockázatú terület, és hamarosan egyszerre szabályozza a GDPR, illetve az AI Act. A cégek gondban lehetnek a megfeleléssel, az állampolgárok viszont jobb védelemre számíthatnak.


Nem járt messze az igazságtól a leendő egészségügyi miniszter, amikor „rendőri típusú irányításra” jellemző metódushoz hasonlította a kórházi beléptetőrendszerekbe két éve beépített arcfelismerést. Hegedűs Zsolt egyik első intézkedése az lesz, hogy július 1-ig leszerelik a dolgozók munkaidejének ellenőrzésére kitalált AI-alapú (biometrikus) ellenőrzést, amelynek dr. Baracsai Katalin szerint már a puszta létezése példátlan az egész unióban, sőt, cégeket meg is bírságoltak hasonló intézkedésért. Az internetjogász az AIToday.hu-nak részletesen beszélt a magyar egészségügy kamerarendszerének ügyéről, valamint arról, hogy a nyáron életbe lépő AI Act hogyan szabályozza a megfigyelést és a biometrikus azonosítást.

Mint kiderült, pontos szabályok vonatkoznak arra, hogy mi számít egyszerű megfigyelésnek, és egy rendszer mikor éri el a biometrikus azonosítás szintjét, amikortól sokkal szigorúbb uniós szabályok vonatkoznak rá.

Baracsi Katalin közölte: az AI-alapú arcfelismerés az egészségügyben különösen magas kockázatú terület, a munkahelyi alkalmazása pedig csak nagyon-nagyon indokolt és kötött feltételekkel képzelhető el. Azt is világossá tette, hogy az AI Act nem váltja fel a GDPR-t, így az intézményeknek és a cégeknek egyszerre kell megfelelniük az adatvédelmi és az új AI-szabályoknak. Az interjúból kiderül továbbá, hogy milyen jogok illetik meg az állampolgárokat és a munkavállalókat a biometrikus adataik kezelése kapcsán.

— A magyar kórházakban bevezetett, majd leszerelt arcfelismerő rendszerek kapcsán felmerül a kérdés: mennyire tipikus vagy kivételes az ilyen rendszerek használata az uniós egészségügyi intézményekben?

— Az Európai Unióban szinte sehol nem próbált meg kormányzat ilyen típusú ellenőrzési rendszert bevezetni és kialakítani. A nyugat-európai országokban az adatvédelmi hatóságok már a kisebb, hasonló célú cégeket is megbírságolták. Tudok egy nagy horderejű hollandiai ügyről, ahol egy vállalat 725 ezer eurós bírságot kapott, mert ujjlenyomattal ellenőrizte a dolgozók munkaidejét. Itt párhuzamot vonhatunk: az ujjlenyomat és az arcfelismerés is olyan, hogy a munkavállalók lényegében nem tudnak szabadon dönteni arról, hogy hozzájárulnak-e. Sőt, a magyar adatvédelmi hatóság, a NAIH, is előzetesen alapjogsértőnek minősítette a tervet, a bevezetés mégis megtörtént. Egyértelmű tehát a tiltás, és az adatvédelmi hatóságok komolyan odafigyelnek, hogy a munkavállalók ne kerüljenek ilyen helyzetbe.

— Talán éppen ezért alakult úgy, hogy végül csak néhány kórházban üzemelték be. Az is lehet, hogy egyfajta tesztüzem volt.

— Attól tartok, nem tudjuk, hogy kísérleteztek-e előzetesen ezzel a technológiával. Az indok, ami a médiakommunikációban megjelent, az volt, hogy szükség van a rendszerre, mert nem lehet követni, hogy az orvosok és más egészségügyi alkalmazottak ténylegesen mennyi időt töltenek munkával.

— Mi a különbség hétköznapi nyelven az egyszerű megfigyelés és a biometrikus azonosítás között az uniós joggyakorlat szerint?

— Maga a GDPR, tehát az adatvédelmi rendelet fogalmazza meg, hogy mi is az a biometrikus adat. Minden olyan, fizikai jellemzőkből – például az arcunkból, ujjunkból, hangunkból – kinyert adat, amely lehetővé teszi egy személy egyedi azonosítását. Van egy egyszerű példám a megfigyelés és az azonosítás megkülönböztetésére. Tételezzük fel, hogy elmegyünk vásárolni egy plázába. A biztonsági kamera felveszi, ahogy besétálunk. Ez még nem minősül biometrikus azonosításnak. De abban az esetben, ha ez a kamera felveszi az arcunkat, leméri, és egy adatbázisban más mintákkal összehasonlítva megállapítja, hogy én Baracsi Katalin vagyok, akkor az már azonosítás. Ez már biometrikus azonosítás. Az azonosítás az, amikor konkrétan, név szerint beazonosítanak minket, ez az, ami nagyon szigorú szabályokba ütközik. Tehát ha csak azt nézik, hogy hány ember megy be a plázába, és ebből nem vonnak le személyre szabott következtetéseket, az egyszerű megfigyelés.

— A GDPR már jó ideje hatályban van, de készülődik az AI Act. Hogyan kategorizálja az AI alapú biometrikus rendszereket az Unió, és mely kategóriák érintik leginkább a hétköznapi embereket?

— Négy kategóriát állapít meg az AI Act, és a különlegesség az, hogy idén nyártól ezek teljesen hatályba lépnek, és minden jogszabályi és intézményi keretnek fel kell állnia az EU-ban, amely biztosítja a megfelelő működésüket. Az első kategória a tiltott rendszereké. Ezek olyan technológiák, amiket soha, senkinek nem szabad alkalmazni.

Például egy munkahelyen az alkalmazottak érzelmi állapotát elemző szoftver teljesen kizárt.

A második a magas kockázatú rendszereké. A jelenlegi joggyakorlat szerint ide tartozik az egészségügyi arcfelismerés is. Itt szabad bizonyos rendszereket kiépíteni, de nagyon komoly feltételekkel. Ide tartoznak a különböző biometrikus rendszerek és általában az érzelemfelismerő szoftverek is. Olyan szigorú feltételeknek kell megfelelniük, mint például egy gyógyszerengedélynek: tesztelés, dokumentáció. Újdonság, hogy augusztus elsejétől ezeknél kötelező lesz az emberi felügyelet, és mindenkit tájékoztatni kell arról, hogy a rendszert mesterséges intelligencia működteti, és a döntések már nem emberi, hanem gépi alapon születnek. A harmadik szint a korlátozott kockázatú rendszereké. Például, amikor egy weboldalon chatbottal kommunikálok. Itt a működtetőnek csak annyi a kötelezettsége, hogy feltüntesse, hogy chatbot alapú szolgáltatást használ. Végül vannak a minimális kockázatú esetek, mint egy spam szűrő használata, ahol semmilyen egyéb kötelezettséget nem ír elő a jogszabály.

Hétköznapi szinten olyan fogalmakkal érdemes barátkoznunk, mint a munkahelyi biometrikus kapu vagy az, hogy a bevásárlóközpontban lévő kamera csak a látogatók számát méri, vagy valami mást is csinál.

Ha mást is, az már a tiltott kategória lehet. Magas biztonsági kockázatú helyeken, például egy atomerőműnél vagy egy gyógyszercégnél, indokolt lehet a biometrikus beléptetés. Végül is, az útlevelünkben is van biometrikus azonosító, de ehhez önként, hivatalos eljárás keretében járultunk hozzá. Fontos látni, hogy az AI Act nem váltja fel a GDPR-t, a kettő együtt, egymást kiegészítve fog létezni.

— Ha egy cég vagy intézmény, például egy – ön által is említett – atomerőmű, biometrikus azonosítást akar bevezetni, milyen jogi feltételeknek kell megfelelnie az EU-ban?

— Egy ilyen rendszer kiépítését egy építési engedély beszerzéséhez hasonlítanám. Nem egyetlen papírról van szó, hanem egy összetett folyamatról. Először is, a GDPR alapján előzetes hatásvizsgálatot kell végezni. Ez egyfajta kockázatelemzés, ahol végig kell gondolni, mi sülhet el rosszul, még mielőtt a rendszert elindítanák. Meg kell találni a megfelelő jogalapot. Munkahely esetén ez vagy a munkavállalók szabad beleegyezése, vagy valamilyen törvényi kötelezettség. Egy atomerőműnél a biztonsági kockázat egyértelmű jogalap. A GDPR szerint egyértelmű hozzájárulás kell, ha nincs más jogalap. Ha ez hiányzik, a rendszer nem működhet.

Csak a legszükségesebb adatokat szabad gyűjteni, és nem tárolható több, mint ami a működéshez elengedhetetlen.

Újdonság, hogy 2026-tól az AI Act szerinti regisztráció és dokumentáció kötelező lesz az Európai Unió adatbázisában. Tehát ha egy cég végigment az előző lépéseken, utána az EU felé is jelentenie kell, hogy biometrikus azonosításon alapuló rendszert működtet. Ha bárhol hiba csúszik a folyamatba, a rendszer a magas kockázatú kategóriából könnyen átcsúszhat a tiltottba.

— Mit jelent ez a gyakorlatban a munkavállalók és ügyfelek számára? Milyen jogaik vannak, ha egy szervezet arcfelismerést használ velük szemben?

— A GDPR már eddig is teremtett jogokat. Az első a tájékoztatáshoz való jog: a munkavállalónak tudnia kell, hogy a munkahelyén arcfelismerő rendszer működik, és azt is, hogy milyen célból. Létezik a hozzáférési jog, ami azt jelenti, hogy kikérhetem a rólam tárolt biometrikus adatokat. Van törlési jogom is. Ha az adatkezelés már nem indokolt – például mert a munkavállaló munkahelyet váltott, vagy olyan munkakörbe került, ahol már nincs szükség a rendszerre –, kérheti az adatai törlését. A hozzájárulás bármikor visszavonható, és ha kiderül, hogy az adatkezelés jogellenes volt, szintén törölni kell az adatokat. Megilleti a munkavállalót a tiltakozáshoz való jog is, ha a bevezetés feltételei nem teljesültek.

Végül pedig ott van a megtagadás joga: ha nem egyezek bele a biometrikus adataim kezelésébe, emiatt nem érhet semmilyen szankció.

— Bele lehet írni egy munkaszerződésbe, hogy a munkavállaló automatikusan hozzájárul az AI alapú azonosításhoz?

A teljes egészében az AIToday-en olvasható interjúban Baracsi Katalin arról is beszél, hogy

az AI-alapú azonosítás bevezetése miért igényel hosszabb, többlépcsős engedélyezési folyamatot,

bár szinte senki sem kérheti egy munkavállalótól, vannak üzemek, ahol a biometrikus azonosítás a munkaszerződés része lehet,

az AI Act milyen módon írja elő a kamerás megfigyelés vagy más biometrikus azonosítás jelölését,

az AI Act milyen módon szolgálja a felhasználók védelmét,

mely nemzeti hatóságok segítik az állampolgárok jogérvényesítést.

FOLYTATÁS ITT.


Link másolása
KÖVESS MINKET:

Ajánljuk

JÖVŐ
A Rovatból
Krasznay Csaba: az AI-vonaton most látszólag nincs fék, kérdőjelezzünk meg nagyjából mindent, amit a képernyőn látunk
A kiberbiztonsági szakértő az AIToday-nek elmagyarázta, hogy az AI hogyan gyorsítja a dezinformációt, aminek ugyanúgy van politikai, mint katonai szerepe. A választás idején a független sajtó adta az ellendózist, de szerinte a magyarok immunrendszere is jól működött.


Krasznay Csaba szerint az AI nem egyszerűen új dezinformációs eszköz, hanem olyan technológia is, amely a kognitív dimenzióban képes felülírni korábbi működési logikákat. Az AIToday.hu-nak adott interjúban felvázolta az orosz módszereket - amelyek száz éve ugyanolyanok, csak az eszköztár változik -, és felvázolta, hogy a NATO hogyan kutatja a jelenséget.

A kiberbiztonsági szakértő hangsúlyozta: az AI azért kiszámíthatatlan, mert nem emberi motivációk szerint működik, így a kimenetei sokszor nehezen érthetők, ami különösen veszélyes a közgondolkodásra is hatással lévő kognitív térben. Az AI-ügynökök sebessége miatt ráadásul nem lehet időben reagálni a terjedő tartalmakra.

A magyar választási kampány környékén látott jelenségekről szintén beszélt, és szóba került a társadalmi immunitás, az edukáció, a platformok felelőssége, valamint az Európai Unió szabályozási kísérlete és a technológia katonai szerepe. Utóbbi nagyon is valós, hiszen az AI már ma megjelenik a célmegjelölésben és az információk gyors feldolgozásában.

— Egy nemrég megosztott bejegyzése szerint a NATO egyik kutatása a kognitív hadviselés fogalmának újradefiniálására tesz kísérletet. Kikre bízta a NATO az információs műveletek kutatását, és pontosan milyen tevékenységeket vizsgáltak?

— Két különböző kutatást is olvastam arról, hogy mennyire különböző szakterületek foglalkoznak az AI-jal, illetve általában a kibertér kihívásaival. Az egyik kutatás a NATO kiberbiztonsággal foglalkozó kiválósági központjától érkezett. Azt kell tudni a NATO kiválósági központokról, hogy ezek ugyan a NATO fenntartásában és finanszírozásban működnek, de kutatóközpontok, tehát nem a NATO mint katonai szervezet véleményét tükrözik. Sokkal inkább egyfajta tudományos bázist szolgáltatnak ahhoz, hogy a tagországok ezek alapján olyan jogi aktusokat, lépéseket, stratégiákat dolgozzanak ki, amelyekből később építkezni tudnak. Ami pedig a konkrét tanulmányt illeti: ukrán tudományos kutatók publikációjáról van szó, akiket masszívan érint a kognitív hadviselés, hiszen az orosz doktrínában régóta benne van, hogy a háborúkat nem feltétlenül és nem kizárólag a csatatéren kell megnyerni, hanem a fejekben is. A kutatás érdekessége, hogy nemcsak az orosz technológiákat és narratívákat tárgyalja, hanem említést tesz a kínai, illetve általában a NATO-s, nyugati megközelítésekről is. Ahhoz pedig, hogy érthetőbb legyen a kognitív hadviselés lényege, érdemes megjegyezni: az információs térben – jelentsen ez bármit is – három dimenzióban szoktak hadat viselni.

Van a fizikai tér: ezek a klasszikus információs rendszerek, hálózatok, minden, ami kézzelfogható. Van a logikai dimenzió, vagyis az adatokból létrejövő információ. És van a kognitív dimenzió, vagyis a gondolatok, amelyek ezekből az információkból erednek.

A tanulmány ennek a harmadik dimenziónak a kiemelésével – nem meglepő módon – azt állítja, hogy van egy régi, klasszikus iránya a kognitív műveleteknek, ami a tömegmédián, tévén, újságokon keresztül történik, és amióta ezek a formátumok léteznek, jelen is van. Emellett jelentek meg az elektronikus átviteli megoldások, mint például a közösségi média, amelyeket masszívan befolyásolnak az emergens kulcstechnológiák.

— Hol húzódik a határ a klasszikus információs műveletek és az AI által felerősített befolyásolási technikák között? Miért súlyosabb az egyik, mint a másik?

— A mesterséges intelligencia tényleg egy olyan jellegű, emergens technológia, ami miatt nagyon sok mindent újra kell gondolni – a kognitív, a fizikai és a logikai dimenzióban egyaránt. Hogy ezt jobban kifejtsem: a mesterséges intelligenciával rengeteg lehetőség és rengeteg probléma is keletkezett. Miért felforgató technológia? Talán a legfontosabb az, hogy kiszámíthatatlan. Ezt úgy értem, hogy egy emberi tevékenységnek van egy jól ismert pszichológiája és motivációja. A mesterséges intelligencia ezzel szemben valószínűségi sorozatokon alapuló döntések halmaza.

Tehát fogalmunk sincs igazán, hogy a sok lehetséges lépés közül a végén miért pont az az eredmény jön ki.

Ez az alapvető problémánk a kognitív dimenzióban, tehát a befolyásolás területén is. Míg egy ember által generált tartalomnál általában tudjuk, miért pont az a végeredmény, egy AI-generált tartalomnál sokszor nem tudjuk, miért az jött ki. Itt szokás példaként említeni a hallucinációt, ami jól ismert jelenség. Nem tudjuk pontosan, hogy hallucináció során miért pont azt mondja a modell, amit mond. Nyilván tudjuk, hogy az eredeti modelleket úgy programozták, hogy megfeleljenek az emberi elvárásoknak, és ne hagyják információ nélkül a kérdezőt – még akkor sem, ha ennek az az ára, hogy az információ téves.

De a hallucinációk egyre kevésbé észrevehetők, és ez szépen, finoman tolja el az emberi gondolkodást. Befolyásolja azt – és nem tudjuk, ennek mi lesz a vége.

Míg mondjuk egy oltásellenes mozgalomnál nagyjából pontosan tudjuk, mi mozgatja őket, milyen érvekkel élnek, és milyen hatásai vannak mindennek; tudjuk azt is, hogyan kell egy ilyen mozgalmat társadalmi szinten elszigetelni a többségtől. Egy mesterséges intelligencia esetében viszont fogalmunk sincs, hogy a neki feltett kérdésekre adott válaszok hogyan fogják alakítani és eltolni a közgondolkodást. Lehet, hogy két ember nem ugyanazt a választ kapja ugyanarra a kérdésre – sőt, akár ugyanaz az ember sem, ha kétszer egymás után teszi fel.

A másik probléma a hihetetlen gyorsaság.

Itt az AI-ügynökök kérdését hoznám fel. Az ügynökök segítségével olyan bámulatos sebességgel lehet elterjeszteni bármit, amire egyszerűen nem tudunk időben reagálni, aminek nem tudunk érdemben gátat szabni. Példának a gerjedés folyamatát hoznám. Mindannyian ismerjük: kell hozzá mikrofon és hangfal. Ha közel visszük őket egymáshoz, gerjedés keletkezik, ami nagyon kellemetlen. Úgy oldjuk meg, hogy lehalkítjuk, vagy eltávolítjuk egymástól az eszközöket. Az AI-ügynökök is így tudnak működni: ha nincsenek kellően kontrollált környezetben, könnyen létrejöhet egy olyan állapot, amit nem tudunk időben „elvágni”, letekerni. Kognitív műveleteknél gondoljunk csak arra, mi történik, ha álhíreket gyártanak – a választások alatt is szóba került, hogy Magyarországon  voltak álprofilokból érkező tartalmak. Mi történik, ha egy sok profillal rendelkező, kifejezetten információs műveletekre kihegyezett informatikai környezetben elszabadul egy AI-ügynök? Milyen bődületes sebességgel tud elterjeszteni igaznak tűnő információkat, amelyeknek tömeges hatásuk lesz?

— Hisz a laikus tömeg nehezen is tudja tetten érni. A magyar választás kampányidőszakában hogyan találkozhattunk ezzel a jelenséggel?

— Én az újságcikkeket olvasom, illetve azokat a kutatókat követem, akik kifejezetten dezinformációval foglalkoznak. Nekem csak benyomásaim vannak, és az a benyomásom, hogy közel sem volt ez annyira profin megszervezve, mint amennyire a technológia lehetővé tette volna. Ilyenkor még működik a társadalom immunrendszere is a dezinformációval szemben. Ez a valóságra vonatkozó megélésünk: elhiszünk dolgokat, vagy nem hiszünk el dolgokat.

A jelenlegi választásnál, úgy gondolom, működött a magyar állampolgárok immunrendszere. Illetve volt egy ellendózis, amit független sajtónak nevezünk, és amely kiemelte ezeket a dolgokat.

Egyébként ez az állam feladata lett volna, de ezt most engedjük el. A lényeg, hogy ez működik. Az AI sebességével, AI által terjesztett tartalmaknál – ahol az ügynök képes reagálni a történésekre, adott esetben gyorsabban és „hitelesebben”, mint valaki, aki a billentyűzet mögött ül – a hírek és információk terjedése nehezebben lesz követhető. Nem mondom, hogy ez megtörtént Magyarországon. Azt sem mondom feltétlenül, hogy ez történni fog. Azt mondom, hogy a technológia – különösen az AI-ügynökök elterjedésével – nagyon hamar olyan helyzetet teremthet körülöttünk, amit akkor és ott nem fogunk tudni érdemben befolyásolni, és ennek súlyos következményei lesznek.

— Milyen szerepe lehet az embernek egy olyan környezetben, ahol a dezinformációs rendszerek már képesek automatizáltan tanulni és finomhangolni az üzeneteiket? Mi itt az indító és mi a fogadó oldal szerepe?

— A legfontosabb talán az, hogy az emberiségnek tanulnia kell. Képben kell lenni azzal, hogy létezik a mesterséges intelligencia mint technológia, és legalább felületesen tudni kell, hogy mire képes. A társadalom széles rétege mostanában találkozott olyan szakkifejezésekkel, mint a deepfake. Ez egy olyan technológia, amire nincs társadalmi immunitásunk, és ezt az immunitást úgy tudjuk megszerezni, ha olyan környezetben találkozunk vele, ami még nem fáj annyira. Ez nem jelenti azt, hogy képesek leszünk biztosan felismerni ezeket a tartalmakat. Mindenféle kutatás – itt Magyarországon is – azt mutatja, hogy minél idősebb valaki, annál nehezebben ismeri fel őket. Ez persze nem jelenti azt, hogy a fiatalok 100%-osan képesek detektálni – csak arányaiban jobban, mint az idősebb generáció. De már az, hogy tudjuk: van ilyen, lehetővé teszi, hogy feltegyük a kérdést: vajon ez valós lehet-e? Ez az egyik oldala. A másik, hogy

az AI-vonaton most látszólag nincsen fék, ami roppant fájdalmas.

Az Európai Unió próbál valamiféle fékeket beépíteni a rendszerbe, de úgy tűnik, hogy ebben több nagyhatalom nem érdekelt. A szabályozás – ez a fajta előrelátás – mindenképpen fontos lenne. Őszintén szólva nem látom jelét annak, hogy az államok kellő gondossággal állnának hozzá a mesterséges intelligencia korlátozásához. A harmadik dolog – és ez az OpenAI-val kapcsolatban is felmerül – a felelősség kérdése. Rögtön az volt az első gondolatom, hogy az OpenAI modelljeire nagyon sokan „rákaptak”, köztük olyanok is, akiknek fogalmuk sem volt arról, mit jelent a biztonságos üzemeltetés. És ahogy a szaksajtóban is olvashattuk, történtek olyan malőrök, amelyekre nem nagyon számítottak. Aztán erre jött rá az Anthropic a Mythos modelljével, amit ki sem engedtek hétköznapi használatra. Ha jól emlékszem, 11 szoftvercég kapta meg a modellt azzal a céllal, hogy sebezhetőségeket, hibákat keressenek benne. Vannak modellek, amelyek biztosan nem valók avatatlan kezek közé. Ha mégis odakerülnek, akkor nagyon komoly felelőssége van azoknak, akiknek a kezében ott vannak ezek a modellek, ezek az ügynökök. A szakma sem 100%-ig biztos abban, hogy mindenki képes lesz kellő gondossággal használni őket.

— Beszéltünk arról, hogy a dezinformáció ellen a megcélzott tömeg edukációjával lehet harcolni, és vannak jogi lehetőségek is. De technológiai oldalról milyen hibáik vannak ezeknek a dezinformációs műveleteknek, amelyeket ki lehetne használni? Ezt találta meg az Anthropic a Mythos-szal?

Krasznay Csaba a teljes egészében az AIToday.hu-n olvasható interjú folytatásában arról beszél, hogy

- miért kulcskérdés a társadalom „immunizálása”, például az oktatási rendszeren keresztül,

- bár az uniós DSA kiváló, a nagy technológiai cégek felett hatékonyabb kontrollra lehet szükség,

- harctéri katonai műveletekben konkrétan mire használják a mesterséges intelligenciát,

- milyen jelentősége van és lehet az AI-nak a geopolitika színpadán,

- mennyire gyorsan terjednek az AI-tartalmak – például deepfake videók –, és hogyan képesek befolyásolni a közhangulatot vagy akár egy választást.

FOLYTATÁS ITT.


Link másolása
KÖVESS MINKET:

Ajánljuk

JÖVŐ
A Rovatból
Bereczki Nóra: az AI nem alkotótárs, csak eszköz – a kreatív munka legfontosabb részei az embernél kell, hogy maradjanak
A marketingszakértő egyetért azzal, hogy a generatív AI egyszerre nyit lehetőségeket és jelent új kihívásokat a kreatív iparban, de az ember szerepe megkérdőjelezhetetlen. Az AIToday-nek kifejtette: az új technológiák használatában egyre fontosabbá válik a szakmai háttértudás.


Az AI szerepe a kreatív iparban ma már megkerülhetetlen kérdés, de korántsem egyértelmű, hogy hogyan érdemes kezelni - akár alkotói, akár ügyfélszinten. Bereczki Nóra marketingszakértő a Budapest Smartfest Nemzetközi AI Filmfesztiválon válaszolt az AIToday.hu kérdéseire, és felvázolta, hogyan látja az AI helyét az alkotási folyamatban, illetve miért tartja fontosnak, hogy a technológiát ne alkotóként, hanem eszközként kezeljük. A robotika és ipari automatizáció területén globális marketingvezetőként is megfordult szakember úgy látja, a minőségi munka még mindig az emberi irányításon múlik, még akkor is, ha az AI jelentősen átalakítja a folyamatokat.

Saját, Digital Umami nevű projektjében kifejezetten AI-alapú vizuális koncepciókat mutat be, miközben tanácsadóként a reklámipar szereplőivel is együtt dolgozik.

E területről érkezve látja, miként változtatja meg a generatív AI a film- és reklámipari munkát, milyen tévhitek élnek a gyorsaságról és költségekről, és miért válik egyre fontosabbá a szakmai háttértudás az új technológiák használatában. Bereczki Nóra arról is beszélt, hogy a Digital Umamiban hol és hogyan feszegeti az AI lehetőségeinek határait, miközben ezt a kísérleti területet külön kezeli a klasszikus marketingmunkáitól.

— Az AI ma már nemcsak eszköz, hanem sokak szerint alkotótárs. Ez inkább növeli az alkotói szabadságot, vagy inkább függőséget teremt?

— Ezt az „alkotótárs” kifejezést sokan használják, de őszintén szólva, nem szeretem, ha így nevezzük. Én az AI-t eszközként kezelem. Vannak dolgok, amire jó az AI, és van, amire nem. Körülbelül négy éve foglalkozom AI-alapú kép- és videógenerálással. A hátterem a marketing és a fotózás, és a fotózás kapcsán elég sok dologhoz visszanyúlok az AI-alkotás során is (pl. kompozíció, perspektíva, fényelés stb.). Azért mondom, hogy eszköz, mert az alkotási folyamatnak vannak olyan részei, amelyek mindenképpen az embernél kell, hogy maradjanak. Ilyen például a koncepció, a vízió, hogy mi az a sztori, amit el akarok mondani. Ilyen az art-direkció is, tehát hogy legyen jól összerakva vizuálisan az anyag: stimmeljen a színezés, a márkáknál a brand-elemek, a filmeknél pedig a frame-ek, a világítás stb.

Az art-direkció rendben tartása szintén emberi feladat, ahogy a kontroll is a végén.

Nagyon sokszor előjön, hogy ellenőrizni kell a munkánkat, és ez mind az ember kezében van. Az AI ebben a fejlődésben egy eszköz, amihez azért nyúlunk, mert segít, hogy ezek a víziók és koncepciók létrejöjjenek. Úgyhogy én nem szeretem ezt az „alkotótárs” kifejezést használni, inkább egy nagyon fejlett technológiai eszközként tekintek rá.

— Meddig segítség az AI, és hol van az a pont, ahol már elveszi az alkotói munka karakterét?

— Ezzel nagyon sokszor találkozom. Sokan elkezdték úgy használni az AI-t, hogy teljesen rátámaszkodnak: a sztori megírásától kezdve az összevágáson át egészen a hanggenerálásig. Viszont ilyenkor nagyon-nagyon sokszor látszik, ha nincs mögötte az emberi irányítás és kontroll. Ezek az alkotások általában ki is szoktak hullani a rendszerből. Ez azért érdekes kérdés, mert létezik az AI-slop – ezzel a kifejezéssel biztosan sokan találkoztunk –, ami azt jelenti, hogy rengeteg olyan igénytelen tartalom születik, ami AI-jal készül, és elárasztja az internetet. Viszont, ha megnézed, hogy melyek azok az alkotások, amik kiemelkednek vagy megmaradnak, ott nagyon jelentős az emberi részvétel az egész folyamatban. Tehát értem a kérdést, és látok rá sajnos sok példát, de azt is látom, hogy ahol a végén minőségi munka születik, ott az ember marad az irányító szerepben.

— Sokan mondják, hogy az AI demokratizálja az alkotást. Egyetértesz ezzel? Az AI-slop jelensége például nem egy ellenérv?

— Én azt látom, hogy az AI nagyon sok folyamatot leegyszerűsít, és olyan alkotások is létrejöhetnek, amelyek különböző okok miatt eddig nem készültek el. Mondok egy példát. Három évvel ezelőtt egy argentin filmrendezővel beszélgettem egy hasonló filmfesztiválon. Azt mondta,

azért nyúl az AI-hoz, mert most jött egy olyan technológia, amivel végre be tudja fejezni a filmjét, amin már évek óta dolgozott, de sosem kapott rá támogatást, vagy nem volt elég büdzséje.

Az ő esetében ez egy jó lehetőség, hogy azok az ötletek, amik ott porosodnak a rendezők fiókjában, most előkerüljenek, és a technológiai feltételeknek köszönhetően megvalósuljanak. Úgyhogy abban szerintem van igazság, hogy demokratizálódik a folyamat. A technológia segítségével szélesebb közönség számára is létrejöhetnek alkotások.

— Amikor valaki túlságosan ráhagyatkozik az AI-ra, az alkotói válságot eredményez, vagy csak egy nem túl produktív folyamatot?

— Én azt gondolom, hogy aki teljesen ráhagyatkozik mindenben, az a folyamat inkább egyfajta kiégésnek mondható. Tudod, amikor valaki csak leül és „letolja” a feladatot, de nincs benne az az emberi rész, ami miatt ez az egész jól tudna működni. Szerintem nagy hiba, ha ezt valaki kihagyja. Gondolj bele, milyen eredmény születhet, ha mondjuk egy operatőr kezébe kerül az AI, akinek megvan a szakmai tudása – és ez a típusú szaktudás baromi fontos lesz a következő években. Ha olyan emberek kezdik el használni, akiknek van egy nagyon erős szakmai hátterük, tudják, hogyan kell egy jó artdirekciót végigvinni, vagy ismerik az operatőri munkát, a kameraállásokat, a fényelést stb., akkor csodákat tudnak létrehozni. De ha csak arról van szó, hogy „jaj, most értelmetlenül létrehozok valamit”, akkor én ezt inkább egy kiégett állapotnak mondanám. És ez nem is feltétlenül alkotás.

— Felmerült, hogy az AI hatékonyabbá teszi a folyamatokat, de a hatékonyság növelésével jönnek az elvárások is: a film- és reklámiparban valószínűleg még többet, még gyorsabban, még olcsóbban kell majd alkotni.

— Az árazás nagyon nehéz kérdés. Ezzel nap mint nap találkozom, mert nekem is vannak ügyfeleim, és nagyon sokszor az az elvárás az ő oldalukon, hogy „úgyis AI, akkor legyen gyorsan, olcsón”. Sokan nem is tudják, hogy egy-egy ilyen műben mennyi meló tud lenni, csak máshogyan. Lehet, hogy egy bizonyos folyamatnál többet kell dolgozni, míg más folyamatokat fel tudsz gyorsítani.

De szerintem ez egy tévhit, hogy ezzel olcsón és gyorsan lehet nagyon sokat csinálni, ha minőségi végeredményt akarsz.

Hatékonyabban, az biztos. Én is segítek elmagyarázni az ügyfeleknek, hogy ha például létrehozunk egy videót, és abban egy dolgot csak úgy ki akarsz cserélni, persze, meg tudjuk csinálni, nem kell újra kivonulni egy stábbal. De ez nem egy perc alatt lesz meg, arra is rá kell szánni az időt, hogy szép és jó legyen.

— A reklámipar ügyfelei értik ezt? Vagy ez még egy edukációs időszak?

A teljes egészében az AIToday-en olvasható interjú folytatásában Bereczki Nóra

- arról is beszél, hogy az AI használata a reklámiparban jelentős edukációt igényel,

- elárulja, miért nem indokolt az AI alkalmazása minden márka esetében,

- kifejti, hogy saját munkájában a fotográfusi háttér segíti a vizuális tartalomkészítést, különösen, ha videókról van szó,

- bemutatja az adatbázis-alapú, moduláris gondolkodás szerepét a vizuális tartalomgyártás skálázásában és hatékonyabbá tételében,

- mesél a Digital Umami projektről, ahol kifejezetten AI-alapú tartalmakat készít, és hangsúlyozza az etikus használat fontosságát,

- kitér arra, hogy az AI terjedésével miért kap egyre nagyobb szerepet a kritikus gondolkodás.

FOLYTATÁS ITT.


Link másolása
KÖVESS MINKET: