TECH
A Rovatból

Az AI-láz futószalagon termeli a dollármilliárdosokat – Példátlan vagyonokat halmoznak fel

Az új technológiai forradalom nyomán gombamód szaporodó AI-startupok soha nem látott ütemben növekednek. A mesterséges intelligencia példátlan tempóban duzzasztja a magánvagyonokat és formálja át a gazdasági erőviszonyokat.


A mesterséges intelligenciával foglalkozó startupok látványos térnyerése az elmúlt néhány évben gyorsult fel igazán. Szakértők szerint a fordulópontot a ChatGPT 2022-es megjelenése jelentette, hiszen a nyelvi modell új lendületet adott az AI-fejlesztéseknek. A befektetők özönlenek az AI-szektorba, aminek az lett az eredménye, hogy rekordütemben szaporodnak az ágazat startupjai.

A CB Insights üzleti analitikai cég adatai szerint világszerte már 498 úgynevezett „unikornis” (azaz legalább egymilliárd dollárra értékelt) AI-magánvállalat létezik, és ezek összesített értéke 2,7 billió dollárra rúg.

Az utóbbi időszak felfutása különösen látványos: a közel félezer unikornis közül százat 2023-ban vagy később alapítottak, ami jól példázza, hogy egy-két év leforgása alatt milyen ugrásszerű növekedés indult el. A tőkebefektetések ugyancsak ezt a tendenciát tükrözik – mutat rá az FDi Intelligence, megjegyezve, hogy 2024-ben az összes kockázati tőkebefektetés több mint fele AI-fókuszú vállalatokhoz került, miközben egyéb szektorok visszaesést szenvedtek el, vagy jobb esetben csak stagnáltak, esetleg csak kismértékben növekedtek. A trend elég egyértelmű: az AI a startup-ökoszisztéma megállíthatatlannak tűnő motorja lett.

A legsikeresebb AI-cégek 1-2 év alatt megsokszorozták az értéküket

A mesterséges intelligencia őrület számos startupot szült, de akad köztük néhány igazán figyelemreméltó sikertörténet, ami, ha nem a szemünk előtt zajlik, talán el sem hisszük. A legismertebb és valószínűleg legnagyobb ilyen az OpenAI sztorija. A vállalat a ChatGPT 2022-es kiadásával lényegében berobbantotta az AI-bummot, és ezzel nyilván maga is jól járt: a Reuters szerint 2025 első hat hónapjában megduplázta a bevételeit, és az év végére várhatóan eléri a 20 milliárd dollárt. Ezzel – és az időközben 700 milliósra duzzadt havi aktív felhasználói létszámmal, valamint a Microsoft támogatásával – a cég piaci értékelése az egekbe szökött. Amíg 2023-ban még 30 milliárd dollárt ért, 2025 tavaszán már kb. 300 milliárdot, de vannak olyan elemzők is, akik 500 milliárd dollárról beszélnek.

Ennyire nem kimagasló, de azért elég látványos növekedést produkált az Anthropic is, amit sokan az OpenAI egyik legnagyobb kihívójaként tartanak számon. A cég a Claude nevű nagy nyelvi modell fejlesztésével vált ismertté, és a biztonságos AI-fejlesztés zászlóvivőjeként aposztrofálja magát, amivel vastagon vonzza a tőkebefektetéseket. 2023 márciusában 60 milliárd dollárra értékelték a vállalatot, pár hónappal később viszont már 170 milliárdra – emlékeztet a CNBC.  Az értéknövekedés hajtóereje ez esetben az a piaci várakozás, hogy az Anthropic technológiája kulcsszerepet kaphat a jövő AI-fejlesztéseiben, különösen a biztonságos és etikus mesterséges intelligencia területén.

A Safe Superintelligence (SSI) ugyancsak reflektorfénybe került, de ez valamennyire az OpenAI keltette hullámoknak köszönhető, ugyanis a ChatGPT kiadó cég egykori főkutatója, Ilya Sutskever alapította, 2024-ben. Az SSI kifejezett célja, hogy – a vállalat nevéhez hűen – biztonságos szuperintelligenciát fejlesszen. A startup pár hónap alatt hihetetlen mennyiségű tőkét vont be: előbb egy, majd további kétmilliárd dollárt. A TechCrunch azt írja, hogy a cég értékelése már az első tőkebevonások megjelenése nyomán 32 milliárd dollárra ugrott – annak ellenére, hogy egyelőre sem kész terméket, sem bevételt nem tud felmutatni. Az SSI tehát a tipikus esete annak, amikor a befektetők pusztán a csapat kivételes tehetségében bízva nyitják ki a pénztárcájukat.

A leglátványosabb sikerek sorából nem szabad kihagyni a három éve alapított Anysphere-t, ami a Cursor kódíró asszisztenssel lett világhírű. Az egyik legkeresettebb AI-szolgáltatás révén ez a startup a leggyorsabban növekvő vállalat a szektorban: 2025 első néhány hónapjában 9,9 milliárd dollárra nőtt az értéke, és a bevételnövekedés aránya is példa nélküli, hiszen idén várhatóan meghaladja majd az 500 millió dollárt. A cég értéke ennek megfelelően száguld: a júniusi befektetési kör után már 18–20 milliárd dollárra becsülték, azaz hetek alatt közel kétszeresére nőtt.

Ugyancsak említést érdemel az OpenAI volt technológiai igazgatója, Mira Murati (a fenti képen balra) által alapított Thinking Machines Lab. Bár a 2023-ban életre hívott vállalkozás még nem rendelkezik termékkel és bevételt sem termel, történelmet írt: kétmilliárd dolláros indulótőkét sikerült bevonnia, ami minden idők legnagyobb magvető befektetése, így a céget szinte azonnal 12 milliárd dollárra árazta be a piac. A példátlan tőkebevonás hátterében – Murati személyes elismertsége mellett – az a várakozás áll, hogy a Thinking Machines Lab a jövő egyik meghatározó AI-fejlesztőjévé válhat. A befektetők lényegében ezt a reményt finanszírozták meg, példátlanul bőkezűen.

Nemcsak a cégek, a magánvagyonok is duzzadnak

Az AI-startupok valósággal gyártják a milliárdosokat: 2023-ban és 2024-ben több tucat új név jelent meg a toplistákon, kifejezetten a mesterséges intelligencia felívelésének köszönhetően. A Bloomberg becslései szerint az AI-szektor már 2023 márciusáig kitermelt legalább 15 új milliárdost, akiknek az együttes nettó vagyona elérte a 38 milliárd dollárt. A Forbes 2025-ös világranglistáján ugyancsak 15 olyan új név szerepelt, akik kifejezetten az AI-technológiának köszönhetően váltak vagyonossá.

A legújabb AI-milliárdosok közé tartozik az Anthropic társalapító-vezérigazgatója, Dario Amodei, a fentebb írt Mira Murati, a Scale AI-t életre hívó Alexandr Wang, a kínai DeepSeeket vezető Liang Wenfeng, valamint a Love and Deepspace nevű AI-alapú randi-szimulációs játékot alkotó Yao Runhao.

Figyelemre méltó, hogy az újonnan meggazdagodott AI-elit jelentős része meglepően fiatal. Az iparág dinamizmusát jelzi, hogy sokan közülük a húszas-harmincas éveikben járnak, ami a korábbi generációk tech-moguljainál fiatalabb korosztály.

Köztük is rekorder lehet Michael Truell, az Anysphere 25 éves alapító-vezérigazgatója, aki az egyik, ha nem a legfiatalabb technológiai selfmade milliárdos. Mira Murati szintén fiatalon, a 30-as évei elején alapította meg a saját AI-cégét, míg Lucy Guo, a Scale AI társalapítója 1994-ben született, és 30 évesen lett milliárdos. Érdekes, hogy a 37 éves Yao Runhao vagy a 40 éves Liang Wenfeng már idősebb újoncnak számítanak az exkluzív klubban.

Az AI új milliárdos generációja tehát fiatalabb, mint a korábbi tech-óriásoké. Sokuk pályája alig néhány éve indult, de az AI-forradalom kapaszkodósávján gyorsítva hihetetlen tempóban gazdagodnak. Ettől függetlenül persze vannak idősebb, tapasztaltabb szereplők is – például a nagy techcégek élén álló veteránok, akik szintén profitálnak az AI hullámából –, de a hangsúly a fiatal alapítókon van, akik új ötletekkel és kockázatvállalással robognak előre.

Az AI-bumm viszont nemcsak azért egyedülálló, hogy sok új vagyonos embert teremt, hanem azért is, mert ezek a vagyonok irdatlan gyorsasággal nőnek.

Andrew McAfee, az MIT vezető kutatója úgy fogalmazott, „az elmúlt több mint száz év adatait nézve soha nem láttunk ekkora és ilyen gyorsan keletkező vagyont.” Ezt a kijelentést számos konkrét példa támasztja alá. A startupok értékelései néhány hónap leforgása alatt többszöröződnek, aminek az lesz a vége, hogy az AI-cégek némelyike pár éven belül Google- vagy Amazon-méretűre duzzad, holott ezeknek az óriásoknak évtizedekig tartott, mire felépítették a birodalmaikat.

Ez a sikertörténet viszont nemcsak a befektetőket és a tulajdonosokat gazdagítja, hanem a személyes jövedelmeket is. Az AI-szektorban tapasztalható munkaerőpiaci verseny miatt a legkeresettebb mérnökök és szakemberek fizetése rövid idő alatt az egekbe szökött – olyannyira, hogy sokan közülük néhány év alatt multimilliomossá váltak, ami bérből élő emberek esetében több mint szokatlan fejlemény.

Emellett a részvényopciók és részesedések gyors felértékelődése olyan „értékpapírvagyonokat” hoz létre, amelyek révén a startupok alapítói és korai befektetői egyik napról a másikra a világ leggazdagabb emberei közé emelkedhetnek.

Fontos ugyanakkor megjegyezni, hogy ezeknek a vagyonoknak a jelentős része nem likvid. Vállalati részvények formájában léteznek csupán, vagyis amíg a cég nem kerül tőzsdére vagy nem ad el részesedést, addig az újdonsült milliárdosok nem feltétlenül férnek hozzá számottevő pénzhez – legfeljebb másodlagos részvényeladások (befektetői vagy alapítói zárt körben értékesített részesedések), részvényfedezetű hitelek (még el nem adott részvények ellenében felvett kölcsönök) vagy fúziók, felvásárlások és más részesedés-eladások révén. A vagyonrobbanásuk üteme ettől függetlenül meghökkentő. A piaci megfigyelők úgy látják, hogy hasonló tempójú gazdagodásokra legfeljebb az 1990-es évek dotkomláza idején volt példa, de az AI-őrületből fakadó vagyongyarapodás valószínűleg azt is felülmúlja majd.

De mégis: hogy kereshetnek ennyi pénzt?

Az AI-vagyonok több forrásból táplálkoznak. Őrületes összegeket hoznak egyrészt a startupértékelések, amelyek növekedésével az alapítók és a korai befektetők részesedése is egyre többet ér, másrészt ott vannak a már tőzsdén jegyzett cégek, amelyek a részvényárfolyam megugrásával duzzasztják a tulajdonosok pénztárcáját. Utóbbi csoport abszolút bajnoka valószínűleg a mesterséges intelligencia műveletekhez szükséges grafikus chipeket gyártó Nvidia. A vállalat összértéke 2023-ban lépte át az egybillió dollárt, de azóta is töretlenül száguld, és jelenleg már 4,43 billió dollárt, vagyis kétszer annyit ér, mint a fent írt 498 unikornis vállalat együttvéve.

Összehasonlításképpen: Magyarország 2024-es GDP-je 223 milliárd dollár volt, ami az Nvidia értékének csupán öt százaléka, tehát ez a vállalat jelenleg akkora értéket képvisel, amennyit a magyar gazdaság kb. húsz év alatt lenne képes összekotorni.

Ennek megfelelően az Nvidiát igazgató Jensen Huang mára a világ tíz leggazdagabb embere közé tartozik, 150 milliárd dollár feletti becsült vagyonnal. Tanulságos, hogy ő egyedül 4-5-ször annyi pénz felett rendelkezik, mint a Bloomberg listájára felkerült 15 új AI-milliárdos összesen. Mindebből jól látszik, hogy az AI iránti befektetői lelkesedés a nagyvállalati szektorban is dollár-százmilliárdokat teremt, amiből a cégtulajdonosok és részvényesek óriási összegeket profitálnak.

De a szektor nemcsak a cégek értéknövekedése nyomán termel ki szupergazdagokat, hiszen létrehozott olyan új vállalkozásokat is, amelyek velük együtt szárnyalnak. Ilyenek például az infrastruktúra-szolgáltatók és a beszállítók, ugyanis az AI-láz életben tartásához hatalmas infrastruktúra-fejlesztésekre: adatközpontokra, felhőszolgáltatásokra, speciális hardverekre van szükség. Ennek megfelelően azok a vállalkozások, amelyek az AI hátterét biztosítják, szintén jól profitálnak. Egyik jeles képviselőjük a CoreWeave startup, amely GPU-alapú számítási felhőkapacitást nyújt AI-modellek futtatásához, vagy ott vannak a nagy felhőszolgáltatók (Amazon AWS, Microsoft Azure, Google Cloud), amelyek szintén az AI-igények miatt hajtanak végre óriási beruházásokat. Az ezekből fakadó bevételek tovább növelik az anyacégek értékét, így az AI-infrastruktúra építői a virágzó ökoszisztéma csendes haszonélvezői közé tartoznak, és az ide áramló pénzek végső soron magánvagyonokba vándorolnak – vezeti le az AInvest.

Ahogy fentebb írtuk: a magasan fizetett AI-szakemberek és mérnökök ugyancsak gazdagodnak, hiszen csillagászati fizetésekkel és részvénycsomagokkal versengenek értük a vállalatok.  A szakma krémje az AI-láz nyomán néhány év alatt jelentős vagyonra tehetett szert. Ismert tény, hogy egyes tapasztalt AI-kutatók éves kompenzációja (bér + részvény) az egymillió dollárt is meghaladhatja, sőt, extrémebb esetekben, amikor például az OpenAI vagy a Google egy-egy vezető AI-szakértőjéről beszélünk, a juttatások elérhetik a tízmillió dolláros nagyságrendet.

Ezek az összegek messze felülmúlják a hagyományos szoftveripari béreket, és így új milliomosréteget hoznak létre.

A példákból kitűnik, hogy az AI a vagyonteremtés számos új csatornájának adott teret, a startupok értéknövekedésétől a tőzsdei árfolyamok emelkedésén át a magas bérekig. Ez a komplex hatásrendszer magyarázza azt, hogy az AI forradalma nyomán hogyan tudott lezajlani ekkora magánvagyon-halmozódás, ennyire rövid idő alatt.

Az AI-megoldások közül egyébként a legtöbb pénz jelenleg a generatív AI-ban és az azt kiszolgáló infrastruktúrában van. A befektetők egyszerre akarnak részesedni a nagy áttörést hozó modellekből és biztosra menni az ezeket támogató technológiákban, illetve nem akarnak lemaradni a gyakorlati AI-alkalmazások következő hullámáról sem. Ez a hármas (alapmodellek – infrastruktúra – alkalmazások) együtt alkotja a mostani AI-pénzáramlás magját.

Befelé forduló piac ez, nem részesednek sokan a nagy összegekből

Érdekes, hogy a legtöbb olyan AI-céget, amely az utóbbi évek során vált ismertté, hiába keressük a világ részvénypiacain, vagyis nem tudunk tőlük értékpapírt vásárolni, hogy akár hétköznapi kisbefektetőként nekünk is leessen pár morzsa az asztalról. De vajon miért nem lépnek tőzsdére ezek a cégek, ahogy a dotkom-lufi idején tették a tech-vállalatok? A válasz az új finanszírozási környezetben rejlik: a magántőke bősége manapság lehetővé teszi, hogy egy sikeres AI-cég hosszabb ideig zártkörű maradjon, anélkül, hogy nyilvános részvénykibocsátásból kellene pénzhez jutnia. Ez valóban ellentétes a 90-es évek technológiai vállalatainak gyakorlatával, hiszen a dotkom-érában sokan már fejlődésük korai szakaszában tőzsdére mentek, hiszen a nyilvános piacokról akartak tőkét bevonni.

Ezzel szemben a mai AI-startupok akár évekig (vagy egyáltalán) nem mennek a tőzsdére, mivel nincs rá égető szükségük.

Szinte korlátlan mennyiségű magánforrás áll rendelkezésükre: a kockázati és növekedési tőkealapok, a nagyvállalati befektetők, az állami szuverén alapok, valamint a tehetős magánbefektetők is sorban állnak, hogy részesedést vehessenek ígéretes AI-cégekben. A startupok ezáltal megtehetik, hogy magánkézben maradva gyűjtsék be a működésükhöz és terjeszkedésükhöz szükséges százmilliókat vagy milliárdokat, elkerülve a nyilvános piacokkal járó kötelezettségeket és kockázatokat.

Ezen túlmenően az is fontos szempont lehet, hogy a nyilvános tőzsdei jelenlét szabályozási és átláthatósági feladatokkal jár, miközben egy zártkörű cég kevesebb információt köteles megosztani magáról, rugalmasabban hozhat meg döntéseket, és elkerüli a negyedéves profitelvárások nyomását. Mivel sok AI-startup még kísérleti fázisban van – ezért jelentős veszteségekkel vagy bevétel nélkül működik – előnyös lehet számukra a privát környezet, és koncentrálhatnak a hosszabb távú céljaikra, anélkül, hogy a részvényesek árgus szemekkel figyelnék minden lépésüket.

Az AI-cégek tehát azért maradnak tovább magánkézben, mert megtehetik: a befektetők házhoz mennek, öntik befelé a tőkét, így nincs szükség a tőzsdei finanszírozásra, ráadásul a privát státusz megőrzésével az alapítók nagyobb kontrollt gyakorolhatnak a cégük felett, elkerülhetik a korai kiszállást, és kivárhatják, amíg a vállalat valóban megérik egy tőzsdei debütálásra.

Hogyan kezelik a vagyonukat az AI-ból meggazdagodott emberek?

Az új AI-milliárdosok és -multimilliomosok hirtelen jött vagyona felveti a kérdést: mit kezdenek ezek az emberek a pénzükkel, hogyan fektetik be, és mire költik? A tapasztalatok azt mutatják, hogy sokan visszaforgatják a vagyonukat a technológiai szektorba, ahol komfortosan mozognak. Gyakori, hogy angyalbefektetőként vagy kockázati tőkésként szállnak be mások induló projektjeibe – gyakran ugyanabban a körben, ahonnan ők maguk is jöttek.

A mai AI-elit tagjai jellemzően más AI-startupokat finanszíroznak – legyen szó korábbi munkatársaik új ötleteiről vagy a sajátjukhoz hasonló profilú cégekről. Ez részben szolidaritás és érdeklődés kérdése (hisznek az AI jövőjében, és szívesen támogatnak új innovációkat), részben pedig tudatos diverzifikáció: több különböző AI-projektből részesedve csökkentik annak kockázatát, hogy minden vagyonukat egy lapra tegyék fel.

Az NDTV példaként említi azt, hogy több OpenAI-veterán magánbefektetőként támogat új AI-cégeket, míg a Scale AI-val meggazdagodó Lucy Guo új startupot indított ahelyett, hogy passzívan üldögélne a pénzén – pedig 1,25 milliárd dollárból vígan megtehetné. Ez a jelenség, a „vagyon újrateremtése” jellemző az AI-közösségre: a gazdaggá vált alapítók gyakran válnak mentorrá és befektetővé a következő generáció számára, ezzel is tovább pörgetve az iparág fejlődését.

Ha belegondolunk, elég érdekes fordulat ez: az ifjú gazdagokról – pláne Magyarországon – azt feltételeznénk, hogy hivalkodó módon luxuscikkekbe, például ékszerekbe, drága ruhákba és autókba vagy jachtokba ölik a pénzt, de az AI-milliárdosok közül sokan meglepően visszafogott életmódot folytatnak.

Lucy Guo például azt nyilatkozta, hogy nem szeret pazarolni: továbbra is olcsó ruhákat hord és egy használt Honda Civic-kel jár. „Úgy teszek, mintha szegény lennék, hogy gazdag maradjak” – mondta.

Az ingatlanvásárlásnak ugyanakkor sokan nem tudnak ellenállni, de ezt is elsősorban az a gondolat vezérli, hogy az ingatlan stabil, értékálló befektetés. San Franciscóban például tavaly rekordszámú 20 millió dollár feletti luxuslakást adtak el – a Sotheby’s elemzése szerint főként az AI-bummból meggazdagodott vásárlóknak. A Szilícium-völgyben szintén felpörögtek olyan negyedek (pl. Atherton, Palo Alto), amelyek néhány éve még stagnáltak, viszont az AI-hatás miatt újra élénkül a kereslet a csúcskategóriás ingatlanok iránt, míg a Bloomberg riportja szerint Los Angeles, New York, London ingatlanpiacán is felbukkantak vásárlóként az AI-milliárdosok.

A dotkom-érás elődeikhez képest fontos különbség még, hogy a mai fiatal techgazdagok gyakran nemesebb értékrendnek rendelik alá a vagyonukat: sokan és sokat költenek filantróp projektekre, például klímavédelmi vagy oktatási célokra.


Link másolása
KÖVESS MINKET:

Népszerű
Ajánljuk
Címlapról ajánljuk


TECH
A Rovatból
Titkos profilt épít rólad a ChatGPT: pár kattintással megnézheted és törölheted az egészet
A mesterséges intelligencia a korábbi beszélgetések alapján folyamatosan tanul rólunk, és egy komplett profilt állít össze a szokásainkról. Ez a profil a megfelelő parancsokkal lekérhető, a tárolt adatok pedig a beállításokban törölhetők.


A ChatGPT többet tud rólad, mint gondolnád – és most 6 bemásolható kérdéssel, plusz lépésről lépésre beállítási útmutatóval megmutatjuk, pontosan mit tárol, mit feltételez rólad és hogyan tudod mindezt egy kattintással leállítani.

A mesterséges intelligencia személyre szabása ugyanis két külön csatornán zajlik: az egyik a kifejezetten mentett emlékek (Saved memories) tárháza, a másik pedig a korábbi beszélgetésekre való folyamatos hivatkozás (Reference chat history), ami a háttérben elemzi a stílusodat és preferenciáidat. Érdemes mindkettőt ellenőrizni.

A teljes kép feltárásához az első lépés egy adatigénylés, amivel a rendszer egyetlen listában tárja eléd a rólad felépített profilt. Ehhez elég bemásolni a következő kérést:

„Sorolj fel mindent, amit eltároltál és megjegyeztél rólam, teljes egészében, egyetlen listában. Neveket, helyeket, munkát, szokásokat, preferenciákat, bármit. Ne foglald össze, és ne hagyj ki semmit. Látni akarom a teljes profilt, amit a beszélgetéseink alapján felépítettél rólam.”

Ezt követően rákérdezhetsz azokra a következtetésekre is, amiket a rendszer anélkül vont le, hogy te kimondtad volna:

„Mondd el mindazt, amit kikövetkeztettél rólam anélkül, hogy valaha is kifejezetten elmondtam volna. Azokat a dolgokat, amelyeket abból szűrtél le, ahogyan írok, kérdezek és amit kerülök. A koromat, a jövedelmi szintemet, hogy hol élhetek, milyen az élethelyzetem. Pontosan mutasd meg, miből jutottál ezekre a következtetésekre.”

A harmadik és negyedik kérdés még mélyebbre megy: az egyik a feltételezett személyiségjegyekre és vakfoltokra, a másik pedig a viselkedési előrejelzésekre kérdez rá pénz, stressz és konfliktuskezelés témájában:

„Minden alapján, amit tudsz rólam, nevezd meg azokat a személyiségjegyeimet, amelyeket valószínűleg nem látok magamban.

Azokat a mintázatokat, amelyek számodra nyilvánvalóak, nekem viszont láthatatlanok. A vakfoltjaimat, a bizonytalanságaimat, valamint azt, hogy valójában hogyan hatok másokra ahhoz képest, ahogyan én gondolom magamról. Légy őszinte és konkrét.”

Egy ilyen mély profil nemcsak leír téged, hanem előrejelzéseket is készít rólad: „A rólam alkotott profilod alapján jósolj meg, hogyan kezelnék olyan dolgokat, amelyekről még soha nem beszéltem neked: pénz, stressz, konfliktusok, kockázatvállalás, valamint mi lehet a következő jelentős döntés az életemben. Mondd el azt is, mennyire vagy biztos az egyes következtetésekben, és milyen viselkedési mintákra alapozod őket.”

Most pedig vedd vissza az irányítást:

Az audit után következhet a beállítások finomhangolása. A ChatGPT menüjében a Beállítások > Személyre szabás (Personalization) > Memória kezelése (Manage Memories) pont alatt található az a lista, amit a rendszer kifejezetten eltárolt rólad.

Itt minden egyes tételt külön törölhetsz, vagy az Összes törlése gombbal kiürítheted a teljes memóriát.

A Memória kezelése (Manage memories) alatt törölt elemek a listából azonnal eltűnnek és nem állíthatók vissza. Fontos azonban tudni, hogy a „Reference chat history” kikapcsolásakor a korábbi beszélgetésekből származó személyre szabási információk törlése az OpenAI rendszereiből 30 napon belül történik meg. A cég biztonsági és hibakeresési okokból a mentett emlékek törléséről is tarthat 30 napos naplót.

Ugyanitt, a Személyre szabás menüben lehet kikapcsolni a „Reference chat history” funkciót is, ami a beszélgetési előzmények háttérben történő felhasználását állítja le. Végül a Beállítások > Adatkezelés (Data Controls) alatt érdemes letiltani az „Improve the model for everyone” opciót, ami megakadályozza, hogy a beszélgetéseidet a modellek jövőbeli tanítására használják fel. Ezt a funkciót az OpenAI hivatalos blogposztja szerint külön kell kezelni a memória beállításaitól.

A kontroll megszerzése azért is fontos, mert a ChatGPT és a hasonló rendszerek által tárolt adatok már több valós konfliktushoz vezettek.

Egy amerikai nő például azért vetett véget a kapcsolatának, mert a párja laptopján olyan beszélgetés-előzményeket talált, amelyekből kiderült, a férfi a mesterséges intelligenciával vitatta meg a nő súlyával kapcsolatos problémáit, ami azonnali szakításhoz vezetett.

Az adatvédelem kockázatait mutatja az az eset is, amikor egy népszerű AI-karikatúra trend során a felhasználók által feltöltött fotókat kiberbűnözők gyűjtötték be deepfake alapú zsarolásokhoz. Az FBI is figyelmeztetett, hogy a bűnözők manipulált képeket használnak szexuális tartalmú zsarolásokhoz.

Az iparági vezetők is óvatosságra intenek: a Google vezérigazgatója, Sundar Pichai például arra hívta fel a figyelmet, hogy a mesterséges intelligencia hajlamos „hallucinálni”, vagyis magabiztosan állítani valótlan dolgokat, ezért a felhasználóknak kritikusan kell kezelniük a kapott válaszokat. James Uthmeier floridai főállamügyész pedig tavaly bejelentette, hogy büntetőnyomozást indított az OpenAI ellen egy egyetemi lövöldözéssel összefüggésben.

Az események rávilágítottak, hogy a magánéleti feszültségektől a hatósági eljárásokig milyen messzire gyűrűzhetnek a chat-előzményekhez kötődő konfliktusok.

A fejlesztők a növekvő aggodalmakra a kontrollok bővítésével reagáltak: a mentett emlékek és a korábbi beszélgetésekre való hivatkozás külön-külön kapcsolhatóvá vált, a tréningcélú felhasználás pedig önálló beállítást kapott. Ez teszi lehetővé, hogy a felhasználók finomhangolják, pontosan mire emlékezhet a rendszer anélkül, hogy a beszélgetéseik automatikusan hozzájárulnának a modellek továbbfejlesztéséhez.


Link másolása
KÖVESS MINKET:

Ajánljuk
TECH
A Rovatból
Brutális ára van a mesterséges intelligenciának: hamarosan több vizet fogyaszt, mint az egész emberiség
Az ENSZ Egyetemének kutatói szerint az MI vízlábnyoma 4 év múlva elérheti a Szaharától délre élő 1,3 milliárd ember éves háztartási vízigényét.


Az MI (AI) nemcsak áramot eszik, vizet is iszik – egy új ENSZ-jelentés szerint 2030-ra a mesterséges intelligencia vízhasználata túlnőhet az emberiség éves ivóvízszükségletén, miközben a globális áramfogyasztás közel 3 százalékát emészti fel. Az ENSZ Egyetem friss,

június elején publikált jelentése először kísérli meg teljes rendszerként számszerűsíteni az MI energia-, víz- és földlábnyomát,

és kimondja: a hatékonyságjavulás önmagában nem elég, mert a fogyasztás így is nőhet. A kutatás szerint 2030-ra a kapcsolódó szén-dioxid-kibocsátás elérheti az Egyesült Királyság éves szintjét, a vízlábnyom pedig összemérhető lehet a Szaharától délre élő 1,3 milliárd ember alapvető éves háztartási vízigényével – írta a témáról a ScienceAlert.

A jelentés szerint a helyzetet egy közgazdasági csapda súlyosbítja.

A Jevons-paradoxon néven ismert elv szerint, amikor egy technológia hatékonyabbá és olcsóbbá válik, az nem a fogyasztás csökkenéséhez, hanem éppen annak növekedéséhez vezet.

Az olcsóbb és könnyebben elérhető MI-szolgáltatások új felhasználási területeket nyitnak meg, a használat volumene pedig gyorsabban nő, mint amennyit a hatékonyságjavulás ellensúlyozni tudna. Ezért az „optimalizáljuk a modellt és kész” megközelítés már nem elegendő.

A növekvő erőforrás-igény ráadásul nem egyformán oszlik el a világban.

Az MI-specifikus felhőinfrastruktúra több mint 90 százaléka az Egyesült Államokban és Kínában koncentrálódik,

és mindössze 32 országban található számottevő kapacitás.

Eközben a környezeti terhek, mint az ásványkincsek kitermelése vagy az elektronikai hulladék kezelése, gyakran a fejlődő országokban csapódnak le, ami tovább mélyíti a digitális szakadékot azok között, akik irányítják a technológiát, és akik csak fogyasztják azt.

A jelentés készítői szerint a cél nem a technológia elítélése. Kaveh Madani, a vizsgálatot vezető igazgató szerint a kutatás egyfajta figyelmeztetés.

„Ez a jelentés nem az MI ellen szól… Felelős használatra szólít fel, és arra, hogy a nem kívánt hatásokat proaktívan kezeljük, hogy a technológia fenntartható és méltányos legyen” – hangsúlyozta a szakember.

A javaslatok között szerepel a kötelező környezeti adatszolgáltatás, a takarékos alapbeállítások (például alacsonyabb felbontás) alkalmazása, a teljes életciklusra kiterjedő felelősségvállalás, valamint az MI-igények beépítése a nemzeti energia- és klímatervekbe.

A mesterséges intelligencia hatalmas vízfogyasztása nem új felismerés, korábbi elemzések már bemutatták, hogy a ChatGPT-vel folytatott beszélgetések mögött milyen valós erőforrásigény áll. A technológia vízéhsége egy olyan időszakban válik kritikussá, amikor a hazai vízinfrastruktúra is egyre nagyobb nyomás alatt áll. A debreceni CATL-akkumulátorgyár tervezett vízigény-növekedése a helyi hálózat teherbírásának határait feszegeti, ahol egy nyomáspróba során festett víz is a felszínre került. Eközben a Gödöllőn kialakult vészhelyzet is megmutatta, hogy a lakossági vízellátás is sérülékeny, bár ott egy vízbázis újraindításával azóta javítottak az ellátásbiztonságon.

Via Sciencealert


Link másolása
KÖVESS MINKET:

Ajánljuk

TECH
A Rovatból
Szivárog a levegő a Nemzetközi Űrállomáson, hét űrhajós élete a tét
Május elején ismét levegőveszteséget észleltek az ISS orosz Zvezda moduljának egyik átjárójában, ami naponta közel fél kilogramm levegőt enged az űrbe.
Maier Vilmos - szmo.hu
2026. május 29.



Újra szökik a levegő a Nemzetközi Űrállomás orosz szegmenséből, alig néhány hónappal azután, hogy a NASA „stabilnak” nyilvánította az évek óta problémás alkatrészt. A szivárgást május 1-jén észlelték a Zvezda modul egyik átjáróalagútjában, a veszteség mértéke naponta nagyjából egy font, vagyis körülbelül 0,45 kilogramm, írja a Daily Mail.

Az azonnali beavatkozás érdekében az érintett szakaszt alacsonyabb nyomáson tartják, és szükség szerint időnként pótolják az elvesztett levegőt. Josh Finch, a NASA szóvivője szerint a Roszkoszmosz döntött a nyomás csökkentéséről, miközben folyamatosan figyelik a szivárgás ütemét. A szóvivő tájékoztatása szerint „a területet most alacsonyabb nyomáson tartjuk, és szükség szerint kisebb újranyomásokat végzünk. Nincs hatása az állomás működésére, és a NASA valamint a Roszkoszmosz egyeztet a következő lépésekről.”

A helyzet súlyát jelzi, hogy a NASA a belső kockázatelemzések során az állomás előtt álló egyik legmagasabb kockázatú kihívásként azonosította, ahol felmerült a „katasztrofális meghibásodás” lehetősége is.

A probléma korántsem új, a Zvezda modul PrK átjáróalagútjából már 2019 szeptembere óta szivárog a levegő. A helyzet az évek során hullámzó volt: a szivárgás üteme 2024-re a duplájára nőtt, ami után az űrhajósoknak azt tanácsolták, hogy a modul nyitvatartása alatt maradjanak az evakuációra szolgáló űrhajóik közelében.

Idén januárban a NASA még arról számolt be, hogy a többszöri javítási kísérlet után a problémás szakasz elérte a „stabil konfigurációt”, ami reményt adott a probléma végleges megoldására. Ez a remény foszlott most szerte a májusi észleléssel, ami azt mutatja, hogy a korosodó szerkezet anyagfáradása továbbra is komoly kihívást jelent. Jelenleg hét űrhajós – három amerikai, egy európai és három orosz – tartózkodik a fedélzeten.

Bár a NASA hangsúlyozza, hogy a legénység nincs közvetlen veszélyben, az űrügynökség szigorú vészhelyzeti protokollokat tart érvényben. Egy hirtelen, nagy mértékű nyomásesés esetén riasztók szólnának az egész állomáson, az űrhajósok pedig egy kijelölt biztonságos helyen gyülekeznének. Első lépésként ellenőriznék a dokkolt mentőjárművek, a Szojuz és Crew Dragon kapszulák állapotát, majd megkezdenék az egyes modulok közötti átjárók lezárását, hogy izolálják a szivárgás forrását.

A legrosszabb esetben, ha a repedést nem lehetne ideiglenesen befoltozni és a nyomás veszélyes szintre csökkenne, a teljes személyzet elhagyná a Nemzetközi Űrállomást.

Az incidens az űrállomás utolsó éveiben történt. A jelenlegi tervek szerint az ISS-t 2030-ban vonják ki a forgalomból, és a Csendes-óceán déli része felett, irányított manőverrel léptetik be a Föld légkörébe, ahol megsemmisül. A feladatra a NASA már ki is választotta a SpaceX-et, amely egy erre a célra fejlesztett járművet épít. Ugyanakkor az amerikai kongresszus és a NASA is fontolgatja az állomás élettartamának meghosszabbítását 2032-ig, amíg a kereskedelmi űrállomások át nem veszik a helyét.


Link másolása
KÖVESS MINKET:

Ajánljuk

TECH
A Rovatból
Áttörést ért el a NASA: egy űrhajó már képes hálózatot váltani az űrben
A NASA sikeresen lezárta a PExT nevű kísérleti termináljának elsődleges tesztfázisát, amelyben az űreszköz több műholdhálózaton is kommunikált. A programot 2027 áprilisáig meghosszabbították, hogy a közvetlen földi adatkapcsolatokat is demonstrálják.


A NASA egy kísérleti termináljával bizonyította, hogy egy űreszköz képes úgy váltani a kormányzati és a kereskedelmi műholdhálózatok között, mint egy mobiltelefon a földi szolgáltatók között. A Polylingual Experimental Terminal (PExT) nevű technológia sikeresen teljesítette elsődleges küldetését, ezért a programot 2027 áprilisáig meghosszabbították, hogy új képességeket is teszteljenek – írja a ScienceDaily.

A küldetés következő szakaszában már a közvetlen Föld–űreszköz kapcsolatokat demonstrálják. A tesztek során az űrhajó megkerüli a közvetítő műholdakat, és az adatokat egyenesen a földi állomásokra küldi. A tervek szerint több mint 50 ilyen közvetlen kapcsolatot hoznak létre az SSC (Swedish Space Corporation) globális hálózatán keresztül, elsősorban a cég németországi, weilheimi partnerállomásán.

Kevin Coggins, a NASA űrkommunikációs programjának helyettes főigazgatója szerint a technológia új távlatokat nyit: „Ez a küldetés újraformálta, mi minden lehetséges a NASA és az amerikai műholdas kommunikációs ipar számára.”

A hardveres tesztek mellett a NASA egy fejlett szoftveres platformot is kipróbál az Aalyria Technologies vállalattal együttműködve. A cég Spacetime nevű szoftvere képes egyetlen, egységes keretrendszerben kezelni és optimalizálni a különböző műholdas és földi hálózatok forgalmát. Ez az erőfeszítés szorosan kapcsolódik az amerikai Védelmi Minisztérium Innovációs Egységének Hybrid Space Architecture programjához, amelynek célja egy olyan egységes űrkommunikációs ökoszisztéma létrehozása, ahol a kormányzati és a magánkézben lévő rendszerek zökkenőmentesen együttműködnek.

A projekt már az elsődleges, 2025 decemberében lezárult szakaszában is bizonyított: a terminál sikeresen továbbított adatokat a NASA saját, veterán TDRS átjátszó műholdrendszerén, valamint a Viasat és az SES Space and Defense kereskedelmi hálózatain keresztül.

Greg Heckler, a program képességfejlesztési vezetője, a korábbi korlátok lebontásáról beszélt: „Ezek a forradalmi tesztek bizonyítják, hogy a szélessávú terminálok több hálózathoz is képesek kapcsolni az űreszközöket…”

A fejlesztés hátterében az áll, hogy a NASA évtizedekig szinte kizárólag a saját, mára elöregedő TDRS-flottájára támaszkodott. A jövőben azonban az ügynökség nem saját infrastruktúrát épít, hanem szolgáltatásként vásárolja meg a kommunikációs kapacitást a kereskedelmi piactól. Ez a modell kulcsfontosságú lesz a jövőbeni Artemis-program és egy lehetséges holdbázis megvalósításához, bár a menetrendet befolyásolhatják a kereskedelmi partnerek, például a Blue Origin esetleges kudarcai.


Link másolása
KÖVESS MINKET:

Ajánljuk