A Kóklerisztán esete az AI-val: Az intelligencia mesterséges színpadán Kóklerisztán, ez a fiktív ország, amely a kreatív zűrzavar és a technológiai kalandok földje, nemrégiben egy különös kísérletbe fogott. Az AI, vagyis a mesterséges intelligencia, mint

"Azt kell megérteni, hogy a Chat GPT végső soron egy nagy plagizátor, csak olyat vesz figyelembe, ami már van, semmi újat nem fog kitalálni. (Mérő László, 2024. december 24.)"

Ez az év számomra a nyelvi modellek és a mesterséges intelligencia felfedezésének időszaka volt. Először éreztem igazán a kíváncsiságot irántuk, először kezdtem el mélyebben elmerülni a témában, és először töltöttem el hosszú órákat a GPT-4 társaságában. Ezen kívül ez volt az első alkalom – és talán az utolsó is –, hogy olyan cikket írtam, amelynek címében szerepelt a „nyelvi modellek” kifejezés.

Alapvetően fogalmam sincs az egészről. Ha mélyebben belelátnék a transzformerekbe, ami persze elhatározás kérdése, és írogatnék baby- nano- GPT-ket, akkor sem lennék sokkal beljebb. Én még azt sem tudom, hogy mit jelent pontosan az "érteni az AI-hoz". Arról vannak inkább fogalmaim, hogy mit jelent nem érteni hozzá. Mérő László például ehhez sem ért (nem hazudik, ötven évvel ezelőtt foglalkozott valamivel nem túl nagy sikerrel, de mégis, amit akkor AI-nak neveztek, de az a John Haugeland által "GOFAI"-nak, Good Old Fashioned Artificial Intelligence-nek keresztelt valamicsodaizébigyó volt, aminek gyakorlatilag nulla köze van ahhoz, ami most történik). Most a transzformerek történnek, minden modell, amiről az újságok írnak, kivétel nélkül, transzformer architektúrájú nagy nyelvi modell, amelyek az "All you need is Attention" című cikkből alakultak ki.

Jelenleg nem csupán az a lényeges kérdés, hogy megjelenik-e egy szuperhumán mesterséges intelligencia, hanem inkább az, hogy a transzformer architektúra és a chain-of-thought megközelítések kombinációja (ahogyan Ilya Sutskever és Yann LeCun is utalt rá, itt alapvető újításokra van szükség, a scaling wall és a peak data problémái pedig valós kihívások) képes-e lényegesen túlszárnyalni a GPT-4-et. Elérhetjük-e azt a kritikus második lépcsőt, amikor az emberiség nem csupán néhány tízmilliárd dollárt fektet a mesterséges intelligenciába, hanem megkezdődik az első "trillion dollar clusterek" kialakítása? Az NVIDIA háromezermilliárd dolláros piaci értéke azt jelzi, hogy a világ már várja ezt a fordulópontot.

Az ezermilliárd dolláros cluster fogalma először egy fiatal AI szakember, Leopold Aschenbrenner révén került a köztudatba. A pontos jelentése még számomra is homályos, de a lényegi vonásai talán mégis érthetőek. Jelenleg a hardver alapegysége az NVIDIA H100 processzor (GPU), amely 80 milliárd tranzisztort tartalmaz. Ezen processzor ára körülbelül 25 ezer dollár, és az NVIDIA jelenleg körülbelül kétmillió darabot tud előállítani, ami összesen 50 milliárd dollár értékű H100-at jelent. Egy hatalmas adatközpont vagy szuperszámítógép esetében a szükséges H100-asok száma 20 ezer körüli nagyságrendre rúghat, de természetesen ez felfelé is bővülhet. Például Elon Musk Colossus szuperszámítógépének kapcsán már 100 ezer H100-ról is hallani. Az iparági szakértők szerint egy giga adatközpont campus csúcsigénye akár 1 gigawatt is lehet, ami körülbelül két paksi blokk teljesítményének felel meg.

Képzelj el egy olyan pillanatot, amikor a dolgok nagyságrendje szinte felfoghatatlan: 1000 milliárd dollár értékű H100-asokra lenne szükség, ami körülbelül 40 millió darabot jelent. Ennek a hatalmas mennyiségnek a megtermeléséhez olyan óriási adatközpontokra és szuperszámítógépekre van szükség, hogy a Magyarországon épülő BYD gigagyár csupán egy egyszerű kerti vécének tűnik mellette. Az ipar méretei és a szükséges infrastruktúra elképesztőek, és egy új korszak kezdetét jelzik a technológia világában.

Magyarországnak sürgősen foglalkoznia kellene ezzel a jelenséggel, és bevallom, nem tudom, merre induljunk. Olyan szakértőkre van szükség, akik valóban átlátnak a helyzet mélyére, például azért, mert a legkiválóbb intézményekben szereztek képzést, és aktívan részt vettek ezen a területen. Az AI ökoszisztémát, valamint az azt kísérő alkalmazásokat – a robotikától a kriptovalutákig – mindenképpen hiteles szakembereknek kellene lefedniük, nem pedig felületes tudással rendelkező kóklereknek.

Magyarországon a kóklerség szinte már hivatalos szakmává avanzsált, és mivel a szükséges tudás megszerzése nem olyan bonyolult, a kereslet mellett a kínálat is jelentősen megnövekedett. Ez a jelenség pedig komoly aggodalomra adhat okot a jövőnkre nézve. Politikai neveket nem szeretnék említeni a cikkben, de az a közöny, amellyel a vezetők viszonyulnak ehhez a problémához – hiszen a közvélemény is látszólag nem foglalkozik vele – elképesztő. Trump furcsa megnyilvánulásai mellett ott van Musk, akinek a tevékenysége szintén nem mentes a zűrzavartól. Olvastam, hogy ha a két figura között konfliktus alakul ki – ami nem is kizárt –, az komoly következményekkel járhat a mesterséges intelligencia fejlődésére nézve.

Az iparkamara újonnan megválasztott elnöke finoman utalt arra, hogy a munkaerőintenzív társadalom kora lejárt, és hogy a tudásalapú gazdaságra és társadalomra lenne szükségünk. Ezt már én is hozzátenném, hogy ennek megvalósítása jelentős költségekkel jár, és hatalmas elköteleződést igényelne, valamint egy sor komoly döntést, amelyekkel az országot is a projekt mögé kellene állítani. Sajnos, a „Magyarország” fogalma mára szétesett, csupán különböző oldalak léteznek, és ahelyett, hogy egyesíteni tudnánk az erőinket, csak a megosztottságunkat tapasztaljuk. Jelenleg nem általános, elvont eszmékről van szó, hanem valami rendkívül konkrét dologról, amire úgy tűnik, hogy az országunk nem lesz képes megfelelően reagálni.

Jelenleg úgy tűnik, hogy örök időkre lemaradunk. Két éve nem tapasztaltam ilyet, de most mindez valósággá vált számomra. Nem vagyok teljesen biztos a dolgaimban, de ez az érzés egyre erősebben foglal el. Valamilyen lépést mindenképpen tenni kellene, de az a "valamennyi" lépés is olyan bölcsességet, határozottságot és nemzeti összefogást igényelne, amelynek megvalósulásában sajnos nem látok reményt.