A ChatGPT nem egyenlő a mesterséges intelligenciával

A teljes cikk eredetileg az UNI in&out 2024 Innováció kiadványában jelent meg.

„Ez a szakma olyan, amelyben 6-8 évenként váltani kell, és ha nem is gyökeresen, de irányt kell módosítani” – interjú Magyar Gáborral, a NAV Mesterséges Intelligencia Munkacsoportjának (MIMCS) elnökével, a BME egyetemi tanárával.

Mikor került kapcsolatba a mesterséges intelligenciával?

Amikor elvégeztem az egyetemet, csatlakoztam egy csapathoz, amely beszédkutatással foglalkozott, ahol már akkor alkalmazták az MI-t. Ez a szakma olyan, amelyben 6-8 évenként váltani kell, és ha nem is gyökeresen, de irányt kell módosítani. Amikor az ember már kiaknázta a lehetőségeit, akkor érdemes kicsit újítani. A kilencvenes években kezdtük el az adatos világot tanítani az egyetemen, amihez mindig úgy álltam hozzá, hogy akkor tud jól tanítani az ember, ha nem csak az elméletet akarja átadni. A tanszékünk képzett mérnököket nyújt a munkaerőpiacnak, és ezt akarják a nagy cégek is, de ez úgy megy jól, ha két-három félévig a hallgatók bevonásával dolgozunk közösen. A vállalat adja a feladatot, mi pedig bevonjuk a diákokat; ez a cégnek is garancia.

Mivel foglalkozik a MIMCS?

A MIMCS-et egy kormányhatározattal hozták létre, azért, hogy a NAV és más kormányszervek adatvagyon-hasznosítására új tudományos módszereket vihessünk be a kormányzati intézmények működésébe. Tehát hogy a legújabb metódusokat – mint például a mesterséges intelligenciát is – használjunk eszközként a kormányzati feladatokhoz. Az adatkormányzás felé való átalakulásnak két fontos jellemzőjét tudom kiemelni. Az egyik az, hogy a döntések megalapozásához adatokat használnak. A másik, hogy ezeket nagyon frissen kapjuk, jelen időben, amikor megtörténik az esemény.

Honnan jönnek és mennyire képzettek a fiatalok, mennyire oktatható, illetve tanulható a mesterséges intelligencia?

Belülről, a közigazgatásból is meg kellett találni azokat az embereket, akik ilyen dolgokat szeretnének és tudnak csinálni, valamint motiváltak. Megkerestük az egyetemeken is azokat a csapatokat, amelyekkel eredményesen lehet együtt dolgozni. Eddig a Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetemről, a Szegedi Tudományegyetemről vontunk be kutatókat, valamint a Semmelweis Egyetemről, ahol van egy csapat, amelyik az egészségügyi kutatásokat adatalapon végzi.

Működtetnek gyakornoki programot a fiataloknak?

A MIMCS-nél csinálunk ilyet. Aki hozzánk szeretne jönni gyakornoknak, annak már a jelentkezés során meg kell oldania egy feladatot. A gyakornoki programon túl adatelemzési versenyeket szervezünk az egyetemen, amelyben nem csak egyetemi hallgatók vehetnek részt. E megmérettetés egyrészt minket is fejleszt, másrészt ennek révén meg tudjuk találni a legjobbakat. Most a NAV-ban is indítunk egy ilyen versenyt, ehhez olyan átalakított adatkészletet adunk, ami már nem érzékeny vagy titkos tartalmú.

Hogy és honnan lehet adathoz hozzájutni?

Ha van hozzáférés, valamint infrastruktúra, akkor lehet jól dolgozni. Minden azon múlik, hogy van-e adat. Nagy a különbség abban, hogy Európa milyen helyzetben van Amerikához képest, ahol valóban sok az adat. A tengerentúlon óriási adatvállalatok jöttek létre 20-30 évvel ezelőtt, és ezek uralják a piacot. Európában nincsenek ilyenek, és a hatalom sem olyan központosított, mint például Kínában. Valójában egyetlen kaput tudott kinyitni az európai vezetés: azt, hogy a közadatok minél nagyobb részét – amit egyébként is állami pénzből gyűjtenek össze a különböző szervezetek – próbáljuk meg hasznosítani. Ami pedig a legfontosabb lenne, egyben a legnehezebb és legkétségesebb, az az, hogy ezt ki merik-e majd ajánlani a kormányzatok hasznosításra a vállalkozói szférába.

Hamarosan megjelenik az UNI Innováció 2025!

Érdekel, idén milyen újítások, fejlesztések kerültek napirendre? Mi a helyzet a munkaerőpiacon? Mikor segít és mikor árt a ChatGPT? Melyek a legnépszerűbb szakok idén az informatika képzési területen? Mindez, és még sok más értékes tartalom vár az UNI Innováció 2025-ös rangsorkiadványában.

Várható megjelenés: szeptember 11.