Az elmúlt közel egy évtizedben a mesterséges intelligencia megannyi (nem csak műszaki-informatikai) területen került a tudományos-szakmai diskurzusok középpontjába. A téma technikatörténeti előzményei több mint hetven évvel korábbra, a kibernetika elindulásához visznek minket, hogy aztán a technológiák (pl: felhő alapú számítástechnika, vezetékes és vezeték nélküli hálózatok, robotika) egyre varratmentesebb együttműködése az információs társadalom korától a digitális koron és az adatok korán keresztül kisérjen el minket a mesterséges intelligencia korába, melynek négy pillére a rendelkezésre álló robosztus adatmennyiség, a számítási kapacitások exponenciális növekedése, a fejlett algoritmusok, s maga a technológiai szinergia.
A mesterséges intelligenciától a társadalom és a gazdaság egyre hatékonyabb megoldásokat vár el többek között az egészségügy, a gazdaság, a kereskedelem, a termelés/gyártás, a közlekedés, a (város)üzemeltetés, a kép- és arcfelismerés, a megalapozottabb döntéshozatal, a komplex rendszerek felügyelete és működtetése területén azért, hogy életünk biztonságosabb, kényelmesebb, jobb, kiszámíthatóbb legyen.
A mesterséges intelligencia jósága, megbízhatósága több tényezőtől függ, elsősorban a gépi tanulás/tanítás módszereitől, a tanításra fordított időtől, illetve a felhasznált tanító adatoktól (azok mennyiségétől, minőségétől, előfeldolgozottságától), a tanuló algoritmusoktól, az ezek révén megalkotott modelltől, a rendszerelemek adat- és információbiztonságától. Az is fontos szempont, hogy a mesterséges intelligenciát mennyire engedik önállósodni (Sheridan-skála, 1992), vagyis szükség van-e az ember bárminemű beavatkozására a folyamatban, vagy az MI maga dönt el mindent, automatikusan működik, s figyelmen kívül hagyja az embert (nem is tájékoztatja).
A disztopikus elképzelések szerint, amikor elérkezik a szingularitás kora, akkor a gépek nem csak minden területen lesznek jobbak az embernél, de fejlettebb mivoltuk miatt feleslegesnek érzik az ember jelenlétét. A realista forgatókönyv inkább az ember-gép varratmentes együttműködését vizionálja, s ennek már most számos példájával lehet találkozni a mesterséges intelligencia léptékeinél. A városi léptékben a közterületre kihelyezett kamerák, a környezet fizikai-kémiai és egyéb tulajdonságát monotirozó szenzorok, a felhasználók mobiltelefonjai által szolgáltatott adatok (pl.: lokáció), a városlakók fizikai (pl.: adó- illetve hitelfizetési hajlandóság) és online (pl.: elektronikus vásárlás, közösségi médiahasználat) aktivitása folyamatosan robusztus mennyiségű adatokat szolgáltat.
Ezek megfelelő (elő)feldolgozása révén a város és a társadalom (városlakók) – mint rendszer – működésébe a (szak)emberhez és szakértő csapathoz képest is megalapozottabban és gyakran gyorsabban lehet beavatkozni. A mesterséges intelligencia városi léptékében az MI tanulási fázisában – ahogy azt többek között Kínában a társadalmi kredit rendszerénél láthatjuk – az országos bevezetés előtt több, egymástól függetlenül és eltérő súlyokkal működő algoritmust teszteltek a szakemberek annak érdekében, hogy amikor a városi lépték országos szintűvé válik, akkor már egy megfelelő gépi tudással rendelkező mesterséges intelligencia tudja értékelni az állampolgárokat és a vállalkozásokat. Bár sokan féltik a demokráciát a mesterséges intelligencián alapuló kreditrendszertől, annak előnyeit rendszerint senki nem vitatja. Ezek: az illegális magatartás féken tartása, az egyének és vállalkozások gazdasági megbízhatóságának elősegítése, hozzájárulás a társadalmilag és környezetileg felelősségteljes új magatartás kialakításához (nevelés), a vállalatok transzparens működésének támogatása, az üzleti partnerek objektívebb megítélésének elősegítése, a gazdasági statisztikák jóságának növelése.
Összefoglalva megállapítható, hogy a mesterséges intelligenciával való tudatos és felelősségteljes együttműködésünk sokkal inkább életünket és biztonságunkat szolgálja (nem csak) a városi léptékben, s olyan lehetőségeket kínál, melyek eredményesen tudnak hozzájárulni az egyének, csoportok, s magának a társadalomnak a fejlődéséhez.
Az írás az Innovációs és Technológiai Minisztérium ÚNKP-19-3-I-OE-38 kódszámú Új Nemzeti Kiválóság Programjának szakmai támogatásával készült.
Dr. Kollár Csaba PhD