Mit tehetünk ma a mesterséges intelligencia mai és holnapi veszélyei ellen?


A mesterséges intelligencia (MI) már utat talált magának a legkülönbözőbb diszciplínák szakmai és üzleti fórumaihoz. Jelenleg nagy érdeklődés mellett folyik azoknak az alkalmazási területeknek a keresése, ahol elfogadható kockázat mellett elegendően nagy hozadék várható tőle: cikksorozatunkban az ehhez kapcsolódó kérdéseket és megoldásokat járjuk körbe.

Soha nem látott vagy soha nem kezelhető veszélyek?

Az MI-re vonatkozó jó hasznosítási ötletek közül sokat elkezdtek már megvalósítani, és a fennmaradók túlnyomó része sem az elérhető eredménybe vetett bizalom hiánya miatt szenved késedelmet, hanem azért, mert a veszélyei még beláthatatlannak és elháríthatatlannak tűnnek.

Ma tehát a legtöbb, amit a MI hasznosítása érdekében tehetünk, nem a feladatokhoz és a képességekhez kapcsolódik, hanem azok kordában tartásához. Ha nem tudjuk bebizonyítani magunknak és környezetünknek, hogy felléphetünk a különféle káros következmények ellen, amelyek akár a Terminátor-szerű jövőképekig is terjedhetnek, akkor nagyon mély lesz a jelenlegi felfutást (hype-ot) követő völgy. A mesterséges intelligencia hetvenéves története azt mutatja, hogy a sikeres alkalmazásokba vetett hit hatalmas kilengéseken keresztül növekszik. Az ún. Gartner-ciklus vitatott, ámde rendkívül szemléletes és jelentős magyarázó erővel rendelkező megközelítése szerint ugyanis a technológiai lehetőségek által generált lelkesedést mély kiábrándulás követi, majd a tényleges alkalmazások egy magasabb, de az eredeti várakozásokat alulmúló szinten valósulnak meg.

A Gartner-féle hype ciklus (Forrás: gartner.com)

Ezért félő, hogy a káros következményekkel szembeni tehetetlenség érzése egy újabb indokolatlan kihűlést (közkeletű fordulattal “MI-telet”) hozhat, ahelyett, hogy a megoldás keresésére sarkallna. Ha egy általános figyelem- és erőforrásvesztéssel jellemezhető “téli” időszakban egyes illegális vagy morálisan megkérdőjelezhető alkalmazások mögött viszont fennmaradnának az erőforrások és az eltökéltség, az hosszútávú negatív hatásokkal járhat. Emiatt is fontos feladat, hogy a veszélyek elhárításának már rendelkezésre álló vagy megteremthető feltételeit összegyűjtsük és rendszerbe foglaljuk.

A megoldás kezd kirajzolódni. A MI hasznos keretek között tartására sokféle hozzávalónk van, még ha ezeket nem is tudjuk egyelőre konyhakész módon előállítani egy-egy projekthez. Sok munka, próbálkozás, pilot projekt kell még ahhoz, hogy a korlátok rendszere összeálljon, de fontos már most látni, hogy lesz miből felépíteni a menüt. Ez a jövőkép talán megmutatja a szükséges szakmai képességeket birtokló társterületeknek, hogy érdemes a szellemi erőforrásaikat a mesterséges intelligencia művelésére és az indokolt korlátok kialakítására rááldozni.

A feladat interdiszciplináris. Akkor lehet elvárni a jó szabályozást azoktól, akiknek ez a feladata – egyaránt ideértve a jogszabályok, az intézményrendszer és szervezeteken belüli szabályzatok megalkotóit –, ha látják a technikai lehetőségeket és lehetetlenségeket. Másik oldalról is igaz: a funkciók letéteményesei, vagyis a fejlesztők és mérnökök számára szintén fontos a szabályozási koncepciók ismerete, hiszen ők tudnak majd olyan technikai korlátokat beépíteni az MI-be, amelyek nélkül a szabályozás értelmetlen, pusztába kiáltott szó maradna. Csak olyan szabályokat érdemes létrehozni, amelyek betartására vagy betartatására van kilátás, ennek pedig a termék vagy eszköz kontrollálhatóságában kell gyökereznie.

A MI is azon az úton halad, hogy horizontálisan, a gazdasági és társadalmi életet átható általános célú technológiává váljon: nem az MI azonban az első ilyen „general purpose technology”, közkeletű rövidítéssel GPT. A tűz megszelídítése óta számos olyan technológia szolgálja az emberiséget, amelynek kockázatai akár végzetesek is lehetnek alkalmazói számára. A gépjármű-közlekedés hajnalán a kockázatok kordában tartása érdekében hozott ún. Red Flag Law, azaz vörös zászlós törvény (Locomotives Act of 1865) alapján az 1865-től a brit utakon a locomobilokat három fős személyzetnek kellett üzemeltetnie. (Az érdeklődők figyelmébe ajánljuk John Scott-Montagu 1904-ben megjelent, és ma is friss hangvételű tanulmányát, amely az automobilizmus korai tapasztalatainak és jogi szabályozásának nemzetközi összefoglalását adja.) A vezető és az üzemeltető mellett a személyzet harmadik nélkülözhetetlen szereplője az ún. zászlós ember volt, akinek lakott területen 20 yarddal a jármű előtt kellett haladnia, és figyelmeztetnie kellett egyrészt a többi közlekedőt a közeledő locomobilra, másrészt a locomobil vezetőjét, akinek a jelzés esetén azonnal meg kellett állnia. Ekkor vezették be az első sebességlimitet, ami országúton 4 mérföld (6 km) /óra, városban pedig 2 mérföld (3 km) /óra volt.

(A kép forrása: oceansplasticleanup.com)

Mára vetítve a helyzetet, már látjuk, hogy nem lenne például bölcs megoldás az autópályákon általánosan 40 km/h-ra korlátozni a sebességet, hiszen a mérnökök már régen megoldották, hogy ennél sokkal nagyobb sebességtartományok is biztonságosak legyenek, és egy ilyen autópálya értéke annyira csökkenne, hogy nem is lehetne autópályának nevezni. Ugyanakkor lakóövezetben akár a 40 km/h is túl megengedő lehet, hiszen ott nem alkalmazhatók azok a technikai megoldások, amelyek miatt az autópályán ennek többszöröse is elfogadható.

 

A mesterséges intelligencia projektekben sincs ez másként, de ott még nincsenek bejáratva olyan standard biztonsági intézkedések, mint a szalagkorlát építése vagy a sebességkorlátozás. Az analógiát a jogalkotón túl a jogalkalmazóra is ki lehet terjeszteni: hiába 130 km/h a sebességkorlát egy autópályán, az az autóvezető felelőssége, hogy felismerje, ha az adott körülmények között ennél kisebb sebesség lehet csak biztonságos. A kiválasztott sebesség tartásához pedig megfelelő fékek kellenek, amelyek megalkotása az autó tervezőjének és gyártójának a feladata. A MI-re lefordítva az analógiát, a fejlesztők feladata az ilyen “fékek”, biztonsági eszközök létrehozása és a felhasználó rendelkezésére bocsátása.  

 

Az autópálya biztonságához is sok szereplő egy irányba mutató együttműködése kell. Az útépítőknek, az infrastruktúra fenntartóinak, valamint az autógyáraknak a minőségi munkáján túl szükséges a hatékony ellenőrzés és a szankciók következetes alkalmazása is, mert ezzel lehet biztosítani, hogy az egyes szereplők tevékenysége a közös célt, a kockázatok kezelését szolgálja. Magyarul, ha bármelyik szereplő nem teszi meg azt, amit a biztonságos közlekedésért adott helyzetben meg kell tennie, akkor rosszul kell járnia. Az egyes szakmai területek közös munkájával az MI-ben is megtalálhatjuk azokat a helyzeteket, amikor a szabályozónak 130 km/h helyett 40 km/h sebességet kell előírnia (vagy fordítva), és amikor a sofőrnek ezt sem szabad kihasználnia. Fontos azonban látnunk, hogy a közlekedésben sem ment egyik napról a másikra ennek a konszenzusnak a kialakítása. Ott is sok évtizednyi próbálkozás és útkeresés után jutottunk el a megegyezésig a lakott terület és az országút sebességhatáráról. Azt, hogy a biztonsági öv inkább véd, mint gyilkol, meglepően hosszú diskurzus eredményeként mondhattuk ki. Nem lehetünk annyira optimisták, hogy a mesterséges intelligencia alkalmazása során megtakaríthatjuk ezeket a diskurzusokat: nem várhatunk kész kinyilatkoztatásokat egyik szereplőtől sem.

 

Remélhető, hogy a KRESZ-hez hasonló általánosan bevett kockázatkezelési rendszer a MI-ben is ki fog alakulni. Az autóközlekedés párhuzama is mutatja, hogy a szereplők széles köre szükséges a kockázatokkal járó, de előzetesen elképzelhetetlen hatékonyságot biztosító technológiák biztonságos üzemeltetéséhez. Az autóközlekedés párhuzama azért is tekinthető indokoltnak az MI esetében, hiszen a szabályok globális koordinációjára van szükség.

 

Sorozatunk következő részében azt vizsgáljuk, hogy az egyes szervezetek mit tehetnek annak érdekében, hogy saját mikrokozmoszaikban a kockázatkezelő intézkedések fokozatosan ún. irányítási (angol szakirodalomban governance) keretrendszerré álljanak össze úgy, hogy azok már ma is tekintettel legyenek a MI-t alkalmazó projektekre.


A cikk szerzői: 

 

Varga Gábor – mesterséges intelligencia szakértő

dr. Firniksz Judit - kutató, Pázmány Péter Katolikus Egyetem, Versenyjogi Kutató Központ

 


Kapcsolódó cikkek

2024. május 3.

Nem mindennapi jogesetet kellett megoldaniuk a joghallgatóknak a Polgári Jogi Jogesetmegoldó Versenyen

Második alkalommal szervezte meg a Polgári Jogi Jogesetmegoldó Versenyt a Magyar Országos Közjegyzői Kamara. A versenyre bármelyik magyarországi egyetem jogász szakos hallgatója jelentkezhetett, aki legalább négy lezárt félévet maga mögött tudott. A szakmai megmérettetésen, amelynek fővédnöke Tuzson Bence igazságügyi miniszter volt, idén hét budapesti és vidéki egyetem 20 negyedéves hallgatója vett részt.

2024. május 2.

Kincsen vagy bombán ülünk, ha hasznosítani kívánjuk az adatvagyont?

A digitális gazdaságban mind többen érezzük úgy, hogy általános közérzetünket minden téren meghatározza, hogy a régi és bevált rutinokat újra és újra felül kell vizsgálnunk. A Data Act is azon szabályok közé tartozik, amelyek végképp megkerülhetetlenné teszik a vállalati adatvagyon hasznosításának újragondolását, és ezzel összefüggésben az adatalapú technológiák, így különösen a mesterséges intelligenciára vonatkozó innovációs stratégia alapjainak kiépítését.

2024. április 30.

Élesedik a verseny a jogi-szabályozási megfelelés terén

Egyre több vállalatvezető szembesül azzal, hogy milyen könnyen el lehet csúszni a jogi megfelelésen, és a helyes döntések kialakítására csak az üzlet, a jog és az IT találkozása adhat esélyt. Tényként kezelhetjük, hogy a külső jogi-szabályozási környezethez történő vállalati adaptáció mára vállalati versenyképességi tényezővé nőtte ki magát. Ezzel párhuzamosan vált a legaltech nélkülözhetetlen eszközzé a jogi eligazodásban és a jogszerű megoldások kidolgozásában. A vállalkozások részéről fennálló hatékonysági elvárásokról, az útkeresésről, valamint a jogi-üzleti-IT kérdések és megoldások terén kialakuló új paradigmáról a Portfolio dr. Megyeri Andreát és Cseh Balázst, a Wolters Kluwer Hungary Kft. szakértőit kérdezte.