Úgy tűnhet, a mesterséges intelligencia napjainkban egyre inkább az emberhez hasonlóvá kezd válni. Ennek hátterében a tudomány fejlődésének természetes következményei és néha tudatos emberi döntések állnak. Milyen jelenségek állnak a folyamat mögött, és hogyan fogja ez a trend befolyásolni a mindennapjainkat a közeljövőben?
Vajon van-e öntudat a gépek mögött, vagy csak egy fejlett programozás eredményét látjuk? A cikk röviden körbejárja, hogy tényleg éreznek-e a nagy nyelvi modellek, vagy csak a kódjuk írja elő a „viselkedésüket”.
Hogyan is működik a Meta-learning, és milyen előnyökkel jár a hagyományos gépi tanulási modellekkel szemben? Cikksorozatunkban bemutatjuk egy Meta-learningen alapuló gyakorlati kísérleten keresztül, melynek alapját adózási joggyakorlaton alapuló dokumentumok képezték.
„Az MNB első ízben végzett el a bankoknál, biztosítóknál alkalmazott mesterséges intelligencia és gépi tanulás informatikai, személyiségi jogi és egyéb kockázatait áttekintő témavizsgálatot. Az MI és GT technológiát mára a számlanyitástól a marketingen át a kampánymenedzsmentig több területen alkalmazzák. A felügyelet jogsértéseket nem, de kezelendő kockázatokat feltárt.
A Budapesti Kamarai Jogtanácsosi Tagozat és a Wolters Kluwer Hungary közös szervezésében szeptember 14-én a Budapesti Ügyvédi Kamarában tartottak előadást a nyelvi feldolgozó eszközök jogászi használatának alapismereteiről.
A fenti kérdésre a válasz nem, legalábbis egyelőre nem. Ez részben azért van így, mert a bírói döntéshozatalt nagyon sok tényező befolyásolja. Az Ausztrál Jogreform Bizottság megjegyezte, hogy ezek közé a tényezők közé tartozik az indukció és az intuíció, valamint a döntések társadalmi hatásának értékelésére való képesség. Ha azonban a technológiák támogatni tudják a döntéshozatalt (például azáltal, hogy lehetővé teszik a résztvevők számára a lehetséges kimenetel pontosabb meghatározását vagy leegyszerűsítik az eljárásokat), akkor egyre nagyobb szerepet játszhatnak a jogviták bizonyos formáiban. A következőkben a mesterséges intelligenciában rejlő lehetőségek igazságszolgálatatásban történő felhasználhatóságát kívánom kifejteni.
Cikksorozatunk harmadik részében az szövegkeresésről, a szövegelemzésről a beszédet szöveggé alakító eszközökről, a chatbotokról és az adminisztrációs teher MI-vel való csökkentéséről olvashatnak. A cikk az Európai Ügyvédi Kamarák Tanácsa (CCBE) és az Európai Ügyvédek Alapítványa (ELF) által bemutatott, az Európai Bizottság által finanszírozott AI4Lawyers projekt keretében megalkotott útmutató alapján készült.
Digitális megfelelés: A jövő elkezdődött című sorozatunk negyedik részében az e-fogyasztóvédelemben mindennapossá váló olyan kérdésekkel foglalkozunk, mint a mesterséges intelligencia alapján működtetett chatbotok, virtuális asszisztensek szabályozási háttere és problémái.
Mi köze a napozó szürke macskának a bírósági határozatokhoz, a nyelvi modellekhez és a gépi tanuláshoz? Mire jutott a fejlesztői csapat az extraktív jogi kivonatok kapcsán? A cikksorozat befejező része ismerteti az eredményeket.
Az új automatikus kivonatkészítő algoritmus képes kiemelni a releváns mondatokat a bírósági határozatokból. A fejlesztés során számos tényezőt kellett figyelembe venni, hogy a kivonatok minősége optimális legyen.
