Intelligencia és értelem

A Pécsi Tudományegyetem Szenátusa az idei évben „doctor honoris causa” címet adományozott dr. Tilesch Györgynek, az Állam- és Jogtudományi Kar professzorának, a mesterséges intelligencia nemzetközi szakértőjének, a kaliforniai PHI Institute for Augmented Intelligence alapító elnökének, a hazai Neumann Társaság MI-nagykövetének. Diplomáját 1997-ben szerezte a pécsi jogi karon, azonban jogászkarrierje egyáltalán nem mondható hagyományosnak.

Miként gondolsz vissza a PTE-n eltöltött évekre?
Egyetemistaként nagyon jól találtuk el a tanulás és a bulizás közötti megfelelő arányokat, mindegyikből megvolt a megfelelő adag és inspiráció. A diákélet rendkívül pezsgő volt, de a bulizás nem csak a bulizásról szólt a szó legszorosabb értelmében, hanem azokról a személyiségformáló beszélgetésekről is, amiket a diáktársaimmal és a hozzánk csatlakozó fiatalabb tanárokkal tudtunk folytatni, és amelyek nagyon meghatározóak voltak.

A karriered nem egy hagyományos jogász karrier, hogyan került látóteredbe az AI?
Már az egyetemen is érdekelt a filozófia, a jogfilozófia, és az akkor felfelé ívelő Európai Unió és Európai Uniós jog, tehát már akkor kiderült számomra, hogy mélyebb összefüggésekkel szeretnék foglalkozni, és nemzetközi irányba fogok elindulni,  ami akkoriban még nem volt jellemző, különösen a jogászokra nem.

Az első inspiráció arra, hogy nekem ezzel valamikor dolgom lesz, már gyerekkorban megérkezett a science fiction-nek köszönhetően. De világéletemben foglalkoztatott a kérdés, hogy mi az emberi intelligencia, hogyan és egyáltalán mit lehet abból replikálni. A társadalom nagy részét foglalkoztatja, hogy hol vannak ennek a határai, mekkorát képes ugrani.

Gyakorlatilag a karrierem 80–85%-át a technológiai szektorban töltöttem el, nagyon ügyelve arra, hogy kitapasztaljam annak az előnyeit és a hátrányait. Dolgoztam nagyvállalatoknál, voltam a policy oldalon, globális nonprofitoknál, startupokban.

Az, hogy az AI a hivatásommá vált, csak 2015 környékén kezdődött Kaliforniában, amikor a NASA meghívott egy belső tanácskozásra, ahol állami és nagyvállalati technológiai, innovációs vezetők ültek össze, és gondolkodtak közösen az AI-ról.Akkor már öt éve éltem a Szilícium-völgyben, ahol csak a vak nem látta és a süket nem hallotta, hogy borzasztó erőkkel jön az AI.

A NASA akkori innovációs vezérhelyettesével, későbbi szerzőtársammal akkor azt mondtuk, hogy senki nem beszél a veszélyekről, a társadalmi változásokról, amiket a munkaerőpiac átalakulása, a manipuláció, a részrehajlás, a feketedoboz-jelenség okozhatnak. Magyarán az az etikai univerzum, ami körbeveszi az életet.

A munkád során hogyan definiálod a mesterséges intelligenciát?
A hallgatóság nagyon sokszínű, én is gyakran hozzájuk igazítom a definíciókat azért, hogy minél jobban megértsék, teljesen felesleges száraz tudományos definíciókkal operálni, ha azt az emberek nem értik meg. 

Az egyik leginkább egyszerűsített definíció, amit használok, hogy a mesterséges intelligencia az az emberi képességekkel egyenértékű, vagy azt meghaladó gépi intelligencia kifejlesztése irányába vezető út. Ennek a legfontosabb része az út, hiszen most még nem a megérkezés állapotában vagyunk, de a fontos mérföldkövek szaporodnak. A fogalom ugyanakkor folyamatosan változik, hiszen ez egy exponenciális tudományág. Az EU most fogadta el az első keretszabályozását ennek a területnek, és ők sem a kőbevésett definíciót látták legfontosabbnak, hanem a társadalmi kockázatok kezelését fluid módon.

Hol tartanak most a jogi szabályozások? Melyek azok a területek, ahol mielőbbi szabályozásra lenne szükség?
A szabályozás csak a kirakós egy része, de nem a teljes megoldás. Jó megközelítésnek tartom, hogy az EU társadalmi kockázat alapú megközelítését nagyrészt átveszik a világban készülő szabályozások, de ezek sokszor több éves határidővel készülnek el, miközben a technológia bakugrásokkal közlekedik. Az USA-ban a szabályozás eleddig egy elnöki rendeletben öltött testet tavaly év végén. Ami ebben tetszik, hogy a szövetségi ügynökségeknek, minisztériumoknak a saját területükön szabályozási javaslatokkal kell előállniuk. Ez azért fontos, mert

a Pentagonnál teljesen mást jelent az AI, mint a fogyasztóvédelemben vagy az oktatásban.

Az EU-nak látványosabban kellene elkezdenie használni az AI-t, mert akkor járunk jól, ha a polgárok azt nem kibertámadások vagy social media manipuláció formájában tapasztalják meg, hanem úgy, hogy a kérvényeiket 0,5 másodperc alatt bírálja el és nem kell hónapokig sorban állniuk. De probléma, hogy nincsenek preemptív programok (többfeladatos rendszerek jellemzője - a szerk.), például a munkaerőpiac rohamos átalakulására, ami kormányzati és szabályozási feladat lenne.

A szerzői jogban mennyire megoldott jelenleg ez a területen? Kié az a tartalom, amit az AI előállít?
Ha szigorúan a generatív AI-ról beszélünk, tehát nagy nyelvi, képi, audio, video modellekről, akkor ez egy szürke zóna. Akik betanították az AI-t, kezdetekben nem a legfontosabb kérdésként kezelték, hogy szerzői jogvédett tartalom-e az, amit felhasználnak. Ehhez kapcsolódóan jelenleg sok próbaper zajlik a világban. Szerintem ezeknek a próbapereknek a végeredménye lesz az, ami látványos irányokat fog szabni, különösen az USA-ban, ahol nem kontinentális jogrendszer van, hanem bírói.

Az egyik ilyen próbaper, aminek roppant kíváncsian várom a végeredményét, az a GitHub-hoz kapcsolódik, ami a világ legnagyobb fejlesztőknek szóló közössége. Ha itt valaki írt egy jó kódot, akkor azt felrakhatta a GitHub profiljára, és azt mindenki szabadon felhasználhatta.

Ez a profil fejlesztőként belépője lett minden állásinterjúnak, hiszen itt látszik, mi az, amit az adott fejlesztő már lerakott az asztalra.

A Microsoft pár évvel ezelőtt felvásárolta ezt a platformot, majd kijött egy olyan AI coding assistant-el, ami kódírással segíti a fejlesztők munkáját. Gyakorlatilag minden kódot, amit a közösség megosztott, ennek betanításra használták, ezért az a sok millió fejlesztő, aki összeadta a tudását a GitHub-hoz, azt mondhatja, hogy ők nem járultak hozzá ahhoz, hogy az általuk írt kódok egy előfizetéses gépi szolgáltatás részei legyenek. De nagyon sok területen zajlik jelenleg ilyen próbaper. 

A nagy kérdést pedig az, hogy lehet-e az AI-nak szerzői jogi tulajdona, amire jelenleg viszonylag egységesen az a válasz, hogy nem, hiszen az AI maga nem jogalany. A mostani szabályozásokban próbálják bevezetni azt, hogy szükséges legyen igazolni, hogy a betanításra használt adatok közül melyik szerzői jogvédett.

Milyen tanácsot adnál az itthoni egyetemistáknak a generatív AI használatával kapcsolatban?
Ez egy nagyon ingoványos talaj. Egyrészt az egész egyetemi rendszert újra kellene gondolni a beadandókkal, esszékkel, írásbeli vizsgáztatással kapcsolatban, mert ha nem változtatunk rajta, az oktatóknak nem lesz valós képe arról, hogy ténylegesen mennyit tud egy hallgató. Új konszenzusnak kell létrejönnie az egyetemi polgárságban arról, hogy mi legyen az új etalon.

A másik, hogy ne keverjük össze az információt a tudással! Ez nagyon fontos. Ha a ChatGPT megírja valaki helyett a beadandót, attól az a hallgató nem szerez tudást. Az AI megbízásra alkalmas, például megírok valamit egy oldalban, és azt mondom, hogy ezen és ezen szabályok szerint írjon belőle tízet, amit többszörösen ellenőrzök.

A mostani generatív AI korszakban átugorhatatlan a probléma, hogy hallucinálni fog. A kérdés inkább az, hogy mennyit. Szerintem ez alapvetően egy alacsony százalék, de kikerülhetetlen. Ezért fontos a saját lexikális tudás, nem szabad teljesen elengedni a gyeplőt.

Ez egy multidimenzionális történet, és minden dimenzióban meg lehet találni az AI szerepét. Most azt kell jól belőni, hogy mennyiben adjuk át neki a gyeplőt.

Fontos mérföldkő volt, hogy a generatív AI megérkezett a világra, aminek nettó pozitív része, hogy az emberek percepciója megváltozott arról, hogy az mire használható és alkotóként, kezdeményezőként találja fel magát újra az emberiség: az AI szerepe pedig ideális esetben az emberi képességek kiterjesztése. Ez az én misszióm.