ChatGPT, a feltaláló
· PT16M26SÖsszefoglaló
Érczfalvi András műsorvezető és Siklós Bence, a Peak tanácsadója az AI innovatív, kreatív képességeit boncolgatja. A beszélgetés során kitérnek az AI működésére, az emberi gondolkodással való különbségekre, és arra, hogyan válhat az AI ténylegesen kreatívvá.
Ebben az epizódban
Mit tud valójában az AI, és hol fogy el az ereje?
A Fintech Világa legújabb adásában Érczfalvi András műsorvezető és Siklós Bence, a Peak tanácsadója az AI innovatív, kreatív képességeit boncolgatja.
Sokak fejében az AI már-már mindentudó zseniként él.
A valóság józanabb: a ma népszerű nagy nyelvi modellek (LLM-ek) statisztikai mintakövetők.
Döbbenetesen jó szövegeket írnak, de alapvetően a „legvalószínűbb következő szót” találják el.
Ez a működés precíz, kiszámítható — ám konzervatív.
Miért nem mernek kockáztatni az LLM-ek, és milyen úton válhat a következő AI-generáció ténylegesen kreatívvá?
Miben más az ember gondolkodása?
Az ember nemcsak szövegből tanul.
Képekből, hangokból, mozgásból, szagokból, fájdalomból és örömből — a világból szerzett tapasztalataiból.
Képes abstrakcióra, különböző belső motivációból, vagy flow-állapotra: amikor a feladat komplexitása és az emberi képesség pont találkozik, és megszületik az alkotás.
A gép ezzel szemben többnyire utánzó: a tanítás során az emberi visszajelzés elsősorban a „biztonságos” válaszokat jutalmazza, a szokatlanokat, pontatlan válaszokat bünteti — így az AI óhatatlanul óvatos lesz.
Sok nagy áttörés véletlen hibából, hibák újraértelmezéséből született (gondoljunk csak a penicillin feltalálására).
A mai modellek a hibát elkerülni, nem pedig felfedezni próbálják.
Ezért nehezen lépnek ki a szabályrendszerből, pedig a kreativitás gyakran épp ott kezdődik.
Az AI, ami tényleg felfedez A kreatív AI-hoz több kell a szövegkorpuszoknál.
Multimodális és interaktív tanulás Az emberhez hasonlóan több csatornán kell tanulni (kép, hang, szenzorok), valódi vagy szimulált környezetben pedig megtapasztalni a döntések következményeit.
A belső „világmodell” — egy digitális homokozó — segít előszűrni a rossz ötleteket még a valóság előtt.
Agy-ihlette architektúrák és „alvás” Rugalmas, önátalakító hálózatokra van szükség, amelyek képesek a hosszú távú emlékezet és a következtetés integrálására.
Az emberhez hasonló konszolidációs fázis („alvás”) segítheti a minták megszilárdítását.
Belső motiváció A kíváncsi AI nemcsak válaszol, kérdez is.
Önjutalmazó mechanizmusokkal (például az új információkért vagy a bizonytalanság csökkentéséért járó belső „pontokkal”) a rendszer elkezdhet önállóan tudást keresni.
Ez a valódi felfedezés alapja.
Mit jelent ez az üzletnek és a fintechnek?
Rövid távon a vállalatok stabilitást várnak: pontos, reprodukálható
Említett entitások
Témák
Személyek
Cégek
Hallgasd meg
Több epizód a Fintech Világa-ből
- Több százezren juthatnak könnyebben extra bevételhez egy új magyar platform segítségével
- Felnőttek a fintechek: már nem a növekedés, hanem a teljesítmény számít
- SpaceX, AI és a következő tőzsdei hullám - merre tart a techpiac?
- Az AI-írástudás lesz az új alapkompetencia a jövőben
- A ChatGPT már nem egy chatbot, hanem új digitális piactér
- Így tesz minket függővé a BNPL
- A jó szöveg milliókat érhet – ezért válik kulcsterületté a UX writing
- A kriptopiac új igényei: már nem a gyors meggazdagodás a legfontosabb
A kriptopiac átalakult: a gyors meggazdagodás helyett a biztonság, az átláthatóság és a megbízhatóság vált fontossá a felhasználók számára. Siklós Bence és Léderer Fruzsina a Fint…
- Titkos fegyver lett a digitális PR a fintech cégek kezében
A Fintech Világa adásában Érczfalvi András, Siklós Bence és Léderer Fruzsina a digitális PR fontosságát vitatták meg a fintech szektorban. Kiemelték az AI kommunikációs szerepét é…
- Kevesebbet fizetünk készpénzzel, mégis egyre több van belőle
A digitális fizetések növekedése ellenére a készpénz mennyisége globálisan nő, és továbbra is fontos fizetőeszköz, valamint a bizonytalan időkben menedéket nyújtó felhalmozási for…