[zene]

Köszöntünk mindenkit. Sziasztok! Szia

Gyuri. Szia Gergő! Ez egy nem mindennapi

adás. Kizárólag az AI-ról szeretnék

veletek beszélgetni. Rengeteg gondolat,

érzelem felgyűlt bennem itt. Nem tudok

elmenni egy konferenciára nélkül, hogy

ne az legyen a téma, hogy AI, AI és mert

csak erről lehet beszélni. Ez ez előre

lelövöm. Ez ez nekem egy ilyen sokkoló

és nagyon unalmas érzés. Tehát inkább

már irritál, de arra gondoltam, hogy

akkor beszélek szakemberekről, hogy hogy

ez az irritáció ez ez jogos-e egyáltalán

vagy nem. Gyuri egyébként már volt itt

nálunk a Hold After Hours podcastben.

Gyuri, a még a trezoridban dolgoztál

akkor és emlékszem egy egy mondásodra,

hogy hát helyreettél bennünket, hogy itt

Warren Buffetezhetünk, hogy az Buffet a

hagyományos iparákba fektet, de

valójában az elmúlt 10 évben a a legjobb

befektetés az az Apple volt, úgyhogy a

Buffett is igazából tech befektető, én

erre emlékszem évekkel ezelőtti

podcastunkból. Gergőt pedig Gyuri által

ismertem meg, illetve ti most a

kódésage-ben együtt dolgoztok, és

dolgoztok ugye nekünk a holdnak is

segítetek.

Én azt nem tudnám jól leírni, hogy

pontosan miben, úgyhogy azt majd úgy is

elmesélitek, úgyhogy kérlek először

mielőtt belevágunk a témákba, azért

mutatkozzatok be pár szóban.

>> Jó, kezdem én. Köszönöm szépen Balázs

nagyon a meghívást. Ö, Dombi Gergely

vagyok, eredetileg matematikus, aztán

egy jó jó darabig szoftverfejlesztő, és

2006-ban alapítottam a Sonriza nevű

céget, Szurd Miklós barátommal, aki

gimnáziumi iskolatársam volt, és hát ez

szépen cseperedett. Most már több mint

300 kolléga van

hat telephelyen, négy országban. Ez az

egyedi fejlesztéssel foglalkoztunk,

főleg jó részt legacy

szoftverrendszereket csináltunk. És

akkor ahogy Balázsnak is

a az AI az az fontos szerepet tölt be az

életéből hát nekünk is. És mi azt vettük

észre, hogy és azt erre alapítottuk a

code-et, hogy ezeket a legacy

rendszereket

kiválóan lehet feltérképezni,

aztán utána modernizálni és karban

tartani AI segítségével. Erre jött létre

a kódge, és én most ezt csinálom a

élnappal.

Gyuri,

>> köszönöm szépen a meghívást, és

köszöntöm én is a hallgatókat. Én

Sziláyi György vagyok és ahogy Balázs

már elspoilerezte, én korábban a

Trezorit nevű

magyar globális startupnak voltam az

egyik társalapítója, amit négy évvel

ezelőtt eladtunk, és

a trezorit után ismét egy elég nagy fába

vágtam a fejszimmet. Én szeretem ezeket

a globális kihívásokat és Gergőel és

Miklósal együtt a kócisben azon

dolgozunk, hogy hogy az AI-t elvigyük

azokra a területekre, akik egyébként

ezeket a kereskedelben kapható

köztályonforgó neveket, mint LGPT vagy

copildot nem feltetlenül használhatják.

Tehát ilyen szabályozott iparágakban,

bankok, biztosítók, energetika,

államigazgatás.

Na de ez egy kicsit még arról meséljetek

már, hogy úgy igazán konkrétan miben

segítetek nekünk, vagy akár másoknak.

onnan kéne talán kezdeni, hogy azt

érdemes felhívni rá a figyelmet, hogy

muk a Fortune 500 cégek, de de nem csak

a Fortune 500 cégeknél, a az enterprise

szoftvereknek így körülbelül 70%-a az

legalább 20 éves. Tehát ez most így

lehet, hogy sokak számára sokkoló meg

meglepő, mert a mert az informatikát

általában az innovációból azonosítja a a

legtöbb ember. Hát köz köztem magam is

egyébként, tehát ez számomra is meglepő

statisztika volt nyilván, amikor

olvastam, de ettől még ez a ez a tény.

És ez azt jelenti, hogy a a gazdaság

elég nagy részét adó vállalatoknak, az

informatikájának egy egy nagyon

szignifikáns része olyan szoftverek

által van működtetve, amiket jó pár

évtizede csináltak. És ezzel az a

helyzet, hogy ezeknek a szoftvereknek

ezek ugye egyedi informatikai

rendszerek, a fejlesztői, azok most már

eléggé hogy úgy mondjam, megközelítették

a nyugdíjas éveiket. És ennek az a

következménye, hogy ahogy telik múlik az

idő, egyre kevesebb ember ért majd

ezekhez a rendszerekhez, és sőt már a

helyzet jelenleg is ez. Tehát ez egy

nehéz nehéz probléma. És a a másik

érdekessége ennek a ennek a szektornak

az az, hogy ezek közül elég sok olyan

szervezet, ami valamilyen oknál fogva

általában az ilyen reguláció, valamilyen

complánszak okokból nem is mehet

cloudba, vagy legalábbis nem használhat

cloudos AI eszközöket. És ugye a

kócésben mi ezt célozzuk, ezt a

közönséget. Tehát azon vállalatok, akik

valamilyen regulált iparágban vannak,

többnyire nem feltétlenül, de valamiért

van egy olyan döntése, hogy nem nem

cloudos eszközökkel dolgoznak, hanem

onpremis. Tehát fontos nekik, hogy náluk

legyen a adatközpontba

az informatikai rendszerek. És egyébként

küzdenek valamilyen problémával. valaki

nyugdíjba ment, vagy egy vendor, aki

dolgozik nekik, mondjuk nem elégedettek

vele, vagy épp ellenkezőleg csak az a

baj, hogy a vendor elmenne

illetve mondjuk egy nagy modernizációs

programban kezdenek, tehát hogy

valamilyen trigger kiváltja azt az

igényt, hogy hát ezzel valamit kezdeni

kell ezzel a legacyval, és igazából

egy-két emberen kívül senki nem ért

hozzá. Itt jön be a képbe a Cage.

>> Tehát a COD a az AI piacnak egy elég

speciális szegmensével foglalkozik

alapvetően, hogy mi szoftver projekteket

modernizálunk. És talán Gergőt még

annyival egészíteném ki, hogy mi azt

tapasztaltuk, hogy egyszerűen ez egy

ilyen törvényszerűség az informatikában,

hogy egy szoftver projekt az az

létrejönjön, ugye egy speciális célt

betöltsön, kiszolgáljon, és utána telik

múlik az idő, ez a rendszer, ez

általában jól működik, teszi a dolgát,

de azon túl, hogy hogy idősek lesznek

azok, akik ezt eredetileg tervezték, az

a technológia is elavultá válik és az

informatikában azok az eszközök, amikkel

ezeket a szoftvereket készítik és nagyon

gyors

ütemben avulnak el és jönnek modernebb,

újabb könyvben használtó eszközök. És az

az a generáció, akinek át kellene venni

ezt a ezt a

új új ezt a régi rendszert és

modernizálni, nem csak, hogy nem

rendelkezik olyan ismeretekkel, hogy

hogyan működik, vagy mi lenne a célja az

adott szoftvernek, ha de a technológiát

sem ismeri, mert mondjuk ilyen

technológiákat az egyáltalán meg lehet,

hogy 20-25 éve már nem tanítottak. És

mire esetleg meg is történik egy ilyen

modernizációs ciklus, ezek jellemzően

nem hónapokban, hanem inkább években,

kritikus rendszerek esetén akár

évtizedben ismerhetők, amire egy ilyen

modernizáció végrehajtó gondoljunk, vagy

tényleg ilyen kritikus rendszerekre,

mint egy atomerőműnek a

vezérlő szoftvere vagy egy corban banki

rendszer, addirra az a az a technológia,

amivel modernizáltak, már szintén alagút

elválik, és az egész ciklus kezdődik

előlről.

Mondod Gyuri, hogy ti egy ilyen

speciális dologgal foglalkoztok meg,

akkor leírtátok, de én valójában azért

hívtalak meg benneteket, mert most itt

itt az asztalál ti vagytok a nem tudom

az AI általában vett képviselői, tehát

egy lépj lépjetek ki itt a abból a

dologból, amiről azt gondoljátok, hogy

ti csak ahhoz értetek és hagyzúdítsam

rátok a a tényleg a minden felgyűlemlet

frusztrációmat a témával kapcsolatban.

Szóval arról van szó, hogy ugye én két

két helyen találkozom az AI-jal, és az a

másodikról a a az őzsde, amiről itt is

sokat beszélünk a podcastban, arról

később beszéljünk. Most inkább a

személyes részét veszem elő. Tehát az

egyik az az, hogy mint mint egy

cégvezető, ugye hát én így sokat járok

konferenciákra. A cégvezetők sokat

járnak konferenciára, én meg különösen,

mert mert ott szoktam beszélni

mindenféle gazdasági témákról másoknak.

És és hát az elmúlt évek azok tényleg

arról szólnak, hogy én azt látom, hogy

kialakult egy ilyen hát mond hiv

hívatjuk hype-nak, de ez ezt olyan

szempontból rosszabb, hogy ilyen ezek a

szólásmondások, mint hogy aki kimarad,

az lemarad, meg húha neked még nincsen

AI szakértőd, meg fogunk-e másról

beszélni, mint a mint a az AI-ról két év

múlva, mertogy ez annyira fontos lesz,

hogy hogy márról már nem is lehet

beszélni, és nekem folyamatosan mind

racionálisan, mind zsigerileg is az

érzésem, hogy hogy úristen, mi történ

történik itt. Én ezzel így mélyen nem

értek egyet. Persze az ember, hogyha

megszólal, akkor akkor hamar megkapja,

hogy hát ki vagyok én? Hát hát én nem

vagyok AI szakértő, hát én egy ilyen

átlagos közgazdász vagyok. Tehát tehát

nem lehet véleményem. Biztos nem értem.

Az én munkámat is el fogja venni az AI.

És hát ez ez Szóval én én ezzel a ezzel

a frusztrációval eléggé küzdök, és ezt

folyton érzem, és ezt egy kicsit hagyd

hagd magyarázzam tovább. Tehát én a

nyáron egyébként sokat foglalkoztam

azzal, mint a mint ennek a cégnek a

vezetője, hogy ugye ez a mivel mi mire

használunk AI-t, és ugye dolgozunk

például veletek, meg nyilván a kollégák

is használják a chat GPT-t, a Gemini, a

Antropicot, a nem tudom, a Perplexity,

tehát ezek ezek ezeket ezek ez ezek úgy

úgy nálunk is megvannak.

És az emberek ezeket napi szintte

használják, és akkor a marketing

használja erre, arra satöbbi. Ezeket én

én mind valójában kiegészítő funkcióknak

látom. embert nem fog helyettesíteni,

egy kicsit segít. Ami engem igazából

érdekelt, az az, hogy ugye a

fundamentális elemzést, amivel mi

foglalkozunk, azt azt le tudja cserélni

igazán. Van-e valami nagy fenyegetés.

Ezzel én sokat foglalkoztam. Ez azt

jelenti az én szintem, hogy beszéltem

hat-hét olyan emberrel, aki szerintem

ért hozzá. Az egyik te voltál, Gyuri. Én

én viszonylag erősen meggyőződtem, hogy

nagyon kell ezeket használni, nagyon

kell figyelni, de nagyon messze vagyunk

attól, hogy igazából a és most nem

megyek bele itt a fundamentális

elemzésnek a a néhány pontjában, én azt

gondolom, hogy még ettől távol vagyunk,

hogy ezt hogy ezt helyettesítsük. A

másik, ami amit érzek, az az, hogy az AI

az egyelőre

leginkább, és persze van orvosi

diagnosztika meg sokféle más dolog, de

leg leginkább ez a large language

models, és ezt használjuk mi is nagyon

sokat, és mások is. És tényleg nagyon

izgalmas, ugye mondják sokan, és ezzel

egyetértek, hogy ez egy ilyen

felturbózott Google. Ezt igazából minden

nagy cég elkezdte használni. Ugye van ez

a Final times írogatja a cikkeket, vagy

nem tudom, Mckinzi kutatás szerint 80%-

a nagy cégeknek használja. Ebből ugye

nulla érzi azt, hogy bármiféle

termelékenység vagy

profitabilitásnövekedés lenne. És közben

azt érzem, hogy ez tényleg nagyon jó.

Tehát én én magam is minden nap

használom. Mégis ezt a hype-ot, ami ami

ugye azt írja elő, hogy ez ez valami

gyorsuló fejlődésben lenne, vagy hogy az

agi, ami ugye azt jelentené, hogy valami

olyasmi, ami már egy emberrel

versenyképes, ahhoz így közelednénk,

ahhoz így se zsigeri megérzésem alapján

egyáltalán nem közeledünk. És akkor

jönnek ki ezek a statisztikák, hogy nem

tudom a hozzáértő kutatók 80%-a vagy

75%-a volt egy ilyen Financial Timeson,

egy ilyen címlap, és azt nyilatkozta,

hogy nem úgy tűnik, hogy igazából

közelebb mennénk a a az AGhoz. Ehhez

képest én a konferencián azt látom, hogy

mintha mindenki ezzel foglalkozna és ezt

egy adottságnak venné. Közben egyébként

a tőzsde ugye a másik nekünk ugye nagyon

fontos topik, ha úgy tetszik, akkor az

az az folyton mintogyha valami ilyesmit

árazna. Most még ne menjünk bele a a big

tech cégekbe, de hogy hogy igazából

általánosságban akarok veletek

beszélgetni erről, hogy hogy szerintem

is nagyon hasznos, használni kell, nem

becsülöm alá a területeket, de de hogy

ami itt van, az az valami borzasztó

túlzás. És hát szegény emberek, akik nem

értenek hozzá, mint én, úgy érzem, hogy

megpróbálnak minket megvezetni. Erre

mondjatok valamit?

>> Hú, hát ez rengeteg téma. Nem is tudom,

hogy hol érdemes ebbe belekezdeni. Én

lehet, hogy hogy elkezdem ettől a

hyp-tól, mert ezt ezt nyilván

mindannyian érezzük. Ö és és hogy nem

csak szerintem az a az a nagyon érdekes

a az AIAL, hogy ez beszivárgott a

mindennapi életünkbe. Tehát nem csak

szakmai, pénzügyi, technológiai meg más

iparagi

üzleti konferenciákon, meg egyébként nem

tudom szabályozásban, remélem, hogy erre

is ki fogunk térni. Szerintem ez is

nagyon érdekes van jelen az AI, hanem

hanem ez a mindennapi életünk része.

Lehet, hogyha megnézzük, akkor a Chat

GPT volt a világ leggyorsabban nem tudom

x milliót elérő konzumer alkalmazása,

tehát gyorsabban növekedett a

felhasználó bázisa, mint a Facebooknak,

ami az is hihetetlen gyorsan elért már.

Nagyon könnyű olyan videókat készíteni,

amik korábban

ilyen filmes produkció szintű több

100000 dolláros videók voltak. Tehát,

hogy egyébként úgy gondolom, hogy ez

azért nagyon komplex ez az AI kérdés,

mert hogy t a társadalom minden

szegletében ott van, és hogy ami az első

gondolat, ami eszembe jutről, amit

mondtál, ami tényleg egy nagy csomag, az

a Bill Gates-nek az idézete, hogy hogy

általában két éves időtában minden

technológiának a hatását azt felül

szoktuk becsülni, 10 éven belül pedig

alulbecsüljük. Szerintem a mióta ugye a

Gergő mindig szereti azt mondani, hogy a

hogy az AI az nem a chat GPT óta van itt

velünk, hanem 50 éve

>> kábé

>> velünk van, de azért a Chat GPT az

eléggé berúgta az ajtót a mesterséges

intelligencia használatára.

Szerintem nem kevés ami történt itt

három év alatt. Rengeteg a óriási a

hype, az az nem kérdés. Rengeteg a az az

ember, aki ezt a hype-ot meglovagolva

nagyon gyorsan eddig mondjuk kriptó

szakértő volt, mert eddig az volt a cool

dolog, most hirtelen AI szakértő lesz.

Tehát hogyha mondjuk LinkedIn

nézegetjük, akkor akkor akkor nagyon

sokan nyilatkoznak meg ebben a témában.

>> Fú, a LinkedIn, hát azt direkt nem

mondtam, az az a legrosszabb. Tehát,

hogy tényleg a a LinkedInt az

tönkretette az AI, persze a Facebookot

is, de hogy

>> az internetet is.

>> De hát de nem, de tényleg. Tehát meg hát

hány minden cégvezető az AI-ról

nyilatkozik. Tehát na mindegy, ez egy

másik ilyen.

>> Igen. És és akkor talán mindjárt

>> az internetet más miatt szerintem. Tehát

ilyen átlagosak a contentek, hogyha

megnézitek, hogy milyen tehát megyünk

egy ilyen az átlagosság kora felé

konvergálunk kávé. Ugyebár, hogyha a

szövegek az interneten AI-val

generálódnak egyre nagyobb számba, és ez

egy ilyen komoly feedback loopal van

tesztelve, hogy melyik szöveg mikor jó,

és nyilván egyre jobb lesz, mármint,

hogy abb az értelemben jobb, hogy

nagyobb engagement lesz, meg ami a

hirdetőnek meg a aki a kopit megrendeli

a célja minden egyre átlagosabb lesz.

Tehát szerintem a az egy érdekes dolog,

hogy igen. És a különleges, az emberi

különlegesség az megmarad.

>> Mindenki ilyen ruhamoztagos lesz.

mindenkiről mozdagos lesz. Igen.

>> Na bocs, LinkedIn, folytasd. C az egy

másik az egy másik frusztráció, ami ott

történik.

>> Igen. Tehát a hypes szerintem ami ami

hogyha mondjuk menjünk át talán a

gazdasági térbe, szerintem a az az itt a

talán a hallgatóknak a legérdekesebb,

hogy hogy én hogyan is nézem az AI.

Tehát én azt gondolom, hogy hogy

cégvezetők

különösen akik tőzsdényzett céget

vezetnek, a legfontosabb feladatuk az,

hogy és a mandátumunk arra van, hogy

növeljék a részvény árfolyamot. Erre

ugye két fő eszközük van. Vagy az, hogy

a

tradicionálisan az, hogy a profitot

növelik, de hogy azért 2025-ben nem

szabad elfeledkezni, hogy a hype meg a a

sztorinak a az értéke az az mennyire

fontos. megnézzük Nazdak részvényben,

hogy milyen papereráták vannak, akkor

azért látjuk ennek a a hyp-nak a jó

átlásosá maga a hype? Olyan, mintogyha

azt mondanád most, hogy a cégvezető

feladata hype-ot csinálni.

>> Nem hát hogyha hype hozzájárul a ha hype

hozzájárul a értékteremtés kvázió,

hogyha ezt értéknek gondolhatjuk, akkor

akkor talán igen.

>> De a profithoz is hozzáerül, vagy a csak

a részfényelfilamhoz?

>> Hát azt nem látjuk még. Ugye már a open

nem mindig diszklózolja, sőt most csak

így véletlenül derült ki, hogy mennyi a

mínusz profit. De de hogy nyilván

rövidtávon nincs ott profit, ahol még a

beruházás szakaszban vannak, de nem

tudom. Hát high persze jó a profitnak

teoretikusan, szóval gondolom nem

mutassák, hogy csinálják, de a

befektetőknek még jobb talán.

>> Hát a befektetőknek még jobb. És és

akkor én én én a visszakanyarodva ehhez,

hogy hogy mitől lesz magas a

részvényelfam, az egyik az a profit, a

másik a hype. Most most minden cégbő

megpróbálja magát pozicionálni az AI-ba,

mert az a az a cool dolog, ami hogyha

egy Cool, akkor biztos többet érs

beleképzeljük majd, hogyha AI-t használ,

akkor biztos gyorsabb lesz, meg jobb

minőségű, meg kevesebb munkatársal

elérik ugyanazt az eredményt, és nap

végén ez valamilyen előnyt fog

jelenteni, ami a profiban is megjelenik.

De egyébként amit én én én látok, hogy

az AI az egy ilyen jó kifogás arra, hogy

hogyan lehetne mégis csak a jelenben

javítani a profitot. Elsősorban ugye a

költségcsökkentésen keresztül. És akkor

jönnek mindenfajta hírek azzal

kapcsolatban, hogy hogy kisebb cégek

hány 100, nagy cégek hány 1000, vagy

akár 10000 munkatársat küldenek el, és

hogy van, aki bevallja, hogy az amiatt,

mert hogy azér miatt azt gondolja, hogy

hogy kevesebb munkatásra szükség is van

olyan, aki meg becsomagolja abba, hogy

hát nem a kultúra miatt küldtünk el

12000 embert az Amazont-tól, de hogy én

azt látom, hogy minden cégvezető keresi

azt, hogy hol tud egyébként

megtakarítani, amikor az é akkor okot

Tehát az csak egy magyarázkodás, vagy ez

a magyarázat, de nem az való engát, hogy

a covid alatt nagyon nagyon túl

staffoltak ezek a nagy tech cégek. Tehát

hogyha megnézitek, hogy a Google-ba és a

metába is hány embert, összes ilyen

fangcégben hány embert vettek föl,

kicsit ilyen fomózásba, hogy ne a

konkurenciához menjen, és hát egyszerűen

az túl volt tolva, tehát az nem volt

racionális. hogy most van azért elég sok

insider információm ilyen asztal melleti

beszélgetésekben, hogy mi történik

azért. És nekem is az a tapasztalatom,

tehát mondjuk egy startup cégben, mint a

code nem feltétlenül az működik a

legjobban, aki egy nagy vállalatban is

jól működik. Tehát ez

ott azért más skillek kellenek az

érvényesüléshez. És azt gondolom, hogy

túl volt egy kicsit staffolva az összes

nagy cég, és ez most egy nagyon jó,

nagyon jó ilyen csomagolópapír ahhoz,

hogy miért kell elbocsátani 10000

embert, hogy hát még majd az tehát, hogy

dupla élő. Tajuldonképpen lehet mondani

a külvilágnak, hogy mi már éarra

hatékonyak vagyunk plusz

költségcsökkentés.

>> Ez igazából igen dupla pozitív él.

>> Igen, dupla pozitív. Na, ezeknél a

cégeknél is, meg tehát a kisebb nazdak

cégeknél is a hype egy rész szerintem

abból jön, hogy azért kell ezt venni,

azért fektetek a Nazdlag 100-ba,

merthogy hát nem tudom mikor, de majd

itt lesz valami nagy robbanás, ugye lesz

AGI, tehát szinte olyan lesz a

mesterséges intelligencia, mint amit az

ember tud. Ebből én nem akarok

kimaradni. Ezt én is azt gondolom,

hogyha val hogyha céget kell vennem

arra, hogy azt gondolom, hogy ez

valamikor lesz, hát akkor én is a Nazdag

100-zal próbálkoznék. Ugye mi

racionális? Akkor ebből mi következik?

akkor megveszem a Naznakot. Nyilván az,

hogy milyen szorzókon forog már, meg

hogy ez racionális, az most egy másik

kérdés, de nyilván Amerikában is

rengeteg kisbefektető gondolkodik így.

És egyébként ezek a cég is sejtetik

szerintem néha ezt, hogy hát igen, igen,

hát úton vagyunk a nem tudom, a

nirvánába, a nagy csodához, és akkor

kicsit maradjunk ilyen filozófikus

szinten.

Vagy hát próbáljátok meg konkretizálni

az AGI-nak azt azt a dolgát, hogy hogy

mikor lesz ez szerintetek rális-e ez?

Jött ez a cikk is, hogy nagy

matematikusok megírták, hogy és akkor

nyilván egy izé kukot nem értek abból a

cikkből, de de bejárta az internetet

talán fél évvel ezelőtt, most nem is

tudom pontosan. És hogy ha ez így megy

tovább, akkor 2027-re le van vezetve,

hogy itt lesz az AGI, és akkor hát akkor

tényleg akkor tényleg minden más. Tehát

akkor elfogadom, hogy akkor én itt

nyomozgathattam nyáron, hogy a

fundamentális elemzést éppet, és akkor

ugye előbb-utóbb mindent helytesített,

akkor bizonyos szempontból értelmetlen

gondolkoznia bármiz ilyen cégvezetőnek

bármin. De hogy kíváncsi vagyok, hogy

erről mi a véleményetek, mert mert ez

így mindig ott van a háttérben, hogy hát

így ettől ettől így félünk is, meg meg

ezen így meg ezt így várjuk is, és akkor

akkor akkor ez ilyen ez ilyen

armageddonszerű óriási változás lesz a

világban.

Hát ez egy elég nehéz kérdés, és és

szerintem nagyon azon múlik a válasz rá,

hogy hogy definiáljük, hogy mi az a mi

az az AGI, mert annak a definíció az

most az elmúlt időszakban kapott ilyen

mindenféle halvány valjszínű árnyalatot,

hogy hogy a ha minimum 100 milliárd

dollárt csinál profitba, akkor az már a

állítólag

a copyright open AI vagy Microsoft is.

Ö, szóval szerintem, hogyha úgy

definiáljuk a az a-t, hogy a a különböző

tevékenységek döntő többségében

lényegesen jobb, mint az ember, vagy az

összes intellektuális tevékenységben,

most hogyha ez igazából kábé mindegy,

akkor akkor azért azt gondolom, hogy én

én tudom melyik cikkre gondolsz, ez egy

ilyen elég kemény Doomer

manifesztó az a 202.

>> Hát az titeket is elért. Ha engem, akkor

titeket biztos ugye az a 2027

>> elég hamar. Az az az szerintem az az egy

ilyen viszonylag, mert azt én követtem

azt a fiút, aki írt az olyan lesz rongon

irogatott már elég régóta, évek óta és

az az igazság, hogy eddig mindig bejött,

amit írt. Tehát, hogy az elmúlt

időszakig kábé hónap pár hónapos

csúszással jöttek be a dolgok. Ő ilyen

alignmenttel foglalkozott open AI-ba a

srác alignmentet elmondod, hogy pontosan

micsoda.

>> Igen. Nagyjából arról szól a a dolog, és

szerintem ez egy őrült izgalmas kérdés,

hogy hogy a modell azt csinálja-e, most

maradjunk az AI-nak ebben a

értelmezésében, amit mostanában az

emberek így AIt használnak, hogy mondjuk

ilyen nagy nyelvi modell vagy valami

ilyesmi, ami neuronháló mindenesetre. És

a a az, hogy azt csinálja, amit amit mi

szeretnénk. Tehát ö ugye a modellnek

igazából alapvetően azt feltételezzük,

hogy céljai nincsenek, legalábbis most

még jelenleg ez a helyzet, vagy ezt

reméljük, és hogy azok a céljai vannak,

amiket mi célokként átadunk neki. Tehát,

hogy ő tulajdonképpen tényleg olyan

értelemben, hogy agent, vagy mit tudom,

hogy tevékenykedik valakinek a nevében.

És

hát ugye az alignment kutatásnak ez egy

ez egy nagyon érdekes területe így

magának az él biztonságnak, hogy na most

még azt csinálja-e, amit amit mi

szeretnénk. És az a az az érdekesség,

hogyha belegondoltok,

hogy ez annyira nem törvényszerű, hogy

szinte biztos, hogy előbb-utóbb nem így

lesz. Ez ez most és nem akarok senkit

igetni, csak úgy ezt azért nem árt nem

árta elmondani. Tehát ugye most jelenleg

eddig most mondjuk menjünk vissza egy

pár évet az időbe, mondjuk legyen 2022,

addig igaz volt, hogy körülbelül a az

ilyen

mélytanuláson alapuló vagy akármilyen

tulajdonképpen mesterséges intelligencia

rendszereket

emberek fejlesztették. Tehát az az, hogy

azok jobbak legyenek, ahhoz emberek,

méghozzá jó kutatóknak a kontribúciója

kellett. Most képzeljük el azt a

helyzetet,

és azért most már borderline, hogy ott

vagyunk, sőt tulajdonképpen azt kell,

hogy mondjam, hogy most már kábé ott

vagyunk, hogy a a leg az újabb

modelleknek a fejlesztéséhez most már

nem feltétlenül lesz szükség a legjobb

kutatókra. Egy egy érdekes dolog van.

Tehát nagyon sok mindenben már most

sincs feltétlenül. És ami talán a

leginkább ki fog tartani, az az ilyen

research taste, tehát hogy az embernek

valahogy jobb orra van a kutatáshoz,

mint a gépnek egy tehát, hogy merre

menjen tovább a research. A research az

gondolom így a fundamentális Andris is

valami ilyesmi. Az is egy research.

Tehát az az egy

>> Igen,

>> az az valamennyire egy ízlés dolog.

Tehát ott ott kell az embernek a Igen.

Az ilyen zsugásmegérzés, vagy nem tudom,

G feeling, hogy most ezt így érzem, hogy

hogy ebbe az irányb érdes.

>> Bocs, azért, mert kell egy kontextus,

amit évtiak alatt megértettem, hogy ez

miről szól, a tudomány, mik voltak a

céljai. Tehát na ez ami egyébként nincs

meg a elemnek, ami így dobálja egymás

után random a szavakat.

>> Az a vicc, hogy ez de meglehet neki,

csak kevés az adatpont. Tehát, hogy ugye

annyira annyira nincsen sok

kutatóprojekt, amin ami publikus

tanulóadatként bent volt a neuronálóban.

Tehát az, hogy egy kutatási projekt hol

tud elakadni, akár egy fundamentális

kutatás, akár egy egy publik doménben

egy tudományos kutatás, arra nagyon

kevés adatpont van. Tehát ez nem olyan,

mint a a mit tudom én, a csendes don meg

a háború és béke, hogy fön van a neten

el lehet olvasni és akkor tudod

kívülről, hanem hát volt néhány, de de

nagyon zárt ilyen ilyen

kutatóintézetekben, meg mint a Hold egy

ilyen ilyen kis műhelybe itt van a itt

van a tudás belül. Hát ezért fontos,

amit mi csinálunk, hogy on premis, tehát

hogy hogy ezeket érdemes is megtartani,

ezt a verseny, ez most egy versenyelőnye

jelenleg a tudósoknak is, meg a

fundamentális elemzőknek is, hogy hogy

nekik vannak olyan adatpontjai, am nincs

a modelleknek. Tehát itt előnye van az

embernek, hogy hogy nekünk ehhez jó

orrunk van.

>> Csak ez adat.e le tudod-e írni? Mert

nekem az egészben az a tehát én én

valahogy visszavezetem oda, lehet én

vagyok akinek ugye gyenge a képzelőreje,

hogy ez a large language modell, ez

azért nem csinál mást, mint hogy

megtanulta, vagy benne bele van táplálva

mondjuk az internet és odateszi ugye a

legvalószínűbb következő szót, és hogy

az ember az valami teljesen más úton,

módon működik, és nem lehet, hogy ez így

elakasztja az egészet. Tehát, hogy az

elemet még tuningolod, egy kicsit jobb

lesz, de már látszik a határhaszony

csökkenése, és egyszerűen közelem lesz

az egésznek az emberhez. Nekem van egy

ilyen érzékelésem természetesen ismét a

tudatlanság jogát fenntartva. Erre mit

mondasz?

>> Hát egyébként ez pont akkor

visszakanyarodok az alignmenthez picit,

mert mert nagyjából ez az alignment.

Tehát ugye az előbb mondtam, hogy hogy

egy darabig igaz volt az az állítása,

hogy emberek kontribúciójától lett jobb

a a modell. Na most, hogyha elkezd a

modell fejleszteni már olyan modellt,

ami már még jobb modell lesz

és és akkor utána mondjuk tehát

>> de az a modell, aki fejleszti a másik

modellt, az honnan tudja a célokat? Hát

ugye elvileg ő az propagálja az ember

által megkapott célokat a modellnek, de

ugye az van, hogy hogyan ad át

információt és utána hogy ellenőriz, azt

már most se nagyon tudjuk. Tehát hogyha

most megnézünk egy ilyen nagy

neuronhálót és megpróbáljuk megérteni,

hogy miért ezt a ezt a tokent predikt a

következőre, vagy miért ezt a szöveget

hozta ki, akkor azért nagyon nehéz

levezetni azt a ezt a ugye vannak hát

nyilván

>> hatásmarizmusát, hogy benne mi tör

>> pontosan. Tehát látjuk ezeket a

reasoning modelleket, és valamennyire

kiadják a részüket. Na most az a gond,

hogy ezt most még jelenleg angolul

teszik, vagy hát szóval emberi nyelven

el tudják mondani a vagy úgy látjuk,

hogy hogy mi volt a ez a reasoning, de

valójában ez csak egy ilyen

köd, mert igaziból nem az volt. Tehát

ott mindenféle,

>> de ezt na ezt még én is értem. Az, hogy

hatásménzust nem értjük, és ez egy black

box, ezt ezt ezt én értem. Csak ebből mi

következik? Hát gondold meg, hogyha most

a most per pillanat a már most nem

tudjuk, hogy ez a modell hogy

gondolkodik, akkor amikor majd a modell

tanítja a következő generációt, ő már

nem fogja tudni, hogy az hogy

gondolkozik a saját reprezentációjában,

se hát még emberi nyelven. És amikor

ebből csinálsz öt iterációt és a

negyedik generációs,

>> ezt tök értem, hogy lesz ettől ez

hasznosabb, mint az ember. Nekem ebből

pont az következik, hogy miért

gondoljuk, hogy a végén valami olyan

tudás állítódik elő benne, amitől ez

okosabb, hasznosabb, mint az ember.

>> És Gergő nem erre válaszolt, csak hogy

tehát Gergő arra választod, hogy hogy

tud félremenni az, hogy a modell az nem

a az ember által neki

>> er szétsúzást akartam kihozni, hog

nem nem. Tehát, hogy ez ez kétkül dolog.

Igen. Tehát, hogy én most így azt

próbáltam így a még arra a doomer

stickre visszatérve

ecsetelni, hogy hogy az egy marhára nem

magától értetődő dolog, hogy ez a

modell, ez ez mindig is azt fogja

csinálni, amit mi akarunk.

>> De várj, a Doomer a cikknek én úgy

értettem, hogy az a jelentősége, hogy

lesz a és nem az a jelentősége, hogy nem

tudom, a világ

>> annak annak sokkal

gázosabb a jelentősége annak a cikknek.

Tehát ott ott azért az volt a a vég

konklúziát nem akarom elspoilerezni elég

jó cik érdemes

>> olvassuk el persze [nevetés] érdemes egy

nem akarod elolvasatni akkor foglalt egy

modellel

>> bekapizod a ch gp

>> tehát én lepörgettem azt senki nem fog

elolvasni azt most ne mondjátok hogy

olvassák el a hallgatók most senki nem

tudja elolvasni

>> az az egy az egy

>> nagyon egyébként meglepő az hogy én én

de én is közgazdász vagyok azért

alapvetően és rengeteg ilyen magyarázat

van hogyha valaki rá kell szállni az

időt hát én azt hiszem Egy ilyen négy

órás meg nagyon okos hallgatóink vannak

örülnek is, hogy ilyen

>> meg fogják nézni a hallgatók. Tényleg

egy

>> szerintem toztól helyett ezt az é

2022-et olvastják. Van

>> olyan jó olvasmány, mint valami valami

ilyen ilyen utópusztikus regény

egyébként. És az a durva, hogy nem csak

egy tudós írta, hanem van ez a rendint

intézet, aki elvilg az amerikai

hadseregnek is csinál modelleket. Tehát

ez egy nagyon megalapozott cikk. Tehát

ott tényleg lemodellezték ilyen

katonákat támogató open dolgozó

szakemberek. Igen. Tehát van, de

>> rálátnak arra így, hogy látták, hogy mik

vannak a laborban, amik ki fognak jönni.

Akor

>> jó, de akkor én azt Oké, akkor akkor a

cikknek azt a részét értem, hogy

haladunk abba az irányba, hogy modell

tanítja a modellt és ötödik iteráció és

kicsúszik a kezén közé. Oké. Igen.

>> Ettől e eb ez az én értelmezésem szerint

még olyan irányba is lát, hogy oké,

ennek ennek így semmi értelme nem lesz

és kész.

Ezek valóségek.

>> Hát az, hogy ennek semmi értelme nem

lesz, az az talán kevésbé valószínű,

mert mert az biztos, hogy képes lesz

olyan olyan tevékenységekre, aminek a

bemenete az sok szöveg és a kimenete sok

szöveg, és nagyon sok minden ilyen.

Tehát egy csomó orvosi meg tudományos

kutatás az ilyen. A tehát elég sok olyan

tevékenység van, ahol ez egy baromi

hasznos képesség. De nem, ez oké, akkor

akkor mondjuk akár a mi fundamentális

elemzésünk vagy más cégeknek, vagy mit

tudom én, valaki rákutató, tehát hogy

tök más, ahogy mondtad, szellemi

műhelyek. Miért gondoljuk, hogy ez

jobban fogja csinálni, mint a szellemi?

vagy úgy fogja csinálni. Tehát a tehát a

hype szót én így nem engedem el, hogy mi

az a és miért lenne az egyszer, miért

következik be, amikor nekem úgy tűnik,

hogy ez egy ilyen teljesen

megfoghatatlan és aki aki úgy csinál,

mintha értene hozzá, még abban se vagyok

biztos, hogy ér, de nyilván ezt nem

tudom megítani

>> én magam úgy, de bocs, mondjad. De én

csak annyit szeret, tehát hogy itt itt

nem feltétlenül, tehát itt szerintem

nagyon sok fajta spektrumon mozoghatnak

a a világállapotok, ahova ez ki tud

futni, és hogy nem feltétlenül kell,

hogy a legyen, meg nem feltétlenül kell

a tudom én elképzelni, hogy az fog itt

tölteni, mint a terminátor című filmen,

vagy a Matrixban, de de az pont elég,

hogyha éppen mondjuk

elég nagy társidelmi katasztrófát

okozhatna az is, hogyha nem lesz AGI, de

mondjuk egy

elég okos fehér galleros munka munkatárs

az meg tudja 10 másodiknak csinálni a a

munkáját, mert mert van annyi egy egy

csapat

AI agentje, akik neki rengeteg feladatot

megcsinál, amit amire korábban nagyon

sok ember volt képes. Ez egy ennek lehet

pozitív betölés, tehát hogyha megnézzük

olyan kritikus egyébként emberiség

számára fontos munkák, mint az

egészségügy, hogy gyakorlatilag majdnem

minden országban szakemberhiányal

küzd ez a a szakma. Itt például ez egy

fantasztikus lehetőségeket és távatokat

nyit ki, hogy nem csak diagnosztikában,

hanem hanem olyan megismerhető

megismételhető területeken is, akár mint

a sebészet lehet majd a az AI-t

használni, és és az meg majd az

emberiség döntése lesz, hogy ezt teljes

mértékben rábízzák-e

az AI rendszerekre, vagy mindenképpen

lesz ott olyan kell ott lenni egy

embernek, aki mondjuk kritikus

döntéseket meghoz, aki felügyeli. Amit

gondolhatunk akár egy jó példa, amit

amit ami ma is történik, az a az a

repülés. Tehát, hogy a repülésnél a az

ember a felszállásnál meg a leszállásnál

van alapvetően kontroll, utána rábízom

magát egy autópilótára, mert hogy

egyébként miért fogja ott a kormányt

Londontól New Yorkig, hogyha az egy

ilyen business as usual tevékenység és

lehet, hogy rengeteg szakmában ez fog

történni,

>> de tehát oké, tehát mondjuk Elhiszem,

hogy a radiológusra kevesebb lesz

szükség, mert nem tudom, segít neki és

akkor csak

>> nem nem többre sokkal többre. Tehát,

hogy hogy én én pont amikor tartottam

eladást a radiológusok országos

konferencián volt ilyen AI szekció, pont

ezt mondtam, hogy nem kevesebb, szem

többször annyira dolgos, jobb gépeik

lesznek, többet meg tudnak semmit

gondolod, meg sokkal jobb lesz a szűrés

is. Tehát amikor a CT nem egy ilyen

úrihuncság lesz, vagy egy ilyen nagy

kiváltság, hanem minden emberről sok

diagnosztika tud készülni, jó jobb lesz

szerintem a közegészségi ügy. Tehát,

hogy legyen csak több radus szem sokkal

jobb, hogyha van egy csomó radus és

mindenkit szűrünk és kevesebb ember hal

meg feleslegesen olyan betegségekben,

amit ki lehet

>> screenelni, hogy ugyanir gyakorlatilag

azt mondod, hogy olcsóbbá teszi, megőbb

lesz és a volumen így nőni fog.

>> Én ezt gondolom, hogy revolú, tehát hogy

hogy egy kicsit ilyen demokratizálni

fogjuk ezt a ezeket a diagnosztikai

területeket és ez tök jó. Afriká

>> é ezt általában is így gondolod? Tehát

ha tegyük fel, hogy nagyon sok helyen

történik az, amit most a radiológusokról

beszélünk, akkor ebből az a

következtetés lesz számodra, hogy

egyébként nem elveszi a munkahelyet,

hanem olcsóbbá teszi. Azért ez ez együtt

járhat azzal, hogy végeredméniben

kevesebb ember is kell, mert az olcsóság

az abból is fog fakadni, hogy egyszerűen

kevesebb embert kell megfizetnünk drága

munkaerőt.

>> Hát igen, talán azt gondolom, hogy hogy

biztos, hogy lesz olyan, hogy valamilyen

fajta munkaerőből kevesebb kell, meg

szerintem olyan is lesz, hogy valami

nagyon magas hozzáadott értékű munkát

többen el tudnak végezni. Tehát nagyobb

volumenbe tudjuk csinálni ezt a

magoshoz. Lásd orvostlás vagy szociális

ágazat vagy olyan dolgok, ahol most

tényleg ilyen kritikus emberhiány van.

Úgyhogy én szerintem ez inkább ebbe az

irányba fog menni. Én ezt nekem ez a

várakozásom.

>> De ilyet a tehát hogy abban, hogy tehát

ilyen általános AGI, nem pedig

helyettesítők bizonyos iparágakba, olyat

egyrészt láttok-e? És nem kérdeztem

vissza, de nem teljesen értettem meg.

Mire gondoltál, amikor azt mondtad, hogy

ha tud csinálni minimum 100 millió

dollárt?

>> Ez 100 milliárd volt. Ez azt hiszem,

hogy a a szematmannak volt talán a saját

olyan definíciója az AGI-ról, de ebben

nem vagyok most 100-ig biztos, hogy ő

mondta ezt.

>> Tehát akkor ő maga az AGI, mert ő már

csinált egy 100000 dolláros cég.

>> Nem, asszem az anyal profit

>> profit profit. Tehát hogyha azért AGI

tud csinálni egy olyan bizniszt, ami

annyira okos, hogy csinál 100 milliárd

profitot, akkor az a nem vagyok benne

biztos, hogy azt hiszem a Microsoftos

kontraktjuk így van, hogy a Microsoft

addig shareholder a akkor fordul át

valahogy. De ezt most nem akarok

butaságot mondani, hogy inkább semmit

nem mondok, de hogy assiszem ez a

trigger, hogy 100 milliárd per év

>> Ja, értem. Tehát úgy ford annyira okos,

hogy nagyon jobb üzletet. Eredetileg úgy

volt megfogalmazva, hogy az aig aztán

akkor pontosították, hogy akkor ennek a

hogy akkor most definiáljuk is mi az az

AGI. Jó évi 100 milliárd az már ai.

Tehát hogy ez volt.

>> Jó, akkor az a kérdésem, amit a

Terminatorról vagy a Matrixról mondtál,

tehát általános AGI, ami szerintem itten

sejtetve van sok helyen, sokféleképpen,

>> abban hisztek-e? Én úgy értettem, hogy

ez a 2027-es cikk is erről szól.

>> Hát az erről szól. Az szuper

intelligenciáról szól. és hogy ez

szerintetek lehet-e, hogy általános

típusú HI lesz 2027-ben, vagy 2032-ben,

vagy tök mindegy. De hogy

>> hát én most csak azt mondom, amikor

beszélgetünk ilyen ilyen barátokkal,

akik nagyon közel vannak a tűzhöz, tehát

nagyon jó barátom, Szegedi Krisztián, ő

X társalapító, most választották be idén

a Tudományos Akadémiába, és ő nagyon meg

van róla győződve, hogy két éven belül

bőven lesz, tehát ő is élharcos, meg a

>> általáni.

>> Igen. Igen. Tehát ő Maxnak társalapítója

volt az X-ben, és kilépett a saját

cégét, csinálja egy fantasztikus dolgot.

Ő a matematikát akarja megoldani. Tehát

neki a privát missziója az, hogy a

matematikai tételek bizonyítását azt ne

bízzuk az emberekre. Azon most akkor

essünk túl, mert mert az egy elég jól

struktúrálható téma, tehát marha jó

tréning adat a a matematikai

bizonyításoknak. Van egy ilyen lean

nevezetű framework, és azzal azzal

csinálj. És

hát őneki szerintem az a meggyőződése,

hogy ez biztos. Tehát, hogy azt hiszem

nagy összegű fogadásra is van rá, hogy

még talán másfél éve van, hogy a a

matematikát megoldja. És ugye a az meg

szerintem egy egy elég logikus dolog,

hogy a matematika az annyira jó modellje

mindennek, tehát a fizikai világnak ugye

matékban van ez a nem tudom top öt

tétel, amit még senki nem tudott

bizonyítani, de a sejtések megvannak,

>> mint a fermat sejtés is ilyen volt. És

aztán

>> igen, és mondjuk a ran hipotézis meg ak

sejtés az beltja Balázs, hogy ja

Krisztián bocsánat, hogy hogy egy

>> hog ez másfél év. Hát szerintem ilyen.

Tehát most erre van egy nagy összegű

fogadása. Nem tudom, hogy ezt most

elmondhattam-e, elnézést, de hogy ő ebbe

eléggé hisz, tehát az az biztos.

>> Igen. És egyébként ki van közel a

tűzhöz? Tehát szerintetek az van közel a

tűzhöz, aki kutató ebben, aki a nagy

tech cégeknél dolgozik? Ezt nehéz

megmondani. Tehát, hogy ne tökre

tetszett ez a megfogom, aki közel van a

tűzhöz, ugye annak van nagy rálátása.

Ugye itt a világ legnagyobb titkát,

akkor ők tudhatják, kik közel vannak a

tűzhöz. De kik vannak közel négy négy

négy modellfejlesztő cég és nem is a

bigtech ilyen ilyen ez érdekes. Hát az

egyik az a az a meta Facebook, de ilyen

értelemben bocs akkor revidálom magamak

lehet, hogy öt tehát van az Open AI, van

a Antropic van a az XI, ugye a Meta és a

Google. Tehát it az ötben most Igen, de

akkor most átrepülünk egy pillanatra az

óceán másik partjára, és ott sokkal

kisebb kínai laborok, tehát azért vagy

hát a anyacég az ugye nagy azért ott

mondjuk Kínában is van. És hogyha

megnézitek, hogy az innováció honnan

jön, aki szereti a alapítvány könyveket,

annak nem meglepő, de nem a birodalom

szokta általában produkálni a

innovációt. Hát igen. És most a kína az

persze egy birodalom, de hogy itt most

abban az értelemben, hogy a viszont a

chipektől el vannak zárva, tehát ilyen

szempontból a birodalom peremén vannak.

Tehát a legjobb chipeket ugye most nem

kapják meg. Kénytelenek innoválni.

>> Kénytelenek innoválni. És egyébként

három év alatt létrejött egy olyan chip

gyártóbirodalom.

>> Nyilván gyártani is tudnak. Nem az a a

kína nem arról híres, hogy nem tud

gyártani. De hogyha most egy pillanatra

visszatérünk arra, hogy hogy hol lehet

egy forradalom, ha például ilyen

úgynevezett poszt tréning

algoritmusokban valamit kitalálnak,

tehát nem kell hozzá annyi Nvidia

videókártya, és én mondjuk ez benne van

a levegőben. Tehát hogyha az ember így

így pörgeti a ezeket a white paperket,

hogy mikel jönnek ki ezek a kínai cégek,

azért tehát itt most van rendes mozgás

itt az ilyen post training területeken,

ami azt jelent, tehát ugye nekik most ez

a ez a fontos, hogy ne kelljen

feltétlenül ilyen hatalmas nagy Nvidia

farm. És ez azért eléggé oldalba

rúghatja azt az amerikai iniciatívát,

hogy akkor mit tudom én, most gyártjuk

itt szakmányba a Nvidia kártyákat,

fölépítjük a világ összes datacenterét,

világ összes energiájával, és akkor majd

bejoloózzuk az AGI-t pár éven belül.

egyébként agy kérdezzek arra rá, hogy

ugye van erről sok hír van, hogy a ugye

a Zuckerberg elment ebédelni és nem

tudom felajánlotta, hogy 3-5 meg 10

millió dollárt meg nem tudom akárhány

millió dollárt ajánat ugye a versenytárs

embereknek. Ez tényleg így van. Tehát

azt értem ugye, hogy kell a chip, kell

az áram, kell a dataacenter, kell a

adat, meg kell szerezni. Ugye az sokszor

agályos, hogy hogy szerzik meg, de most

ezeket mind tegyük félre, és maradjunk

az emberi erőforrásnál, hogy itt

komolyan ennyire durva az emberekért az

erőforrás, hiszen kevés olyan képzett

ember van, aki ezzel tud dolgozni. Tehát

mi miért jön értékes egy ember? Igazából

azt akarom kérdezni, hogy a cukerbergnek

neki külön el kell mennie vele ebédelni.

Hát szer ugye erről voltak ilyen szintén

LinkedInen rengeteg ilyen ilyen

mémszerű, hogy hogy egy ilyen NBA

franchise játékos vagy a Cristiano

Ronaldo

fizetésének megfelelő összege, tehát

mint egy ilyen szarsportolónak

a kompenzációját kapta meg ilyen 20-as

évi elején járó nagyon okos

fiatal fiatal kutató. Ez egy nagyon új

szakma, és

ez összefüggésben, hogy miért éri meg

ennyit fizetni, mert nagyon nagy a a

jutalom, amit amit látunk a végén. És

egyébként erről kicsit nem beszéltünk,

tehát most szerintem abban

megállapodottunk itt Geru, hogy nekünk

nincsenek nagyon nagyszakű fogadásaink

arra, hogy lesz-e általános

mesterséges intelligencia. Ti se vagytok

elég közel a tűzhez, hogy ezt tudjátok.

>> De de mert mert ugye szerintem azt így

elmondtuk, hogy mert valójában nem annyi

ez nem annyira fontos kérdés. Tehát

hogyha nem lesz, de egyébként marha jó

lesz a a mesterséges intelligencia

rengeteg alkalmazásban, az már nagyon

olyan szintű társadalmi változásokat fog

okozni, amit még nem látott az

emberiség.

És és visszatérve a kérdésedre, hogy mi

az elképzelés amött, hogy miért kell az

elsőnek lenni, hogy te érd el a az

általános mesterséges intelligenciát, és

akkor szerintem erről érdemes egy kicsit

beszélni.

>> Erről érdemes. Ezt le akartam hozni. Jó.

És egyébként én le is zártam az AG. Én

megértettem az állításotokat. Egyrészt

nem fogadtok, mondt akkor nem tudjátok.

Szabad ilyet mondani, hogy ilyen

szerények vagytok?

>> Szabad, szabad.

>> Igen. És és egyébként én értem, Gyuri,

amit mondasz. Tehát hogyha izé a

pszichológia területén, a radiológiában,

a közgazdaságtan mindenhol egy kicsit

vagy nagyon segít, az is forradalom.

Tehát, hogy ezt én elfogadom. Én nem is

akarom alá becsülni jelentőségét, csak

azt akarom mondani, hogy mondom nekem ez

a, hogy az üzenetek, én az üzeneteket

olvasom, meg a cikkeket olvasom, és hogy

sokszor ez, hogy igazából ez egy ez egy

versenyfutás az AGI-ért, tehát mintogyha

mintogyha lenne valami, tehát hogy a

Nirvánába kijut először és akkor erre

terelődjünk át, hogy akkor de akkor

szerintetek egy kicsit nem is így néz ki

a verseny a Nirvánába kell eljutni

először, vagy

>> Nirván az szerintem más jelent.

Szerintem a nirv az azt jelenti, hogyha

lesz egy olyan

hagyjuk ezt a általános mesterséges

intelligenciát, lesz egy olyan

szuperképességünk, egy olyan szuper

algoritmusunk, ami valamit meg tud az

embernél bármilyen területen oldani

sokkal hatékonyabban, nem lesz tudata.

Tehát szerintem ez nagyon tehát hogy

most erreő meg aztán ilyen metafizikai

dolgokról abszolút nem szeretnénk

nyilatkozni meg meg beszélni.

>> Vallást is előhetjük.

>> Ez ez már így túlmutat a nem tudom

képesítésünkön.

De hogy hogy gondoljunk abba bele, hogy

ezt egyszer elérjük. sokkal gyorsabb az

embernél, és utána elindul egy ilyen

exponenciális folyamat, hogy akkor csak

mit tudom én, havon tej századék-kal

lesz még az a dolog jobb, akkor azt,

hogyha összeadjuk, az mit jelent egy 12

hónapos időtávan? Tehát ez azt jelenti,

egy két éves, három- négy éves időtávan,

hogy hogy egy idő után egy

olyan képességű dolgunk lesz, ami

mondjuk az ember költségénélak

a töredékért megcsinálja ugyanazt. És

akkor gondolkodjunk azon, hogy oké,

akkor ő képes lehet előállítani valamit

megint majd, ami megint mi is sokkal

intelligensebb. Megint lesz egy expensis

folyamat és aki először elkezdi ezt a

ezt a folyamatot termelni, az egy akkora

pénzügyi értéket fog majd

megtestesíteni, amivel minden más dolog

az kvázi értéktelenné válik.

>> Na és akkor itt egy nagyon fontos

kérdésem. Ez úgy jön létre, hogy a mai

technológia, tehát visszatérve a bigtech

cégeknek meg az open kell fejlődnie, és

csak így érhető el az, hogy a végén,

mert te most azt írtad le, hogy végülis

a profit az ha most úgy tetszik, akkor

jelen állapotában akkor nőnie kell. Most

lehet, hogy elversenyők nem a profitot

kéne mondanom, akkor azt kéne mondanom,

hogy a termelékenység az nőni fog tőle.

Most viszont a cégek ma még nem, hogy a

profit nem nő tőle, mert mert bejött

valami szuper termelékeny és

erversenyzik, hanem még azt sem

nyilatkozzák igazából, hogy a

termelékenység nagyon nőtt volna. Nem,

nem, nem csak azzal van a baj, hogy

esetleg nőtt is elversenyzik. Tehát

akkor te azt mondod, hogy az Open AI-nak

és versenytársának is fejlődnie kell

ehhez, vagy egyébként kész a

technológia, csak a felhasználási

területek még lassabbak. Tehát valójában

már nagyon jó a nem tudom képi

diagnosztika, csak még a radiológusok

nem tanulták meg az egész világon, hogy

hogy kell használni. És ezért ez ezért

ez fog történni így is, úgy is. Tehát

így is, úgy is termékenységnövekedés

lesz, mert mert bocs, akkor viszont ha

azt mondom, hogy nagyon pesszimista

vagyok, és nem tudnak tovább fejledni a

az elem és társai, akkor akkor akkor

lehet egyébként, hogy nem lesz igazad és

nem lesz semmi, hanem csak ilyen kis

aranyos segítő dolog lesz ez az egész.

Hát ez az elemnek lehet egy korlátja

nyilván, és az az nem is feltétlenül

fizikai chippek, hanem szövegek. Tehát

hogy ugye ugye ha elfogy a tanítóadat,

tehát hogyha nem lesz már új tanítóadat,

akkor akkor nem lesz olyan triviális,

egyszerűen csak paraméter növeléssel meg

meg

ilyen erőforrás növeléssel jobb

modelleket csinálni. Most egyelőre

egyébként ehhez kezdünk közelíteni,

tehát már nem teljesen triviális

organikus tanítóadatot szerezni. Épp

ezért volt ez a metának ez a széliája és

akkizíciója, mert ez nyilván most ez egy

ilyen egy ilyen hatalmas nagy nagy báz,

hogy jó, de akkor szintetikusan, tehát

mi magunk generáljunk tanítóadatot. És

az az egyébként az egy jó jó téma, de de

ott elkezdünk eltávolodni attól, hogy ez

a ez a valami az az emberiség maga

képére formálja, hiszen ilyen

szintetikus dolgok

lesznek a a tanító adatban, ami amire

még egy pillanat visszakanyarodnék, és

itt mondtam ezt a az előbb, hogy a a

kutatás meg az tehát, hogy mi mi az

ember versenyelő, mondjuk egy

vállalatnak mi a versenyelőny ebben az

AI versenyben? Nem feltétlenül egy

bigtechnek, hanem akármilyen

vállalatnak, például, mint a Hold, vagy

egy, vagy egy bármilyen olyan vállalat,

akinek van saját belső kvázi kutatása,

vagy olyan kor működési folyamata, ami

ami az ő corbiznisze. Amogy ezt

csinálják ő jól, ez az ő versenyelőnye,

aztán az nagyon fontos, hogyha be is

épít AI-t a flowjába valahol, érdemes

ezt a falakon belül tartani. Tehát, hogy

én most, és ezt nem a kócsebb jött

mondom, a kócs ennek egy ennek egy ilyen

megvalósulása, hogy igen, például a a

szoftver kódokat, amik elég sok mindent

reprezentálnak a vállalati működésben,

azt érdemes a a falakon belül tartani.

De van ennek egy olyan oka is, hogy azt

mondtam, hogy a kutatók még az utolsó il

nagyon fontos a k szoftver kód az az

ilyen értelemben nem csak egy ilyen nem

tudom én

>> az a tudás

>> erőfal, hanem az a tudás az a az

>> nem az, ami most a Holdba a szoftver

kód, hogy a hogy rend működik a

korrendszerünk, mert abban nincs bele

leírva, hogy hogyan elemezzük

fundamentálisan világos van azok az

nagyon kritikus [nevetés] a fejbe van,

az biztonságban van. Az Excelek is

biztonság vannak, de de a a de valójában

itt a nem véletlenül kaptak ezek a

kutatók ilyen hatalmas fizetést. Az ő az

ő orruk, tehát az ő megérzéseik az

értékes, meg nektek így a mondjuk az

elemzési folyamatok. És épp ezért én azt

javaslom a hogy ha bevon az ember AI-t a

belső működésbe, érdemes on premise, ami

azért fantasztikus, mert egyszerűen két

legyet ütünk egy csapásra ezzel.

Egyrészt ugye a költségeket tudjátok

kapitalizálni, tehát nem kell OPEX-be

ándon venni token alapon a a big

cégektől. Most ugye a bigtech cégek ebbő

érdekeltek, ugyanúgy, mint a 90-es évek

vége felé ez a telco robbanás

Amerikában, mindenki internet kábelt

húzott, aztán azt gondolták, hogy majd

azzal nagyon forgalmaznak, meg telkó

kábelt. Most kábé ilyen a token, tehát

ingyen van. Nézzétek meg, hogy mennyi

karaktert generál a clód. Ö nyilván nem

abban érdekelt, hogy vagy mondjuk a chat

GPT nem abban érdekelt, hogy te gyorsan

megkapdod a választ, hanem abban

érdekelt, hogy fooljon a vér, legyen

minél több karakter, mert a nap végén

arra fognak számlázni. Tehát, hogy ez

úgy úgy úgy ugyanolyan, mint általában a

na mindegy, most ebbe ne menjünk bele.

Lényeg az, hogy az omem, tehát hogy a

vállalatfalamin belül futó modell, az

abban is segít, hogy nem kell nem kell

Oex költséget fizetni. Tudjátok ezt így

az elején kapitalizálni. Ez

>> nekünk azért még ezek az AI költségek

így nem nem a túlnyomó többségét teszik

ki sem az árbevételknek, sem a

költségnek, de ki tudja hol leszün.

>> Szintén most már harmadjára is állítom a

LinkedInt. Ott azért lehet itt ilyen

nagyon szoftos történeteket

olvasni arra, hogy megjött a hóvégén a

az AI számla, és valaki valakinek nem

tudom egy ilyen AI

asszisztált fejlesztőeszköznél beragadt

egy egy ilyen ciklus, és akkor kijött

egy nagyon-nagyon csúnya nagy száll.

Világos. Jó, figyeljetek, AGI-t akkor

elfogadtam. Igazából akkor ti is ilyen

óvatos duhajok vagytok azért

összességében, nem? Tehát, hogy ti is

érzitek ugyanazt, hogy olvastok és azt

mondjátok, hogy hú, ez túzás volt, hogy

ezt nem fogod.

>> Nem, én én nem ezt akartam érzékeltetni,

hogy én én óvatós duá vagyok. Én azt

mondom, hogy szerintem forralmi

változást fog okozni a mesters

intelligencia az ember életében, vagy az

emberiség életében, de hogy nem

feltétlenül az AGI-on keresztül, vagyis

illetve nekem tehát az az egy ilyen

relatívan mellékes dolog. Tehát engem

személy szerint a legjobban az az

érdekel, hogyha tényleg óriási

produktivitásnövekedés lesz és

és hogyha nem az valósul meg, hogy ez

minőségű ugrást fog okozni és még

mindenki ugyanúgy dolgozni fog, csak

sokkal jobb minőségű szolgáltatásokat

kapunk, ha nem egyszerűen redundáns lesz

az ember sok munkában, akkor mit fogunk

kezdeni az időnkkel?

>> Jó, nem, megértettem. Végülis az tényleg

nem óvatos duhannak lenni dolog.

Következő téma az elég praktikus lesz.

Ti akik rálátok erre, akkor azt mondtad,

hogy öt nagy cég.

Van-e különbség, melyiket kell

használni? Mire számít ez nekünk másnak?

Ti mit éreztek? Ugye én nekem a

perplexitybe ott át tudom állítgatni,

hogy egyik másik. Nyilván nem tudom

megkülönböztetni én egy ilyen kis

átlagos mezői felhasználó. Egyik is

válaszol, másik is válaszol. Nem tudom

megmondani, melyik a jobb. Mit mit

számít ez? Vagy hogy kell erre nézni?

>> Figyel,

>> hát számít.

>> Persze számít. Tehát, hogy itt itt ugye

most alapvetően az öt öt nagy ez az öt

nagy modellkészítőről beszélünk. És

egyébként tényleg érdemtelenül nem

tettem hozzá még a európai Mistrát, aki

egyébként egy nagyon fontos versenyző a

a piacon, és különösen egyébként ezeknél

a a kisebb modelleknél, amit lehet

házunk belül is futtatni, illetve a

kínaiakat is ott mondjuk a leginkább

remélem nem hagyok ki senkit, de ugye a

Deep Seek van, ami nagyon rárúgta az

ajtót a az amerikaiakra, amire azt

mondták, hogy Amerika második sputnyik

momentuma. volt ilyen szerintem

januárban

és és nagyon bólogattok, szóval ti ezt

osztjátok.

>> Hát azok a modelleek brutális,

>> de semmiből jött, tehát hogy az az

nagyon

>> nem volt előzménye és ezek tényleg

tényleg ilyen kis garázs cégeknek

látszó, hát nyilván mögöttük egy

hatalmas nagy cégnek az anyagi

hátterével, de ezek ilyen kis laborok.

Tehát ilyen

>> Lipsticknek nem is volt ráadásul nagy

laborja.

>> Mind mindenkinek van. Igen. Tehát maga a

cég nem igazáb,

>> de akkor ott úgy kell elképzelni valami

zseniális. Tehát mivel rákényszeríték,

hogy nincs mer Nvidia GPU, ezért akkor

ott a zseniális kínai okos emberek

>> ott van azért nekikát azért

>> loptak is meg tudnak is venni valamely

szint. Hogyha megnézzük, hogy hogy

Nvidia videókártyát hol hol adnak el

mennyit, akkor menül mit tudom után jó

van neki, de hogy oké, de hogy de hogy

ott valami ott valami matematikusok

valami zseniális dolgot csináltak. Ezt

ezt kell akkor ebből elvít

>> van. Igen. Nekik lett egy olyan ötletük,

amivel kevesebb erőforrást.

>> Hát nagyon sokat más voltak. Tehát, hogy

ezt állítólag Picasso mondta, de de

állít ő is lopta a szöveget, hogy a nagy

festő mással a zseni lop, tehát hogy ott

nagyon sok okos kutató van, ugye azzal

nagyon jól áll kína és

és hát elég tehát praktikusan jöttek

haza. Tehát Bigtechttől is jöttek haza,

meg Stanfordról is. Ezek eléggé ott

voltak a a Cruz közelében, hogyha már

megbeszéltük ezt így. És

a ezek ezek marha jó modellek, és ugye

ezeknek a nagy részét tudja az ember

futtatni a saját gépén. Tehát az

konkrétan ugye itt a házon belül is

ilyen nagyon

zárt környezetben lehet használni. És

akkor valahol most hallottam ezt a

mondatot, de ez így eléggé betalált

szerintem ö érdemes így eszünkbe vésni,

hogy hogy mi mi az, amit a szem 60

leginkább el akar titkolni a világ elől,

hogy a kvent az tudod futtatni a saját

gépeden is. Tehát, hogy valójában és az

az egyébként az a durva, hogyha

kipróbáltok, mondjuk úgy nehéz

kipróbálni kvent, hiszen kell hozzá

azért infrastruktúra, de hát mi látjuk,

hogy ez ugyanolyan jó, tehát hogy nincs

ér észrevehető differencia, nincs a a

Cloud

mondjuk az open modelljei meg

>> bocsánat, csak a a Quen az az Alibabának

a modell családja és az a mögött tényleg

nagyon komoly infrastruktúra van azért.

>> Igen. Viszont open sourceet, vagy

pontosan open weight, tehát hogy a

súlyokat lehet nyíltan használni. Ezt

nem mondják meg, hogy hogy tréningezték,

de a a szabadfelhasználásra ingyenes.

>> És mondtátok, hogy van különbség a

modellek között. Mit számít nektek?

Fontos ez a mezei felhasználónak, hogy

>> szerintem nagyon sokszor ez egyébként,

tehát hogy most szerintem menjünk akkor

végig talán sorba. Tehát kez kezdjük az

Openiál meg a CH GPT-vel. Nyilván a

legtöbb ember ezt ezt ismeri. E a CH GPT

az az inkább jelenleg egy egy konzumer

termék. N tudom, most már ilyen legutóbb

talán 800 millió felhasználót olvastam

valahol is 17 milliárd dolláros

árbővétel. Mondjuk nagyon vastag, tehát

szerintem több a veszteségük, mint a mi

az árbevételük. Tehát azért az ott még

van mit tenni, de hát tesznek is. Tehát

az új új ötös meg a talán tegnap jött ki

az 5.1-es modell, ez érezhetően

alapvetően rosszabb, mint a a korábbiak.

Látszik, hogy valószínűleg spórolnak az

előforrásokkal, és a nem előfizetőknek,

vagy az előfizetőknek is alapból, hogyha

nem paraméterezed, akkor egy ilyen

rosszabbul teljesítő modellt.

>> Mit jelent, hogy paraméterezed?

>> Hát hogyha nagyon egyébként elegensen el

van rejtve a a felhasználói felületen

az, hogy hogy szeretnéd, hogy hogy a a

próál családot használja, annak nyilván

megvan az a hátrány, akkor az több

erőforrást igényel, többet gondolkozik.

Ö

lehet egészen ilyen research típusú

feladatot adni, ami ahol akár fél órát,

egy órát, négy órát gondolkodik egy

feladaton. Ezekre gondoltam alapvetően.

>> Igen. És ez ez jó volt, hogy mondtad

George ezt, hogy hogy ez a ez a modell

változások vannak. Ugye ez is egy ilyen

mindennapi probléma lehet akár, hogy az

ember fölépít valami kis infrastruktúrát

magának, hogy hogy nem tudom milyen

promptokkal használja a adott modellt és

és arra mondjuk van egy benchmarkja,

ami alapján azt mondja, hogy igen, igen,

ez így szuper. És akkor hirtelen a

saszolgáltató lecseréli a modellt, és

akkor minden megváltozik. Tehát hogy

mert annak más a szemptje, máshogy van

tréningezve, más a maga a modell is, más

>> tök mást fog generálni ugyanarra a

promptra. Tehát az, hogyha az ember egy

ilyen, és ugye mondtad az elején Balázs,

hogy sok cég használ AI, de kevés tud

kimutatni Roit. Hát ez egy ok lehet

erre. És én azt szoktam így mondani,

hogy azért, hogyha ha

produktív környezetben, productionbe

használunk AI rendszert, hogyha nincs

mögötte benchmarkolás,

akkor az azért még nem production.

Tehát, hogy akkor akkor vagyunk

productionben, hogyha ki tudjuk mutatni,

hogy azokra a tevékenységekre, amire

használni akarjuk, kvázi benchmarkolni

tudjuk azon a feladaton, ami amire

szeretnénk azt használni, azon mér mérni

tudjuk a javulást egy modellváltásnak.

Ellenkező esetben, hogyha ilyen

sasmodellt használunk, tehát nem mi

kontrolláljuk, hogy milyen modell van,

bármikor kihúzhatják alolunk. Egyrészt

az ározás, tehát bármikor mondhatja azt

a open, hogy akkor mostantól kezdve x10

és akkor most eddig volt olcsó, mint a

mondj

>> valószínűleg ez a tervük egyszer, vagy

szóval, hogy más

történik is ez többévésbé.

>> Igen. Tehát itt az sok sok fajta dolog

van. Nyilván a a az egy cél, hogy

kérdés, hogy meddig lehet árat emelni.

Tehát ez most sem annyira olcsó az a 20

dolláros, 30 dolláros per felhasználó

per hós árazás. Ez valahol itt a

konzumer meg az ilyen előfizetéses

modellnek ez a felső határa, és

valószínűleg inkább skálázással meg

költségcsökkentéssel

fognak, és elég komoly infrastruktúra

projektek vannak, ami majd egyszer

remélhetőleg eléri a hatását. És akor az

összes többi igazából mondjuk mondhatjuk

azt, hogy van a ilyen konzumer oldalon a

ch GPT összes többi az az Igen. Tehát

van a van a az a az Antropicnak a cló

nevű platformja a és az összes többi a a

az XI, a

a Gemini, az ugye azért szerintem azzal

még többet találkozunk, hiszen az most

már beépült a keresőmezőbe. A Google

ezzel próbált ellensúlyozni azt, hogy

hogy ahogy te is mondtad, hogy a Google

keresésnek egy alternatívája lett a lett

az AI. És akkor hogyha így van, akkor

meg megpróbálják megelőzni a problémát,

és akkor oda odatesznek egy ilyen AI-os

kontexusos választ is. Gyakorlatilag

ezek ezek konzumer számotban hasonlóak.

Ami nagyon fontos szerintem, amit amiről

kevesen szoktak beszélni, az az, hogy a

a bevételi forrásai ezeknek a cégeknek a

az a konzumerpiac az csak egy egy

töredékes. Az antropicnak a tényleg egy

szerintem ilyen 10%-a sokkal nagyobb az,

amit más alkalmazások használnak E-T és

azok használják ezeknek a nagy

modellgyártóknak a a termékeit ilyen

API-okon keresztül, és gyakorlatilag a

használatért fizetnek. Jelenleg azért

azt az látszik, hogy ezekből is

legjobban a tehát két két két-három cég

jár nagyon jól. Az egyik az Nvidia, aki

szállítja a a chippet. Az az brutális.

Tehát az Nvidiának annyira monopol

helyzetben van, hogy 80%-os ilyen bruttó

marginja, bruttó profit marginja van.

>> Meg az meg a adat

>> Igen, az adatzolgáltatók, tehát a

Microsoft Asure, a a Google Cloud és a

és a az Amazon. Ez ugye három nagy

cégnek a ami egyébként már előtte is egy

ilyen Zorék most nagyon próbál feljönni.

Ugye ezzel lett Elison egy napra világ

leggazdagabb embere bejelentettek egy

nagyon komoly dealt a az open AI-ja és

az X-jal meg korábban is volt nekik.

>> Jó, tehát igazából akkor az én nekem az

volt az üzenet, hogy a chat GPT az van a

fogyasztóknak azt használják sokan. A

Google az ugye önmagától már ha Google-

keresel, akkor már használja neked

ingyen. A többieket nem használják

sokan, de a cégek használják. elsősorban

a a clódot és és elsősorban a

fejlesztési

>> hát meg jogi terület, tehát hogy a a

clód az elég most én azt gondolom, hogy

talán a legjobb ilyen szövegíró

képességére, mióta open nyugdíjaszta ezt

a 4ó

>> modellt tényleg ez az ötös az olyan amit

a Gyuri mondott, hogy ilyen mindegy.

Tehát hogyha hacsak nem ugr ugrálod

nagyon körbe akkor akkor nem az igazi.

Cloud azért azt például mi szakmánkban,

informatikában nagyon sokan használják.

Pont az Entropicnak van egy ilyen cló

kód

és hát az

>> alkalmazása és modá saját termék. Így

van. Tehát az egy a saját termékük és és

elég jó. Tehát hogy az a informatikába,

programozásba az egy talán talán mondjuk

kérdezed, hogy mire miaik a legjobb. Én

azt gondolom, hogy így a informatikában

mondjuk most a

clóot mondanám, de hát nyilván ez

>> videógenerálásban most az Xia is eléggé

nagyot gurított. Hát igen, tehát de hogy

egy hónaponta licitálnak egymásra és

azért nehéz megmondani mindig melyik a

legjobb. Állandóan benchmarkolni kell.

Tehát szerintem hogyha valaki

professzionálisan használja, akkor

érdemes megcsinálni a benchmarkokat

arra, amire neki kell, arra a

feladattípusra, és igazából nem ilyen

érzelmi vagy ilyen impulzus döntést

hozni, hanem ami a benchmarkokba kijön,

akkor mindig választani jobbat, mert

nagyon gyorsan változik a piac.

>> Igen. És nézni az újdonságot, az nagyon

fontos, mert tényleg hónapról hónapra

elég nagy változások vannak.

>> Ühüm. Jó, következő téma: Humanoid

robotok. Hogy függ ez egyáltalán össze?

E már 15 éve is láttam a tévében, hogy

így Japánba ott így van egy ilyen robot,

és akkor így mozog, és akkor most meg

már nem tudom, meg tudja fogni a tojást.

Ezt az AI csinálta, vagy ez amúgy is

fejlődött volna? Mikor lesz nekünk

otthon egy rendes robotunk, aki majd

bepakol a mosogatógépbe, meg kivasalja

az ingeket másnapra? Tehát, hogy

olvasom, hogy nagyon hamar. Egyébként

ebben jobban is iszek. Azt nem tudom,

hogy hasznos lesz-e, de hogy ugye mint

ahogy a nem tudom Amazonnak is volt ez a

kis doboza, aztán az nem lett akkora

forradalmi, mint akarták. Hogy hívták?

Alexa volt a a neve, aki ott és akkor

lehetett hozzá ugye beszélni. már az is

egy kicsit olyan volt, csak ugye a large

modelleknek a megjelenése ugye nyilván

egy kicsit ezt így megspékelte meg

szerintem valahogy az nem lett annyira

híres, de hogy tehát hogy voltak ennek

már próbálkozásai, de de most val ebbe

viszont én is be tudok lelkesedni, hogy

hát ha valaki vasalna, az az király

lenne, vagy valaki, ha már meg tudja

fogni a tojást, és nem töri össze

már az is valami, ha fel is tudná törni

a tojást, akkor az ugye még durvább

lenne, mert akkor az már főzni is tudna

előbb-utóbb. Tehát, hogy na mindegy, hol

állunk ebbe, mert ez nagyon nagyon

nagyon lelkesítő. És azt úgy valahogy én

is el tudom képzelni, hogy hát hogyha

azt csak így ki kell tapasztalni, hogy

mikor pont nem törik össze a tojás, és

akkor odad annak a vasdarabnak, és akkor

csinálja. Na, hogy na erről, ha van

véleményetek,

>> akarod kezelni?

>> Nem. Jó, hát ehhez, hogyha ehhez aztán a

legképzésem értünk. [nevetés] Igen,

igen. Ez én csak így meghallgatom, hogy

mi a véleményed erről a té

>> szerintem én én dobtam be azt a témát,

hogyha már tényleg ilyen világvége

hangulat hangulatba akarunk kerülni,

akkor akkor nekem mindig elképzelni azt,

hogy hogy mikor lesz igazán baj, akkor

lesz baj, hogyha elég sok robot, tehát

hogy mi ez a ezt az AI-t ezt egyszer

kihúzzuk a connecttorból, és akkor az

egyszer az úgy leáll, hogyha hogyha ez

egy ilyen distributált rendszer lesz, és

mindegyik, hogyha lesz nem tudom 10

millió robot vagy 100 millió robot

milliár, lehet is le fog merülni, de

valahogy én attól

>> hát mer az anyukámnak a robotzió vagy mi

az robot fűnyirője és visszamász köhére

tölteni, tehát nem olyan könnyen

merülnek le, hogyha nem [nevetés]

>> Igen. Tehát, hogy szerintem ez ez nagyon

érdekes ilyen humán szempontból, hogy

hogy ezek mikor fognak jönni. egyébként

nyilván itt is van egy van egy hype, meg

itt is van egy olyan ígéret, amit

nyilván mondanom sem, hogy Elon Mask az

ellenjáró abban, hogyha már egyébként a

a Teslát nem sikerül annyira jól

értékesíteni és feljöttek a nyakára a a

kínaiak, akkor próbál egyet gurítani

valami más tableten, és akkor eladja,

hogy ez lesz az emberiség számára

következő l

>> Lehet, hogy én is csak ezt a hype-ot

nyertem be sajnos és nem lesz senki, aki

kivasaljon. jönnek az Optimus robotok,

akik azt láttuk, hogy színpadon nagyon

jól tudnak táncolni, tehát azt azt azt

én nem tudok úgy táncolni, azt azt

mindenképpen engem már legyőztek. Tehát

ilyen értelme az AGI valamiben biztos,

hogy már jobb, mint a az ember, de azért

itt félelmetes befolektetések vannak itt

ebben a téren. Tehát, hogy nyilván a

mászk az mászk. Idén 5000 robot ígér,

jövőre 100000 robot ígér, két év múlva

500000 robot ígér. Meglátjuk, hogy mi

lesz ebből, de a több a kínaiak is

eléggé belelesedtek.

Engem megmondom őszintén, hogy az am

összefügg, tehát hogy nem ne úgy

kezeljük ezt öet, mint ami nem AI

terület, nem? Tehát itt is szerintem

nagyon összefügg, tehát hogy én most nem

tudom, hogy George van még valami ilyen

ilyen nagy összefüggés itt a robot

majd arra, tehát hogy hogy ami amiről

nem beszéltük, tehát ezekről a öt nagy

modellgyártóról beszélünk, de egyébként

számtalan kisebb meg specializált AI

modell gyártó van. Hát vagy ezek a

kisebb modellje, a a nagy gyártók kisebb

modelljei.

>> Igen, de specializált területekre és az

egyik azért pont a robotikára is vannak

speciális

operációs rendszergyártók, mert ez talán

Google-nak is van ilyen kezdeményezése.

Tehát, hogy ez egyébként így ezt nem

tap, tehát hogy túl sok ilyen ilyen spot

az talán megvan az a az a kutyaszerű

Boston Dynamic.

>> Az Boston Dynamic megvan. Azt azt

viszonylag olcsón adták, vették ilyen

milliárd dollárokért annó, és azt nem is

értettem. Bár ezek szerint nem tud akár.

>> Hát ott ott szerintem az volt, hogy hogy

a Google ezt megv ez egy az bosson az

így létezett ilyen huszon pár évig, és

utána a Google megvette és a Google-nak

a reputációjának nem tett jót, hogy egy

ilyen, hogy ilyen bele lehet látni azt,

hogy ők majd robotokkal elpusztítják a

világot.

>> Igen. Tehát ilyen félmetes kutyák

szaladgálnak. Igen, nagyon nagyon vicces

az, hogy hogy az Enon má öt éve, amikor

még a Boston Dynamics a Googlenek a

tulajdonában volt, akkor azt mondta,

hogy neki az a rémá ma, hogy a hogy a

két Google alapító az humonid robotokkal

el fogja pusztítani az emberiséget, és

akkor előre tekerjük öt évvel a filmet,

és most a ő meg úgy 50-szer annyi

humanoid robotot szeretne gyártani, mint

ami valamint nem az volt a rémában, hogy

lesznek azok a robotok, csak nem ő

csinálja meg. Hát [nevetés]

>> igen, igen, ez valószínű.

>> De egyébként itt az AJI tényleg

összefügg ez egyébként szerintem ez a

robot robot téma. Én azon gondolkoztam,

hogy amikor beszéltünk az előbb arról

mit tudom 20 perc, hogy AJI lesz-e most

meg az Ellenből, ki tud-e pörögni és

egyébként szerintem lehet, hogy igen, de

hogyha nézzük meg, hogy hogy mi az

egyetlen jelenleg egyetlen bizonyíték

arra, hogy hogy létezik ilyen emberi

szerű intelligencia, hát az ugye maga az

ember. Itt ülünk a szobába. Tehát, hogy

ma az emberi faj az úgy alakult ki, hogy

nem tudom, kimásztunk a vízből föl a

fára le, csoportosan elkezdtünk

feladatot megoldani a nyelv

segítségével, megosztottunk információt,

generációk között egyebek, de hogy

voltak szenzoraink, tehát nem csak a

nyelv volt, hanem volt szemünk, meg

érzékszerveink, meg szaglásunk, meg

minden, és ezzel is stimuláltuk az

agyunkat, és akkor a sok szenzor meg a

meg az agynak a neuronjai, meg a

tárolókapacitása, meg a

processzálókapacitása együtt ki kijött

ez, ami most itt van. És én szerintem

nem egy buta gondolat, hogy hát lehet,

hogy ha akarunk egy ilyen szintetikus

vonalon is egy ilyen evolúciót, akkor

annak is kell adni érzékszerveket, meg

tapintást, meg meg ilyen

situation, vagy nem tudom, hogy mondják

magyarul, vagy úgy tudja, hogy hol van,

meg mi történik. Az az lehet, hogy úgy

könnyebb. Hát hiszen az egyetlen példa

erre az az mi magunk vagyunk. Tehát

szerintem elképzelhető, hogy ez a ez a

robotómia ez így ilyen bekerül egy

elkezdi erősíteni azt, hogy hogy

legyen-e AGI, vagy nem mondom, hogy így

lesz. Tehát erre nem tudok bizonyoságot

vállalni, csak nem tartom hülyeségnek.

>> Az egyetlen AI szakértő, akit követek,

az ugye pont a nagy szkeptikus, ez a Jan

Lecoun, aki azzem a Metának volt valami

vezetője AI fronton, és

>> mostáig most ment el.

>> Igen,

>> tegnap előtt csinált valami saját cég.

>> Azt hittem már régebb óta

>> régebb lefokozták.

>> Ja. Ne, ne, nem, nem követtem elég. 24

éves,

>> meg a két két másik srácos 1 milliárd

dollárért. És

>> na mindegy. Szóval ő ő de ő mindig ezt

nyilatkozta, hogy tehát biztos azért

olvastam őt, mert ő azt mondta, amit én

is így erre gondoltam, hogy ez egy

óriási hype és teljesen túl van tolva,

és hogy nem lesz iten. És neki ugye ez

az egyik ilyen fő gondolata, amennyire

értem, amit mond, hogy hát az ember az

érzékszervein keresztül tanul egyszerre,

és azok mind együtt valami érzést

okoznak az agyában, és hát ezt az AI nem

tudja. Hát ugye a a ugye a nyelv a

legegyszerűbb, mert ráadásul az

diszkrét, ugye szavak vannak egymástán.

Ugye a videó az már bonyolultabb, mert

folytonos. Igazából ő ugye azt isettem

meg kritizálta, hogy tehát a videón vagy

a vagy tehát ami folytonos dimenziójú és

nem diszkrét, abból nem is tud úgy

tanulni mint ahogyan a large language

modellben. Na mindegy. De értem, hogy

akkor az a gondolat, hogy van a robot,

annak ugyanúgy vannak érzékszervei, mert

amikor megfog valamit, tudja, hogy

kemény vagy folyékony, lát valamit,

akkor betáplálja, mint egy videókamerán,

és izé bemegy, és akkor a beszél, akkor

ugye az Vlang modell, az már szinte azt

már meg is oldottuk, tehát ugye abban

vagyunk a legerőrébb. És akkor ezt

valahogy belül, bár azt azt továbbra sem

értem, hogy ez egy együtt hogy fog

együtt összeállni, mert ugy ezek olyan

mint mint külön öt külön dimenzió lenne,

nem? Mint az emberben meg valahogy

együtt van a szaglással meg az érzéssel,

meg

>> hát az lesz az a tehát hogyha ugyanaz a

neuronháló képes arra, hogy megtanul,

mit tudom én, szagokat megkülönböztetni

meg angolul meg sakkozni. Tehát, hogy

erre azért még kevés példa van, hogy ez

>> igen, de nem lehet, hogy ez olyan

dimenzió ugrás, ami így káb lehetetlen,

vagy nem tudjuk megoldani? Hát

>> nem lehetetlen, mert az ember

megoldotta. Tehát, hogy hogy azt látjuk,

tehát van pont, hogy hogy van van egy

van egy fizikai bizonyítékunk rá, hogy

ez lehetséges. Tehát ez ezt a megoldotta

az evolúció. Ergo szerintem nem egy

őrült várakozás, hogy ezt meg tudjuk mi

is oldani. És hát szerintem inkább az az

érdekes, hogy hogy tudik fajta

tanulásból egy másik szituációból

fölépíteni tudást. Tehát mint ahogy

szerintem erre is van már szintetikus

példa, és megnézzitek, hogy a Google mit

csinált, vagy Deep Mind pontosabban a

amikor a Alpa Zero, ugye az Alp Go,

pontosabban amikor a Go játékot

megoldották és megverték az emberiséget,

és ez egy fantasztikus nagy esemény

volt. És de ugyanazzal a vagy hát kvázi

ugyanazzal a modellel utána a sakjátékot

is, meg a Shogit, a a japán sakkot

megoldották. Hát az már szerintem

valami. Tehát az egy nyilván ott volt

egy csomó játékpecifikus keresés meg,

szóval azért szerintem ez nem ennyire

ilyen rózsaszín sztori. De de hogy

valami ilyesmi lesz szerintem az AJI azt

tekinteném én AJI-nak, hogyha az egyik

területen szerzett tudást tudja

adaptálni a másik területen. Az komoly,

de ilyet il ehhez most messze vagyunk.

Tehát ez

>> tehát hogy nyelvből megtanul valamit, és

aztán amiatt mást rajzol a filmben.

>> Mást rajzol, meg mondjuk talál egy új

molekulát, meg megoldja a rimonsejtést.

És egyébként jó fej is.

>> De hát a Ren sejtés másfél év múlva már

>> hát azt a a Krisztián mondja

>> a barátod szerint. [nevetés] Igen, igen,

igen. Az

>> jó világos. Tehát humor akkor kevésbé

vagytok otthon, de azért lelkesít azért

benneteket is, ahogy látom. De a akkor

itt a Tesla egyedül, akit aki nagyon

nyomja meg a kínai.

>> Bid nagyon

>> és a BYD a kínai Tesla.

>> Igen. Mindenki a kínai Tesla.

>> A Warran Buffett Teslája ugye meglepő

módon

>> Igen. Igen. Volt kínai befektetésük. Na,

eddig direkt elhalasztottam ezt a témát,

de

>> eddig volt a bemelegítés.

>> Ez volt a bemelegítés, de hogy