A GPT-5-on túl: Alapmodellek következő határa

Az olyan alapmodellek, mint az OpenAI GPT-4-e, már most forradalmasították, ahogyan írunk, programozunk és kommunikálunk. Ahogy az AI közösség izgatottan várja a GPT-5-öt, az elvárások messze túlmutatnak egy visszafogott frissítésen – paradigmaváltást látnak maguk előtt abban, hogyan működünk majd együtt intelligens gépekkel seniorexecutive.com. Ebben a riportban azt vizsgáljuk, mi várható a GPT-5-ön túl: feltérképezzük a mesterséges intelligencia modellek új képességeit, a képzési stratégiákat, kutatási irányvonalakat és a társadalmi környezetet is. Minden fejezet megvilágítja az alapmodellek következő nagy ugrását: a technológiai áttörésektől (érvelés, multimodalitás, memória stb.) a új képzési megközelítésekig, az open source demokratizációig, az etikai/szabályozási kihívásokig, sőt akár az AGI-ra (általános mesterséges intelligencia) vonatkozó spekulatív víziókig is. Célunk, hogy közérthető, mégis mélyreható áttekintést nyújtsunk mindenkinek, akit érdekel, merre tart az AI jövője.

Várható technológiai előrelépések a GPT-5 után

Az OpenAI vezérigazgatója, Sam Altman már utalt rá, hogy a GPT-5-ben jelentős fejlesztések várhatók – többek között a multimodális megértés, a perzisztens memória, az erősebb “agentikus” viselkedés és a kifinomultabb érvelés seniorexecutive.com. Ha azonban még tovább tekintünk a jövőbe, több területen számíthatunk az alapmodellek fejlődésére:

Erősebb érvelés és problémamegoldás: A jövő modelljei jobban teljesítenek majd logikai gondolkodásban, összetett tervezésben és több lépéses utasítások követésében úgy, hogy nem vesztik el a szálat. Ez kevesebb értelmetlen választ és megbízhatóbb, tényalapú feleleteket jelent. Az érvelési képességek fejlesztése már most fókuszban van: például a Microsoft kutatói innovatív módszereket (mint a Monte Carlo-fás keresés és a megerősítéses tanulás logikára) alkalmaznak, hogy jelentősen javítsák a matematikai problémamegoldást kisebb modelleknél microsoft.com. Összességében a következő generációs modelleknél kevesebb hallucináció és szervezettebb, lépésről lépésre haladó gondolkodás várható, így nehezebb problémákat is megoldanak majd yourgpt.ai.
Valódi multimodalitás: Míg a GPT-4 bevezette a képes bemeneteket, a következő nagy ugrás az igazán multimodális AI – olyan, amely folyékonyan kezeli a szöveget, képet, hangot, videót és még többet. A GPT-5-ről várható, hogy natívan támogatja majd a hangalapú (beszéd) bemeneteket a szöveg és a kép mellett yourgpt.ai. Ennél is tovább: a modellek képesek lesznek zökkenőmentesen integrálni a modalitásokat – például elemeznek egy grafikont, beszélgetnek róla, majd egy narrált összefoglalót készítenek mindezt egyszerre. A Google Gemini AI-je jó példa: legújabb verziója képeket, videókat és hangot is elfogad bemenetként, sőt generált képeket vagy kimondott válaszokat is képes produkálni blog.google. Röviden: a jövő AI-jai látnak, hallanak, beszélnek – így a felhasználói élmény sokkal természetesebb lesz (gondoljunk egy olyan hangasszisztensre, amely valóban érti, amit lát, vagy egy videószerkesztő AI-ra, amely értelmezi a tartalmat).
Kiterjesztett memória és kontextus: A mai modellek egy beszélgetés vagy dokumentum korlátos részleteire emlékeznek, de a következő generációs változatok sokkal többet fognak tudni “megjegyezni”. A hírek szerint a GPT-5 akár 1 millió tokennyi kontextust is kezelhet majd yourgpt.ai yourgpt.ai – vagyis egész könyveket vagy akár több napos csevegést tart észben egyszerre. Már most is vannak előrelépések: az Anthropic Claude modellje 100 000 tokenes kontextusablakkal (kb. 75 000 szó) jelent meg, ezáltal több száz oldalt tud befogadni és részleteire órák múlva is emlékszik anthropic.com anthropic.com. Ez a kibővített kontextus, illetve az igazi perzisztens memória a munkamenetek között lehetővé teszi, hogy az AI “emlékezzen rád”. Gondolj el egy AI asszisztenst, amely felidézi a preferenciáidat, korábbi beszélgetéseidet vagy személyes jegyzeteidet anélkül, hogy újra el kellene mondanod – ez a képesség kifejezetten cél a GPT-5 fejlesztői számára seniorexecutive.com. Ez a hosszú távú emlékezés jóval koherensebbé és személyre szabottabbá teszi a felhasználói élményt.
Valósidejű tanulás és alkalmazkodás: A jövőbeli alapmodellek nem maradnak statikusak a betanítás után; valósidejűen képesek lesznek alkalmazkodni. A mai rendszerek “fagyottak”, amikor kiadják őket, de a kutatók folyamatos tanulás lehetőségét vizsgálják, hogy az AI a friss adatok vagy felhasználói visszacsatolások alapján azonnal tudjon fejlődni. A vízió egy olyan AI, amely minden interakcióból tanul, folyamatosan fejlődik (biztonságos kereteken belül), nem pedig évente egyszer retrain-el. Ez valóban áttörést jelent a “rugalmatlan, előre meghatározott sémáktól a dinamikus, automatikus és rugalmas implementációkig” – vagyis a modellek működés közben a legfrissebb adatokat és kontextust is be tudják vonni dataversity.net. Gyakorlatban egy GPT-5 utáni AI azonnal megtanulhat újszerű szlenget, frissítheti tudásbázisát új tudományos publikációk vagy hírek megjelenésekor, és saját stílusát finomhangolhatja a felhasználónak megfelelően az újraprogramozás nélkül. Mindezt “katastrofális felejtés” (a régi tudás elvesztése) nélkül megvalósítani jelenleg aktív kutatási kihívás arxiv.org, de folyamatosan születnek új eredmények.
Személyre szabás & agentikus viselkedés: A jobb memória és az azonnali tanulás képességéből következik a személyre szabás. Az elkövetkező alapmodellek várhatóan magukhoz igazítják majd működésüket minden egyes felhasználó igényeihez, preferenciáihoz. Az OpenAI GPT-5 ütemtervében szerepel az, hogy “megjegyzi a felhasználókat és munkameneteket – valódi személyre szabást hozva a munkafolyamatokba” yourgpt.ai. Az AI író asszisztensek átvehetik a stílusodat, a kódolási segéded igazodik majd a projekted kódstílusához, az ügyfélszolgálati botok azonnal előhívják az adott kliens előzményeit. Ezzel párhuzamosan a modellek egyre agentikusabbak lesznek – már nem csak válaszolnak, hanem önállóan végrehajtanak lépéseket, amikor erre utasítják őket. A GPT-5-öt már úgy írják le, mint amelyik elindul az “önállóan tervező és végrehajtó ügynök” felé seniorexecutive.com. Ez azt jelenti, hogy az AI önállóan delegálhat feladatokat speciális eszközöknek vagy API-knak. Például egy fejlett modell megtervez egy utazást, majd ténylegesen lefoglalja a repülőjegyeket és a szállást online szolgáltatások segítségével, egyetlen magasabb szintű utasításra seniorexecutive.com seniorexecutive.com. Ez a proaktív, eszközhasználó AI minőségi ugrás a régi, reaktív chatbotokhoz képest, lényege, hogy együttműködő digitális asszisztenssé vagy co-pilottá válhetnénk a mindennapi feladatokban.

Trendek a képzési megközelítésekben

Ezen fejlesztések eléréséhez nem elég pusztán több adat vagy nagyobb paraméterszám – új képzési stratégiákra és architektúrákra van szükség. A kutatók és fejlesztők több ígéretes irányvonalat is vizsgálnak a hagyományos “egy óriási Transformert előre betanítunk rengeteg szövegen” receptúra helyett:

Mixture-of-Experts (MoE) architektúrák: Az egyik ígéretes bővítési lehetőség a mixture-of-experts rendszer, ahol sok alhálózat (“szakértő”) specializálódik különféle bemenetekre. Egy monolitikus neurálisháló helyett a MoE modell minden lekérdezést csak néhány releváns szakértőhöz irányít. Így óriási számítási kapacitás hozható létre anélkül, hogy a költségek arányosan nőnének – vagyis “ritkított” a működés. MoE rétegek a hírek szerint már a GPT-4-ben és más legmodernebb modellekben is szerepelnek developer.nvidia.com. Az open source közösség is átkarolta a MoE-t; például a Mistral Mix-8B modell 8 szakértői komponenst dolgoztat egy 7B paraméteres alapon developer.nvidia.com. Előnye, hogy a MoE modellekkel hatalmas paraméterszámot és kapacitást lehet elérni, anélkül hogy minden lekérdezés irreálisan drága lenne. Egy NVIDIA elemzés szerint egy 46 milliárdos MoE modell lekérdezésenként átlagosan csak ~12 milliárd paramétert aktivál, szemben egy tömör (dense) modellel developer.nvidia.com. Ez a flop-hatékonyság azt is jelenti, hogy adott költségen több adaton vagy jobb teljesítményen képezhető a modell developer.nvidia.com. Mivel már egy óriásmodellt képezni (például a Meta 70B-s LLaMA 2 modellje ~3,3 millió GPU-óra alatt futott developer.nvidia.com) iszonyatosan költséges, a MoE architektúrákban a GPT-5++ és az azt követő generációk számára rejlő lehetőség óriási. Ígéretes cél: több intelligencia, kevesebb számítási igénnyel.
Reinforcement learning és visszacsatolás-alapú tanítás: Egy másik trend a megerősítéses tanulás (RL) alkalmazása, főleg emberi preferenciákhoz vagy logikai célokhoz való igazításra. Az OpenAI RLHF-et („Reinforcement Learning from Human Feedback”) alkalmazott a ChatGPT jellegű instruált modelleknél. A jövőben ennél még kreatívabb RL módszerek érkeznek. Például olyan modellek tanítása, amelyek próba-hiba érveléssel oldanak meg problémákat: a Microsoft Logic-RL projektje például csak akkor díjazta a modellt, ha érvelése és végeredménye is helyes volt logikai feladványokon, vagyis nem lehetett rövid úton csalni microsoft.com. Ezzel több mint duplájára növelték a 7 milliárd paraméteres modell pontosságát bizonyos matematikai teszteken microsoft.com. Az RL a eszközhasználatot is elősegítheti – például egy AI ügynök megtanulhatja, milyen API hívási vagy kódvégrehajtási lépések vezetnek legjobb eredményhez. Várható, hogy a következő generációk egyre inkább kombinálják a szupervízió, emberi visszacsatolás és RL-tanulási környezetek előnyeit, így hatékonyabb döntéshozatalt érik el. Összefoglalva: a GPT-5 utáni modellek nem csupán nyelvet prediktálnak, hanem kísérleteznek és alkalmazkodnak a visszajelzések alapján, hasonlóan ahhoz, ahogyan egy ember tanul a tapasztalatból.
Folyamatos és élethosszig tartó tanulás: Klasszikusan a modellek egyszeri, statikus adathalmazon vannak betanítva, aztán a súlyokat “befagyasztják”. Azonban a világ folyamatosan változik; az egyik fő kutatási front ezért az, hogy a modellek állandóan tanulni tudjanak a régi tudás elvesztése nélkül. A kutatók most dolgoznak a “CL for LLMs” (Continual Learning nagy nyelvi modellekhez) arxiv.org problémáján. A legnagyobb kihívás a katastrofális felejtés elkerülése, amikor az új adathoz vagy feladathoz igazodás elveszíti a régi tudását arxiv.org. A javasolt megközelítések közé tartozik a specifikus doménre irányuló inkrementális tanítás (időszakos frissítés új adat alapján), adapter modulok, amelyek új doménekhez illeszthetők, illetve memóriaismétléses módszerek, hogy a magtudás ne vesszen el. A szakirodalom a folytonos tanulást vertikális (általánostól a speciálisig adaptáció) és horizontális (időben változó adattípusok) megközelítésre bontja arxiv.org. A gyakorlatban már most is vannak ilyen fejlesztések – például lehetőség van GPT-szerű modelleket a kiadás után személyes vagy céges adaton finomhangolni. A jövőben akár rendszeresen frissülhet is egy alapmodell a legújabb publikációk alapján, vagy egy személyi AI hónapok alatt folyamatosan “ismerkedhet meg” a használójával, mindezt alapújratanítás nélkül. Az igazi élethosszig tartó tanulás még nem megoldott, de széles körben kulcsfontosságúnak tekintik az emberközelibb intelligencia eléréséhez.
Neuro-szimbolikus és hibrid módszerek: Izgalmas irány, hogy a neurális hálózatokat szimbolikus érveléssel vagy expliciten kódolt tudással kombinálják. A “hagyományos” deep learning gyakran megbotlik szigorú logikán, aritmetikai precizitáson vagy tényszerű konzisztencián. A neuro-szimbolikus kutatások célja, hogy összehangolják a neurális hálók kreativitását a formális módszerek megbízhatóságával. Például a LIPS (LLM-alapú egyenlőtlenség-bizonyító) rendszer nyelvi modellezést kombinál egy szimbolikus matematikai programmal, hogy matematikai egyenlőtlenségeket bizonyítson microsoft.com. Az LLM a rugalmasabb (bizonyítás-stratégia) részt intézi, míg az algebrai szigorúságot egy szimbolikus motor végzi el – így extra tréningadat nélkül ért el csúcseredményt összetett matematikai problémákon microsoft.com. Általánosabban pedig látunk “gondolati lánc” promptolást, amikor a modell válaszközben külső eszközök (például Python-kódfuttatás vagy tudásbázis-lekérdezés) segítségét hívja. A jövőbeli modellek képzése során taníthatjuk, mikor és hogyan vonjanak be ilyen szimbolikus eszközöket. Továbbá a Microsoft neuro-szimbolikus adatgenerációs keretrendszerében mesterségesen, formális logikával új matematikai problémákat generálnak, majd az LLM fogalmazza át természetes nyelvre microsoft.com. Mindez azt vetíti előre, hogy az alapmodellek eltérő érvelési paradigmákkal integrálódnak: lehet, hogy belsőleg kódot szimulálnak, tudásgráfokat manipulálnak vagy logikai szabályokat képesek betartani, ahogy válaszokat generálnak. Ez látványosan javíthatja a konzisztenciát és tényalapú pontosságot a speciálisabb területeken (jog, tudomány, programozás). Lényegében a határmodellek algoritmusokat és szabályokat tanulhatnak meg, nem pusztán statisztikai összefüggéseket – jelentős lépés az AI érvelés felé.

Új kutatási irányok és paradigmaváltások

Nemcsak egyes technikák vagy funkciók, hanem maga az AI ökoszisztéma is változik, és ez formálja majd a GPT-5 utáni modellek fejlődését. Néhány fontos trend különösen kiemelkedik:

Nyílt forráskódú modellek és az MI demokratizálása: Korábban a legfejlettebb nyelvi modelleket csak néhány nagy technológiai óriás fejlesztette és tartotta zártan. Ez megváltozott, amikor a Meta (Facebook) 2023-ban kiadta a LLaMA-t, és most még inkább így van. A nyílt forráskódú MI-közösség gyorsan zárkózik fel a zárt modellekhez képest about.fb.com. A Meta vezérigazgatója, Mark Zuckerberg szerint LLaMA 3 modelljük (2024) már „versenyképes a legfejlettebb modellekkel”, és arra számítanak, hogy a jövőben a nyílt modellek vezetni fogják a képességek terén about.fb.com. Merész lépésként a Meta nemrég nyílt forráskódúvá tette a Llama 3.1-et 405 milliárd paraméterrel – az első igazán frontier-méretű nyílt modellt about.fb.com. Az eredmények óriásiak: kutatók, startupok, sőt hobbisták is kísérletezhetnek a csúcstechnológiával anélkül, hogy milliárd dolláros számítási költségvetésre lenne szükségük. Közösségi innovációs robbanást tapasztalunk – az utasítás-hangolású chatbotoktól, mint például a Vicuna (amely nyílt LLaMA-súlyokon alapul), egészen az olyan szakterületi finomhangolású modellekig, mint a medicina vagy jog. Nagy cégek is csatlakoznak: az Amazon, a Databricks és mások szolgáltatásokat kínálnak, hogy segítsenek a felhasználóknak saját modelljeik finomhangolásában és üzemeltetésében LLaMA-alapon vagy hasonló platformokon about.fb.com. Még az OpenAI is, a nevével ellentétben, eddig zárt forráskódú volt; ugyanakkor a GPT-5 bejelentett érkezése mellett külön nyílt forráskódú modellt is tervez kiadni az átláthatóság és a kutatás érdekében yourgpt.ai yourgpt.ai. Mindezek a fejlemények egy jóval hozzáférhetőbb MI-jövő felé mutatnak. Nem néhány vállalat kezében lesz a világ legerősebb modellje, hanem egy gazdag nyílt MI-ökoszisztéma alakulhat ki – ugyanúgy, ahogy a nyílt Linux végül felülmúlta a zárt Unixot about.fb.com about.fb.com. Ez a demokratizáció biztosítja, hogy sokszínűbb hangok és ötletek járulnak hozzá az MI fejlődéséhez, valamint lehetővé teszi a szervezeteknek, hogy anélkül szabják testre a modelleket, hogy adatukat harmadik félhez adnák about.fb.com about.fb.com. Összefoglalva: a következő fejlődési szint nemcsak a nagyobb modellekről szól, hanem a széles körben megosztott modellekről, a közösségi előrehaladásról, és arról, hogy az MI-vel bárki kísérletezhet a problémák megoldása érdekében.
Kisebb, specializált modellek (Nem mindig a nagyobb a jobb): Érdekes módon az egyre nagyobb általános modellekért folyó versenyt egyre inkább kiegészíti a specializáció iránya. A szakterületi („domain-specifikus”) alapmodellek saját területükön felülmúlhatják az általános célú modelleket – gyakran jóval kevesebb paraméterrel. Jó példa erre a BloombergGPT, egy pénzügyi célokra fejlesztett, 50 milliárd paraméteres modell. Hatalmas pénzügyi adatbázison (és némi általános szövegen) tanítva a BloombergGPT „jelentős mértékben” túlszárnyalta az általános LLM-eket pénzügyi feladatokban, miközben általános nyelvi mércék szerint is megállta a helyét arxiv.org arxiv.org. Ez megmutatja, hogy a célzott tanítás szakértői szintű MI-t eredményezhet anélkül, hogy 500 milliárd paraméteres monstrumra lenne szükség. Egyre több vertikális modell jelenhet meg: például onkológia-specifikus modell orvosi kutatáshoz vagy teljes jogi esetjogot „fejből” tudó jogi modell. Ezek a modellek kisebbek és hatékonyabbak lehetnek, így könnyebben telepíthetők (pl. egy 7B-paraméteres orvosi modell akár helyben, kórházi környezetben futtatható, az adatvédelem miatt). Sőt, erősödik annak mozgalma, hogy a modelleket olyan méretűre zsugorítsák és optimalizálják, hogy helyben, laptokon vagy okostelefonokon, ne csak a felhőben fussanak. Ilyen technika például a 4 bites kvantálás, amellyel már GPT-3-osztályú modellek is futtathatók otthoni gépeken. Ez a „a kicsi is szép” megközelítés ugyancsak támogatja a demokratizációt: nem mindenki engedhet meg magának egy 175 milliárd paraméteres hosztolást, de egy jól hangolt, 6 milliárdos, adott feladatra optimalizált modell széles körben hasznosítható. A jövőben valószínűleg több, együttműködő specialista modell dolgozik majd a háttérben, nem egy mindentudó óriás. Az OpenAI stratégiája is efelé hajlik: szó van arról, hogy a GPT-5 ökoszisztémája tartalmazni fog egy kisebb nyílt modellt és különféle finomhangolt verziókat yourgpt.ai yourgpt.ai. Összefoglalva: várhatóan egy gazdagabb alapmodell-választék jön – nagy általános modellek és kisebb specialisták együtt dolgoznak majd, mindenki abban, amiben a legjobb.
Új szereplők és együttműködés az MI-kutatásban: Az MI csúcsa már nem csak néhány szilícium-völgyi labor kiváltsága. Akadémiai intézmények, nonprofit kutatócsoportok és induló vállalkozások is új utakat törnek. Az EleutherAI és a BigScience konzorcium például nagy modelleket (mint például a 176 milliárd paraméteres BLOOM) hozott létre nemzetközi összefogásban. Az olyan cégek, mint az Anthropic (OpenAI-alapítókból), olyan újdonságokat vezettek be, mint az Alkotmányos MI (Constitutional AI), ami az etikai elvekhez igazítja a modelleket. Emellett egyre nagyobb az átjárás a különböző tudományágak között: például a DeepMind (amely mára Google DeepMind lett) a megerősítéses tanulás (AlphaGo stb.) terén szerzett tapasztalatait vitte át a nyelvi modellezésbe, és ez állítólag a Google Gemini fejlesztését is segítette. Erősödik a konvergencia is a nyelv, látás és robotika kutatásában. Az megtestesült MI-n (embodied AI – fizikai világban tevékenykedő robotok/ügynökök) dolgozó labor eljárásai például hozzájárulnak a memóriát vagy valós idejű tanulást célzó módszerekhez, amelyek a pusztán nyelvi modellek fejlődését is elősegítik. Termékeny időszakot élünk: konferenciák és szakfolyóiratok tömve vannak olyan kutatásokkal, melyek célja a modellek hatékonyabbá, átláthatóbbá, és emberibbé tétele. Mindez azt jelenti, hogy a GPT-5 utáni korszakot sokkal szélesebb közösség alakítja majd – nem csupán az OpenAI új verziója, hanem sokirányú ugrás, amit változatos globális erőfeszítések hajtanak.

Társadalmi, etikai és szabályozási vonatkozások

Ahogy az alapmodellek egyre erősebbek és mindenütt jelen vannak, úgy mélyül társadalmi hatásuk – hatalmas lehetőségeket és jelentős aggályokat egyaránt hozva. A GPT-5 utáni világban elengedhetetlen, hogy alaposan mérlegeljük, hogyan integráljuk ezeket a modelleket felelősségteljesen. Főbb következmények és kérdések:

A munka és mindennapi élet átalakítása: Fejlett MI-asszisztensek számtalan területen növelhetik a termelékenységet és kreativitást – programozás, dokumentáció, adat-elemzés, ügyfélszolgálati automatizálás, diákok tutorálása stb. Ez egyszerre ad okot gazdasági növekedésre és összetett problémák megoldására való optimizmusra, valamint a munkahelyek megszűnése miatti aggodalomra. Sok rutinszerű vagy akár szakértői feladatot is kiegészíthetnek vagy automatizálhatnak a GPT-5 utáni rendszerek. A társadalomnak alkalmazkodnia kell: a dolgozóknak új készségeket kell elsajátítaniuk, és olyan szerepekbe áthelyezkedniük, ahol az emberi megítélés és az „emberi faktor” elengedhetetlen. Egyesek még olyan politikai lépéseket is javasoltak, mint a feltétel nélküli alapjövedelem (UBI) pilot programok, az MI-vezérelte automatizáció által érintettek megsegítésére ncsl.org. Ugyanakkor, ezek a modellek lehetnek „az emberi találékonyság erősítői is”, ahogy az OpenAI fogalmaz – egyéni képességeket adva azoknak, akiknek eddig ezek elérhetetlenek voltak openai.com. Egyetlen ember egy okos MI-asszisztenssel akár többek munkáját is elvégezheti, vagy teljesen új dolgokat hozhat létre (pl. orvos másodpercek alatt több ezer tanulmányt átfésül egy új terápiás ötletért). A társadalmi hatás nagyban azon múlik majd, hogyan kezeljük ezt az átmenetet – hogy az előnyök minél szélesebb körben legyenek hozzáférhetők, a hátrányok pedig mérsékelhetők legyenek openai.com.
Dezinformáció, elfogultság és etikai kockázatok: A fejlettebb generatív modellek hiperrealisztikus hamis tartalmak (szöveg, kép, videó, hang) nagyüzemi előállítását teszik lehetővé. Ez dezinformációt és csalást is könnyebbé tesz. Például egy jövőbeli multimodális GPT képes lehet egy világszintű vezető soha el nem hangzott nyilatkozatának meggyőző videóját generálni – ez információbiztonsági rémálom. Megoldásként technológiai és szabályozási lépések is várhatók: a kutatók dolgoznak MI-tartalom vízjelezésén, illetve felismerő eszközökön (bizonyos joghatóságokban már tervezik is ezen disclosure vagy felismerő címkék jogi kötelezővé tételét ncsl.org). Az elfogultság szintén jól dokumentált: az internetes adatokon tanult modellek társadalmi előítéleteket vagy sztereotípiákat vehetnek át. Ahogy egyre több döntéshozatali folyamatba épülnek be (toborzás, hitelbírálat, rendőrség stb.), az etikai következmények súlyosak lehetnek. Az MI pártatlanság és bias-csökkentés kutatása ezért kulcsfontosságú, hogy ezek a modellek ne rögzíthessék a diszkriminációt. Ide tartozik a gondosabb adatválogatás, elfogultságra tesztelő eljárások, vagy az utasításon alapuló finomhangolás, amely nyíltan tanítja a modellt a gyűlölködő vagy előítéletes tartalom elkerülésére. A vállalatok a transzparencia irányába is dolgoznak: érthetőbbé kívánják tenni a modellek döntéseit. Mire eljutunk a GPT-6 vagy -7-hez, az iparági standard lehet az elfogultsági audit vagy a modellek limitációinak nyilvánosságra hozatala. Fontos, hogy a következő generációs modelleket nemcsak hasznosnak, hanem az emberi értékekhez és biztonsági normákhoz igazodónak tervezik. Az olyan megközelítések, mint az Anthropic „Alkotmányos MI”-je (amikor az MI-t írásos elvekre tanítják anélkül, hogy minden esetre konkrét példát adna egy ember), akár iparági standarddá is válhatnak, így ártalmatlan és őszinte MI jöhet létre anthropic.com.
Szabályozói reakció és irányítás: Az alapmodellek gyors fejlődése intenzív vitát váltott ki a döntéshozók között. A kormányok arra keresik a választ, hogyan teremtsenek MI-biztonságot és elszámoltathatóságot anélkül, hogy megbénítanák az innovációt. Az Európai Unió e téren vezető: 2024-ben bevezette az EU MI-törvényt, amely először készített szabályokat kifejezetten az alapmodellekre. A törvény a nagy általános MI-rendszereket (ma már „GPAI modellek”) külön kategóriába sorolja, és előírja például az adatképzési átláthatóságot, kockázatértékelést és a káros kimenetek enyhítését célzó kötelezettségeket ibanet.org ibanet.org. Megkülönbözteti még az „szisztemikus” modelleket is – vagyis a nagyon nagy, széleskörű hatásúakat –, amelyek szigorúbb felügyelet alá esnek (mint ahogy a nagy bankok vagy közüzemek is külön szablyozás alatt állnak) ibanet.org. Az USA-ban és máshol aktív vita folyik MI auditokról, az extrém nagy teljesítményű modellek fejlesztésének engedélyhez kötéséről, valamint az MI által okozott kárért való felelősségről is. 2023-ban például nyílt levélben több tech-vezető is moratóriumot javasolt hat hónapra a GPT-4-nél erősebb MI fejlesztésére, hogy a szabályozás lépést tudjon tartani ncsl.org. Bár önkéntes szünet nem volt, a kezdeményezés rámutatott a technológiai szektoron belüli általános aggodalomra is. Azóta például létrejött a Frontier Model Forum (egy vezető MI-cégekből álló szövetség a biztonságos MI-fejlődésért) és állami MI tanácsadó testületek is. A szabályozók lényegre törő lépéseket tesznek: például Kaliforniában készülőben van a „Biztonságos és biztonsági innováció a frontier MI-modellekért törvény”, amely kötelezővé tenné a fejlesztők számára egy „kill-switch” implementálását (bármikor azonnal leállítható legyen a modell), valamint részletes biztonsági tervet kérne már a tanítás előtt ncsl.org. Világszinten az ENSZ és a G7 is dolgozik MI-szabványok összehangolásán. Mire a GPT-5 utáni modellek megjelennek, várhatóan addigra jóval fejlettebb szabályozási eszköztár lesz érvényben: részletes dokumentációkövetelmények, auditok szélsőségek vagy elfogultság szempontjából, sőt, bizonyos biztonsági kritériumok kötelező minősítése is elképzelhető. A legnagyobb kihívás az egyensúly fenntartása az innováció és a védelem között. Körültekintő szabályozással a társadalom élvezheti a fejlett MI előnyeit, miközben minimalizálja a dezinformáció, az adatvédelmi aggályok vagy a kicsúszó autonóm rendszerek kockázatát.
Biztonsági és visszaélési kockázatok: Ahogy az MI-modellek egyre képességesebbek, egyre nagyobb a veszélye annak, hogy rossz szándékú szereplők visszaélnek velük – például kibertámadásokhoz (bonyolultabb malware vagy adathalász-kampányok írása), sőt, akár fegyverkezési célokra is (biotechnológiai vagy katonai MI-alkalmazásokról is vannak spekulációk). Ez nemzetbiztonsági kérdéseket is felvet. Egyes kormányok a fejlett MI-t kettős felhasználású technológiaként kezelik. Például a nagy modellek tanításához szükséges csúcschipek exportkorlátozása egy olyan lépés, amely megakadályozza, hogy bizonyos országok előnyhöz jussanak frontier MI-ben. Elképzelhetőek MI-fegyverzetellenőrzési egyezményekhez hasonló megállapodások is: biztonsági kutatások nyílt megosztása mellett a rendkívül veszélyes képességek kutatásának korlátozásával. Egy másik komoly veszély az adatvédelem – az internetes adatokat használó modellek véletlenül személyes információkat is eltárolhatnak, illetve emberhez hasonló szöveget generálva könnyen rávehetik a felhasználókat bizalmas információk kiadására. Szigorú adatvédelmi szabályok és akár újszerű tanítási elvek is szükségesek (mint a szintetikus adatok, vagy az adatvédelmet biztosító tanulás). Összefoglalva: a társadalomnak előre fel kell készülnie a visszaélésekre és megerősíteni a védelmet (digitális vízjelek a MI-tartalmakhoz, irányelvek a kritikus infrastruktúrában alkalmazott MI-kra).

Összességében a GPT-5 utáni alapmodellek társadalmi hatásai rendkívül szerteágazóak. Új szinteken kell foglalkoznunk a bizalom, átláthatóság és biztonság kérdéseivel, hogy e technológiák pozitív potenciálja megvalósulhasson. Bátorító jel, hogy már megkezdődött a társadalmi párbeszéd – etikusok, technológusok és döntéshozók együtt dolgoznak, lépést tartva a műszaki fejlődéssel.

Spekulatív jövőképek: Az AGI felé és azon túl

Végül, ha még messzebb tekintünk a jövőbe, sokan azon tűnődnek, hogy ezek a trendek hogyan vezethetnek végül az AGI – mesterséges általános intelligencia – kialakulásához, amelyet gyakran úgy határoznak meg, mint az emberi szintű vagy azt meghaladó kognitív képességekkel bíró mesterséges intelligenciát, amely a feladatok széles körében képes működni. Habár az AGI egyelőre spekulatív fogalom marad, az alaprendszerek folyamatos képességnövekedése konkrétabbá tette a róla szóló vitákat. Itt néhány víziószerű elképzelést tekintünk át arról, hogy a GPT-5 utáni, AGI-alapú világ jelenlegi trendjeink alapján miket hordozhat magában:

AGI mint kollektív intelligencia: Az egyik felmerülő elképzelés, hogy az AGI talán nem egyetlen monolitikus szuperagy lesz, hanem egy kollektíva, amely specializált modellekből és eszközökből áll, együttműködve. Ennek már most látjuk jeleit: a GPT-5-korszak modelljei „szuper-ügynök” ökoszisztémákat teremthetnek – egy mesterséges intelligencia egy összetett problémát részekre bont és szakértő alügynököknek delegálja (külön modell a programozásra, kutatásra stb.) seniorexecutive.com. Ha ezt továbbgondoljuk, az AGI úgy működhetne, mint egy mesterséges intelligenciákból álló, magas szinten szervezett bizottság, amelyek mindegyike emberi szintű képességekkel bírne a saját területén, egy metamodellel koordinálva őket. Egy ilyen rendszer aggregáció által érhetné el az általános intelligenciát – az egész több lenne, mint a részek összege. Ez az elképzelés rámutat a mixture-of-experts architektúrára tágabb értelemben és visszatükrözi, ahogyan az emberi szervezetek is csapatmunkával oldanak meg problémákat. Ez egybeesik az API-kon keresztül elérhető AI-szolgáltatások gondolatával: a jövő AGI-ja sokkal inkább egy sok modellből és adatbázisból álló, internet-szerű hálózatra hasonlít majd, amely dinamikusan együttműködik bármilyen kérdés vagy feladat megoldásában. Ez a „tudatháló” (eredetileg Marvin Minsky AI úttörő által elképzelt „society of mind”) valóra válhat olyan alaprendszerekkel, amelyek kiemelkedően jól működnek együtt és használnak eszközöket.
Folyamatos önfejlesztési hurkok: Egy valóban általános mesterséges intelligencia minden bizonnyal képes lenne autonóm módon tanulni és önmagát fejleszteni. Ennek első jeleit már látjuk olyan projektekben, ahol mesterséges intelligencia optimalizálja egy másik MI-t – például egy modell generál tréningadatokat vagy ad visszacsatolást egy másik modellnek. Az OpenAI mérnökei már töprengtek a „rekurzív önfejlesztésen”, amely akkor válik lehetővé, ha az MI-k elég fejletté válnak. Egy spekulatív forgatókönyv, hogy egy MI képes saját kódját átírni vagy hatékonyabb neurális hálókat tervezni, így pozitív visszacsatolási hurok alakulhat ki, amely az intelligencia gyors növekedéséhez vezet. Jelenlegi modellek még messze vannak attól, hogy saját forráskódjukat szerkesszék, de már most képesek új programok írására. Egy AGI ezt arra is használhatná, hogy önmagából ezer változatot szimuláljon, kísérletezzen, és kiválassza a legjobbat – ez emberi mérnökök számára elképzelhetetlenül gyors lenne. Ez komoly kérdéseket vet fel (így a klasszikus „AI takeoff” vitát is), ezért még a legerősebb MI-t fejlesztő cégek is óvatosan közelítenek az AGI-hoz openai.com openai.com. Mindenesetre az a gondolat, hogy egy MI jobban tanul meg tanulni, logikus kiterjesztése a ma látott meta-tanulási és automatizált gépi tanulási trendeknek. Mire „túl vagyunk a GPT-5-ön”, elképzelhető, hogy már léteznek kezdetleges öntanuló MI-k – talán biztonságos, zárt területeken –, amelyek kijelölhetik az utat az olyan rendszerekhez, amelyek minimális emberi beavatkozással képesek fejlődni.
Az MI integrációja a fizikai világgal: Eddig az alaprendszerek főként a szöveg és képek digitális birodalmában léteztek. Az AGI egyik jövőképe, hogy ezek a modellek a fizikai világban is megalapozódnak robotikán vagy az IoT-n (dolgok internete) keresztül. Egy olyan MI, amely kamerákon át lát, aktuátorokat mozgat és valódi környezetben kísérletezhet, olyan testi tapasztalatot szerezhetne, mint az emberek. Néhány szakértő szerint az inkarnáció elengedhetetlen a valódi általános intelligenciához – a „cselekvés általi tanulástól” a józan ész megszerzéséig, fizikai interakciók révén. Már léteznek kezdetleges multimodális ügynökök (például a DeepMind Gato modellje, amelyet 2022-ben videójáték-vezérléstől a robotkar mozgatásig több feladatra is betanítottak). A határterület még tovább tolódik: képzeljünk el egy MI-t, amely olvas főzésről, néz főzős videókat (látás), beszélget séfekkel (nyelv), és végül ténylegesen robotkarral főz egy ételt (cselekvés) – mindezt próbálgatással tökéletesítve képességeit. Egy ilyen ügynök integrálná a látást, nyelvet, hangot (például a sercegés hangját) és a mozgásvezérlést – ez már messze nem chatbot, sokkal közelebb áll az általános intelligenciájú lényhez. Habár ez a kép belátható időn belül még túlmutat a GPT-5-ön, a kutatások egyértelműen ebbe az irányba tartanak. A Tesla például humanoid robotokon dolgozik, az OpenAI-nak is van robotikai részlege. Előfordulhat, hogy a jövő AGI-ja egyszerre lesz robot és chatbot – vagy legalább rendelkezik mechanikus kimenettel is a világ közvetlen befolyásolására. Ez forradalmasíthatja a gyártást, az egészségügyet (robotasszisztensek), és a mindennapi életet (igazi „okos otthonok”), miközben új biztonsági szempontokat is felvet.
Ember-MI együttműködés és kognitív fejlesztés: Az MI nem önmagában fejlődik, hanem az egyik legerősebb jövőkép, hogy az MI felerősítheti az emberi intelligenciát. Egy GPT-5 utáni korszakban mindannyiunknak lehet egy személyre szabott MI-asszisztense, amely intim módon ismeri a céljainkat, erősségeinket és gyengeségeinket. Ezek az asszisztensek segíthetnek új készségek elsajátításában (mint tanár vagy coach), ötletelésben, unalmas feladataink átvállalásában, sőt, akár kreatív partnerként is szolgálhatnak. Egyes technológusok az „IA”–ról (intelligenciafokozásról, Intelligence Augmentation) beszélnek, mint az AI ikercéljáról. Például egy AGI-szintű orvosi asszisztens orvosokat segíthetne szuperemberi pontossággal diagnosztizálni és kezelni pácienseket – ötvözve az orvos szakértelmét minden elérhető szakirodalom és betegadat azonnali elemzésével. Az oktatásban egy általános intelligenciájú MI-tanár bármely tanuló egyedi stílusához tudna alkalmazkodni, személyre szabott tanmeneteket nyújtva globálisan, demokratizálva a világszínvonalú oktatást. Van olyan elképzelés is, miszerint közvetlenebb integráció is lehetséges – például agy-gép interfészekkel, melyek lehetővé tennék az MI-rendszerek számára, hogy az emberi neuronális folyamatokhoz kapcsolódjanak (habár ez továbbra is spekulatív és sok etikai kérdéssel jár). Mindenesetre a reményteli jövőkép egy olyan AGI, amely kiterjeszti a képességeinket és velünk dolgozik együtt – nem egy tőlünk idegen szuperelme, amely szemben vagy rajtunk kívül működik. Ehhez elengedhetetlen lesz az MI céljainak gondos igazítása az emberi értékekhez, amelynek kutatása és megvitatása már most is zajlik.
Szupertudatosság és az ismeretlen: Egyes jövőkutatók szerint az AGI előfutára lehet a ASI-nak (mesterséges szupertudatosság) – még az emberi intellektust is messze meghaladó MI. Az erre vonatkozó jóslatok, hogy mikor (vagy egyáltalán) történhet meg ez, néhány évtizedtől néhány évig terjednek, s rendkívül spekulatív területet jelentenek. Ha az MI gyorsítaná a tudományos felfedezéseket (ahogy a GPT-szerű modellek kezdik tenni például a fehérjehajtogatásban vagy a matematikában), beléphetnénk a szupergyors fejlődés időszakába. Ez az „intelligenciarobbanás” forgatókönyv az oka, hogy olyan közéleti szereplők, mint Elon Musk és a néhai Stephen Hawking figyelmeztettek az MI veszélyeire. Az OpenAI álláspontja Altman szavaival, hogy a szupertudatosság valós lehet a horizonton, és a társadalomnak fel kell készülnie, biztonsági korlátokat kell bevezetnie techcrunch.com openai.com. A következő határvonal tehát nemcsak technológiai, hanem filozófiai kérdéseket is felvet: például hogy egy ASI, ha megszületik, céljai valóban hozzájáruljanak az emberi kiteljesedéshez, s erős kontrollmechanizmusok biztosítsák működését. Olyan elképzelések, mint a nemzetközi AGI-szabályozás, vagy akár szerződések, könnyen a sci-fi-ből a valóságba léphetnek át. Érdemes megjegyezni, hogy sok MI-szakértő továbbra is óvatos – a fejlődés bár gyors, könnyen elérheti az alapvető korlátokat, vagy új (még nem felfedezett) paradigmákat igényelhet. Egyesek a jelenlegi modelleket korai repülési kísérletekhez hasonlítják: a GPT-4/5 olyan, mint a Wright testvérek repülőgépei – figyelemre méltó kezdet, de messze nem egy 747-es jumbo jet, amelyhez évtizedek mérnöki áttörései kellettek. E logika szerint a valódi AGI-hoz elméleti áttörésekre lehet szükség (például új algoritmusokra, vagy akár új hardverre, mint a kvantumszámítógépek vagy agyinspirált neuromorf chipek). Nem biztos, hogy a jelenlegi transzformátorok méretnövelése egyenesen elvezet az AGI-hoz. Mégis, minden új alaprendszer közelebb visz minket az intelligencia megértéséhez – és talán gépben való megteremtéséhez is.

Következtetés
A GPT-5 utáni horizont egyszerre izgalmas és félelmetes. Technológiai szinten olyan MI-modelleket várunk, melyek mélyebb megértéssel, több modalitással, nagyobb (és hosszabb) memóriákkal, valamint nagyobb autonómiával rendelkeznek majd tanulásukban és cselekedeteikben. Új betanítási módszerek és az élénk, nyílt kutatói közösség példa nélküli ütemben gyorsítják ezeket a fejlesztéseket. Ugyanakkor az alaprendszerek növekvő ereje rákényszerít, hogy szembenézzünk nehéz kérdésekkel: hogyan aknázzuk ki előnyeiket, miközben fékezzük a visszaéléseket, hogyan integráljuk őket etikusan és méltányosan az életünkbe, és végső soron hogyan élhetünk együtt olyan intelligenciákkal, amelyek egy nap vetekedhetnek, vagy meg is haladhatnak minket.

Ebben a jövőben az ismétlődő motívum a együttműködés: együttműködés ember és MI között (a legjobbat kihozva mindkettőből), különböző MI-rendszerek között (szakértők összehangolt munkája, mint a mixture-of-experts vagy eszközhasználó ügynökök esetén), és nem utolsósorban a társadalom szereplői között. Kormányoknak, technológiai cégeknek, kutatóknak és polgároknak is össze kell fogniuk. Az MI-határ nem csupán technikai, hanem társadalmi tér is – kollektívan tanítjuk ezeknek a modelleknek, hogy mit tartunk értéknek, visszacsatolásunkkal és irányelveinkkel. Ha jól csináljuk, a következő generációs alaprendszerek a fejlődés mély eszközeivé válhatnak – új gyógymódok felfedezését segíthetik, demokratizálhatják a tudást, küzdhetnek a klímaválság ellen, és az emberi kreativitást olyan módokon emelhetik új szintre, amiket most még elképzelni is nehéz.

Ma, a GPT-5 küszöbén állva világos, hogy egyre közelebb kerülünk az AGI-ról alkotott régóta dédelgetett álomhoz (vagy félelemhez). Hogy az AGI egy évtizeden belül érkezik-e, vagy továbbra is elérhetetlen marad, a felé vezető út már most is formálja világunkat. A következő határvonal nem csak okosabb gépek megmérnöklésében tesz próbára minket, hanem abban is, hogy elegendő bölcsességgel és előrelátással használjuk őket, hogy valóban az emberiség javát szolgálják. Ahogy tovább haladunk a GPT-5 után, a kérdés nem csak az, mire lesznek képesek ezek az alaprendszerek, hanem az is, kivé szeretnénk válni a velük való partnerségben. Az MI következő fejezetének történetét mindannyian együtt írjuk majd – és ez korunk egyik legdöntőbb és legizgalmasabb korszaka lesz.

Források:

Altman, S. (2025). AI szakértők előrejelzései arról, hogyan változtatja meg a GPT-5 a munkavégzést. SeniorExecutive Media – Megemlíti a GPT-5 várható multimodalitását, memória- és ügynöki fejlesztéseit seniorexecutive.com seniorexecutive.com.
Kranen, K. & Nguyen, V. (2024). A Mixture of Experts alkalmazása LLM architektúrákban. NVIDIA Technical Blog – Az MoE használatáról a GPT-4-ben és a modellek méretezésének hatékonysági előnyeiről developer.nvidia.com developer.nvidia.com.
Microsoft Research (2024). Új módszerek javítják a következtetést kis és nagy nyelvi modellekben – A Logic-RL és neurális-szimbolikus technikák bemutatása, amelyek javítják a következtetési teljesítményt microsoft.com microsoft.com.
Anthropic (2023). 100K kontextusablakok bemutatása – 100k-token (75 ezer szavas „memória”) kontextus demonstrálása a Claude modellben, valamint ennek előnyei hosszú dokumentumoknál anthropic.com anthropic.com.
YourGPT.ai (2025). GPT-5: Minden, amit tudni kell – A GPT-5 várható tulajdonságainak összefoglalása: 1M+ tokenes kontextus, hangos modalitás, tartós memória a személyre szabáshoz yourgpt.ai yourgpt.ai.
Zuckerberg, M. (2024). A nyílt forráskódú AI a jövő útja. Meta Newsroom – A Llama 3.1 (405B) bejelentése; azt hangsúlyozza, hogy a nyílt modellek gyorsan beérik, sőt, hamarosan megelőzhetik a jelenlegi csúcstechnológiát about.fb.com about.fb.com.
Wu, S. és mtsai (2023). BloombergGPT: Egy nagy nyelvi modell a pénzügyekhez. arXiv preprint – 50B modell, amely túlteljesíti az általános LLM-eket pénzügyi feladatokon, anélkül, hogy elveszítené általános képességeit arxiv.org.
Genna, I. (2024). Az alaptípusú modellek szabályozása az EU AI rendeletben. International Bar Association – Magyarázat arra, hogy az EU AI Act hogyan kezeli az „általános célú AI” modelleket, és milyen átláthatósági és kockázatcsökkentési kötelezettségeket ír elő ibanet.org ibanet.org.
NCSL (2024). AI jogalkotás 2024 – Megemlít egy határozatot, amely moratóriumot sürget a GPT-4-nél erősebb AI-k betanítására 6 hónapra, hogy kormányzási rendszereket lehessen kidolgozni ncsl.org, valamint egy kaliforniai törvényjavaslatot, amely előírja, hogy a fejlett modellek fejlesztőinek biztonsági leállítási mechanizmust kell alkalmazniuk ncsl.org.
OpenAI (2023). Tervezés az AGI-re és azon túl – Az OpenAI jövőképének ismertetése az AGI-hez vezető út biztonságos megtételéről, a hasznok széles körű megosztásának és a fejlett AI alapos, körültekintő bevezetésének fontosságáról openai.com openai.com.