Egy olyan korban, amikor az átlagos emberi figyelem rövidebb, mint egy aranyhalé, és mindössze nyolc másodpercig tart, a tartalomkészítés világa szeizmikus változáson ment keresztül. Az olyan platformok, mint a TikTok, nem csupán kihasználják ezt a trendet, hanem újradefiniálták a médiafogyasztás módjait is.
A hagyományos közösségi médiával szemben meggyőző alternatívát kínáló decentralizált hálózatok az elosztott főkönyvi technológiák kihasználásával bizalmat és átláthatóságot biztosítanak az online interakciókban, ahol az adatok több, a felhasználók által ellenőrzött csomóponton keresztül tárolódnak. Az ilyen közösségek ezeket a rendszereket arra használják, hogy lehetőséget biztosítsanak a magánjellegű, cenzúramentes kommunikációra, és a felhasználóknak nagyobb ellenőrzést biztosítsanak személyes adataik felett.
A generatív mesterséges intelligencia, melyet olyan korszerű modellek hajtanak, mint a GPT és a Claude az innováció és az átalakulás új korszakát nyitotta meg. Ezek az MI-rendszerek figyelemre méltó képességgel rendelkeznek az emberhez hasonló szövegek generálására, forradalmasítva a különböző iparágakat a tartalomkészítéstől a virtuális asszisztensekig. Azonban, mint minden úttörő technológiánál, itt is vannak mélyreható kérdések, melyek figyelmet követelnek. A nyílt forráskód és zárt rendszer dilemmája és a centralizáció vs. decentralizáció problémája.
A garázs-startup fogalma a Szilícium-völgyi kultúrából származik. Arra utal, hogy a világ néhány, ma már legsikeresebb és legikonikusabb technológiai vállalatának első központja kezdetben innen indult. Eme startupok közé olyan cégek tartoznak, mint az Apple, az Amazon, a Microsoft, a Hewlett-Packard és a Google. A garázsok nem csak a világ leghíresebb techcégeinek eredetmítoszának a részét képezik. Rengeteg más ismert, nem technológiai vállalkozás is hasonló típusú, pókoktól hemzsegő fészerekre vezethető vissza, köztük olyan cégek, mint a Mattel és a Harley Davidson is.
A mesterséges intelligencia és az automatizálás térhódítása forradalmasítja a munkavégzést a különböző ágazatokban. A korábban kézzel végzett feladatokat ma már robotizálják, ami a hatékonyság és a termelékenység növekedéséhez vezet. Az MI-val működő rendszerek képesek adatokat elemezni, előrejelzéseket készíteni, és akár összetett feladatokat is elvégezhetnek, átalakítva ezzel olyan iparágakat, mint a gyártás, az egészségügy, a pénzügy és a közlekedés.
Az elmúlt hat hónapban több ezer alkalommal hallottuk ezt a kérdést: az adattudomány tényleg halott? Érdemes még mindig Pythont tanulni? Most, hogy van MI, még mindig szükség van az adattudományra? Vagy nyilvánítsuk halottá? Még mindig szükségünk van egyáltalán hús és vér adattudósokra?
A tudományos kutatás dinamikus birodalmában a mesterséges intelligencia a páratlan innováció forrásaként jelent meg. Olyan eszközöket biztosít, melyek megvilágítják az utat korábban feltérképezetlen tudományos területekre. Az MI-val kapcsolatos technológiák fejlődése „értékes eszközökből” a tudományos kutatás különböző területein nélkülözhetetlen „alkotóelemekké” tette őket.
A Large Action Model (LAM) egy kifinomult rendszer, melyet elsőként a Rabbit kutatócsoport fejlesztett ki, és melynek célja, hogy forradalmasítsa a számítógépek és a mesterséges intelligencia rendszerek megértését és az emberi cselekvések végrehajtását a számítógépes alkalmazásokban.
A magyarázható mesterséges intelligencia újjászülető területe az innováció és az etika metszéspontjában helyezkedik el, és arra törekszik, hogy demisztifikálja az MI összetett döntéshozatali folyamatait. Az MMI feltárása kiemeli annak központi szerepét a bizalomépítésben és az átláthatóság fokozásában, ezáltal elősegítve az emberek és a gépek közötti szimbiózis kialakulását.
Az évek során az adatkezelés sokat veszített fényéből, mivel nem tudott látványos üzleti hatást felmutatni. De mi is pontosan az adatkezelés? Túllépett-e az adatminőségen és az adathozzáférésen? Hogyan illeszkedik a mesterséges intelligencia megoldások megjelenéséhez?
A szoftverek felfalják a világot. A vállalatoknak minden iparágban fel kell tételezniük, hogy a szoftverforradalom közeleg. Ez még azokra az iparágakra is vonatkozik, melyek ma még nem szoftveralapúak. Az elkövetkező tíz évben az inkumbensek és a szoftveres lázadók közötti csaták epikusak lesznek. Mellesleg megjelent egy új és veszélyesebb ragadozó is közben, a mindenható mesterséges intelligencia.
A mai hiper-kapcsolatos, mindig aktív, azonnali hozzáféréssel rendelkező társadalomban nem ésszerűtlen azt gondolni, hogy a fenomenális technológiai változások idejét éljük. Bizonyos értelemben így is van. A technológiáknak köszönhető társadalmi változások azonban gyakrabban lassabbak, mint gondolnánk. És mindez azzal kezdődik, hogy hogyan is ismerjük meg valójában a minket éltető új technológiákat.
Egy olyan korban, amikor az átlagos emberi figyelem rövidebb, mint egy aranyhalé, és mindössze nyolc másodpercig tart, a tartalomkészítés világa szeizmikus változáson ment keresztül. Az olyan platformok, mint a TikTok, nem csupán kihasználják ezt a trendet, hanem újradefiniálták a médiafogyasztás módjait is.
A hagyományos közösségi médiával szemben meggyőző alternatívát kínáló decentralizált hálózatok az elosztott főkönyvi technológiák kihasználásával bizalmat és átláthatóságot biztosítanak az online interakciókban, ahol az adatok több, a felhasználók által ellenőrzött csomóponton keresztül tárolódnak. Az ilyen közösségek ezeket a rendszereket arra használják, hogy lehetőséget biztosítsanak a magánjellegű, cenzúramentes kommunikációra, és a felhasználóknak nagyobb ellenőrzést biztosítsanak személyes adataik felett.
A generatív mesterséges intelligencia, melyet olyan korszerű modellek hajtanak, mint a GPT és a Claude az innováció és az átalakulás új korszakát nyitotta meg. Ezek az MI-rendszerek figyelemre méltó képességgel rendelkeznek az emberhez hasonló szövegek generálására, forradalmasítva a különböző iparágakat a tartalomkészítéstől a virtuális asszisztensekig. Azonban, mint minden úttörő technológiánál, itt is vannak mélyreható kérdések, melyek figyelmet követelnek. A nyílt forráskód és zárt rendszer dilemmája és a centralizáció vs. decentralizáció problémája.
A garázs-startup fogalma a Szilícium-völgyi kultúrából származik. Arra utal, hogy a világ néhány, ma már legsikeresebb és legikonikusabb technológiai vállalatának első központja kezdetben innen indult. Eme startupok közé olyan cégek tartoznak, mint az Apple, az Amazon, a Microsoft, a Hewlett-Packard és a Google. A garázsok nem csak a világ leghíresebb techcégeinek eredetmítoszának a részét képezik. Rengeteg más ismert, nem technológiai vállalkozás is hasonló típusú, pókoktól hemzsegő fészerekre vezethető vissza, köztük olyan cégek, mint a Mattel és a Harley Davidson is.
A mesterséges intelligencia és az automatizálás térhódítása forradalmasítja a munkavégzést a különböző ágazatokban. A korábban kézzel végzett feladatokat ma már robotizálják, ami a hatékonyság és a termelékenység növekedéséhez vezet. Az MI-val működő rendszerek képesek adatokat elemezni, előrejelzéseket készíteni, és akár összetett feladatokat is elvégezhetnek, átalakítva ezzel olyan iparágakat, mint a gyártás, az egészségügy, a pénzügy és a közlekedés.
Az elmúlt hat hónapban több ezer alkalommal hallottuk ezt a kérdést: az adattudomány tényleg halott? Érdemes még mindig Pythont tanulni? Most, hogy van MI, még mindig szükség van az adattudományra? Vagy nyilvánítsuk halottá? Még mindig szükségünk van egyáltalán hús és vér adattudósokra?
A tudományos kutatás dinamikus birodalmában a mesterséges intelligencia a páratlan innováció forrásaként jelent meg. Olyan eszközöket biztosít, melyek megvilágítják az utat korábban feltérképezetlen tudományos területekre. Az MI-val kapcsolatos technológiák fejlődése „értékes eszközökből” a tudományos kutatás különböző területein nélkülözhetetlen „alkotóelemekké” tette őket.
A Large Action Model (LAM) egy kifinomult rendszer, melyet elsőként a Rabbit kutatócsoport fejlesztett ki, és melynek célja, hogy forradalmasítsa a számítógépek és a mesterséges intelligencia rendszerek megértését és az emberi cselekvések végrehajtását a számítógépes alkalmazásokban.
A magyarázható mesterséges intelligencia újjászülető területe az innováció és az etika metszéspontjában helyezkedik el, és arra törekszik, hogy demisztifikálja az MI összetett döntéshozatali folyamatait. Az MMI feltárása kiemeli annak központi szerepét a bizalomépítésben és az átláthatóság fokozásában, ezáltal elősegítve az emberek és a gépek közötti szimbiózis kialakulását.
Az évek során az adatkezelés sokat veszített fényéből, mivel nem tudott látványos üzleti hatást felmutatni. De mi is pontosan az adatkezelés? Túllépett-e az adatminőségen és az adathozzáférésen? Hogyan illeszkedik a mesterséges intelligencia megoldások megjelenéséhez?
A szoftverek felfalják a világot. A vállalatoknak minden iparágban fel kell tételezniük, hogy a szoftverforradalom közeleg. Ez még azokra az iparágakra is vonatkozik, melyek ma még nem szoftveralapúak. Az elkövetkező tíz évben az inkumbensek és a szoftveres lázadók közötti csaták epikusak lesznek. Mellesleg megjelent egy új és veszélyesebb ragadozó is közben, a mindenható mesterséges intelligencia.
A mai hiper-kapcsolatos, mindig aktív, azonnali hozzáféréssel rendelkező társadalomban nem ésszerűtlen azt gondolni, hogy a fenomenális technológiai változások idejét éljük. Bizonyos értelemben így is van. A technológiáknak köszönhető társadalmi változások azonban gyakrabban lassabbak, mint gondolnánk. És mindez azzal kezdődik, hogy hogyan is ismerjük meg valójában a minket éltető új technológiákat.
© ICT Global magazin 2026 | Minden jog fenntartva!
Iratkozz fel a hírlevelünkre, hogy ne maradj le az IT legfontosabb híreiről!
