A Mesterséges Intelligencia 2.0 Stratégia kiemelt hangsúlyt fektet az állami és üzleti szereplők közötti együttműködésre, a szabályozási környezet fejlesztésére, valamint a technológiai és üzleti innováció ösztönzésére. A részletekről és az ágazati lehetőségekről Palkovics Lászlót, mesterséges intelligenciáért felelős kormánybiztost kérdeztük a Gábor Dénes Egyetem AI-konferenciáján.
– Milyen igény hívta létre a stratégia megalkotását?
Palkovics László: Az MI stratégia szükségességét az indokolja, hogy egyrészt ki kell használnunk az általa kínált lehetőségeket, másrészt fel kell készülnünk a potenciális veszélyekre — ebben az államnak is aktív szerepe van.
A mesterséges intelligencia 2.0 alapvetően két nagy részre tagolódik. Az első az úgynevezett alapozó pillérek: ezek olyan keretek, amelyeket az államnak kell megteremtenie ahhoz, hogy értelmezhető és működőképes platformot biztosítson az MI-alapú alkalmazások számára. Ezeket már 2020-ban elkezdtük építeni.
A másik terület az alkalmazásoké: ide tartoznak a társadalmi ügyek, az energetika, az oktatás és a digitalizáció, valamint a technológiai és szabályozási keretek – például a szuperszámítógépek biztosítása –, amelyek nélkül nem lehetne hatékonyan működtetni az MI-t Magyarországon.
– Az előadásában elhangzott, hogy Magyarország sokkal jobban áll a mesterséges intelligencia területén, mint sokan gondolnák. Mit jelent ez a gyakorlatban? Milyen kiugrási lehetőségeket kínál az mesterséges intelligencia Magyarország számára?
A gyakorlatban ez azt jelenti, hogy a hazai kutatói, fejlesztői és vállalati szféra már számos területen előrehaladott állapotban van, és képes gyorsan alkalmazkodni a legújabb MI-megoldásokhoz. Magyarországon egyre több vállalat integrálja az MI-t a gyártási, menedzsment és ügyfélkiszolgálási folyamataiba, ami komoly versenyelőnyt jelent a régióban.
A kiugrási lehetőségek közé tartozik a munkaerőhiány kompenzálása, hiszen az MI-vel automatizált folyamatok és döntéstámogatás révén a termelékenység jelentősen javulhat. Az egészségügyben például a mesterséges intelligencia segíthet a diagnosztikai pontosság növelésében, a személyre szabott gyógyszerelés kialakításában vagy a sebészeti robotok alkalmazásában. Az agráriumban a drónok és szenzorok adatait elemző AI-megoldások teszik lehetővé a precíziós gazdálkodást és a hatékonyabb termelést. Az autóiparban a járműipari fejlesztésekhez kapcsolódó MI-megoldások növelhetik a nemzetközi versenyképességet.
– Milyen konkrét ágazatokban (pl. egészségügy, mezőgazdaság, közlekedés, ipar) látják a legnagyobb potenciált a mesterséges intelligencia alkalmazására, amely segítheti a gazdasági növekedést és a magyar gazdaság nemzetközi pozícióját?
A stratégiában kiemelten szerepel az egészségügy. Itt az igények és az adatok is rendelkezésre állnak. Itt a leletezéstől a személyre szabott gyógyszerezésig, vagy akár a sebészeti robotok alkalmazásáig számos lehetőség nyílik.
Az agrárium és az autóipar szintén kulcsfontosságú területek, ahol a mesterséges intelligencia komoly versenyelőnyt biztosíthat. Ugyanakkor a stratégia minden ágazatra kiterjedő fókuszt képvisel: célja, hogy a gazdaság és a társadalom minden szektorában segítse az MI-alapú megoldások fejlesztését és alkalmazását.
– Terveznek olyan programokat, amelyek a startupok támogatását célozzák?
Igen, külön forrást biztosítottunk az AI-alapú startupok támogatására. 73 milliárd forintot különítettünk el kifejezetten erre a célra, ennek egy jelentős részét tervezzük majd korai fázisú projektekre. Az a célunk, hogy a valós ötlettel rendelkező startupokat támogassuk, ha pedig van egy életképes ötlet, akkor 2-3 hónap alatt hozzá lehet jutni ezekhez a forrásokhoz.
A mesterséges intelligencia nem pusztán egy technológiai újítás. Egy olyan átfogó szemléletváltás, amely a gazdaság és a társadalom minden területére kihat. A magyar MI 2.0 stratégia célja, hogy Magyarország ne csak felhasználója, hanem formálója is legyen a mesterséges intelligencia korszakának. Ezzel pedig hosszú távon biztosítsa a nemzetközi versenyképességet és a jólét növelését.
(Kép: pexels, nyitókép: Unsplash/Anton Rybakov)
