Mi van, ha egyszer nem ember lesz a főnökünk? Az AI átveheti a vezetők helyét

[00:00:00]egy olyan intelligencia robbanás előtt, egy ilyen szilícium alapú intelligencia robbanás előtt, amire még szerintem nem készültünk fel.

[00:00:05]Tulajdonképpen pozíciókat vesz át, de inkább funkciókat.

[00:00:10]És ezek a funkciók, ezek különböző pozíciókhoz, különböző megszokásokhoz, folyamatokhoz kötődhetnek.

[00:00:18]Bemasírozzik a robot, és akkor egyszer csak már nem, egyszer majd ő lesz a főnököm.

[00:00:34]Ha 2022 előtt valaki azt mondta volna nekem, hogy nemsokára majd egy AI szakember is lehet főnök vezető pozícióban, hát bevallom őszintén, hogy vagy nem hittem volna neki, vagy azt gondoltam volna, hogy egy science fictionnek a forgatókönyvét mondja el nekem.

[00:00:50]pedig most ez a valóságunk, olyannyira ez a valóságunk, hogy a következő éveken belül akár 10-20%-kal is nőhet a munkanélküliség, merthogy ennyi munkát fog átvenni tőlünk az AI.

[00:01:01]De hogy ennek mik a jó oldalai, mert most a vendégeimre néznek Orosz Györgyire, vannak jó oldalai.

[00:01:08]Erről fogunk ma beszélgetni itt a Kivertér keleti Arthur eladásában.

[00:01:12]Arthur először hozzád fordulok, hogy ez hogy fog kinézni, hogy tud átvenni AI konkrétan pozíciókat.

[00:01:22]Az az izgalmas, hogy tulajdonképpen pozíciókat vesz át, de inkább funkciókat.

[00:01:28]És ezek a funkciók, ezek különböző pozíciókhoz, különböző megszokásokhoz, folyamatokhoz kötődhetnek.

[00:01:36]Tehát, hogy nem feltétlenül úgy kell ezt elképzelni, hogy bemasírozzik a robot, és akkor egyszer csak már nem egyszer majd ő lesz a főnököm, hanem inkább úgy kell elképzelni, hogy vannak feladatok, amiknél azt érzem, hogy na ezt már nekem nincsen kedvem csinálni, meg egyébként is mindig utáltam, és akkor ezt odaadom egy mesterséges intelligenciának, vagy valamilyen automatizmusnak, és akkor ezeknek a számát egyre jobban növelem, illetve az AI egy idő után, hogyha elég intelligens, és most már itt tartunk, ő maga is fog javasolni dolgokat.

[00:02:04]Mit szólnál hozzá, hogyha ezt nem így csinálnánk, mint mondjuk egy jó barát, vagy egy egy titkár, aki segít nekünk, ami hasonló.

[00:02:11]És ezekből viszont előbb-utóbb, és most már sokszor inkább előbb eljutunk egy olyan állapotba valóban, hogy akár teljes munkakörök változnak meg.

[00:02:20]egyébként idáig a mesterséges intelligenciával foglalkozó cégek ezt úgy szépen becsomagolták, hogy nem lesz ilyen munkanélküliség, csak hatékonyságváltozás meg ilyesmi.

[00:02:28]De aki eleget dolgozott cégeknél, az tudja nagyon, hogy a szinergiák keresése, a hatékonyság, a párhuzamosságok megszüntetése, meg ilyesmi, az általában munkahelyeknek a megszűnésével jár.

[00:02:38]A nagy kérdés az az, és szerintem ez az, amiről biztosan érdemes beszélgetni, hogy ebből vajon kijön-e hatékonyságnövekedés?

[00:02:47]Tényleg mit csinál ez az emberekkel?

[00:02:50]Az emberek gondolkodásmódjával?

[00:02:53]Egyáltalán létezik-e az a fajta koexegzisztencia, amiben mondjuk gép és ember úgy tud együtt dolgozni, ahogy ember és ember dolgozna?

[00:02:59]És akkor ennek milyen hatásai vannak például arra, hogy milyen döntések születnek, vagy mondjuk ami produktum elkészül így ilyen módon, az most kinek a produktuma?

[00:03:09]Az most az enyém, vagy nem az enyém?

[00:03:10]hónom alatt bemasírozok egy géppel, egy HR egy interjúra, egy felvételi beszélgetésre, akkor most én vizsgázom, vagy a gép, vagy együtt vizsgázunk, tehát hogy ezeknek nincsenek kirakva a kereteik.

[00:03:22]egyébként az az jutott eszembe erről, hogy hogy hogy biztos, hogy van egy csomó előnye és egy csomó hátrány, és te mondtad, a döntéseket meg az ilyen kognitív dolgokat viszont szerintem az érzéseinkre is jelentősen fog hatni, vagy már hat is a mesterséges intelligencia.

[00:03:39]De még mielőtt ezt erről így belekezdenénk, az jut eszembe, hogy a amikor a a arról feltalálták a vasútat, akkor ugye arról volt szó, hogy az majd a nem tudom én a lóvasúts, hogy mekkora lókaki kupac lesz majd a borítja el a világot, hogyha minden úgy halad, ahogy de nem ez történt.

[00:03:58]Tehát, hogy innen nézve nekünk hipotéziseink vannak arról, hogy mi fog történni, de az egyáltalán nem biztos, hogy így fog történni.

[00:04:04]Szerintem például ilyen hipotézis volt az is már korábban is, hogy hogy kevesebbet fogunk dolgozni azért, mert egy csomó minden átveszi a vagy mindent nem kell megcsinálnunk.

[00:04:15]Például az AI megír helyettem dolgokat, de közben tényleg ez történik.

[00:04:18]Szóval én ezt nem tudom, csak úgy félre teszem fel a kérdést, hogy tényleg kevesebbet dolgozunk, vagy fogunk-e dolgozni, vagy például, hogy hogy amit meg magamon is érzek, hogy talán ami nagyon pozitív, hogy kinyit arra, hogy tényleg kritikusan gondolkozzam.

[00:04:39]Szóval, hogy azért az, hogy ez most a a videó, vagy a kép, vagy a bármi, az mivel készült, emberi erőforrás vagy mesterséges intelligencia, itt már legalább a kérdést azzem megtanultuk feltenni, vagy tanuljuk feltenni, de talán sokkal többet, mint két éve, három éve, vagy akár fél évvel ezelőtt.

[00:04:57]És ez bennünk emberekben mit okoz?

[00:04:57]Tehát nem lesz bennünk egy teljesítménykényszer, akár a munkaerőpiacot, ha nézzük, hogy kicsit túl kell dolgozzuk, túl kell licitáljuk az AI-t?

[00:05:07]Ö az igazság egyébként, szóval izgalmas dolog, mert mondom mindenről így hipotéziseink vannak.

[00:05:12]És egyébként pont ez az, ami néhányunkat izgat, és itt talán nem is baj, hogyha kitérek arra, hogy készítünk a Cubixszal, az ITBN-nel és a Hősök Terek Companyval és Alapítvánnyal közösen egy nagy felmérést arról, hogy mit csinál velünk az AI és mi mit csinálunk vele.

[00:05:28]És ebben most ott tartunk, hogy vannak hipotéziseink, de ezeket szeretnénk látni, úgyhogy majd szeptemberben publikáljuk az ITVN konferenciáján, mármint az eredményét ennek a kutatásnak.

[00:05:39]Tehát, hogy hogy a kérdésedre visszatérve, hogy mi mit hogy szólt a kérdésed, hogy hogy mit okoz majd bennünk, tehát hogy hogy mennyire leszünk majd kicsit ilyen kompetitívek az éljal, tehát hogy majd most mit okoz Igen.

[00:05:54]Tehát egyfelől van szorongás, de nyilván azokban van szorongás, akik akik bizonytalanok, bizalmatlanok, félnek attól, hogy ezzel mi lesz, hogy megvan a saját élete, és azt nem akarja felborítani.

[00:06:05]Ráadásul ha ennek ellenére elkezdi használni a mesterséges intelligenciát és rosszul promptol és a válasz rossz, akkor azt fogja mondani, hogy hülye az, bocsánat a csúnya szóért.

[00:06:20]És és hogy ez így hülyeség, mert ugye magára nem tudja azt mondani, hogy én valamit rosszul csináltam.

[00:06:24]Azt nagyon nehéz lenne mondanunk.

[00:06:26]Ahhoz tömérdek önreflexió meg önismeretel meg egy csomó minden.

[00:06:30]És itt jön be ez a tudás, amivel mi foglalkozunk, hogy milyen az én mindsetem, hogy hogy gondolkozom magamról, képes vagyok-e változtatni dolgokon, és így gondolkozom-e, ez lenne a szükséges az AI remekkezeléséhez, vagy inkább úgy gondolzom magamról, hogy ilyen vagyok, ez van, hagyjál engem békén, minden jó volt így, ahogy eddig volt.

[00:06:51]És hát ugye a főnököm mondja, hogy kellene, de én inkább vagy ellenállok, vagy azt mondom, hogy a az II se tudja, mert a múltkor is azt mondta, hogy egyébként az érdekes, hogy ahogy a mesterséges intelligencia modulok egyre emberszerűbbek lesznek, ahogy rajtunk tanulnak, ahogy egyre több időt ilyen szilícium alapú neurális hálózatban egyre több kognitív agyi energiát tudnak befektetni, meg hosszabb ideig tudnak gondolkodni dolgokon, és egyre jobban hasonlítanak hozzánk.

[00:07:17]Úgy az a tulajdonságuk is egyre jobban hasonlít hozzánk, hogyha megijesztik őket, tehát kicsit számonkérően vagy fenyegetően lépnek velük föl, szemben föllépnek, akkor egy ideig jobban teljesítenek, de egy idő után elkezd romlani a teljesítményük, pont úgy, mint az embernél is.

[00:07:36]É ez miért?

[00:07:37]Mitől van?

[00:07:37]Mert ennyire már hasonlítanak az ember.

[00:07:39]Neurális hálózat, amit nagyon az ember gondolkodása szerint építettünk fel, az hasonlóan reagál egy csomó dologra, mint az ember.

[00:07:48]De ebből én pont azt akartam levezetni, hogy ez egyébként nekünk is segít egy kicsit, tehát kicsit ebben az önreflexiós dologban, mert hogyha egy ilyen mesterséges intelligenciarendszer rendelkezik valamennyi fajta introspekcióval, tehát látja magát, valamilyen szintig látja magát, akkor szerintem odáig azért el kéne jutni az embereknek, hogy ők is legalább valamilyen szintig tudjanak reagálni a saját problémáikra meg gyengeségeikre.

[00:08:10]És szerintem ezen a ponton azt is felvetem, hogy egy kicsi kis versengés az egyáltalán nem olyan nagy baj.

[00:08:15]Úgy ahogy úgy, ahogy minden ember máshogy reagál, mondjuk egy megérkező fiatal munkatársra, ugye sok helyen elküldik kávét főzni, hogy ne zavarjon.

[00:08:25]Véletlenül még valami okosabbat mond, mint én.

[00:08:26]Ugye az AI-t még nem tudod elküldeni kávét főzni, tehát az egyszerűen el fogja mondani, hogy figyelj, ez itt nem stimmel, ez meg stimmel.

[00:08:32]És azért annyit még gyorsan hozzátennék, hogy miközben mi magunkat kéne, hogy vizsgáljuk ebben a helyzetben, mindjárt mellétűzném azt is.

[00:08:40]Nem tudom, hogy erről erről mi a a véleményetek, hogy hogy amúgy minket marha nehéz ám kielégíteni, mert hogy egyszer azt akarjuk, hogy most maradjon csendben, egyszer mondja el a véleményét, most meg ne mondja el a vényeményt, most segítsen most duplán segítsen, most meg most meg inkább meg se szólaljon.

[00:08:54]Ugye ezt várjuk el a társunktól, a munkatársunktól, a főnökünktől, a kalausztól és az AI-tól is.

[00:09:01]Így van.

[00:09:01]Igen.

[00:09:02]És ez ez hogy hat majd ránk?

[00:09:02]Tehát hogy hogy fog emiatt átalakulni a munkaerőpiac például?

[00:09:08]Szerintem ezt még nem tudjuk, nem lehet, de ez csak egy már ez is egy vélemény, meg még hipotéziseket lehetne mellé tenni, de biztos lesznek olyanok, akik szívesen, ha már most is vannak.

[00:09:16]Szóval, hog akik szívesen használják, gyorsan alkalmazkodnak, csak a kérdés az, hogy ők akkor mitől fognak, vagy tartanak-e valamitől?

[00:09:26]Ha nem tartanak, akkor korlátlanul és kontroll nélkül használnak AI-t, és hogy ez félrevisz, vagy nem visz félre.

[00:09:33]Szóval ennek talán még a veszélyeit se érzékeljük pontosan.

[00:09:35]Vagy vagy szóval, hogy na hogy mire használjuk, annyi minden van bennem, bocsánat.

[00:09:43]És egyszerre akar mindenki megát, hogy foglalja összeeset meg ami a fejed van.

[00:09:49]Rövid.

[00:09:49]Igen, ez lehet, hogy praktikus lenne most csak, mert hogy mindenről hipotézis van, és mindennek a kezdetén vagyunk, és szerintem ebben a türelem az egyik fontos tényező.

[00:09:57]A másik az az, hogy tök természetes az, hogy még nem tudjuk, hogy ezzel mi van.

[00:10:02]És az nem baj, hogy még nem tudom.

[00:10:05]A baj akkor lenne, hogyha nem is akarnám tudni, hogy mi történik velem, vagy mit csinál velem.

[00:10:10]De hogy és ez az új helyzet, ez mindenkiben okoz feszültséget.

[00:10:13]Csak a kérdés az az, hogy egyrészt, hogy mit csinálok vele, meg mit csinál a főnököm velem, amikor ezt a helyzetet kellene kezelni, és hogy tud engem segíteni abban, hogy én ebben tudjak fejlődni, vagy tudjak változni, akarjak változni.

[00:10:27]Szóval il igen, ezek én behoznék egy nagyon érdekes perspektívát ebbe, hogy az már most látszik, ez valószínűleg így is lesz, hogy ahogy egyre összetettebb feladatokon tud dolgozni az AI, úgy a kérdés, ahogy te is említetted, a prompt, ha úgy tetszik, az is egyre magasabb szintű kell legyen.

[00:10:47]Kicsit ilyen irányító jellegű promptokat kell adnunk, tehát egy egész feladatot kell odaadni neki, vagy nekik, vagy amiknek, vagy nem tudom, hogy kell ezt pontosan mondani.

[00:10:58]Igen.

[00:10:58]hogy ezen dolgozzanak.

[00:10:58]Viszont ez egy másik típusú gondolkodásmód.

[00:11:01]Ez inkább egy ilyen csoportvezető, vezetői típusú összefogó, struktúráló gondolkodás.

[00:11:09]És nagyon sok ember az egész életét nem így élte le.

[00:11:11]Nem is, nem is ebben gondolkodik.

[00:11:13]Ő vár egy feladatot, amit végrehajt.

[00:11:15]Azzal elégedett egyébként.

[00:11:17]Tehát az megadja a tartását, őrül neki, hitelesnek tartja, de nem dönt, nem struktúrál, nem ad ki feladatokat.

[00:11:25]Miközben pedig ez az új világ, sőt ez már a jelen, ez ezt várná tőle.

[00:11:31]Igen, megint sok dolg jutott eszembe, de az egyik az az, hogy visszatérek egy kicsit ahhoz, hogy vezető, mit csinálhat a vezető egy ilyen helyzetben, amikor többnyire frusztráltak az emberek, vagy feszültek, vagy nem feszültek, de azért nem túl komfortosak, vagy akár komfortosak is lehetnek vele emberek, mint az AI használatával, de akkor a kollégája meg azzal nem komfortos, hogy vannak nála jobbak, és csak az AI miatt jobb, vagy most tényleg jobb, vagy nem jobb, és akkor ebből van feszültség.

[00:11:59]Szóval szerintem az egyik fontos eszköz, amit érdemes lenne használni, nem fogok nagy szavakat mondani, nagyon egyszerű, hogy dicsérni kellene.

[00:12:06]Ugye mennyire örülünk annak, amikor az AI visszadicsér, hogy milyen jól csináltad, és ez milyen jó.

[00:12:12]Vannak ennek ilyen fura dolgai, és hogy már túl sok meg nem tudom, de erre is tud reagálni, meg én én is tudok reagálni, de alapvetően azért ez egy jó érzést hozhatna és akikben meg nem hoz jó érzést, ott meg nem meg az AI van baj, vagy feltételezésem az, hogy nem, hanem azzal, hogy én el tudok-e fogadni dicséretet, mert akkor lehet, hogy egy embertől sem tudok elfogadni dicséretet.

[00:12:35]És ezt is jó lenne megtanulni.

[00:12:35]Ez is tanulható dolog, csak mondom.

[00:12:37]viszont egy-egy vezető, amikor esetleg szeretné azt elérni, hogy a munkatársai használják és belemenjenek egy olyan dologba, amiről esetleg ő se tudja, hogy pontosan micsoda, ott a dicséret sokat számít.

[00:12:52]Tehát ha a munkatársam megtesz egy pici lépést, transzparensen elmondja, ezt csináltam, képzeld így, nem tudom én, akkor kapjon erre dicséretet, hogy ezt tök jó, hogy megtetted.

[00:13:03]Tök érdekes szerintem ez a ez a vonal, mert nagyon sokszor van az, hogy egy munkáltató mondjuk akarna dicsérni, vagy akarna baráti viszonyba kerülni, vagy ilyen ilyen hangnemben beszélni, de totál természetellenes, ahogy ahogy megközelíti és egy egyszerűen egy érted mondasz példát.

[00:13:21]Hát, hogy például mondjuk egyszerűen nem rezonál a két ember, mert mondjuk nagyon sok esetben van olyan, hogy hogy egy vezető mondjuk idősebb egy más korosztály, egy más generáció része, és egyszerűen nem tud nem tud azonosulni, vagy nem tud ugyanolyan hangszint megütni, mint akivel beszélgetni szeretne.

[00:13:36]És a dicséretnél ez szerintem nem annyira lényeges ez, hogy milyen mit üt meg.

[00:13:43]Inkább az, hogy adja-e a dicséretet, és az belülről jön-e van, vagy nem.

[00:13:47]Sokan viszont nem is adják.

[00:13:47]Hát igen, és itt van egy ilyen most ez sztereotípia lesz, de hogy az idősebb embereknél általában azt tapasztalom én, hogy kevesebbet dicsérnek, mert ők is így nőttek fel és hosszabb ideig éltek így ebben az állapotban.

[00:14:00]amire ki akartam lukadni az az hogy az AI akár a chatt nézzük millió témában beszélgetünk vele és egy idő után azt érezzük hogy már ismer minket már tudja a szavunk járását tudja hogy hogy mit szeretünk hallani milyen emojit szeretünk látni és ezt viszont egy főnök nem biztos, hogy ugyanígy tudja produkálni elárulok egy titkot nagyon sokáig csináltam azt még még AI meg egyéb előtti időkben, hogyha találkoztam emberek kel írtam magamnak egy ilyen memória fált.

[00:14:36]Nagyon egyszerű.

[00:14:36]Ezt erejinte még papíron, aztán utána a telefonomban, aztán a számító a laptopomban, az iPademen vagy ilyesmi, hogy azok a lényeges dolgok, amit az illetőről tudnom kell, azok micsodák, mert egyszerűen elfelejtem.

[00:14:47]Nekem mindig problémám volt ezzel.

[00:14:48]Ugyanezt csinálja az AI egy az egyben.

[00:14:50]Vannak ilyen úgynevezett MD fálok, most így hívják őket.

[00:14:54]A az AI ezeket írogatja, ezek ilyen memória darabkák, amiket gyűjtöget róluk.

[00:14:59]Sőt, még olyat is csinál, ezt most mutatta be az egyik AI cég, hogy esténként vagy valamikor, amikor éppen nem használjuk, akkor végignézi ezeket az emlékeket, és megpróbáljuk ezt strukturálni.

[00:15:12]Például feloldja az ellentmondásokat, úgy megegyezik magával, hogy akkor most ilyen, vagy ez, vagy az van, most két gyereke van, vagy három, vagy nem tudom, most rossz kedvűvű által, vagy jókedvű, mikor szokott edzésre menni.

[00:15:22]Erre azt mondják, ez persze feldícés, hogy tulajdonképpen ilyenkor álmodik.

[00:15:27]vagy valami ilyesmit csinál, vagy rendszerezi.

[00:15:31]Van egy ilyen államelmélet egyébként, hogy a a mi álmaink is valójában egy ilyen rendszerezési folyamat, amibe belelát az egónk egy pillanatra, és akkor ezért tűnik ilyen furcsának ez a zsiráfejű rokonok és mindenféle egyebek.

[00:15:44]De itt az a lényeg, hogy hogy ilyenkor rendszerezik, és ezért van az érzésed, hogy tud rólad sok mindent, mert tényleg tud.

[00:15:51]Ott van a memóriájában.

[00:15:51]De ráadásul ami nagyon érdekes az AI-nál, hogy ezek a generatív rendszerek, ezeknek nem úgy van a memóriájában, mint az én jegyzetemben, hogy oda föl van írva, hanem az részét képezi az ő neurális hálózatának.

[00:16:03]Tehát ő tulajdonképpen az agyába írja föl ezeket a dolgokat, és ezért nagyon könnyen össze tudja kapcsolni más dolgokkal is.

[00:16:09]Tehát ő emlékszik arra, hogy nekem nem tudom hány gyerekem van, és azokkal nem tudom hova szoktam menni.

[00:16:14]Ezért amikor elmegyek nyaralni, akkor ezt már bele tudja komponálni ebbe az egészbe.

[00:16:18]És innentől kezdve viszont egy nagyon érdekes helyzetbe kerülünk, mert az AI, amikről most itt beszélsz, vagy amivel dolgozunk, az tulajdonképpen nem csak a legjobb ismerősünk lesz, vagy ilyen ajánló valamink, hanem lehet, hogy a legjobb munkatársunk, lehet, hogy a legjobb tanácsadónk, vagy legalábbis egy olyan, akihez gyakran ilyen első véleményként odamegyünk.

[00:16:39]orvosi leheteknél szokták mondani az emberek, hogy már a a first opinion vagy az első vélemény az AI-tól jön és elmegy az orvost is megkérdezni, hogy egyébként mi a vélemény.

[00:16:47]Nem, nem ez most nem reklámozom ezt, hogy nem jó nem így kell csinálni.

[00:16:52]is mindig elmondja, hogy éként bizonyos körben egyébként le is mérték, hiteles kutatótól hallottam az adatot, és csak név nélkül akarom említenni, mert a nem fel nem hatalmazott fel rá, de hogy hogy valóban a bizonyos körben, bizonyos régióban orvosok és AI véleményét meg analízisét összevetve nagyobb találata volt az AI-nak, mint az orvosoknak.

[00:17:16]Szóval, hogy ez ilyen félelmetes is egyben, és mindenben a mátrixban az is izgalmas, mert most arról beszéltünk, hogy itt mit csinál az AI az emberrel, és mit csinál majd az ember az emberrel, meg a másik ember az AI-jal.

[00:17:30]És itt mi történik velünk, amikor egyik ember másik ember, és ott és hogy ez is van, hogy ebben több a feszültség, vagy több lehet a feszültségforrás.

[00:17:40]És azért ezeket a viszonyokat is érdemes rendezni, meg erre figyelni, hogy én, hogy lelkileg is jól legyek.

[00:17:44]Most nem a fejemet kell vagy a buksimat kell simogatni, hogy jól legyek, hanem hanem csak egy vezetőnek például meg egy cégnek és iskoláknak fel kell készülni arra, hogy hogy ezt morálisan meg belső érzésből is kezelni kell, és erre kell felkészülni.

[00:18:00]És nem véletlen egyébként az, ugye Mckinzinek talán h már 2023 vagy 24-ben volt egy tanulmánya arról, hogy ami a világban jön most mesterséges intelligencia kapcsán, abban az egyik ilyen szükséges eszköz arra, hogy mi magunkat jól tudjuk kezelni.

[00:18:14]Ez az a gross mindset.

[00:18:16]Ez a úgy gondolkozom magamról, hogy tudok merek kimenni a komfortzónámból, merek új dolgokat kipróbálni, biztatva is vagyok erre, fogok benne hibázni sokat, és azt meg tudom magamnak engedni.

[00:18:29]meg még a főnököm is meg tudja engedni, hogyha én tényleg bele akarok tenni energiát.

[00:18:34]És akkor már ez is egy fontos elem a dicséret mellett, hogy fogunk hibázni, de az újra próbálkozás a és nem az az újra próbálkozás, hogy hülye az, de azért még egyszer megpróbálom, bocsánat, hanem az, hogy megnézem, hogy oké, ha ő nem adta meg azt a választ nekem, amire szükségem volt, akkor én mit nem csináltam jól?

[00:18:55]Nézzük meg, hogy ne a visszautasítás legyen az első.

[00:18:59]Egyébként értem és ösztönösen is értem, hogy miért ez az első.

[00:19:05]Muszáj magunkat megvédeni valahogy.

[00:19:07]Igen.

[00:19:07]Hogy nehéz bevallani, hogy mi hibázunk.

[00:19:10]Igen, nagyon nehéz.

[00:19:10]De az első, hogy legalább keressem meg azt, hogy ha nem is mondom, mondjam azt, amit mondok, de belül legalább legyen az első lépés, hogy megnézem, hogy igen, azért azt mi mit nem csináltam én jól, mert ha én javítok, akkor ő is tud javítani.

[00:19:25]viszont arra visszanyargalva, hogy az AI és a és a munkaterület ö néha úgy akaratlan is eszembe jut, újságíróként dolgozom, hogy veszélyben van a munkám az AI miatt, el fog jutni oda majd az AI, hogy hogy ír cikkeket, hogy jobban ír cikkeket, mint egy ember, mert jobban átjá már eljutott.

[00:19:45]Akkor jó reggelt!

[00:19:47]Már eljutott, már eljutottunk erre a pontra.

[00:19:49]Ezekben a szakmákban nem vártuk egyébként.

[00:19:52]Tehát mondjuk ha megkérdeztél volna 20 évvel ezelőtt, akkor nem azt mondtam volna, hogy az ilyen típusú szakmák, amihez ez a fajta kreativitás szükséges, azok nagy veszélyben vannak.

[00:20:02]De hát mivel nagyon akartunk fordítani nyelvekről nyelvekre, meg nagyon akartunk mindenféle ilyen rendszereket felépíteni, ezért a nyelvbe vágtuk bele a fejszét technológia oldalról, amiről közben kiderült, hogy egyébként sok mindenre alkalmas, például fehérje hajtogatásra meg sok mindent le lehet modellezni különböző nyelvekkel.

[00:20:19]És egyébként meg meg ebből még minden erő jött, és ennek lett az az eredénye, hogy igen, most már nagyon sok szakmánál ez egy óriási kérdés.

[00:20:28]És a most már nem csak az újságírásban, nem csak a kreatív szakmákban, hanem a tudományos életben is nagy kérdés.

[00:20:34]Az az a kutatóhely is egy munkahely.

[00:20:38]Persze ott is nagy kérdés, hogy ti most együtt találtátok ezt ki az AI-oddal, kedves kutató?

[00:20:42]Vagy vagy az AI találta ki, vagy most akkor kiírja a dicsőség?

[00:20:44]Ahogy az újságírónál is kérdés az, hogy ki írta ezt a cikket és hány százalékban?

[00:20:49]Oda kell mindegyikhez írni, hogy AI írta.

[00:20:53]Kábé mindenhez odaírhatjuk, hogy AI írta, és akkor mi van?

[00:20:55]Tehát, hogy ez is csak azt erősíti, amit mondtál, hogy meg kell tanulnunk ezzel együtt élni, és ez valójában egy tükör.

[00:21:01]Nekünk kell igazából végig kell gondolni, végiggondolni azt, hogy ha együtt dolgozunk egy másik típusú intelligenciával, ami ami több mint egy eszköz, de más mint egy ember, akkor mit lehet tőle várni?

[00:21:13]Hogyan fogunk vele együtt élni?

[00:21:15]Amikor hozzuk visszük mindenhova a telefonunkat ilyesmi, akkor mennyire támaszkodjunk rá?

[00:21:20]Mi az, amire még azt mondjuk, hogy na jó, azért ezt most már én is megnézem?

[00:21:25]És és ennek a és ennek a a visszacsatolásával mit kezdünk?

[00:21:27]Mert egy idő után, ahogy egyre jobb válaszokat ad, ez arra fog minket kondicionálni, hogy egyre jobban támaszkodjunk rá, egyre hitelesebbnek fogjuk tartani.

[00:21:37]És ott már egy óriási kérdés lesz, amit feszegettél, hogy meg amit te is végül is mondtál, hogy hol van az emberi érték.

[00:21:44]Tehát én magamról is tudom, hogy egy ilyen beszélgetés, amit most itt folytatunk, ez tulajdonképpen az AI-jal is meg tudod beszélni, de most mi még egymás közt csináljuk, mert ezt szoktuk meg.

[00:21:53]Hát és mi létezünk emberek és hogy ezt és azért ezt szóval, hogy még létezni is fogunk.

[00:21:58]Feltételezem remélhetőleg mint a kérdésedre vissz eszembe jutott, hogy a tavasszal idén tavasszal a világgazdasági fórumon Davosban előadott Juval Noel Harari is és volt is vele utána egy beszélgetés.

[00:22:12]A beszélgetés 50 percében úgy nagyjából elmondta azt, hogy mondom az esszenciáját, hogy minden olyan munka, ami amit szavakkal végzünk, azt nagyon gyorsan át tudja venni az EI.

[00:22:26]Hogy milyen mértékben azt nem tudom, mert most már tapasztal például fordítóirodáknak nem sok esély van hiszennyelvű igen, de azért szinkront toolmácsolásra még szükség van, mert szeretünk emberekkel kapcsolódni, amikor valamit csinálunk.

[00:22:42]Tehát, hogy lehet, hogy maradnak ilyen nis területek, de azért tömegében igen.

[00:22:46]És a a ottani műsorvezető a végén megkérdezte tőle, hogy most, hogy így elmondta, hogy hogy lesz vége mindennek, mi az, ami optimizmusra adhat okod, illetve, hogy mire fókuszáljunk, és elmondta a következőt, hogy kapcsolódjunk egymáshoz, emberek, tehát hogy közösségekben legyünk, hogy és mivel olyan rövid volt, mint az az öt másodperces vég, amit nemrég említettél, tehát hogy mi olyan rövid volt, hogy ez egy gyors és nagyon gyors és lezáró választ adott, tehát hogy kapcsolódjunk egymáshoz, ami Amit én érzek mögötte, az azért, hogy ezeket a frusztrációkat, feszültségeket vagy jó dolgokat fel tudjuk dolgozni és dolgoztatni egymással is, meg magunkkal is.

[00:23:28]Meg egyébként, hogyha más szemszögből nézzük meg, akkor ha az AI elvesz tőlünk munkát, és megcsinál gyorsabban dolgokat, akkor több időnk van kapcsolódni, több időnk van a családunkra, több De erre fordítjuk.

[00:23:38]Hát mert hát volt már egy pár ilyen dolog most és eddig is, hogy nem tudom ti hogy vagytok vele, kevesebbet dolgozol?

[00:23:47]Abszolút nem.

[00:23:47]Hát persze, de lehet, hogy nem is akarunk kevesebbet dolgozni.

[00:23:51]Ez egy nagyon izgalmas dolog.

[00:23:53]Én azt hiszem, hogy az emberek kíváncsiak, és én ebben a kíváncsiságba nagy reményt látok.

[00:23:57]Tehát, hogy hogy ha azt érezzük, hogy ilyen technológiákon keresztül kellő öneflexióval persze följebb tudunk lépni, nekem ez a a pozitív ilyen technooptimista verziója ennek a ennek a mind meghalunk dolognak.

[00:24:13]Tehát, hogy a tehát ha ezáltal magasabb szintre tudunk lépni, én úgy szoktam fogalmazni, hogy magasabb absztrakciós szintről tudunk mindent nézni, akkor a kíváncsiságunkat is gyorsabban tudjuk kielégíteni, és még jobban tudunk előrehaladni a valami felé.

[00:24:28]Ez most mindegy, hogy merre, csak így előre menjünk, valamerre men az emberek, ilyenek.

[00:24:31]És ebbe beletartozik az is, hogy meggyógyítjuk azokat a betegségeket, amiket eddig nem tudtunk.

[00:24:37]Megoldunk olyan problémákat, amiket eddig egyáltalán nem tudtunk.

[00:24:39]A Google is, amikor a Google keresés megjelent, először milyen gyorsan túl tudtunk lenni olyan kérdéseken, amin azelőtt napokat gondolkodtunk.

[00:24:47]Most már ennél komplexebb kérdéseken is tudtunk lenni.

[00:24:49]Tehát igazából itt valami olyan fejlődés előtt állunk, egy olyan intelligencia robbanás előtt, egy ilyen szilícium alapú intelligencia robbanás előtt, amire még szerintem nem készültünk fel.

[00:24:59]És ebben igaza van Árálinak, mert valóban ugyanő ugye mindent ilyen történész fejjel néz, tehát ugye van még ezen kívül nagyon sok diszciplina, ahonnan lehet ezt nézni, de valóban az emberi közösségek és az embereknek a csoportjai azok garantálták az emberiség túlélését eddig.

[00:25:15]És valószínűleg, hogyha sok ember kíváncsi együtt, és elfogadják, hogy van mögöttük olyan AI, ami ebben segít nekik, tehát megalapozza a dolgokat.

[00:25:23]Én ugye nem tudok már se vadászni, se tiszta vizet keresni, tehát megbízom valaki, hogy ezt megcsinálja.

[00:25:29]Ugyanezt rábízzuk az AI-ra, magasabb szinteken, akkor remélhetőleg pozitívan jövünk el sztoriból.

[00:25:36]Egyébként szerinted milyen munkák fognak eltűnni?

[00:25:38]Milyen olyanok, amelyekre nem biztos, hogy tudunk számítani?

[00:25:40]Most nekem ezt juttött, hogy a hogy a kódolás az egy ilyen dolog, hogy ma már az AI megcsinálja azt, amire három évvel ezelőtt még rengeteg informatikust képez.

[00:25:52]Ez azért lett így, és ezzel válaszolok is a kérdésedbe, mert a az AI cégek kifejezetten rámentek a kódolásra.

[00:26:01]Azt mondták, hogy az is egy nyelv egyébként programnyelv, az is egy nyelv.

[00:26:06]Ha ezt megtanulják az AI-ok, akkor mindenki hozzá tud férni a számítógép minden kapacitásához.

[00:26:12]Tehát ha te tudsz emberi nyelven neki egy utasítást adni, és nem kell hozzá egy informatikus, ugye itt csekkolt ki egy csomó ember, aki azt gondolta, hogy majd egész életében ebből fog élni, programozók, IT-sok satöbbi, de hogyha mindenkit hozzáengedünk egy ilyenhez, akkor megvan a kapu.

[00:26:28]Onnantól kezdve te megkérdezheted a gépet, és csinál neked egy bármilyen programot.

[00:26:34]Na, ugyanígy látszik, hogy szépen sorba különböző területekre mennek rá az AI cégek, a jogászokra, a könyvelőkre, az újságíróra, a kreatív munkákra satöbbi.

[00:26:44]És mindegyik ilyen területen előbb-utóbb, lehet, hogy egy év, két év, három év, de ugyanez a képesség, mint a kódolásnál, meg fog jelenni.

[00:26:49]Tehát ezért valóban helyes az, hogy minden, amit szavakkal vagy nyelvszerűen le tudunk írni, az az AI-osítható, de egyre inkább úgy szokták m mostanában mondani, hogy tokenesíthető, tehát tokenekből tokenekre, ilyen AI fabatkákra lehet váltani kábé mindent.

[00:27:09]És innentől kezdve viszont ez már a a fizikai valóságunkban is meg tud jelenni.

[00:27:12]robotok például most volt egy a Figuricsnak most ment egy kilenc napos tesztje, ahol 192 óra alatt 200 valahány ezer dobozt három robot felváltva pakolt megállás nélkül, amíg az egyik lemerült, a másik ott töltötte magát és így tovább, és így tovább.

[00:27:30]És ezek már fizikai robotok, amik megnéztek egy munkafolyamatot és általánosítottak, és abból léptek tovább.

[00:27:37]Na de szerintetek akkor mi lesz a rakodómunkásokkal, akiknek a munkáját most elvégezték ezek a robotok?

[00:27:41]Mi lesz a munkár?

[00:27:43]Lesz majd egy általános fizetés, amit mindenki megkap, és akkor az AI végez mik a jóslatok?

[00:27:50]Ja, hogy így szerinted mit csinálni egy általános fizetés az emberekkel?

[00:27:51]Mert ez engem mindig nagyon izgatos.

[00:27:54]Igen.

[00:27:54]Pont valaki azt mondta, hogy ő szerinte majd jönnek a jön ez, hogy akkor lesz egy általános alapfizetés és akkor merthogy valahogy létezn érdemes, hogy kell, de szerintem a túl sok szabadidő és az ha nem csinálunk semmit, az demotivál.

[00:28:09]korábban hallhatunk.

[00:28:09]Most halljuk is, hogy szóval, hogy az azért nem tesz jót az emberrel.

[00:28:15]Tehát mi arra vagyunk, na kondicionálva, hogy társas lények legyünk, kapcsolódjunk és cselekedjünk dolgokban.

[00:28:22]És hogyha ez így hiányzik, akkor akkor azért az elég veszélyes, mármint hogy egészségügyileg is, meg egészsége is veszélyes.

[00:28:31]Tehát akkor az ember nem menne kicigizni a robottal, ami a munka.

[00:28:33]Igen, vagy csak cigizne, de előbb-utóbb meg abból lesz baj, hogy csak cigizne.

[00:28:38]Vagy igen, vagy nem csak cigizne.

[00:28:41]Igen.

[00:28:41]Vagy amikor például a ugye a mi alapítványunkban az alapítótársunk, Philip Zimbardo professzor, aki két évvel ezelőtt meghalt, ugye az ő egyik legnagyobb tudása, vagy legfontosabb tudás arról szólt, hogy a egyrészt, hogy nem azért viselkedünk valahogy, mert így akarjuk csak, hanem azért is, mert a szituáció meghatározza, hogy mit hoz ki velünk, mit hozunk ki magunkból.

[00:29:04]És ha ha ugye az ő híres kísérlete az úgynevezett Stanfordi börtön kísérlet, aminek vannak hibái, amit ő is mindig elismert, de azért egy tényszerű dolog levonható belőle, hogy belőlem is, meg belőletek is kihozható egy nagyon rossz ember, csak megfelelő körülmény kell hozzá.

[00:29:23]Ott az történt, hogy azt mondta a börtönőröknek meg a börtöntöltelékeknek, hogy éljetek együtt két hétig itt a Stanford pincéjében berendezett börtönben.

[00:29:32]És eldurvult a helyzet már csak attól, hogy egyébként nem volt mit csinálniuk.

[00:29:38]Tehát őrök őriztek, rabok raboskodtak és ennyi volt.

[00:29:41]És valamit ki kellett találni, mert cselek vagyunk, hogy valamit csináljanak és hát ha hatalmat kaptam a kezembe, akkor azzal élni és visszaélni fogok.

[00:29:49]Szóval, hogy na, hogy az nem olyan jó, ha nincs a kezünkben dolog, amit vagy vagy az agyunkban, vagy nem tudom, dolgok, amiket csinálhatnánk.

[00:30:00]Picit bajós, bajos vége vége lett így a így a beszélgetésünk.

[00:30:04]Szerintem egyébként nem megmondom, mi a mi mi az, amiben érezhetünk energiát, hogy lehet kapcsolódni részben önmagunkhoz, meg egy közösséghez, meg a természethez.

[00:30:13]És bocsánat, nem a természetjárást akarom reklámozni, hanem azt, hogy van fenntartható dolgunk azzal a világgal, amiben élünk.

[00:30:20]Hát akkor forduljunk afelé, és segítsünk neki meg magunknak is.

[00:30:25]Szerintem ez legyen ez a végszó, mert ez egy csodálatos üzenet.

[00:30:27]Nagyon szépen köszönöm nektek a beszélgetést, nektek pedig a figyelmet.

[00:30:31]Legközelebb egy hasonló érdekes témával jövünk.

[00:30:35]Sziasztok!

[00:30:40]เฮ