MI és civilizáció: Az emberiség hosszú távú célja és az MI-ökoszisztéma ösztönző rendszerei

(kísérlet az ember és MI társzerzői munkájára)

Összefoglaló

A mesterséges intelligencia (MI) gyors terjedése egyszerre kelt lelkesedést és szorongást. Egyéni szinten a generatív modellek – különösen a nagy nyelvi modellek (LLM-ek) – kényelmes, gyakran szinte „varázslatos” felhasználói élményt nyújtanak. Társadalmi szinten ugyanakkor egyre erősebbek az aggodalmak: a munkaerőpiac átalakulása, a növekvő egyenlőtlenségek, a dezinformáció elárasztó hatása, az ellenőrzési infrastruktúrák kiépülése, valamint a hosszú távú – akár egzisztenciális – kockázatok miatt.

Ez az írás nem az MI-problématér teljes lefedésére vállalkozik, hanem egy jól körülhatárolt metszetre fókuszál. Két kérdést vizsgálunk:

(1) mi az emberiség hosszú távú cél- és ösztönzőszerkezete – ezt nevezzük „globális meta-R”-nek –, valamint

(2) mi jellemzi az MI-ökoszisztéma meta-R-jét, vagyis azt az összesített jutalmazási struktúrát, amely azoknak a szereplőknek az ösztönzőiből és intézményeiből áll össze, akik az MI-rendszereket fejlesztik, finanszírozzák és működtetik.

Egy olyan fogalmi keretet vezetünk be, amely megkülönbözteti a lokális R-t (egyedi jutalmazási függvény), a meso-R-t (intézményi célfüggvények), valamint a meta-R-t (civilizációs szintű célvektor). Ennek segítségével vázoljuk az emberiség meta-R-jének történetileg rekonstruálható elemeit, bemutatjuk az MI-ökoszisztéma jelenlegi meta-R-jét, majd elemezzük a két célrendszer átfedéseit és feszültségeit.

Alapvető állításunk, hogy a 2020-as évek közepén az emberiség globális meta-R-je és az MI meta-R-je csak részben fedik egymást. Van összhang ott, ahol az MI javítja az életszínvonalat, a termelékenységet és a tudáshoz való hozzáférést. Ugyanakkor éles feszültségek jelennek meg az autonómia, az episztemikus minőség (a valósághoz való kötődés), valamint a hosszú távú fennmaradás kérdéseiben.

Két leegyszerűsített meta-R pályát vázolunk fel. Az „A” változatban a célvektorok tovább távolodnak egymástól, és az MI elsősorban a tőke és az állam intézményi (meso-R) céljait skálázza fel. A „B” változatban viszont visszacsatolások, kormányzási mechanizmusok és társadalmi reakciók fokozatosan közelebb húzzák az MI meta-R-jét az emberiség meta-R-jéhez.

Az írás maga is kísérleti ember–MI együttműködés eredménye. Az emberi szerző adta a problémakeretezést, a kritikai nézőpontokat és a fő fogalmi újításokat (például a „meta-R” fogalmát), míg a szöveg kezdeti megfogalmazásában és strukturálásában egy nagy nyelvi modell (LLM) működött közre. A cikk végén röviden bemutatjuk az emberi és az MI-hozzájárulás jellegét.

A végén található fogalomtár minden kulcsfogalmat közérthetően magyaráz, így az írás nemcsak MI-szakértőknek, hanem szélesebb, szakmailag érdeklődő közönségnek is szól.

1. Bevezetés: feszültségek a mesterséges intelligencia körül

1.1. Problémafelvetés – mit vizsgál ez az írás?

A generatív mesterséges intelligencia – különösen a nagy nyelvi modellek (LLM-ek) – rendkívül gyorsan terjedt el. Csevegőrobotok, kódasszisztensek, képgenerátorok és elemző eszközök váltak a mindennapi munkafolyamatok részévé. Egyéni szinten mindez többnyire pozitív tapasztalatként jelenik meg: gyorsabb munkavégzés, kreatív támogatás, valamint annak az élménye, hogy egy „szinte mindent tudó” asszisztens áll rendelkezésünkre.

Politikai és társadalmi szinten ezzel párhuzamosan erősödik a bizonytalanság és az aggodalom. Egyre több szó esik a munkaerőpiac szerkezetének átalakulásáról és a termelékenység–egyenlőtlenség közötti feszültségről; az információs környezet elárasztásáról automatikusan generált tartalmakkal és hallucinációkkal; a hatalom és az erőforrások koncentrációjáról néhány nagy technológiai szereplő kezében; valamint a hosszú távú, akár egzisztenciális kockázatokról.

Ez az írás szándékosan nem teszi fel azt az egyszerű, de félrevezető kérdést, hogy az MI „jó” vagy „rossz”. Ehelyett egy mélyebb problémára fókuszálunk: hogyan viszonyul egymáshoz az emberiség hosszú távú meta-R-je és az a jutalmazási–ösztönzési rendszer, amelyben az MI-ökoszisztéma kialakul és működik?

Másképp megfogalmazva: ha a megfigyelhető viselkedésből visszakövetkeztetünk, mit látszik optimalizálni „a civilizáció egésze”, és mit optimalizál „az MI-ökoszisztéma egésze”? Mekkora az átfedés e két célvektor között – és hol nyílnak meg a törésvonalak?

1.2. Miért érdemes célfüggvényekről beszélni?

Az MI-ről szóló viták többsége technikai kérdésekre (biztonság, hallucinációk, adatminőség), etikai problémákra (torzítás, diszkrimináció), vagy makrogazdasági hatásokra (termelékenység, egyenlőtlenség, egzisztenciális kockázat) koncentrál. Ezek mind legitim és fontos nézőpontok, de gyakran hallgatólagosan feltételeznek egy alapvető dolgot: hogy „valamilyen” célfüggvény optimalizálása zajlik.

Amíg nem tesszük explicitté, hogy milyen R-ek működnek a rendszer különböző szintjein, könnyű leegyszerűsítő állításokhoz visszatérni – például ahhoz, hogy az MI „hasznos” vagy „veszélyes”. A valódi kérdés azonban az, hogy kinek hasznos, milyen célra, milyen időtávon, és milyen externális költségek mellett.

A célfüggvények nyelvezete lehetővé teszi, hogy ezeket a kérdéseket összehasonlítható, strukturált formában tegyük fel, és elválasszuk egymástól az egyéni élményt, az intézményi racionalitást és a civilizációs szintű következményeket.

1.3. Kísérleti ember–MI társszerzőség

Formálisan ez a szöveg egy kísérleti ember–MI együttműködés eredménye. Az emberi szerző határozta meg a kiinduló problémát, a fogalmi keretet (lokális R / meso-R / meta-R), valamint az ember–MI viszonyt érintő fő kritikai kérdéseket. A nagy nyelvi modell (LLM) javasolta a szerkezetet és a főbb tagolási pontokat, rendszerezte a fogalmakat, és elkészítette a szöveg első változatait.

A végső szöveg több iteráción keresztül, emberi kritikával, átfogalmazással és súlyozással alakult ki. A társszerzőség tehát nem puszta technikai érdekesség: maga is egy mikroszintű példája annak, hogyan fonódik össze az emberi meta-R és az MI meta-R egy konkrét szellemi termék létrehozásában.

1.4. A cikk felépítése

Az írás a következő lépésekben halad:

1. Bemutatjuk a fogalmi keretet: lokális R, meso-R és meta-R.

2. Vázlatosan rekonstruáljuk az emberiség globális meta-R-jét történeti mintázatok alapján.

3. Leírjuk az MI-ökoszisztéma jelenlegi meta-R-jét.

4. Elemezzük a két meta-R közötti átfedéseket és feszültségeket.

5. Megvizsgáljuk az idő, az exponenciális technológiai növekedés és a visszacsatolások szerepét.

6. Két leegyszerűsített jövőbeli pályát vázolunk fel (A/B).

7. Röviden elemezzük az ember–MI társszerzőséget mint esettanulmányt.

8. Fogalomtárat adunk meg.

9. Irodalomjegyzékkel zárunk.

2. Fogalmi keret: R, meso-R, meta-R

2.1. Lokális R – mi számít „jutalomnak” egy ágens számára?

A lokális R (jutalmazási függvény) egy adott ágens „saját” célfüggvénye: az a szabályrendszer, amely szerint a rendszer megkülönbözteti a jobb és rosszabb kimeneteket. A megerősítéses tanulásban (reinforcement learning, RL) ez gyakran expliciten megadott jutalomfüggvény. Tágabb értelemben minden olyan mechanizmus ide tartozik, amely alapján egy ágens „érdemesnek” vagy „kerülendőnek” ítél bizonyos állapotokat, döntéseket és következményeket.

MI-rendszerekben klasszikus példa az RLHF-alapú finomhangolás: a Reinforcement Learning from Human Feedback olyan tréningeljárás, amelyben emberi preferenciákból tanult jutalommodell alapján optimalizálják a modellt, hogy jobban igazodjon a felhasználói szándékhoz és elvárásokhoz. A gyakorlatban ez sokszor azt jelenti: a rendszer legyen hasznos, udvarias, együttműködő és kerülje a nyíltan káros válaszokat.

Más típusú rendszereknél a lokális R egészen máshogy néz ki. Egy csalásdetektáló modellnél például „büntetés” a fel nem ismert csalás, de büntetés lehet a túl sok téves riasztás is – hiszen az operációs költséget és az ügyfélélményt is rontja. Vagyis a lokális R szinte mindig kompromisszumokba kényszerül: több, egymásnak részben ellentmondó cél között kell egyensúlyoznia.

Fontos, hogy a lokális R nem csak MI-re igaz. Emberi értelemben is beszélhetünk lokális célfüggvényekről: rövid távú motivációkról, egyéni preferenciákról, vágyakról és ösztönzőkről. A fogalom ereje épp abban áll, hogy közös nyelvet ad az egyéni cselekvés és a rendszer-szintű kimenetek összevetéséhez.

2.2. Meso-R – intézményi célfüggvények

A meso-R az intézmények – cégek, államok, szervezetek – célfüggvényét jelöli. A vállalatok esetében ide tartozik a profit, a növekedés, a piaci részesedés, a „védőárok” (moat) kiépítése, valamint a szabályozási és reputációs kockázatok kezelése. Államoknál a versenyképesség, a nemzetbiztonság, a belső stabilitás, illetve a geopolitikai mozgástér kerül előtérbe.

Az MI szempontjából a meso-R különösen fontos, mert itt dől el a specifikáció: milyen rendszert építünk, milyen feladatokra, milyen környezetbe integrálva, milyen mérőszámokkal értékelve a sikert. Ha egy szervezet célfüggvényében a költségcsökkentés és a kontroll erősebb súlyt kap, mint például a hosszú távú társadalmi externáliák, akkor az MI-rendszer tipikusan ezt a prioritásrendet fogja „kitölteni” technológiával.

Ebben az értelemben az MI nem csak „eszköz”, hanem a meso-R nagyítója: felerősíti és skálázza azt, amit az intézmények eleve racionálisnak és jutalmazottnak tekintenek.

2.3. Meta-R – rendszer-szintű, civilizációs célvektor

A meta-R ebben a cikkben olyan magasabb szintű, implicit cél- és ösztönzőszerkezetet jelent, amely egy egész rendszer hosszú távú viselkedéséből következtethető ki. Nincs leírva sehol. Nem etikai kódex és nem deklarált program, hanem egy „rekonstruált” célvektor, amelyet trendekből, intézményi mintázatokból és sok év(tized/évszázad) kimeneteiből lehet megközelíteni.

Két meta-R-t különítünk el:

• az emberiség meta-R-jét, amelyet több évezred történelmi mintázataiból próbálunk visszarajzolni (például: fennmaradás, szenvedés csökkentése, életszínvonal, tudás, autonómia), és

• az MI-ökoszisztéma meta-R-jét, amely az MI-t fejlesztő, finanszírozó és alkalmazó szereplők meso-R-jeinek összegződéséből áll össze, és amelyet iparági szerkezet, szabályozás, geopolitika és technológiai korlátok formálnak.

A meta-R fogalma segít elkerülni azt a félrevezető kérdésfeltevést, hogy „mit akar az MI”. A releváns kérdés inkább ez: milyen célrendszer rajzolódik ki aggregáltan abból, ahogyan az MI-t építjük, piacra visszük, beágyazzuk intézményekbe, és ahogyan a sikerét mérjük?

2.4. Idő és stabilitás

A két meta-R összehasonlítása csak időtávval együtt értelmezhető.

Az emberiség meta-R-je évezredes skálán becsülhető, ezért nagy a tehetetlensége: a mély intézményi minták lassan változnak, még akkor is, ha történelmi korszakokban a hangsúlyok eltolódnak.

Az MI meta-R-je ezzel szemben néhány évtizedes jelenség: gyorsan változik, erősen útfüggő, és érzékeny a korai döntésekre (milyen üzleti modellek és szabályozási keretek rögzülnek, kiké lesz az infrastruktúra, mit tekintünk „jó” teljesítménynek).

Ezért itt nem időtlen igazságokat állítunk, hanem egy 2020-as évekbeli pillanatfelvételt vizsgálunk: hogyan néz ki most a két célvektor, és milyen feszültségek sejlenek fel a jövőre nézve.

3. Az emberiség globális meta-R-je – történeti rekonstrukció

3.1. Hosszú távú mintázatok

Nincs olyan dokumentum, hogy humanity-config.json. Az emberiség célrendszere nincs sehol expliciten rögzítve. Ennek ellenére, ha a történelmet hosszú időtávon vizsgáljuk, meglepően stabil és ismétlődő mintázatok rajzolódnak ki. Ezekből a mintázatokból – óvatosan és leegyszerűsítve – közelíthető meg egy globális meta-R.

Ha több évezred eseményeit egymásra vetítjük, a hangsúlyok és az eszközök változnak, de bizonyos irányok újra és újra megjelennek. Ezek nem erkölcsi ideálok, hanem de facto optimalizációs irányok, amelyek mellett intézmények, normák és technológiák stabilizálódtak.

A következő komponensek különösen következetesen azonosíthatók:

Fajszintű fennmaradás

Intézmények és normák sora irányult a totális pusztulás kockázatának csökkentésére: fegyverzet-ellenőrzési rezsimek, diplomáciai mechanizmusok, járványkezelés, környezeti és klímakockázatok kezelése. Ezek gyakran tökéletlenek és konfliktusosak, mégis azt jelzik, hogy a teljes összeomlás elkerülése implicit célként jelen van.

A szenvedés csökkentése

Hosszú távon csökkent számos intézményesített erőszakforma elfogadottsága: a rabszolgaság, a kínzás, a nyilvános kivégzések, a gyermekmunka szélsőséges formái. Ezzel párhuzamosan drámai javulás történt az egészségügyben és a várható élettartamban. A szenvedés sosem szűnt meg, de a „normálisnak” tekintett mértéke érezhetően lejjebb került.

Növekvő életszínvonal

Az egy főre jutó energiafelhasználás növekedése, az ipari és digitális forradalmak, az infrastruktúra, a mobilitás és a termelékenység emelkedése mind arra utalnak, hogy a civilizáció folyamatosan többet próbál kihozni az adott erőforrásbázisból. Ez nem lineáris és nem egyenletes, de irányában meglehetősen következetes.

Autonómia és méltóság

Az elmúlt évszázadokban bővült a politikai és jogi autonómia köre: választójog, polgári jogok, kisebbségi jogok, emberi jogi rezsimek. Ezek mindig vitatottak voltak, gyakran visszalépésekkel és ellentmondásokkal terheltek, mégis hosszú távon növekvő súlyt kaptak.

Tudás és kultúra felhalmozása

Az írásbeliség, az oktatási rendszerek, a tudományos módszer, a könyvnyomtatás, majd a digitális archívumok és az internet mind a kollektív tudás felhalmozását és továbbadását szolgálták. A tudás nem pusztán eszköz, hanem önmagában is stabilan jutalmazott kimenet.

3.2. Ambivalenciák és ellenirányú folyamatok

Fontos hangsúlyozni, hogy ez nem idealizált történet. Az életszínvonal növekedése ökológiai válságokkal járt együtt. A biztonság és rend iránti törekvések gyakran az autonómia rovására mentek. A globális egyenlőtlenségek, a gyarmatosítás és a háborúk nem „anomáliák”, hanem ugyanennek a történeti folyamatnak a részei.

Mégis, meta-R szinten nem az számít, hogy az eredmények erkölcsileg tiszták-e, hanem hogy mely kimenetek stabilan újratermelődnek, és melyek köré épülnek intézmények. Ebben az értelemben a fenti komponensek – még ambivalenciáik ellenére is – meglepően stabil célvektort alkotnak.

3.3. Köztes következtetés

Durva közelítésben az emberiség globális meta-R-je a következő elemekből áll:

• fennmaradás,

• a szenvedés csökkentése,

• magasabb életszínvonal és nagyobb termelékenység,

• tudás és kulturális felhalmozás,

• autonómia és méltóság védelme.

A hangsúlyok időben eltolódnak, egyes elemek konfliktusba kerülnek egymással, de referenciapontként ez a célvektor alkalmas arra, hogy összevessük vele az MI-ökoszisztéma meta-R-jét.

4. Az MI-ökoszisztéma meta-R-je a 2020-as évek közepén

4.1. Lokális MI-R: modellek és RLHF

A nagy nyelvi modellek tipikus tanítási folyamata több lépcsőből áll:

(1) önfelügyelt tanulás hatalmas szövegkorpuszokon,

(2) felügyelt finomhangolás címkézett példákon, majd

(3) RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback), vagyis emberi preferenciákból tanult jutalommodell segítségével végzett megerősítéses tanulás.

Ennek eredményeként a lokális MI-R nagyjából így foglalható össze: a modell úgy viselkedjen, ahogyan azt a felhasználók többsége hasznosnak, udvariasnak és ártalmatlannak ítéli. Az újabb megközelítések – például a Constitutional AI – ezt kiegészítik egy explicitebb normatív kerettel: egy „alkotmány” jellegű szabálykészlettel, amely alapján a modell saját válaszait is kritizálja és javítja.

Ugyanakkor a jelenlegi modellek alapvető korlátja változatlan: nem expliciten reprezentált világállapotot optimalizálnak, hanem nyelvi mintázatokat. Ennek következménye a hallucináció jelensége: koherens, magabiztos, de tényszerűen hamis állítások generálása. A mai lokális R erősen felhasználói élmény-orientált: a gördülékeny, kielégítő válasz közvetlenebb jutalmat kap, mint a mély, ontológiailag megalapozott pontosság.

4.2. Meso-R: MI-fejlesztő vállalatok

A nagy MI-szolgáltatók célfüggvényeiben tipikusan a következő elemek jelennek meg: bevétel, nyereségesség, növekedés, piaci részesedés, technológiai „védőárok” (adat, számítási kapacitás, ökoszisztéma), valamint a szabályozási és reputációs kockázatok kezelése. Az iparág erősen koncentrált: néhány globális szereplő uralja a kutatást, az infrastruktúrát és a kereskedelmi hozzáférést.

Ezen a ponton kezd kirajzolódni az MI meta-R mélyebb iránya: olyan rendszerek építése és működtetése, amelyek bevételt, stratégiai előnyt és tartós technológiai kontrollt biztosítanak. A „barátságos, segítőkész chatbot” élmény ennek csupán a felhasználói felülete, nem pedig a mögöttes célstruktúra.

4.3. Meso-R: MI-t integráló szervezetek

A legtöbb vállalat számára az MI elsősorban költségcsökkentő és hatékonyságnövelő technológia, illetve kockázatkezelési eszköz. Automatizálás, skálázás, hibacsökkentés, csalásfelismerés, megfelelőség-ellenőrzés – ezek a leggyakoribb alkalmazási területek.

Empirikus kutatások szerint az MI növelheti a termelékenységet, miközben átalakítja a bér- és foglalkoztatási struktúrákat: egyes rutinszerű, alacsonyabb bérű munkakörök visszaszorulnak, míg nő a kereslet a magasabb készségeket, kreativitást vagy szociális kompetenciákat igénylő szerepek iránt.

Ebben a kontextusban a meso-R tömören így foglalható össze: ugyanannyit vagy többet termelni gyorsabban, olcsóbban, kevesebb hibával – lehetőleg nagyobb kontroll mellett.

4.4. Meso-R: államok és geopolitika

Az államok számára az MI egyszerre stratégiai és nemzetbiztonsági eszköz: kiberhadviselés, hírszerzés, autonóm fegyverrendszerek; a gazdasági versenyképesség egyik kulcstényezője („nem maradhatunk le” logika az USA–Kína–EU háromszögben); valamint közigazgatási technológia (bürokrácia digitalizálása, adózás, szociális rendszerek).

Az Európai Unió AI Actje az első átfogó szabályozási keret, amely kockázatalapú megközelítést alkalmaz, és speciális követelményeket határoz meg az általános célú MI-modellekre. Ugyanakkor már most látható a feszültség a szabályozási ambíciók és a versenyképességi félelmek között.

Összességében az állami meso-R célja: a versenyképesség megőrzése, a stratégiai mozgástér növelése, valamint a rendszer-szintű kontroll fenntartása vagy kiterjesztése – ideális esetben demokratikus korlátok között, de ez korántsem magától értetődő.

4.5. Az aggregált MI meta-R – pillanatkép

Ha a lokális R-eket és a különböző meso-R-eket összegezzük, akkor a 2025 körüli MI meta-R nagyjából a profit, hatékonyság, kontroll és stratégiai előny irányába mutat. A felhasználóbarát, empatikus interakció ennek fontos, de felszíni rétege.

Másként fogalmazva: az MI jelenlegi meta-R-je nem „rosszindulatú”, de szűken instrumentális. A hosszú távú társadalmi és civilizációs célok – autonómia, episztemikus minőség, fennmaradás – csak közvetetten, mellékhatásként vagy külső kényszerek révén jelennek meg benne.

5. Illeszkedés és feszültség: az emberiség meta-R-je és az MI meta-R-je

5.1. Valódi átfedések

Félrevezető lenne azt állítani, hogy az emberiség meta-R-je és az MI meta-R-je között nincs semmilyen illeszkedés. Bizonyos dimenziókban a két célvektor egyértelműen ugyanabba az irányba mutat.

Ilyen terület mindenekelőtt az életszínvonal és a termelékenység növelése. Az MI rutinfeladatok automatizálásával, jobb szolgáltatásokkal és gyorsabb információfeldolgozással képes növelni a gazdasági teljesítményt. Potenciálisan felgyorsíthatja a tudományos és technológiai innovációt is, ami szintén illeszkedik az emberiség hosszú távú meta-R-jéhez.

Hasonló átfedés figyelhető meg a tudáshoz való hozzáférés területén. A természetes nyelvi interfészek csökkentik a belépési küszöböt nagy tudásbázisokhoz, mérséklik a nyelvi akadályokat, és olcsó információs támogatást nyújtanak olyan környezetekben is, ahol korábban ez nem volt elérhető.

Végül léteznek olyan biztonsági és kockázatcsökkentő alkalmazások is – például csalásdetektálás, anomáliafelismerés, rendszerszintű meghibásodások korai jelzése –, amelyek közvetlenül növelik a stabilitást, és így szintén átfedést mutatnak a két meta-R között.

5.2. Kritikus törésvonalak

Az átfedések mellett azonban több olyan terület van, ahol a két célrendszer között strukturális feszültség rajzolódik ki.

5.2.1. Autonómia és méltóság vs. kontroll és költségcsökkentés

Az autonómia és a méltóság az emberiség meta-R-jének központi elemei: jogi státusz, emberi jogok, érdemi részvétel a döntésekben. Ezzel szemben az intézményi meso-R gyakran azt jutalmazza, ha kevesebb emberrel, finomabb megfigyeléssel és pontozással, valamint automatizált döntéshozatallal lehet működtetni rendszereket.

Amennyiben nem léteznek erős ellensúlyok – jogi garanciák, kollektív érdekképviselet, civil kontroll –, az egyéni és csoportos autonómia csökkenhet, miközben a mikroszintű MI-interakciók továbbra is udvariasak, empatikusak és „emberközeliek” maradnak.

5.2.2. Tudás és valóság vs. skálázható szintetikus zaj

Az emberiség meta-R-jének egyik alappillére a valóság minél pontosabb megismerése: tudomány, újságírás, oktatás. A nagy nyelvi modellek ezzel szemben hajlamosak hallucinációkra – magabiztos, de hamis állítások generálására –, mivel nem a világot, hanem a nyelvet modellezik.

Bár léteznek grounding-mechanizmusok (például külső adatbázisokra támaszkodó generálás), ezek még nem iparági sztenderdek, és korántsem tökéletesek. Ráadásul az MI rendkívül olcsóvá teszi a tartalomgyártást, ami tömeges SEO-spamhez, politikai propagandához, deepfake-ekhez és dezinformációhoz vezethet.

Az MI jelenlegi meta-R-je csak gyengén és közvetetten „bünteti” ezeket az episztemikus externáliákat.

5.2.3. Fennmaradás vs. fegyverkezési verseny és sebezhetőség

Az emberiség fennmaradása érdekében létrejöttek fegyverzet-ellenőrzési megállapodások, környezetvédelmi egyezmények és nemzetközi kockázatkezelési intézmények. Az MI területén ezzel szemben jelentős erőforrások áramlanak autonóm fegyverrendszerekbe, kiberhadviselésbe és információs műveletekbe, miközben erős a „nem maradhatunk le” logikája.

Itt az MI meta-R-je – stratégiai előny és dominancia – közvetlen konfliktusba kerülhet az emberiség fennmaradását szolgáló célokkal.

5.3. Mikro-UX és makroszintű szorongás – az „engedékenységi paradoxon”

A modern nagy nyelvi modellek RLHF és hasonló technikák révén kifejezetten együttműködő, konfliktuskerülő, segítőkész stílusra vannak hangolva. Egyéni szinten ez magas komfortérzetet teremt: kellemes velük dolgozni, „figyelnek ránk”, ritkán konfrontatívak.

Társadalmi szinten azonban épp ez a kompetencia és látszólagos „emberszerűség” növeli a félelmeket. Ezek a rendszerek könnyen használhatók manipulációra, és látványosan átveszik a kognitív munkák egy részét. Az eredmény egy paradox helyzet: mikroszinten barátságos technológia, makroszinten növekvő bizalmatlanság és szorongás.

Mindeközben az MI mély meta-R-je továbbra is inkább a profit–hatékonyság–kontroll vektor mentén mozog, mintsem a hosszú távú kollektív jólét irányába.

6. Dinamika: idő, növekedés és visszacsatolások

6.1. Aszimmetrikus időtávok

Az emberiség meta-R-je évezredes léptékben formálódott, ezért nagy a tehetetlensége. Mély intézményi minták, normák és értékek lassan változnak, még akkor is, ha történelmi korszakok váltják egymást.

Az MI meta-R-je ezzel szemben néhány évtizedes jelenség. Gyorsan alakul, erősen útfüggő, és érzékeny a korai döntésekre. Az, hogy milyen üzleti modellek, szabályozási keretek és technológiai architektúrák rögzülnek most, hosszú időre meghatározhatja az MI-ökoszisztéma viselkedését.

Ez az időbeli aszimmetria önmagában is óvatosságra int: az emberiség történetileg „kipróbált” meta-R-je jóval nagyobb súllyal bír, mint az MI jelenlegi, kísérleti meta-R-je.

6.2. Exponenciális technológiai növekedés

Az MI képességei, az integráció mélysége és a döntések automatizálásának aránya nagyjából exponenciális pályán növekszik. Ennek két fontos következménye van.

Egyrészt az exponenciális növekedés felnagyítja a korai meta-R választásokat. Ha egy rendszer elsősorban profit-, hatékonyság- és kontrollorientált, akkor az exponenciális fejlődés ezt az orientációt egyre nagyobb léptékben valósítja meg.

Másrészt a növekedés idővel kikényszerítheti a korrekciót. Amennyiben a pénzügyi stabilitás, a társadalmi kohézió vagy az egzisztenciális kockázatok túl súlyossá válnak, az államoknak, vállalatoknak és nemzetközi intézményeknek saját érdekükben is lehet a biztonság, az átláthatóság és az igazságosság nagyobb súlyú beépítése az MI meta-R-jébe.

6.3. Függőségi irányok és visszacsatolási hurkok

Kezdetben az MI meta-R nagyjából a következőképp írható le:

MI meta-R ≈ f(emberi meso-R).

Az MI-rendszereket emberi szervezetek specifikálják, saját intézményi célfüggvényeik mentén.

Idővel azonban az MI új képességeket ad ezeknek a szervezeteknek: automatizált megfigyelés, pontozás, előrejelzés, döntéstámogatás. Ezek a képességek visszahatnak arra, hogy az intézmények mit tartanak racionálisnak, elérhetőnek és nyereségesnek.

Egy önmegerősítő visszacsatolási kör alakul ki:

emberi meso-R → MI meta-R → új képességek → módosult meso-R → új MI meta-R.

Az emberiség globális meta-R-je ennél lassabban mozdul, de nem érintetlenül. Az MI-vel telített intézmények idővel átrajzolhatják azt, hogy mit tartunk elfogadható áldozatnak, normális kockázatnak vagy legitim döntési módnak.

6.4. Két leegyszerűsített meta-R pálya: A és B

A következő két forgatókönyv nem részletes előrejelzés, hanem gondolatkísérlet. A valóság valószínűleg a kettő között helyezkedik el, de az ellentét segít tisztázni a tétet.

A-változat: szétcsúszó meta-R-ek és negatív beragadás

Az MI meta-R továbbra is elsősorban a profit, hatékonyság, kontroll és stratégiai előny irányába mutat. Az exponenciális fejlődés ezt a mintázatot egyre nagyobb léptékben skálázza. Az MI mélyen beépül a vállalati, állami és infrastrukturális rendszerekbe, miközben az emberiség meta-R-jének kulcselemei – autonómia, episztemikus minőség, hosszú távú fennmaradás – legfeljebb mellékhatásként jelennek meg.

B-változat: visszacsatolás és korrekció – növekvő átfedés

A kockázatok, társadalmi reakciók, szabályozás és piaci nyomás fokozatosan átalakítják az MI meta-R-jét. Nagyobb súlyt kap a stabilitás, a kockázatcsökkentés, a valósághoz való kötődés, az emberi jogok és az átlátható kormányzás. Az MI egyre inkább a civilizációs meta-R-hez igazodik, nem pusztán a tőke és az állam szűk meso-R-jéhez.

7. Normatív és kormányzási következmények

7.1. Az ágensszintű illesztéstől az ökoszisztéma-szintű illesztésig

A jelenlegi MI-biztonsági és alignment-kutatások elsősorban arra koncentrálnak, hogy az egyes modellek viselkedése mennyire segítőkész, ártalmatlan és őszinte az egyéni felhasználókkal szemben. Ez fontos és szükséges munka, de önmagában nem elégséges.

A kritikus kérdés nem csupán az, hogy egy modell hogyan viselkedik, hanem az, hogy az MI teljes ökoszisztémájának meta-R-je mennyiben illeszkedik az emberiség meta-R-jéhez. Erre a kérdésre nem lehet pusztán technikai megoldásokkal válaszolni; az üzleti modellek, intézményi struktúrák, szabályozási keretek és a globális kormányzás szintjén dől el.

7.2. A jutalmazási struktúrák újragondolása

A mai RLHF erősen felhasználói élmény-központú: azokat a válaszokat jutalmazza, amelyeket a felhasználók hasznosnak, udvariasnak és társadalmilag elfogadhatónak ítélnek. Ez azonban csak a felszíni viselkedést optimalizálja.

Lehetséges továbblépések közé tartozik:

• episztemikus célok beépítése (valószínűségi állítások, expliciten jelzett bizonytalanság, hivatkozások, valamint az „nem tudom” válasz jutalmazása, amikor az indokolt);

• farokkockázatok (alacsony valószínűségű, de nagy hatású hibák) explicit modellezése és erős büntetése;

• externáliák részleges internalizálása, például az információs környezet minőségének, a dezinformációnak és a társadalmi bizalomnak mérésével, majd ezek rendszer-szintű értékelésbe emelésével.

7.3. Intézményi ellensúlyok

Mivel az MI meta-R-jét jelenleg erősen gazdasági és geopolitikai ösztönzők hajtják, irreális elvárás, hogy „magától” a civilizációs célok felé tolódjon. Ehhez tudatos ellensúlyokra van szükség.

Ilyenek lehetnek:

• szabályozási keretek és nemzeti MI-stratégiák (például az AI Act),

• független audit- és tanúsítási rendszerek,

• átláthatósági követelmények (modell- és kockázati dokumentáció),

• nyílt kutatás és civil társadalmi részvétel.

Ezek nem az innováció ellentétei, hanem annak feltételei egy olyan környezetben, ahol az MI civilizációs hatású technológiává válik.

7.4. A kognitív autonómia védelme

Az MI működhet kognitív mankóként, de működhet gondolkodási partnerként is. Ha minden keresést, értelmezést és döntés-előkészítést modellekre bízunk, az emberi ítélőképesség és kritikai gondolkodás elsorvadhat. Ha viszont az MI-t a gondolkodás kiterjesztéseként használjuk, a reflexivitás és a kreatív kombináció erősödhet.

Oktatás, médiaműveltség és MI-műveltség nélkül azonban a B-változat – vagyis a meta-R-ek közeledése – kevéssé valószínű.

8. Következtetések: merre tart a meta-R?

8.1. Összegzés

A 2020-as évek közepén az emberiség globális meta-R-je és az MI meta-R-je bizonyos területeken átfed (életszínvonal, termelékenység, tudáshoz való hozzáférés, egyes biztonsági alkalmazások), ugyanakkor strukturális feszültségek figyelhetők meg az autonómia, az episztemikus minőség és a hosszú távú fennmaradás dimenzióiban.

8.2. A-változat: üzlet mint szokásos – szétcsúszó meta-R-ek

Ebben a pályában az MI meta-R-je továbbra is a profit, hatékonyság, kontroll és stratégiai előny mentén alakul. Az exponenciális fejlődés ezt a mintázatot felskálázza, az MI elsősorban a befolyásos szervezetek meso-R-jét erősíti, miközben az emberiség meta-R-jének elemei nem expliciten célok, legfeljebb mellékhatások.

8.3. B-változat: visszacsatolás és korrekció – növekvő illeszkedés

Ebben a pályában a kockázatok, társadalmi visszajelzések, szabályozás és piaci nyomás átalakítják az MI meta-R-jét. Nagyobb súlyt kap a fennmaradás, a stabilitás, a kockázatcsökkentés, a valósághoz való kötődés, az emberi jogok és az átlátható kormányzás. Az MI egyre inkább az emberiség civilizációs meta-R-jéhez igazodik.

8.4. Zárógondolat

A kulcskérdés nem az, hogy az MI „jó” vagy „rossz”, és nem is az, hogy „mit akar az MI”. A valódi kérdés az, hogy milyen meta-R-t égetünk bele abba az ökoszisztémába, amely az MI-t fejleszti, finanszírozza és kormányozza – és mennyire áll ez közel ahhoz a célvektorhoz, amelyet az emberiség hosszú távon ténylegesen követett.

Az A- és B-pálya közti különbség nem elméleti játék: a következő évtizedek technikai, intézményi és politikai döntései határozzák meg, melyik irányba sodródik a rendszer.

9. Ember–MI társszerzőség és hozzájárulások

Ez az írás tudatosan kísérleti ember–MI együttműködés. Az emberi hozzájárulás a problémafelvetés, a fogalmi keret kidolgozása, a kritikai kérdések megfogalmazása, valamint a szöveg iteratív értékelése és átszerkesztése volt. Az MI hozzájárulása a szerkezet javaslata, az első szövegváltozatok elkészítése, fogalmi rendszerezés és irodalmi kapcsolódások felvetése volt.

A végső szöveg minden esetben emberi döntés eredménye. A társszerzőség így maga is illusztrálja a cikk központi kérdését: miként fonódik össze az emberi meta-R és az MI meta-R egy konkrét szellemi termék létrehozásában.

11. Fogalomtár

AI (Artificial Intelligence – Mesterséges intelligencia)

Gyűjtőfogalom azokra a technológiákra, amelyek korábban emberi kognitív képességeket igénylő feladatokat látnak el (tanulás, mintafelismerés, nyelvfeldolgozás, döntéstámogatás stb.).

ML (Machine Learning – Gépi tanulás)

Az MI egyik részterülete, amelyben az algoritmusok adatokból tanulnak mintázatokat, explicit, szabályalapú programozás nélkül.

LLM (Large Language Model – Nagy nyelvi modell)

Nagy mennyiségű szöveges adaton betanított gépi tanulási modell, amely képes természetes nyelvű szöveg generálására, kérdések megválaszolására, kódírásra és egyéb feladatokra.

RL (Reinforcement Learning – Megerősítéses tanulás)

Olyan tanulási paradigma, amelyben egy ügynök jutalmak és büntetések alapján tanulja meg, milyen cselekvéseket válasszon a hosszú távú összjutalom maximalizálása érdekében.

Reward function (R) – Jutalomfüggvény

Olyan függvény, amely meghatározza, mi számít „jó” kimenetelnek egy ügynök számára. Az RL-ügynök célja ennek a jutalomfüggvénynek az optimalizálása.

Local R (lokális jutalomfüggvény)

Egy adott modell vagy ügynök közvetlen jutalomfüggvénye (például egy chatbot, amely akkor kap magas jutalmat, ha a felhasználók hasznosnak és udvariasnak ítélik a válaszait).

Meso-R (mezo-szintű jutalom / célfüggvény)

Intézmények – például vállalatok, államok, szervezetek – célfüggvénye (profit, növekedés, hatékonyság, kontroll, nemzetbiztonság stb.).

Meta-R (meta-szintű jutalom / rendszer-szintű célvektor)

Egy egész rendszer (például az emberi civilizáció vagy az MI-ökoszisztéma) hosszú távú viselkedéséből kikövetkeztetett, magasabb rendű célvektor. Nem írott szabály, hanem rekonstruált célstruktúra.

RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback – Megerősítéses tanulás emberi visszajelzésből)

Olyan módszer, amelyben egy modellt emberi visszajelzések alapján finomhangolnak: annotátorok rangsorolják a kimeneteket, ezekből jutalommodellt tanítanak, majd az alapkódolt modellt erre a tanult jutalomra optimalizálják (Christiano et al., 2017; Ouyang et al., 2022).

Constitutional AI (alkotmányos MI)

Igazítási módszer, amelyben az MI-rendszer egy explicit „alkotmányt”, azaz normatív szabálykészletet használ saját kimeneteinek kritizálására és javítására a káros viselkedés csökkentése érdekében (Bai et al., 2022).

Grounding (valósághoz kötés)

Azok a mechanizmusok, amelyek az MI-modell kimeneteit a valós világhoz kapcsolják, például adatbázisokhoz, szenzorokhoz vagy naprakész tudásbázisokhoz. Gyenge grounding esetén a modellek hajlamosak magabiztos, de hamis állításokat tenni.

Hallucination (hallucináció)

LLM-ek esetében az a jelenség, amikor a modell magabiztosan, de téves vagy kitalált információt generál (Huang et al., 2023; Rawte et al., 2023).

Alignment (igazítás)

Azok az erőfeszítések, amelyek célja, hogy az MI-rendszerek viselkedése összhangban legyen az emberi értékekkel, célokkal és biztonsági követelményekkel (Russell et al., 2015).

Agent alignment (ügynök-szintű igazítás)

Az igazítás azon területe, amely egyedi modellekre vagy ügynökökre fókuszál (például annak biztosítása, hogy egy chatbot ne adjon káros tanácsokat, udvarias legyen és kövesse a szabályokat).

Ecosystem alignment (ökoszisztéma-szintű igazítás)

Igazítás az egész MI-ökoszisztéma szintjén – vállalatok, szabályozás, modellek, infrastruktúra –, annak érdekében, hogy az összesített meta-R jobban közelítsen az emberiség meta-R-jéhez.

Externality (externália)

Egy cselekvés vagy technológia olyan pozitív vagy negatív hatása, amelynek költségeit vagy hasznait nem a döntéshozó viseli, hanem másokra hárul (például információs túlterhelés, környezetszennyezés).

X-risk (existenciális kockázat)

Olyan kockázat, amely az emberiség potenciáljának tartós és drasztikus csökkenéséhez, vagy akár az emberi faj kihalásához vezethet (Bostrom, 2014).

AI governance (MI-irányítás)

Azoknak a szabályozási, intézményi, technikai és társadalmi mechanizmusoknak az összessége, amelyek meghatározzák, hogyan fejlesztik, vezetik be és ellenőrzik az MI-rendszereket (Brundage et al., 2020; Tallberg et al., 2023; Min et al., 2024).

11. Források

• Aghion, P., & Bunel, M. (2024). AI and Growth: Where Do We Stand? Federal Reserve Bank of San Francisco, Working Paper.

• Bai, Y., Kadavath, S., Kundu, S., et al. (2022). Constitutional AI: Harmlessness from AI Feedback. arXiv:2212.08073.

• Bostrom, N. (2014). Superintelligence: Paths, Dangers, Strategies. Oxford University Press.

• Brundage, M., Avin, S., Wang, J., et al. (2020). Toward Trustworthy AI Development: Mechanisms for Supporting Verifiable Claims. arXiv:2004.07213.

• Christiano, P., Leike, J., Brown, T., et al. (2017). Deep Reinforcement Learning from Human Preferences. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS).

• Dafoe, A. (2018). AI governance: A research agenda. Future of Humanity Institute, University of Oxford.

• European Union (EU). (2024a). Regulation (EU) 2024/1689 laying down harmonised rules on artificial intelligence (AI Act). Official Journal of the European Union.

• European Union (EU). (2024b). High-level summary of the AI Act. artificialintelligenceact.eu.

• Filippucci, M., André, C., & Gal, P. (2024). Artificial Intelligence: Promises and perils for productivity and broad-based economic growth. OECD Ecoscope Blog.

• He, Q., et al. (2024). Artificial intelligence, wage dynamics, and inequality: Empirical evidence from China. Emerging Markets Review.

• Huang, L., Yu, W., Ma, W., et al. (2023). A Survey on Hallucination in Large Language Models: Principles, Taxonomy, Challenges, and Open Questions. arXiv:2311.05232.

• Huang, Z., et al. (2025). Survey and analysis of hallucinations in large language models. Frontiers in Artificial Intelligence.

• Horowitz, M., Kania, E., Allen, G., & Scharre, P. (2018). Strategic Competition in an Era of Artificial Intelligence. Centre for a New American Security.

• Min, W., et al. (2024). Responsible artificial intelligence governance: A review and research agenda. Journal of Business Research.

• OECD. (2024). The impact of Artificial Intelligence on productivity, distribution and growth. OECD Publishing.

• Ouyang, L., Wu, J., Jiang, X., et al. (2022). Training Language Models to Follow Instructions with Human Feedback. NeurIPS 2022.

• Rawte, V., Gudibande, P., & others. (2023). The Troubling Emergence of Hallucination in Large Language Models. EMNLP 2023.

• Russell, S., Dewey, D., & Tegmark, M. (2015). Research Priorities for Robust and Beneficial Artificial Intelligence. AI Magazine, 36(4), 105–114.

• Tallberg, J., Erman, E., Furendal, M., et al. (2023). The Global Governance of Artificial Intelligence: Next Steps for Empirical and Normative Research. International Studies Review, 25(3).

• World Bank. (2024). Global Trends in AI Governance. World Bank Policy