Bőgel György
Nagy Dániel Attila

Mesterséges
intelligencia
a gazdaságban

– részlet –

© Bőgel György, Nagy Dániel Attila, Typotex, Budapest, 2025
Engedély nélkül semmilyen formában nem másolható!

A 9. fejezet Szerzői jogi problémák és A magánélet védelme, személyes adatok biztonsága című alfejezetei, valamint Az MI szabályozása című 10. fejezet szerzője Nagy Dániel Attila.

ISBN 978 963 493 343 4

Typotex Kiadó
Felelős kiadó: Németh Kinga
Felelős szerkesztő: Juhász Emese
Szerkesztette és tördelte: Leiszter Attila
Borítóterv: Tillai Tamás
Elektronikus könyv: Nagy Lajos

Tartalom

1 Bevezetés: lelkesedés és félelem

Mit mutatnak az adatok?

Időzítés, tartalom és szerkezet

A szerzőkről

2 Nyarak és telek: a mesterséges intelligencia története

…de mi is az az intelligencia?

Hullámhegyek és hullámvölgyek

MI-nyarak és MI-telek

Neuronok és neurális hálók

Big data

Mérföldkövek

A nagy nyelvi modellek

Néhány tanulság

3 Élet a kazalban: a kínálati oldal játékosai

Az informatikai kazal a PC világában

Új kazal: mesterséges intelligencia

Infrastruktúra: lapát és nadrág mindenkinek kell

Modellek és alkalmazások

4 A GDP-től a virtuális ügynökökig: hatás a gazdaságra

Az infokommunikációs szektor mérete

Történelmi tanulságok: az alkalmazkodáshoz idő kell

Számítógép: késleltetett hatások

A „termelékenységi paradoxon” magyarázata

Mesterséges intelligencia és termelékenység

Revolúció vagy evolúció? Az MI terjedése a gazdaságban

Merész befektetők, óvatos felhasználók

Munkaerőpiaci következmények

Virtuális ikertestvérek, robotok

Virtuális ügynökök, önvezető autók, digitális asszisztensek

5 Hipotézisek és felismerések: hatás a tudományra

Folyóiratok és laboratóriumok

Technopesszimisták és technooptimisták

Gyorsaság és hatékonyság

Robotok és MI a laboratóriumokban

Az egyik legígéretesebb terület: gyógyszerkutatás, egészségügy

A múlt feltárása

Publikálás és plagizálás

Emberi és gépi agy

6 Barát vagy ellenség? Hatás az oktatásra

Gyorsfénykép az oktatásról

Járvány: digitalizálás és online oktatás

A távoktatástól a mesterséges intelligenciáig

A generatív MI hatása: kísérletezés és tanulás

Ígéretek és remények

Nem árt a józanság

7 Művészet, szórakoztatás és sport

Képek és árak

Filmek és filmszínészek

Zene

Szupersztárok és omnisztárok

Sport

8 Politika és háború

Kína és India felemelkedése

Kihagyhatatlan lehetőség: lendületben a globalizáció

Felfelé az értékláncon

Fordulópont a globalizációban (?)

Amerika vs. Ázsia: nagyhatalmi törekvések a mesterséges intelligenciában

Britek, németek és franciák

Oroszország

Mesterséges intelligencia a háborúban

Nacionalizmus és/vagy kooperáció

9 Kockázatok és mellékhatások

Hétköznapi és egzisztenciális kockázatok

Előítéletek, diszkrimináció

Tévedés és hallucinálás

Szerzői jogi problémák

A magánélet védelme, személyes adatok biztonsága

Megfigyelés, profilozás és manipulálás

Szabályozási előzmények

Szabályozási dilemmák

10 Az MI szabályozása

Kína

Amerikai Egyesült Államok

Japán

Oroszország

India

Izrael

Európai Unió – az AI Act

11 Határ a csillagos ég? A mesterséges intelligencia fejlődésének korlátai

Keserű tanulság: a brutális erő legyőzi az emberi tudást?

Ami a felskálázáshoz kell

Hol a határ?

Kiapadó adatforrások?

Hardver és architektúra

Energia és fenntarthatóság

Források jegyzéke

Név- és tárgymutató

1
Bevezetés:
lelkesedés és félelem

Ebbe a könyvbe egyetlen mondatot sem írt a mesterséges intelligencia. Ha írt volna, feltüntettük volna a társszerzők között. De nem írt, ezért meg kell elégednie egy köszönetnyilvánítással itt rögtön az elején. Köszönet azoknak jár, akik segítették a kötet megszületését és megjelenését, megkönnyítették a szerzők életét. El kell ismernünk, hogy a mesterséges intelligencia hasznos segítőtársnak, vagy mondjuk így: szerzői asszisztensnek bizonyult. Villámgyorsan keresett meg szakirodalmi forrásokat és adatokat, hasznos összefoglalókat, vázlatokat, tartalmi és szerkesztési ajánlásokat készített, kérdések és kérések sorozatát követve hajlandó volt mélyen belefúrni magát egy-egy összetettebb problémakörbe, hasznos, bár korántsem tökéletes fordításokat produkált, ha elakadt a munka, jó ötletekkel állt elő.

Egyszer sem engedtük meg, hogy önállósítsa magát, átvegye az uralmat a szöveg fölött: a véleményét mindig csak ajánlásnak tekintettük, amit néha elfogadtunk, néha nem, de mindig ellenőriztük és átgondoltuk, a gépi szövegeket gondosan eltettük a fejezetek szerint rendezett sok egyéb forrás közé. A szerzők számára az írás tehát tanulást is jelentett: saját munkánk során kipróbáltuk, mire képes a mai generatív mesterséges intelligencia. Minden bizonnyal sok millió ember teszi mostanában ugyanezt: kísérletezik, próbálkozik, tanul. Egyre többet tud meg a technológiáról, a különböző modellekről és eszközökről, és eközben nyilván elgondolkodik arról is, hogy hová vezethet ez az egész, mit várhat tőle, minek kell örülni, mitől kell megijedni. Felejtsük el az életkori korlátokat: Henry Kissinger, az USA volt külügyminisztere 2024‑ben, százéves korában, két neves szerzőtárssal együttműködve a mesterséges intelligenciáról publikálta utolsó könyvét.

A mesterséges intelligencia sokak fantáziáját megmozgatja. A kiegyensúlyozottak mellett számos szélsőséges vélemény is megjelenik, világvége-forgatókönyvek látnak napvilágot, legyen az a zárlat bármilyen, lelkesítő vagy félelmetes. A magunk részéről azt javasoljuk az olvasónak, hogy ahol csak lehet, elsősorban tényekre, adatokra támaszkodjon, adatbázisokban kutakodjon, csak ezek után döntse el, mit várhat a mesterséges intelligenciától. Adatokban gazdag könyvet akartunk írni.

Mit mutatnak az adatok?

Bár nem mutatnak meg mindent, az adatok sok mindent elárulnak. Kezdjük tehát az adatokkal, és vonjunk le belőlük néhány következtetést! Az alábbi információkat (az utolsó pont kivételével) az oxfordi székhelyű, Our World in Data nevű, globális problémákra koncentráló tudományos projekt mesterséges intelligenciát tárgyaló online összeállításából, gondosan válogatott és hivatkozott grafikonjaiból emeltük ki 2025 első napjaiban. Az olvasó az adatok egy részével bővebb magyarázatok kíséretében a könyv egyes fejezeteiben is találkozni fog, most elsősorban a nagyságrendekre és a fő fejlődési irányokra érdemes figyelni.

TECHNOLÓGIA ÉS MÉRETEK

- Az első digitális számítógépek a múlt század negyvenes éveinek végén készültek. Az ötvenes évek második felében született meg az első olyan mesterséges neurális háló, amely képes volt nagyon egyszerű képi elemek felismerésére. Az új évszázad tízes éveiben jelent meg a képek és a nyelv felismerésében az emberekkel vetekedő mesterséges intelligencia.

- A Claude Shannon által 1950‑ben szerkesztett Theseus nevű, egyszerű labirintusban navigálni tudó robotegeret nagyjából 40 FLOP-nyi művelettel tréningezték. A bonyolult matematikai feladatok megoldására alkalmas, 2022‑ben akadémiai célokra épített Minerva tréninganyaga 2,7 milliárd petaFLOP volt.

- A mesterséges intelligencia (MI) modelljeinek tréningezéséhez használt adatpontok száma 1950 és 2024 között néhány tucatról egytrillió fölé növekedett.

- A mesterséges intelligencia modelljeibe beépített, tréningezéssel beállított paraméterek (súlyok) száma 1950 és 2024 között néhány tucatról egytrillió fölé nőtt.

- A nagyméretű MI-modellek száma 2020‑ban kezdett emelkedni. 2024‑ben már több száz volt jelen a piacon. A legmeredekebben a nyelvi modellek száma nőtt, a többi területen (pl. számítógépes látás, képek, videók, hangok generálása, biológia, játékok stb.) sokkal kevesebb van jelen, az utóbbiak száma csak 2022‑től kezdett gyarapodni.

- A grafikus processzorok (GPU-k) a mesterséges intelligencia rendszereinek kulcsfontosságú elemei. A 2006 és 2021 között piacra vitt GPU-k adataiból megállapítható, hogy azok egy dollár költségre vetített teljesítménye (FLOP/s/$) nagyjából 2,5 évenként megduplázódik. A gépi tanulásos rendszereknél használt GPU-k esetében a fejlődés ennél valamivel gyorsabb: 2,07 év.

- A 2016‑ban megjelent AlphaGo Master tréningezésének hardver- és energiaköltsége megközelítette az egymillió dollárt. A GPT-3 esetében ez a szám körülbelül tízmillióra becsülhető, a GPT-4 tréningezési költsége ennél ötször-tízszer nagyobb lehet.

FEJLESZTŐI TUDÁS

- 2013‑ban négyezernél valamivel kevesebb mesterséges intelligenciával összefüggő szabadalmat jegyeztek be, 2020‑ban több mint 56 ezret. A szabadalmak több mint fele a számítógépek és a távközlés szektorához kapcsolódott. Egymillió lakosra vetítve 2020‑ban a legtöbb szabadalmi bejelentés az USA-ból, Németországból, Kínából, Dél-Koreából, Japánból és Ausztráliából érkezett.

- 2013‑ban nagyjából háromszázezer tudományos publikáció (cikk, könyv, előadás-összefoglaló, disszertáció stb.) jelent meg a mesterséges intelligencia fejlesztéséről és használatáról. A számuk folyamatosan emelkedik, 2021‑ben már meghaladta a nyolcszázezret.

- 2010‑ben tízezernél kevesebb résztvevője volt a mesterséges intelligenciával foglalkozó tizenhárom legnagyobb konferenciának. A rekordév 2020 volt nyolcvanezer fős részvétellel. 2023‑ban a látogatottság már csak kicsivel volt több hatvanezernél.

BEFEKTETÉSEK

- 2019‑ben globálisan 889 millió dollárt fektettek generatív mesterséges intelligenciába; 2023‑ban több mint 22 milliárdot.

- A mesterséges intelligenciába történő vállalati befektetések (corporate investment) nagysága 2013‑ban nagyjából 17 milliárd dollár volt. A 2021‑es rekordévben a befektetett összeg meghaladta a 337 milliárdot. A következő két évben számottevő csökkenést mértek, 2023‑ban „csak” 168 milliárdot regisztráltak. A befektetésekben nagy aránnyal szerepelnek a felvásárlások és összeolvadások.

- Az MI-tárgyú magánbefektetések (private investment) tekintetében az Amerikai Egyesült Államok messze lehagyta az Európai Uniót és Kínát. A befektetések nagysága 2021‑ben globálisan nagyot ugrott, majd a következő két évben visszaesett. Az infrastruktúra fejlesztésére és az MI irányítására (AI governance) fordított befektetések meredeken emelkedtek, miközben egyes fontos felhasználási területeken (gyógyítás, arcfelismerés, drónok) 2021 után csökkentek.

- 2023‑ban a legtöbb, legalább másfél millió dolláros befektetéssel induló, mesterséges intelligenciával foglalkozó vállalkozás az USA-ban született, a második helyezett az EU és az Egyesült Királyság közösen. Kínában a 2021‑es csúcsév óta csökkent az ilyen startupok száma.

GÉPI KÉPESSÉGEK ÉS TELJESÍTMÉNY

- A sakkozók tudását az úgynevezett Elo értékelési rendszerrel mérik. (A rendszer Élő Árpád magyar származású amerikai fizikusról kapta a nevét.) A számítógépes sakkozóprogramok teljesítménye pár évvel az ezredforduló után elérte, majd meghaladta az emberekét.

- Egyes, az intelligencia szempontjából fontos képességek tekintetében az emberek és a mesterséges intelligencia teljesítménye tesztek segítségével összevethető egymással. Az MI a következő képességeknél az elmúlt évtizedben, tehát 2014 és 2024 között utolérte és felülmúlta az embereket: olvasás és megértés, képfelismerés, nyelvtudás, beszédfelismerés, kézírás felismerése, előrejelzés. A képességek fejlődése kezdetben rendkívül gyors volt, a periódus végén lelassult.

- Az úgynevezett MMLU (Massive Multitask Language Understanding) teszt a nagy nyelvi modellek képességeinek értékelésére és összehasonlítására szolgál. Nagyjából 16 ezer feleletválasztós kérdésből áll a legkülönbözőbb szakterületekről (matematika, filozófia, orvostudomány stb.) összeválogatva. Az emberi szakértők teljesítményét 90%‑osra becsülik. 2020‑ban a legjobb gépi teljesítményt a GPT-3 produkálta 43,9%‑kal. 2024‑ben az élvonalbeli modellek átlépték a 90%‑ot.

SZAKEMBERÁLLOMÁNY

- 2023‑ban a figyelemre méltó MI-rendszerek fejlesztői közül a legtöbben a vállalati szférában dolgoztak, akadémiai szervezetekben jóval kevesebben. Jelentős volt a közös vállalati-akadémiai programok aránya. A 2015‑öt megelőző években általában még az akadémiai szektor adta a több közreműködőt.

- 2010‑ben az USA-ban és Kanadában az üzleti és az akadémiai szféra nagyjából fele-fele arányban osztozkodott az MI-vel foglalkozó végzett PhD-hallgatókon. 2022‑re az akadémiai kör teljesen visszaszorult, a legtöbb friss doktor az üzleti világba áramlott.

- Az MI-tudást elváró álláshirdetések aránya az USA-ban a legmagasabb. A megfigyelt országok körében ez az arány 2022‑ben járt a csúcson, azóta valamelyest csökkent.

NEMZETKÖZI VERSENY

- A legtöbb nagy MI-rendszer az Amerikai Egyesült Államokban született, a második helyezett Kína, a harmadik az Egyesült Királyság, a negyedik Franciaország. Vannak „multinacionális” rendszerek is.

- A logikai chipek tervezésében az USA piaci részesedése 2021‑ben 61% volt, Kínáé 9%. Gyártásukban Tajvan vezetett 47%‑os piaci részesedéssel a 27%‑kal bíró USA előtt.

- 2023‑ban már sok ország rendelkezett valamilyen megfogalmazott és nyilvánosságra hozott nemzeti MI-stratégiával. Ezen a téren feltűnő Afrika lemaradása, ahol csak néhány ország készített ilyen kormányzati dokumentumot.

KOCKÁZATOK ÉS SZABÁLYOZÁS

- 2013‑ban mindössze hat jelentősebb MI-incidenst (például valamilyen nagy kárt okozó hamis videó megjelenését) jelentettek globálisan, tíz évvel később már 123-at.

- Egy nemzetközi felmérés szerint Pakisztánban az emberek 52%‑a úgy véli, hogy a mesterséges intelligencia a következő egy-két évtizedben jelentős kárt fog okozni az emberiségnek. Japánban és Kínában jóval optimistábbak a lakosok, náluk ez az arány mindössze 13%. Optimisták a németek is. Az Egyesült Államokban a megkérdezettek 35%‑a nyilatkozott negatívan.

- 2023‑ban már számos országban léteztek mesterséges intelligenciára vonatkozó állami törvények vagy más szabályok, de sokfelé még nem foglalkoztak ezzel, vagy nincs információ ilyenekről.

TERJEDÉS

- Az OpenAI 2022‑ben útjára bocsátott cahtbotja néhány hét alatt elérte a százmilliós felhasználói számot, ami piaci világrekordnak számít.

- 2024‑ben az OpenAI pénzügyi vezetője egy interjúban megemlítette, hogy a szervezet bevételeinek háromnegyede magánszemélyektől (tehát nem vállalatoktól) származik. Felmérések során kevés vállalat állította, hogy mesterséges intelligenciát használ, az alkalmazottak viszont annál többen. 2024‑ben Amerikában a szoftverfejlesztők 78%‑a jelezte, hogy hetente legalább egyszer MI-támogatással dolgozik, majdnem kétszer annyian, mint egy évvel korábban. Hasonló duplázódást mértek humánpolitikai szakembereknél is.

ELISMERÉS

- Bár a fenti pontokban megjelenő milliók, milliárdok és trilliók után a kettő nagyon kicsi számnak tűnik, mégis van olyan terület, ahol ennyi is soknak számít. 2024‑ben két Nobel-díj kapcsolódott közvetlenül a mesterséges intelligenciához. A fizikait Geoffrey Hinton és John Hopfield kapta a neurális hálók és a gépi tanulás területén végzett tudományos munkájáért. A kémiai díjat David Baker, Demis Hassabis és John Jumper (utóbbi kettő a Google leánycégénél, a londoni székhelyű DeepMindnál dolgozik) vehette át a komplex proteinstruktúrák előrejelzési modelljéért.

A fenti, illetve a könyv további fejezeteiben közölt adatokból fontos következtetéseket vonhatunk le, persze fenntartva a tévedés jogát. Lássunk néhányat ezek közül!

Az MI-modellek méretei folyamatosan nőnek, ami újabb, alkalmanként nem várt képességek megjelenését eredményezi. A méretbeli növekedést döntő technológiai trendek teszik lehetségessé.

A mesterséges intelligencia élvonalbeli eszközeinek képességei több területen utolérték és meghaladták az emberekéit. Több területen, de nem mindenütt. Az általános intelligencia (general intelligence) tekintetében az ember egyelőre verhetetlennek tűnik, de ez a végvár is heves ostrom alatt áll.

A mesterséges intelligencia szektorának jelenleg a generatív MI a legnagyobb érdeklődést kiváltó területe. A felhasználók száma eddig rekordgyorsasággal növekedett, de kérdéses, hogy ez a száguldás meddig tart. Olyan hálózati hatásra (a hálózat értéke a csatlakozók számának függvényében exponenciálisan nő), mint amilyen például a telefon, az internet vagy a közösségi hálók esetében volt tapasztalható, aligha lehet számítani. Fontos tényező viszont az a lehetőség, hogy a géppel egyszerű emberi nyelven lehet értelmesen kommunikálni.

Az egyéni felhasználók száma gyorsan nő, a komolyabb vállalati alkalmazások száma viszont egyelőre csekély. Az MI-fejlesztők és -szolgáltatók különböző üzleti modellekkel kísérleteznek, még nem teljesen világos, hogy hosszabb távon miként tudnak elegendő pénzt keresni. Kérdéses, hogy a korábbi üzleti modellek (például a Google rendkívül jövedelmező reklámmodellje) beválhatnak-e a generatív mesterséges intelligencia esetében is. Kétségtelen, hogy a piac méretéről, távlati jövedelemszerző képességéről szóló előrejelzések rendkívül optimisták.

A kiterjedt méretű, élvonalbeli (frontier) modellek tréningezése drága mulatság, amit csak gazdag cégek vagy más, erőforrásokban bővelkedő szervezetek engedhetnek meg maguknak. Az adat- és tőkeigény miatt a piac koncentrálódik, egyes nagy cégek, leginkább az öt nagy technológiai vállalat (Microsoft, Alphabet, Meta, Amazon, Apple) messze kiemelkedhetnek a mezőnyből, pláne akkor, ha ehhez állami segítséget is kapnak, összefonódnak a politikával.

A fejlesztés súlypontja az akadémiai szférából átkerül a vállalatiba. A mesterséges intelligencia eszközeit már sokfelé sikeresen alkalmazzák, de a terjedése lassúbb a vártnál, aminek több oka van. A terjedést tekintve nagy különbségek mutatkoznak az eltérő szektorok között. Látványos helyi eredmények ellenére a GDP-ben és a termelékenységben az MI egyelőre nem hozott jelentősebb változásokat.

Az utóbbi években rengeteg pénz áramlott a mesterséges intelligenciába. Nehéz megmondani, hogy a jelenlegi, több mutató alakulásából is érzékelhető visszaesés alapvető fordulatot jelez-e, vagy átmenetinek bizonyul. Arra is van esély, hogy a „befektetési lufi” kipukkan, a nagy felhajtást kiábrándulás követi, a fejlődés ugyanazt a pályát futja be, mint az ezredfordulón a dotcom-válság előtt, alatt és után az egész informatikai szektornál.

A generatív mesterséges intelligencia a befektetések és a figyelem szempontjából kivételes helyzetben van, fejlődésében egyelőre nem mutatkozik törés. Ilyen törést például az okozhatna, ha a mesterséges intelligencia fejlesztésének és használatának jellemzőit alapjaiban változtatná meg egy vagy több olyan diszruptív innováció, amilyet Clayton Christensen (1997) az innovátorok dilemmájáról szóló, ma már klasszikusnak számító könyvében leírt. Ez a mostaninál jóval olcsóbb, de hasznos képességekkel bíró és fölöttébb fejlődőképes megoldásokat jelentene. Ilyenekről időről időre felröppennek hírek, de az információk ellenőrzéséhez és a piaci bizonyításhoz távlat kell (lásd például Daron Acemoglu [2025] írását a kínai DeepSeek megjelenéséről).

A mesterséges intelligencia fejlődésének és terjedésének határt szabhat egyes fontos források (adat, energia, infrastruktúra, technikai kapacitások) kimerülése. A korlátok megszüntetésén, a határok kiszélesítésén sokan dolgoznak, komoly fejlesztések, kreatív megoldások várhatók.

A mesterséges intelligencia fejlesztésében és hasznosításában heves verseny folyik országok és régiók között. A legfontosabb játékosok az USA, Kína, az Európai Unió és az Egyesült Királyság. A verseny nagyon bonyolult geopolitikai helyzetben folyik, az eddigi együttműködési és kereskedelmi rend, a globalizáció folyamata megváltozik, újabb belső és külső konfliktusok robbanhatnak ki. A jelenlegi ellátási láncoknak számos politikailag kényes pontja van. A mesterséges intelligenciára sokfelé a hatalom megtartásának vagy megszerzésének eszközeként, a fegyverkezési verseny tényezőjeként tekintenek.

A mesterséges intelligencia terjedése hatással van a munkaerőpiacra, de tömeges munkanélküliséget egyelőre nem okozott. A piacon az iránta való szakértelem jó ajánlólevél, bár némi visszaesés ezen a téren is mutatkozik. A tömeges és eredményes használatnak fontos feltétele az oktatás felzárkózása; élvonalbeli szakemberekért erős konkurencia bontakozott ki vállalatok, szektorok és országok között.

A mesterséges intelligencia ma az egyik legfontosabb tudományos szakterület, ahol rengeteg projekt folyik és számtalan publikáció születik. Nincs ember, aki ezt a világot teljes egészében át tudná tekinteni.

A biztonság és a felelősség kérdését nem lehet megkerülni. Sok ember aggódva néz a mesterséges intelligenciára, és ennek sajnos megvan az alapja. A „vadnyugati” fejlődési szakaszt észszerű és körültekintő szabályozásnak kell követnie. A szabályozás módja és mértéke politikai kérdéssé vált. Az MI globális jelenség, tehát az általa okozott problémák is globálisak, ezért félő, hogy ehhez illeszkedő szabályozás nélkül hosszabb távon nem lehet meglenni.

Végezetül még egy következtetés: a mesterséges intelligencia olyan, mint a mókus a fa tetején: mire odanézel, már nincs ott. A változások gyorsak, nagy ugrások, hirtelen fordulatok, lavinaszerű eseménysorok sem ritkák. Ezt e könyv szerzőiként is figyelembe kellett vennünk, ezért fontos, hogy ismerjük az időzítést.

Időzítés, tartalom és szerkezet

E könyv megírását több éves anyaggyűjtés előzte meg. A „megelőzte” persze nem jó szó, hiszen az adatok, információk, példák, elemzések gyűjtését, a szakirodalom követését nem lehetett abbahagyni, a kész szövegekbe is rendszeresen bele kellett nyúlni. Mindazonáltal egy ponton azt kellett mondanunk, hogy eddig és ne tovább: el kell fogadni, hogy a kéziratot egyszer le kell zárni. Ez a pillanat a mi esetünkben 2025 januárjában jött el, azokban a napokban, amikor az Amerikai Egyesült Államokban beiktatták a régi-új elnököt. Ekkor küldtük el a kész fejezeteket egyenként a kiadónak. A leírtak az addigi állapotot tükrözik.

Lényeges és megbízható adatok nagyjából 2023‑ig álltak rendelkezésre, a 2024‑es hivatalos statisztikák természetesen még nem futottak be, de részadatokat, előrejelzéseket, becsléseket szerencsére találtunk. Utóbbiakat óvatosan kell kezelni, noha a régebbi, alapjában megbízható forrásokból származó adatokkal is vigyázni kell, már csak azért is, mert a mesterséges intelligenciának nincs egységes, mindenfelé elfogadott definíciója, következésképpen a határvonalai is homályosak, a fejlődése összemosódik más technológiák pályájával, gazdasági ciklusokkal, mindenféle társadalmi, politikai trendekkel. A mesterséges intelligencia jóval több, mint a manapság legnagyobb figyelmet keltő generatív változata. Mivel fontos és kényes technológiáról van szó, sok dolog titkos körülötte, gondoljunk csak a katonai fejlesztésekre vagy a stratégiai jelentőségű vállalati projektekre.

A mesterséges intelligencia úgynevezett általános célú technológia (general purpose technology), ami sokfelé megjelenhet és sok mindent átalakíthat. Teljes képet lehetetlen adni róla, nincs hely mindennel foglalkozni. Ebből a könyvből is sok fontos dolgot hagytunk ki: amit nyújtunk, az inkább csak valamiféle válogatás. Néhány rövid utalást leszámítva nem foglalkoztunk például Magyarország helyével, szerepével és esélyeivel ebben a világban, pedig ez nyilván fontos lenne. Nem adunk módszertani ajánlásokat nemzeti vagy vállalati MI-stratégiák készítéséhez és megvalósításához sem, és hasonló a helyzet az etikai kódexekkel is. Nem foglalunk állást a különféle világvége-forgatókönyvekkel kapcsolatban – aki ilyeneket várt, csalódni fog. Egyes példákat azért mellőztünk, mert az olvasó már sokszor találkozhatott velük.

A könyv alapvetően gazdasági szemléletű. A címe kissé fellengzős: Mesterséges intelligencia a gazdaságban. Arra utal, hogy a hatalmas információtömegben elsősorban a gazdasági összefüggéseket kerestük. A mesterséges intelligencia különleges technológia, a piaca különleges szektor, de ugyanazok a gazdasági törvényszerűségek mutatkoznak meg benne, mint a gazdaság más ágaiban. A piacnak van keresleti és kínálati oldala, van termelés és fogyasztás, értelmezhető a kettő közötti egyensúly, a fejlesztésnek és a használatnak vannak különböző kategóriákba sorolható költségei, a termékeknek és szolgáltatásoknak ára van, a szereplők többnyire profitérdekeltek, vannak beruházások és (remélhetőleg) van megtérülés. A rendelkezésre álló erőforrások végesek, sokfelé érvényesül a csökkenő hozadék törvénye, számít a tömegszerűségből eredő gazdaságosság, a játékosoknak észszerű döntéseket kell hozniuk. Makro- és mikroszintű kérdések egyaránt felmerülnek: mi lesz a GDP-vel, a munka termelékenységével, milyen szerepet játsszon az állam, mit kell szabályozni és hogyan, mit kell kezdeni a monopóliumokkal, mi történik a nemzetközi együttműködésben, a világkereskedelemben, a globalizációban, a gazdaság különböző szektoraiban, milyen foglalkoztatási problémák jelentkezhetnek, hol gerjedhetnek új politikai feszültségek, mit jelent a társadalmi felelősség az új korszakban. A könyvben az ilyen összefüggések feltárásához, ilyen kérdések megválaszolásához szeretnénk néhány adalékkal szolgálni.

A könyv tizenegy fejezetből áll, a most olvasott elsőt, a bevezetést is beleértve. A második az MI történetét tekinti át. Nem árt tudni: ami fiatalnak és modernnek tűnik, az valójában már közel hetvenéves. A könyvben felrajzolt történeti ív az 1950‑es évek közepén indul, és a mélytanulás, majd a generatív mesterséges intelligencia megjelenésével ér véget. A harmadik fejezet a szektor játékosait, fontos közreműködőit mutatja be kazalmetafora használatával. Elsősorban azt vizsgálja, hogy a különböző rétegekben és piaci láncokban hol keletkezik nyereség, hol élesedik a verseny, milyen stratégiák, mozgások figyelhetők meg az ökoszisztémákon belül.

A negyedik fejezet az MI gazdasági hatásait vizsgálja. Azt igyekszünk feltárni, hogy eddig milyen mértékben járult hozzá a GDP és a termelékenység növekedéséhez, mire lehet számítani a jövőben, milyen tanulságok vonhatók le egyes korábbi innovációk történetéből. A fejezetet különböző gazdasági szektorokból (gyártóipar, mezőgazdaság, kereskedelem, közlekedés stb.) vett példákkal zárjuk, de ebben a részben foglalkozunk a munkaerőpiaccal, a sokat emlegetett „elveszi a munkánkat?” kérdéssel is. A gazdasági fejlődés fontos feltétele az eredményes és hatékony kutatás és fejlesztés: az ötödik fejezet példák felvonultatásával azt vizsgálja, miként segítheti a kutatókat a mesterséges intelligencia.

Ezek után olyan szektorok elemzése következik, amelyek történetében új fejezetet nyithat az MI. Az első az oktatás: a hatodik fejezet bemutatja, hogyan érvényesül az üzleti szemlélet ezen a területen, mi történik a számítógépes oktatással, az MI megjelenésével mire számíthatnak a tanárok és a diákok. A hetedik fejezet a képzőművészet, a szórakoztatás és a sport világába viszi az olvasót: ezekben is hatalmas pénzek mozognak, és itt is megkezdődtek az MI által előidézett változások.

A modern technológiának feszült világpolitikai helyzetben kell fejlődnie. Miközben globális szektorról van szó hosszú és bonyolult, országhatárokon, kontinenseken átívelő ellátási láncokkal, nyugalomról és békéről szó sincs, sőt, sokfelé növekszik a feszültség, a piac tele van élesített aknákkal. A nyolcadik fejezet az MI körüli politikai szituációt, a különböző érdekcsoportok helyzetét vázolja fel.

A következő két fejezet a szabályozás kérdésével foglalkozik. A kilencedik a mesterséges intelligenciához kapcsolódó kockázatokat és mellékhatásokat elemzi – mindkettőből van bőven. A kockázatokat, a tervezett vagy előre nem látott negatív hatásokat kezelni kell: szabályozásra van szükség; hogy milyenre, arról nincs egyetértés, az egyes országok és országcsoportok gyakorlata eltérő, és az illetékesek sokfelé még munkához sem láttak. A szabályozásnak van várható haszna, valamint vannak látható és rejtett költségei. Az Európai Unió mindenesetre már lépett, nemrég megszületett az úgynevezett AI Act; a tizedik fejezet ezt mutatja be nemzetközi összehasonlításban.

Égig nőhetnek a fák? Milyen akadályokba ütközhet a mesterséges intelligencia fejlődése? A könyvet ezzel a témával zárjuk a tizenegyedik fejezetben. Korlátok bizony vannak, de kreatív gondolatokból és megoldásokból sincs hiány.

A fejezetek megírásához sokféle forrást használtunk fel, ezek megtalálhatók a forrásjegyzékben. Mivel az MI fejlődése nagyon gyors, a szakkönyvek, lektorált szakcikkek megjelenésére pedig sokat kell várni, a szokásosnál nagyobb mértékben támaszkodtunk online forrásokra, ami kétségkívül kockázattal is jár. A forrásokat igyekeztünk egységesen megjeleníteni, de ahol a kiadó határozottan utalt a hivatkozás mikéntjére, próbáltunk észszerű kompromisszumokat találni. Az online forrásoknál általában az internetes címet is megadjuk, bár tapasztalataink szerint a szerzők neve és a dokumentum címe alapján gyorsabban lehet azokat megtalálni, mint valamely hosszú webcím begépelésével.

A szerzőkről

Dr. Bőgel György a Közép-európai Egyetem tanára, habilitált docens. Közgazdász, fő szakterülete az infokommunikációs piac fejlődése, a szektorhoz tartozó vállalatok stratégiája, irányításuk kérdései. Ezekről a témákról tucatnyi könyvet, mintegy százhúsz szakcikket és számtalan online írást publikált. Több hazai és külföldi egyetemen tanított vállalatvezetési, stratégiaalkotási, vállalkozási és innovációs tárgyú kurzusokat. Alelnöke volt a Neumann János Számítógéptudományi Társaságnak, elnöke az Ecommerce Hungary Egyesületnek. Az NJSZT-től megkapta a Neumann-díjat. Jelen könyv társszerzőjeként köszönetet mond egyetemi kollégáinak, a CEU céginkubátorában megismert vállalkozások alapítóinak, a munkájához kapcsolódó szakkonferenciák szervezőinek, vállalati ismerőseinek, a tanulmányait megjelentető folyóiratok szerkesztőinek. Többször dolgozott már a Typotex Kiadó felkészült és hatékony munkatársaival, akiknek most is hálával tartozik.

Dr. Nagy Dániel Attila ügyvéd. Fő szakterülete az európai adatvédelmi jog, amit több mint tíz éve művel, emellett szellemi alkotások jogával és a szélesebb értelemben vett digitális technológiák jogi megfeleltetésével is foglalkozik. Rendszeres meghívott előadó különböző konferenciákon, többször szerepelt vendégelőadóként egyetemeken, továbbá számos adatvédelmi jogi és MI-tárgyú cikket publikált. Tapasztalatai jelentős részét egy nemzetközi ügyvédi irodában, majd egy nemzetközi tanácsadó cégnél szerezte, ahol az adatvédelmi jogi és technológiai jogi csoportot vezeti. A pénzügyi szektortól kezdve a hadi, az energia-, a gyógyszer- és a gyártóiparon át a divat- és videójáték-iparig bezárólag sokféle területen működő magyar és külföldi társaságokat támogatott innovatív technológiák bevezetésében, személyes adatok jogszerű felhasználásában, valamint szellemi alkotások védelmében és hasznosításában.

Források jegyzéke

A szerzői jogról szóló 1999. évi LXXVI. törvény (Szjt., forrásként felhasználva a 2025. január 31. napján hatályos változat)

Acemoglu, D. – Koster, H. – Ozgen, C. (2023): Robots and Workers: Evidence from the Netherlands. MIT Economics, working paper, március 2.

Acemoglu, D. (2024): The Simple Macroeconomics of AI. Massachusetts Institute of Technology, Economic Policy, working paper, április 5.

― (2025): A Sputnik Moment for AI? MIT Shaping the Future of Work Initiative, »shapingwork.mit.edu« (letöltve: 2025. 01. 07.)

AG (2023): New Authors Guild AI Survey Reveals That Authors Overwhel- mingly Want Consent and Compensation for Use of Their Works. December 21., »authorsguild.org« (letöltve: 2025. 01. 10.)

AgFunder (2024): GlobalAgriFoodTech Investment Report 2024, »agfunder.com« (letöltve: 2025. 01. 13.)

Aiyar, S. (2013): Accidental India. New Delhi, Rupa

Akerlof, G. – Shiller, R. (2018): Balekhalászat. A manipuláció és az átverés közgazdaságtana. Ford. Garai Attila. Budapest, HVG

Ananthaswamy, A. (2024): Why Machines Learn: The Elegant Math Behind Mo- dern AI. New York, Dutton

Anderson, C. (2006): Hosszú farok. A végtelen választék átírja az üzlet szabályait. Ford. Darnyik Judit. Budapest, HVG

Andreessen-Horowitz (2023): Who Owns the Generative AI Platform? Január 19., »a16z.com/who-owns-the-generative-ai-platform/ (letöltve: 2024. 12. 09.)

AvH (2024): How does the data institute become public-interest orientated? Alexander von Humboldt Institut für Internet and Gesellschaft, Digital Society Blog, január 10.

Baker, S. (2008): The Numerati. London, Jonathan Cape, Random House

Balla I. (2024): „A ChatGPT baromi okos, de a tudása olyan, mint egy szenilis nagybácsié” – egy ígéretes kísérlet a mesterséges intelligenciával. HVG, október 9., »m.hvg.hu/360/20241009_mesterseges-intelligencia-egyetem-felsooktatas-goschool (letöltve: 2024. 10. 11.)

Békés G. – Kézdi G. (2024): Adatelemzés. Budapest, Alinea

Belsie, L. (2022): Here’s what US productivity growth looked like before and during the pandemic. World Economic Forum, október 10., »weforum.org« (letöltve: 2025. 01. 11.)

Bender, E. et al. (2021): On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big? In Conference on Fairness, Accountability, and Transpa- rency (FAccT ’21), March 3–10., 2021, Virtual Event, Canada. New York, ACM, »DOI.org« (letöltve: 2024. 12. 12.)

Boda Gy. et al. (2024): Sodródásból feljebb lépés. Tudásalapú versenyképesség. Budapest, Akadémiai

Bonney, K. et al. (2024): Tracking Firm Use of AI in Real Time: A Snapshot from the Business Trends and Outlook Survey. U.S. Census Bureau

Boyle, J. (2010): Biology must develop its own big-data systems. Nature, július 4., 499: 7.

Bőgel Gy. (2009): Az informatikai felhők gazdaságtana. Közgazdasági Szemle, július–augusztus

― (2015): A Big Data ökoszisztémája. Budapest, Typotex

Bőgel Gy. – Mátyás L. (2020): Kis pénz, nagy teljesítmény? A hazai tudományos kutatás versenyképességéről. Közgazdasági Szemle, január

Bőgel Gy. et al. (2024): Refugees: Economic Costs and Eventual Benefits. In Mátyás L. (ed.): Central and Eastern European Economies and the War in Ukraine. Berlin, Springer

Breiman, L. (2001): Statistical Modeling: The Two Cultures. Statistical Science, 16(3): 199–231.

Briggs, J. et al. (2023): The Potentially Large Effects of Artificial Intelligence on Economic Growth. Goldman Sachs, Economic Research

Bryanski, G. (2024): Russia teams up with BRICS to create AI alliance, Putin says. Reuters, december 11.

Brynjolfsson, E. – Hitt, L. – Kim, H. (2011): Strength in Numbers: How Does Data-Driven Decisionmaking Affect Firm Performance? MIT, research paper, április 22.

Brynjolfsson, E. – Li, D. – Raymond, L. (2023): Generative AI at Work. National Bureau of Economic Research, Working Paper 31161, április, »nber.org« (letöltve: 2024 12. 20.)

Brynjolfsson, E. – McAfee, A. (2014): The Second Machine Age. New York, Norton

Brynjolfsson, E. – Saunders, A. (2010): Wired for Innovation: How Information Technology is Reshaping the Economy. The MIT Press

Cao, X. – Kosinski, M. (2024): Large language models and humans converge in judging public figures’ personalities. PNAS Nexus, 2024, 3: 418.

Carr, N. (2004): Does IT Matter? Harvard Business School Press

― (2008): The Big Switch. New York, Norton

― (2010): The Shallows. New York, Norton

― (2013): All Can Be Lost: The Risk of Putting Our Knowledge in the Hands of Machines. The Atlantic, November

Castellano Lubov, D. (2023): Pope Francis urges ethical use of artificial intelligence. Vatican News, március 27., »vaticannews.va« (letöltve: 2025. 01. 10.)

Chan, F. – Mátyás L. (eds.) (2022): Econometrics with Machine Learning. Springer

Christensen, C. (1997): The Innovator’s Dilemma. Harvard Business School Press

― (2008): Disrupting Class. New York, McGraw-Hill

― (2009): The Innovator’s Prescription. New York, McGraw-Hill

Congressional Research Service (2023): Artificial Intelligence: Overview, Recent Advances, and Considerations for the 118th Congress, »crsreports.congress.gov« (letöltve: 2025. 01. 31.)

Crosdale, C. (2024): Microsoft Taps Nuclear Power To Fuel Growing AI Demand. Global Finance, október 9., »gfmag.com» (letöltve: 2025. 01. 20.)

Csaba L. – Szentes T. – Zalai E. (2014): Tudományos-e a tudománymérés? Megjegyzések a tudománymetria, az impaktfaktor és az MTMT használatához. Magyar Tudomány, április, 442–466.

CSIRO (2022): Artificial Intelligence for Science. Australia’s National Science Agency, november

Das, G. (2001): India Unbound. New York, Anchor

Davenport, T. – Harris, J. (2007): Competing on Analytics. Harvard Business School Press

Davenport, T. (2005): Thinking for a Living. Harvard Business School Press

― (2014): Big Data @ Work. Harvard Business School Press

― (2019): The AI Advantage. The MIT Press

Deloitte (2024): Now decides next: Moving from potential to performance. State of Generative AI in the Enterprise 2024. Deloitte US

Epoch AI (2024): Computation used to train notable artificial intelligence systems, by domain. In Our World in Data, »ourworldindata.org« (letöltve: 2024. 12. 19.)

Európai Adatvédelmi Testület mesterséges intelligenciával foglalkozó, a Testület hivatalos online felületén közzétett dokumentumai, »edpb.europa.eu«

Eurostat (2024a): E-commerce Statistics, »ec.europa.eu« (letöltve: 2025. 01. 14.)

― (2024b): ICT sector – value added, employment and R&D, »ec.europa.eu« (letöltve: 2024. 01. 02.)

― (2024c): Smart technologies in EU enterprises: AI and IoT, »ec.europa.eu/eurostat« (letöltve: 2025. 01. 03.)

― (2024d): Use of artificial intelligence in enterprises, »ec.europa.eu« (letöltve: 2025. jan. 10.)

― (2024e): Economic accounts for agriculture – agricultural income indicators, »ec.europa.eu« (letöltve: 2024. 12. 28.)

― (2024f): Productivity trends using key national accounts indicators, »ec.europa.eu« (letöltve: 2025. 01. 05.)

― (2024g): Educational attainment statistics, »ec.europa.eu«. (letöltve: 2025. 01. 03.)

Eurostat (2024h): 8% of EU enterprises used AI technologies in 2023, »ec.europa.eu«.(letöltve: 2024. 12. 28.)

Fajszi B. – Cser L. – Fehér T. (2010): Üzleti haszon az adatok mélyén. Budapest, Alinea–IQSYS

Ford, M. (2018): Architects of Intelligence: The Truth About AI from the People Building It. Birmingham, Packt

Frankel, F. – Reid, R. (2008): Distilling meaning from data. Nature, 455(9): 30.

Freeman, C. – Louçã, F. (2002): As Time Goes By: From the Industrial Revolutions to the Information Revolution. Oxford University Press

Frey, C. – Osborne, M. (2013): The Future of Employment: How Susceptible are Jobs to Computerisation? Working paper, Oxford Martin School, szeptember 17.

Gardner, H. (2006): Multiple Intelligences. New York, Basic Books

Gass, N. (2016): Trump: We can’t continue to allow China to rape our country. Politico, május 2., »politico.com« (letöltve: 2024. 11. 20.)

Gates, B. (1995): The Road Ahead. New York, Viking

Gerstner, L. (2002): Who Says Elephants Can’t Dance?: Inside IBM’s Historic Turnaround. New York, Harper Business

Gertner, J. (2012): The Idea Factory: Bell Labs and the Great Age of American Innovation. London, Penguin

Gleick, J. (2011): The Information: A History, a Theory, a Flood. London, Fourth Estate

Goldman Sachs (2024): AI is poised to drive 160% increase in data center power demand. Május 14., »goldmansachs.com« (letöltve: 2025. 01. 19.)

Goodhart, D. (2017): The Road to Somewhere. Hurst

Gooding, M. (2024): xAI targets one million GPUs for Colossus supercomputer in Memphis. Data Center Dynamics, december 5., »datacenterdynamics.com« (letöltve: 2025. 01. 10.)

Gordon, R. (2016): The Rise and Fall of American Growth. Princeton University Press

Greenspan, A. (2007): The Age of Turbulence: Adventures in a New World. London, Penguin

Harari, Y. (2024): Nexus. Az információs hálózatok rövid története a kőkorszaktól az MI-ig. Ford. Torma Péter. Budapest, Animus

Hern, A. (2018): Cambridge Analytica: How did it turn clicks into votes? The Guardian, május 6.

Hinton, G. (2024): ‘Godfather of AI’ Geoffrey Hinton: The 60 Minutes Interview, »youtube.com« (letöltve: 2024. 12. 27.)

IBM (2024): 59% of Indian enterprises have actively deployed AI, highest among countries surveyed: IBM report, február 15., »newsroom.ibm.com« (letöltve: 2025. 01. 18.)

IEA (2024): Electricity 2024: Analysis and forecast to 2026. International Energy Agency, »iea.org« (letöltve: 2024. 01. 17.)

IFR (2024): Global Robot Density in Factories Doubled in Seven Years. International Federation of Robotics, IFR Press Room, november 20.

International Trade Administration (2024): Software and Information Technology Industry, »trade.gov« (letöltve: 2025. 01. 13.)

Janosov Milán (2023): Data. Így hálóznak be az adataid. Budapest, Open Books

Johns Hopkins University (2022). Vaccine Research&Development. J. H. University of Medicine, Coronavirus Resource Center, jhu.edu« (letöltve: 2022. 05. 12.)

Jumper, J. (2021): Highly accurate protein structure prediction with AlphaFold. Nature, július 15., 596: 583–589.

Kahneman, D. (2013): Gyors és lassú gondolkodás. Ford. Bányász Réka – Garai Attila. Budapest, HVG

Kaplan, J. (2024): Generative Artificial Intelligence: What Everyone Needs to Know. Oxford University Press

Kaplan, J. et al. (2020): Scaling Laws for Neural Language Models, arXiv.org, cs, arXiv:2001.08361, január 23.

Karikó K. (2023): Áttörések. Életem és a tudomány. Ford. Fenyvesi Anna. Budapest, Helikon

Karpathy, A. (2024): Intro to Large Language Models. Előadás, »YouTube.com« (letöltve: 2025. 01. 20.)

Kelly, K. (2010): What Technology Wants. New York, Viking

Kempe, F. (2023): Biden’s inflection point and history’s sobering lessons. Atlantic Council, október 21., »atlanticcouncil.org« (letöltve: 2024. 11. 3.)

Ketamo, H. (2024): Dreams and Reality: How AI will Change Education, »mgiep.unesco.org« (letöltve: 2024. 12. 28.)

Kissinger, H. – Schmidt, E. – Mundie, C. (2024): Genesis: Artificial Intelligence, Hope, and the Human Spirit. New York, Little–Brown

Kobak, D. et al. (2024): Delving into ChatGPT usage in academic writing through excess vocabulary, arXiv.org, cs, »arXiv«, június 11.

KSH (2024): Munkaerő-termelékenység, »ksh.hu« (letöltve: 2025. 01. 10.)

Kurzweil, R. (2024): The Singularity Is Nearer: When We Merge with AI. Penguin Audio

Le Cun, Y. (2024): Human Level AI. Előadás, »youtube.com« (letöltve: 2024. 01. 20.)

Levy, F. – Murnane, R. (2004): The New Division of Labor: How Computers Are Creating the Next Job Market. Princeton University Press

Lewis, P. (2018): ‘I was shocked it was so easy’: Meet the professor who says facial recognition can tell if you’re gay. The Guardian, július 7.

Lewis, R. (2004): Moneyball: The Art of Winning an Unfair Game. New York, Norton

Liebowitz, S. (2002): Re-thinking the Network Economy: The True Forces That Drive the Digital Marketplace. New York, Amacom

Loescher, G. (2021). Refugees: A Very Short Introduction. Oxford University Press

Loftus, P. (2022). The Messenger: Moderna, the Vaccine, and the Business Gamble That Changed the World. Harvard Business Review Press

Malone, T. (2004). The Future of Work: How the New Order of Business Will Shape Your Organization, Your Management Style and Your Life. Harvard Business School Press

Mandel, M. (2000): The Coming Internet Depression: Why the High-tech Boom Will Go Bust, Why the Crash Will Be Worse Than You Think, And How to Prosper Afterwards. New York, Basic Books

Manyika, J. et al. (2011): Big Data: The Next Frontier for Innovation, Competition, and Productivity. McKinsey Global Institute, június

Marche, S. (2022): The College Essay is Dead: Nobody is prepared for how AI will transform academia. The Atlantic, december 6.

Marsh, P. (2012): The New Industrial Revolution: Consumers, Globalization and the End of Mass Production. Yale University Press

Mayer-Schönberger, V. – Cukier, K. (2013): Big Data: A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think. New York, Houghton Mifflin. (Magyar kiadása: Big Data. Budapest, HVG, 2014)

McAfee, A. (2009): Enterprise 2.0. Harvard Business Press

Merchant, A. et al. (2023): Scaling deep learning for materials discovery. Nature, 624: 80–85., november 29.

Meskó B. (2016): Az orvoslás jövője. Ember és technológia. Budapest, HVG

Meta (2024): Mark Zuckerberg and Daniel Ek on Why Europe Should Embrace Open-Source AI, »fb.com« (letöltve: 2024. 12. 05.)

Ministry of Innovation, Science & Technology, Israel (2023): Israel’s Policy on Artificial Intelligence – Regulations and Ethics, gov.il – PDF (letöltve: 2025. 01. 31.)

National Bureau of Statistics of China (2024): National Economy Showed Stable Growth Trend with Positive Factors Accumulating in the First Three Quarters. Október 18.

National Center for the Development of Artificial Intelligence under the Government of the Russian Federation, Oroszország mesterséges intelligenciával foglalkozó nemzeti kormányzati portálja, »ai.gov.ru« (letöltve: 2025. 01. 31.)

Nemzeti Adatvédelmi és Információszabadság Hatóság, GDPR 35. cikk (4) bekezdése szerinti adatvédelmi hatásvizsgálati listája, »naih.hu« (letöltve: 2025. 01. 31.)

NSB (2006): Science and Engineering Indicators 2006. USA, National Science Board

O’Reilly, T. (2017): WTF. Miért rajtunk múlik, hogy mit hoz a jövő? Ford. Farkas Nóra – Kozma Dániel. Budapest, Typotex

OECD (2023): Artificial Intelligence in Science: Challenges, Opportunities and the Future of Research. Paris, OECD Publishing, »DOI.org«

― (2024a): OECD Compendium of Productivity Indicators 2024. Paris, OECD Publishing, »DOI.org«

― (2024b): Artificial Intelligence. AI Policy Observatory, »oecd.org« (letöltve: 2024. 12. 23.)

OECD (2024c): Main Science and Technology Indicators, »oecd.org« (letöltve: 2024. 12. 18.)

― (2024d): Do Adults Have the Skills They Need to Thrive in a Changing World?: Survey of Adult Skills 2023, OECD Skills Studies, Paris, OECD Publishing, »DOI.org« (letöltve: 2025. 01. 04.)

― (2024e): Education at a Glance 2024. OECD Indicators. Paris, OECD Publishing, »DOI.org« (letöltve: 2025. 01. 02.)

― (2024f): AI publications in Scopus vs GDP per capita by country, region, over time. OECD programme on AI in Work, Innovation, Productivity and Skills

― (2024g): Bibliometric indicators. OECD calculations based on Scopus Custom Data, Elsevier, Version 1.2024, április

O’Neil, K. (2016): Weapons of Math Destruction: How Big Data Increases Inequa- lity and Threatens Democracy. Random House Audio

Our World in Data (2024): Artificial Intelligence, »ourworldindata.org« (letöltve: 2025. 01. 13.)

Perez, C. (2002): Technological Revolutions and Financial Capital. Cheltenham, Elgar

PwC (2024): PwC’s 2024 AI Jobs Barometer, »pwc.com« (letöltve: 2025. 01. 4.)

Rackham, N. – De Vincentis, J. (1999): Rethinking the Sales Force. New York, McGraw Hill

Ransbotham, S. et al. (2024): Learning to Manage Uncertainty, With AI. MIT Sloan Management Review and Boston Consulting Group, november

Robinson, M. – Kalakota, R. (2004): Offshore Outsourcing: Business Models, ROI and Best Practices. Alpharetta, Mivar

Rogers, E. (2003): Diffusion of Innovations. New York, Free Press

Roper, K. et al. (2022): Testing the reproducibility and robustness of the cancer biology literature by robot. Journal of the Royal Society Interface, 189, április 19.

Roser, M. – Ritchie, H. – Mathieu, M. (2023): What is Moore’s Law? Our World in Data, március 28.

Schumpeter, J. A. (1980): A gazdasági fejlődés elmélete. Vizsgálódás a vállalkozói profilról, a tőkéről, a hitelről, a kamatról és a konjunktúraciklusról. Ford. Bauer Tamás. Budapest, KJK

Segreteria di Stato Vaticano (2022): Annuarium Statisticum Ecclesiae 2022. Libreria Editrice Vaticana

Sexton, N. – Love, B. (2022): Reassessing hierarchical correspondences between brain and deep networks through direct interface. Science Advances, 8, eabm2219, július 13.

Shapiro, C. – Varian, H. (2000): Az információ uralma. A digitális világ gazdaságtana. Ford. Szikinger Péter. Budapest, Geomédia

Silicon Saxony (2024): Bitkom: Shortage of IT specialists threatens to worsen dramatically. Silicon Saxony, the High Tech Network, április 16.

Singh, K. (2024): Tennessee becomes first US state with law protecting musicians from AI. Reuters, március 22., »reuters.com« (letöltve: 2025. 01. 14.)

Singh, N. et al. (2023): Drug discovery and development: Introduction to the general public and patient groups. Frontiers.org, május 24., »frontiersin.org« (letöltve: 2025. 01. 15.)

Solow, R. (1987): Manufacturing Matters. The New York Times, július 12.

Stanford University (2024): AI Index Report 2024. Stanford HAI, »stanford.edu« (letöltve: 2024. 12. 21.)

State of Israel Ministry of Justice (2022): Opinion: Uses of copyrighted materials for machine learning, »gov.il — PDF« (letöltve: 2025. 01. 31.)

Statista (2024a): Tech sector as a percentage of total gross domestic product (GDP) in the United States from 2017 to 2023, »statista.com« (letöltve: 2025. 01. 13.)

― (2024b): Sales value of the art market worldwide from 2007 to 2023, »statista.com« (letöltve: 2024. 12. 22.)

― (2024c): Cinema-Worldwide, »statista.com» (letöltve: 2024. 12. 22.)

― (2024d): Global recorded music revenue from 1999 to 2023, »statista.com« (letöltve: 2024. 12. 22.)

― (2024e): Sports industry revenue worldwide in 2022, with a forecast for 2028, »statista.com« (letöltve: 2024. 12. 23.)

Statista (2024f): Total private investments in artificial intelligence (AI) worldwide from 2013 to 2023, by region, »statista.com» (letöltve: 2024. 12. 27.)

Steger, M. (2023): Globalization: Past, Present, Future. University of California Press

Stránský, M. (2024): The Rise and Fall of the Human Mind. Improovio

Suleyman, M. (2023): A következő hullám. Mesterséges intelligencia, technológia, hatalom és a 21. század legnagyobb kihívása. Ford. Farkas Veronika. Budapest, Magnólia

Susskind, R. – Susskind, D. (2022): The Future of the Professions: How Technology Will Transform the Work of Human Experts. Oxford University Press

Susskind, R. (2023): Tomorrow’s Lawyers: An Introduction to Your Future. Oxford University Press

Sutton, R. (2019): The Bitter Lesson. Március 13, »incompleteideas.net« (letöltve: 2025. 01. 20.)

Szabó K. – Hámori B. (2006): Információgazdaság. Digitális kapitalizmus vagy új gazdasági rendszer? Budapest, Akadémiai

Taulli, T. (2024): AI-Assisted Programming: Better Planning, Coding, Testing, and Deployment. Sebastopol, O’Reilly

TEDx Talks (2016): A teaching assistant named Jill Watson, Ashok Goel, TEDxSanFrancisco, »youtube.com« (letöltve: 2025. 01. 12.)

Thaler, R. – Sunstein, C. (2011): Nudge. Jobb döntések egészségről, pénzről és boldogságról. A pénzügyi válság után. Ford. Kövesdi Miklós Gábor. Budapest, Manager

The Economist (2023): The bigger-is-better approach to AI is running out of road. Június 21. (online megjelenés)

― (2024a): Non-white American parents are embracing AI faster than white ones. Június 27. (online megjelenés)

― (2024b): America v China: who controls Asia’s internet? Október 8. (online megjelenés)

Tilesch Gy. – Hatamleh, O. (2021): Mesterség és intelligencia. Vegyük kezünkbe sorsunkat az MI korában. Ford. Stemler Miklós. Budapest, Libri

Top 500 (2024): The List, »top500.org« (letöltve: 2024. 11. 18.)

Topol, E. (2012): The Creative Destruction of Medicine: How the Digital Revolution Will Create Better Health Care. New York, Basic Books

― (2019): High-performance medicine: The convergence of human and artificial intelligence. Nature Medicine, január, 25: 44–56.

Tortoise (2024): The Global AI Index, »tortoisemedia.com« (letöltve: 2024. 12. 29.)

U.S. Bureau of Labor Statistics (2024): Productivity, »bls.gov« (letöltve: 2024. 12. 28.)

Vaswani, A. (2017): Attention is All You Need. ArXiv, június 12., »arxiv.org« (letöltve: 2024. 12. 04.)

Vectara (2024): Hallucination-Leaderboard, »github.com« (letöltve: 2025. 01. 02.)

Villalobos, P. et al. (2024): Will We Run Out of Data? Limits of LLM Scaling Based on Human-Generated Data. Epoch AI, június 6., »epoch.ai« (letöltve: 2025. 01. 20.)

Vincent, J. (2017): Putin says the nation that leads in AI ‘will be the ruler of the world’. The Verge, szeptember 4., »theverge.com« (letöltve: 2024. 11. 10.)

Wang, Z. et al. (2024): TacticAI: An AI assistant for football tactics. Nature Communications, 15, 1906, »DOI.org« (letöltve: 2025. 01. 17.)

Waters, R. (2011): A binary goldmine. Financial Times, május 6., 7.

WBG (2024): Trade (% of GDP). World Bank Group, »worldbank.org« (letöltve: 2024. 11. 30.)

Wenger, K. (2023): Is the Algorithm Plotting Against Us?: A Layperson’s Guide to the Concepts, Math, and Pitfalls of AI. Working Fires Foundation

WNA (2024): World Energy Needs and Nuclear Power. Updated: 2025. 01. 06. World Nuclear Association, »world-nuclear.org« (letöltve: 2025. 01. 10.)

Wood, J. (2022): These 3 charts show the global growth in online learning. World Economic Forum, január 27., »weforum.org« (letöltve: 2025. 01. 10.)

Yamins, D. et al. (2014): Performance-optimized hierarchical models predict neural responses in higher visual cortex. PNAS, június, 111(23): 8619–8624.

Zahniser, S. – Kassel, K. (2024): What is agriculture’s share of the overall U.S. economy? U.S. Department of Agriculture, Economic Research Service, december 19.

Kedves Olvasó!
Köszönjük, hogy kínálatunkból választott olvasnivalót!
Újabb kiadványainkról, akcióinkról a typotex.hu
és a facebook.com/typotexkiado oldalakon értesülhet.

ISBN 978 963 493 324 3

Typotex Kiadó
Alapította Votisky Zsuzsa, 1989
A kiadó az 1795‑ben alapított Magyar Könyvkiadók
és Könyvterjesztők Egyesülésének tagja.

Forgalmazza:

www.interkonyv.hu

Felhasznált betűtípusok:
Noto Sans & Serif – SIL OFL