Az AI használata nélkül nincs versenyképes kutatás

A HUN-REN-ben az a cél, hogy ez a szám sokkal magasabb legyen, és ezért a hálózat számos konkrét lépést is tett az AI bevezetésére. A mesterséges intelligencia használatának három szintjét különböztethetjük meg, mondta előadásában Jakab Roland, és mind a háromra vannak már példák a HUN-REN-ben.

Az AI három szintje

Az első az „augmented intelligence”, amikor az AI konkrét feladatokban (például egy levél megírásában) segít. Ezt a fajta használatot bátorítja az intézményi AI nagykövetek hálózata, a többszintű AI-oktatás vagy akár a rendelkezésre álló AI infrastruktúra.

A következő az „automated intelligence”, amikor már teljes munkafolyamatot lehet az AI-ra bízni. Ennek házon belüli példája a biztonságos, saját szerveren futó modellekkel működő pályázati előértékelő rendszer, amely workflow-alapú megoldással végzi a követelmények és publikációk előszűrését.

Végül a harmadik szint az „autonomous intelligence”, amikor a felhasználó már csak az elérendő célt, produktumot definiálja, a rendszer többféle eszköz használatával végrehajtja a komplex feladatot, az embernek pedig csak a végeredményt kell ellenőriznie – ami viszont sok esetben nem egyszerű feladat.

Jakab Roland elmondta még, hogy már készül a HUN-REN AI-stratégiája, amelyben ambiciózus célokat fogalmaz meg a hálózat. Nem tartja kizártnak például, hogy egy év múlva lesz öt olyan publikáció, ahol az AI-t akár társszerzőként is fel lehetne tüntetni, olyan mélyen vonták be a kutatási folyamat minden egyes fázisában.

Kell az emberi kontroll

Az előadását követő panelbeszélgetésben – amelyben Kathleen Walch, a Project Management Institute igazgatójának társaságában válaszolt a moderátor kérdéseire – Jakab Roland kifejtette: az AI valódi értéke akkor jelenik meg, ha a vállalatok egy adott problémára keresik a választ, de eközben nem engedik el az emberi kontrollt, különösen a döntésekben. Ahogy a HUN-REN, úgy a piaci vállalkozások is akkor lehetnek sikeresen az AI bevezetésében, ha szervezeti szinten, „AI-first” módon állnak hozzá, vagyis a munkafolyamatokat is a mesterséges intelligenciához optimalizálják.

Hozzátette még: az AI-generált tartalom, legyen az dokumentum vagy kód, önmagában még nem érték, ezért ismét felhívta a figyelmet az emberi ellenőrzés és felelősségvállalás fontosságára. Ráadásul minél fejlettebbek az AI-eszközök, minél jobbak (jobbnak látszók) az eredmények, annál könnyebben alakul ki a csapda, hogy az emberek már nem vizsgálják felül a kimenetet. A fejlődés tempója valóban lenyűgöző, ezért minden szervezetbe kellenek olyan „felderítő csapatok”, amelyek a legújabb megoldásokat keresik – viszont azt is validálják, hogy az adott megoldás mennyire alkalmas a szervezet problémáinak megoldására.

A kínai példa

Szertics Gergely, a HUN-REN AI Szolgáltató Központ igazgatója az „AI, innováció és az eddig elért eredmények - Mikor jöhet a szintugrás?” című kerekasztal-beszélgetés résztvevője volt a konferencián. Mint elmondta, a hálózat nagysága miatt egyedi módon kell az AI-projektekhez állni: a HUN-REN-ben rengeteg párhuzamos mikroprojekt fut, ezért a hangsúly leginkább a szervezeti képességek fejlesztésén van, nem annyira egy nagy rendszer bevezetésén.

Ezeknek a képességeknek a fejlesztését szolgálják azok az innovációk is, amelyekről korábban Jakab Roland beszélt (AI nagykövetek, automatizált eszközök, egyebek). Rendkívül fontos, hogy a támogatás többszintű legyen, egyaránt ki kell szolgálni azokat, akik már élen járnak az AI használatában, és azokat is, akik csak most ismerkednek fel, hangsúlyozta Szertics Gergely.

Hozzátette még: a kutatóknak most Kínára kell vetniük vigyázó szemeiket, ott ugyanis már öles léptekkel halad előre a kutatási folyamatok teljes újragondolása. Az egészet az AI köré építik fel, a mesterséges intelligencia minden fázisban, minden téren segíti a kutatókat.