16 gondolkodó, 16 AI-nézőpont: döntési iránytű vezetőknek

• Az AI-ról szóló vita ma már nem „pro vs kontra”, hanem különböző döntési logikák ütközése – technológia, hatalom, kockázat, gazdaság, kreativitás, geopolitika.
• A 16 portré célja nem az, hogy a következő modellfrissítést lekövesse, hanem hogy iránytűt adjon a következő évekre, amikor a változások még gyorsulnak.
• Vannak, akik az AGI definícióját vitatják és más irányt javasolnak (pl. világmodellek), mások a hatalmi és erőforrás-struktúrákat emelik ki (adat, munka, energia).
• A kockázati gondolkodók a kontroll, kiszámíthatatlanság és „runaway” problémát hozzák előtérbe, nem csak technikai, hanem civilizációs szinten.
• A gyakorlati tanulság döntéshozóknak: előbb tisztázd, milyen „AI-problémát” oldasz (hatékonyság, minőség, kockázat, verseny, kreatív output), és csak utána válassz narratívát, eszközt, stratégiát.

16 gondolkodó, 16 nézőpont: hogyan érdemes AI-ról beszélni, ha döntéseket kell hoznod?

A legfontosabb arcok az AI területén, akikre érdemes figyelni és a rövid életrajzuk, mivel foglalkoznak.

A könyv célja, hogy utat mutasson ne a következő frissítésig, vagy a következő ChatGPT vagy Claude modell megjelenéséig, hanem iránytűként tudd használni a következő években amikor még tovább gyorsulnak a változások. Ha az elmúlt években olvastad a hírportálokat, akkor minden bizonnyal találkoztál olyan nevekkel, mint Sam Altman, Eric Schmidt, Elon Musk, Dario Amodei vagy Jensen Huang rendszeresen szólalnak meg vállalatuk éléről a legújabb modellek kapcsán. Itthon rendszeresen nyilatkozik például Rab Árpád vagy Keleti Arthur és időnként Andrej Karpathy gondolatait is megosztják a hazai médiumok.

Ha róluk szeretnél többet megtudni, érdemes lehet elolvasni Karen Hao – Empire of AI: Dreams and Nightmares in Sam Altman’s OpenAI (2025) című könyvét, vagy Stephen Witt – The Thinking Machine: Jensen Huang, Nvidia, and the World’s Most Coveted Microchip (2025) kötetet. 

Azonban nem csak rájuk érdemes odafigyelni, ugyanis az AI-ról szóló vita ma már nem „pro” és „kontra” táborokból áll, hanem eltérő döntésekből felépülő logikákból. Eltérő módon gondolkodnak az AGI-ról, van aki szerint az AI megoldhatja az emberiséget fenyegető álságokat, amilyen a klímaválság. Mások komoly aggodalommal figyelik az AI fejlődését és a technológia mögött egymásnak feszülő nagyhatalmakat, Amerikát és Kínát. 

Ezért kicsit formabontó módon összegyűjtöttem azokat a gondolkodókat, akikről azt gondolom, érdemes időt szánni a gondolataikra, a velük készült beszélgetésekre, az általuk írt könyvekre.

A következő rövid portrék mindegyike egy-egy új nézőpontot ad a számodra, és segít megérteni, hogy miért aggódnak sokan, hogy mi az ami valóban fontos a különböző benchmarkok, teljesítmény-javulások mögött. 

Yann LeCun

Yann LeCun a Meta vezető AI-kutatója, és az „AGI” körüli közbeszéd egyik legkövetkezetesebb kritikusa. A nézőpontja nem tagadás, hanem definíciós vita: szerinte az „általános intelligencia” sokszor valójában emberi szintű intelligenciát jelent, ami viszont nem „általános”, hanem erősen specializált arra a környezetre, amiben az ember evolúciósan működni tanult. Kritikus a nagy nyelvű modellekkel szemben és inkább a világmodellek fejlesztésében látja az AGI felé vezető utat. Míg most sok hazai szakértő a szövegalapú és azon belül is az LLM modellekről beszél, addig külföldön sokkal gyakrabban találkozni más megközelítésben felépített rendszerekben és modellekben. Yann LeCun az egyik közülük. 

Karen Hao

Karen Hao újságíróként az AI-iparág működésére nem technológiai vivímányként, hanem erőforrás- és hatalmi struktúra elemként tekint. A fókusza ezért is érdekes, hiszen az általánosan taglalt témákat ő is egy teljesen másik szűrőn keresztül mutatja be, így hangsúlyosabban jelennek meg olyan, egyébként másodlagos területek, mint az – adat, emberi munka, energia, víz, társadalmi mellékhatások.

Az olyan cégeket, mint az OpenAI vagy a többi nagy AI fókuszú infrastruktúrát felépítő céget sokkal inkább egy újtípusú gyarmatosítást végző birodalomhoz hasonlítja, amelyek a tömegek kizsákmányolásán keresztül tesznek szert hatalmas vagyonra és hatalomra, ahogy ezt láttuk a web2.0 megjelenése során a 2000-es évek végétől a 2020-as évek elejéig a Facebook példáján keresztül. Magyarul is megjelent könyve: Az AI birodalma egy mély és átfogó képet mutat Sam Altman-ről és cégéről az OpenAI-ról, hogy az milyen hatást gyakorol nem csak a mi mindennapi életünkre, hanem a világ számosponjtán, afrikai falvaktól Dél-Amerikai metropoliszok favelláiig.  

Ray Kurzweil

Ray Kurzweil könyvei is a megszokott témákat járják közbe, azonban ő már sokkal merészebb következményekig jut el a gondolatkísérletei során. Szerinte a technológiai fejlődés nem lineáris, hanem egyre gyorsuló, egymásra épülő S-görbék sorozata. Korábbi köteteiben még azt térképezi fel, hogyan válik a számítási kapacitás és a szoftveres módszerek fejlődése hétköznapi üzleti és társadalmi erővé – vagyis mikor és miért lesz „látható” a technológiai ugrás a valós működésben, nem csak a laborokban. Utóbbi gondolatai, például a The Singularity Is Near című könyvében pedig már figyelmeztetéseket fogalmaz meg, hogy a gyorsuló fejlődés és a szingularitás miképp okozhatnak végzetes problémát az emberiség számára. Ezt a témát járja körbe a Végezetes megszaladás, az AI forradalom veszélyei című videóm is a YouTube a csatornámon.

Tim Urban

Tim Urban nevével évekkel ezelőtt találkoztam a Wait But Why blog szerzőjeként igazán mélyére ás problémáknak. 2015-ös blogcikkében az The AI Revolution: The Road to Superintelligence foglalkozik azzal, hogy miképp gyorsult fel az emberiség története során a technológiai fejlődés. Ehhez létrehoz egy mutatót is, a DPU-t (Die Progress Unit), azaz mekkora az az időtáv, amennyivel ha egy ősünk előre ugrana az időben, akkora változást élne meg, hogy az halálos sokk-ként érné. Míg a vadászó gyűjtögető emberek ajár több ezer évet is előreutazhattak volna az időben anélkül, hogy nagy változásokat tapasztaltak volna, addig például George Washington, vagy Petőfi Sándor - őt nyilván én emeltem be a történetbe - már sokkal nagyobb változásokat élne meg. Egyébként nem szükséges ennyire drasztikus időugrásokhoz nyúlnunk, ott van például a Ridley Scott által rendezett American Gangster című általam kedvelt, nagyra tartott film is, amiben a főszereplő hosszú évekre börtönbe kerül, kijövete alkalmával pedig rácsodálkozik, hogy mekkora változáson ment át New York, alig néhány évtized alatt is. 

Tim Urbant nem csak az AI-jal kapcsolatos írásai miatt érdemes olvasni. Sőt gondolkodását érdemes közelebb hoznunk a mindennapjainkhoz is, ha szeretnék, jobban megérteni a minket körülvevő folyamatokat, és rálátnunk azokra felülről.

Frank Wilczek

Frank Wilczek Nobel-díjas elméleti fizikus, akit azért emeltem be, mert ő is arra törekszik, hogy írásaiban, hogy lehozza az AI-ról való beszélgetést a valóság szintjére. Szerinte a világ működését nem narratívák – ahogy sokszor Harari közelíti meg történeteket, hanem törvényszerűségek írják le – és amikor technológiai jóslatokat hallunk, érdemes megkérdezni: mi az, ami fizikai értelemben lehetséges, mi az, ami csak vágy, és mi az, ami definíciós vagy éppen marketinges trükk. Sokszor találkozom ugyanis azzal, hogy több cég is, felelőtlen jóslatok tesz az általános mesterséges intelligencia megjelenésére, vagy éppen már annak hívja saját modelljét. Ez a nagyotmondás persze nem csak a nagy cégek sajátja. Érdemes az aktuális trendeket, hype-ot a helyén kezelni. 2025-ben például nagyon felfokozódott az érdeklődés a különböző AI ügynökök iránt, amivel kapcsolatban én is sokat gondolkoztam az év elején, mi lesz belőle, de pár valóban szakmai beszélgetés, a saját folyamataim, és az ügyfeleimmel folytatott szakmai igények kapcsán rájöttem, valójában csak egy hype-ról volt szó, ami mostanra, 2026 elejére már jórészt elmúlt, vagy a helyére került., bár itthon még mindig felülértékelt fogalmak, kommunikációs panelek vannak a témában. 

Frank Wilczek üzenete azért is áll közel hozzám, mert én is természettudományos háttérből érkezem, ezért úgymond hasonló a szemüveg amin keresztül szemlélem a folyamatokat. Wilczek munkái közül a Fundamentals (Ten Keys to Reality) nem az AI-ról szól, hanem egy olyan munka, ami segít tisztábban látni, mit jelent valójában információ, törvény, modell és magyarázat – és így közvetve ahhoz is hozzájárul, hogyan érdemes az AI-ról szóló nagy állításokat józanul kezelni.

Jerry Kaplan

Jerry Kaplan az AI gazdasági és társadalmi hatásait vizsgálja – különösen a munka jövőjét, a vagyoni koncentrációt és a piaci átrendeződést. Az ő nézőpontja azért hasznos, mert a technológiai képességeket következetesen „rendszerszintű” következményekre fordítja le: ki veszít, ki nyer, hol keletkezik feszültség. Ezek megértésével pedig jobban fel tudunk készülni a veszélyekre. Könyve, a Humans Need Not Apply: A Guide to Wealth and Work in the Age of Artificial Intelligence is ezzel a témával foglalkozik. Az AI forradalom teljesen kiválthat több szellemi munkát is, amelyek például mintázat felismeréssel, adatok megértésével, rendszerezésével foglalkoznak, mint az adminisztráció, jog, pénzügyek, de a kétkezi területek is veszélyben vannak, amelyeket a robotok előretörése ehet el. A kettő pedig veszélyes folyamatokat indíthat el a munkaerőpiacokon. Az AI-jal és a robotokkal elvégzett munka jövedelme pedig az AI-platformok és robotokat gyártó, dolgoztató cégeknél halmozódhat fel, a korábbinál még nagyobb vagyonfelhamozódást és tőkekoncentrációt hozva el. 

Geoffrey Hinton

Geoffrey Hinton, Nobel-díjas hálózatkutató., akit az AI nagyapjának is tekintenek, egyike azoknak a területtel foglalkozó kutatóknak, akik komoly aggodalommal fordul a publikumhoz, és megszólalásaiban felhívja a figyelmet a gyülekező figyelmeztető jelekre. Legutóbbi interjúiban mesél arról, hogy az Ai fejlődésének sebessége még őt is meglepte, de nem csak emiatt a kijelentése, és megannyi tudományos elismerése miatt érdemes figyelni rá, hanem azért is, mert 50% esélyt ad arra, hogy a mesterséges intelligencia az emberiség végét fogja okozni.

Stuart Russell

Stuart Russell brit fejlesztőmérnök, AI-kutató, könyvét az Artificial Intelligence: A Modern Approach sok helyen az AI-fejlesztés egyik alapművének tekintik és oktatják. Egyik legutóbb megjelent könyve a Human Compatible: Artificial Intelligence and the Problem of Control, pedig azzal foglalkozik, hogyan maradhat - ha maradhat - az ember kontrollban az egyre erősebbé váló mesterséges intelligencia megoldások, odellek mellett. 

Két gondolatot emelnék ki tőle. Az egyik a gorilla-hasonlat, ahol a gorillák és emberek helyzetét hasonlítja össze és állítja párhuzamba az emberek és az AI viszonyával. Eszerint a gorillák nem azért veszítették el a kontrollt a jövőjük felett, mert az emberek utálják őket, hanem azért, mert az emberek sokkal nagyobb mértékben tudják alakítani a világot. Ha létrejön egy intelligencia különbség, azzal önkéntelenül is létrejön egy hatalmi különbség. Az AI-nak nem kell szükségszerűen gonosznak lennie ahhoz, hogy hatalmat alakítson ki - és gyakoroljon - az emberiség felett. Ez magától is kialakulhat az AGI megjelenésével, pusztán azáltal, hogy a világ formálása már nem hozzánk kötődik majd, nem a mi céljainkat szolgálja, hanem az övét. Itt jegyezném meg külön, hogy a földtörténészek vizsgálják egy új földtörténeti korszak megalkotását, az antropocénét, mert olyan mértékben hatást gyakorolunk földünk felszínének alakulására, hogy az minden bizonnyal a különböző évmilliókkal későbbi rétegekben is nyomon követhető és elkülöníthető lesz és marad.

Yoshua Bengio

Yoshua Bengio a neurális hálózatok egyik úttörője, őt szokták az AI másik nagyapjának hívni. A deep learning egyik úttörőjeként pontosan látja, mekkora ereje van azoknak a rendszereknek, amelyek képesek mintázatokat tanulni a világból – de éppen ezért hangsúlyozza azt is, hogy a puszta teljesítménynövelés nem elég. Egy modell lehet lenyűgözően hatékony, miközben továbbra is törékeny, félrevezethető, vagy emberi szempontból rossz irányba optimalizál. Bengio visszatérő üzenete, hogy az intelligencia nem azonos a következő szó ügyes megtippelésével: hosszú távon olyan rendszerekre lesz szükség, amelyek megbízhatóbban kezelik a bizonytalanságot, jobban általánosítanak, és közelebb kerülnek az ok-okozati megértéshez.

Ő is rendszeresen nyilatkozik az AI-biztonság és az AI-szabályozás témájában, szerinte ez a kettő nem „fékezőerő”, hanem a fejlődés feltétele kell, hogy legyen. A technológia társadalmi hatása gyorsabban nő, mint a közös intézményeink alkalmazkodóképessége, így nemcsak a technikai, hanem a gazdasági és a politikai instabilitás is növekszik. 

Roman Yampolskiy

Roman Yampolskiy kiberbiztonsági és AI-biztonsági szakértő, aki következetesen a „megjósolhatatlanság” problémáját helyezi középpontba. A logikája egyszerű, de kellemetlen: ha egy nálad intelligensebb rendszer motivációit nem tudod átlátni, akkor a kontroll nem technikai finomhangolás, hanem megugorhatatlan korlát. Ezért az AI kockázatait nagyon korán kell kezelni, mert a szuperintelligencia megjelenése után már késő lehet „utólagos javításokkal” reagálni. Ezt a szemléletet az Artificial Superintelligence könyvében is hangsúlyozza. Megszólalásaiban foglalkozik azokkal a módszerekkel, amelyekkel ma a különböző AI rendszerek, megoldások tesztelésével é azok hiányosságaival, veszélyeivel, erről szól a The AGI Containment Problem című tudományos munkája is.

Demis Hassabis

Demis Hassabis a Google DeepMind vezérigazgatója és társalapítója, megközelítése az AI-jal kapcsolatban összetett, az AI-t nem szűken szoftverfejlesztési problémának tekinti, hanem a gépi tanulás, az idegtudomány, a matematika, a mérnöki munka és a szimuláció kombinációjának. Szintén Nobel-díjas, az elismerését John Jumperrel közösen kapták az AlphaFold fejlesztéséért, mely a kutatók által azonosított fehérjék nagyon nagy részének (közel 200 millió) szerkezetét segített előrejelezni, és világszinten széles körben használják. 

‍

Kevésbé pesszimista, mint az előzőekben említett szakértők, azonban a veszélyekről is rendszeresen említést tesz. 

Fei-Fei Li

Fei-Fei Li a Stanford professzora, az ImageNet megalkotója, 2017-2018 között a Google-nél alelnökként dolgozott, és a Google Cloud AI/ML Chief Scientist pozícióját töltötte be. Ő leginkább az akadémiai, pozitivista szemléletet tükrözi. 

Edwin Chen

Edwin Chen a legtöbb jelentős IT, AI cégnél dolgozott korábban, ma Surge AI nevű startupját vezeti, amely adatokat szolgáltat az Ai platformok számára, hiszen a modellek fejlesztéséhez az egyik legkritikusabb erőforrása megfelelő minőségű és mennyiségű adat. 

Maya Ackerman

Maya Ackermant akkor érdemes követni, ha kreatív iparban dolgozol. Rendszeresen nyilatkozik a Google felületein is, szerinte az AI hallucinációi nem csak hibák, hanem a kreativitás alapvető mechanizmusai, akár embereknél, akár gépeknél – hiszen mindkét esetben a rendszer félreérzékelhet, és így új mintákat hozhat létre. Az AI-t nem versenytársként, hanem kreatív partnerként érdemes tekinteni, amely segíthet az embereknek kifejezni önmagukat és új ötleteket feltárni, nem pedig kiváltani őket.

Shane Legg

Shane Legg DeepMind egyik társalapítója, gondolkodásának középpontjában régóta az AGI (általános mesterséges intelligencia) áll, AI-ról mint civilizációs technológiáról gondolkodik, hivatkozik, nem csak eszközként tekint a gépi intelligenciára, hanem olyan erőre, amely átrendezheti a döntéshozatalt és a tudástermelést.

‍

Összefoglaló

A cikked valójában egy döntési térkép: azt mutatod meg, hogy az AI-ról szóló megszólalások nem vélemények halmaza, hanem különböző világképekből felépülő modellek. Ezért hasznos a 16 portré – nem azért, mert mindegyikkel „egyet kell érteni”, hanem mert segítenek azonosítani, hogy egy-egy hang milyen problémát tart elsődlegesnek: definíciót, infrastruktúrát, szabályozást, munkaerőpiaci átrendeződést, kockázatot vagy kreatív lehetőségeket.

A KKV-k és vezetők szempontjából a legerősebb üzenet az, hogy az AI-ról való „jó beszéd” nem technológiai hírolvasás, hanem döntés-előkészítés. Ha tudod, melyik logika szerint nézed a témát, akkor gyorsabban tudsz választ adni arra, hogy mit vezetsz be, mit tiltassz, mit képezz, és hol kell kontrollt építeni. A cikk így nem AI-portrégyűjtemény, hanem egy stabilabb gondolkodási keret ahhoz, hogy a hype helyett rendszerszinten lásd a következő éveket.

‍