Nem csak a ChatGPT-é a világ - döbbenetes fejlesztések akadnak a magyar boszorkánykonyhákban 

Nincs ember a földön, akinek a mesterséges intelligencia szóról idén ne a Chat GPT jutna eszébe. Pedig világszerte számos fejlesztés mutatja, hogy nő fű az Open AI háza táján kívül is.

A mesterséges intelligenciával, gépi tanulással kapcsolatos kutatások Magyarországon is zajlanak, szinte napra pontosan egy évvel ezelőtt, a Protechtor technológiai és üzleti videósorozatában figyeltünk fel a Trendency Online Zrt.-re. A magyar vállalkozás adat- és mesterséges intelligencia alapú megoldásokat fejleszt a az online média szereplőinek, Sólyom Balázs, a Trendency Data Science és Analitika üzletágának vezetője akkor úgy nyilatkozott,

ma már meg tudjuk például mondani egy akár többszáz munkatársat foglalkoztató médiaóriásnál, hogy hogyan lehet a legjobban kiaknázni a kollégák erősségeit, így optimalizálhatják a szerkesztőség működését. Órára lebontva analizálhatjuk, mennyire működik jól egy hírportál címoldala, és hogy mekkora erőforrást érdemes befektetni a kezelésébe.

Az adatvezérelt megközelítésnek köszönhetően tehát hatékonyabban és gazdaságosabban működhetnek a médiumok”. Szenczi Roland, a cég vezető adatszakértője ezt azzal egészítette ki, hogy a gépi tanulás alapú megoldásokat készítő csapatuk igen sokszínű, a magas szintű fejlesztő tudással és speciális ML technológiai ismeretekkel rendelkező kollégák mellett együtt dolgoznak viselkedéselemző pszichológusokkal vagy éppen a biostatisztika területéről érkezőkkel is.

Az ígéretes fejlesztéssel mostanában készülnek piacra lépni, ezért ellátogattunk a Trendency-hez, hogy megnézzük, mit tud a gyakorlatban egy magyar fejlesztésű mesterséges intelligencia.

Ez más mint a ChatGPT

- Magyar nyelven nagyjából hatmillió cikkel lett betanítva a program, ami a hazai újságírás jelentős szegmensét le tudja fedni - magyarázza a Soltész Attila. A Trendency vezető fejlesztője elmondja, noha nem úgy működik, mint egy klasszikus Google-jellegű kereső,

a rendszerük képes arra, hogy nemzetközi viszonylatban figyelje, ki miről és hogyan ír, a New York Times-tól kezdve az orosz és kínai hírportálokig, és mindenhonnan begyűjtse a tartalmakat azokat egységes szemüvegen keresztűl aggregálja és rendezze, megmutatva a felhasználóknak, hogy mi körül is koncentrálódik a nemzetközi sajtó figyelme.

Mindezt valós időben teszi. De nem csak azt képes megmutatni, és listázni, hogy milyen témák pörögnek a világ 150 meghatározó portálján, ezeket le is fordítja angol és magyar nyelvre. Ez pedig nem kis előny, hiszen míg az OpenAI terméke egy generatív MI, amelybe a publikus internet teljes, 2021 végéig keletkezett adatállományát táplálták be, ugyanakkor ez le is korlátozza a használatában rejlő lehetőségeket. A ChatGPT ugyanis így akaratlanul is képes a gyanutlan felhasználó megvezetésére, hiszen korábbi adatok alapján válaszol egy aktuális kérdésre.

Ezzel szemben a Trendency fejlesztése naprakész, és mivel egyetlen területre, speciálisan egy probléma megoldására fejlesztik, ebben hatékonyabb tud lenni.

Például nem csak napra, hanem napszakra, sőt órára pontosan előre tudja jelezni, hogy egy adott témájú cikk mikor tudja bevonzani a legtöbb kattintást, témajavaslatokat ad, sőt azt is meg tudja állapítani, hogy az egyes cikkek milyen érzelmeket váltottak ki az olvasókból.

- Két és fél éve dolgozunk a média területen, van olyan megoldásunk, ahol már az 5. generációs fejlesztésnél járunk, de még mindig úgy érzem, hogy csak a felszínt kapargatjuk - mondja Sólyom Balázs.

Majd hozzáteszi, hogy a programjuk egyre otthonosabban mozog a média világában – a következő lépés a közösségi média lesz, ahol már nem a médiumokat, hanem az általunk követett és szemlézett személyek (politikusok, véleményvezérek, celebek) tevékenységének monitorozása és egyedi kiértékelése fog megvalósulni a közeljövőben, hogy az újságírók még több támogatotást kapjanak abban, hogy mi lehet az a téma ami a legtöbb olvasó kíváncsiságát felkelti. 

3000 milliárd dolláros üzlet

A nagyszabású fejlesztésbe azért kezdett bele a cég, mert ma már egyre fontosabb szerep jut a gyorsan tanuló gépeknek a tartalomgyártás területén is, egyes „robotok”, akár már egy cikket is képesek önállóan megírni, mondjuk olyan sablonszerű szerkesztőségi tartalmakat, mint a sporteredmények vagy a napi tőzsdei hírek. Ráadásul a médiaiparnak fejleszteni nem egy hálátlan feladat,

az iparág összessített globális értéke előrejelzések szerint 2025-re elérheti a 2670 milliárd dollárt, ennek a hatalmas a tortának a legnagyobb szeletét pedig nem meglepő módon az online tartalmak, keresőportálok és közösségi oldalak hasítják ki több mint 542 milliárd dolláros éves értékesítési volumennel.

Ebben az irdatlan pörgésben a túlélés és az üzleti sikerek kulcsát jelentik az adat- és mesterséges intelligencia alapú megoldások. A webanalitikák használata segítségével az online szerkesztőségek már ma is pontosan láthatják, hányan és mikor kattintottak egy-egy cikkre, de a közösségi média-interakciókat is mérni tudják.

- Mindenhol zajlanak ilyen irányú fejlesztések, mi első sorban magyar nyelvre fejlesztjük a programot, a hazai piacot szeretnénk támogatni - mutat rá Sólyom Balázs, aki a Növekedés.hu-nak azt is elárulja, a rendszer egyelőre nem sok gépi erőforrást igényel, hiszen komoly fókuszt helyeznek arra is, hogy ne csak működjön a mesterséges intelligencia, de lehetőség szerint ne kelljen egy erőművet rákötni.

Persze ahogy az ügyfél igények alakulnak úgy lehet a szerver költség is egyre jelentősebb számukra – itt akár több milliós beruházást is jelenthet egy-egy komolyabb fejlesztés. Irgalmatlan magas számok repkednek a ChapGPT fejlesztésével kapcsolatos témában. Meg kell hagyni,

egy-egy komplexebb megoldás, sok kutató, mérnök és fejlesztési órát is magával hozhat – ahol a végső számláló 1000-s nagyságrendet is kiadhat.

De könnyen elképzelhető hogy ennél egyszerűbb és kevesebb ráfordítást igénylő megoldások is segíthetnek egy-egy digitális újságot növekvő pályára rakni. Éppen ezért érdemes mindenkinek szétnézni a saját háza táján, hogy milyen adatokkal is bír, és nem a generikus megoldásokat megpróbálni rászabni a saját üzleti problémáira és kihívásira, hanem szakértők bevonásával megtalálni azt a „személyre szabott fejlesztést” ami pontosan reflektál arra a kihívásra, amit a legnagyobbnak tartunk.