Megtiszteltetés, hogy ma Önökkel beszélhetek a mesterséges intelligenciáról. 1987-ben Robert Solow híresen megjegyezte: „A számítógépek korát mindenütt látni, kivéve a termelékenységi statisztikákban.” 

Ugyanez a megállapítás ma is helytálló. Látjuk, hogy a mesterséges intelligencia elképesztő sebességgel fejlődik. Mégis, összesített hatása alig látható az adatokban.

Az elmúlt évben a globális vállalati MI-beruházások elérték a 252 milliárd dollárt, és a magán-MI-cégek rekordösszegű, 100 milliárd dollárnyi tőkét vontak be.[1] Az öt legnagyobb amerikai tőkebefektető ma olyan vállalat, amelyek tevékenységének középpontjában az MI áll. Egy évtizede ezek közül egyik sem szerepelt a tíz legnagyobb befektető között.[2]

Egyesek ezt az emelkedést átmeneti túlzott lelkesedésnek tekintik, amely megelőzi a fundamentumokat. De ha a vita kizárólag rövid távú ingadozások körül forog, könnyen elsiklunk a nagyobb összefüggések felett.

A történelem számos példát kínál olyan intenzív beruházási hullámokra, amelyek – az üzleti ciklus ingadozásai ellenére – olyan átalakító technológiákat hagytak maguk után, amelyek évtizedekre formálták át a gazdaságot.[3]

A kulcskérdés tehát nem az, hogy lesznek-e ciklusok – ez szinte biztos –, hanem az, hogy mennyi idő telik el, mire a tartós termelékenységi előnyök láthatóvá válnak.

És van okunk hinni, hogy az MI gyorsabban terjedhet, és hamarabb hozhat kézzelfogható gazdasági előnyöket, mint a korábbi technológiai hullámok.

Ha valóban ezen az úton járunk – és úgy vélem, ez lehetséges –, Európának ennek megfelelően kell pozicionálnia magát. El kell távolítanunk minden akadályt, amely gátolja e transzformáció felkarolását. Ellenkező esetben fennáll a veszély, hogy az MI-adoptálás hulláma elhalad mellettünk, és Európa jövőjét tesszük kockára.

A történelem tanúsága: előbb zavar, később haszon

Ahhoz, hogy megértsük a tétet, érdemes a történelemre pillantanunk.

A korábbi általános célú technológiák – mint az elektromosság, a számítógépek vagy az internet – jól felismerhető pályát jártak be. A zavar korán megérkezett, de a széles körű termelékenységi nyereségek csak lassan bontakoztak ki.[4]

Például több mint harminc évbe telt, mire az elektromosság hatása egyértelműen megjelent a gazdaság egészében. Ki kellett építeni az elektromos hálózatokat, át kellett alakítani a gyárakat, és át kellett csoportosítani a munkaerőt a korábbi feladatokról az újakra.

A számítógépek esetében is hosszú távú beruházásokra volt szükség a hardverbe, a szoftverbe, a készségek fejlesztésébe és az új üzleti modellek kialakításába, mielőtt mérhető javulás következhetett be.

Ha Európa MI-hulláma a 1920-as évekbeli elektromosságelterjedéshez hasonlítható, az éves termelékenységnövekedés nagyjából 1,3 százalékponttal lehet magasabb. Ha viszont a 1990-es évek végének amerikai digitális fellendülését követi, a többlet inkább 0,8 százalékpont körül lesz.[5] Még ez az alacsonyabb érték is jelentős lenne Európa számára, és egyértelműen meghaladná a közelmúlt trendjeit.

Lehet, hogy most másképp lesz?

Az MI azonban olyan sajátosságokkal rendelkezik, amelyek lerövidíthetik ezt a ciklust, és korábban hozhatnak még nagyobb termelékenységi nyereséget. Két tényező – az innováció és a diffúzió – utal gyorsabb pályára.

Az első, hogy a csúcstechnológiai innováció gyorsulhat az MI rekurzív jellegéből fakadóan.

Az MI-rendszerek saját kimeneteiket használhatják teljesítményük javítására egy folyamatos körben. Ez csökkenti nemcsak az áruk és szolgáltatások előállítási költségeit, hanem az új ötletek létrehozásának költségeit is.[6]

Például ötven év alatt a tudomány körülbelül 200 000 fehérjestruktúrát ismert fel. Az MI egyetlen év alatt több mint 200 millió fehérjestruktúra-előrejelzést készített, óriási mértékben kitágítva a tudás határait.[7]

Ez jelentős változást hoz a kutatás-fejlesztés inputjaiban. Ahogy a tudásbázis szinte egyik napról a másikra bővül, a tovagyűrűző felfedezések is hamarabb felgyorsulhatnak, még azelőtt, hogy minden labor vagy vállalat teljesen átszervezné működését.

Az ötletek előállításának felgyorsításával az MI nemcsak a termelékenységi szintet emelheti, hanem potenciálisan magát a növekedési rátát is.[8] Egyes becslések szerint az MI által támogatott K+F megduplázhatja az Egyesült Államok közelmúltbeli termelékenységi növekedési rátáit, 1,6–2,4% közé emelve azokat – gyorsabbra, mint a korábbi technológiai hullámok idején.[9]

Második tényezőként az MI-technológiák diffúziója is gyorsabb lehet, mert a szükséges infrastruktúra nagy része már létezik.

Igaz, vannak szűk keresztmetszetek. A jelenlegi beruházási hullám a hyperscaler cégekben azt mutatja, hogy a számítási kapacitás továbbra is korlátot jelent. A nagyobb modellek betanítása és alkalmazása jelentős adatközpont- és energiaigénnyel jár. Európában ezen a téren különösen nagy kihívásokkal nézünk szembe magasabb energiaáraink és hosszabb engedélyezési folyamaink miatt.

De a korábbi technológiákkal – például az elektromossággal vagy a számítógépekkel – ellentétben az MI a meglévő internetalapú eszközökön fut, és az emberekkel emberi nyelven kommunikál.

A széles körű használat tehát már az infrastruktúra teljes kiépülése előtt is megkezdődhet. Számos MI-alkalmazás már most is képes nyereséget termelni a jelenlegi hardveren. Tehát bár a számítási kapacitás hiánya lassítja a modellfejlesztés ütemét, nem feltétlenül akadályozza a szélesebb gazdaságban való elterjedést.[10]

Ráadásul maga az infrastruktúra is gyorsan halad előre. Míg a Moore-törvény szerint a chipkapacitás kétévente duplázódik, az MI-modellek számítási igénye hathavonta duplázódik – négyszer gyorsabban.

Mit nyerhet Európa?

Mit jelent mindez Európa számára?

A tét rendkívül nagy.

Mivel az Egyesült Államok és Kína jár az élen, Európa már elmulasztotta a lehetőséget, hogy elsőként lépjen az MI területén. Ráadásul ma is viseljük annak költségeit, hogy lassú alkalmazók voltunk az előző digitális forradalom idején. Nem engedhetjük meg magunknak, hogy ismét hibázzunk.

De a történet még korántsem ért véget. Európa még mindig megerősödhet mint „második hullámos” szereplő, ha határozottan lép. Nem az kell, hogy felülmúljuk a vezető MI-modellek építését, hanem az, hogy az MI-t mindenütt alkalmazzuk. Ha Európa gyorsan adoptálja és okosan használja a meglévő MI-technológiákat sokszínű iparágainkban, késői indulásunkat versenyelőnnyé változtathatjuk.[11]

Gazdaságunk rendkívül diverzifikált. A tíz legnagyobb vállalat az amerikai tőzsdén a piaci érték kb. 40%-át teszi ki mindössze négy ágazatban, míg az EU-ban a tíz legnagyobb cég legfeljebb 18%-ot tesz ki közel kétszer ennyi ágazatban.

És az európai vállalatok már most is hasonló mértékben alkalmazzák a generatív MI-t, mint az Egyesült Államokban. Az EKB nagy európai vállalatoktól kapott visszajelzései ezt erősítik meg: sokan jelentős összegeket fektetnek adatbázisokba, felhőmegoldásokba és MI-be, miközben az ilyen szolgáltatásokat nyújtó cégek két számjegyű növekedésről számolnak be.[12]

Ahhoz azonban, hogy mindebből versenyelőnyt kovácsoljunk, össze kell kapcsolnunk az adatokat az ágazatok között. Ipari léptékű adattereknek köszönhetően a vállalatok megoszthatják működési adataikat, és olyan MI-tréningadatokat hozhatnak létre, amelyeket egyetlen cég sem tudna egyedül összeállítani.[13]

A Manufacturing-X és a Catena-X kezdeményezések az autóiparban ösztönzik az adatmegosztási együttműködést, míg az Európai Egészségügyi Adattér lehetővé teszi az interoperábilis egészségügyi nyilvántartásokat, amelyeken keresztül kiaknázhatjuk az általános egészségügyi rendszereink által generált széles körű, anonimizált betegadatokat.[14]

De ezek az erőfeszítések önmagukban nem lesznek elegendőek.

Ha adattereink olyan technológiai stackeket használnak, amelyeket Európán kívül birtokolnak és irányítanak, stratégiai függőségeinket mélyítjük el, nem csökkentjük. Diverzifikálnunk kell az MI-ellátási lánc kritikus elemeit, és el kell kerülnünk az egyetlen pontra épülő kockázatokat. Az alaprétegben – például a chipekre és adatközpontokra épülő számítási kapacitásban – meg kell tartanunk egy minimális kapacitást.

Az alkalmazási rétegben Európának ki kell használnia az egységes piac erejét az interoperabilitás és a nyílt szabványok kikényszerítésére. Ez ösztönzi majd a nagy modellek közötti versenyt, és megakadályozza a korábbi technológiai platformoknál tapasztalt „bezáródást”.

Emellett le kell győznünk azokat a régi akadályokat, amelyek korábban megakadályozták, hogy elsőként lépjünk.

Ha energiaköltségeink magasak maradnak, ha szabályozásunk továbbra is széttöredezett, és ha tőkepiacaink nem integrálódnak, illetve nem képesek nagy léptékben hosszú távú, kockázatviselő finanszírozást biztosítani, az MI lassabban fog terjedni.

És ezúttal a következmények messze túlmutatnak azon, hogy elveszítjük a versenyt az MI-modellek terén. Idővel számos ágazatunk és iparágunk további versenyképesség-csökkenésével kellene szembenéznünk.

Zárszó

Hadd zárjam le.

„Ez tízszer nagyobb lesz, mint az ipari forradalom – és talán tízszer gyorsabb.” Ezek a szavak Demis Hassabistól – aki 2024-ben megosztott Nobel-díjat kapott kémiai MI-kutatásaiért – jól megragadják azt a lehetséges léptéket és gyorsaságot, amit a jövő hozhat.

A kérdés tehát már nem az, hogy elérkezik-e ez az új korszak, hanem az, hogy milyen hamar – és az elmúlt évek fejlődési üteme azt sugallja, hogy hamarabb, mint amennyire intézményeink és szabályozásaink felkészültek.

Ezért most kell cselekednünk, hogy elhárítsuk azokat az akadályokat, amelyek lassítanák az MI terjedését, és így késleltetnék a jólét növekedését minden európai számára a következő évtizedekben.

| Forrás: ecb.europa.eu