Az MI-ügynökök világa
(2025 december)
Az AI ügynökök (autonóm, célvezérelt, wifis mesterséges intelligencia interface-ek számítógépen vagy okostelefonon) szerepe a jövőben: nemcsak eszközként, hanem digitális munkatársként is működnek majd. Az AI nem csak válaszolni fog a promtokra, hanem cselekedni, dönteni és együttműködni is. Egy AI ügynök a kapott cél teljesítése érdekében tervez, feladatokra bontja a megoldást, eszközöket használ (API-k, adatbázisok, szoftverek), tanul a visszajelzésből, a felhasználó szokásaiból, és önállóan végrehajt lépéseket, folyamatokat.
Digitális munkatársak: azaz projektmenedzserek, elemzők, marketing- és eladó asszisztensek, HR előszűrők, pénzügyi riportkészítők lesznek, melyek ténylegesen végrehajtandó funkciók. Előnyük, hogy 0–24 órában rendelkezésre állnak, dolgoznak. Lehetséges az ügynök–ügynök együttműködés, hogy több AI ügynök csapatban dolgozzon. Vállalatok esetén ez a vállalati automatizáció új szintje, lehetővé válik az adaptív döntések sorozata, valós idejű optimalizálás, pl. ellátási lánc menedzsment, dinamikus árazás, ügyfélszolgálat feladatokban.
A döntéstámogatás és kockázatkezelés területén a jogi elemzés, hivatalos beszámolók készítése, csalásfelderítés, kockázati szimulációk, a felhasználó az AI által szűrt opciók közül választ. Nem válthatják ki az emberi értékítélet, erkölcsi felelősséget, Kreatív vízió magas szinten, a kreativitást, és a végső döntéseket kritikus helyzetekben. Az „agent architect” egy új szakma lesz: az ügynökhálózat építése.
Mi-ügynök hálózat (https://www.quid.com/knowledge-hub/resource-library/blog/agentic-ai-the-next-leap-from-insight-to-intelligent-action)
Létezik már az AI ügynökök hierarchiája (Hierarchical Multi-Agent Systems – HMAS), ami 2025-re már egy bevett és alkalmazott architektúra a mesterséges intelligencia fejlesztésében. Az ügynökök nem egyenrangú félként, hanem többszintű, fa-szerkezetű struktúrában dolgoznak együtt. Például a CrewAI vagy a Microsoft AutoGen, az ügynökök feladatai szintekre oszlanak: vannak vezető ügynökök (Supervisor Agents), ők a hierarchia csúcsán állnak, értelmezik a felhasználói utasítást, stratégiát alkotnak, és részfeladatokra bontják a munkát. A menedzser ügynökök egy köztes szintet alkotnak, koordinálják a specializált munkacsoportokat, és ellenőrzik az eredmények minőségét. A végrehajtó/szakértő ügynökök (Worker Agents) specifikus feladatokat végeznek (pl. kódírás, adatbányászat, képalkotás), de nincs rálátásuk a teljes folyamatra.
A hierarchikus felépítés 2025-ben azért vált kritikussá, mert a komplex feladatoknál egyetlen AI ügynök gyakran „elveszik” a részletekben. A hierarchia előnye a rendszer bővíthetősége, lehetővé teszi, hogy több száz nagy vállalat esetén specializált ügynökök dolgozzanak együtt káosz nélkül. Ha egy alsóbb szintű ügynök hibázik, a felette álló menedzser még felismerheti és ismételheti a feladatot. Csökkenti a tévedés, a „hallucináció” lehetőségét, mert külön ügynökök felelnek a tervezésért, a végrehajtásért és az ellenőrzésért. A hierarchikus struktúra megjelenik az ipari automatizációban (pl. raktári robotok irányítása), a szoftverfejlesztő AI-csapatokban (pl. MetaGPT) és a nagyvállalati döntéstámogató rendszerekben.
A hierarchikus felépítés 2025-ben azért vált kritikussá, mert a komplex feladatoknál egyetlen AI ügynök gyakran „elveszik” a részletekben. A hierarchia előnye a rendszer bővíthetősége, lehetővé teszi, hogy több száz nagy vállalat esetén specializált ügynökök dolgozzanak együtt káosz nélkül. Ha egy alsóbb szintű ügynök hibázik, a felette álló menedzser még felismerheti és ismételheti a feladatot. Csökkenti a tévedés, a „hallucináció” lehetőségét, mert külön ügynökök felelnek a tervezésért, a végrehajtásért és az ellenőrzésért. A hierarchikus struktúra megjelenik az ipari automatizációban (pl. raktári robotok irányítása), a szoftverfejlesztő AI-csapatokban (pl. MetaGPT) és a nagyvállalati döntéstámogató rendszerekben.
A kínai technológiai ellátási lánc hatékonysága is az AI-ügynökökön alapul. A hardveres és szoftveres háttér teszi lehetővé az okostelefonok továbbfejlesztését „AI-telefon” -okká. A terv egy „AI Agent”, egy intelligens ügynök köré épül, az ügynököt úgy hívják, hogy YOYO. „A jövőben az interfész, az ügynök pl. öt különböző alkalmazást megnyit ahhoz, hogy lefoglaljon egy repülőjegyet”, és elég közölni az ügynökkel a szándékot. Az AI-ügynök a naptárunk, a korábbi szokásaink, hangulatunk és a preferenciáink alapján elintézi a folyamatot, összeköti a felhasználót a szolgáltatásokkal. A technológia már élesben is működik Kínában emeberi jóváhagyással.
Az AI-ügynők nem felelős a cselekedeteiért, mert egy automata, egy bonyolult interface. Az AI-ügynökök felelőssége, amikor ember helyett vagy nevében cselekszenek nem létező, mert az AI nem jogi személy, nincs szándéka, erkölcsi tudata vagy jogi státusza. Nem vonható felelősségre, nem „büntethető”, a felelősség mindig embereknél vagy szervezeteknél marad. A felelős az, aki jóváhagyta (vagy elmulasztotta ellenőrizni) az ügynök cselekedeteit. Ha az AI tudatosan manipulál vagy rossz döntéseket hoz, az a fejlesztő felelőssége: a felügyelet hiánya, a kontroll nélküli autonómia, a nem auditált döntések területe.
Az AI-t úgy kell tervezni, hogy átlátható legyen (magyarázható döntések), korlátozott legyen (ne lépje túl a hatáskört), visszavonható legyen és biztonságos alapértelmezés szerint működik, pl. kritikus területeken (egészségügy, jog, pénzügy), az ember a végső döntéshozó, az AI-ügynök tanácsadó, végrehajtó ügynök.
Mennyit tud rólunk az AI, az internetes adatbázisok, profilok alapján?
2025-re a mesterséges intelligencia (MI) már nemcsak az általunk megadott adatokat látja, hanem képes még mélyebb összefüggéseket kikövetkeztetni viselkedésünkből, mint amilyeneket mi magunk tudatosítunk. Az interneten fellelhető adatok mennyisége 2025-ben már elegendő alapanyag a profilalkotáshoz. A legfontosabb területek, amit az "net" tud rólunk (AI válasz):
2025-re a mesterséges intelligencia (MI) már nemcsak az általunk megadott adatokat látja, hanem képes még mélyebb összefüggéseket kikövetkeztetni viselkedésünkből, mint amilyeneket mi magunk tudatosítunk. Az interneten fellelhető adatok mennyisége 2025-ben már elegendő alapanyag a profilalkotáshoz. A legfontosabb területek, amit az "net" tud rólunk (AI válasz):
1. Digitális profilalkotás és következtetések
Az MI-rendszerek ma már nemcsak a nevünket vagy címünket tárolják, hanem teljes felhasználói személyiségeket (persona) építenek. A közösségi oldalak alapján kedvelésekből (lájkokból) és megosztásokból az algoritmusok pontosan kirajzolják a személyiségünket, politikai preferenciáinkat és érzelmi, egészségi állapotunkat. A helyadatok, a mozgási mintáink alapján az MI nemcsak azt tudja, hol vagyunk, hanem kikövetkezteti vásárlási szokásainkat vagy akár azt is, hogy mennyi szabadidőnk van.
Pénzügyi és munkaügyi profil: az MI-t aktívan használják a munkaerőpiaci kiválasztásban és a hitelképesség megállapításában, gyakran olyan adatokat is figyelembe véve, mint a böngészési előzmények.
2. Adatgyűjtési források 2025-ben az MI már több csatornán keresztül jut információhoz.
Strukturálatlan adatok: a képek, videók és hangfájlok elemzésével az MI képes felismerni érzelmeket, arcokat és környezeti kontextust.
IoT eszközök: az okosotthon-eszközök és viselhető technológiák (pl. okosórák) folyamatosan szolgáltatnak életmódbeli és egészségügyi adatokat.
Beszélgetések alapján a chatbotokba (pl. ChatGPT) beírt adatok mintegy 15%-a tartalmaz szenzitív információkat, amelyeket a modellek tanulásra használhatnak, ha nincsenek korlátozva. Ha egy chatbot tárolja a korábbi promtjainkat, akkor elegendő mennyiségű promt után még az IQ-nkat is megtippelheti, és pontosabban,mint az IQ tesztek.
3. Kockázatok és adatvédelem
Ahogy a technológia fejlődik, a bizalom úgy csökken: a felnőttek 70%-a nem bízik azokban a cégekben, amelyek MI-t használnak az adataik kezelésére.
2024 és 2025 között az MI-vel kapcsolatos adatvédelmi incidensek száma 56,4%-kal nőtt. Gyakran beleegyezésünk nélkül kerülnek adataink olyan adatbázisokba, amelyeket MI-modellek tanítására használnak fel. A szabályozás, mint az EU MI-törvénye (AI Act), 2025-ben már szigorúbb kereteket próbál szabni ennek a folyamatnak, kényszerítve a cégeket az adatminimalizálásra és a nagyobb átláthatóságra. Komoly viták várhatóak.
Ahogy a technológia fejlődik, a bizalom úgy csökken: a felnőttek 70%-a nem bízik azokban a cégekben, amelyek MI-t használnak az adataik kezelésére.
2024 és 2025 között az MI-vel kapcsolatos adatvédelmi incidensek száma 56,4%-kal nőtt. Gyakran beleegyezésünk nélkül kerülnek adataink olyan adatbázisokba, amelyeket MI-modellek tanítására használnak fel. A szabályozás, mint az EU MI-törvénye (AI Act), 2025-ben már szigorúbb kereteket próbál szabni ennek a folyamatnak, kényszerítve a cégeket az adatminimalizálásra és a nagyobb átláthatóságra. Komoly viták várhatóak.
Karácsonyi érdekesség: (https://index.hu/techtud/2025/12/23/openai-chatgpt-mikulas-ajandek-titkos-uzenet/) Sam Altman egy rövid bejegyzést tett közzé az X-en: a poszt egy emojiból és egy rövid mondatból állt: „Íme egy kis tipp.” Sem kontextus, sem magyarázat nem társult hozzá, a techközösség azonnal felkapta. Néhány óra leforgása alatt a bejegyzés túllépte a kétmilliós megtekintést. A megoldásra végül az egyik szemfüles felhasználó jött rá: a promt maga az ajándék, egy emoji. Mint kiderült, ha valaki elküldi az említett emojit a ChatGPT mobilalkalmazásában, akkor egy interaktív kapcsolat kezdődik: a funkció aktiválása után a chatbot arra kéri a felhasználót, hogy készítsen vagy töltsön fel egy szelfit. Ezt követően az OpenAI legmodernebb videógeneráló modellje, a Sora segítségével egy rövid videót készít, amelyben maga a Mikulás egy személyre szabott üzenetet hoz a felhasználónak. A mesterséges intelligencia elemzi a felhasználó korábbi beszélgetéseit, ezek alapján pedig van, aki dicséretet és kreatív ajándékötleteket kap a korábbi tevékenysége alapján; míg másokat viccesen a „rossz gyerekek” listájára tesz a Mikulás, ha éppen csípősebb volt beszélgetéseik hangvétele az év során.