Májusban rendezett AI WEEKre mintegy 29 000 látogató érkezett több mint 70 országból. A két napba sűrített programban közel 700 előadó szerepelt 17 színpadon; a szervezők által biztosított kilenc és fél napnyi videófelvétel sokaknak tette lehetővé, hogy utólag pótolják a párhuzamosan futó eseményeket.
Két tematikus hangsúly: nagynevek és gyakorlat
Az első napot jellemzően ismert személyiségek töltötték meg — uniós biztosok, miniszterek és nemzetközi sztár-előadók. A második nap inkább a gyakorlati bemutatóké volt: eszközök, működő megoldások és élő demók segítettek megválaszolni a kérdést, mit kezdjünk az MI-vel az irodában.
A rendezvény egyik legtöbbet emlegetett témája az AI-ügynökök (agentek) szerepe volt: önállóan dolgozó rendszerek, multi-agent felállások, vibe coding (AI-asszisztált, természetes nyelvű programozás), self-healing megoldások és világmodellek (world models). Ugyancsak előtérbe kerültek iparág-specifikus, nyílt forráskódú megoldások és a helyi, on-premises architektúrák.
Szuverenitás: ki birtokolja a jövőt?
Az AI-szuverenitás kérdése váratlanul hangsúlyos volt: a közelmúlt geopolitikai eseményei rávilágítottak arra, hogy Európa és európai vállalatai kiszolgáltatottak lehetnek. A Stanford AI Index adatai szerint a tavalyi évben az amerikai magánszektor 286 milliárd dollárt fektetett AI-fejlesztésbe — ez 14-szerese az európai és 23-szorosa a kínainak. (Kínában az állami támogatások jelentősek, de ezekről nincs megbízható, közölt statisztika.)
Az USA pozícióját egyedül a tehetséghiány fenyegeti: tavaly az odaköltöző AI-kutatók és -fejlesztők száma egyetlen év alatt 80%-kal esett vissza.
Sztárelőadók: kockázatok és alternatívák
Karen Hao a mesterséges intelligencia árnyoldalait sorolta: a tartalmi moderálás során fellépő kizsákmányolást, tudásmonopóliumok kialakulását, adatközpontok környezeti terhelését és a demokratikus ellenőrzés nélküli hatalomkoncentrációt. Kiemelte, hogy az adatcímkézés immár a negyedik leggyorsabban növekvő munkakör az Egyesült Államokban, és hogy ezt a munkát egyre gyakrabban felszámolt, diplomás fehérgallérosok végzik, ami növeli az egyenlőtlenségeket. Példaként említette a Meta louisianai adatközpontjának napi energiaigényére vonatkozó, sokkoló összehasonlítást.
Ugyanakkor Hao pozitív példaként sorolta fel a nyílt forráskódú modelleket (például Llama, DeepSeek, Mistral), amelyeknél jobb erőforrás-hatékonyságot és kedvező teljesítményt lehet látni. Figyelmeztetett a modellösszeomlás (model collapse) veszélyére is: ha a jó minőségű, emberi adatokból álló korpuszok elfogyatkoznak, az agresszívabb adatgyűjtéshez vezethet.
Replit: a tokenfogyasztásnál fontosabb a történet
Michele Catasta, a Replit elnöke és AI-főnöke kiemelte, hogy a siker mércéje nem a tokenfogyasztás, hanem az emberi történetek. Előadásában példaként hozott egy anyát, aki Replit-en építette saját helyesírás-alkalmazását diszlexiás gyermekének. A Replit céljai között már nem csak a profi fejlesztők szerepelnek: a cég a programozni nem tudó, a lakosság nagy részét jelentő felhasználókat is megcélozza, akiket a vibe coding-szegmens korábban sikerrel vonzott.
Catasta az általános mesterséges intelligenciával (AGI) kapcsolatban óvatosan fogalmazott: felhívta a figyelmet arra, hogy az AGI-retorika egyfajta narratíva is lehet a gázpedál nyomva tartására, hogy nagyobb és erősebb modelleket építsenek.
Llion Jones: a transzformerek eredete és határai
Llion Jones, a Sakana AI alapítója emlékeztetett az „Attention Is All You Need" tanulmányra, amelynek szerzői között volt, és amely a transzformer-architektúrát bevezette. Elmagyarázta, hogy a transzformer áttörése részben azért működött, mert jól illeszkedett az akkori processzorokhoz, és hogy a siker félrevezető lehet: nem feltétlenül ez a megközelítés hozza a következő nagy tudományos áttörést.
Jones a poszttranszformer korszak megoldásain dolgozik Tokióban: említette a The AI Scientist projektet és új képi algoritmusokat. Figyelmeztetett is: „Hagyjátok abba. Nem lesz belőle semmi" — ezzel a transzformerek továbbvariálásával szembeni kritikát fogalmazta meg, és remélte, hogy új irányok adhatnak előrelépést.
Pascale Fung: kognitív világmodellek és a partneri MI
Pascale Fung, az AMI Labs társalapítója és kutatási vezetője az ember–gép partnerség jövőjéről beszélt. Szerinte az MI akkor válhat teljes értékű partnerré, ha érti a fizikai valóságot és képes tapasztalati tanulásra — nemcsak megoldani egy gravitációs egyenletet, hanem érteni, mit jelent elesni. Ennek része a kognitív világmodell, amely a fizikai kontextust és a mentális modelleket (emberi szándékok, érzelmek, normák) egyesíti. Fung bemutatta a JEPA (Joint Embedding Predictive Architecture) nevű architektúrát, amely valós idejű megfigyelés és cselekvéskövetés alapján képes biztonságot és normákat is figyelembe venni — nem utólagos, hanem beépített korlátként.
Nataliya Kosmyna: az eszközhasználat és az agyműködés változása
Nataliya Kosmyna, az MIT kutatója kísérleteket ismertetett, amelyekben egyetemisták agyi aktivitását mérték különböző eszközhasználati feltételek mellett (a „Your Brain On ChatGPT" tanulmány részeként). Három csoportot vizsgáltak: ChatGPT-t használók, Google-keresőt alkalmazók (AI-funkciók nélkül) és eszközök nélküli diákok.
Az eredmények szerint az eszközök nélküli hallgatók több agyi területet aktivizáltak; a Google-csoport szintén jól teljesített, mert dolgozniuk kellett az információval. A ChatGPT-t használók esetében rosszabb értékeket mértek: a tartalom egysíkúbb lett, és a dolgozatoknál gyakoribb volt a karrierhez kötött, kevésbé sokrétű válasz. A ChatGPT-csoport 83%-a nem tudott pontosan idézni abból, amit beadott; 16%-uk úgy érezte, hogy a dolgozatnak nincs köze hozzájuk. Kosmyna több mítoszt is cáfolt: például azt, hogy a szókratészi módszer automatikusan megmentene minket, vagy hogy a rutinszerű feladatok teljes kiszervezése érdemes — ezek a felszínes munkák pufferként szolgálnak a mély, elmélyült feladatok között.
A kutató megjegyezte a produktivitási paradoxont: az emberek a gyakorlatban 19%-kal több időt töltenek az LLM-ek válaszainak ellenőrzésével, és válaszaik csupán 48%-át fogadják el.
Kreatív AI: filmek és reklámügynökök
Alex Mashrabov, a Higgsfield AI alapítója bemutatta a cég „Hell Grind" című egész estés, mesterséges intelligencia által segített filmjét: a 95 perces alkotást két hét alatt készítették el, emberi színészek és díszletek nélkül, mintegy 500 000 dolláros büdzséből. A történet mögött álló rendezői küzdelmeket és a finanszírozási nehézségeket is előtérbe helyezte: sok országban szinte lehetetlen egymillió eurónál nagyobb filmköltséget összegyűjteni, ezért az AI-alkalmazások sok, eddig elfeledett forgatókönyvet kelthetnek újjá.
A Higgsfield „Supercomputer" nevű kreatív AI-ügynöke reklámcégeknek és vállalati marketingeseknek készült: önállóan elemzi a trendeket, generál hirdetési koncepciókat és vág össze videókat — feladatokat, amelyek korábban heteket vettek igénybe, most órák alatt megvalósíthatóvá tesz.
A rendezvény hangulata és szervezés
Az AI WEEK nehezen kategorizálható: egyszerre konferencia, szakvásár, startupbörze, hackathon és kapcsolatépítő fórum. A közönség összetétele sokszínű volt: nagyvállalati vezetőktől kezdve kisvállalkozókon át IT-mérnökökig mindenki talált releváns programot. A résztvevők egy része üzleti találkozókat szervezett a rendezvény applikációján keresztül; volt, aki százszor is találkozott lehetséges partnerekkel a két nap során.
A szervezés gördülékeny volt: a legtöbb önkéntes jól beszélt angolul, a szinkront és feliratozást AI-eszközökkel oldották meg. A programkínálatban DJ-k, rockzenekar és művészeti installációk (például AI-gyóntatófülke) színesítették a kínálatot. Humanoid robotok és videójáték-sarkok is jelen voltak, bár a látogatók többnyire kevésbé lelkesedtek értük, mint korábban.
Utórezgések és gyakorlati hasznok
Bár az esemény hivatalosan két napig tartott, az előadások és esettanulmányok felvételei hónapokig szolgálhatnak inspirációval a résztvevők számára. A jövő évi AI WEEK jegyei már megjelentek: a cikk megjelenésekor a legolcsóbb 2027-es „Business Pass" 159 euróba került.
A beszámoló szerzője Szurop István, az AI Talks kurátora. Az AI WEEK hivatalos magyarországi médiapartnere a HVG Kiadó Zrt.; a tartalom az AI Talks és a HVG rendezvényének keretein belül készült a HVG BrandLab közreműködésével. A HVG hetilap és a hvg.hu szerkesztősége az előállításban és szerkesztésben nem vett részt.
