A Portfolio Checklist című adásának szerdai epizódjában (a beszélgetés 14:53-tól hallgatható meg) Kiss Gergely, a Signifer Csoport igazgatósági tagja — aki a vállalati digitalizációval és mesterséges intelligenciával foglalkozik — arról beszélt, milyen típusú információkat gyűjtenek rólunk a nagy nyelvi modellek, és hogyan képesek ezek az adatokból következtetéseket levonni.
Kiemelte, hogy Magyarországon a lakosság mintegy egyharmada már használ ilyen modelleket, ezért a kérdés társadalmi szempontból is releváns. Az algoritmusok nem csupán a feltett kérdések konkrét tartalmából dolgoznak: a fogalmazás, a stílus és a visszatérő témák alapján is képesek információt kinyerni. Ezekből a jelekből a modellek következtethetnek például az anyagi helyzetre, magánéleti részletekre vagy viselkedési szokásokra.
Az adás első részében egy külön témát is érintettek: a magyar agráriumban zajló vita kapcsán — részben a Portfolio-csoport Agrárszektor portálján — arról beszéltek, milyen új növényfajtákat lenne érdemes telepíteni az Alföldre az egyre gyakoribb aszályok miatt, és hogy ezekre a változásokra mennyire felkészült a feldolgozó- és élelmiszeripar. Ezzel kapcsolatban Veres Virág Cintia, az Agrárszektor újságírója is megszólalt.
Hol érhető el az adás, és kapcsolódó információk
A műsor meghallgatható a Spotify-on, az Apple Podcasten és a többi nagy podcast platformon, valamint a cikkbe ágyazott lejátszóban. A Checklist epizód főbb részei a következők:
- Intro – (00:00)
- Milyen növények jöhetnek a kiszáradó Alföldre – (01:50)
- Ijesztően sokat tud rólunk az AI – (14:53)
Emellett a Portfolio november 26-án rendezi meg az AI & Digital Transformation 2026 konferenciát; a részvétellel és regisztrációval kapcsolatos információk a Portfolio eseményoldalán találhatók.
A cikk megemlíti továbbá a Portfolio előfizetői programjának fejlesztéséhez kapcsolódó felhívást: az olvasókat kérdőív kitöltésére buzdítják, a válaszadók között pedig kisorsolnak öt páros belépőt Portfolio-konferenciára.
A leírtak célja pragmatikus: felhívni a figyelmet arra, hogy a nyelvi modellek miként képeznek rólunk profilt a kommunikációnk alapján, és ezzel milyen adatvédelmi és etikai kérdések merülnek fel a széleskörű elterjedés közepette.
