Szeptember 25-én XIV. Leó pápa az UNESCO párizsi központjába látogat. Ez nem egyszerű protokolláris találkozó: több mint négy évtizede nem járt pápa az ENSZ oktatási, tudományos és kulturális szervezetében. A látogatás akkor történik, amikor a mesterséges intelligencia már nem egyetlen technológiai ágazat ügye: átalakítja, hogyan tanulunk, kutatunk, tájékozódunk, alkotunk és döntünk. A kérdés ezért az, milyen emberképet, társadalmi rendet és felelősségi viszonyokat építünk a jövőbe.A látogatás jelentősége, hogy két normatív intézmény kerül ugyanazon kérdés elé. A Szentszék vallási és társadalmi tanításai szerint beszél az emberről, az UNESCO pedig nemzetközi normák, ajánlások, tudományos együttműködések, valamint oktatási és kulturális programok révén alakít közös nyelvet. Nem ugyanaz a feladatuk, mégis mindkettő azt kérdezi: ki határozza meg a technológia céljait, ki viseli a következményeket, és hogyan tartható az ember a döntések középpontjában?Az UNESCO üléseMTI / Mohai BalázsXIV. Leó pápa Magnifica Humanitas kezdetű enciklikája erre a katolikus társadalmi tanítás nyelvén válaszol. Középpontjában az emberi személy méltósága, a közjó, a szolidaritás és a szubszidiaritás áll. Ez utóbbi különösen fontos az AI korában: amit helyben, az érintettek tudásával és felelősségével lehet eldönteni, ne kerüljön automatikusan távoli, átláthatatlan központokba. A technológiát abból kell megítélni, milyen életet, közösséget és jövőt tesz lehetővé.Az enciklika fontos állítása, hogy a mesterséges intelligencia erkölcsileg nem semleges eszköz. Minden rendszer mér, kiválaszt, rangsorol és optimalizál, ezért előfeltevéseket épít a működésébe. Nemcsak az számít, hogy egy modell pontosan válaszol-e, hanem az is, milyen adatból tanult, kinek a szempontjai hiányoznak, ki ellenőrizheti és lehet-e korrigálni. A felelősség nem hárítható át a gépre: a technológiai döntések mögött emberek, intézmények és érdekek állnak.Az UNESCO ugyanezt más nyelven fogalmazza meg. A szervezet 2021-ben, 193 tagállam elfogadásával, az emberi jogok, a méltóság, a sokféleség, a méltányosság, az átláthatóság és az elszámoltathatóság alapelveit rögzítette az AI etikájáról szóló ajánlásban. Azóta ezt egyre több területre fordítja le: az oktatásban generatív AI-útmutatók és tanári, illetve tanulói kompetenciakeretek készültek; jelentős az AI és a jogállamiság, a jogászképzés, valamint az újságírás és a médiaműveltség terén zajló munka. A tudomány és a kultúra területén is formálódnak az irányok, például az adatok, a nyílt tudomány, a kreatív iparágak és az örökség kezelésében.Ugyanakkor látszik a normatív keret és a megvalósítás közötti különbség. Az UNESCO kidolgozta az országok AI-felkészültségének értékelésére szolgáló módszertant (Readiness Assessment Methodology), amelyet már több mint hetven országban alkalmaztak, és létrehozta az etikai hatásmérés eszközét (Ethical Impact Assessmentet), amely egy konkrét AI-rendszer etikai hatásait és teljes életciklusát vizsgálja. Ezek feltárják a kockázatokat és a szükséges kapacitásokat, de még nem jelentenek helyben működő, nyilvánosan bemutatható és ismételhető demonstrátort.Pedig az UNESCO saját hálózata erre alkalmas lehetne. A világörökségi helyszínek, geoparkok, bioszféra rezervátumok és az élő örökség közösségei több ezres nagyságrendű, részben átfedő helyi intézményi ökoszisztémát alkotnak: nem pusztán térképi pontok, hanem történetek, nyelvek, intézmények, természeti folyamatok, mérési rendszerek és szakmai tudások találkozási helyei. Az UNESCO normatív munkája jelentős, de saját helyszíneire még nem fordította le olyan helyalapú AI-demonstrátorok formájában, amelyek megmutatnák, hogyan lesz az elvből konkrét gyakorlat.Az ezeken a helyeken sűrűsödő tudás nem pusztán kulturális emlékezet vagy hagyomány. A közösségi tapasztalat mellett benne van a hidrológus, a biológus, a geológus, az építész, a társadalomtudós vagy a mérnök tudása is, továbbá az intézményi ismeret, valamint a szenzorokból, archívumokból és modellekből származó adat. Az adat nem egyszerű nyersanyag: számít a forrása, időbeli érvényessége, bizonytalansága, hozzáférhetősége, javíthatósága és az is, hogy milyen döntések alapjául szolgál. A közösségi és a tudományos-technológiai tudás egy felelős rendszer két forrása.Két további, egymást kölcsönösen alakító viszonyt is érdemes megfontolni: a világ és az adat, valamint az AI és a társadalom viszonyát. A világ adatokat és tapasztalatokat ad az AI-nak, az AI viszont visszahat arra, mit látunk meg a világból, mit tartunk fontosnak és milyen döntést tekintünk ésszerűnek. Az AI és a társadalom viszonya sem egyirányú: a társadalom alakítja a rendszert, a rendszer pedig visszaalakítja a társadalmi gyakorlatokat. Ezért a társadalmi haszonnak, a felelősségnek és a korrekció lehetőségének már az AI-rendszerek tervezésében is meg kell jelennie. Ez nemcsak etikai követelmény: vissza is hathat a technológiára, mert több, összetettebb és hitelesebb adat, valamint a helyi korrekciók révén megbízhatóbb, a valós helyzetekhez jobban illeszkedő rendszerek jöhetnek létre.Innen érthető meg a világformálta mesterséges intelligencia (World-Shaped AI) gondolata. A digitális intelligencia itt tágabb rendszerfogalom: az adat, a technológia, az intézmények és az emberi döntés együttműködése. A világformálta AI nem új termék, hanem lehetséges implementációs réteg, amelyben az UNESCO és a Szentszék méltóságra, közjóra, részvételre és szubszidiaritásra épülő normatív keretei technológiai és társadalmi gyakorlattá válhatnak.ChatGPTEnnek helyi, operacionalizált formája a helyformálta (Place-Shaped ) mesterséges intelligencia: egy meghatározott hely korlátozott hatókörű, átlátható és ember által korrigálható intelligenciája. Képességeit a globális adatok és modellek mellett a helyi közösség tudása, a tudományos megfigyelések, a technológiai infrastruktúra és a helyi prioritások alakítják. A kultúra jelentést és felelősséget ad, a mérés, a modellezés, az adatminőség és az üzemeltetés pedig a megbízhatóság feltétele.Gondoljunk a Duna és Paks példájára. Augusztus elején a tartós hőhullám és a rendkívül alacsony dunai vízállás miatt fokozatosan csökkenteni kellett a Paksi Atomerőmű teljesítményét. A négy blokk a hazai villamosenergia-termelés mintegy 40 százalékát, a bruttó villamosenergia-fogyasztásnak pedig nagyjából egyharmadát biztosítja. Előbb a 3., majd az 1. és a 4. blokk került leállított állapotba; augusztus 2-án már csak a 2. blokk működött 50 százalékon. A teljes leállás lehetősége az erőmű történetében először vált reálissá, ezért nemcsak a teljesítmény csökkentéséről kellett dönteni, hanem arról is, hogyan tartható működésben a lehető legtöbb blokk, és miként pótolható a kieső áram hazai kapacitásokkal, más erőművek újraindításával, importtal vagy a csúcsidőszaki fogyasztás mérséklésével.A mérlegeléshez össze kellett kapcsolni a vízszint, a vízhozam és a vízhőmérséklet adatait a hidrológiai és meteorológiai előrejelzésekkel, a Duna ökológiai állapotával, az ország villamosenergia-igényével, a várható csúcsterheléssel, valamint a termelő- és importkapacitásokkal. A visszaengedett hűtővízre vonatkozó környezetvédelmi korlát szerint a kibocsátási ponttól 500 méterre a befogadó víz hőmérséklete főszabály szerint nem haladhatja meg a 30 Celsius-fokot.Képzeljünk el egy helyformálta, AI-alapú kísérőt, amely mindezt egyetlen, átlátható döntéstámogató környezetben rendezi össze. Összehasonlíthatná a hidrológiai és meteorológiai forgatókönyveket, jelezhetné az ellentmondásokat, megmutathatná, melyik modell milyen forrásra épül, és láthatóvá tehetné a beavatkozások következményeit. Nem döntene az erőmű vagy a térség lakói helyett, hanem a döntéshozók és a közösségek számára tenné láthatóvá a lehetőségeket, a bizonytalanságokat és az érdekütközéseket.S hogy a víznél maradjunk: Tihany ugyanakkor már ma első konkrét demonstrátora ennek a gondolatmenetnek és így első hazai node-ja lehet a formálódó Világformálta AI Koalíciónak (World Shaped AI Coalition; WOSAIC). A tihanyi Belső-tó körül a történeti, közösségi, ökológiai és tudományos ismeretek kurált, forráskövethető és helyben ellenőrizhető tudásrétegként jelenhetnének meg. A helyiek nem csupán adatot szolgáltatnának, hanem beleszólhatnának abba is, mi kerül be, mire használható, mit nem szabad automatizálni, és hogyan javítható ki egy téves következtetés.Egy ilyen kísérő módszertani hátterét adhatja a Bartók 4.0-ként leírható tanulási és kormányzási ciklus: a valós hely és a kérdés, a közvetlen tapasztalat, a közösségi és tudományos értelmezés, a forráskövethető adatok, az AI-támogatott elemzés, az emberi korrekció, majd az eredmény visszafordítása a helyi döntésbe. A Bartók-metafora itt nem új brand, hanem a HVG-n korábban már felvetett gondolat továbbvitele: előbb a világ, aztán az eszköz. A rendszernek kell alkalmazkodnia a helyhez, nem fordítva. https://hvg.hu/360/20260809_ai-oktatas-hiteles-forrasok-onallo-problemamegoldas-tudaskenyszer-hvgTihany mellett Trinidad és Tobagóban, Kenyában, és Indiában és másutt is formálódnak helyi projektek; Koreával, Új-Zélanddal egyeztetések folynak. A WOSAIC ezt a hiányzó implementációs réteget próbálja megfogalmazni. Független, nyitott és formálódó együttműködésként nem az UNESCO vagy a Vatikán programja, és nem is központi szabályozó intézmény. A névben rejlő mozaikmetafora azt jelenti, hogy különböző helyekből áll össze egy egymást tanító föderatív hálózat. A helyi adatok és döntések helyben maradhatnak, miközben a módszerek, a validáció és a korrekció közösen is fejleszthető.Ezért szeptember 25-én nem pusztán az lesz a kérdés, mit mond XIV. Leó pápa az UNESCO-ban az AI-ról. Az is kérdés, képes-e a találkozó hidat kijelölni a normatív gondolkodás és a helyi megvalósítás között. Az UNESCO eszközei, a Szentszék emberképe, a tudományos adatok, a közösségi tapasztalat és az AI képességei csak akkor állnak össze, ha visszakapcsolódnak a konkrét helyekhez és döntésekhez.A döntő kérdés nem az, hogy lesz-e még erősebb mesterséges intelligencia, hanem hogy milyen világot építünk belőle: olyat, amelyben néhány központ határozza meg, mit láthatunk és tudhatunk, vagy olyat, amelyben a helyszínek, nyelvek, tudományok és közösségek is formálják a technológia irányát. A világformálta AI ennek kerete, a helyformálta AI a helyi gyakorlata, a Bartók 4.0 pedig a tanulási és kormányzási ciklus, amely összekapcsolja őket. A mozaik nem attól egységes, hogy darabjai egyformák, hanem attól, hogy értelmes kapcsolat van közöttük. A modellek uniformizáló tendenciája (mely leginkább a modell lokalizálására törekszik) helyett így jelenhet meg a világ helyeinek valódi sokszínűsége az AI rendszerekben, és nyílhat esély arra, hogy utóbbiak valóban válaszképesek lesznek világunk tudásformáinak sokszínűségére.A szerző AI-innovációs stratégiai tanácsadó, az UNESCO Magyar Nemzeti Bizottságának a volt főtitkára.