ChatGPT

ChatGPT
A ChatGPT logója
Fejlesztő	OpenAI
Legfrissebb stabil kiadás	GPT-5.4 (stabil verzió, 2026. április 2.)
Programozási nyelv	Python
Platform	webböngésző alkalmazásprogramozási felület felhőalapú számítástechnika
Elérhető	több nyelv angol
Kategória	generative artificial intelligence chatbot generatív előtanított transzformátor nagy nyelvi modell online szolgáltatás webhely chatbot generatív mesterséges intelligencia
Licenc	kereskedelmi licenc
A ChatGPT weboldala

A ChatGPT elérhetősége a világban országok vagy régiók szerint (2025. január)

A ChatGPT az OpenAI által fejlesztett, nagyméretű nyelvi modellekre épülő mesterséges intelligencia-alapú chatbot, amely az emberihez hasonló szövegértési és szövegalkotási képességekkel rendelkezik. A szolgáltatás 2022 novemberében vált nyilvánossá, és rövid idő alatt világszerte a generatív mesterséges intelligencia egyik legismertebb alkalmazásává vált.

A ChatGPT a GPT-modellcsalád különböző verzióira épül, amelyek közül korábban a GPT–3.5 és a GPT–4 volt a legszélesebb körben elérhető. A későbbi fejlesztésekben megjelentek a multimodális képességeket kínáló modellek, például a GPT–4o és a GPT–4.1, majd 2025-től a továbbfejlesztett, nagyobb teljesítményű verziók, köztük a GPT–5 és a GPT–5.1. A ChatGPT képes természetes nyelvű válaszadásra, összefoglalásra, fordításra, szövegalkotásra, programkód írására és ellenőrzésére, továbbá hang- és képfeldolgozásra is; a multimodális modellek esetében pedig már képes képek, hangminták vagy videók elemzésére is.

A rendszer működése nagyméretű neurális hálózaton alapul, amelyet hatalmas mennyiségű szöveges adat feldolgozásával tanítottak be. A ChatGPT-t egyaránt alkalmazzák oktatásban, üzleti tervezésben, szoftverfejlesztésben, tartalomkészítésben, ügyfélszolgálati környezetben és kutatási célokra. Elterjedése jelentős társadalmi, technológiai és gazdasági hatásokat váltott ki, és széles körű vitákat indított a mesterséges intelligencia jogi, etikai és szabályozási kérdéseiről.

Betanítás

A ChatGPT betanítása több lépcsőben zajlott, kombinálva a felügyelt tanulást és a megerősítéses tanulást emberi visszajelzéssel (RLHF). A modell alapját eredetileg a GPT–3.5 jelentette, amely a GPT–3 továbbfejlesztett változata, és a nagy nyelvi modellekre jellemző, nagyméretű, előzetesen betanított transzformer-architektúrát alkalmazza.

A tréningadatok nagy mennyiségű, emberek által létrehozott szövegből származtak, köztük online fórumokból, közösségi médiából, hírekből, könyvekből és beszélt nyelvi transzkriptumokból. A modell a betanítás során megtanulta a természetes nyelvi mintázatokat, a kontextuskezelést és a párbeszédes válaszformálást.

A felügyelt tanulási fázisban emberi oktatók olyan példabeszélgetéseket készítettek, amelyekben a felhasználó és az MI válaszai is szerepeltek. A megerősítéses tanulás során az oktatók rangsorolták a modell által generált válaszokat, majd ezekből jutalommodellek készültek, amelyekkel tovább finomhangolták a rendszert.

A betanítás technikai hátterét a Microsoft Azure szuperszámítógépes infrastruktúrája biztosította. A szolgáltatás indulása után az OpenAI folyamatosan gyűjtötte a felhasználói visszajelzéseket és értékeléseket, amelyeket újabb finomhangolásokhoz használt fel.

A működésbiztonság és a káros tartalmak elkerülése érdekében az OpenAI vállalati szintű moderációs API-t épített a rendszerbe, amely a felhasználói kéréseket előszűri, és blokkolja a gyűlölködő, rasszista, szexista vagy erőszakos tartalmakat.

Pioneer Building, San Francisco – az OpenAI székháza

Az OpenAI ugyanakkor elismerte, hogy a modell időnként hihetőnek hangzó, de téves vagy pontatlan válaszokat is adhat, a jutalmazási rendszer pedig túl-optimalizálható, ami a Goodhart-törvény szerinti torzulásokhoz vezethet. A kezdeti verziók a 2021 utáni eseményekről csak korlátozott információval rendelkeztek, és több kutatás is kimutatott torzításokat, például politikai irányultságot vagy társadalmi elfogultságot. Egyes példák arra utaltak, hogy a modell a női és a színes bőrű tudósokat alacsonyabb presztízsűnek írta le, mint férfi vagy fehér társaikat.

Technikai felépítés

A ChatGPT működését a transzformer-alapú nagy nyelvi modellek technológiai innovációi teszik lehetővé. A rendszer több egymásra épülő komponensből áll, amelyek együtt biztosítják a természetes nyelv feldolgozását, a multimodális bemenetek kezelését, a hosszú kontextusú válaszadást, valamint a külső eszközök igénybevételével történő összetett feladatvégzést.

Transzformer-architektúra

A ChatGPT alapját az ún. transzformer-modell adja, amelyet eredetileg a „Attention Is All You Need” című tanulmány ismertetett. A transzformer önfigyelő (self-attention) mechanizmusa képes a szöveg különböző pontjai közötti kapcsolatok és függőségek modellezésére, függetlenül attól, hogy azok a mondaton belül hol helyezkednek el. A GPT-modell az autoregresszív transzformerek közé tartozik: minden új token előállítása a megelőző tokenek sorozatára épül, ami a nyelvi folyamatosság és a koherens szövegalkotás alapja.

Tokenizálás

A nyers szöveg feldolgozásának első lépése a tokenizálás, amely során a modell a beviteli adatokat kisebb egységekre bontja. A GPT-család Byte Pair Encoding (BPE) alapú módszert alkalmaz, amely szótöredékeket és karaktercsoportokat kezel tokenként. A multimodális modellverziókban (például a GPT-4o és a GPT-5 esetében) a tokenizálási eljárás kiterjed a képi, hangi és videós bemenetekre is: ezek egységes tokenfolyammá alakulnak, amelyet a modell ugyanazon neurális architektúra segítségével dolgoz fel.

A Chat GPT verset ír Joe Bidenről, de Donald Trumpról nem hajlandó (2023. május)

Kontextusablak

A ChatGPT a válaszait egy meghatározott méretű kontextusablak alapján állítja elő, amely korlátozza, hogy egyszerre mennyi szöveg „látható” számára. A GPT-3.5 modell körülbelül 4000 token kezelésére volt képes, míg a későbbi generációkban ez a határ jelentősen kitolódott: a GPT-4 esetében 8–32 000 token, a GPT-4 Turbo esetében 128 000 token, a GPT-4.1 esetében 200 000 token, a GPT-5 és GPT-5.1 modellekben pedig ennél is nagyobb, több százezres nagyságrendű kontextusablak vált elérhetővé. A nagy kontextus mítosza ellenére a modell továbbra sem rendelkezik tartós memóriával; minden válasz az adott beszélgetés kontextusán belül értelmezhető.

Multimodális feldolgozás

A GPT-4o, a GPT-4.1 és a GPT-5 modellek egységes multimodális architektúrát alkalmaznak. Ebben a szöveg, a kép, a hang vagy a videó ugyanazon neurális hálózati rétegekben kerül feldolgozásra, eltérően a korábbi megközelítésektől, ahol a vizuális vagy hangi adatok különálló encodereken keresztül jutottak be a rendszerbe. A multimodalitás teszi lehetővé többek között a képelemzést, a hangtartalmak értelmezését és a videók technikai szintű feldolgozását.

Finomhangolás: SFT, RLHF, PPO és DPO

A ChatGPT fejlesztése több finomhangolási lépésből áll, amelyek célja, hogy a modell a nyers nyelvi mintázatok mellett emberi kommunikációs normákat is elsajátítson. A felügyelt finomhangolás (SFT) során emberek által írt példabeszélgetéseket használnak, amelyek meghatározzák, hogyan reagáljon a modell különböző helyzetekben. Ezt követi a megerősítéses tanulás emberi visszajelzéssel (RLHF), ahol a fejlesztők rangsorolják a modellválaszokat, és ezek alapján jutalommodelleket hoznak létre. A folyamat során a Proximal Policy Optimization (PPO) módszerrel optimalizálták a modell viselkedését, míg a modernebb modellekben egyre nagyobb hangsúlyt kap a Direct Preference Optimization (DPO), amely a preferenciák közvetlen tanulását teszi lehetővé.

Memória és eszközhasználat (tool-use)

A ChatGPT technikai képességei között kiemelt szerepet kap a memória és a külső eszközök használata. A modell alapvetően nem rendelkezik tartós, hosszú távú memóriával: a válaszok kizárólag az adott beszélgetés kontextusablakán belül értelmezhetők, és a rendszer nem őriz meg automatikusan információt különböző munkamenetek között. A nagyobb kontextusablak ugyan lehetővé teszi hosszabb dokumentumok vagy összetettebb feladatok kezelését, de ez továbbra sem tekinthető valódi memóriának.

A modernebb modellverziók, különösen a GPT–4.1 és GPT–5 esetében megjelentek olyan mechanizmusok, amelyek képesek strukturált módon kezelni a felhasználó által korábban megadott információkat, illetve összetett feladatok több lépésben történő végrehajtását. Ezek a rendszerek nem tartós emlékezetet hoznak létre, hanem a kontextus technikai bővítésével és a feladatokra vonatkozó utasítások jobb kezelésével biztosítanak következetesebb párbeszédet.

A ChatGPT a fejlettebb verziókban képessé vált különféle külső eszközök — például keresőmotorok, számítógépek, kódfuttatók, kép- vagy hangfeldolgozó modulok — használatára is. Az eszközhasználat célja, hogy a modell olyan feladatokat is el tudjon végezni, amelyeket a neurális hálózat önmagában nem képes pontosan vagy biztonságosan megoldani. A tool-use rendszerek működése során a modell felismeri, mikor szükséges külső modul bevonása, megfogalmazza a lekérdezést, majd a kapott eredményt beépíti a természetes nyelvű válaszába.

Fejlesztéstörténet és modellverziók

A ChatGPT bemutatkozását követően shakespeare-i szonett formájában válaszol a bizarr kérdésre, hogy meggyilkolták-e a Wikipédia társalapítóját a Tienanmen téri vérengzés során (2022. december 30.)

A ChatGPT technológiai fejlődése a GPT-modellcsalád gyors iterációin alapul. A korai, főként szövegalapú modellektől a multimodális rendszerekig vezető út jelentős ugrásokat hozott teljesítményben, megbízhatóságban és funkcionalitásban. Az alábbiakban a fő modellverziók kronologikus áttekintése olvasható.

A GPT–3.5 generáció (2022)

GPT–3.5

2022 novemberében vált a ChatGPT első publikus alapmodelljévé. A modell a GPT–3 továbbfejlesztett változata volt, amely pontosabb párbeszédes viselkedést, stabilabb kontextuskezelést és gyorsabb válaszadást kínált a korábbi verziókhoz képest.

GPT–3.5 Turbo

A következő évben jelent meg és megbízhatóbb, költséghatékonyabb működést kínált. Ezt a változatot széles körben alkalmazták az első generációs API-integrációkban, majd fokozatosan háttérbe szorult a fejlettebb modellek megjelenésével.

A GPT–4 generáció (2023–2024)

GPT–4

2023 márciusában vált elérhetővé és jelentős, minőségi ugrást hozott szövegértésben, problémamegoldásban és a hosszabb, 32 000 tokent kezelő kontextus kezelésében. Teljesítménye számos tudományos és szakmai benchmarkon messze meghaladta a korábbi modellek eredményeit.

GPT–4 Turbo

A modellcsalád következő tagja optimalizált működést és nagyobb, 128 000 tokenes kontextusablakot biztosított, míg a későbbi fejlesztések már egységes multimodális architektúrára épültek.

Schrödinger macskája (ChatGPT 4.0 & Dall-E 3.0 – 2024)

GPT-4 vezérelt DALL-E

A DALL-E mesterséges intelligencia, amely képes részletes és élethű képeket generálni szöveges leírások alapján. A DALL-E és a GPT-4 között szoros kapcsolat volt, mivel mindkettőt az OpenAI fejlesztette ki, és a DALL-E szorosan integrálódik a GPT-4-hez. A GPT-4 lényegében a DALL-E "agyaként" működött, amely értelmezi a szöveges utasításokat és biztosította, hogy a generált képek pontosan tükrözzék a felhasználó elképzeléseit. Ez a mély integráció tette a DALL-E-t különösen hatékonnyá a képgenerálásban.

GPT–4.5

A GPT–4.5 a GPT–4-hez képest gyorsabb, megbízhatóbb volt, sokkal következetesebben érvelt, és összetett feladatokban – kód, logika, hosszú kontextus – lényegesen stabilabb teljesítményt nyújtott.

A GPT–4.5 a GPT–4 Turbóhoz képest sokkal megbízhatóbb volt. Jobb logikai képességeket, jobb kódegységességet és fejlettebb hosszú távú kontextuskezelést kínált, így összességében jóval robusztusabb modell volt.

GPT–4o

A GPT 4o (ez a GPT-4 omni rövidítése) 2024 májusában jelent meg és már natív módon kezelte a szöveg, a kép, a hang és a videó feldolgozását. A GPT–4nél gyorsabb és informatívabb válaszokat adott, és számos nyelven jobb teljesítményt nyújtott.

GPT–4o mini

Ugyanebben az évben vált elérhetővé. A kisebb és olcsóbb modellváltozat a GPT–3.5 helyét vette át a ChatGPT ingyenes rétegében.

Az o1 modellcsalád (2024 ősz)

2024 szeptemberében mutatkozott be az o1 modellcsalád, amely a korábbi modellekhez képest fejlettebb érvelési képességeket kínált. A rendszer lényege az volt, hogy a modell szükség szerint hosszabb időt fordított a lépésről lépésre történő gondolkodásra.

• o1-preview – az első előzetes kiadás, korlátozott elérhetőséggel
• o1-mini – kisebb, gyorsabb és költséghatékonyabb változat
• o1 – a teljes kiadás
• o1 pro mode – nagyobb számítási kapacitást használó verzió, a ChatGPT Pro előfizetők számára készült.

Az o3 modellcsalád (2025)

2025 januárjától vált elérhetővé az o3 modellcsalád. A modellek fejlettebb érvelési folyamatot és nagyobb pontosságot kínáltak, különösen a tudományos és programozási feladatokban.

o3-mini – az o1-mini utódja

o3-mini-high – a nagyobb érvelési mélységet biztosító változat

A GPT–5 generáció (2025)

GPT–5

2025 augusztusában jelent meg és először alkalmazott egységes, minden feladatra adaptív modellarchitektúrát. A rendszer automatikusan választotta ki, hogy gyors vagy mély gondolkodású válaszstratégiát alkalmazzon, igazodva a felhasználói kérdés jellegéhez.

A modell jelentősen csökkentette a hibás válaszok arányát, gyorsabb lett a reakcióideje és fejlettebb multimodális képességekkel rendelkezett. A fejlesztés során külön figyelmet fordítottak a biztonságos kiegészítések és a kifinomultabb moderáció megvalósítására.

GPT–5.1

A generáció továbbfejlesztett változata, amely stabilabb kontextuskezelést és pontosabb feladatvégzést kínál.

Kiegészítő fejlesztések és ökoszisztéma

A fő modellverziók mellett több olyan fejlesztés is megjelent, amely a ChatGPT ökoszisztémáját bővítette.

A Sora nevű generatív videómodell a természetes nyelvi leírások alapján mozgóképes tartalmat állított elő. A ChatGPT Voice a fejlett valós idejű beszédfeldolgozást tette elérhetővé. A GPT Store a felhasználók számára lehetővé tette egyedi chatbot-változatok létrehozását és megosztását. Az Apple-integráció a 2024-ben bemutatott Apple Intelligence rendszer részeként került a készülékekbe.

Modellverziók áttekintő táblázata

Verzió	Kibocsátás dátuma	Leírás	Állapot
GPT–3.5	2022 november	Az első ChatGPT-verzió, a GPT–3.5 modell alapján.	Megszűnt
GPT–3.5 Turbo	2023	Pontosabb és gyorsabb változat a 3.5 alapmodellhez képest.	Megszűnt
GPT–4	2023 március	A ChatGPT Plus előfizetésben elérhető fejlettebb modell.	Aktív
GPT–4o	2024 május	Multimodális szöveg, kép, hang és videó feldolgozás.	Aktív
GPT–4o mini	2024 május	A 4o kisebb és olcsóbb változata, a GPT-3.5 utódja.	Aktív
o1-preview	2024 szeptember	Az o1 modellcsalád előzetes kiadása.	Megszűnt
o1-mini	2024 szeptember	Gyorsabb és kisebb változat programozási feladatokra.	Aktív
o1	2024 szeptember	A teljes o1 modellverzió.	Aktív
o1 pro mode	2024 december	Nagyobb számítási kapacitású változat, Pro előfizetőknek.	Aktív
o3-mini	2025 január	Az o1-mini utódja.	Aktív
o3-mini-high	2025 január	Több érvelési lépést alkalmazó változat.	Aktív
GPT–5	2025 augusztus	Egységesített, adaptív gondolkodási stratégiát alkalmazó modell.	Aktív

Fejlesztési infrastruktúra

A ChatGPT mögött álló technológiai infrastruktúra az OpenAI és a Microsoft együttműködésében épült ki. A rendszer működtetéséhez szükséges számítási kapacitást elsősorban a Microsoft Azure felhőalapú szuperszámítógépes platformja biztosította, amelyet kifejezetten a nagy nyelvi modellek képzésére optimalizáltak.

A fejlesztés és működtetés egyik központi eleme a nagyméretű GPU-klaszterek használata volt. A GPT-modellcsalád betanítása során több tízezer grafikus processzort kötöttek össze nagy sebességű hálózatokon keresztül, ami lehetővé tette a több százmilliárd paraméteres neurális hálózatok hatékony tanítását. A klaszterekben elosztott tanulási eljárást alkalmaztak, melynek során a modellt párhuzamosan frissítették több adatköteg feldolgozásával.

A Microsoft 2023-ban bejelentette, hogy az Azure az OpenAI számára olyan, úgynevezett MI-szuperszámítógépet hozott létre, amely egyike volt a világ legnagyobb nyilvánosan ismert, MI-re optimalizált rendszereinek. A hardverhátteret NVIDIA A100 és később H100 gyorsítók, Infiniband alapú hálózatok és nagy sebességű, több petabájt méretű háttértárak alkották. A GPT-4 és a GPT-5 betanítása már ezekre az új generációs, rendkívüli sávszélességet biztosító infrastruktúrákra támaszkodott.

A szolgáltatás skálázását az Azure globális adatközpontjai tették lehetővé, amelyek földrajzilag redundáns működést biztosítottak. A ChatGPT terhelésének növekedésével az OpenAI dinamikus skálázási stratégiát alkalmazott, amely valós időben növelte vagy csökkentette a számítási kapacitást a felhasználói aktivitás függvényében.

A nagy nyelvi modellek betanítása mellett az inferencia, vagyis a válaszok valós idejű előállítása is jelentős erőforrást igényelt. Az OpenAI külön inferencia-klasztereket épített ki, amelyekben optimalizált futtatókörnyezetek futottak. Ezek célja az volt, hogy a modellek a lehető leggyorsabban, a késleltetés minimalizálásával reagáljanak a felhasználói kérésekre.

A multimodális képességek megjelenése, különösen a GPT-4o és GPT-5 esetében, tovább növelte a rendszer infrastruktúraigényét. A hang, kép és videó feldolgozásához speciális előfeldolgozó modulokat és optimalizált neurális hálózati pipeline-okat alkalmaztak. Ezek olyan egységesített architektúrákra épültek, amelyek lehetővé tették a különböző adatmodalitások egyetlen modellben való kezelését.

A fejlesztési infrastruktúra része volt az is, hogy a modellekhez kapcsolódó szolgáltatások, például az API, a plugin-rendszer és a fejlesztői eszközök biztonságos és nagy rendelkezésre állású környezetben működtek. A rendszer kiegészült valós idejű monitorozással, automatikus hibadetektálással és terheléselosztó rétegekkel, amelyek a szolgáltatás stabilitását és gyors válaszadási képességét támogatták.

A ChatGPT fejlesztésének és működtetésének alapvető részét képezte a partneri együttműködés a Microsoft az infrastruktúra biztosításával, az OpenAI pedig a modellek kutatásával és fejlesztésével járult hozzá a rendszer evolúciójához. Alapjában véve ennek a kooperációnak volt köszönhető, hogy a ChatGPT-nek 2025 végére már heti 800 millió aktív felhasználója volt.

Felhasználási területek

A ChatGPT a generatív mesterséges intelligencia egyik legszélesebb körűen alkalmazott rendszere, amelyet különböző iparágakban és társadalmi környezetekben használnak. A modell képességei lehetővé teszik a szövegértést, a szövegalkotást, a problémamegoldást, a multimodális elemzést és a különféle kreatív vagy technikai feladatok támogatását.

A ChatGPT az oktatás valamennyi szintjén megjelent. A tanárok interaktív segédeszközként alkalmazzák, a diákok pedig feladatmegoldások, vizsgafelkészítés, vagy esszék írása során vették igénybe a ChatGPT-t, amelynek felhasználásával már 2024 elején is rangos irodalmi díjat lehetett elnyerni. Bár használata etikai és módszertani vitákat váltott ki, sok intézmény kísérletezett olyan keretrendszerekkel, amelyekben a ChatGPT mint kiegészítő tanulási eszköz funkcionált.

A szoftverfejlesztés területén a ChatGPT a programkód írásának támogatásától a hibakeresésig, a dokumentáció készítésétől a fejlesztési folyamat gyorsításáig számos munkafolyamatban segítette a fejlesztőket. A modell képes volt programozási minták felismerésére, funkcionális kódrészletek létrehozására és a különböző nyelvű technikai dokumentumok átdolgozására. Magyarországon az OTP volt az első felhasználók egyike, amely élt az OpenAI szoftverfejlesztési lehetőségével, magyar nyelvi modelljét fejlesztette segítségével.

Az üzleti szektorban a ChatGPT-t ügyfélszolgálati rendszerek részeként, automatizált tanácsadóként, tartalomkészítésre vagy elemzésre használták. A vállalatok a belső dokumentációk rendszerezésében, az üzleti döntéstámogatásban és a hatékonyságnövelő folyamatokban alkalmazták a modellt. A marketingben és a kommunikációban a ChatGPT szövegvariációkat, kampányötleteket és elemzéseket generált.

„GPT-4, készítsen képet magáról!"– A chatbot a parancsra ezt a képet generálta. (2024)

A kutatásban a modell a szakirodalom áttekintésétől a kísérleti eredmények összegzésén át a hipotézisek előállításáig több területen is segítséget nyújtott. A tudományos munkafolyamatok támogatásában különösen a hosszú dokumentumok elemzését, strukturálását és a különböző szakterületek közötti összefüggések feltárását használták.

A kreatív iparban a ChatGPT történeteket, forgatókönyveket, párbeszédeket és zenei szövegeket generált. A multimodális modellek megjelenésével a kép, hang és videó elemzéséhez vagy készítéséhez kapcsolódó feladatok is elérhetővé váltak. Sok esetben a ChatGPT kreatív partnerként funkcionált, amely új ötleteket ajánlott vagy különféle stílusokban generált tartalmat.

Az egészségügyben a rendszer orvosi szövegek értelmezésében, adminisztrációs folyamatok támogatásában és a páciensek tájékoztatásában játszott szerepet. A modell a diagnosztikai döntéshozatal közvetlen támogatására nem volt alkalmas, de a háttérfolyamatokban és az egészségügyi kommunikációban növelte a hatékonyságot.

Széles körben alkalmazták chatbotok és automatizált ügyfélszolgálatok működtetésére. Ugyanakkor a magyar társadalom csaknem 40 százaléka még 2025-ben is bizalmatlanul tekintett az MI-re, melynek ekkorra ikonikus jelképévé vált a ChatGPT. Az online szolgáltatásokban, banki rendszerekben, államigazgatási felületeken és magánvállalati platformokon egyaránt beépítették olyan feladatokra, mint a tájékoztatás, a hibajegykezelés, a gyakori kérdések megválaszolása vagy a felhasználók útbaigazítása.

A modell a tartalomkészítés területén is jelentős szerepet játszott, különösen a cikkek, hírlevelek, interjúk, riportok és médiaanyagok előkészítésében. A médiaiparban alkalmazták nyersanyagok rendszerezésére, háttérelemzések készítésére és többnyelvű szövegek gyors előállítására.

A széles körű felhasználási kör miatt a ChatGPT a digitális gazdaságban számos területet átalakított. A mindennapi feladatok automatizálásától a komplex szakmai munkafolyamatok támogatásáig olyan eszközzé vált, amely alapvetően formálta át az emberek technológiához való viszonyát.

Lehetőségek és korlátok

A ChatGPT képességei a generatív mesterséges intelligencia fejlődésével együtt bővültek. A modell különböző változatai a természetes nyelvi feldolgozás, a képelemzés, a hangfelismerés és a multimodális feladatmegoldás területén egyaránt jelentős eredményeket értek el. A rendszer képes lett összefüggő, emberi stílusú szövegek létrehozására, összefoglalók készítésére, programkód generálására és javítására, valamint a felhasználói utasítások rugalmas értelmezésére. A multimodális modellek megjelenésével lehetővé vált képek, hangminták és videók elemzése, illetve összetett információk többféle bemeneti csatornán keresztüli feldolgozása.

A ChatGPT egyik legfontosabb technikai képessége a hosszabb összefüggések fenntartása és a nagy kiterjedésű szövegek kezelése. A kontextusablak növekedése lehetővé tette dokumentumok, tanulmányok és hosszú beszélgetések folyamatos követését. Ez ugyanakkor nem jelentett valódi, tartós memóriát: a modell nem őrizte meg a korábbi interakciókat, és nem volt képes önálló tudásfrissítésre a betanítás lezárása után. A felhasználók számára biztosított rövid távú memória funkciók csak adott munkamenetre korlátozódtak.

A multimodális feldolgozás révén a ChatGPT képes volt képi tartalmak értelmezésére és leírására, hanganyagok átírására és elemzésére, valamint videók tartalmi összegzésére. Ezek a képességek új alkalmazási területeket nyitottak a kreatív munkafolyamatok és a technikai elemzés terén. A multimodális modellek ugyanakkor nagy számítási igényűek voltak, és a feldolgozás pontossága időnként eltért a szöveges feladatok megbízhatóságától.

A rendszer teljesítményét tovább javította a különböző finomhangolási technikák alkalmazása, amelyek közül a legfontosabbak a felügyelt tanulás, a megerősítéses tanulás emberi visszajelzéssel és a preferenciaalapú optimalizáció voltak. Ezek ellenére a modell időnként továbbra is téves vagy hihetőnek tűnő, de hibás állításokat generált. A szakirodalom ezt a jelenséget a mesterséges intelligencia „hallucinációjaként" írta le.

A korlátok között az egyik legjelentősebb tényező volt a valós idejű információkhoz való hozzáférés hiánya. A ChatGPT a betanítási időszak után nem frissítette automatikusan a tudását, és csak akkor érhetett el aktuális adatokat, ha a rendszer ezt külső hozzáféréssel lehetővé tette. A nem multimodális változatok kizárólag a szöveges bemeneteken keresztül működtek, és nem minden modell rendelkezett internetes keresési funkciókkal.

A modell korlátai közé tartoztak az input- és a tokenkeret határai is. Bár ezek az idők során jelentősen növekedtek, a rendkívül hosszú vagy részletgazdag feladatok feldolgozását továbbra is technikai korlátok nehezítették. A magas szintű önelemző képességek és a logikai következetesség sem volt tökéletes, különösen a bonyolult matematikai vagy formális következtetési feladatok esetében.

A biztonsági korlátozások a rendszer működésének alapvető elemei voltak. A ChatGPT beépített tartalomszűrő mechanizmusokat alkalmazott a gyűlöletbeszéd, az erőszak, a diszkrimináció vagy más káros tartalmak megakadályozására. A modell nem adott ki útmutatást a veszélyes cselekvések végrehajtására, nem részletezte a jogellenes tevékenységeket és nem nyújtott segítséget a fizikai vagy informatikai támadások kivitelezéséhez. A szabályozások időnként korlátozták a kimenetek nyitottságát, ami vitákat váltott ki a túl szigorú vagy túl megengedő működésről.

A ChatGPT képességeit jelentősen befolyásolta az a környezet, amelyben használták. A teljesítmény eltért a díjmentes, a fizetős és a vállalati verziók között, amelyek különböző hozzáférési keretekkel, sebességgel és funkciókkal rendelkeztek. A rendszer összteljesítménye ugyanakkor lényegében attól függött, hogy a modell melyik változatát és melyik technikai háttérrel működtették.

A lehetőségek és korlátok együtt határozták meg a ChatGPT használhatóságát, amely egyszerre volt sokoldalú és hatékony eszköz, miközben működését alapvető technológiai, etikai és módszertani megfontolások is befolyásolták.

Korlátozások és hozzáférhetőség

A ChatGPT szolgáltatás különböző hozzáférési szinteken volt elérhető, amelyek a modellválasztásban, a sebességben, a funkciókészletben és a használati keretekben egyaránt eltértek egymástól. A díjmentes verzió elsősorban a könnyített, alacsonyabb erőforrásigényű modellekhez biztosított hozzáférést, míg a fizetős és vállalati csomagok a nagyobb teljesítményű, bővített funkciókkal rendelkező modellek használatát tették lehetővé.

A ChatGPT Free változatában a felhasználók korlátozott válaszszámmal, alacsonyabb prioritású kiszolgálással és kevesebb multimodális funkcióval rendelkeztek. A díjmentes hozzáférés elsősorban a kisebb modellverziókra épült, amelyek szövegfeldolgozásra alkalmasak voltak, de a nagy kapacitású képelemzési, hangfeldolgozási és többkörös összetett feladatokhoz nem biztosítottak teljes támogatást. A rendszer terheltsége idején a szolgáltatás időnként lassabban reagált, illetve korlátozta a kérések számát.

A ChatGPT Plus előfizetés a fizetős felhasználók számára magasabb válaszkorlátokat, gyorsabb kiszolgálást és a fejlettebb modellekhez való hozzáférést biztosította. A Plus előfizetők használhatták a nagyobb teljesítményű GPT-4, GPT-4o és később a GPT-5 modelleket, amelyek multimodális feldolgozást, nagyobb kontextusablakot és fejlettebb feladatmegoldó képességeket nyújtottak.

A vállalati és intézményi hozzáféréseket a ChatGPT Team, Enterprise és Edu csomagok foglalták magukban. Ezek a verziók megnövelt biztonsági és adatvédelmi garanciákat, külön munkaterületeket, adminisztrációs funkciókat, auditálható naplózást és magas számítási kapacitást biztosítottak. A céges felhasználás során a modellt elkülönített környezetben működtették, amelyben a felhasználói adatokat az alapértelmezett beállítások szerint nem használták fel a további modellek betanításához. A nagyvállalati verziókban a felhasználók a nagy számítási igényű feladatokat is akadálytalanul futtathatták.

A hozzáférhetőség földrajzi korlátok alá is esett. A ChatGPT számos országban szabadon használható volt, több régióban azonban jogi, adatvédelmi vagy kormányzati előírások miatt korlátozták vagy ideiglenesen blokkolták a szolgáltatást. Az adatkezelési előírások különösen az Európai Unióban és több ázsiai országban játszottak meghatározó szerepet a hozzáférési feltételek módosításában.

A mobilalkalmazások megjelenése után a ChatGPT iOS és Android rendszereken is elérhetővé vált, és ezek a verziók ugyanazokat az alapfunkciókat biztosították, mint a webböngészős felület. A mobilverziók támogatást nyújtottak a hangalapú beviteli módhoz és a multimodális interakciókhoz is, amennyiben azt a választott modellverzió lehetővé tette.

Az API-hozzáférés külön kategóriát jelentett a hozzáférési struktúrán belül. A fejlesztők az API-n keresztül programozottan érhették el a ChatGPT különböző modelljeit, és ez tette lehetővé az MI integrálását alkalmazásokba, webszolgáltatásokba és vállalati rendszerekbe. Az API használata tokenalapú díjszabással működött, amely modellverziótól függően változott; a legnagyobb teljesítményű modellek magasabb költséggel jártak, míg a kisebb változatok alacsonyabb díjszabást biztosítottak.

A hozzáférési és használati korlátok jelentős szerepet játszottak abban, hogy a különböző felhasználói csoportok milyen minőségben és milyen kapacitással tudták igénybe venni a ChatGPT szolgáltatásait. A rendszer teljesítménye, sebessége és megbízhatósága szorosan összefüggött a választott modellverzióval, a rendelkezésre álló számítási erőforrásokkal és a szolgáltatási szintet meghatározó előfizetési csomaggal.

Fogadtatás

„Ideje elkezdeni aggódni! A ChatGPT harcra kész." A Time magazin már az új chatbot premierjét követően ráébredt, hogy az milyen komoly kihívást hordoz magában.(2023 február)

A ChatGPT megjelenése 2022 végén gyors és széles körű reakciókat váltott ki a sajtóban, a tudományos életben, a technológiai szektorban és a politikai közbeszédben. A visszajelzések egy része a technológia újszerűségét és kreatív potenciálját emelte ki, más értelmezések azonban a pontossággal, a társadalmi hatásokkal és az etikai kérdésekkel kapcsolatos problémákra hívták fel a figyelmet.

Pozitív fogadtatás

Paul Krugman közgazdászprofesszor 2022 decemberében arról írt, hogy a ChatGPT jelentős hatást gyakorolhat a tudásalapú munkaerőpiacra, és várhatóan átalakítja az értelmiségi munkavégzés szerkezetét. James Vincent, a The Verge újságírója úgy értékelte a szolgáltatás gyors elterjedését, mint amely bizonyítja, hogy a mesterséges intelligencia rövid idő alatt a technológiai fősodor részévé vált.

A The New York Times a ChatGPT-t „a valaha bemutatott legjobb MI chatbotnak” nevezte, míg a brit The Guardian szerint a rendszer képes volt „lenyűgözően részletes” és „emberhez hasonló” szövegeket előállítani. Dan Gillmor újságíró egy egyetemi feladat során próbálta ki a modellt, és úgy találta, hogy a generált szöveg minősége elérte egy kiváló hallgató teljesítményét.

A Slate újságírója, Alex Kantrowitz dicsérte a ChatGPT válaszadási elveit, különösen azt, hogy nem volt hajlandó pozitív tartalmakat készíteni a náci Németországról. Derek Thompson, a The Atlantic szerzője a ChatGPT-t a generatív mesterséges intelligencia korszakának áttöréseként értékelte.

Több technológiai szakértő szerint a ChatGPT az első olyan MI-eszköz volt, amely a szélesebb nyilvánosság számára is érzékeltette a modern nyelvi modellek erejét. A Vox újságírója, Kelsey Piper arról írt, hogy a rendszer hibái ellenére is hasznos, és ezzel az MI történetének új szakasza kezdődött. Paul Graham, az Y Combinator társalapítója úgy fogalmazott, hogy „valami igazán nagy dolog tanúi vagyunk”.

Negatív reakciók és kritikák

Elon Musk a ChatGPT-t egyszerre nevezte „ijesztően jónak” és „fenyegetően erősnek”, és ideiglenesen korlátozta az OpenAI hozzáférését a Twitter adataihoz, amíg az MI fejlesztési tervei nem lettek világosabbak. A The Guardian megkérdőjelezte, hogy a ChatGPT megjelenése után az interneten található bármilyen tartalom „valóban megbízható” lesz-e még, és kormányzati szabályozást sürgetett a kérdésben. Tyler Cowen közgazdász aggodalmát fejezte ki a technológia demokráciára gyakorolt hatásával kapcsolatban, különösen az információs tér torzulásai miatt.

Több kutató és oktató a plagizálás és az akadémiai integritás veszélyére figyelmeztetett. A Wharton School egyik professzora arról számolt be, hogy a ChatGPT sikeresen teljesített egy üzleti vizsgát, ami jelezte a rendszer erősségeit, ugyanakkor rávilágított arra is, hogy az oktatási intézményeknek új megoldásokra lesz szükségük a csalás megelőzésére. A Minnesotai Egyetem jogi karán a ChatGPT több valós vizsgán is átment, ami tovább fokozta a modellel kapcsolatos vitákat.

A sajtóban megjelentek olyan esetek, amelyekben hallgatók MI-generált esszéket adtak be, és bár az MI-detektorok pontossága korlátozott, egyes oktatók felismerték a ChatGPT jellegzetes stílusjegyeit.

2024-ben újabb figyelem irányult az MI-re, amikor Rie Kudan japán írónő elismerte, hogy Akutagawa-díjas regényének egy részét a ChatGPT segítségével készítette, és úgy fogalmazott, hogy az eszköz kreatív partnerként támogatta alkotói munkáját.

ChatGPT és Wikipédia

A Wikipedia enciklopédia képi értelmezése, amelyet a ChatGPT hozott létre – 2024

Bővebben: ChatGPT és Wikipédia

Wikipédia a ChatGPT tudásbázisában

A ChatGPT és a Wikipédia két hatalmas, egyetemes, egymástól nem független tudásforrás. Egymásrautaltságukból adódó együttműködésük a ChatGPT megjelenését követően rövid időn belül, több területen is kialakult.

A ChatGPT betanításához létfontosságú, működéséhez és fejlesztéséhez elengedhetetlen volt és maradt a Wikipédia. Partnerségük egyre szorosabbá és interaktívabbá vált.

Wikipédia-adatok operatív integrációja a ChatGPT-be

Wikipedia ChatGPT plugin a Wikipédiát adja meg a ChatGPT által generált válaszok forrásaként

Az OpenAI a ChatGPT funkcionális továbbfejlesztését bővítmények, pluginok beiktatásával valósította meg. A felhasználók számára ez a pluginrendszer tette lehetővé a mesterséges intelligencia személyre szabott funkcionális bővítését.

A Wikipedia ChatGPT plugin lehetővé teszi, hogy a ChatGPT a Wikipédiából származó friss információkra támaszkodjon általános ismeretekkel kapcsolatos kérdések megválaszolásakor. A Wikipédiából származó adatokat használja fel, és a legfontosabb cikkek releváns szakaszait emeli ki. A plugin a meglévő kereső API-ra épít, és négy releváns cikkből összesen tizenkét szövegrészletet idéz, megadva a kapcsolódó forráslinkeket.

Hatása a társadalomra

A ChatGPT megjelenése a mesterséges intelligencia történetének egyik leggyorsabb és legszélesebb körű társadalmi reakcióját váltotta ki. A szolgáltatás rövid idő alatt nemcsak technológiai újításként jelent meg, hanem olyan kulturális és gazdasági jelenséggé vált, amely alapvetően formálta át az emberek gondolkodását a tudásról, a kreativitásról és a digitális munka jövőjéről.

A generatív mesterséges intelligencia széles körű elterjedése a hétköznapi tevékenységektől a munkaerőpiaci folyamatokig számos területen új mintákat hozott létre. A ChatGPT különösen azért vált meghatározóvá, mert a felhasználók számára először tette kézzelfoghatóvá és közvetlenül átélhetővé, milyen lehetőségeket kínál a modern MI technológia.

A társadalmi hatás több dimenzióban vált érzékelhetővé.

Munkaerőpiac

A ChatGPT felgyorsította az automatizációról, a munkahelyek jövőjéről és az emberi szakértelem szerepéről szóló vitákat. Számos iparágban jelent meg kiegészítő eszközként és hatékonyságnövelő megoldásként, különösen az adminisztratív, elemzői és tartalomkészítési feladatkörökben. A kutatások szerint a nagy nyelvi modellek képesek támogatni a rutinmunkák jelentős részét, de a komplex döntéshozatal és az emberi felügyelet továbbra is kulcsfontosságú maradt.

Az MI automatizáció lehetőségétől való félelem mellett más elemzések azt hangsúlyozták, hogy a ChatGPT inkább új munkaköröket hozott létre, mintsem megszüntette volna a meglévőket. A vállalatok egyre gyakrabban kerestek olyan szakembereket, akik képesek hatékonyan együttműködni mesterséges intelligenciával vagy felügyelni annak kimeneteit.

Oktatás

A ChatGPT megjelenése az oktatási rendszerekben intenzív vitákat indított el. A diákok számára új lehetőséget nyújtott a tanulási feladatok támogatására, az esszéírásra, a programozási példák megértésére és az idegen nyelvek gyakorlására. Számos tanár és intézmény azonban aggályokat fogalmazott meg a plágium, a feladatok MI általi elkészítése és az értékelési módszerek átalakulása miatt.

Ezzel párhuzamosan egyre több iskola és egyetem integrálta az MI használatát az oktatásba, és új szabályokat, eljárásokat dolgozott ki a technológia felelős alkalmazására. Megjelent az úgynevezett AI-írástudás fogalma is, amely az MI rendszerek működésének, korlátainak és etikai vonatkozásainak megértését jelenti.

Tudományos élet és kutatás

A ChatGPT és más generatív modellek gyors elterjedése átformálta a tudományos munkát. A kutatók a szövegelemzéstől a programkód generálásáig különböző feladatokhoz használták a modellt, és új lehetőségeket fedeztek fel az adatelemzés, a publikációk előkészítése és a kísérlettervezés területén. Ugyanakkor komoly viták indultak arról, milyen mértékben tekinthető elfogadhatónak az MI által generált tartalom a tudományos publikációkban, és milyen etikai szabályok mellett lehet felelősen használni az ilyen eszközöket.

„Whatever I" – AI Vision (ChatGPT 4.0 & Dall-E 3.0) – 2024

Kreatív ipar

A ChatGPT jelentős hatást gyakorolt az irodalom, a művészet, a zene és a digitális tartalomgyártás világára is. Sok alkotó új kreatív lehetőséget látott a mesterséges intelligenciában, míg mások attól tartottak, hogy a generatív modellek elértékteleníthetik az emberi alkotást.

A közvélemény figyelmét különösen azok az esetek ragadták meg, amikor regények, forgatókönyvek vagy irodalmi művek részben vagy egészben MI segítségével készültek. A vita középpontjába a szerzői jogok, a hitelesség és a művészi egyediség kérdése került.

Kulturális diskurzus és közélet

A ChatGPT szélesebb kulturális és társadalmi párbeszédeket is formált. A közéletben és a médiában gyakran jelent meg példaként arra, hogyan változtatja meg a mesterséges intelligencia az információhoz való hozzáférést és az online kommunikációt. A chatbot olyan területeken is hatást gyakorolt, mint a politikai kommunikáció, a sajtó, a közösségi média és a digitális identitás.

A modell válaszainak stílusa, megbízhatósága és torzításai új kérdéseket vetettek fel az objektivitásról, a technológia hatalmáról és az algoritmikus befolyásról. A nyilvános diskurzusban mind a lelkesedés, mind a kritikák erőteljesen jelen voltak.

Kritikák és viták

A ChatGPT megjelenésétől kezdve számos szakmai, jogi és etikai vita övezte. A szolgáltatás gyors globális terjedése új kérdéseket vetett fel a pontosság, a szerzői jog, az adatvédelem, a transzparencia és a mesterséges intelligencia szabályozása terén. A kritikusok szerint a ChatGPT használata több kockázatot is hordoz, amelyek túlmutatnak a hagyományos szoftveres problémákon és a társadalmi hatások körébe lépnek.

Hallucinációk és téves állítások

A ChatGPT egyik leggyakrabban említett korlátja az úgynevezett hallucinációk jelensége. A modell időnként hihetőnek hangzó, de tényszerűen hibás vagy teljesen kitalált adatokat, hivatkozásokat és narratívákat hoz létre. A kritikusok szerint ez különösen veszélyes lehet olyan területeken, ahol a pontosság kulcsfontosságú, például jogi tanácsadásban, orvosi tájékoztatásban vagy tudományos közlésekben. Több esetben előfordult, hogy a modell nem létező tudományos cikkeket idézett, valótlan jogi precedenseket nevezett meg vagy valós személyeknek tulajdonított hamis állításokat.

Plágiumvádak és szerzői jogi aggályok

A ChatGPT-t az indulásától kezdve érték plágiumvádak, amelyek szerint a modell bizonyos körülmények között felismerhetően emberi szerzők műveiből merített, illetve azokhoz túlzottan hasonló szövegeket generált. A kérdés különösen élesen merült fel, amikor kiderült, hogy a nagy nyelvi modellek betanításához jelentős mennyiségű, szerzői joggal védett anyagot is felhasználtak. Több nemzetközi szervezet és szerzői érdekvédelmi csoport panaszt emelt amiatt, hogy az MI-modellek képzéséhez nem kértek engedélyt a szerzőktől.

A témában több nagy per is elindult, amelyekben írók, újságok, kiadók és művészeti cégek azt állították, hogy a ChatGPT és más MI-modellek sértik a szerzői jogot. Az OpenAI ezzel szemben arra hivatkozott, hogy a betanítás során alkalmazott nagy mennyiségű adat felhasználása a transzformatív felhasználás körébe esik, és több országban a fair use vagy annak megfelelő jogi kategóriája keretében értelmezhető.

Adatvédelmi és peres ügyek

A ChatGPT európai és nemzetközi adatvédelmi környezetben is több jogi vitát generált. Az olasz adatvédelmi hatóság 2023-ban ideiglenesen blokkolta a szolgáltatást, arra hivatkozva, hogy a személyes adatok kezeléséhez nem áll rendelkezésre megfelelő jogalap, és a felhasználók nem kapnak elég tájékoztatást arról, hogy a modell milyen adatokat és milyen módon dolgoz fel. Hasonló vizsgálatok indultak Franciaországban, Németországban, Spanyolországban és Kanadában is.

Több per indult amiatt is, hogy a ChatGPT olyan adatokat állított valós személyekről, amelyek nem feleltek meg a valóságnak, ezzel megsértve a hírnévhez és a jó hírnév védelméhez fűződő jogokat. A kritikusok egy része szerint a modell működése sértheti a GDPR egyes rendelkezéseit, különösen az adatok pontosságára, átláthatóságára és a törlés jogára vonatkozó előírásokat.

Az Európai Unió MI-szabályozása (EU AI Act)

Így látta Lyont a ChatGPT 4.0 & Dall-E 3.0 (2024)

A ChatGPT és más generatív MI-modellek körüli viták felgyorsították az Európai Unió mesterséges intelligenciát szabályozó átfogó keretrendszerének, az AI Actnek a véglegesítését. A szabályozás szerint a generatív modellek a magas kockázatú kategóriába kerültek, ami szigorúbb megfelelési és átláthatósági kötelezettségeket von maga után. Ide tartozik többek között a betanítási adatokról szóló tájékoztatás, a biztonsági tesztek elvégzése és a felhasználók tájékoztatása arról, hogy gépi tartalommal kommunikálnak.

Az OpenAI és több technológiai vállalat kritikával illette az AI Act szigorát, szerintük a követelmények túlterhelhetik a fejlesztőket és lassíthatják az innovációt.

Szerzői jogi és kiadói konfliktusok

A szerzői jogi viták mellett a kiadói szektor is élesen reagált arra, hogy a ChatGPT képes újságcikkekhez, marketinganyagokhoz vagy tudományos szövegekhez hasonló tartalmakat előállítani. Több nagy lap, köztük a The New York Times, a The Guardian és különböző hírügynökségek korlátozták vagy tiltották webhelyeik tartalmának adatgyűjtését a mesterséges intelligencia számára.

2023 és 2024 során több nagy perben vizsgálták azt a kérdést is, hogy az MI-modellek által létrehozott válaszok mennyiben tekinthetők önálló alkotásoknak, és hogy az ilyen tartalom szerzői joga kit illet meg. A vita mindmáig nem zárult le, és a szakértők szerint a generatív MI miatt a szerzői jog jövője új alapokra kerülhet.

Biztonsági és etikai kérdések

A ChatGPT működését kezdettől fogva átfogó biztonsági és etikai megfontolások kísérték. A nagy nyelvi modellek gyors elterjedése miatt az OpenAI és a nemzetközi szabályozó szervek külön figyelmet szenteltek annak, hogy a rendszer használata ne vezessen káros, félrevezető vagy visszaői jogélésszerű felhasználáshoz. A szolgáltatás fejlesztését ezért kiterjedt biztonsági ellenőrzések, tartalommoderációs eljárások és nemzetközi etikai ajánlások övezik.

Tartalommoderáció és tiltott kérések kezelése

A ChatGPT beépített moderációs védelmi réteg segítségével kezeli a felhasználói bevitelt. A moderációs rendszer célja, hogy felismerje és blokkolja azokat a kéréseket, amelyek sértő, erőszakos, illegális vagy egyéb módon káros tartalmak előállítására irányulnak. A tiltott kategóriák közé tartoznak többek között a gyűlöletkeltő kijelentések, az önkárosításra buzdító üzenetek, az illegális tevékenységek részletes leírásai, valamint a kiskorúak veszélyeztetésére alkalmas tartalmak.

A moderáció célja, hogy csökkentse a visszaélésszerű felhasználás kockázatát, ugyanakkor az algoritmus időnként tévesen biztonságos tartalmakat is blokkol, ami újabb etikai kérdéseket vet fel.

Red teaming és biztonsági tesztelés

A ChatGPT fejlesztése során kiterjedt red teaming programot alkalmaztak. Ennek során belső és külső szakértők tudatosan próbálták megtalálni a modell gyengeségeit, hogy feltárják, milyen módon lehetne rávenni illegális, káros vagy etikátlan tartalmak létrehozására. A red teaming a modern MI-biztonsági gyakorlat egyik alapvető eszköze, amely lehetővé teszi a váratlan és nem kívánt működési minták azonosítását.

A GPT-4o és GPT-5 bevezetésével az OpenAI már kiterjesztett partnerségi programokat működtetett, amelyekben biztonsági kutatók, civil szervezetek és akadémiai intézmények is részt vettek a modellek tesztelésében.

Káros felhasználások megelőzése (misuse)

A ChatGPT-vel kapcsolatban az egyik leggyakoribb etikai aggodalom a visszaélés lehetősége. A modell technikai képességei használhatók megtévesztésre, manipulációra vagy kiberbűnözési célokra. A nemzetközi szakirodalom különösen az alábbi veszélyeket emeli ki:

• hamis hírek és propaganda gyors előállítása
• adathalász üzenetek hitelesre formázása
• technikai útmutatók kéretlen generálása káros eszközök készítéséhez
• személyek utánzása online kommunikációban
• automatizált spam és szélhámosságok növekedése

Az OpenAI több mechanizmust vezetett be annak érdekében, hogy a veszélyek részletezését és végrehajtási módjait a rendszer automatikusan megtagadja.

Deepfake, személyazonosság-lopás és társadalmi manipuláció

A multimodális verziók megjelenésével a szakértők szerint nőtt a kockázata annak, hogy a technológiát deepfake hangok vagy vizuális hamisítások előállítására használják fel. A GPT-4o hangképességei miatt több kutató figyelmeztetett arra, hogy a valós személyek hangjának utánzása megkönnyítheti a telefonos csalásokat és a személyazonosság-lopást.

A vizuális hamisítások és a hitelesen megformált szövegek kombinációja új típusú dezinformációs kampányok lehetőségét veti fel, amelyek a demokratikus folyamatokra is hatással lehetnek.

Adatvédelmi és etikai aggályok

A ChatGPT működésével kapcsolatban több adatvédelmi kérdés is felmerült, különösen a modellek betanításánál felhasznált adatok eredete és a tárolás időtartama miatt. Szakértők szerint a felhasználók gyakran nincsenek tisztában azzal, hogy a szolgáltatás milyen információkat tárol a beszélgetésekből, és milyen körülmények között használhatók fel ezek a későbbi tréningek során.

Kritikák érték azt is, hogy a rendszer alkalmanként valós személyekről jelenít meg pontatlan adatokat, ami a hírnévhez és személyiségi jogokhoz kapcsolódó problémákat vet fel.

Ugyanakkor az OpenAI több olyan módosítást vezetett be, amelyek célja a felhasználói adatok védelmének erősítése, így például a rövidebb adatmegőrzési idő, a fejlesztői API-k külön adatkezelési szabályai és a felhasználók számára biztosított törlési lehetőségek..

Elfogultsági vádak és politikai torzítások

A ChatGPT műságködésével kapcsolatban már a szolgáltatás indulását követően felmerültek olyan kritikák, amelyek a modell politikai vagy társadalmi irányultságú elfogultságát vetették fel. Több kutatás és esettanulmány vizsgálta, hogy a nagy nyelvi modellek miként tükrözhetik a tanítóadatokban meglévő preferenciákat, kulturális mintákat vagy aránytalanságokat.

A bírálatok szerint a ChatGPT bizonyos kérdésekben a liberális és/vagy baloldali nézőpont felé mutató, máskor pedig túlzott óvatosságot tükröző válaszokat adott. Konzervatív politikusok és médiaplatformok azt állították, hogy a chatbot eltérően kezeli az egyes politikai szereplőket, például kedvezőbben ír Joe Bidenről, mint Donald Trumpról, illetve bizonyos politikai állításokat vagy vitatott társadalmi kérdéseket elutasító hangnemben kommentál. A ChatGPT-t a jobboldali politikai közegben egyre többen gúnyosan csak „Woke AI”-nak csúfolták.

Több felhasználói példát is megosztottak arról, hogy a ChatGPT hajlandó volt viccet mesélni egyes csoportokról, például férfiakról vagy európai származásúakról, de nem volt hajlandó hasonló jellegű humort alkalmazni nőkkel vagy kisebbségi csoportokkal kapcsolatban. Ezt egyes kritikusok a modell „aszimmetrikus" biztonsági elveinek tulajdonították, amelyek érzékeny csoportok védelmét célozzák, azonban időnként a semleges hangnem megtöréséhez vezethetnek.

Sam Altman, az OpenAI vezérigazgatója, egyben „a ChatGPT arca”

A kritikákra válaszul az OpenAI hangsúlyozta, hogy a vállalat célja nem politikai állásfoglalás, hanem a potenciálisan káros vagy félrevezető tartalmak visszaszorítása. A fejlesztők szerint az eltérések sok esetben a jutalmazási rendszerből vagy az emberi visszajelzésekből eredtek, és nem a modell szándékos irányultságát tükrözték.

2023 februárjában Sam Altman, az OpenAI vezérigazgatója kijelentette, hogy eltökélt szándéka, hogy addig tökéletesítik a chatbotot, amíg majd nem érzi azt mindenki jó szívvel a magáénak, ezért a jövőben lehetővé fogják tenni a különböző „stílusú" vagy „nézőpontú" MI-kimenetek választását, és olyan módosításokon dolgoztak, amelyek a chatbotot érzékeny témák esetén is.következetesebb és kiszámíthatóbb viselkedésre késztették. A vállalat emellett olyan fejlesztéseket jelentett be, amelyek célja, hogy a modell vitatott tartalmaknál ne tiltson reflexszerűen, hanem megfelelő keretek között ismertesse a különböző értelmezéseket, és kerülje el azt, hogy bármely politikai irányzat „saját álláspontjaként" tüntethesse fel a válaszait.

Versenytársak

A ChatGPT a generatív mesterséges intelligencia egyik legelterjedtebb nyelvi modellje, azonban több más fejlett rendszer is meghatározó szereplővé vált a területen. Ezek a modellek különböző architektúrákat, optimalizációs elveket és felhasználási területeket képviselnek, ami lehetővé teszi az összehasonlítást teljesítmény, multimodalitás, skálázhatóság, biztonság és nyílt hozzáférés szempontjából.

DeepSeek R1 és V3

A kínai DeepSeek modelljei a hatékonyság és a gyors skálázhatóság irányába fejlesztettek, különös tekintettel a kisebb erőforrás-igényű, költséghatékony működésre. A DeepSeek R1 és V3 modelleket nemzetközi összehasonlításokban gyakran említik a nagy amerikai modellek alternatívájaként. Egyes tesztek szerint erős matematikai és kódolási teljesítményt mutattak, miközben a modell mérete és költsége alacsonyabb maradt.

A Google vezérigazgatója, Sundar Pichai

Gemini (Google DeepMind)

A Google DeepMind által fejlesztett Gemini-modellcsalád a transzformer-architektúra továbbfejlesztett változatára épül, amely a nyelvi, képi és programozási feladatok egységes kezelését célozza. A Gemini az Alphabet ökoszisztémán belül integrálódik keresőmotorokba, munkahelyi alkalmazásokba és fejlesztői eszközökbe. A modell erőssége a nagyméretű, valós idejű keresési forrásokkal való szoros összekapcsoltság.

Claude (Anthropic)

Az Anthropic által fejlesztett Claude modell kiemelten a biztonságos működésre, a kontextuskezelés megbízhatóságára és az átlátható irányelvi keretrendszerre fókuszál. A modell a „constitutional AI” elvére épül, amely előre rögzített normák alapján formálja a válaszait. Claude nagy kontextusablakkal és hosszú dokumentumok elemzésére optimalizált működéssel rendelkezik.

LLaMA és Meta AI modellek

A Meta által fejlesztett LLaMA-modellcsaládot kezdetben kutatási célokra tették elérhetővé, később azonban szélesebb nyilvánosság is hozzáférhetett. A modellek nyílt licencűek, ami lehetővé teszi a fejlesztők számára, hogy saját infrastruktúrájukon futtassák és továbbfejlesszék őket. A LLaMA-család gyors terjedése hozzájárult a nyílt forrású nagy nyelvi modellek elterjedéséhez és a decentralizált MI-fejlesztés megerősödéséhez.

Mistral

A francia Mistral AI modelljei a hatékony, moduláris architektúrára és a nyílt formátumú terjesztésre épülnek. A Mistral 7B és a Mixtral modellek a kisebb, fejlesztőbarát LLM-ek között a legnépszerűbbek közé tartoznak. A Mistral a skálázhatóságot és a lokálisan futtathatóságot helyezi előtérbe, ami különösen vállalati és adatvédelmi szempontból fontos.

Összegzés

A vezető modellek összehasonlítása azt mutatja, hogy a különböző rendszerek eltérő előnyöket kínálnak:

• a ChatGPT a multimodalitás, a tool-use és a felhasználóbarát integráció területén erős;
• a Gemini valós idejű keresésben és ökoszisztéma-integrációban;
• a Claude a biztonsági és az alkotmányos MI megközelítésben;
• a LLaMA és a Mistral a nyílt forrású közösségben;
• a DeepSeek a hatékonyság és az alacsony költségű skálázás terén.

Források

Könyvek, cikkek és tanulmányok

• Biswas, S. ChatGPT and the Future of Medical Writing. Radiology, (Letöltve2023. április 1.).
• Chang, K. K., Cramer, M., Soni, S., & Bamman, D. Speak, Memory: An Archaeology of Books Known to ChatGPT/GPT-4. arXiv:2305.00118 [cs.CL]. (Letöltve: 2023. április 28.)
• Ouyang, L., et al. Training language models to follow instructions with human feedback arXiv:2203.02155 [cs.CL]. (Letöltve:2022. március 4.)

Online források

• OpenAI. Prompt engineering guide from OpenAI
• Bartholomew, J., & Mehta, D. How the media is covering ChatGPT. Columbia Journalism Review (Letöltve: 2023. május 30.)
• Wolfram, S. What Is ChatGPT Doing … and Why Does It Work? (Letöltve: 2023. február 14.)
• Wolfram, S. ChatGPT Gets Its "Wolfram Superpowers"! (Letöltve: 2023. március 23.)

Podcastok

• Jonathan GPT Swift on Jonathan Swift (Ep. 175-Bonus): How well does GPT-4 do pretending to be the 18th-century satirist? (Letöltve: 2023. március 29.).

További információk

• Ingyenes regisztráció, belépés a ChatGPT chatbotba
• A ChatGPT használata (magyar)

Kapcsolódó szócikkek

• Mesterséges intelligencia
• Generatív MI
• Nagy nyelvi modell
• GPT-3
• GPT-3.5
• GPT-4
• GPT-4o
• GPT-4.5
• DALL-E
• ChatGPT és Wikipédia
• DeepSeek
• Bing
• Baidu
• Gemini (chatbot)
• Claude (nyelvi modell)
• Opera (webböngésző)
• Mistral AI
• OpenAI
• Sam Altman