Európa legnagyobb vidámparkja, a stílusosan elnevezett Europa-Park minden márciusban a techvilág játszóterévé öltözik át: a legnagyobb technológiai cégek, legsikeresebb startupok, fejlesztők, mérnökök és vizionáriusok ezrei gyűlnek össze megtárgyalni a felhőtechnológiát, mesterséges intelligenciát, kriptográfiát, és alkalmanként feltűnik a színpadon egy kiborg is. Idén a NetMasters csapata a helyszínen gyűjtötte be minderről a legfontosabb tudásanyagot.
Hány évünk van a titkosítási kvantumapokalipszisig?
A rendezvény egyik fő témája természetesen a biztonság volt, de nem a jelszókezelésről vagy a nyílt WiFi hálózatokról szólt az eszmecsere, hanem elsősorban arról, hogyan tudunk felkészülni a kvantumszámítógépek korára. Miért egyedülállóan fontos kérdés ez?
Azért, mert gyakorlatilag a ma használt minden titkosítási algoritmusunk olyan elvekre épül, melyeket az 1970-es években fektettek le, és nagyon leegyszerűsítve így működik: végy két elképesztően nagy prímszámot, és végezz velük olyan matematikai műveleteket, amit egy szuperszámítógépnek is évezredekbe telne visszafejtenie.
A probléma abban rejlik, hogy míg mai technológiánkkal ez a titkosítási protokoll valóban örökké feltörhetetlen lenne, egy kvantumszámítógépnek évezredek helyett csak pár percre lesz szüksége a megfejtéséhez.
Arra, hogy ezt a kritikus pontot mikor éri el a technológia, pontos becslés nincs, valahol 15-50 év közé esnek a tippek, és az is igaz, hogy már rendelkezünk olyan titkosítási módszerekkel, amik védenek a jövőbeni kvantumszámítógépek ellen is. Mégsem lehetünk nyugodtak, két okból:
- Átállítani mai rendszereinket az új, biztonságosabb titkosításra – mint például a teljes bankszektort, katonai rendszereket, állami adatbázisokat és így tovább – jó esetben is 10-15 évig tartana, ha ma elkezdjük. (Az Egyesült Államokban például már el is kezdték.)
- A ma feltört adatbázisok titkosított csomagjai lehet, hogy egyelőre feltörhetetlenek, de példának okáért a különféle hírszerző szerveknek tökéletesen megfelel az is, hogy ezeket a csomagokat eltegyék, és 15 év múlva újra elővegyék.
Vagyis nem biztos, hogy elkészülünk az átállással időben, de még ha sikerül is, minden addig megszerzett titkos információcsomagra (ideértve például azt is, ha valaki feltöri az amerikai hadsereg adatbázisait) úgy tekinthetünk, mint egy időzített bombára.
Ez tehát egy olyan versenyfutás az idővel, amit részben talán megnyerhetünk. De a másik fő téma már egy olyan területet boncolt, ahol hónapokra előre sem látjuk pontosan a fejleményeket. Ez természetesen az AI.
Mesterséges intelligencia a fekete dobozban
Az AI, vagy MI egyszerre vált az elmúlt fél évben a mindennapjaink részévé és maradt meg egy zavaros, még szakértők számára is nehezen felfoghatóan fejlődő futurisztikus ideának.
A legköznapibb példái ennek a tavaly novemberben berobbant chatrobotok, amik ma már hivatalos leveleket, cikkeket, vagy akár kódot írnak helyettünk. Eközben már több száz olyan alkalmazást is bármikor elérünk, amik fotorealisztikus képeket, valósághű hangot vagy éppen teljességgel emberi, mozgó avatárokat hoznak létre.
Vagyis nemcsak a munka világát borítja fel azzal az AI, hogy rengeteg alapfeladat elvégzését lazán átveszi, de azt is egyre nehezebb megállapítani, tulajdonképpen mi a valóság, és már messze nem a fake news vagy a deepfake problémaköréről van szó.
A legérdekesebb beszélgetést erről Sandra Watcher, az Oxfordi Egyetem professzora folytatta a CloudFest egyik házigazdájával. Egyrészt a “fekete doboz” működési elvét, másrészt az AI megbízhatóságát boncolgatta.
A fekete doboz itt azt jelenti, hogy az AI algoritmusok működése mára elérte azt a szintet, hogy már a legjobb mérnökök sem tudják pontosan, mi történik “belül”. Ezzel együtt “valódi” intelligenciáról egyelőre nincsen szó, a mostani alkalmazások, amikre rácsodálkozunk, igazából szűk MI-k, avagy ANI-ok (“artificial narrow intelligence”, vagy szűk mesterséges intelligencia), erről ebben a mesterséges intelligencia szintjeit boncolgató cikkben olvashatsz részletesebben.
Amit biztosan látunk és értelmezni tudunk, az az input és output: hogy mit kérünk a géptől, és mit kapunk cserébe.
Mivel magát a folyamatot nem tudjuk befolyásolni, ezért az új készség, amit fejlesztenünk kell, hogy a végeredményt alakítsuk az input által. Ma már létező szakma a prompt engineer például, aki egyszerűen fogalmazva azzal foglalkozik, hogy a lehető legjobban fogalmazza meg a feladatokat, amiket az AI-nak el kell végeznie.
Hihetünk-e az MI-nek, ami feltétel nélkül hisz nekünk?
A végeredmény értelmezése pedig a másik kritikus kérdés. A jelenlegi AI modellek ugyanis még zárt rendszerek, csak abból dolgoznak, amire megtanítjuk őket, azokból az adatbázisokból, amikkel az adott modellt képezzük. Ezért hiszi azt például a ChatGPT, aminek csak 2021 végéig állnak rendelkezésére friss adatok, hogy Ukrajnában nincs háború vagy hogy Benedek pápa és az angol királynő még életben van.
A probléma ezzel az, hogy az AI-ok tanítására használt adatbázisokat emberek állítják össze, és Watcher professzor szerint ezért eredendően elfogult így vagy úgy minden modell.
Egy gyors példa: mondjuk, hogy meg akarunk tanítani egy AI-t arra, hogy kiváltsa egy multi HR-osztályán az önéletrajzok szelektálását. Ehhez fogjuk az adott HR-osztály elmúlt 30 éves statisztikáit, feljegyzett módszertanát, minden eredményét, és ezzel “képezzük ki” a feladatra.
Mi van, ha az elmúlt 30 évben a HR-osztály kifejezetten szexista volt, és képesítéstől függetlenül a férfi jelöltek javára döntött? Az AI nem fogja érezni a problémát, mert nincs moralitása, nem képes a forráskritikára, egyszerűen azt fogja levonni az adatokból, hogy a nem fontosabb tényező, mint a képzettség, és eszerint is fog működni.
És ahogy arra a konferencián többen is rámutattak, az AI-modellek képzése a rohamosnak tűnő fejlődés dacára éppen az egyik hátráltató tényező. Minél megbízhatóbb, minél pontosabb eredményeket adó AI-t akarunk, annál nagyobb adathalmazokkal kell tanítanunk, amiket már exabájtban mérhetünk, és ez próbára teszi a technológiát is.
Háborgó tengeren is biztos hajónak érzi magát a techszektor
Hiába az elmúlt évek nehézségei, mint a pandémia, válság, infláció vagy háború, a felhőt mindez nem fújta el. A technológusok, fejlesztők, mérnökök, cégvezetők hangulata pozitív, és a CloudFest első alkalommal elvégzett összpiaci felmérése szerint határozottan optimista.
Ez nem jelenti azt, hogy ne vennének tudomást a globális eseményekről a szakemberek. Többen pedzegették, hogy milyen kritikus helyzetbe kerülhet az iparág, ha Tajvannál kitör egy újabb háború, hisz a sziget a világ legnagyobb mikrochip-gyártója.
Az ukrajnai háborúról Juliana Semetovec, a fehérorosz kiberpartizánok szóvivője beszélt a színpadon, egy olyan hekkercsoport képviseletében, akik az orosz és fehérorosz titkosszolgálatok és katonaság rendszereit támadják és együtt dolgoznak az ukrán különleges erőkkel.
De az általános hangulat jövőbetekintő. Ezt talán az illusztrálja legjobban, hogy az egyik díszvendég előadó egy valódi, államilag elismert kiborg, Neil Harbisson volt. Ő színvakként született, de mára, ha nem is látja, de hallja a színeket egy, a fejébe ültetett antennának köszönhetően. Harbisson hosszan beszélt arról, hogyan dolgozik együtt több száz másik emberrel azon, hogy a kiborgjogokat minél szélesebb körben elismerjék.Ha van tanulsága a CloudFestnek, az ez: izgalmas, forradalmi időket él meg a technológiai piac 2023-ban, de a szakemberek erre inkább lehetőségként, mintsem veszélyforrásként tekintenek. Hogy mennyire van igazuk, arra a 2024-es konferencián talán már válaszokat is találunk majd.
by