Mesterséges Intelligencia az egyetemi oktatásban és kutatásban
A mesterséges intelligencia (MI) ma már a mindennapjaink része akkor is, ha tudatosan kerülni próbáljuk. Persze, ha valaki nem használja a közösségi médiát, nem néz Netflix-et, Youtube-ot és soha semminek nem a Google-ben néz utána, akkor esetleg előfordulhat, hogy nem hozta még össze a sors az MI-vel…
Mint ahogy sokakat, engem is foglalkoztat a kérdés, hogyan tudom ezt az eszközt a saját hasznomra fordítani, hogy ne csak az időmet vegye el, hanem valóban a segítségemre legyen. A téma kapcsán lehetőségem volt kérdezni Dr. Fogarassyné dr. Vathy Ágnest a Pannon Egyetem Rendszer- és Számítástudományi Tanszékének tanszékvezetőjét, aki egyben az egyetem mesterséges intelligencia oktatásáért és fejlesztésért felelős rektori biztosa is.
Már a beszélgetésünk elején kiderült számomra, hogy ez a terület már sokkal régebb óta foglalkoztatja egyetemünk kutatóit, mint azt én gondoltam.
Kutatás
Az egyetem oktatói és kutatói, valamint a doktori képzésben résztvevő hallgatók már régóta foglalkoznak MI témájú kutatásokkal. Ezek a kutatások több doktori iskolához is köthetőek, s gyakran karokon átívelő multidiszciplináris kutatásokról van szó. A témában jelentős számú publikáció született, ami nemcsak az informatikát érinti, hanem egyéb tématerületeket is, ahol a mesterséges intelligenciát, mint eszközt és módszertant építik be a kutatási folyamatokba.
MI kurzusok az egyetemen
A Pannon Egyetemen már az 1990-es évek óta léteznek mesterséges intelligencia kurzusok, amelyek korábban elsősorban az informatikus hallgatóknak szóltak. Az általános betekintést nyújtó kurzus az elmúlt mintegy 30 évben a szakterület fejlődésével folyamatosan fejlődött, majd a 2000-es évek elejétől kezdődően folyamatosan jelentek meg újabb, az MI egy-egy részterületére fókuszáló, mélyebb ismereteket nyújtó kurzusok is. 2023-tól a mesterséges intelligencia kiemelt szerepet kapott a szakirányú továbbképzési programban is, majd ugyanezen évben az országban az elsők között indított a Pannon Egyetem az adatalapú gépi tanulást fókuszba helyező Adattudomány MSc képzését.
2025-ben újdonságként jelent meg a Mesterséges intelligencia eszközök alkalmazása az oktatásban, kutatásban és kreatív munkában c. kurzus, amely a teljes egyetemi hallgatóság számára elérhető. A tantárgy célja, hogy felhasználói szempontból közelítse meg a generatív AI-t, hangsúlyozva a megfelelő és etikus használatot. Induláskor közel 600 hallgató vette fel, ami jelzi a téma iránti rendkívüli érdeklődést. A tananyag feldolgozása e-learning formában zajlik, így a hallgatók egyéni tempóban haladhatnak. A kurzus a nagy nyelvi modellek működésének áttekintésén túl bemutatja a promptolás módszertanát is. Ezután pedig a következő hét témakört veszi át: szöveggenerálás; fordítás és nyelvi ellenőrzés; kép-, videó- és audiotartalmak generálása; prezentációkészítés; adatelemzés és adatvizualizáció; kutatástámogatás; design thinking. A tantárgy a gyakorlati alkalmazást helyezi előtérbe és átfogó képet ad az MI-eszközök alkalmazásáról.
Tanszékvezető asszony kiemelte, hogy nem csak a kurzust felvevők száma mutatja a szabadon választható tárgy népszerűségét és szükségességét, hanem a visszajelzések is: „Rendkívül pozitívak a vélemények, nagy örömmel olvasom őket. Többen is kiemelték, hogy szívesen látnának hasonló kurzusokat a jövőben.”
De nem csak itt jelenik meg az MI az egyetemen. Idén ősszel a Moodle rendszerbe integrálták a LearnGPT szolgáltatás is. Ennek segítségével a hallgatók a feltöltött anyagokkal kapcsolatban kérdéseket tehetnek fel, elmagyaráztathatnak bizonyos tananyagrészeket, ha azok megértése nehézségekbe ütközik. Így tulajdonképpen egy tutort kapnak, aki 0-24 rendelkezésükre áll. Ezen kívül a Google Magyarországon is ingyenessé tette a felsőoktatási hallgatók számára a Gemini Pro csomagot, amely a nagy nyelvi modell ingyenes használata mellett egyéb kiterjesztett szolgáltatásokat is tartalmaz, s jelentősen támogatja a tanulási folyamatokat. A visszajelzések alapján a diákok egyre aktívabban használják ezeket az eszközöket, azonban tanszékvezető asszony kiemelte, hogy „azt azért tudnunk kell, hogy a nagy nyelvi modellek hallucinálhatnak. Tehát ez egy prediktív modell, ami szópredikció alapján működik, így nem biztos, hogy mindig valós információkat ad válaszként.”
Elengedhetetlen az alaptudás…
Beszélgetésünkben rávilágított arra is, hogy a hallgatóknak el kell sajátítaniuk azokat a promptolási technikákat, amelyekkel a tévedés minimalizálható. A tárgyi tudás továbbra is elengedhetetlen, és meg kell tanulniuk, hogy ne kényelmesedjenek el.
„Nem lehet erre egy olyan varázsgömbként tekinteni, amitől bármit kérdezhetünk, és mindig tökéletes választ kapunk. Az egyik legnagyobb kockázat éppen az, hogy ha 100%-ban ezekre az eszközökre támaszkodunk, és minden választ tőlük várunk, akkor felmerül a kérdés: vajon a szükséges alaptudást megszerzik-e a felhasználók és birtokában lesznek-e annak a tudásnak, amivel kritikusan tudják szemlélni a nagy nyelvi modell válaszait? Tehát amiben azt gondolom, hogy fejlődni kell, illetve fókuszt kell rá helyeznünk, az az, hogy az alaptudásra továbbra is szükség van – és ezt a hallgatóknak is tudniuk kell. A kulcs a tárgyi tudás megléte, az MI eszközök tudatos és felelősségteljes használata és a kritikai szemlélet hármasában rejlik.”
Etikus használat
Az MI átfogóbb megismerése az etikus használat miatt is fontos. A szak- és diplomadolgozatok esetében alapvető a hallgatói hozzáadott érték jelenléte. Az MI-t eszközként lehet használni, de a teljes munkafolyamatban a hallgatónak kell meghatározónak lenni, és az MI használatát fel kell tüntetni.
Hova kerülnek a feltöltött adatok? Jogunk van-e feltölteni?
Az etika másik fontos vonulata az adatvédelem. A nagy nyelvi modellekben sokszor feltöltünk dokumentumokat, és kérdés, hogy jogunk van-e feltölteni például egy interjú leiratát, céges/belső munkaanyagot, vagy tudományos anyagot. Ezek jelenleg „puha határok”, melyeket sok felhasználó átlép anélkül, hogy átlátná a lehetséges veszélyeket. Bár számos modell már azt mondja, hogy a feltöltött anyagokat nem használja fel továbbtanításhoz, továbbra is fennáll annak a kockázata, hogy az információ kiszivárog abból a szervezetből, ahová tartozik. Ennek kiküszöbölésére egy lehetséges megoldás a lokális, zárt hálózaton futó nyelvi modell alapú MI-rendszerek fejlesztése. Ez azt jelenti, hogy egy adott szervezet nem külső szolgáltató modelljét használja, hanem egy szabadon letölthető AI-modellt telepít és működtet saját infrastruktúráján belül.
Egyetemi szabályozás: Mesterséges Intelligencia Alapú Rendszerek Használatának Rendje
A jogi vonatkozások kapcsán szóba került az is, hogy a bizonytalan jogi környezet miatt az egyetem jelenleg is dolgozik az MI rendszerek használatával kapcsolatos belső szabályozás kialakításán. Ez várhatóan iránymutatást ad majd arra vonatkozóan, hogy milyen adatokat lehet feltölteni, és hogyan lehet etikusan használni ezeket az eszközöket. Ennek egy részét ugyan európai szinten az AI Act (MI törvény) is szabályozza, azonban általánosságban elmondható, hogy nem egy kiforrott szabályrendszerről van szó, amit a jogrendszerünk régóta ismer.
„Mindenki keresi a határokat, érezzük, hogy ezt szabályozni kell, és erre iránykutatást kell adni nem csak a hallgatóknak, hanem a kollégáknak is.”
Györffy Anikó
Képek: riportalany; internet