Láncreakció

Hogyan lett trend manapság a jól menő karrier feladása, hogy valami gyökeresen másba kezdjünk? Hogyan lett ez lehetséges és vajon milyen okok állnak a háttérben? A kérdés egy videó kiugró nézettségét látva jutott eszünkbe, ahol egy MIT-n végzett idegsebész mesél a szúnyogok felhőjében állva arról, miért lett elege a munkájából. Arra is rácsodálkozunk, hogy sorra érkeznek a legváltozatosabb szakmákból az adattudományba, "mert az olyan érdekes". Van ennek köze a Z generáció munkához való viszonyához? És a nyugati világ értékválságához? Erről vitáztunk olykor szenvedélyesen ebben az epizódban.

Kapcsolódó epizódiok:

Jim Simonst szokás a legokosabb milliárdosként emlegetni, hiszen egyaránt ismeretes a 35 éven át a piacot megverni képes befektetési alapjairól, és komoly tudományos teljesítményéről a matematikában a kvantumtérelmélet terén. Tragédiáktól kísért magánéletét a munkába bújva egyensúlyozta ki a zoknihordásról praktikus okokból lemondó, szuperjachtját Archimedesnek keresztelő tudós, akinek Renaissance Technologies nevű cégcsoportja olyan titkot őriz, amelynek segítségével szembe mehet a hatékony piacok elméletével. A 2024 májusában elhunyt Simons életét ez a könyv, üzleti sikereit pedig ez a podcast mutatja be a legrészletesebben.

Schäffer Krisztián útja az elmúlt pár évben az aijunior.dev önmagát programozó MI-eszköztől a legacy kódok elsajátításáig vezetett, s közben megalkotott egy a gépek, mint önálló életforma létezésének alapgondolatával foglalkozó vallás alapjait. Szükség lesz-e még programozókra, betegápolókra vagy vállalkozókra, avagy minek nézné egy földönkívüli kutatócsoport a Földön szaladgáló kerekes lényeket?

Kapcsolódó epizódok:

A Boeing Starliner űrhajósai fenn ragadtak, a Neuralink már a második páciens agyába készül, a tudósok a ChatGPT-vel iratják a cikkeik absztraktjait, a Russia Today pedig AI botokkal nyomja az X-en a háborús propagandát. A Microsoft és Apple nem lesz benne az OpenAI boardjában, a Teslára viszont nem sikerült rábizonyítani, hogy kamuzott az FSD-vel. Mindeközben az MIT Tecnhology Review szerint az AI miatt mindenki az Nvidiára feni a fogát startupoktól a legnagyobbakig.

dr. Horváth Katalinnal, a CMS Budapest ügyvédi iroda partnerével, az informatikai jog szakértőjével a napokban hatályba lépő EU AI Actről beszélgettünk: milyen logika mentén igyekszik szabályozni az egyik leggyorsabban fejlődő informatikai területet, hogyan hat az EU-s vállalatok versenyképességére, milyen extra terheket ró a fejlesztőkre és az alkalmazókra, és mennyi időnk van, hogy megfeleljünk a szabályozásnak? Vajon egy új GDPR-t kap a nyakába a szakma, vagy példát mutatunk a világnak?

Katalin előadása a dataSTREAM 2024 konferencián

Eheti vendégünk kalandos adattudós karrierje során dolgozott pókercégnek, a Sony Playstation Network 220 milliós felhasználóbázisában keresett kártyacsalókat, építette a Raiffeisen CRM rendszereit a volt szovjet köztársaságokban, hogy végül megérkezzen a Corsearchhöz, a világ második legnagyobb trademark- és brandvédelmi ügynökségéhez, ahol az AI & Data Science Vice President pozíciót tölti be. Egri Botonddal egyebek mellett beszélgettünk a védjegyek bonyolult taxonómiájáról, a Kaggle-mániájáról és a POCA score-ról, ami megmutatja, hogy két gyógyszernév mennyire hasonlít egymásra.

Vajon ki lesz a foci EB győztese és mi változott a professzionális futball utóbbi évtizedeiben - ezekre a kérdésekre csak mellékesen válaszoltunk, mielőtt belekezdtünk volna annak boncolgatásába, szükség van-e még adattudósokra vagy mindenki át kell-e képezze magát MI-mérnökké? Halott-e az adattudomány? Mi változott ezen a területen? Vannak-e még adattudós-állások és egyáltalán meg tudja-e oldani a data scientist a szükséges váltást? Ezekre a kérdésekre válaszoltunk, mielőtt Gyula egy váratlan bejelentést tett.

Az elmúlt hetekben nagy kijelentések és nagy bejelentések egyaránt utolérték az MI iránt érdeklődő közönséget. Kiderült, hogy mennyibe került feltanítani a különböző nyelvi modelleket és hogy az sok vagy kevés. Az Apple az idei fejlesztői konferenciáján (WWDC 2024) számos MI-alapú újdonságot mutatott be, miközben az OpenAI egykori dolgozói és híres barátaik már megint a civilizáció halálát jósolták (a nagyobb figyelem érdekében?), pedig a nagy elemzők meg hatalmas hatékonyságnövekedést várnak. Erre pedig Daron Acemoglu mondja azt, hogy nem eszik olyan forrón a kását. Megfejtjük az összefüggéseket!

Az ember azt hinné, érti az exponenciális növekedést. Talán érti is, de felfogni sokkal nehezebb, mivel jár ez. Hány búzaszem kerül a sakktábla utolsó mezejére, hányszor kellene összehajtani az A4-est, hogy elérjen a Holdig, mennyit fial egymillió forint 20 évnyi 5%-os kamatos kamattal? Csupa olyan kérdés, amire "meglepően sok" a helyes válasz. De a téma kapcsán érdemes elővenni Thomas Malthus túlnépesedési elméletét, a láncreakciót, vagy a Richter-skálát, esetleg az emberi ízérzékelést. Mi ezeket elő is vettük!

Gyula oldalát már régóta furdalta a gondolat, hogy vajon van-e lelke az adatbázisoknak? Nyomozásba fogott és kacskaringós útja során összetalálkozott egy sci-fivel (The Database of Souls), a Linkedin adatbázisának új verziójával (LIquid, The Soul of a new graph database), egy COVID alatti művészeti projekttel, amiben a halálozási adatok legépelésével adott testet a művész a számoknak (The Soul of Data: Data Physicalizations on Fabric), a kreatív üzletelést veszélyeztető adatalapú döntésekkel (Data With Soul: Have We Forgotten About The Humans Behind The Data?), valamint az antropomorfizmus négy állomásával (The 4 Degrees of Anthropomorphism of Generative AI) is. Az viszont, hogy megtalálta-e a Végső Választ, csak az adásból lehet megtudni.

Kapcsolódó epizódok: