A héten jelent meg a Portfolio interjúja Eigner Györggyel, az Óbudai Egyetem Neumann János Informatikai Karának dékánjával, aki egyben az egyetem AI-ért felelős rektori megbízottja. A beszélgetés az informatikusképzésről szól: intézményi AI-stratégiáról, belső GenAI-platformról, junior pozíciókról. Én viszont végig arra gondoltam olvasás közben, hogy ugyanez a logika a katonai felsőoktatásban élesebben igaz - és legalább akkora a tétje.
Egy mondat különösen megmaradt. Eigner szerint a missziója korábban is az volt, hogy az ipari onboarding idejét, ami sokszor egy-két év, hat hónapra vigyék le, és ezt az AI miatt most még fontosabbnak látja.
Fordítsuk le ezt katonai nyelvre. A cél nem a képzési idő rövidítése. A cél az, hogy a végzett tiszt rövidebb idő alatt váljon ténylegesen alkalmazható vezetővé egy olyan műveleti környezetben, ahol az AI-alapú döntéstámogatás már ott van az asztalán. Ráadásul mindezt úgy, hogy valahogyan szinkronizálni kell a haditechnikai cégekkel, ipari intézményekkel, innovációs ökoszisztémákhoz való alkalmazkodással. Ez nem tantervi rövidítés, hanem tantervi átalakítás: a hallgató már az egyetemen olyan feladatokon, szimulációkon és döntési helyzeteken dolgozzon, amelyekkel a szolgálatban is találkozni fog.
A felhasználó és a kompetens vezető nem ugyanaz
Itt van a lényeg, és szerintem ezt érdemes élesen kimondani: a katonai felsőoktatás célja nem AI-felhasználók képzése.
Persze anélkül nincs miről beszélni, tehát a nyelvi felzárkóztatáson túl, erre is gondolni kellene.
Egy AI-felhasználó tud promptot írni és kezeli az eszközöket (ezt mondják AI jártasságnak vagy iteracy-nak).
Egy AI-kompetens katonai vezető ennél többet kell tudjon:
— érti a rendszer működésének alapelveit és korlátait;
— felismeri a hibákat, a torzításokat és a manipuláció lehetőségét;
— tudja, mikor bízhat az AI kimenetében, és mikor kell felülbírálnia;
— képes az AI-ajánlást összekapcsolni a hadműveleti helyzettel, a katonai etikával, a hadijoggal és a parancsnoki felelősséggel.
A negyedik pont az, ami a civil képzésben nem szerepel ilyen súllyal, és értelmezni sem tudja, és amit az Óbudai Egyetem sem fog a portfóliójába felvenni. Egy rosszul értelmezett modellkimenet egy vállalatnál rossz negyedéves riportot eredményez. Egy műveleti környezetben mást.
A vezetés tárgya kibővül
Korábban a tisztnek azt kellett megtanulnia, hogyan vezessen embereket. A jövőben azt is meg kell tanulnia, hogyan vezessen AI-rendszerekkel együtt dolgozó embereket, és hogyan felügyelje magukat a rendszereket. Hogyan kommunikáljon velük.
Ez nem szóvirág. A parancsnoknak egyszerre kell irányítania az emberi állományt és értékelnie az algoritmikus döntéstámogatást. Új kompetenciákat kíván: a feladat pontos megfogalmazását, a rendszerrel való interakció formáját, a kapott eredmény kritikus értékelését, az iteratív visszacsatolást, és annak folyamatos tudatosítását, hogy a szakmai és erkölcsi felelősség végig az emberi döntéshozónál marad.
Eigner ezt az interakciós kérdést a civil oldalon is felveti: szerinte teljesen máshogy kell együttműködni egy mesterséges intelligenciával, mint egy emberrel, és ez nem új szoftver, hanem új interakciós forma. Egyetértek. Katonai kontextusban viszont ehhez hozzájön a parancsnoki lánc, a felelősség jogi dimenziója, valamint olyan szabályzók mint a nemzetközi humanitárius jog, nem is szólva az etikai háttérről.
Ami nem a divatokra épül
Az interjú másik pontja, amit szívesen emelnék általános oktatáselméleti elvvé: ma a loop engineering, az embodied AI és az ágensrendszerek a fősodor, de ezek is gyorsan változni fognak, és az alapokat - kritikus gondolkodás, etika, pszichológia, természettudomány, változásmenedzsment - nem lehet megkerülni. Áltálában azt látom ezek esnek áldozatul manapság elsőre, ha kurtítani kell tantárgyakon, gyakorlati tapasztalatok helyett. Pedig ez nem jó irány.
Ha a képzést az aktuális technológiai divatra építjük, akkor a katonai döntéshozó egy olyan eszközkészletet fog tökéletesen ismerni, amely a szolgálati ideje első harmadában elavul. Ha viszont a morális ítélőképesség, a rendszerszemlélet és a természettudományos alapműveltség szilárd, akkor a ma még nem ismert rendszereket is felelősen fogja tudni alkalmazni. Az egyetem tehát fontos gyakorlati terep, de alapvetően mégis a szellem művelésének terepe. Talán mind a mai napig az orvosi képzésben látszik a legjobban meddig és hogyan jut el egy orvos a műtőasztalig és mikor lesz ott önálló döntéshozó.
Amit érdemes tisztázni
Két dolgot nem tudunk még jól. Az egyik: nincs használható mérőszámunk arra, mit jelent „AI-kompetens" egy parancsnoki beosztásban. Az Óbudai Egyetem KPI-alapú megközelítése - mikor tekintünk sikeresnek egy programot, milyen határidővel, milyen kerettel - itt is működhet, de a katonai kimeneti követelmények megfogalmazása még hátravan. Gondoljunk csak arra, hogy a katonai rendszerekre és személyekre sok esetben nem is vonatkoznak a civil, például EU-s szabályzók.
A másik: az akkreditációs és tantervi ciklusok lassabbak, mint a technológiai ciklusok. Ez a civil képzésben is probléma, a honvédtisztképzésben pedig még kötöttebb a rendszer. Erre nem az a válasz, hogy évente írjunk új tantervet, hanem az, hogy a tanterv váza időtálló legyen, a moduláris rétege pedig gyorsan cserélhető. Ehhez az egyetemek fel vannak készülve, az egyetemi szabadság oly nagyfokú, hogy ha "békén hagyják az oktatót" akkor nagyon hatékonyan tud rugalmas is lenni. A katonai környezet azonban sokszor ennek éppen az ellenkezője.
Az AI katonai etikája szempontjából a végcél nem az AI-használat. A végcél az AI által támogatott, felelős katonai vezetés. A kettő között az a különbség, hogy az elsőt meg lehet tanítani egy háromnapos tanfolyamon, a másodikat nem.