A mesterséges intelligenciát (MI) az információs kor végső kifejeződéseként ünneplik. A negentropia – az információ azon képessége, hogy rendet teremtsen a káoszban – ígéretében gyökerező MI-nek intelligensebbé, karcsúbbá és produktívabbá kellene tennie rendszereinket. Claude Shannon, az információelmélet atyja adta meg a fogalmi alapot: az információ csökkenti a bizonytalanságot, ellensúlyozva az entrópiát. E logika szerint a MI-nek, legalábbis elméletileg, javítania kellene a gazdasági és társadalmi rendszerek életképességét. Valójában a MI-nek az emberiség évezredes küzdelmének apoteózisát kellene képviselnie, hogy negentropiát kényszerítsen a féktelen Természetre; és ez magában foglalja az emberiség saját féktelenségét is.
A gyakorlatban azonban az amerikai mesterséges intelligencia-boom egy olyan ellentmondást tár fel, amely túlmutat a közgazdaságtanon, és belevág a modern kapitalizmus termodinamikai valóságába. Maga a technológia, amelyet a rendszerszintű rend optimalizálójaként hirdetnek, felgyorsítja a rendetlenséget, mind fizikailag, mind pénzügyileg. A rendszerszintű értékcsere keretrendszerének nyelvén szólva, magának az információnak a megvalósíthatósága megkérdőjelezhetővé válik, amikor előállítása és felhasználása aránytalanul nagy anyag- és energiaáteresztő képességet igényel.
Ez az amerikai jellemzőkkel rendelkező mesterséges intelligencia paradoxona. Egy elképzelt és tervezett rendszer, amely információs rendet teremt, de sajnos az energetikai és rendszerszintű entrópia mozgatórugójává vált.
AGI: A Mesterséges általános intelligencia (AGI) az elméleti mesterséges intelligencia-kutatás egy olyan területe, amely olyan szoftverek létrehozására törekszik, amelyek emberi szintű intelligenciával és önálló tanulási képességgel rendelkeznek. A cél az, hogy a szoftver olyan feladatokat is képes legyen végrehajtani, amelyekre nem feltétlenül kifejezetten kiképezték vagy tervezték. Forrás: deepseek https://chat.deepseek.com/a/chat/s/9ef253af-42e1-452c-88ae-92df16c960db
Az információs utópiától az energiaszűk keresztmetszetig
A mesterséges intelligencia célja az volt, hogy megszabadítson minket a régi ipari korlátoktól, és felszabadítsa az értéket az anyag béklyóitól. A valóságban, legalábbis Nyugaton, az ellenkezője történik. Az adatközpontok – a mesterséges intelligencia ipari gerince – elképesztő mennyiségű villamos energiát fogyasztanak. Minden új generatív modell exponenciálisan nagyobb számítási teljesítményt igényel, ami közvetlenül az energiaigényben is megmutatkozik.
Ez nem pusztán fogyasztási kérdés. Ez egy strukturális probléma. Az amerikai villamosenergia-rendszert nem ilyen keresletnövekedésre építették. Energiatermelési mixe továbbra is nagymértékben támaszkodik a fosszilis tüzelőanyagokra, míg az átviteli infrastruktúra elavul és törékeny. Az energiaéhes mesterséges intelligencia által generált munkaterhelések súlyosbítják a nagykereskedelmi piacok torlódását és volatilitását, ami minden felhasználó számára magasabb árakat eredményez.
Az irónia elég éles. A logisztika, a gyártás és a szolgáltatások energiafelhasználásának optimalizálására irányuló technológiák összességében magasabb entrópiaállapotokba kényszerítik a rendszert – nagyobb stressz, nagyobb költségek, nagyobb instabilitás. Ehhez adjuk hozzá a holland betegség paradoxonját, amely az emelkedő energiaköltségeket az amerikai társadalom és ipar többi részére gyakorolja, és máris a legrosszabb világot kapjuk.
Nulla megtérülés, buborékok és spekulatív felhajtás
Ha a termodinamikai paradoxon nem lenne elég, a pénzügyi történet egy újabb réteggel bővíti a képet. Egy MIT-felmérés szerint az amerikai vállalkozások 95%-a nulla mérhető megtérülést ért el mesterséges intelligencia-befektetésein. Ez a megdöbbentő szám egy mélyreható termelékenységi paradoxonra utal. A mesterséges intelligencia felé történő hatalmas tőkeallokációról beszélünk, amelynek elhanyagolható hatása lehet a reálgazdasági kibocsátásra.
A Wall Street azonban más történetet mesél. A mesterséges intelligencia és a félvezetők részvényei az amerikai részvénypiacok teherhordó pilléreivé váltak. Valójában, ahogy a Fortune nemrégiben beszámolt róla, a 2025 első felében bekövetkezett mesterséges intelligencia-boom nélkül az amerikai gazdaság elhanyagolható 0,1%-kal nőtt volna. A részvénybuborék és a kapcsolódó beruházások jelenleg az amerikai gazdaságot jellemzik. Az olyan vállalatok, mint az NVIDIA, az Arm és a nagy hiperskálázók a dotcom-korszakra emlékeztető értékeléseken kereskednek, árfolyam/nyereség arányuk fenntarthatatlan magasságokban kering. A mesterséges intelligencia-boom a New York-i tőzsdét úgy támasztja alá, ahogy az ingatlanpiac 2008 előtt, és ahogy minden „dotcom” nevű projekt 1999-2000-ben – a rendszerszintű bizalom spekulatív horgonyként.
Egyre több aggodalomra ad okot egy kialakulóban lévő technológiai/mesterséges intelligencia buborék. Az Angol Bank nemrég hangosan kimondta azt, ami eddig csak suttogás volt a pénzintézetek folyosóin. A magas értékelések, a legtöbb vállalat lassú vagy hiányzó megtérülésével együtt, arra utalnak, hogy a piaci optimizmus nagy része inkább narratívákon, mintsem tartalmi alapokon nyugszik. A buborék egyre inkább ki van téve a többrétű strukturális korlátoknak – egy nagyon is lényeges trilemma, amely kívül esik az ipar vagy az amerikai kormány közvetlen irányításán: az áramellátási korlátozások az upstream – beszállítói - piacon, a ritkaföldfémektől való függőség és a félvezetőgyártás fizikai korlátai. Ezek mindegyike olyan „tűként” működhet, amely képes átszúrni a spekulatív őrületet.
Upstream energia- és anyagkorlátok
A mesterséges intelligencia paradoxona nem korlátozódik az elektromosságra. A mikroprocesszor-gyártás – minden mesterséges intelligenciarendszer lelke – a ritkaföldfémek, köztük a neodímium, a diszprózium és más kritikus fontosságú anyagok törékeny globális ellátási láncára támaszkodik. Kína uralja ezen elemek számos részének termelését, míg az Egyesült Államok és szövetséges nemzetei továbbra is nagymértékben importfüggőek. A kitermelésben, a finomításban vagy a szállításban bekövetkező zavarok lelassíthatják a fejlett chipek gyártását, szűk keresztmetszeteket okozva a mesterséges intelligencia bevezetésében. És pontosan ezt tehetik Kína ritkaföldfém-exportengedélyekre vonatkozó bejelentései.
Ezzel egyidejűleg a villamosenergia-termelés bővítése strukturális korlátokba ütközik. Az új termelési kapacitások kiépítése lassú és politikailag vitatott. Az átviteli infrastruktúra korszerűsítése elmarad a kereslet növekedésétől, a szükséges anyagokhoz és a szakképzett munkaerőhöz való hozzáférés pedig nehézkes. Az eredmény egy rendszerszintű összefonódás – a mesterséges intelligencia a villamos energiától és a ritkaföldfémektől függ, de mindkettő fizikai, geopolitikai és szabályozási korlátokkal szembesül. Bármilyen eltérés a spekulatív értékelések áthágásával, piaci instabilitás megteremtésével, vagy mindkettővel fenyeget.
Nem csoda, hogy Trump, Bessent és az amerikai Beltway-támogató tömeg többi tagja és rajongója féktelen dühkitöréssel reagált Kína kereskedelmi minisztériumának október 9-i bejelentéseire.
A szisztémás értékcsere keretrendszerének szempontjából ezek az upstream korlátok a megvalósíthatósági feltételek megsértését jelentik. Az információ nem tisztán negentropikus, ahogy azt Shannon mondása sugallja; a szűkös anyag- és energiaáramlásoktól függ, amelyek megszakadása esetén rendezetlenséget terjesztenek a rendszerben. Az információ, ahogy azt a múltban már említettem, egy termodinamikai műtermék is.
Amikor a negentropia entrópiává válik
Shannon azt tanította nekünk, hogy az információ csökkenti a bizonytalanságot; termodinamikai értelemben ellenáll az entrópiának. A mesterséges intelligenciának kellett volna lennie ezen az elv gyakorlati megtestesüléseként – a rendszerszintű rend motorjaként, amely végre lehetővé teszi az emberiség számára, hogy a természet összetettségét a földdel birkózza meg. De az információ nem létezik vákuumban. Anyagi hordozókra, energiahordozókra és fizikai infrastruktúrára van szüksége.
Az információk mesterséges intelligencia általi előállítása egyre növekvő mennyiségű energiát és erőforrást igényel, ami viszont azzal a kockázattal jár, hogy máshol is leromlik a rendszerszintű rend. Egyetlen nagy nyelvi modell betanításának energiaköltsége meghaladhatja több száz autó élettartamának károsanyag-kibocsátását. Szorozzuk meg ezt a globális mesterséges intelligencia fegyverkezési versenyének mértékével, és az entrópiaköltség hatalmassá válik.
A szisztémás értékcsere keretében minden értékformának van egy életképességi feltétele. Ahhoz, hogy egy információ életképes szisztémás erőforrásként szolgáljon, az energia- és anyagköltsége nem haladhatja meg az általa létrehozott szisztémás rendet. Ez lényegében az információ életképességének gondolata(erre egy későbbi esszében még konkrétabban kitérek). Ma ezt a küszöböt vitathatatlanul átlépik; és ha nem, akkor a határán billegünk. Nyugaton az információt magas költségekkel állítják elő, de társadalmi, gazdasági és ökológiai előnyei messze elmaradnak ettől. Paradox módon az entrópia mozgatórugójává válik. Az adat az új olaj, így mondták egyszer; de ez nem teljesen igaz, mert az adat nem ingyenes.
Egy újabb hamis hajnal
Zaj kontra negentropia: A mesterséges intelligencia kulturális sodródása
A probléma túlmutat a termodinamikán és a pénzügyeken. Vegyük például az OpenAI munkatársának, Sam Altmannak a legutóbbi bejelentéseit: egy mesterséges intelligencia által támogatott videókészítő és -megosztó közösségi alkalmazás elindítása, valamint egy új, korhatáros modell, amely támogatja az erotikus tartalmakat – amit akár úgy is nevezhetnénk, hogy „a mesterséges intelligencia betör az OnlyFans világába”.
Mindkét kezdeményezés rávilágít a paradoxon egy másik dimenziójára, mintha már nem lenne elég belőle. Az információs zaj burjánzása, nem pedig a szisztematikus negentropikus potenciál, az amerikai jellemzőkkel rendelkező mesterséges intelligencia elengedhetetlen feltételeként jelenik meg. Hatalmas erőforrásokat fordítanak olyan múlékony, fogyasztható tartalmak létrehozására, amelyek kevés hosszú távú rendet teremtenek a gazdasági, társadalmi vagy technológiai rendszerekben. Az információk jel-zaj aránya csökken, és a mesterséges intelligencia kulturális lábnyoma egyre inkább a szórakoztató látványosságra, mintsem a produktív intelligenciára hasonlít.
Az Egyesült Államokban a mesterséges intelligencia a szimulákrák szolgálólányává vált. Ez a mesterséges intelligencia által vezérelt szimulákra egy folyamatosan terjeszkedő, többfejű hidra, amely felfalja önmagát, miközben újabb klónokat hoz létre.
A "szimulákrum" jelentése hasonmás, másolat vagy egy hamis valóság, amely egy eredeti, valósághű leképezése, de gyakran a fogyasztói társadalom vagy a technológia által létrehozott, megkérdőjelezhető alternatíva.
Filozófiai kudarcok
Ha az anyagi és rendszerszintű korlátok azzal fenyegetnek, hogy Amerika mesterséges intelligencia-boomját végleg leállítják, akkor a mesterséges intelligencia (AGI) tágabb ígéretei is megtorpannak. Minden MI-felhajtási ciklus – a szakértői rendszerektől a mélytanuláson át az LLM-ekig (nagy nyelvi modell) – áttörést ígért az emberszerű gondolkodásban, csakhogy végül alapvető fogalmi korlátokba ütközött.
A filozófiai kritikák régóta rávilágítanak a mesterséges intelligencia tervezésének alapjául szolgáló alapvető feltételezések hibáira. Herb Simon és a korai kognitív tudósok az intelligenciát szabályokon alapuló, szimbólummanipuláló folyamatként fogták fel. Mégis, ahogy Bert Dreyfus meggyőzően érvelt, ez a nézet figyelmen kívül hagyja az emberi intelligencia megtestesült, kontextuális és szituált természetét – amit Heidegger a világban-létnek nevezett. Az LLM-ek minden statisztikai kifinomultságuk ellenére is „szteroidokon ható regressziós algoritmusok” maradnak; lenyűgöző eszközök a mintázat-előrejelzéshez, de ezt soha nem szabad összekeverni a valódi megértéssel. A humanoid robotok hasonlóképpen valószínűleg nem fogják áthidalni a számítás és a megtestesült kogníció, valamint a kontextuális intelligencia közötti fogalmi szakadékot.
Dreyfus kritikája továbbra is különösen releváns az LLM-ek számára. Az intelligencia, érvelése szerint, megtestesült és kontextusfüggő. Az emberi megértés a világgal való közvetlen kapcsolatból, a gyakorlati gondolkodásból és a társas interakcióból fakad. Az LLM-ek ezzel szemben nem rendelkeznek érzékszervi tapasztalattal, nincsenek megalapozva az anyagi vagy társadalmi világban, és nincsenek intencionalitásaik. Szimulálják a megértést, de nem tudnak semmilyen emberileg értelmes értelemben.
Történelmileg szemlélve a mai MI-fejlesztések hamis hajnalt jelentenek, a filozófiai túlzások hosszú sorának legújabb epizódját. A szórakoztatásra fókuszáló MI – közösségi alkalmazásokon megosztható videók és erotika – felé fordulás rávilágít arra, hogy az LLM-ek egyik fontos, újonnan felmerülő aspektusa a jelek elsajátítására, az újdonságra és az elköteleződésre való optimalizálásuk, nem pedig a valódi autonómiára vagy megértésre. Rendszerszintű szempontból az AGI megvalósításába fektetett erőforrások zajt, nem pedig negentropiát eredményeznek, tükrözve a technológia fizikai és fogalmi korlátait egyaránt.
A felhajtás ellenére az LLM-ek (jogi mesterképzések) nem azon az úton haladnak, hogy áthidalják a szakadékot a valóban egyedülálló emberi intelligencia és a gépek számolóképessége között. Meggyőző narratívákat tudnak generálni az etikáról, a szeretetről vagy a készségekről, de nem képesek a megtestesült emberek által megtapasztalni vagy megérteni a dolgokat. Minden kimenet statisztikai vetület, nem pedig a megértés tükröződése. Rendszerszintű szempontból az LLM-ekbe való befektetés, mint az AGI felé vezető út, az erőforrások rossz elosztását jelenti, ami információs és gazdasági entrópiát generál, nem pedig negentrópiát.
Kulturális filozófiák és az AGI megszállottsága
Az anyagi, rendszerszintű és fogalmi korlátokon túl a mesterséges intelligencia (AGI) iránti nyugati törekvés egy mélyebb kulturális és filozófiai megszállottságot tükröz. Az emberrel egyenértékű intelligencia létrehozására irányuló törekvés az istenhelyettesítés egy formájaként is értelmezhető: a vágy, hogy uralmat érvényesítsünk maga az intelligencia felett, hogy visszaszerezzük a „bukott” státuszt, és bebizonyítsuk, hogy az emberiség a számítástechnika révén mindentudásra vagy mindenhatóságra képes. Ez a motívum erősen rezonál a nyugati gondolkodásban, ahol a teológiai és a felvilágosodás kori hagyományok a természet meghódítását és az emberi racionalitás végső célként való érvényesítését értékelik.
Az amerikai mesterséges intelligencia világa, ahol a hangsúly az átfogó mesterséges intelligencián (AGI) mint horizontális célon van, tükrözi ezt a megszállottságot. Amikor az AGI ígérete nem valósul meg (vagy legalábbis csendben elhalványul a piacok figyelméből), a figyelem a szórakoztatásra és az efemer alkalmazásokra (az "efemer" szó olyan dolgokat jelent, amelyek tiszavirágéletűek, gyorsan elmúlnak, átmenetiek vagy rövidek. Ezt a kifejezést gyakran használják jelenségek, érzések, vagy akár létezési formák leírására, amelyek nem tartósak és könnyen eltűnnek)irányul, kulturális és információs zajt teremtve a rendszerszintű rend helyett.
Ezzel szemben Kína mesterséges intelligenciához való hozzáállása kevésbé terhelt metafizikai vagy teológiai ambíciókkal. A kínai MI-stratégia pragmatikus és mintaorientált: a hangsúly a számítási sebességen, a hatékonyságon és az ellenőrzött alkalmazásokon van olyan területeken, mint a logisztika, a pénzügy és a megfigyelés. Nincs megszállottság az AMI-vel vagy az emberi tudat replikációjával kapcsolatban. A kínai tervezők és fejlesztők tisztában vannak mind a technológia, mind a matematika korlátaival, és ez egy korlátozott és megalapozott ambíciók kultúráját formálja. A MI az optimalizálás, az irányítás és a rendszerszintű fejlesztés eszköze, nem pedig a metafizikai korlátok lebontására irányuló projekt.
Rendszerszintű szempontból ez a különbség mélyreható. Míg az amerikai megközelítés hatalmas erőforrásokat irányít spekulatív AGI-álmokba és szórakoztatás-vezérelt LLM-alkalmazásokba – azzal a kockázattal, hogy pénzügyi, energetikai és információs entrópiát generál –, a kínai modell a technológiai képességeket az entrópia és a negentrópia termodinamikájába ágyazott mérhető rendszerszintű előnyökkel hangolja össze. A Nyugat elméletben a negentrópiát követi, de a gyakorlatban entrópiát termel; Kína a korlátozott számítást és a mintázatfelismerést követi, és gyakorlati értéket nyer ki a rendszer túlterjeszkedése nélkül.
Anyagi, rendszerszintű és fogalmi korlátok
Összefoglalva, a legújabb mesterséges intelligencia epizód az Egyesült Államokban tapasztalható korlátok konvergenciáját illusztrálja. Vannak anyagi korlátok. Az elektromos hálózat túlterheltsége, a ritkaföldfémek hiánya és a félvezetők szűk keresztmetszetei kemény korlátokat szabnak a terjeszkedésnek. A magas energiaigény, a spekulatív finanszírozás és az infrastruktúra törékenysége inkább felerősíti az entrópiát, mintsem csökkenti. Ezek a termodinamikai valóság által lefektetett rendszerszintű korlátok. Fogalmi korlátaink is vannak. Itt az emberi intelligencia félreértése azt jelenti, hogy az AGI – a feltételezett végső negentropikus eredmény – alapvetően elérhetetlen marad. Egy ideig talán élénkítette a piacokat, de idővel – talán előbb, mint utóbb – a piacok továbblépnek. Végül pedig kulturális korlátaink vannak. Az AGI-val kapcsolatos nyugati metafizikai ambíciók torzítják a prioritásokat, ami a zajkeltő alkalmazásokba történő befektetésekhez vezet, ahelyett, hogy gyakorlati rendszerszintű előnyökhöz vezetnének.
Az amerikai mesterséges intelligencia-boom jól példázza a termodinamikai, gazdasági, filozófiai és kulturális határok metszéspontját. Az információ nem eredendően negentropikus; csak akkor életképes, ha egy olyan rendszerbe ágyazódik, amely képes támogatni annak előállítását, integrációját és értelmes alkalmazását. Ahol ezek a feltételek kudarcot vallanak, a mesterséges intelligencia az entrópia vektorává válik: a kulturális zaj látványosságává, az energia elszívásává és a pénzügyileg megalapozott elvárások buborékjává.
A „mesterséges intelligencia csoda” több paradoxonnal rendelkezik: fizikai, pénzügyi, koncepcionális és kulturális téren. Az amerikai mesterséges intelligencia szórakoztatóipari alkalmazások felé való elmozdulása nem pusztán piaci anomália; hanem a strukturális és rendszerszintű eltérések tünete.
Intelligencia a határokon belül
Az amerikai mesterséges intelligencia-boom erőteljesen rámutat arra a felvetésre, hogy az absztrakció nem szabadulhat meg fizikai, fogalmi és kulturális alapjától. Az intelligencia, bármennyire is mesterséges, nem súlytalan. Áramkörök hordozzák, víz hűti, hálózatok működtetik, ellátási láncok korlátozzák és kulturális előítéletek alakítják. Amikor az absztrakció anyagi, rendszerszintű és fogalmi költsége meghaladja az általa előállított rendet, az információ megszűnik erőforrás lenni, és kötelezettséggé válik.
Ez az amerikai jellemzőkkel rendelkező mesterséges intelligencia paradoxona. Az intelligencia negentropikus ígéretét egy elavult energiarendszer entrópiás logikája, a törékeny ellátási láncok, a spekulatív pénzügyek, a filozófiai tévhitek és a kulturális túlkapások teszik tönkre. A mesterséges intelligencia ahelyett, hogy egy súrlódásmentes jövőt hirdetne, egyre mélyebbre húzza az Egyesült Államokat a termodinamika, a szűkösség és a rendszerszintű instabilitás súrlódásaiba.
Amíg ezeket az ellentmondásokat nem oldjuk fel – fenntartható energia, rugalmas ellátási láncok, korlátozott fogalmi ambíciók és kulturális újrakalibrálás révén –, a mesterséges intelligencia valószínűleg nem az emberi intelligencia diadalát szimbolizálja, hanem inkább a valóságtól való elszakadásának tragédiáját tükrözi. Ezek a csillogó, zümmögő adatközpontok egy napon emlékművei lehetnek annak a rendszerszintű költségnek, ami az érték életképességének figyelmen kívül hagyásából fakad.
Köszönöm, hogy elolvastad Warwick Powell Substackját! Iratkozz fel ingyenesen, hogy értesülj az új bejegyzésekről és támogasd a munkámat.
Forrás: https://warwickpowell.substack.com/p/the-paradox-of-ai-with-american-characteristics?utm_source=share&utm_medium=android&r=2cxqch&triedRedirect=true 2025. október 17.
Fordította: Naetar-Bakcsi Ildikó
