Mesterséges intelligencia

Horváth Evelin:

Virtuális karakterek a realitás határán

Az antropomorf virtuális karakterek ontológiai, esztétikai és szociális jelentőségének vizsgálata

A tanulmány az antropomorf (emberszerű) virtuális karakterek jelenségét vizsgálja ontológiai, esztétikai és szociális dimenziók mentén. Az ontológiai elemzés rámutat arra, hogy bár a virtuális karakterek nem léteznek a fizikai világban, identitásuk a digitális térben valós és aktív, ezért a felhasználók gyakran humán ágensekhez hasonlóan érzékelik őket. Az esztétikai dimenzió az idealizált megjelenés önértékelésre és szépségideálokra gyakorolt hatását emeli ki, hangsúlyozva a virtuális tökéletesség és a valós testideálok közötti feszültséget. A szociális dimenzió a paraszociális kapcsolatokra fókuszál, bemutatva a hitelesség, a vonzalom és a közösségi interakciók jelentőségét. A tanulmány rávilágít arra, hogy a realitás és a virtualitás határai egyre inkább elmosódnak mindhárom vizsgált dimenzióban: ösztönösen hasonló befogadói érzelmi reakciók jelennek meg a humán és a nonhumán ágensek iránt, míg a tudatos észlelésben inkább a humán kötődések preferenciája érvényesül.

Kuttner Ádám – Kárpáti Andrea:

Generatív mesterségesintelligencia-eszközök az egyetemi kommunikációoktatásban

E tanulmány a generatív mesterséges intelligencia eszközeinek alkalmazási lehetőségeit mutatja be az egyetemi kommunikációoktatás területén. A tárgyalt pilotprogram a kutatássorozat negyedik fázisának eredményeit összegzi, amely harmincnégy kommunikáció- és médiatudomány mesterszakos hallgató és a Magyar Nemzeti Múzeum munkatársai közreműködésével zajlott a 2024–25-ös tanév őszi félévében. A kutatás fő megállapítása, hogy a mesterséges intelligencia eszközeinek tudatos, oktatásba integrált használata hozzájárulhat a hallgatói munkafolyamatok hatékonyabbá tételéhez az ismétlődő technikai feladatok kiváltásával, ezáltal nagyobb lehetőséget teremtve a komplexebb tanulási kihívásokra és a kreatív tevékenységekre való összpontosításhoz. A vizsgálat tapasztalatai várhatóan jól hasznosíthatók hasonló technológiákra épülő oktatási módszerek és kommunikációs projektek fejlesztésében, mind az oktatók, mind a tudománykommunikáció más területein dolgozó szakemberek számára.

Orosz-Réti Zsófia:

Kép, zavar

A giccs, a glitch és a furcsa az MI-generált képekben

A tanulmány amellett érvel, hogy a mesterséges intelligencia által generált képek alapjaiban értelmezik újra a jelentés, a felismerés és az értelmezhetőség hagyományosan adottnak tekintett viszonyait. A freudi kísérteties (uncanny) mellett Mark Fisher hátborzongató (eerie) és különös (weird) affektusaira építve a gondolatmenet három egymást követő stáción keresztül tárgyalja az MI-képek jelentésvesztését. Először a giccs logikája mentén elemzi a fotórealisztikus, idealizált emberábrázolásokat, ezt követően az MI-hibák és vizuális glitchek eerie tapasztalatát vizsgálja, amelyek a szubjektum hiányát teszik érzékelhetővé, végül a weird affektusán keresztül értelmezi az Italian brainrot jelenségét mint a jelentésképzés kulturális és ideologikus kereteit felfüggesztő vizuális gyakorlatot.

Szabó Palócz Orsolya:

A politikai ellenségnarratívák dramaturgiája a generatív mesterséges intelligencia korában

A tanulmány azt vizsgálja, miként működnek az ellenségnarratívák dramaturgiai és diszkurzív mechanizmusként a digitális nyilvánosságban, és hogyan osztanak morális szerepeket a drámaháromszög logikája szerint. Amellett érvel, hogy a figyelemalapú politikai környezet az érzelmi intenzitást jutalmazva felerősíti az identitásalapú polarizációt és a versengő valóságértelmezéseket. A generatív mesterséges intelligencia ebbe a folyamatba belépve nemcsak gyorsítja a narratív termelést, hanem a hitelesség és a legitimitás szimbolikus határait is újrarendezi. A 2024-es Biden-robocall és egy magyarországi MI-generált kampányvideó példája azt mutatja, hogy a szintetikus tartalmak valós affektív reakciókat váltanak ki, és az értelmezési küzdelmet gyorsan a szerepkiosztás és morális pozíciók kérdései felé terelik

David M. Berry:

Bevezetés a gépi tanulás médiaelméletébe

E tanulmányban a gépi tanulás médiaelméleti alapjait vázolom fel két új fogalom, a számító művelet (c computing) és a kiszámított művelet (compute-computed) bevezetésével, valamint ezek kölcsönhatásána keretrendszerével.1 Számító műveleten (számítás, azaz generatív) itt egy rendszer „aktív” tanulási komponen értjük, míg a kiszámított művelet (számítás, azaz generált) fogalma a rendszer „passzív”, kódolt, annak emlé vésett vagy beleírt adatainak aspektusaként ragadható meg. Ezt a két fogalmat azért veze tem be, hog átgondolnunk az algoritmikus rendszerek sajátosságait, amelyek nem csupán a számításfeldolgozás op szekvenciális vagy párhuzamos rendszerei, amelyekhez hozzászoktunk. Sőt a gépi tanulási rendszerek ezek a rendszerek valóban képesek önállósulni abban az értelemben, hogy olyan modelleket és adatstr generálnak, amelyek teljesen internalizálják az adatok bizonyos mintajellemzőit, anélkül, hogy ezeket e programozó formális adatstruktúrákra fordítaná le,2 vagyis képesek arra, hogy megragadják a rendszerbe bevit adatok absztrakt formáját, azonosítsák a kulcsfontosságú jellemzőket, kereteket vagy mintákat, és eze adatfolyamok vagy objektumok összehasonlítása és osztályozása céljából tárolják.