A szuverén AI és a kutatók munkáját segítő ügynökök álltak a középpontban

Az AI-szuverenitás több egy saját modellnél

A Technology Innovation Institute, az Abu Dhabihoz tartozó Advanced Technology Research Council alkalmazott kutatási részlege, a programban és a kiállítótérben is jelen volt a 2026-os AI for Good Global Summiton. A rendezvényről szóló beszámoló szeptember 4-én jelent meg.

A Centre Stage színpadán Dr. Hakim Hacid, a TII mesterségesintelligencia- és digitálistudományi kutatóközpontjának vezető kutatója, valamint Dr. Victor Juan Mateu, a kriptográfiai kutatóközpont vezető kutatója az AI-szuverenitást stratégiai képességként mutatta be. Hacid értelmezése szerint ez azt jelenti, hogy egy ország, szervezet vagy intézmény önállóan képes fejleszteni, bevezetni, szabályozni és biztonságossá tenni az AI-rendszereket a teljes technológiai folyamatban.

A megközelítéshez több elem kapcsolódik: a számítási infrastruktúrához való hozzáférés, a modellek építésének és megértésének képessége, az adatok feletti kontroll, az irányítási keretek és a megfelelő szakértelem. A TII az Egyesült Arab Emírségekben többek között érvelési, arab nyelvű, képfelismerő és korlátozott számítási kapacitású eszközökön futtatható nyílt forráskódú modelleken dolgozik. A cél a nagy infrastruktúrát igénylő rendszerek mellett olyan kisebb modellek fejlesztése is, amelyek laptopokon és mobiltelefonokon működhetnek.

Közös modell, az adatok megosztása nélkül

Az adat-szuverenitás külön kihívást jelent azoknak a szervezeteknek, amelyek közösen szeretnének modelleket fejleszteni, miközben érzékeny vagy üzleti információikat saját környezetükben tartanák. A TII ezt a problémát a federált tanulás, vagyis az összehangolt, helyi adatkezelésre épülő modellképzés kutatásával vizsgálja.

Ebben a rendszerben több szervezet járulhat hozzá egy közös modell betanításához úgy, hogy az eredeti adatok nem hagyják el a biztonságos környezetüket. A forrás példaként egy kórházat említ, amely érzékeny betegadatokat őriz, de ezek felhasználhatók egy pontosabb modell létrehozásához anélkül, hogy az adatokat máshová kellene továbbítani.

Dr. Mateu szerint a hagyományos megoldások kockázatokat is rejthetnek. A modellfrissítésekből következtetni lehet az eredeti adatokra, a központi összesítés pedig olyan pontot teremthet, ahol a készülő modell hozzáférhetővé válik. A TII megközelítésében az egyes szervezetek nem egy teljes, helyben betanított modellt küldenek az összesítőnek, hanem véletlenszerű részeket osztanak meg. Ezekből közösen áll elő a végeredmény, miközben külső fél nem birtokolja a teljes modellt a folyamat során.

A módszer célja, hogy az adatok és a létrejövő modell is védett környezetben maradjon, miközben több adatforrás közös felhasználásának pontossági előnyei megmaradnak. A TII ezt az önállóság és a kutatási együttműködés közötti egyensúly részeként kezeli.

Az InnoviumAI a kutatási folyamatot hangolja össze

A Solutions Stage színpadán Dr. Mateu az InnoviumAI nevű platformot ismertette. A TII által fejlesztett rendszer több, különböző feladatokra szakosodott AI-ügynök munkáját hangolja össze, és a kutatás-fejlesztési folyamat több szakaszában támogatja a kutatókat.

A platform feladatai között szerepelhet szakirodalmi áttekintés, műszaki dokumentáció készítése, szimuláció, programozás, ellenőrzés, piaci elemzés és a termékfejlesztés előkészítése. A rendszer modellfüggetlen kialakítású, így különböző technikai környezetekkel és modellekkel való integrációt támogat.

A TII szerint a fejlesztés egyik alapelve, hogy az AI bővítse a kutatók képességeit. A folyamatban ezért az emberi felügyelet megmarad: a kutatók jóváhagyhatják az egyes feladatokat, ellenőrizhetik a kimeneteket, és megtarthatják az irányítást afelett, mi fut le a saját rendszereiken. Ha egy munkafolyamatban már nagyobb a bizalom, egyes jóváhagyások csökkenthetők, és több folyamat futhat párhuzamosan.

Az InnoviumAI három széles szakaszt kezel: az ötletgenerálást, az ellenőrzést és a termékfejlesztést. Az első fázisban az ügynökök szakirodalmi keresésben és a projekt műszaki kereteinek meghatározásában segíthetnek. Az ellenőrzési szakaszban szimulációkhoz, iterációkhoz és elemzéshez járulhatnak hozzá, később pedig dokumentációt, minőségbiztosítást és formális ellenőrzést támogathatnak.

A platformot a TII több kutatóközpontjában alkalmazzák. Ezek a központok többek között mesterséges intelligenciával és digitális tudománnyal, robotikával, fejlett anyagokkal, kriptográfiával, biztonságos rendszerekkel, meghajtással, fenntarthatósággal, megújuló energiával és irányított energiával foglalkoznak. A hír alapján a felhasználók számára a fejlesztés legfontosabb üzenete az, hogy a kutatási munka támogatása mellett a döntési kontroll továbbra is a szakembereknél marad.