--- title: "Sztochasztikus papagáj" source: "https://systems-analysis.info/int/Sztochasztikus_papag%C3%A1j" wiki: "systems-analysis.info/int" article: "Sztochasztikus_papagáj" language: "hu" categories: - "Category:Hungarian" - "Category:Large language models" - "Category:Machine learning" revision_id: 7800 wiki_created_at: 2026-09-07T01:07:12Z wiki_modified_at: 2026-09-07T01:07:12Z downloaded_at: 2026-09-07T23:20:50Z --- # Sztochasztikus papagáj **Sztochasztikus papagáj** (ang. *Stochastic parrot*) — ez egy metafora, amelyet a mesterséges intelligencia területén használnak a nagy nyelvi modellek (LLM) leírására olyan rendszerként, amelyek képesek statisztikailag valószínűszerű módon kombinálni nyelvi formákat, de híján vannak azok valódi megértésének^{[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Sztochasztikus_papag%C3%A1j#cite_note-mint_def-1)}. A kifejezést 2021 márciusában vezette be egy tudományos cikk: *„A sztochasztikus papagájok veszélyeiről: lehetnek-e a nyelvi modellek túl nagyok?"* (*On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big?*), amelyet a FAccT konferencián publikáltak. A szerzők Emily M. Bender, Timnit Gebru, Angelina McMillan-Major és Margaret Mitchell voltak^{[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Sztochasztikus_papag%C3%A1j#cite_note-bender_2021-2)}. ## Meghatározás és koncepció A cikk szerzői szerint a sztochasztikus papagáj „egy rendszer a nyelvi formák véletlenszerű sorozatainak összekapcsolására, amelyek megjelennek a hatalmas mennyiségű tanítási adatban, az összekapcsolódásuk valószínűségi információi alapján, de anélkül, hogy bármilyen kapcsolat lenne a jelentéssel\\^{[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Sztochasztikus_papag%C3%A1j#cite_note-bender_2021-2)}. A kifejezés két részből áll: - ***Sztochasztikus*** — az ógörög *στοχαστικός* szóból („találgatáson alapuló\\), a modern matematikában véletlenszerű valószínűségeloszlás által meghatározott folyamatot jelöl^{[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Sztochasztikus_papag%C3%A1j#cite_note-mint_def-1)}. - ***Papagáj*** — utalás a papagájok azon képességére, hogy utánozzák az emberi beszédet anélkül, hogy megértenék annak jelentését^{[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Sztochasztikus_papag%C3%A1j#cite_note-mint_def-1)}. A koncepció szerint az LLM-ek, amelyeket arra tanítottak, hogy egy sorozat következő szavát jósolják meg, lényegében bonyolult automatikus kiegészítő rendszerek, amelyek szimbólumokat manipulálnak azok jelentéséhez való hozzáférés nélkül. ## Az „On the Dangers of Stochastic Parrots" cikk fő érvei A munka négy fő kockázati kategóriát azonosít, amelyek a túlzottan nagy nyelvi modellek fejlesztéséhez kapcsolódnak. ### 1. Megismerhetetlen tanítási adatok Az LLM-eket hatalmas, annotálatlan, az internetről összegyűjtött adathalmazokon tanítják (például Common Crawl). Az ilyen datasetek elkerülhetetlenül tartalmaznak előítéleteket, mérgező nyelvet és hegemón szempontokat, amelyek kárt okoznak a sérülékeny csoportoknak. Például az internetes tartalmak aránytalanul reprezentálják a fehér férfiakat a fejlett országokból (az amerikai Reddit-felhasználók 67%-a férfi)^{[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Sztochasztikus_papag%C3%A1j#cite_note-bender_2021-2)}. ### 2. A nyelv valódi megértésének hiánya A szerzők azt állítják, hogy az LLM-ek nem rendelkeznek a nyelv valódi megértésével. Hivatkoznak arra az elméletre, amely szerint a nyelv egy jelrendszer, ahol a forma (szó) elválaszthatatlanul kapcsolódik a jelentéshez. Az LLM-ek tanítási adatai csak a formát tartalmazzák, megfosztva a modellt a jelentéshez való hozzáféréstől. Ezért az LLM-ek csupán utánozzák az értelmes beszédet. ### 3. Szintetikus szöveg és potenciális károk Mivel az LLM-ek nyelvtanilag helyes és meggyőző szöveget generálnak, az emberek hajlamosak jelentést és megbízhatóságot tulajdonítani nekik. Ez kockázatot teremt a dezinformáció, a gyűlöletbeszéd és a csalás terjedése szempontjából. Minél tökéletesebb az utánzás, annál nagyobb a kockázata annak, hogy az emberek túlbecsülik a mesterséges intelligencia képességeit, és kritikus fontosságú döntéseket bíznak rá. ## Tudományos hatás és a publikáció körüli vita A cikk egy nagy botrány középpontjává vált a Google-nél, ahol az akkori társszerzők, Timnit Gebru és Margaret Mitchell dolgoztak. 2020 végén, a belső lektorálás során a Google vezetése felkérte a szerzőket, hogy vonják vissza a cikket, vagy távolítsák el belőle a Google alkalmazottainak nevét^{[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Sztochasztikus_papag%C3%A1j#cite_note-habr_digest-3)}. Timnit Gebru, a mesterséges intelligencia etikájának vezető kutatója megtagadta ennek a követelésnek a teljesítését, ami 2020 decemberében a Google-tól való elbocsátásához vezetett. 2021 februárjában Margaret Mitchellt is elbocsátották, aki Gebru mellett állt ki^{[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/Sztochasztikus_papag%C3%A1j#cite_note-techreview_paper-4)}. Ezek az események széles körű társadalmi visszhangot váltottak ki. Több mint 2200 Google-alkalmazott és több ezer akadémiai képviselő írt alá tiltakozó levelet, amelyben tudományos cenzúrával és az olyan kutatások elnyomásával vádolták a vállalatot, amelyek érinthetik annak kereskedelmi érdekeit^{[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Sztochasztikus_papag%C3%A1j#cite_note-verge_paper-5)}. A cikket végül 2021 márciusában publikálták a FAccT konferencián. ## Reakciók, viták és a nézetek alakulása A „sztochasztikus papagáj" metafora gyorsan elterjedt, és a mesterséges intelligencia természetéről szóló viták központi pontjává vált. Az Amerikai Dialektológiai Társaság (ADS) a **„stochastic parrot\\** kifejezést választotta az év mesterséges intelligenciával kapcsolatos szavának 2023-ban, ahol megelőzte még a „ChatGPT" és az „LLM" kifejezéseket is^{[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Sztochasztikus_papag%C3%A1j#cite_note-mint_def-1)}. ### A koncepció kritikája és a megértés bizonyítékai A koncepciót számos vezető kutató megkérdőjelezte. - **Geoffrey Hinton**, a mélytanulás egyik „keresztapja", azt állította, hogy „a következő szó pontos megjósolásához meg kell érteni a mondatot\\^{[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Sztochasztikus_papag%C3%A1j#cite_note-mint_def-1)}. 2023-ban, miután elhagyta a Google-t, kijelentette, hogy a nagy modellek már „megértik\\ azt, amire tanítják őket, és önálló következtetéseket vonhatnak le^{[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/Sztochasztikus_papag%C3%A1j#cite_note-cbs_hinton-6)}. - **Emergens képességek**: A kutatások kimutatták, hogy bizonyos méretarány elérésével az LLM-ek ugrásszerűen megjelenő új képességeket mutatnak, például aritmetikai feladatok megoldását, amelyeket nem ültettek beléjük explicit módon^{[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/Sztochasztikus_papag%C3%A1j#cite_note-wiki_parrot-7)}. - **Belső világmodellek**: Egy 2022-es tanulmány kimutatta, hogy egy modell, amelyet szöveges lépésjegyzetek alapján tanítottak Othello játszásra, spontán módon kialakított egy belső reprezentációt a játéktábláról, ami arra utal, hogy az általa leírt világ absztrakt modellje alakult ki^{[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Sztochasztikus_papag%C3%A1j#cite_note-habr_digest-3)}. - **Teljesítmény benchmarkokon**: A modern modellek, mint például a GPT-4, emberi szintű (vagy annál magasabb) eredményeket mutatnak összetett szakmai vizsgákon, ami egyes vélemények szerint megértés nélkül lehetetlen^{[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/Sztochasztikus_papag%C3%A1j#cite_note-pmc_debate-8)}. ### Ironikus használat és a társadalmi diskurzus A kifejezés annyira elterjedt, hogy ironikusan még az OpenAI vezetője, **Sam Altman** is használta, aki a Twitteren azt írta: „én egy sztochasztikus papagáj vagyok, és te is az vagy\\ (*i am a stochastic parrot, and so r u*). Ezzel arra utalt, hogy az emberi beszéd is nagyrészt valószínűségi következő szó-jóslás, megcsavarva a mesterséges intelligenciával szembeni kritikát^{[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Sztochasztikus_papag%C3%A1j#cite_note-mint_def-1)}. ### Hatás a tudományos diskurzusra A „sztochasztikus papagáj\\ metafora továbbra is központi szerepet tölt be az LLM-ek képességeiről és korlátairól szóló vitákban. Segített megfogalmazni a nyelvi modellek valódi megértésének hiányával kapcsolatos problémát, és felhívta a figyelmet a fejlesztésükkel járó kockázatokra. Ugyanakkor az LLM területén tapasztalható gyors fejlődés arra kényszerít, hogy folyamatosan újragondoljuk ezt a metaforát, mivel a legújabb modellek egyre összetettebb viselkedést mutatnak, amely nem illik az „értelmetlen papagáj\\ képébe. A kifejezés továbbra is befolyásolja a tudományos diskurzust, hangsúlyozva a mesterséges intelligencia rendszerek képességeinek és társadalmi következményeinek kritikus elemzése fontosságát^{[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/Sztochasztikus_papag%C3%A1j#cite_note-pmc_debate-8)}. ## Irodalom - Bender, E. M.; Gebru, T.; McMillan-Major, A.; Mitchell, M. (2021). *On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big?*. FAccT 2021. - Floridi, L.; Chiriatti, M. (2020). *GPT-3: Its Nature, Scope, Limits, and Consequences*. Minds & Machines, 30(4), 681-694. - Bommasani, R. et al. (2021). *On the Opportunities and Risks of Foundation Models*. arXiv:2108.07258. - Weidinger, L. et al. (2021). *Ethical and Social Risks of Harm from Language Models*. arXiv:2112.04359. - Kaplan, J. et al. (2020). *Scaling Laws for Neural Language Models*. arXiv:2001.08361. - Wei, J. et al. (2022). *Emergent Abilities of Large Language Models*. arXiv:2206.07682. - Perez, E. et al. (2022). *Red Teaming Language Models with Language Models*. EMNLP 2022. - Bai, Y. et al. (2022). *Constitutional AI: Harmlessness from AI Feedback*. arXiv:2212.08073. - Du, Z. et al. (2024). *Understanding Emergent Abilities of Language Models from the Loss Perspective*. arXiv:2403.15796. - Gerstgrasser, M. et al. (2024). *Is Model Collapse Inevitable? Breaking the Curse of Recursion by Accumulating Real and Synthetic Data*. arXiv:2404.01413. ## Megjegyzések 1. ↑ ^{[1.0](https://systems-analysis.info/int/Sztochasztikus_papag%C3%A1j#cite_ref-mint_def_1-0)} ^{[1.1](https://systems-analysis.info/int/Sztochasztikus_papag%C3%A1j#cite_ref-mint_def_1-1)} ^{[1.2](https://systems-analysis.info/int/Sztochasztikus_papag%C3%A1j#cite_ref-mint_def_1-2)} ^{[1.3](https://systems-analysis.info/int/Sztochasztikus_papag%C3%A1j#cite_ref-mint_def_1-3)} ^{[1.4](https://systems-analysis.info/int/Sztochasztikus_papag%C3%A1j#cite_ref-mint_def_1-4)} ^{[1.5](https://systems-analysis.info/int/Sztochasztikus_papag%C3%A1j#cite_ref-mint_def_1-5)} 'Stochastic Parrot': A Name for AI That Sounds a Bit Less Intelligent. *Mint*. [1] 2. ↑ ^{[2.0](https://systems-analysis.info/int/Sztochasztikus_papag%C3%A1j#cite_ref-bender_2021_2-0)} ^{[2.1](https://systems-analysis.info/int/Sztochasztikus_papag%C3%A1j#cite_ref-bender_2021_2-1)} ^{[2.2](https://systems-analysis.info/int/Sztochasztikus_papag%C3%A1j#cite_ref-bender_2021_2-2)} Bender, Emily M., et al. «On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big?». *Conference on Fairness, Accountability, and Transparency (FAccT '21)*. [2] 3. ↑ ^{[3.0](https://systems-analysis.info/int/Sztochasztikus_papag%C3%A1j#cite_ref-habr_digest_3-0)} ^{[3.1](https://systems-analysis.info/int/Sztochasztikus_papag%C3%A1j#cite_ref-habr_digest_3-1)} «Протестующие пчёлы и стохастические попугаи: дайджест публикаций с критикой и поддержкой развития AI». *Хабр*. [3] 4. [↑](https://systems-analysis.info/int/Sztochasztikus_papag%C3%A1j#cite_ref-techreview_paper_4-0) Hao, Karen. «We read the paper that forced Timnit Gebru out of Google. Here's what it says». *MIT Technology Review*. [4] 5. [↑](https://systems-analysis.info/int/Sztochasztikus_papag%C3%A1j#cite_ref-verge_paper_5-0) Vincent, James. «Timnit Gebru's actual paper may explain why Google ejected her». *The Verge*. [5] 6. [↑](https://systems-analysis.info/int/Sztochasztikus_papag%C3%A1j#cite_ref-cbs_hinton_6-0) «Geoffrey Hinton on the promise, risks of artificial intelligence». *60 Minutes - CBS News*. [6] 7. [↑](https://systems-analysis.info/int/Sztochasztikus_papag%C3%A1j#cite_ref-wiki_parrot_7-0) «Stochastic parrot». *Wikipedia*. [7] 8. ↑ ^{[8.0](https://systems-analysis.info/int/Sztochasztikus_papag%C3%A1j#cite_ref-pmc_debate_8-0)} ^{[8.1](https://systems-analysis.info/int/Sztochasztikus_papag%C3%A1j#cite_ref-pmc_debate_8-1)} «The debate over understanding in AI's large language models». *PMC*. [8]