Megjelent az EU MI a Tudományban Stratégiája: hogyan jelenik meg mindez Magyarország Mesterséges Intelligencia Stratégiájában (2025–2030)?
A mesterséges intelligencia a tudomány új hajtóereje, amely nemcsak gyorsítja az innovációt, hanem alapjaiban alakítja át a tudományos gondolkodást és a kutatás-fejlesztés módszertanát. Az Európai Bizottság 2025 október 7-én bemutatott Európai Stratégia a Mesterséges Intelligencia használatára a Tudományban (European Strategy for Artificial Intelligence in Science, RAISE) című közleménye (COM(2025) 724 final) ennek a paradigmaváltásnak az európai keretét fekteti le. A stratégia célja, hogy az Európai Unió a megbízható MI-elveire építve váljon a mesterségesintelligencia-vezérelt tudomány globális központjává. Az új irány a tavasz óta érvényben lévő Mesterséges Intelligencia Akcióterv (AI Continent Action Plan) második pillére, amely kiegészíti az ipari és közszolgálati alkalmazásokra koncentráló Apply AI Strategy-t, a tudományos szféra MI-transzformációját állítva a középpontba.
A stratégia zászlóshajó-kezdeményezése a RAISE az európai mesterségesintelligencia-alapú tudományos együttműködés erőforrása (Resource for AI Science in Europe), amely egy virtuális európai intézetként koordinálja az MI-alapú tudományhoz szükséges alapvető erőforrásokat: a kiválóságot és tehetséget, a számítási kapacitást, az adatokat és a kutatásfinanszírozást. A RAISE kettős célt szolgál: egyrészt az AI for science – vagyis az MI technológiák fejlesztése tudományos célokra –, másrészt az AI in science – az MI széleskörű alkalmazása a tudományos kutatásban – előmozdítását. A kezdeményezés pilot fázisa 108 millió eurós uniós támogatással indul 2025 végén, a koppenhágai AI in Science Summit keretében, a Horizon Europe és a Digital Europe programok finanszírozásával. Hosszabb távon az Európai Kutatási Térségben (ERA) működő tagállami, kutatói és ipari partnerek együttműködésével a RAISE a tudományos mesterséges intelligencia-fejlesztés európai központjává válhat, amely a szuperszámítógépes infrastruktúra (EuroHPC, AI Factories, AI Gigafactories) és a FAIR-elvű adatplatformok hálózatára épít.
A Mesterséges Intelligencia a Tudományban Stratégia fő intézkedései négy területre összpontosítanak. Elsőként a kiválóság és tehetség megerősítésére: az Európai Bizottság célja, hogy világszínvonalú kutatókat és mesterségesintelligencia-szakembereket vonzzon Európába, valamint biztosítsa a már itt dolgozó kutatók megtartását. Ennek részeként a RAISE program keretében 58 millió eurót különítenek el kiválósági hálózatok és doktori képzési programok létrehozására, amelyek az MI-kutatók és tudósok képzését és együttműködését szolgálják. Új doktori és posztdoktori hálózatok (RAISE Doctoral Networks), valamint tematikus kiválósági hálózatok (Networks of Excellence) jönnek létre, etikai és kutatási integritási iránymutatásokkal (Living Guidelines on the Responsible Use of Generative AI in Research) kiegészítve.
Másodikként a számítási kapacitások bővítése szerepel, amelyre 600 millió eurót biztosítanak a Horizon Europe programból. Ez a forrás a tudományos célú szuperszámítógépes infrastruktúra fejlesztését és az úgynevezett MI-gyárakhoz (AI Gigafactories) való kutatói hozzáférés biztosítását támogatja, hogy az európai kutatók és induló vállalkozások a legmodernebb számítási erőforrásokhoz juthassanak.
Harmadik pillérként a kutatásfinanszírozás megerősítése jelenik meg: a Bizottság célja, hogy a Horizon Europe éves mesterségesintelligencia-befektetései megduplázódjanak 2028-ig, meghaladva az évi 3 milliárd eurót, ezen belül is külön figyelmet fordítva az MI tudományos alkalmazásainak támogatására.
Negyedikként a stratégia a kutatási adatokhoz való hozzáférés fejlesztését emeli ki, amelynek része a Data Labs koncepciója és a kutatási adatterek (pl. EOSC, European Health Data Space) integrációja, a közelgő Adat Unió Stratégia szellemében. Ennek célja, hogy a kutatók könnyebben azonosíthassák a hiányzó vagy kritikus adatokat, és támogatást kapjanak azok gyűjtésében, rendszerezésében és integrálásában, így biztosítva a mesterséges intelligencia hatékony és megbízható használatát a tudományban.
Mindezeken túl az együttműködés és koordináció is fontos, amely a tagállamok közötti Európai Kutatási Térség szintű összehangolásra, az AI-in-Science Observatory létrehozására és a magánszektor bevonására fókuszál.
Az EU-s stratégia kifejezetten az etikus és emberközpontú mesterséges intelligencia alkalmazását tekinti kulcsfontosságúnak a tudomány társadalmi elfogadottságának megőrzéséhez, mivel jelenleg a lakosság mindössze 38 százaléka bízik az MI-alapú tudományos eredményekben. A cél, hogy az MI-vezérelt tudomány ne csupán gyorsabb, hanem megbízhatóbb és átláthatóbb is legyen.
A kutatói felkészültség megerősítését szolgálja, hogy az Európai Bizottság 2025. október 13-án frissítette a kutatók számára kidolgozott európai kompetenciakeretet (ResearchComp). Az új változat kiegészült egy külön elemmel, amely azt értékeli, mennyire tudják a kutatók a mesterséges intelligenciát felelősen, tudatosan és biztonságosan használni a kutatási munka során – a kérdésfeltevéstől az adatelemzésen és kísérletezésen át egészen az eredmények közzétételéig. A frissített keret így nemcsak technológiai ismereteket vár el, hanem az etikus kutatás, az átláthatóság és a megbízhatóság szempontjait is beemeli a kutatók képzésébe és mindennapi gyakorlatába. A kompetenciakeret alkalmazása segíti, hogy az európai egyetemek és kutatóhelyek képzései egységes elvek mentén fejlesszék azokat a készségeket, amelyek nélkülözhetetlenek a mesterséges intelligencia felelős tudományos használatához. A Bizottság célja, hogy minden kutató rendelkezzen az ehhez szükséges ismeretekkel és gyakorlatokkal, erősítve Európa tudományos versenyképességét.
Ezzel párhuzamosan Magyarország 2025 szeptemberében frissítette a Mesterséges Intelligencia Stratégiát (2025–2030), amely három pillérre épül: a mesterséges intelligencia gazdaság és üzleti transzformációra (AI4Business), a mesterséges intelligencia használatára a társadalom és közszolgáltatások fejlesztésére (AI4Society), valamint a mesterséges intelligencia felhasználására technológiai innovációkra (AI4Technology).
Mindebből látszik, hogy Magyarország Mesterséges Intelligencia Stratégiája nem külön „AI4Science” pillérként kezeli a tudományos vonatkozásokat, hanem több fejezeten átívelően – főként az adatgazdaság, az oktatás-kutatás és az innovációs ökoszisztéma részeként – foglalkozik az MI tudományos alkalmazásával.
Stratégia átfogó célja, hogy az ország gazdasági és társadalmi fejlődését olyan adat- és mesterségesintelligencia-alapú ökoszisztéma támogassa, amelyben a kutatás és az innováció központi szerepet kap. A dokumentum az MI-t nem csupán technológiai eszközként, hanem a tudományos teljesítmény, az adathasználat és a tudásmegosztás új motorjaként értelmezi.
A stratégia tudományos vonatkozásai három nagy irány köré rendeződnek: (1) az MI-kutatás fejlesztése, (2) a kutatási infrastruktúrák és adatrendszerek megerősítése, valamint (3) az emberi erőforrás és tudásbázis bővítése.
Elsőként a stratégia hangsúlyozza, hogy Magyarország a nemzetközi élvonalhoz való felzárkózás érdekében erősíteni kívánja a mesterséges intelligenciához kapcsolódó tudományos kutatási tevékenységet. Ennek része az alapkutatások, alkalmazott kutatások és ipari fejlesztések közötti átjárás támogatása, valamint olyan kutatócsoportok létrehozása, amelyek képesek nemzetközi együttműködésekben, uniós programokban (Horizon Europe, Digital Europe) is eredményesen szerepelni. A dokumentum kiemeli, hogy az MI-vel foglalkozó kutatóhelyek hálózatos működését – egyetemek, kutatóintézetek, vállalati fejlesztőközpontok – ösztönözni kell, hogy egységes, egymásra épülő tudományos ökoszisztéma jöjjön létre.
Második pillérként a stratégia az adat- és számítási infrastruktúra megerősítését nevezi meg, amely nélkül a tudományos MI-alkalmazások nem skálázhatók. A cél az, hogy Magyarország olyan kutatási-fejlesztési környezetet biztosítson, ahol a mesterséges intelligenciát igénylő modellekhez és elemzésekhez rendelkezésre állnak a megfelelő nagy teljesítményű számítási kapacitások (HPC-rendszerek), valamint a magas minőségű, biztonságosan hozzáférhető kutatási adatok. A stratégia az adatalapú döntéshozatalt a kutatás-fejlesztésben is központi elemként kezeli, és szorgalmazza a nyílt, ugyanakkor etikus adathasználatot. Ez magában foglalja az adatok gyűjtésének, megosztásának és újrahasznosításának szabályozott, átlátható formáit, különösen a tudományos közösség számára.
Harmadik területként a stratégia kiemeli az oktatás és kutatói utánpótlás fontosságát. A dokumentum szerint a mesterséges intelligencia sikeres alkalmazása elképzelhetetlen jól képzett szakemberek, adattudósok és kutatók nélkül. Ennek érdekében az MI-stratégia a felsőoktatási képzések megújítását, a kutatói kompetenciák bővítését, valamint a fiatal tehetségek célzott támogatását irányozza elő. A kormány célja, hogy önálló MI-kutatói és fejlesztői közösség épüljön ki, amely képes a tudomány és a gazdaság között hidat képezni, és hozzájárul a nemzetközi tudományos vérkeringéshez. A stratégia emellett a tehetségmegtartást és a kutatói mobilitás ösztönzését is fontos feladatként határozza meg, felismerve, hogy a mesterséges intelligencia területén a szakemberek nemzetközi versenyben vannak.
A dokumentum külön figyelmet fordít a felelős és biztonságos MI-használatra a tudományban. A kutatási tevékenységek során kiemelt cél az átláthatóság, a módszertani megbízhatóság és az etikai elvek betartása. A stratégia azt is hangsúlyozza, hogy a mesterséges intelligencia nem válthatja ki a kutató emberi ítélőképességét, hanem annak kiegészítő eszközeként kell működnie, növelve a kutatás pontosságát és hatékonyságát.
A Stratégia tudományos nézőpontból azt a célt tűzi ki, Magyarország olyan tudás- és kutatási központtá váljon, amelyben az MI-alapú megoldások a tudomány minden területén – a természettudományoktól a társadalomtudományokig – a felfedezés, az elemzés és az értelmezés természetes részévé válnak. Hiszen a mesterséges intelligencia nem csak az ipar, hanem a tudományos kiválóság és a nemzeti innovációs teljesítmény egyik kulcstényezője.
Az uniós és a magyar Stratégia közös alapja, hogy a tudomány jövője nem csupán technológiai, hanem értékalapú kérdés is. Az MI a tudomány új nyelve, de csak akkor szolgálja a fejlődést, ha etikus, átlátható és emberközpontú marad.
Nyitókép forrása: Milkos / depositphotos.com
