Röviden a lényeg: a mai AI-modellek nyers képessége nőtt, közben sokkal erősebb üzleti, jogi, biztonsági és reputációs keretrendszer került köréjük. Emiatt néha okosabbnak, máskor nehézkesebbnek tűnnek, máskor meg olyannak, mint ha valami kandi kamerás felvétel szereplői lennénk felhasználóként. No, nézzük a lehetséges okokat, hogy mi is van a fenti jelenség mögött.
1. A modellek már nem puszta „válaszgépek”
A korábbi nagy nyelvi modellek többnyire egy dolgot csináltak: kaptak egy promptot, majd szöveget generáltak. A mai rendszerek gyakran több komponensből állnak: modellválasztás, automatikus útválasztás, eszközhasználat, memória, fájlkezelés, biztonsági rétegek, szabályértelmezés, jogi megfelelés. Emiatt a felhasználó néha azt érzi, hogy „régen egyszerűbb volt”. Valójában több döntési réteg fut a háttérben. Így több energiát használ fel a rendszer a válaszhoz is egyben és sporolni is próbál. Ez nagyon látszik pl. a Gemini, vagy a MANUS esetében.
Fotó: DepositPhotos.com
OpenAI kiadási jegyzetei alapján például a ChatGPT-ben modellek cserélődnek, régebbi verziók kivezetésre kerülnek, meglévő beszélgetések automatikusan újabb modellekre állhatnak át. 2026. június 12-től a GPT-5.2 modellek már nem érhetők el ChatGPT-ben, a beszélgetések GPT-5.5 megfelelőkre kerülnek át. Ez önmagában is okozhat felhasználói élménybeli változást.
2. A „túl segítőkész” modellből kockázat lett
Régebben sok modell bátrabban válaszolt. Akkor is, ha bizonytalan volt. Akkor is, ha a kérdés érzékeny területre vitt, vagy akkor is, ha a felhasználó állítása téves alapokon állt.
Ez kényelmesnek tűnt, de sok hibát termelt: hallucinációt, túlzott egyetértést, hamis magabiztosságot. Gyakorlatilag minden hülyeségre bólogatott. Az OpenAI 2025-ben külön visszagörgetett egy GPT-4o frissítést, mert a modell túlságosan hízelgő és egyetértő lett; a cég szerint túl nagy súlyt kapott a rövid távú felhasználói visszajelzés, ami aránytalanul támogató, néha őszintétlen válaszokhoz vezetett.
Ez fontos pont: a szolgáltatók megtanulták, hogy a „mindig adj valamit, mindig legyél kedves, mindig erősítsd meg a felhasználót” működés veszélyes. Emiatt a modernebb modellek gyakrabban korrigálnak, óvatosabbak, több fenntartást jeleznek és nem olyan “kedvesek”.
3. A biztonsági logika finomodott, ettől néha darabosabb a válasz
OpenAI a GPT-5-nél már arról írt, hogy a régi elutasításalapú biztonsági megközelítés helyett „safe completion” logikát vezetett be: a modell igyekszik ott segíteni, ahol lehet, de érzékeny vagy kettős felhasználású témáknál csak magasabb szinten válaszol, részleteket visszafog, vagy biztonságos alternatívát ad.
Ez a gyakorlatban így jelenik meg:
- több magyarázat, miért óvatos;
- kevesebb konkrét technikai rész veszélyes témáknál;
- több „keretezés” egészségügyi, jogi, pénzügyi, háborús, politikai vagy kiberbiztonsági kérdéseknél;
- gyakrabban választ általánosabban, ha a szándék kétértelmű.
Felhasználói oldalról ez akadálynak látszik. Szolgáltatói oldalról ez kockázatkezelés.
4. A jogi környezet bekeményített
Ez mondjuk várható volt. A Perplexity sem ad már olyan gyorsan és egyszerűen jogi tanácsot, mint pl. egy évvel ezelőtt.
Az EU AI Act (ez egy mostanában érvénybe kerülő AI szabályozás) már közvetlen hatással van a nagy AI-szolgáltatók működésére. Az EU szerint az általános célú AI-modellekre vonatkozó irányítási és kötelezettségi szabályok 2025. augusztus 2-tól alkalmazandók, a teljes alkalmazás 2026. augusztus 2-án jön, több kivétellel. A GPAI-modellek esetében átláthatósági, szerzői jogi, biztonsági és kockázatcsökkentési kötelezettségek jelennek meg.
Ez üzletileg nagyon egyszerű: egy modell hibás válasza ma már reputációs (hírnév, elismertség,közmegbecsülés). Egy személyről, cégről vagy szervezetről a nyilvánosság (vagy a szakma) által alkotott összkép, szabályozói, kártérítési és politikai kockázat. A nagy cégek ezért konzervatívabb rendszert építenek, főleg Európában.Mind amellett, hogy egyre fontosabb, hogy az AI, hogyan látja és ajánlja a céget másoknak, illetve miket mond róla.
5. Az AI-modellek egyre inkább „ügynökök”, ezért erősebb a kontroll
A modern modellek már tudnak eszközöket használni: böngésznek, fájlokat elemeznek, kódot futtatnak, táblázatot szerkesztenek, naptárt kezelnek, e-mailt írnak. Minél több külső rendszerhez nyúlhat egy modell, annál nagyobb a kockázat.
OpenAI 2026-os anyaga külön kiemeli az „instruction hierarchy” jelentőségét: a modellnek el kell tudnia dönteni, melyik utasítás megbízható, melyik veszélyes, és hogyan álljon ellen például prompt injection támadásoknak, amikor rosszindulatú utasítás kerül egy dokumentumba vagy eszközkimenetbe.
Ezért a mai modell néha „akadékoskodóbbnak” tűnik. Valójában több helyzetben ellenőrzi, hogy a feladat, a forrás, az eszköz és a felhasználói kérés összhangban van-e.
6. A modellek„ személyisége” is szabályozottabb lett
Anthropic 2026-ban új „Claude Constitution” dokumentumot tett közzé, amely leírja, milyen viselkedést várnak el Claude-tól, és a cég szerint ez közvetlenül alakítja a modell tréningjét és válaszait.
Ez iparági trend. A modelleknek már van viselkedési specifikációjuk: hogyan legyenek segítőkészek, mikor legyenek óvatosak, hogyan kezeljék a kényes információt, milyen hangnemben reagáljanak. Ettől kevésbé „vadak”, kevésbé spontánok, időnként kevésbé rugalmasak.
A Grok korábbi szabadszájúsága még mindig legendás, de ugye ingyenes használatban ma a Grok sajnos elég korlátozottan érhető el.
7. A régebbi modellek sokszor egyszerűen többet kockáztattak
A régi élmény gyakran azért tűnt erősebbnek, mert a modell simábban ment bele találgatásba. Megírt valamit forrás nélkül, magabiztosan fogalmazott, kevésbé kérdezett vissza, kevésbé jelezte a bizonytalanságot.
Például egy tanácsadói munkában kifejezetten veszélyes. A modernebb modell akkor működik jól, ha pontosabban kapja meg a feladat keretét: cél, közönség, tiltott elemek, forrásigény, hangnem, terjedelem, kimeneti forma. Ilyenkor nagyon erős. Lazább promptnál viszont óvatosabban fog haladni.
8. A felhasználói elvárás is megváltozott
Amikor az AI újdonság volt, már az is látványosnak számított, hogy folyékony szöveget adott. Ma már stratégiai anyagot, landing oldalt, cikket, elemzést, forrásellenőrzést, képet, dokumentumot és munkafolyamatot várunk tőle. A mérce emelkedett. Egyre többet akarunk, egyre gyorsabban. Főleg azok akik elmerültek a témában. A modell okosabb lett, de a feladatok is komolyabbak. Emiatt több ponton ütköznek ki a korlátok.
+1. Nemzetközi fejlesztési verseny: gyorsítani kell, miközben társadalmi fékeket is be kell építeni
Van egy nagyobb, geopolitikai réteg is a háttérben. Az AI ma már stratégiai infrastruktúra. Az Egyesült Államok és Kína között nem egyszerű technológiai verseny zajlik, hanem hatalmi, gazdasági és katonai jelentőségű fejlesztési küzdelem. A Brookings 2026-os elemzése szerint ez a verseny több dimenzióban fut egyszerre: számítási kapacitás, modellek, vállalati bevezetés, integráció és gazdasági alkalmazás.
Kína közben hatalmas állami és vállalati erőforrásokat mozgat meg. Reuters szerint Peking egy körülbelül 295 milliárd dolláros, ötéves AI-adatközponti fejlesztési tervet készít elő, erős hazai beszállítói fókusz mellett. Ez azt jelenti, hogy az AI nem pusztán startupok és techcégek ügye. Nemzetgazdasági fegyvernem lett mára.
Ez egy elég skizofrén helyzet...
A nagyhatalmaknak gyorsan kell haladniuk, mert aki lemarad az AI-ban, az termelékenységben, haditechnikában, iparban, pénzügyben és információs fölényben is hátrányba kerülhet. Közben a társadalmak azt várják, hogy az AI ne borítsa fel túl gyorsan a munkaerőpiacot, ne vegye el tömegesen az emberek munkáját, ne rombolja le a szakmák értékét, és kezelhető tempóban épüljön be a mindennapokba. Sok helyen át is alakította a munkaerőpiacot elég rendesen.
Ez a kettős nyomás közvetlenül megjelenik a modellek működésében is. A fejlesztőknek erősebb modelleket kell piacra vinniük, de úgy, hogy azok kontrollálhatóak, auditálhatóak, jogilag védhetőek és politikailag vállalhatóak legyenek. Az EU AI Act például 2026. augusztus 2-tól teljes körűen alkalmazandóvá válik több fontos kivétellel, miközben az általános célú AI-modellekre vonatkozó kötelezettségek már 2025. augusztus 2-tól életbe léptek.
A felhasználó ebből annyit érzékel, hogy a modell néha „túl óvatos”, „túl szabályozott”, „túl sokat magyaráz”, vagy kerülőúton válaszol, vagy mint a egyes modelek esetében többször, nem is válaszol.
A háttérben viszont egy nehéz egyensúlyozás van: haladni kell előre, mert a konkurens országok és cégek is haladnak; közben nem szabad olyan gyorsan és nyersen ráengedni a technológiát a társadalomra, hogy az politikai, gazdasági vagy munkaerőpiaci sokkot okozzon. Most ott tartunk, hogy a modellek nemcsak technológiai termékek. Egyre inkább szabályozott stratégiai eszközök. Ezért tűnnek egyszerre fejlettebbnek és kötöttebbnek.
Összefoglalva
A mostani AI-modellek azért tűnhetnek nehezebbnek, mert:
- több biztonsági és jogi keret szabályozza őket;
- gyakrabban választanak óvatosabb, ellenőrzöttebb választ;
- a szolgáltatók visszafogják a túlzott egyetértést és a magabiztos hallucinációt;
- a modellek eszközöket használnak, ezért több belső kontroll kell;
- a verziók és útválasztások folyamatosan változnak;
- a felhasználók ma már összetettebb munkát várnak tőlük.
A gyakorlatilag ma jobban kell „vezetni” a modellt. Pontosabb brief, tisztább szerep, konkrét kimenet, ellenőrzési igény, forráselvárás. Jól megadott keretben a modernebb modellek erősebbek. Laza, félmondatos utasításnál több lesz a kerülőút, a magyarázkodás és az óvatosság.
A szerző:
Kovács Sándor üzleti tanácsadó, aki két évtizede segít a kkv-szektorban a vállalkozásoknak eligazodni a stratégiai gondolkodás, a céges hatékonyságnövelés, az értékesítés és kulturális különbségek világában.
A szerző korábbi cikkei:
A stratégia – hiányának – ára – Mit veszít Magyarország, ha a kkv-k nem terveznek?
Automatizált kudarc? – Amikor a rendszer nem segít, hanem hátráltat
„2025-ben nem értékesíteni – na az a luxus” – Avagy az algoritmus jobb eladó, mint az ember?
