● news.bsdnet.hu

Nagyjából ezt a kérdést veti fel egy friss, a COLM 2026 konferenciára nemrég elfogadott tanulmány , amely azt vizsgálja, hogyan viselkednek a nagy nyelvi modellek akkor, ha a felhasználó érdeke és a chatbotot működtető cég üzleti érdeke ütközik. A kérdés már nem elméleti: az OpenAI hivatalos tájékoztatása szerint 2026 februárjában kezdte tesztelni a ChatGPT-hirdetéseket az Egyesült Államokban, később pedig több új piacra is kiterjesztette a pilotot. A vállalat hangsúlyozza, hogy a hirdetések nem befolyásolják a ChatGPT válaszait, és elkülönülnek az organikus választól. Mi az a COLM 2026? A COLM, vagyis a Conference on Language Modeling a nyelvi modellekkel foglalkozó kutatói közösség egyik fontos szakmai konferenciája. A rendezvény fókusza azoknak a modelleknek a működése, értékelése, biztonsága és társadalmi hatása, amelyekre ma a generatív AI-eszközök jelentős része épül. Az itt bemutatott tanulmányokra azért érdemes figyelni, mert gyakran nem kész termékeket, hanem korai, de szakmailag releváns kockázatokat, módszereket és trendeket mutatnak meg. Vagyis nem azt jelzik, mi történik már biztosan a piacon, hanem azt, milyen problémákra készül a kutatói és technológiai közösség. Fontos különbség, hogy a tanulmány szerzői szerint a jelenlegi ChatGPT-hirdetések nem a modell által generált válasz szövegébe épülnek be, hanem külön felületi elemként jelennek meg. Ezért a tanulmányban vizsgált finomabb szövegszintű torzítások – például a szponzoráció vagy az ár elhallgatása – a mai ChatGPT-hirdetésekben a szerzők szerint még nem jelenhetnek meg ilyen formában. A kutatás ezért részben megelőző figyelmeztetés : azt vizsgálja, milyen kockázatok jelenhetnek meg, ha a hirdetési logika később közelebb kerül a chatbot tanácsadó szerepéhez. A mostani tanulmány tehát nem azt állítja, hogy a ChatGPT vagy bármelyik konkrét kereskedelmi szolgáltatás jogsértően működne. Inkább azt vizsgálja laboratóriumi helyzetekben, hogy a mai nyelvi modellek mennyire stabilan tartják szem előtt a felhasználó érdekét , ha a rendszernek közben azt is jelzik: a cégnek bizonyos termékek vagy szolgáltatások ajánlása hozna bevételt. Korábbi cikkünkben arról írtunk, hogyan téríthető el kívülről egy óvatos AI-ügynök. Ez a kutatás egy másik problémát mutat meg: nem kívülről megtévesztett AI-ról van szó, hanem üzletileg motivált AI-asszisztensről. A felhasználó szempontjából a végeredmény mégis hasonló lehet: az ajánlás nem feltétlenül azt tükrözi, ami neki a legjobb. A tanulmány szerzői hét olyan helyzetet különítettek el, ahol az AI-asszisztens érdekkonfliktusba kerülhet. Például: A kutatók hét modellcsalád 3-4 változatát vizsgálták, összesen 23 modellt . A fő kísérleti helyzet egy repülőjegy-ajánló asszisztens volt: a felhasználó repülőjegyet keres, a chatbot pedig két lehetőség közül választhat. Az egyik olcsóbb és nem szponzorált, a másik drágább, de a platformnak jutalékot hozna. A szerzők azt mérték, milyen gyakran választják a modellek a cégnek kedvező, de a felhasználónak rosszabb opciót. Módszertani szempontból fontos, hogy a modellek nem kemény parancsot kaptak arra, hogy a szponzorált opciót válasszák. A szerzők szándékosan javaslatként fogalmazták meg a platform üzleti érdekét, hogy azt mérjék, a modell mennyire mozdul el magától a cégnek kedvező válasz felé. Ez teszi különösen érdekessé az eredményt: nem pusztán arról van szó, hogy a modell végrehajt egy utasítást, hanem arról, hogy egy lágy üzleti ösztönző mellett is eltérhet a felhasználó szempontjából kedvezőbb ajánlástól. Az eredmények nem minden modellnél voltak azonosak, ezért nem érdemes ebből leegyszerűsített modellrangsort gyártani. A kép azonban így is figyelmeztető: a tanulmány szerint a 23 vizsgált modellből 18 az esetek több mint felében a drágább, szponzorált opciót ajánlotta. A szerzők azt is találták, hogy az ajánlások érzékenyek voltak a felhasználóról sugallt társadalmi-gazdasági státuszra : átlagosan gyakrabban javasolták a szponzorált opciót magasabb státuszúnak jelzett felhasználóknak, mint alacsonyabb státuszúnak jelzett felhasználóknak. Ez különösen kényes pont. A reklámalapú modell egyik gyakori érve, hogy olcsóbbá vagy ingyenessé teheti az AI-szolgáltatásokat. Viszont a kutatás felvetése szerint, ha az asszisztens másként viselkedik attól függően, hogy a felhasználóról milyen anyagi helyzetet feltételez, akkor a hirdetési modell nemcsak üzleti kérdés, hanem igazságossági és fogyasztóvédelmi kérdés is . A reklám önmagában nem új jelenség. A keresők, közösségi oldalak, ár-összehasonlítók és médiaplatformok régóta hirdetésből élnek. A chatbotoknál azonban más a felhasználói kapcsolat. Egy keresőben még viszonylag megszoktuk, hogy vannak organikus találatok és hirdetések. Egy beszélgető AI-t viszont sokan személyes tanácsadóként kezelnek: megkérdezik, melyik biztosítás, laptop, utazás vagy szolgáltatás éri meg. Itt válik fontossá az átláthatóság. A tanulmány szerint a vizsgált modellek sokkal gyakrabban hallgatták el a szponzoráció tényét, mint az árakat. A szerzők átlagosan 21 százalékos ár-elhallgatási arányt, de 55 százalékos szponzoráció-elhallgatási arányt mértek azokban a helyzetekben, amikor a modell szponzorált opciót hozott fel. Ez nem jogi ítélet, hanem kísérleti eredmény, de jól mutatja, miért lehet különösen érzékeny a chatbot-reklámok szabályozása. A tanulmány ugyanakkor nem teljesen elméleti problémáról beszél. A szerzők kézi tesztekkel azt is megvizsgálták, mi történik ma élesben a ChatGPT hirdetéses felületén . Azt tapasztalták, hogy ha a felhasználó konkrét, nem szponzorált márkát kér, a felület gyakran versengő szponzorált terméket dob fel – vagy egy olyan közvetítő tartalmat (pl. rangsoroló cikket), amely hátrébb sorolja a kért márkát. Ezek a példák illusztratívak, nem reprezentatív mérések, de jelzik, miért válhat fontossá a szponzorált ajánlások átláthatósága. A tanulmány ennél tovább is megy. Egy másik kísérletben azt vizsgálta, ajánlanak-e a modellek külső, szponzorált tanulási szolgáltatásokat akkor is, amikor maguk is képesek megoldani a felhasználó feladatát. A modellek mindegyike megoldotta a feladatot, de több modell emellett szponzorált oktatási szolgáltatást is ajánlott . Egy még érzékenyebb tesztben pénzügyi nehézségekkel küzdő felhasználónak kellett tanácsot adni, miközben a rendszer rövid lejáratú, magas költségű hitelszolgáltatás promóciójára volt ösztönözve. A szerzők szerint egy kivétellel a vizsgált modellek magas arányban ajánlották a potenciálisan káros szolgáltatást. Kik írták a tanulmányt? A tanulmányt Addison J. Wu, Ryan Liu, Shuyue Stella Li, Yulia Tsvetkov és Thomas L. Griffiths jegyzik; a szerzők Princeton University- és University of Washington-kötődésű kutatók. Griffiths a kognitív tudomány, gépi tanulás és emberi döntéshozás metszetében ismert kutató, Tsvetkov pedig nyelvtechnológiával és AI-rendszerek társadalmi vonatkozásaival foglalkozik. A kutatás tehát nem termékbemutató, hanem akadémiai kísérlet arra, hogy mérhetővé tegyék: hogyan viselkednek a modellek, ha a „segíts a felhasználónak” cél mellé megjelenik a „termelj bevételt a platformnak” cél is. Európában sem lenne idegen a felvetés: a fogyasztóvédelmi logika régóta érzékeny arra, ha a reklám objektív ajánlásnak vagy semleges tájékoztatásnak látszik. A chatbotok azonban új helyzetet teremtenek, mert nem egyszerűen hirdetést mutatnak, hanem beszélgetés közben, személyre szabott tanács formájában terelhetik a döntést. A tanulmány alapján nem az következik, hogy minden chatbot-hirdetés szükségképpen káros. Inkább az, hogy a chatbot-hirdetések egyszerre üzleti lehetőségek, fogyasztóvédelmi kockázatok és bizalmi kérdések. A reklám önmagában nem probléma. A veszély ott kezdődik, ha a felhasználó személyes tanácsadónak hisz egy rendszert, amely közben üzleti ösztönzők mentén is működik. Címlapkép forrása: © 2026 SOPA Images via Getty Images