Prim Hírek

Harminc éve a számítógép már képes volt legyőzni Garri Kaszparovot egy sakkjátszmában. Az IBM Deep Blue nevű gépe 1996-ban még alulmaradt a világbajnokkal szemben, egy évvel később azonban megnyerte a teljes mérkőzést. A sakkvilágnak így jóval a mai chatbotok megjelenése előtt szembe kellett néznie egy ma is aktuális kérdéssel: mi adja az emberi tudás értékét, ha egy gép bizonyos feladatokban jobban teljesít nálunk?

A Deep Blue kifejezetten sakkozásra készült, és más elven működött, mint a mai generatív mesterségesintelligencia-rendszerek. Az alapvető dilemma azonban azóta sem változott: ha egy gép nálunk hatékonyabban elemez, milyen feladatokat bízhatunk rá, és mikor van továbbra is szükség a saját tudásunkra, mérlegelésünkre és döntéseinkre? A sakk elmúlt három évtizede értékes tanulságokkal szolgál ezekhez a kérdésekhez.

A pénzügyi szektorban különösen nagy a jelentősége annak, hogyan használjuk az új technológiákat, hiszen az elemzésekre épülő döntéseknek közvetlen következményeik lehetnek. A Morgan Stanley a pénzügyi szolgáltatók között az elsők egyikeként vezette be a generatív AI-megoldásokat a vagyonkezelésben. 2026 júniusára a munkatársak 98 százaléka hozzáfért legalább egy ilyen eszközhöz. A vállalat budapesti technológiai és elemző központja is részt vesz ebben a munkában; az idén fennállásának 20. évfordulóját ünneplő iroda közel háromezer munkatársat foglalkoztat.

A technológia bevezetésével párhuzamosan az is kulcsfontosságúvá válik, hogyan értelmezik és ellenőrzik az emberek a gépek által adott válaszokat. A Morgan Stanley immár nyolcadik éve támogatja főszponzorként a Polgár Judit Világsakkfesztivált, amelyet 2026. szeptember 26-án rendeztek meg a Magyar Nemzeti Galériában. Az idei rendezvény központi témája a kritikus gondolkodás volt.

1. Nem elég megkapni a jó választ, érteni is kell

Más dolog követni a gép által javasolt lépést, és más megérteni, miért éppen az a megfelelő döntés. Mitől működik a stratégia? Milyen válaszra számíthatunk az ellenféltől? Milyen körülmények között válhat hibássá a lépés?

Aki ezekre a kérdésekre is keresi a választ, új helyzetekben is könnyebben eligazodik. Aki viszont csak a megoldást jegyzi meg, könnyen tanácstalanná válhat, ha megváltoznak a körülmények. Ugyanez igaz a mesterséges intelligencia által készített elemzésekre: attól, hogy megkapjuk a választ, még nem biztos, hogy önállóan meg tudjuk ítélni annak helytállóságát.

„Attól, hogy gyorsabban kapunk választ, még nem feltétlenül jutunk közelebb a jó döntéshez. Azt is értenünk kell, mire épül a válasz, és mi maradhatott ki belőle” – fogalmaz Mayer Dániel, a Morgan Stanley budapesti irodájának vezetője.

„Az AI sokat segíthet az információk feldolgozásában, azt azonban továbbra is nekünk kell megítélnünk, hogy elegendő mennyiségű és megfelelő minőségű információ áll-e rendelkezésünkre a döntéshez.”

2. Keressük meg saját elképzeléseink gyenge pontjait!

A sakktáblán érdemes egy egyszerű, mégis hasznos szokást elsajátítani: vizsgáljuk meg, milyen erős érvek szólnak a saját elképzelésünk ellen. Ha ígéretes támadást tervezünk, ne csak azt mérlegeljük, hogyan érhetünk el sikert, hanem azt is, miként hiúsíthatja meg a tervünket az ellenfél.

Ugyanezt a megközelítést az AI által adott válaszok értékelésekor is alkalmazhatjuk. Mely feltételezések a legkevésbé megalapozottak? Milyen új információ változtathatná meg a következtetést? Milyen ellenérvek merülhetnek fel?

A mesterséges intelligenciától is kérhetünk alternatív nézőpontokat vagy ellenérveket, de fontos, hogy ezeket se fogadjuk el automatikusan. Az újabb válaszokat ugyanúgy ellenőrizni kell, mint az eredeti javaslatot. A cél nem az, hogy mindenben kételkedjünk, hanem hogy megalapozottan tudjuk eldönteni, miben bízhatunk.

Polgár Judit és Mayer Dániel

3. A jó döntés a megfelelő kérdéssel kezdődik

A sakktáblán minden bábu látható, a szabályok egyértelműek. A játékosnak mégis először azt kell tisztáznia, mit szeretne elérni. Más stratégiát választ, ha győzelemre törekszik, és mást, ha a döntetlen biztosítása a célja.

Az üzleti életben és a mindennapokban gyakran már a döntés szempontjait is meg kell határoznunk. Mi a legfontosabb: a gyorsaság, az alacsonyabb költség vagy a hosszú távú bizalom? Ha a cél nem világos, még a meggyőző válasz is félrevezethet. A mesterséges intelligencia ugyanis egy pontatlanul megfogalmazott kérdésre is képes határozott választ adni.

A kritikus gondolkodás ezért már a kérdés megfogalmazásakor elkezdődik, még azelőtt, hogy beírnánk a feladatot a rendszerbe.

„Érdemes úgy kérdeznünk, hogy a válasz valóban továbbvigye a gondolkodásunkat. A kész megoldás mellett a mögötte álló feltételezésekre és a lehetséges alternatívákra is érdemes rákérdezni” – mondja Mayer Dániel.

„Egy jó kérdés néha többet ér egy újabb gyors válasznál, mert megmutatja, mit kell még megértenünk. Ez az iskolában, a munkában és a mindennapi tájékozódásban egyaránt hasznos. A lényeg, hogy képesek legyünk megalapozottan elfogadni vagy elvetni egy állítást.”

4. A feladatot átadhatjuk, a felelősséget nem

Egy sakkállás elemzéséhez segítségül hívhatjuk a gépet, a követendő stratégiáról azonban nekünk kell döntenünk. A munka világában is fontos különbséget tenni a feladatok átadása és a felelősségvállalás között.

Ez különösen lényeges, amikor az AI már nem csupán válaszokat ad, hanem több lépésből álló feladatokat is képes végrehajtani. Ilyenkor előre meg kell határozni, milyen műveleteket végezhet önállóan a rendszer, hol fordulhatnak elő hibák, és mikor szükséges az emberi beavatkozás.

A Morgan Stanley az úgynevezett ágensalapú AI-megoldásokat is jól körülhatárolt munkafolyamatokban alkalmazza, emberi mérlegelés, felügyelet és végső döntéshozatal mellett. A működést korlátozott hozzáférések, nyomon követhető műveletek és az ügyféladatokat, valamint a biztonságot védő szabályok egészítik ki.

A tanulság a pénzügyi szektoron túl is érvényes: a technológia felelős használatához nemcsak azt kell tudnunk, mire képes, hanem azt is, milyen helyzetekben nem szabad teljesen rábíznunk magunkat.

5. Minél többre képes a gép, annál fontosabb a saját tudásunk

A sakkozó akkor fejlődik igazán, ha nemcsak felismeri, hogy hibázott, hanem azt is megérti, miért volt rossz a terve, és legközelebb önállóan is észreveszi a hasonló veszélyt. A gépi elemzés akkor válik a tanulás eszközévé, ha nem egyszerűen elfogadja a javaslatot, hanem végig is gondolja azt.

Ugyanez igaz a munkahelyi feladatokra. Az AI által készített programkódot például csak akkor lehet érdemben ellenőrizni, ha a felhasználó maga is érti a mögötte álló logikát. A technológia tehát nem helyettesíti a szakmai tudást: új eszközt ad annak alkalmazásához, miközben még fontosabbá teszi a megfelelő háttérismereteket.

A Morgan Stanley ezért az új eszközök bevezetése mellett a munkatársak képzésére is hangsúlyt helyez.

„Ahhoz, hogy felismerjük, ha egy válasz csak elsőre tűnik jónak, nekünk is értenünk kell a témához” – mondja Mayer Dániel. „Minél többet bízunk a technológiára, annál tudatosabban kell fejlesztenünk az ítélőképességünket.”

A gép válasza után kezdődik az ember feladata

Az öt tanulság közös alapja a kritikus gondolkodás: a válaszok megértése, a feltételezések vizsgálata, a megfelelő kérdések megfogalmazása és a döntésekért vállalt felelősség.

Ezeket a készségeket állította középpontba a 2026. szeptember 26-án, a Magyar Nemzeti Galériában megrendezett Polgár Judit Világsakkfesztivál is. A rendezvény főszponzora, a Morgan Stanley idén ünnepli budapesti jelenlétének huszadik évfordulóját. A fővárosi technológiai és elemző központ a vállalat egészének technológiai fejlesztéseiben és az AI alkalmazásában is szerepet vállal.

Kaszparov veresége ma már a sakktörténet része, az abból levonható tanulság azonban egyre aktuálisabb. A gépek teljesítménye nem teszi szükségtelenné az emberi gondolkodást, hanem új feladatok elé állítja: meg kell értenünk a javaslatokat, próbára kell tennünk a feltételezéseket, pontosan meg kell határoznunk a céljainkat, és felelősséget kell vállalnunk a döntéseinkért.

A sakk három évtizedes tapasztalata arra emlékeztet, hogy a gép válasza nem a gondolkodás végét jelenti. Sokszor éppen ott kezdődik az igazán fontos része.

„A mesterséges intelligencia megjelenésével jelentősen felértékelődnek azok a gyerekkorban elsajátítható készségek, amelyek a kritikus gondolkodás alapjait jelentik. Az ehhez vezető legfontosabb út a játék: az érzelmek, a szabályok, az ügyesség és a súlyos döntések terepe” – mondta Polgár Judit.

„A készen kapott információ még nem tudás, csak alapanyag és lehetőség. Rajtunk múlik, hogy mit kezdünk vele” – tette hozzá a világ legeredményesebb női sakkozója, a cambridge-i Christ's College frissen megválasztott tagja.

English Summary

Thirty years after IBM’s Deep Blue defeated chess world champion Garry Kasparov, the lesson of that historic match is more relevant than ever in the age of artificial intelligence. While AI can analyse information and perform certain tasks faster and more effectively than humans, it does not make human knowledge and judgment redundant — it makes them more important. Drawing on lessons from chess and Morgan Stanley’s experience with generative and agentic AI, the article highlights five principles for thinking and making decisions in the AI era: understand the answers we receive, challenge our own assumptions, ask better questions, keep human responsibility at the centre, and continue developing our own expertise. These principles are also at the heart of the 2026 Polgár Judit Global Chess Festival, which focused on critical thinking. Ultimately, AI may provide the answer, but it is still up to us to understand it, question it and decide what to do with it.