Mixture-of-Experts (MoE) architektúrájú mesterséges intelligencia rendszer egyetemi oktatók publikációs tevékenységének segítéséhez

A MIKK kutatója, Vass Zoltán a Magyar Pszichológiai Társaság XXXI. Országos Tudományos Nagygyűlésén (2025.05.31.) új módszerről számolt be, amely korábbi kognitív pszichológiai ismeretreprezentációs kutatásai alapján Mixture-of-Experts (MoE) mesterséges intelligencia architektúrát alkalmaz a tudományos alkotási folyamat segítéséhez. A korábbi modellt (Vass, 2006) a bemutatott kutatás a tudományos alkotás genezisének megértése irányában fejleszti tovább: az alkotás egyes munkafázisait külön LLM-ek (Large Language Model) reprezentálják, amelyek együttműködve (Mixture-of-Experts) magasabb szintű produktumot hoznak létre, mint különálló formában.

A kutatás fő összetevője egy tudományos könyvírást támogató mesterséges intelligencia rendszer, amely nyolc specializált szakértői komponenst (agent-et) integrál. Ezek lefedik a teljes publikációs folyamatot a kezdeti tartalomgyűjtéstől a végső kézirat elkészítéséig. Ezek többek között kezelik a tartalomstrukturálást, a szakirodalmi hivatkozásokat és a kiadói követelményeknek való megfelelést is.

Ez a rendszer jelentős időmegtakarítást eredményez az automatizált minőségellenőrzés, hivatkozáskezelés és formázás révén, lehetővé téve, hogy a szerzők a valódi alkotómunkára koncentrálhassanak. A moduláris felépítés biztosítja a különböző tudományterületekhez való adaptálhatóságot, míg a folyamatos minőségellenőrzés és valós idejű visszajelzések segítségével a publikációk megfelelő tudományos színvonalon készülhetnek el.

A projekt a hatályos egyetemi és uniós szabályozó dokumentumokra épül (Útmutató a mesterséges intelligencia alapú rendszerek használatáról, KRE 63/2024. VI.27., EU mesterséges intelligenciára vonatkozó harmonizált szabályai, 2024/1689). Fontos hangsúlyozni, hogy a rendszer nem helyettesíti a kutató kreatív és tudományos munkáját: nem ír kész szöveget a szerző helyett. Ehelyett az időigényes adminisztratív, szerkesztési és formázási feladatokat automatizálja, miközben ügyel a tudományos integritásra és a szerzői autentikusság megőrzésére.