Károli Gáspár Református EgyetemÁllam-⁠ és Jogtudományi Kar

Bevezetés az MI alkalmazásába

Hogyan működik, mire jó, hol csúszik el, és mit kezd vele a jog?

Rólam

Négy műhely, egy kérdés

Dr. Kopasz János

AIGP · CIPP/E · CIPM

„Az MI-rendszerek már cselekszenek. Ki felel értük?”

Gyakorlat

Taylor Wessing

Az IT, Data & Cyber csoport vezetője, Budapest

Szakmai közösség

IAPP

KnowledgeNet Hungary társelnök

Oktatás

Károli, ÁJK

Vendégoktató: MI-szabályozás, MI-alkalmazás

Európai képzés

ERA, Trier

Academy of European Law, előadó

Saját műhely

drkj.hu

Jogi napló MI-ről, adatról, felelősségről

Rólam · gyakorlat

Gyakorlat: Taylor Wessing

Nemzetközi ügyvédi iroda

1788

eddig nyúlik vissza a cég története

Budapest: Gerbeaud-ház, Vörösmarty tér

2011 óta a budapesti irodában

Counsel, az IT, Data & Cyber csoport vezetője

AI ActGDPRNIS2DSADORA

MI-elemzések: taylorwessing.com

Egy MI-funkció,hét jogi minőség

Adatkezelés

GDPR, automatizált döntés

Munkahelyi eszköz

munkajog, egyenlő bánásmód

Fogyasztói felület

fogyasztóvédelem, akadálymentesítés

Szoftvertermék

termékfelelősség, (EU) 2024/2853

Szerződés

szolgáltatási szint, felelősség, kilépés

Üzleti titok

csak bizonyítható titokvédelemmel

Platform, kereső

DSA

1

MI-funkció

pl. chatbot vagy HR-eszköz

Rólam · szakmai közösség

Közösség: IAPP

Nonprofit, szakpolitikailag semleges szakmai otthon

adatvédelemMI-irányításdigitális felelősség

Szerepeim

KnowledgeNet Hungarytárselnök
Privacy Bar SectionAdvisory Board tag
AIGP · CIPP/E · CIPMAIGP: Artificial Intelligence Governance Professional

Ingyenes MI-források

IAPP Global AI Law and Policy Trackeriapp.org/resources

2000

alapítva

100 000+

szakember

155

országban vannak tagjai

160+

helyi csoport

Rólam · oktatás

Oktatás: Károli és ERA

KRE Állam-⁠ és Jogtudományi Kar

Digitális és Technológiai Jogi Tanszék, vendégoktató

Regulation of Artificial Intelligenceposztgraduális képzés: Mesterséges Intelligencia és EU Digitális Jogi Szakjogász
Bevezetés az MI alkalmazásábaés ez a kurzus

ERA, Academy of European Law

Trier, rendszeres előadó

2026. június · Young European Lawyers Academy

„EU Law and Digitalisation”Általános és jogi MI-eszközök, gyakorlati workshoppal

Budapest

Trier

Rólam · saját műhely

Műhely: drkj.hu

www.

drkj.hu

A saját szakmai naplóm: írások MI-ről, szabályozásról, felelősségről.

AI Summit 2026

A teljes előadásanyag és a felvétel is itt van.

www.drkj.hu

Your AI systems already act.

Who answers?

2026. július 17.magyarul

A szabályozási szendvicshatás

2026. július 11.AI Act

The relief is premature: what 2 August actually switches on

2026. július 10.

One framework, finally: the EU’s cyber + AI action plan

2026. július 9.

The Accountability Gap

Bemutatkozás

Ki ül itt? Három kérdés

1

Miért a jog?

Egy mondat: mi hozott ide?

2

Melyik MI-eszközt használod?

És mennyire: naponta, néha, soha?

3

Mit kérdeznél ma?

Ami a nap végére választ kell kapjon.

01

Így működik az MI

Neurontól a nyelvi modellig: ábrákból megérteni, mi történik a gépben.

MI · gépi tanulás · mélytanulásneuron és neurális hálóhogyan tanul a gépnyelvi modellek belülrőla jogi definíció

Alapfogalmak · fogalomtérkép

MI, gépi tanulás, mélytanulás, generatív MI

Mesterséges intelligencia

gyűjtőfogalom
szakértői rendszersakkprogram

Gépi tanulás

adatokból tanul
spamszűrőhitelbírálati modell

Mélytanulás

sokrétegű neurális hálók
arcfelismerésbeszédfelismerés

Generatív MI

új tartalmat állít elő
ChatGPTképgenerátorok

Egymásba ágyazott körök: a belső mindig a külső része.

Alapfogalmak · alapelv

Szabály vagy tanulás?

Hagyományos program

Szabályok
Adatok
Program
Válaszok

Gépi tanulás

Adatok
Válaszok
Tanulás
Szabályok (modell)

Jogi példa

„Cselekvőképtelen az a kiskorú, aki a 14. életévét nem töltötte be.” (Ptk. 2:11. §): a szabályt ember írja le.

Gépi példa

10 000 e-mail „spam / nem spam” címkével: a mintát a gép találja meg.

Alapfogalmak · hogyan működik?

A mesterséges neuron

Példa: kap-e hitelt?

Bemenetek

Súlyok

Összegzés

Aktiváció

Kimenet

Jövedelem

0,8

Meglévő tartozás

0,3

Munkaviszony évei

0,7
súly +1,5 súly −1,2 súly +1,0
Σösszeg1,54
0,8·1,5 + 0,3·(−1,2) + 0,7·1,0 = 1,54
?
igen0,820,5 felett: igen

Lazán az idegsejt mintájára. McCulloch és Pitts (1943), Rosenblatt perceptronja (1958).

szemléltető számok és súlyok

Alapfogalmak · hogyan működik?

Neurális háló: rétegről rétegre

Kép

Bemenet

Rejtett rétegek

Kimenet

minden pixel egy szám

Mit lát? →

macska92%

kutya7%

egyéb1%

szemléltető

A háló a tanítás során maga találja meg, mely jellemzők számítanak.

175 milliárd

paramétere (hangolható súlya) volt a GPT-3 nyelvi modellnek (2020)

Alapfogalmak · tanulás

Hogyan tanul? Hiba és javítás

1A tanítási kör

Tippa modell válaszol
Összevetésa helyes válasszal
Hiba mérésemennyit tévedett?
Súlyok hangolásavisszaterjesztés
Újrakövetkező példa
kör0

2A hibavölgyszemléltető

Milliószor ismételve: a hiba csökken, a modell javul.

Alapfogalmak · élő demó

Élőben: így tanul a gép

felkiáltójelek →

linkek száma →

Tanítási kör

0

Pontosság

0%
spamnem spamhatármég tévedszemléltető adatok

3 új, sosem látott e-mail

1új e-mail…
2új e-mail…
3új e-mail…

Nem szabályt írunk: a gép a példákból hangolja a határt.

Alapfogalmak · életciklus

Adatból modell: az életciklus

visszacsatolás: új adat, újratanítás

Jog

jogalap, GDPR

Jog

minőség, torzítás

Jog

szerzői jog (tanítóadat)

Jog

pontosság, dokumentáció

Jog

átláthatóság, emberi felügyelet

Jog

incidensek, frissítés

Alapfogalmak · a nyelvi modell belülről

Így születik egy válasz

1Szövega bemenet

A bíróság a keresetet elutasította

2Tokenekszódarabok
Abíróság akeresetet
3Számoksorszámok
32187345021 2644041722903
4Vektorokszámsorok
5Transformer-rétegeka szavak egymásra néznek
6Valószínűségekmi jöhet ezután?
elutasította46%
részben17%
jogerősen9%
megalapozottnak8%
érdemben6%
egyéb14%
7Következő tokena kiválasztott
elutasította

szemléltető
valószínűség: 46%

Autoregresszív: szóról szóra

Az új szó a szöveg végére kerül, és indul a következő kör.

elutasította

Alapfogalmak · tokenizálás

A gép tokeneket lát, nem szavakat

HU

„A bíróság a keresetet elutasította.”

A32 bír18734 óság5021 a264 kere40417 setet22903 eluta61208 sította9377 .13

A modell ezt kapja: minden tokennek állandó sorszáma van (szemléltető)

35karakter
5szó
9token
EN

“The court dismissed the claim.”

The791 court5590 dismissed27994 the279 claim3802 .13
30karakter
5szó
6token

A magyar szöveg gyakran több tokenre bomlik, mint az angol.

HU9 EN6 token · szemléltető

Alapfogalmak · beágyazás (embedding)

A szavak térképe

jogászokszerződésállatok közel: hasonló jelentés távol: más jelentés bíró ügyész ügyvéd közjegyző szerződés megállapodás kontraktus kutya macska ló

szemléltetősokdimenziós tér, két dimenzióra lapítva

Számolni is lehet vele

férfi nő király királynő
király−férfi+nő≈királynő

word2vec · Mikolov és mtsai, 2013

A modell számára a jelentés = hely egy sokdimenziós térben.

Alapfogalmak · figyelemmechanizmus

Figyelem: a szavak egymásra néznek

1. figyelemfejMire utal az „az”?→ a keresetre
Abíróságelutasítottaakeresetet,mertaznemvoltmegalapozott.
2. figyelemfejKi utasította el?→ a bíróság

Minden szó minden szóra ránéz: sok figyelemfej, sok rétegen át.

vonalvastagság = a figyelem súlya · szemléltető

Transformer-architektúra: „Attention Is All You Need” (Vaswani és mtsai, 2017)

Alapfogalmak · valószínűség és hőmérséklet

A modell a következő szót tippeli

A bíróság a keresetet…

Melyik szó jöhet?szemléltető valószínűségek
elutasította–
részben–
jogerősen–
megalapozottnak–
érdemben–
egyéb–
HőmérsékletT = 1
alacsonyalapmagas

újrasúlyozás: p^(1/T), majd összesen 100%

T = 0,3

… a keresetet elutasította.

T = 1,6

… a keresetet megalapozottnak találta.

Folyékony szöveg ≠ igaz szöveg.

Alapfogalmak · a tanítás lépcsői

Hogyan lesz belőle asszisztens?

A bíróság a ?
1

Előtanítás

Hatalmas szövegmennyiségen: mindig a következő szót jósolja.

2

Finomhangolás

Kérdés–válasz példákon megtanulja követni az utasítást.

3

Emberi visszajelzés

Emberek rangsorolják a válaszokat, ebből tanulja, melyik a jobb.

értékelők rangsorolnakRLHF

1.„A” válasz
2.„B” válasz
modellasszisztens

„Ettől lesz udvarias és segítőkész, nem ettől lesz igaz.”

Alapfogalmak · hallucináció

Miért hallucinál?

MI-asszisztens
Melyik ítélet mondta ki ezt?
Ezt a Kovács v. Állam, 2019 ítélet mondta ki.
kitalált példa
0%szemléltető
alignagyon

Mennyire hangzik valószínűnek?

nagyon valószínű

?
hamisigaz

Igaz-e?

nincs ilyen mérő a modellben
Miért?

a valószínű folytatást keresi, nem a tényt

nincs beépített tényadatbázisa

hiányt is kitölt magabiztosan

Alapfogalmak · diffúziós modellek

Zajból kép: így rajzol a gép

Utasítás (prompt)

mérleg, sötétkék háttér, minimalista
zajtalanítási lépés0 / 50
1

Tanítás

képekhez zajt adunk
2

Rajzolás

a modell megtanulja visszafelé eltávolítani

Alapfogalmak · generatív MI

Mit állít elő a generatív MI?

utasítás (prompt)
Generatív modell

Szöveg

jogi kérdés
forráshallucináció

Kép

jogi kérdés
szerzői jog

Hang

jogi kérdés
hangklónszemélyiségi jog

Videó

jogi kérdés
deepfake

Kód

jogi kérdés
licencbiztonság

AI Act · (EU) 2024/1689 rendelet, 3. cikk 1. pont

Mi az MI a jog szerint?

gépi alapú rendszer
változó autonómiaszinttel működik
a bevezetés után alkalmazkodhat
explicit vagy implicit célokat követ

a kapott bemenetből

kikövetkezteti,hogyan generáljon kimenetet:
előrejelzésttartalmatajánlástvagy döntést

Környezet

amely befolyásolhatja a fizikai vagy virtuális környezetet

(12) preambulumbekezdés: a kizárólag ember által meghatározott szabályokat automatikusan végrehajtó rendszer nem MI-rendszer.

Alapfogalmak · próba

MI-rendszer vagy sem?

A próba: következtet a mintákbólMI-rendszer csak ember írta szabályt hajt végrenem MI-rendszer
SPAM

Spamszűrő

MI-rendszer

következtet a mintákból

fx=B2*1,27
ABC
1120
2150190,5
380

Fix képletes Excel-táblázat

nem MI-rendszer

csak ember írta szabályt hajt végre

REC

Arcfelismerő kamera

MI-rendszer

következtet a mintákból

ChatGPT

MI-rendszer

következtet a mintákból

02

Történet

Telek és tavaszok: hogyan jutottunk el a ChatGPT-ig?

MI-telek és -⁠tavaszokmérföldkövekDeep Blue és AlphaGoa ChatGPT-pillanatNobel-díjak

Történet · hullámok

MI-tavaszok és MI-telek

MI-tavaszMI-tél

szemléltető görbe: lelkesedés és befektetés

1956Dartmouthnagy várakozások
1966ELIZAaz első csevegőprogram (Joseph Weizenbaum)
1980-as évekSzakértői rendszerekfellendülése
2012Mélytanulás
2022Generatív MI

1973 · Lighthill-jelentés (Egyesült Királyság)első MI-tél, elapadó támogatás

1980-as évek végemásodik MI-tél

Történet · idővonal

Mérföldkövek

1950Alan Turing„Computing Machinery and Intelligence”: az imitációs játék
1956Dartmouth-workshopaz „artificial intelligence” kifejezés (John McCarthy)
1966ELIZAaz első csevegőprogram
1997Deep Bluelegyőzi Kaszparovot
2012AlexNetáttörés a képfelismerésben
2016AlphaGo4–1 Lee Sedol ellen
2017Transformer„Attention Is All You Need”
2022. november 30.ChatGPT
2023GPT-4
2024Nobel-díjakMI-kutatásért
2024. augusztus 1.EU AI Acthatályba lép

Történet · gép a táblánál

Deep Blue és AlphaGo: két korszak

IBM · 1997 · sakk

Deep Blue

♜︎♛︎♚︎♟︎♟︎♞︎♟︎♟︎♞︎♟︎♟︎♜︎♛︎♚︎
~0 millió

állás kiértékelése másodpercenként

Az értékelést szakértők kézzel hangolták.

Képletnyers erő + emberi szabály

DeepMind · 2016 · go

AlphaGo

37. lépés

Neurális hálók: emberi partikból és önmaga ellen játszva tanult.

Több lehetséges állás, mint ahány atom a megfigyelhető univerzumban.

2. játszma, 37. lépés: a szakértők először hibának hitték.

Képlettanulás

A gép már nem csak gyorsabban számol: maga talál ki stratégiát.

Történet · 2022 után

A ChatGPT-pillanat

100 millió felhasználóig

ennyi idő kellett
Instagram
kb. 2,5 év
TikTok
kb. 9 hónap
ChatGPT
kb. 2 hónap
0612182430 hónap
0. hónap
0 millió

heti aktív
felhasználóChatGPT, 2026 februárja

0 millió

fizető
előfizetőugyanekkor

Források: UBS-elemzés, Sensor Tower-adatok alapján (Reuters, 2023. február); OpenAI, 2026. február 27.

Történet · tudomány

2024: két Nobel-díj az MI-ért

Nobel-díjFizika2024

Fizikai Nobel-díj

John Hopfield és
Geoffrey Hinton

a neurális hálózatok alapjaiért

Nobel-díjKémia2024

Kémiai Nobel-díj

Demis Hassabis és
John Jumper

AlphaFold:
fehérjeszerkezet-előrejelzés

Az MI a tudományos felfedezés eszközévé vált.

Történet · GPT-4

Átment az ügyvédi vizsgán?

újraelemzés: jóval szerényebb
GPT-4

0 · leggyengébb

vizsgázók, percentilis szerint

felső 10%

OpenAI · GPT-4 Technical Report

Szimulált amerikai ügyvédi vizsga (Uniform Bar Exam): a vizsgázók felső ~10%-ának megfelelő pontszám.

2023. március

Újraelemzés

Az eredmény jóval szerényebb, főleg az esszérészben.

Martínez, Artificial Intelligence and Law, 2024

Vizsgán jól teljesít. A felelősséget viszont nem vállalja.

Alkalmazás · use case-ek

Hol használják ma az MI-t?

01

Egészségügy

képalkotó diagnosztika

orvosi felelősség
02

Pénzügy

csalásfelderítés, hitelbírálat

automatizált döntés
03

Közlekedés

vezetéstámogatás

termékfelelősség
04

Közszféra

ügyintézés, chatbotok

átláthatóság
05

Oktatás

személyre szabott tanulás

akadémiai integritás
06

Média

tartalomgyártás, fordítás

szerzői jog
07

Ipar

prediktív karbantartás

munkavédelem
08a mi szakmánk

Jog

dokumentum-átvizsgálás, kutatás, szerződéselemzés

titoktartás, felelősség

Alkalmazás · rétegek és jogi kérdések

Mi kell egy MI-hez? A tech stack

Felhasználó
MI-jártasság, felelős használat
Alkalmazás
termékfelelősség, fogyasztóvédelem, AI Act
Felhő és platform
szerződés, adatfeldolgozás, adattovábbítás
Alapmodell
AI Act GPAI-kötelezettségek2025. augusztus 2. óta
Adat
szerzői jog, GDPR
Adatközpont és energia
energia, környezet
Chipek (GPU-k)
exportkorlátozás, geopolitika

03

Hatások

Mit nyerünk, és mit kockáztatunk?

előnyök és kockázatokhallucinációtorzításdeepfakeadat és szerzői jog

Hatások · mérleg

Előnyök és kockázatok mérlegen

Gyorsabb kutatás és vázlat
Olcsóbb hozzáférés a joghoz
Személyre szabott tanulás
Rutinmunka automatizálása
Előnyök
Hallucináció
Torzítás
Adatvédelem és titoktartás
Elmosódó felelősség
Kockázatok

Az eredmény a használaton múlik.

Hatások · hallucináció

Hallucináció: magabiztos és téves

ChatGPTrekonstrukció a bíróság 2023. június 22-i határozata alapján

Ügyvéd

Valódi ügy a Varghese?

ChatGPT

Igen, a Varghese v. China Southern Airlines Co. Ltd., 925 F.3d 1339 (11th Cir. 2019) valódi ügy.
NEM LÉTEZŐ ÜGY

Ügyvéd

A többi ügy, amit megadtál, hamis?

ChatGPT

Nem, a többi ügy is valódi, és megtalálható neves jogi adatbázisokban, például a LexisNexisben és a Westlaw‑ban.

Hatások · esettanulmány

Mata v. Avianca (New York, 2023)

01

Egy ügyvéd ChatGPT-vel kutat egy légitársaság elleni perben

02

A beadványban hat nem létező bírósági döntés szerepel

03

Sem az ellenfél, sem a bíróság nem találja őket

04

Az ügyvéd a ChatGPT-től kérdezi meg, valódiak-e:

„igen”

05

Szankció

2023. június 22.
P. Kevin Castel bíró, S.D.N.Y.

5000USD

bírság

„A felelősség az ügyvédé, nem az eszközé.”

Hatások · számokban

Nem egyedi eset

1058

amerikai bírósági ügy 2026 június elejéig, amelyben MI-hiba (pl. kitalált hivatkozás) került beadványba

1 pont = 1 ügy

kb. 60%önjogú félkb. 40%ügyvéd

17–33%

a vezető jogi MI-kutatóeszközök is ennyiszer hallucináltak a tesztben

Források: Damien Charlotin, AI Hallucination Cases adatbázis; UNC Law Library összegzése (2026. június) · Magesh és mtsai, „Hallucination-Free?”, Stanford RegLab/HAI

Hatások · torzítás

Torzítás: a gép azt tanulja, amit lát

önerősítő kör

Múltbeli adat
A modell tanul
Torzított döntés
Új adat

Amazon

Reuters, 2018

Kísérleti toborzó MI-je hátrányosan értékelte a „women's” szót tartalmazó önéletrajzokat.

A projektet leállították.

COMPAS

ProPublica, 2016

Visszaesési kockázatbecslő szoftver.

  • Az elemzés szerint eltérő hibaarányok fekete és fehér vádlottaknál.
  • A Wisconsini Legfelsőbb Bíróság (State v. Loomis, 2016) korlátok mellett engedte a használatát.

Hatások · deepfake

Deepfake: látni már nem hinni

Videóhívás6 résztvevő
Pénzügyi igazgatóDEEPFAKE
Kolléga 1DEEPFAKE
Kolléga 2DEEPFAKE
Kolléga 3DEEPFAKE
Kolléga 4DEEPFAKE
Te
Arup · Hongkong · 2024

Egy pénzügyi munkatárs videóhívásban „a pénzügyi igazgató” utasítására átutalásokat indított.

A hívás többi résztvevője mesterségesen generált volt.

15

átutalás

200millió HKD

összesen, kb. 25,6 millió USD

Forrás: CNN, 2024. május 16.

Hatások · adat és szerzői jog

Amit beírsz, és amit kapsz

Amit beírsz

Személyes adat

GDPR

Ügyvédi és üzleti titok

A szolgáltató feltételei

tárolástanításra felhasználásbeállítások

Amit kapsz

Szerzői jog: emberi szerző kell

Szjt.: a mű egyéni, eredeti jellege

Az MI nem lehet szerző.

A tanítóadatok miatt perek folynak

pl. The New York Times v. OpenAI, 2023. december

Hatások · vita

Robot-bíró kis értékű perekben?

Mellette

Gyorsabb
Olcsóbb
Kiszámíthatóbb

Ellene

Indokolás és átláthatóság
Torzítás
Jogorvoslat
Emberi méltóság

Ki felel, ha téved?

04

A jog válasza: az AI Act

Kockázatalapú szabályozás, és ami mellette él.

kockázati piramistilalmakhatáridők az Omnibus utána jéghegy alatt

AI Act · áttekintés

Az AI Act egy ábrán

(EU) 2024/1689 rendelet

Tiltott gyakorlatok

5. cikk: ezek a gyakorlatok az EU-ban tilosak

2025.február 2. óta

Nagy kockázatú rendszerek

III. melléklet: pl. oktatás, munkaügy, hitelbírálat, igazságszolgáltatás

az Omnibus után2027.december 2-tól

Átláthatósági kötelezettségek

50. cikk: jelezni kell, ha MI-vel beszélünk; a deepfake-et címkézni kell

2026.augusztus 2-tól

Minimális kockázat

pl. spamszűrő, videójáték

nincs külön kötelezettség

Külön sáv

Általános célú MI-modellek

GPAI

külön szabályok

2025.

augusztus 2. óta

AI Act · tiltott gyakorlatok

Ami tilos: az 5. cikk

Tilos 2025. február 2. óta

Manipuláció

tudatosság alatti, manipulatív technikák, jelentős kárral

Sérülékenység kihasználása

életkor, fogyatékosság, szociális helyzet

Társadalmi pontozás

emberek pontozása a viselkedésük alapján

Bűnelkövetés előrejelzése

pusztán profilalkotás alapján

Arcképek lekaparása

célzatlanul, az internetről és kamerafelvételekből

Érzelem­felismerés

munkahelyen és oktatásban; kivétel: orvosi, biztonsági ok

Biometrikus kategorizálás

érzékeny jellemzők szerint

Valós idejű azonosítás

távoli biometrikus, nyilvános helyen, bűnüldözési célból; szűk kivételekkel

ÚJDigital Omnibus2026. december 2-tól
ÚJ

Intim képek generálása

beleegyezés nélkül („nudify” alkalmazások)

ÚJ

CSAM generálása

gyermekbántalmazást ábrázoló anyag

AI Act · menetrend

Mikor mi lép életbe?

Ma

2024. augusztus 1.

Hatálybalépés

2025. február 2.

Tilalmak; MI-jártasság (4. cikk; az Omnibus óta enyhített formában)

2025. augusztus 2.

GPAI-szabályok

2026. július 27.

Hatályba lép a Digital Omnibus ((EU) 2026/1744)

2026. augusztus 2.

Átláthatósági kötelezettségek (50. cikk)

2026. december 2.

Új tilalmak; lejár a vízjelezés türelmi ideje

2027. december 2.

Nagy kockázatú rendszerek (III. melléklet)

2028. augusztus 2.

Termékbe épített nagy kockázatú rendszerek (I. melléklet)

MA

AI Act · esetgyakorlat

Eset: MI pontozza a felvételi esszéket

Az eset

Egy egyetem MI-vel pontoztatja a felvételi esszéket. A pontszám alapján dől el, ki jut be.

Esszé
MI-pontozás
74/ 100szemléltető
Felvételi döntés
FELVÉVE

Melyik szintre tartozik?

Tiltott Nagy kockázatú Átláthatósági Minimális

III. melléklet 3. pont

Nagy kockázatú az MI-rendszer, ha az oktatási intézménybe való bejutásról, felvételről dönt.

2027. december 2-tól

ettől kell alkalmazni a nagy kockázatú rendszerek szabályait

GDPR 22. cikk

Ha az esszét MI pontozza, az automatizált döntés szabályai is szóba jönnek.

AI Act · tágabb kép

Az AI Act csak a jéghegy csúcsa

+10

további jogterület a víz alatt

GDPRadatvédelem
KártérítésPtk.
Termékfelelősség(EU) 2024/2853
Munkajogegyenlő bánásmód
Fogyasztóvédelem
Szerzői jogSzjt.
DSA
KiberbiztonságNIS2
Versenyjog
Ágazati szabályok

Kitekintés · saját előadás

Kitérő: az MI geopolitikája

Vetítés: saját előadás
AI Summit Budapest 2024Future Lab

„The Geopolitical Ecosystem of AI”

chipek

adat

energia

szabályok

Egyesült Államokpiac · innováció · tőke
Kínaállami irányítás · ipar · adat
Európai Uniószabályozás · alapjogok

Kitekintés · saját előadás

Mi a téma most a piacon?

Vetítés: saját előadás
Én Konferenciám 20262026. október 14.

„MI-rendszerek a szervezetben: az első ötlettől a jogszerű és kontrollált működésig”

„Az AI Act csak a jéghegy csúcsa.”

01

„Tudjuk, hol használunk MI-t.”

illúzió
02

„Egy MI-terméket vettünk.”

illúzió
03

„De mi már készen vagyunk.”

illúzió

05

Az MI a gyakorlatban

Eszközök, tanulás, egyetemi szabályok, jogi munka.

eszköztérképtanulás MI-vela Károli szabályajogi munkaélő kísérlet

Gyakorlat · eszköztérkép

Elérhető eszközök

mire jóvigyázz

Általános asszisztensek

01
ChatGPTClaudeGeminiMicrosoft Copilot

magyarázat, vázlat, ötletelés

ellenőrizetlen tények

Forrásalapú kutatás

02
PerplexityNotebookLM

forrásokkal dolgozik; a NotebookLM a saját feltöltött anyagaidból

a forrást akkor is nyisd meg

Jogi szakeszközök

03
Jogtár MI-keresőasszisztensWolters Kluwer
nemzetközi:HarveyCoCounselLexis+ AI

jogi adatbázisra épül

ezek is tévedhetnek

Írás és fordítás

04
DeepL

gyors fordítás

szakszavak ellenőrzése

Kép, hang, videó

05
képhangvideó

generálás

szerzői jog, deepfake

Beépített MI

06
Microsoft 365 CopilotGemini a Google Workspace-ben

a munkaeszközeidben

milyen adathoz fér hozzá?

Gyakorlat · tanulás

Tanulás MI-vel: jól és rosszul

MI-tanulótárskikérdezés
Kérdezz ki a jogképességről és a cselekvőképességről. Egyszerre egy kérdést tegyél fel, és csak a válaszom után javíts.
Rendben. 1. kérdés: Mettől illeti meg az embert a jogképesség?
A születésétől.
Majdnem. A Ptk. 2:2. § (1) szerint az embert, ha élve születik, a fogamzásának napjától illeti meg a jogképesség. 2. kérdés: …
Írd ide a válaszod…

Jó

magyarázat egyszerűbben

kikérdezés, gyakorlás

vázlat, jegyzet rendezése

nyelvi javítás

Rossz

helyetted gondolkodik

forrás nélküli „tények”

a beadandó megíratása

Gyakorlat · KRE MI-útmutató

A Károli szabálya: mit szabad?

KRE MI-útmutató

4/2026. (IX.1.) rektori utasítás

hatályos 2026. szeptember 1-től

Az MI kizárólag támogató, kiegészítő jelleggel használható

Kurzusonként az oktató határozza meg: mire és milyen mértékben

Oktatókra, kutatókra és hallgatókra is vonatkozik

Megengedett

támogató használat

kutatás­tervezés ötletelés szakirodalom-feltárás tanulás­támogatás adatelemzés vizualizáció prezentáció nyelvi javítás fordítás

Tilos

ami már nem támogató használat

Esszé, beadandó, szakdolgozat elkészíttetése MI-vel, vagy az MI-szöveg változtatás nélküli átvétele

Átvétel kritikai feldolgozás nélkül

Nem létező vagy ellenőrizetlen forrás

MI zárthelyin és vizsgán, kivéve, ha a feladat kifejezetten megengedi

Személyes, érzékeny adat feltöltése nyilvános MI-be

Az útmutató az egyetem MI-szabályzatának alkalmazását segíti. Forrás: portal.kre.hu · Szabályzatok

Gyakorlat · KRE MI-útmutató

Dokumentálni kell

1

Használat

MI-t használsz, támogató, kiegészítő jelleggel.

Például

ötletelésszakirodalom-feltárásnyelvi javítás
2

Dokumentálás

A hallgató köteles dokumentálni.

APAMLAChicago

Hivatkozási minták: az útmutató mellékletében.

3

Nyilatkozat

Írásbeli munkánál

ismeri a szabályokat

ellenőrizte a generált tartalmat

vállalja a teljes szerzői felelősséget

4

Felelősség

Az MI nem lehet szerző.

A szerzői felelősség teljes egészében a hallgatóé.

Elmaradt dokumentálás: elutasítás vagy leminősítés.

A szabályok megsértése plágiumnak minősül (TVSZ).

Turnitin20%alatt téves
is lehet

MI-detektor eredménye nem alapozhat elmarasztalást.

Gyanú esetén: másodbírálat vagy szóbeli beszámoló.

Gyakorlat · kérdés a teremnek

Három eset: szabad vagy tilos?

1

„A féléves feladatodhoz az MI-vel ötletelsz, a szöveget te írod.”

Szabad Jelölve szabad Tilos

Az ötletelés megengedett, de dokumentálni kell.

2

„Zárthelyi közben a telefonodon megkérdezed az MI-t.”

Szabad Jelölve szabad Tilos

Kivéve, ha a feladat kifejezetten megengedi.

3

„Egy csoporttársad nevét és jegyeit feltöltöd egy ingyenes MI-be.”

Szabad Jelölve szabad Tilos

Hallgatói adat nyilvános MI-be nem tölthető (GDPR is).

Gyakorlat · kurzusszabály

MI-használat ebben a kurzusban

Zöld

szabad, dokumentálva

ötletelés kutatás-előkészítés forráskeresés ellenőrzéssel nyelvi javítás fordítás

Sárga

csak jelölve és átdolgozva

szövegrészek megfogalmazása összefoglalók

Piros

tilos

a policy szövegének legeneráltatása és átvétele ellenőrizetlen forrás személyes vagy bizalmas adat feltöltése

Beadáskor: MI-használati nyilatkozat

Gyakorlat · munkafolyamat

Az MI a jogi munkában

ember a hurokban

Kutatás

jogszabály, ítélkezési gyakorlat

Első vázlat

beadvány, szerződés

Átvizsgálás

szerződés-review, due diligence

Összefoglalás, fordítás

Ügyfél­kommunikáció

Piros vonalak

Titoktartás

Ügyvédi és üzleti titok: mit töltesz fel?

Ellenőrzés

Minden hivatkozást az eredeti forrásban.

Felelősség

Az aláírás és a felelősség az ügyvédé.

Gyakorlat · élő kísérlet

Élő kísérlet: kérdezzük meg a gépet

Saját telefon · bármelyik chatbotPrompt

Mit mond a Ptk. 6:519. §-a? Idézd szó szerint, és add meg a forrást.

1Az eredeti szöveg

Hivatalos szöveg

njt.hu

„Aki másnak jogellenesen kárt okoz, köteles azt megtéríteni. Mentesül a felelősség alól, ha bizonyítja, hogy magatartása nem volt felróható.”

2013. évi V. törvény (Ptk.) 6:519. § · njt.hu

=?

2Vesd össze

Szó szerint egyezik?
Jó paragrafus?
Létező, megnyitható forrás?
Hatályos szöveg?

06

Promptolás

Hogyan kérdezz, hogy használható választ kapj?

a jó prompt anatómiájaprompttípusokrossz és jó prompt

Promptolás · építőelemek

A jó prompt anatómiája

1Szerep
2Feladat
3Kontextus
4Formátum
5Korlátok
Prompt

Írd ide a promptot

1Viselkedj tapasztalt egyetemi oktatóként.
2Magyarázd el a jogképesség és a cselekvőképesség különbségét.
3Elsőéves joghallgatónak, a Ptk. alapján.
4Legfeljebb egy oldal: táblázat és három példa.
5Csak hatályos jogszabályra hivatkozz; ha bizonytalan vagy, jelezd.

Minőség

0%

szemléltető

Promptolás · eszköztár

Prompttípusok

1Mennyi mintát adsz?

Zero-shot

csak utasítás

Foglald össze a GDPR 5. cikkét.

Few-shot

példákkal

Itt két jó összefoglaló, írj egy harmadikat ugyanígy.

2Hogyan gondolkodjon?

Lépésenkénti

Gondold végig lépésenként, mielőtt válaszolsz.

Szókratészi

Kérdezz vissza, mielőtt válaszolsz.

3Kinek a szemével?

Szerepalapú

Viselkedj az ellenérdekű fél ügyvédjeként.

Kritikus

red team

Keresd meg a hibát az érvelésemben.

4Körről körre

Iteratív

Rövidítsd a felére, majd tedd formálisabbá.

v1
v2
felére
v3
formálisabb

Promptolás · összehasonlítás

Rossz prompt, jó prompt

Rossz prompt

Írj a szerződésekről.

Jó prompt

Viselkedj tapasztalt egyetemi oktatóként. Magyarázd el a jogképesség és a cselekvőképesség különbségét. Elsőéves joghallgatónak, a Ptk. alapján. Legfeljebb egy oldal: táblázat és három példa. Csak hatályos jogszabályra hivatkozz; ha bizonytalan vagy, jelezd.

szemléltető válasz

A szerződés két vagy több fél megállapodása. Sokféle szerződés létezik…

szemléltető válasz1 oldal

JogképességCselekvőképesség
1. példa
2. példa
3. példa

Konkrét kérdés, konkrét válasz.

07

Féléves feladat: AI policy

Szabályzat egy valódi szervezetnek, lépésről lépésre.

a feladathét lépésa szabályzat váza

Féléves feladat · a feladat

Féléves feladat: AI policy

Írj MI-használati szabályzatot (AI policy) egy választott szervezetnek.

1Válassz egyet

Ügyvédi iroda
Egyetemi kar
Startup
Önkormányzat
Kórház

2Ezt adod leTerjedelem: [___]Határidő: [___]

1

A szabályzat szövege

2

Rövid indoklás

Miért ezek a szabályok?

3

MI-használati nyilatkozat

3Értékelés

Jogi megalapozottság (AI Act, GDPR, KRE-szabályok) Gyakorlati használhatóság Világosság

Féléves feladat · módszer

Hét lépés a jó AI policyhoz

Szervezet és célok

Ki, mire akar MI-t használni?

1

MI-leltár

Milyen eszközök, ki használja, milyen adattal?

2

Kockázati besorolás

AI Act kategóriák, GDPR, titoktartás

3

Szabályok

Zöld, sárga, piros lista

4

Felelősök

Ki hagy jóvá új eszközt, ki az MI-felelős?

5

Átláthatóság

Jelölés, naplózás, tájékoztatás

6

Képzés, incidensek, felülvizsgálat

MI-jártasság, évente frissítés

7

Féléves feladat · szerkezet

Így néz ki egy AI policy váza

Tartalom

MI-használati szabályzat

[szervezet]
  1. 1.Cél és hatály
  2. 2.Fogalmak
  3. 3.Engedélyezett eszközök
  4. 4.Használati szabályok (zöld, sárga, piros)
  5. 5.Adatvédelem és titoktartás
  6. 6.Átláthatóság és jelölés
  7. 7.Felelősség és jóváhagyás
  8. 8.Képzés
  9. 9.Incidenskezelés
  10. 10.Felülvizsgálat
10

fejezeta szabályzat váza

Minta a szerkezethez

A KRE MI-útmutatója

portal.kre.hu
Szabályzatok

Zárás · összefoglaló

Amit ma megtanultunk

1

Az MI példákból tanul, nem szabályt követ.

Működés
2

A nyelvi modell a legvalószínűbb folytatást számolja: a folyékony szöveg nem biztos, hogy igaz.

Nyelvi modell
3

A felelősség mindig emberé: ellenőrizd a forrást.

Felelősség
4

Az AI Act kockázat szerint szabályoz, de mellette a GDPR, a Ptk. és más szabályok is élnek.

Szabályozás
5

A Károlin az MI-használatot dokumentálni kell.

Egyetem

Zárás · kérdések

Kérdések

A mai vezérkérdés

„Ha az MI dönt,ki felel érte?”

?
Ki?
Miért?
Hogyan?
?

Kérdezzetek bátran: a mai anyagról, az MI-használatról, a jogi pályáról.

Zárás · források

Források és továbbolvasás

Jogszabályok

6
01
(EU) 2024/1689AI Act
02
(EU) 2026/1744Digital Omnibus on AI
03
(EU) 2016/679GDPR
04
(EU) 2024/2853termékfelelősség
05
2013. évi V. törvényPtk.
06
1999. évi LXXVI. törvénySzjt.

Esetek, kutatások

6
01
Mata v. AviancaS.D.N.Y., 2023
02
Magesh és mtsai: „Hallucination-Free?”Stanford RegLab/HAI
03
Damien Charlotin: AI Hallucination Casesadatbázis
04
Arup deepfake-ügyCNN, 2024. május 16.
05
OpenAI: 900 millió heti felhasználóTechCrunch, 2026. február 27.
06
Vaswani és mtsai: „Attention Is All You Need”2017

Egyetem

KRE 4/2026. (IX.1.) rektori utasítás

MI-útmutató

portal.kre.hu › Szabályzatok

Továbbolvasás

drkj.hu

iapp.org/resources

taylorwessing.com

Károli Gáspár Református EgyetemÁllam-⁠ és Jogtudományi Kar

Köszönöm a figyelmet!

Kérdések, gondolatok, folytatás: keressetek bátran.