Connect with us
Hirdetés

Gazdaság

Úton az iparosított mesterséges intelligencia felé

A mesterséges intelligenciával ellátott döntéstámogató rendszerek és alkalmazások bevezetésére irányuló projektek száma rohamos tempóban növekszik, mely a következő években alapfeltétele lehet a versenyben maradásnak.

A hatékony fejlesztés és üzemeltetés előfeltétele az informatikai szakterületek összehangolt együttműködésének megteremtése, így igény mutatkozik a mesterséges intelligencia iparosítására. Az MLOps (Machine Learning Operations) olyan irányítási rendszert nyújt a vezetők számára, mely egységes, etikus, jogszabálykövető, agilis modellfejlesztést és üzemeltetést eredményez. Az MLOps 2021 egyik kiemelt trendje, a Deloitte Tech Trends elemzése szerint.

 A Deloitte már tizenkettedik éve elemzi a technológiai szektor globális fejlődését, és a Tech Trends kiadványban azokat a piacot formáló aktuális trendeket publikálja, amelyek meghatározzák a vállalatok számára a következő évek fejlődési irányait. A 2021-es kiadvány egyik kiemelt trendje az iparosított mesterséges intelligencia.

Az intelligens rendszerek ipari és üzleti alkalmazásainak lehetőségei az előző években rendkívüli érdeklődésre tettek szert. Ez nagyrészt a technológiai környezet dinamikus fejlődésének (pl. Big Data) és az üzleti hatékonyságnövelésre vonatkozó igényeknek volt köszönhető. Az intelligens rendszerek alkalmasak az üzleti adatok kinyerésére, értelmezésére, előrejelzések és kimutatások készítésére, továbbá nyelvi elemek, képek és videók feldolgozására. Magas színvonalon képesek üzleti feladatok automatizálására, a szervezeti ellenálló képesség növelésére.

A fejlett szervezetek – melyek már számos mesterséges intelligenciával és gépi tanulással ellátott rendszerimplementációs projektet tudhatnak a hátuk mögött – felismerték, hogy az üzleti értéket teremtő intelligens alkalmazásfejlesztés és üzemeltetés során az agilis módszertanok kiaknázása nagyban segíti céljaik elérését. Ugyanakkor kiemelt figyelmet kell fordítani az intelligens szoftverek életciklusából fakadó egyedi igények beépítésére is. Az intelligens rendszerek fejlesztési fázisai merőben eltérnek a tradicionális szoftverfejlesztési megközelítésektől, ezért kulcsfontosságú a felhasznált keretrendszerek finomhangolása és testre szabása.

Elhúzódó implementálás és megtérülés

A felmérésében résztvevő, közel 750 szervezet csupán 8 százaléka nyilatkozott úgy, hogy a mesterséges intelligenciára vonatkozó fejlesztési és üzemeltetési irányelvek egységes keretet alkotnak. A megkérdezettek több, mint 40 százaléka szerint az éles környezetbe történő implementálás lassú, és a tervezettekhez képest csak jóval később érezhetők az üzleti előnyök. Az ezekhez kapcsolódó várakozások elmaradása a sikertelen projektek fő okozója, mely a részletesen kidolgozott, az üzleti célkitűzéseket követő és az egész szervezetet átölelő sztenderd gyakorlatok hiányából ered.

Miért sikertelenek a projektek?

A sikertelen projektek karakterisztikáit vizsgálva számos esetben tapasztalható, hogy az intelligens rendszerek üzletileg hatékony kiaknázásának előfeltétele; az egységes adatmenedzsment kultúrája nem erősség a szervezetben. Az adatok tárolására, feldolgozására és elemzésére vonatkozó erőfeszítések izoláltan működnek a különböző funkcionális szakterületek között. Ez könnyen vezethet szabályozói környezettel kapcsolatos kockázatokhoz. További kihívásokat eredményezhet, ha kreatív adattudósok és adatelemzők saját elképzeléseik szerint, tapasztalatok, preferenciák, egyéb inkonzisztens gyakorlatok alapján hajtják végre a feladatokat. Ezen kockázatokat a mesterséges intelligencia fejlesztési és üzemeltetési gyakorlatait egységesítő keretrendszer használatával lehet mérsékelni. Így jelentkezett igény az iparosított mesterséges intelligencia megalkotására.

Első lépcső: DevOps

20 évvel ezelőtt az egyes informatikai szakterületek hatékonytalan együttműködésének javítására irányuló folyamat fejlesztések során születtek meg a DevOps gyakorlatok. (A Development és az Operations szoros együttműködésére kitalált kifejezés, melynek lényege, hogy a korábban elkülönült fejlesztési és üzemeltetési területek szorosan együttműködve, hatékonyabban tudják kezelni az IT folyamatokat.) Az automatikus alkalmazásfejlesztés, implementálás és információrendszer menedzsment irányelvek révén a DevOps sikeresen transzformálta az IT csapatok működését.

A DevOps folyamatok megfelelő használata magas szoftverminőséget, fejlesztési hatékonyságot és határidő érzékenységet eredményezett. Ez is alátámasztja az MLOps megalkotásának létjogosultságát. Elvárt a modellezési életciklus és fejlesztési eljárások felgyorsítása, effektív nyomonkövetése és monitorozása, egyszerűbb fenntarthatósága, mely összességében az éles vállalati környezetben üzemeltett mesterséges intelligencia alkalmazások minőségi javulásához vezethet. Az MLOps gyakorlatok kifejlesztése is kezdetét vette, összefoglalva mindazon eljárásokat, melyek az intelligens rendszerek hatékony és sikeres fejlesztési és üzemeltetési modelljét érintik. Fókuszában a végfelhasználói élmény fokozása és az üzleti igények minél teljesebb körű kielégítése áll.

Mivel tud többet az MLOps?

„Az MLOps, a DevOps-szal ellentétben, támogatást nyújt az adatmenedzsmentben, növelve az alkalmazott döntési modellek transzparenciáját és a jogszabályi megfelelőséget – ez például a GDPR-ban nyújthat komoly segítséget. A fejlesztők ugyanis gyakran kevés figyelmet fordítanak a felhasznált adatok jogszerűségére, ez pedig szabványosított keretrendszer és a szervezeten átívelő irányelvek alkalmazásával kiküszöbölhető. így a megfelelőség és a mesterséges intelligencia etikus használata kényszerré válik. Egy olyan szervezet, amely több ezer gépi tanuló modellt fejleszt és üzemeltet, egységes irányítási elvek nélkül kizárólag költségként fog tekinteni a mesterséges intelligenciára, nem pedig üzleti előnyként. Az MLOps tehát egy olyan irányítási rendszert nyújthat a vezetők kezébe, mely egységes, etikus, jogszabálykövető, agilis modellfejlesztést és üzemeltetést eredményez”

– foglalta össze Barta Gergő, a Deloitte IT Kockázatkezelési tanácsadás üzletágának menedzsere.

Az MLOps alappillérei

A mesterséges intelligencia világának az egyik legnagyobb próbatétele ma a szakértői pozíciók feltöltése: a Deloitte globális kutatása szerint a felsővezetők 68 százaléka nyilatkozott arról, hogy legalább mérsékelt szinten szakember hiánnyal küzd. A megkérdezettek 27 százaléka pedig extrém hiányt tapasztalt. A működési modell e specializált területének egyik fő megközelítése a kollaboráción alapszik, ezért hangsúlyos a rugalmas együttműködést lehetővé tévő szervezeti struktúra kialakítása.

„A másik kihívást az üzleti célokkal összhangban álló mesterséges intelligencia stratégia hiánya jelentheti. Nem elég arról dönteni, hogy szükségünk van mesterséges intelligenciával ellátott megoldásokra, stratégiát kell alkotni annak bevezetésére üzleti esetekkel alátámasztva. A stratégia részét kell, hogy képezze az olyan támogató szakterületek és folyamatok fejlesztése, mint az adatmenedzsment, a kockázatkezelési protokollok meghatározása, valamint a tehetséges szakemberek folyamatos képzésére és megtartására irányuló kultúra kialakítása. A mesterséges intelligencia stratégia megléte ma már alapfeltétele a versenyben maradásnak”

– mondta Barta Gergő.

Gazdaság

Középpontban a vállalkozó

Eredményes évet zárt 2025-ben a Magyar Kereskedelmi és Iparkamara (MKIK).

A kamarai reneszánsz gondolatisága jegyében öt pillérre kezdte építeni tevékenységét: Tradíció – Fenntarthatóság – Innováció és Digitalizáció – Tudás – Lendület.

„Az 5 éves időszakra szóló Kormány-Kamara Megállapodás révén adózási téren jelentős könnyítéseket kap a vállalkozói szektor a következő években és a vállalkozói adminisztrációs terhek is csökkennek, egyszerűsödnek”

– hangsúlyozta Nagy Elek, az MKIK elnöke.

A Demján Sándor 1+1 Beruházásösztönző Támogatási Programban 30 ezer hazai vállalkozás igényelt forrást és csaknem 80 százalékuk részesült pozitív elbíráslásban. Ez több mint 1100 milliárd forint kihelyezését jelenti. A 3 százalékos kamatozású Széchenyi Kártya Programra több mint 14 ezer vállalkozás jelentkezett, eddig mintegy 130 milliárd forintnyi forrásra szerződtek le az érintett kis- és középvállalkozások (kkv-k). A Kamara kezelésében és pontozásával megvalósuló Demján Sándor Tőkeprogram révén 100 milliárd forintos tőkealap segíti a növekedni képes vállalkozásokat. Ezek a programok mintegy 280 000 vállalkozásnak tudnak érdemi segítséget nyújtani a 908 000 működő cégből. Idén is folytatódik az Országos Kamarai Beszállítói Program és a Vállalkozásfejlesztési Projekt (VFP Kamara). Ezek a lehetőségek 2026-ban is rendelkezésre állnak.

Az idei év végéig 10 000 vállalkozást ismertetünk meg a mesterséges intelligencia (MI) hatékonyságnövelő tulajdonságaival a Digitális Ébresztő program keretében. Magyarország minden területi kamarája segítségével helyben szerveződnek ezek a gyakorlati oktatások, amelyek során bárki kipróbálhatja az MI-t. Mindemellett folytatjuk MI Hackathonjaink sorozatát is a budapesti és győri alkalmak tapasztalatait is hasznosítva.

Idén is lesznek nyilvános kamarai fórumok a kiberbiztonság erősítése (NIS2), valamint a vállalkozások digitális sérülékenységének vizsgálata és a lehetséges kockázatok csökkentése érdekében. A Modern Vállalkozások Programja keretében az infokommunikációs technológiák vállalati felhasználásának lehetőségeiről és előnyeiről tudhatnak meg többet az érdeklődők.

A Kamarában a vállalkozó van a középpontban!

Nagy Elek, az MKIK elnöke elmondta:

„A vállalkozói adózást és adminisztrációt könnyítő intézkedéscsomagok, a kedvezményes pénzügyi források lehetősége, valamint ingyenes vállalkozásfejlesztési és oktatási programjaink az évi 5000 forintos kamarai hozzájáruláshoz képest nagyon sok magyar kisvállalkozásnak több mint húszszoros megtérülést jelentenek. Forduljanak bizalommal hozzánk vidéken és a fővárosban is.”


További friss híreket talál az IoTmagazin főoldalán! Csatlakozzon hozzánk a Facebookon is!

Continue Reading

Gazdaság

Növénytermesztés és energiatermelés egyben: innovatív projekt a Széchenyi István Egyetem közreműködésével

Új választ ad a napelemparkok és a mezőgazdasági területhasználat közötti dilemmára az a projekt, amelyet a Renergy Zrt., a Virtualitica Kft. és a Széchenyi István Egyetem közösen valósít meg.

Az innovatív agrárenergetikai koncepció ugyanazon a helyen kapcsolja össze a villamosenergia-termelést és a növénytermesztést, öntözéssel és intelligens megoldásokkal támogatva a fenntartható, precíziós gazdálkodást.

A napelemparkok világszerte egyre fontosabb szerepet töltenek be a tisztább energia előállításában, ugyanakkor gyakran hangzik el az a kritika velük kapcsolatban, hogy értékes mezőgazdasági területeket vonnak ki a művelésből. Erre a problémára kínál választ egy innovatív magyar agrárenergetikai koncepció, az OASIS, amelyet a Renergy Zrt. befektetőként és ötletgazdaként, míg a Virtualitica Kft. műszaki fejlesztőként a Széchenyi István Egyetem Albert Kázmér Mosonmagyaróvári Karával együttműködésben valósít meg. Lényege, hogy a fotovoltaikus rendszerek telepítése ne kiszorítsa, hanem kiegészítse vagy lehetővé tegye a mezőgazdasági termelést.

Elsőre adódhat a kérdés: a haszonnövények fölé kerülő napkövető panelek árnyéka nem csökkenti-e a fotoszintézist és így a terméshozamot? Lőrincz Balázs, a Virtualitica Kft. társalapítója kifejtette: nemzetközi kísérletek és tapasztalatok alapján megfelelő sortávolság, panelméret és vezérlés kialakítása mellett több esetben nem csökken, hanem akár javulhat is a növények mikroklímája. Hozzátette: a projekthez több saját fejlesztés is kapcsolódik. Ilyen az egyedi kialakítású kombinált napelemtartó – az erre felfogatott öntözőfejek révén a rendszer képes vízzel ellátni az alatta található növényeket. Az OASIS további előnye, hogy az így megnövekedett párolgás hűtheti a fotovoltaikus cellákat, amely kedvezően hathat az energiatermelés hatásfokára. További innováció az egyetem saját fejlesztésű UNiSense meteorológiai állomása, amely a környezeti paraméterek gyűjtésével segíti a napkövető panelek és az öntözőrendszer vezérlését.

Dr. Ásványi Balázs, az Albert Kázmér Mosonmagyaróvári Kar vállalati kapcsolatokért felelős dékánhelyettese kiemelte: tangazdaságuk területén már felépült az a hálózatba kötött prototípuspark, amely valós körülmények között teszi lehetővé a koncepció működésének vizsgálatát, a fejlesztés finomhangolását és egy skálázható, piacképes termék létrehozását. Kiemelte: a projektben a Széchenyi István Egyetem kutatói a legmegfelelőbb növénykultúrák kiválasztását, az öntözési koncepció tökéletesítését, a munkabiztonsági szabályozás létrehozását, valamint a növények életciklusának adat- és szenzorvezérelt nyomonkövetését támogatják.

„Ez a megközelítés értékes adatokat szolgáltathat a precíziós mezőgazdasági rendszerek fejlesztéséhez is”

– jegyezte meg.

A tervek szerint az öntözéssel összekötött növénytermesztés 2026 tavaszán kezdődik; az első évben kukorica és burgonya kerül a napelemek alá.

Krupánszky Péter, a Renergy Zrt. tulajdonosa kifejtette, hogy az elsivatagosodás és a termőterületek romlása a világ egyre több régiójában – köztük Magyarország egyes területein is – súlyosbodó probléma. Hosszú távú víziójuk ezért túlmutat egy öntözésre képes naperőművi rendszeren: a cél olyan önfenntartó ökoszisztéma kialakítása, amely megelőzheti vagy segíthet visszafordítani a területek degradációját, munkát teremthet, és mérhetően javíthatja a helyi életminőséget.

A koncepció iránt jelentős érdeklődés mutatkozik afrikai és ázsiai piacokon is, ahol az élelmiszer-ellátási lánc kihívásai mellett az energiaellátás szintén kritikus kérdés. Az OASIS – a mezőgazdasági igények kiszolgálása mellett – villamosenergia-többletet termelhet, ami a parkhoz kapcsolódó feldolgozóüzemek, szociális épületek és lakóközösségek energiaellátását támogathatja.


További friss híreket talál az IoTmagazin főoldalán! Csatlakozzon hozzánk a Facebookon is!

Continue Reading

Gazdaság

Védtelenek vagyunk a mesterséges intelligenciával szemben? – A Médiaunió kísérlete bebizonyította: bármelyik korosztály becsapható…

A „Kulcs te vagy!” kampány keretében a Médiaunió Alapítvány egy többgenerációs kísérletben vizsgálta, hogyan hat a mesterséges intelligencia az emberek valóság érzékelése.

Fiatalok és idősebbek próbálták eldönteni, mely tartalmak valódiak és melyeket készítette MI. A kísérlet eredménye egy látványos kisfilmben is megtekinthető.

Európai felmérések szerint a 13-18 évesek 96 százaléka használt már mesterséges intelligenciát az utóbbi egy évben (40 százalékuk napi rendszerességgel), a tinédzser fiúk 51 százaléka pedig érzelmi vagy „romantikus” beszélgetéseket is folytat ezekkel az eszközökkel. A felnőttek körében sem más a helyzet: az EU-ban dolgozóknak immár 30 százaléka alkalmaz AI-t a munkája során. A Médiaunió Alapítvány és a KiberPajzs friss kísérlete azt mutatta meg, hogy a magas arányszámok ellenére korántsem biztos, hogy jobban felismernénk, mi valós és mi mesterséges. Sőt, a legújabb pénzügyi elemzések szerint mára minden második pénzügyi csalási kísérletnek része valamilyen módon az MI…

Fiatalok, idősek – és az MI

Egy fiú ikerpárnak és nagymamájuknak, valamint két évvel idősebb nővérüknek és egy nagypapakorú férfinak mutattuk meg ugyanazokat a képeket és videókat, és mindannyiuknak arról kellett dönteniük, hogy valódi felvételeket látnak-e, vagy mesterséges intelligencia által generált tartalmakat. A kísérletben nem szerepeltek csalási szándékkal készült vagy érzelmileg megterhelő „unokás” videók: hétköznapinak tűnő jelenetek, tájképek, portrék kerültek a képernyőre. Volt köztük olyan is, amely első látásra reálisnak tűnt, de valójában abszurd részletet rejtett – például egy badacsonyi „karfiolültetvényt” –, és voltak olyan felvételek, amelyek minden pixele „hibátlan” volt.

A fiatalok magabiztosan keresték az MI tipikus jeleit: furcsa textúrákat, aránytalan színeket, kilógó árnyékokat, „videojátékos” bőrt, apró csúszásokat a szájmozgás és a hang között. Az idősebbek ezzel szemben azt nézték, mennyire életszerű, amit látnak: el tudják-e képzelni a helyszínt, „ilyenek-e” az emberek a valóságban. Bár a kontraszt látványos volt, a tévedések egyik generációnál sem maradtak el.

A kísérlethez kapcsolódóan Mezriczky Marcell deepfake- és MI-kutató részletesen elemezte, hogyan változtatja meg az MI a valóság érzékelésünket. Mint mondta, a fiatalok látszólag előnyben vannak, hiszen belenőttek az MI-eszközök használatába: természetes számukra, hogy a képek és videók lehetnek filterezettek, „megtuningoltak”, akár teljesen szintetikusak is.

„Ez a rutin ugyanakkor könnyen túlzott magabiztossággá válik. A fiataloknak kisebb a forráskritikájuk, elbízzák magukat, és nem feltételezik, hogy a digitális módosítás olyan élethű lehet, hogy ők sem veszik észre.”

Az idősebb generáció másképp téved, ők elsősorban az érzelmi meggyőződésre építenek: ha a szereplő hangja, tekintete, gesztusai ismerősnek hatnak, könnyebben fogadják el valódiként a tartalmat. Ez a logika a hétköznapi életben gyakran jól működik, az MI korában viszont éppen ez válik kockázattá.

„Az idősebb generáció érzelmi meggyőződés alapján hisz el egy tartalmat. Ez sebezhetővé teszi őket az MI-val felturbózott unokás csalásokkal és manipulált hívásokkal szemben.”

Nem véletlen, hogy a pénzügyi szakemberek 56 százaléka a social engineeringet, vagyis a pszichológiai manipulációt tartja ma az egyik legerősebb, MI által támogatott csalási technikának.

A manipuláció új kora: brainrottól a politikai deepfake-ig

Mezriczky Marcell szerint fontos különbséget tenni az egyre többféle MI-tartalom között, mert míg a szintetikus, úgynevezett „brainrot” videók nyíltan vállalják mesterséges eredetüket – szándékosan túlzó, trash-jellegű, szórakoztató alkotások, amelyek nem akarnak valóságosnak tűnni –, a deepfake videók célja épp az, hogy megtévesszenek. Ez az ugrásszerű erősödés akkor vált igazán kézzelfoghatóvá, amikor a technológia „demokratizálódott”, és megjelentek azok a telefonos alkalmazások, amelyek egyetlen szelfiből is hiteles arccserés videót készítenek. A platformok ontják magukból ezeket a tartalmakat, a felhasználók pedig sokszor már nem is tudják, mi készült valósan és mi mesterségesen. A helyzetet tovább rontja, hogy a politikai kommunikációban is megjelent a deepfake, ami – a kutató szerint –

„egyfajta legitimációt is ad a technológiának, ami kifejezetten káros példa”.

A deepfake-ek elterjedése nemcsak technikai, hanem társadalmi értelemben is komoly veszélyt jelent. Technikai oldalról nézve már most is egyre nehezebb felismerni a manipulált tartalmakat: a modellek ugyan néha még hibáznak a pislogásban, a bőrtónusban vagy a mozgás finomságaiban, de ezek a hibák gyorsan eltűnnek. A felismerhetetlenség pedig új típusú kockázatokat hoz magával. A beleegyezés nélküli „vetkőztetős” AI-képektől kezdve az unokázós csalásokon, hamis videóhívásokkal és kamu profilokkal pénzügyi kárt okozó átveréseken át egészen a testképzavart erősítő szintetikus képekig és a politikai manipuláció céljából készült deepfake-ekig, a technológia egyre több élethelyzetben válik veszélyforrássá. A pénzügyi szakemberek 44 százaléka már találkozott deepfake-alapú csalási technikákkal, ami jól mutatja, hogy a mesterségesen előállított arcok és hangok ma már valódi anyagi kockázatot is jelentenek.

Mit tehetünk? Lassítás, ellenőrzés, közös felelősség

A kérdés tehát nem az, meg tudjuk-e állítani a technológiai fejlődést, hanem az, hogyan alkalmazkodunk hozzá. Mert szabályozások elméletileg már most is vannak: az EU-s AI Act például előírja, hogy a mesterséges intelligenciával generált tartalmakat egyértelműen jelölni kellene, mégsem szerepel mindenhol ez a jelzés. A jogalkotás rendkívül lassú, a technológia pedig közben óriási léptekkel halad előre. A kutató szerint az oktatásra kellene sokkal nagyobb hangsúlyt fektetni, hiányzik ugyanis az MI-specifikus média- és digitális műveltség beépítése az iskolai tantervbe.

Mezriczky úgy gondolja a mindennapi biztonság egyik alapja egy egyszerű, de annál fontosabb reflex lenne:

„Hiába kényelmetlen, inkább ellenőrizzünk mindent háromszor.”

Ez a gyakorlatban azt jelenti, hogy egy erős érzelmi reakciót kiváltó videó vagy hangüzenet esetén nem azonnal cselekszünk, hanem más csatornán is ellenőrizzük az információt, és nem hozunk átgondolatlan pénzügyi vagy bizalmi döntést egyetlen impulzus alapján. Ez különösen fontos a pénzügyi manipulációk esetében, ahol a csalók gyakran banki ügyintézőnek, rendőrnek vagy a család egy tagjának adják ki magukat. Az ilyen rosszindulatú próbálkozások kivédésének legegyszerűbb módja, ha van egy „családi jelszó” – egy olyan szó, amit csak a valódi személyek ismerhetnek: így ha ezt nem mondják ki, biztosak lehetünk benne, hogy a hívás nem valódi. Fontos továbbá, hogy a bank sosem kér jóváhagyási kódot, belépési adatot, nem kér arra, hogy „tesztforgalmat” indítsunk vagy „biztonsági számlára” utaljunk. Ha ilyet látunk, az biztosan csalás.

Kardos Ferenc, a Médiaunió ügyvezetője szerint a kísérlet legfontosabb tanulsága az volt, hogy egyik generáció sem sebezhetetlen:

„A kísérlet megmutatta, nem az számít, ki mennyi időt tölt a digitális térben – egyik generációnak sincs biztos kapaszkodója. A fiatalok technikai jelzésekre hagyatkoznak, az idősebbek a tapasztalataikra, de a mesterséges intelligencia mindkét logikát képes kijátszani.”

Másképp gondolkodunk, másképp hibázunk, mégis ugyanazokkal a kockázatokkal nézünk szembe. A mesterséges intelligencia nemcsak a technológiáról szól, hanem arról is, hogyan tanulunk együtt eligazodni egy olyan világban, ahol mindannyiunknak újra kell értelmezni a látottakat.


További friss híreket talál az IoTmagazin főoldalán! Csatlakozzon hozzánk a Facebookon is!

Continue Reading
Advertisement Hirdetés
Advertisement
Advertisement
Advertisement
Advertisement Hirdetés

Facebook

Advertisement Hirdetés
Advertisement Hirdetés

Ajánljuk

Advertisement

Friss