2. diel - Umelá inteligencia v súvislostiach a užitočné praktiky
V predchádzajúcej lekcii, Využitie AI v praxi a aplikáciách , sme hovorili o možnosti využitia AI v každodennej práci, produktivite a moderných nástrojoch.
V tomto tutoriále ku kurzu AI v aplikáciách si zopakujeme kľúčové princípy a súvislosti, ktoré nám umožnia lepšie porozumieť nástrojom, s ktorými budeme neskôr pracovať. Zameriame sa na zákonitosti, ktoré stoja za správaním moderných AI nástrojov, ako napríklad prečo sú aplikácie schopné samostatne navrhovať obsah alebo reagovať na naše požiadavky. Povieme si tiež, prečo je dôležité premýšľať o etike a právnom rámci, napríklad v súvislosti s európskym AI Actem.
Ako funguje AI v nástrojoch, ktoré používame
Aby sme dokázali efektívne využívať jednotlivé AI nástroje, je dôležité rozumieť tomu, s akým typom umelej inteligencie pracujeme. Každý nástroj, ktorý v kurze poznáme – či už generuje text, navrhuje prezentáciu alebo upravuje obraz – je postavený na špecifickom druhu AI. Znalosť týchto základov nám pomôže pochopiť, prečo sa nástroje ako Microsoft Word, Google Dokumenty alebo Adobe Express správajú "múdro" - prečo rozpoznajú, čo chceme napísať, doplnia obsah alebo nám ponúknu návrh rozvrhnutia. Než sa pustíme do detailného skúmania ich možností, pripomeňme si základné rozdelenie a princípy, ktoré za týmito technológiami stoja.
Bežne sa stretávame s úzkou (špecifickou) AI, ktorá je dnes všadeprítomná – nájdeme ju v e-mailových návrhoch odpovedí, šikovných filtroch, doplňovaní textu, generovaní obrázkov alebo analýze tabuliek. Z užívateľského pohľadu sa tak stretávame s desiatkami foriem úzkej AI bez toho, aby si to často uvedomujeme. Je navrhnutá na plnenie jednotlivých úloh – napríklad rozpoznávanie hlasu, prekladanie textov alebo analýzu obrazu. Medzi najznámejšie nástroje patrí ChatGPT (OpenAI), Google Bard (Gemini), Claude (Anthropic) alebo DALL-E, ktorý generuje obrázky na základe textových popisov:
Väčšina dnešných AI systémov je založená na princípe strojového učenia (machine learning), teda schopnosti systému učiť sa z dát, rozpoznávať vzory a zlepšovať svoju výkonnosť bez explicitného programovania každého kroku. Tento princíp je základom pre celý rad moderných nástrojov – či už ide o odporúčacie algoritmy na streamovacích platformách, filtrovanie e-mailov alebo generovanie textu.
Veľkú pozornosť si v posledných rokoch získali tzv. veľké jazykové modely (LLM – Large Language Models), ako je ChatGPT alebo Claude. Tieto modely boli trénované na obrovských objemoch textových dát a dokážu generovať koherentné a zmysluplné odpovede, prekladať, sumarizovať texty alebo viesť dialógy. Práve tieto schopnosti stoja v pozadí mnohých funkcií, ktoré nájdeme v bežných aplikáciách: od automatického zhrnutia e-mailu v Outlooku, cez návrhy odpovedí v Gmaile až po generovanie obsahu v Notion alebo Worde. Aby sme tieto funkcie vedeli nielen používať, ale aj prispôsobiť svojmu štýlu práce, musíme najskôr porozumieť tomu, z čoho vyrastajú. LLM fungujú na základe pravdepodobnostných predpovedí ďalšieho slova, pričom čím väčší model a čím kvalitnejšie tréningové dáta, tým robustnejšie a "ľudskejšie" odpovede dokáže model ponúknuť.
Vedecké výskumy potom smerujú k vytvoreniu tzv. všeobecné AI (AGI – Artificial General Intelligence), ktorá by mala schopnosť uvažovať a učiť sa podobne ako človek. Tento koncept zatiaľ zostáva teoretický, ale práve vývoj veľkých jazykových modelov a ich schopnosť pracovať s viacerými modalitami (text, obraz, zvuk) naznačuje, že k nemu môžeme byť o krok bližšie.
Správna komunikácia
Na pochopenie toho, čo AI dokáže, však nestačí poznať len jej typ, spôsob fungovania či možnosti využitia. Skutočný rozdiel medzi užívateľom, ktorý z AI dostane vynikajúce výstupy, a tým, kto zostáva frustrovaný, často spočíva v zručnosti správne s AI komunikovať. A to nie je otázka technických schopností, ale schopnosti klásť otázky, štruktúrovať požiadavky a využiť kontext.
Znalosť správneho "jazyka" pre komunikáciu s AI je dnes považovaná za jednu z kľúčových digitálnych zručností. Či už budeme zadávať pokyny v ChatGPT, písať požiadavky do Wordu pomocou Copilota alebo tvoriť poznámky v Notion AI, vždy záleží na tom, ako presne s umelou inteligenciou komunikujeme. Funkcie v aplikáciách sú silné – ale bez jasného zadania často nevyužijú svoj plný potenciál. Čím lepšie sa naučíme formulovať prompty, tým presnejšie, kvalitnejšie a rýchlejšie odpovede získame.
Na vytvorenie ideálneho promptu stačí dodržať niekoľko pravidiel:
- Buďme konkrétne - Namiesto všeobecnej otázky "Napíš niečo o vesmíre" použijeme "Vysvetli teórie o vzniku vesmíru a porovnaj Veľký tresk s teóriou večného vesmíru".
- Používajme kontext - Ak chceme lepšie odpovede, dajme AI rolu. Napr. "Správaj sa ako historik a vysvetli dôsledky pádu Rímskej ríše."
- Rozdeľme komplexnú úlohu na časti - Miesto "Vytvor mi marketingový plán" skúsme "Navrhni stratégiu pre propagáciu produktu na sociálnych sieťach, zameraj sa na mladé publikum vo veku 18-30 rokov."
- Používajme príklady - Ak chceme určitý štýl odpovede, poskytneme vzor. Napríklad: "Napíš motivačný list na pozíciu dátového analytika v štýle priateľského, ale profesionálneho jazyka."
- Spresňujme odpovede iterácií - Pokiaľ výstup nie je dostatočne presný, požiadame AI o jeho prepracovanie. Napríklad: "Skrať odpoveď na 100 slov a používaj odbornejší jazyk."
Etická stránka a hranice využitia
S rastúcou dostupnosťou AI nástrojov prichádzajú aj otázky zodpovednosti, plagiátorstva a autenticity. Je dôležité si uvedomiť, že AI generuje výstupy na základe tréningových dát, ktoré často pochádzajú z verejne dostupných zdrojov – niekedy bez vedomia pôvodných autorov. V kreatívnych odboroch preto vzniká potreba jasne označovať, čo bolo vytvorené pomocou AI, a čo človekom. Tento princíp sa začína uplatňovať aj v bežných aplikáciách – napríklad Canva alebo Adobe Express zreteľne označujú, že obrázok bol vygenerovaný pomocou AI. V prostredí aplikácií pre prácu s textom (napr. Word alebo Google Docs) je zase kľúčové, aby sme vedeli výstupy AI upraviť tak, aby pôsobili autenticky a zodpovedali kontextu. Správne využitie AI vyžaduje nielen technické zručnosti, ale aj etické uvedomenie a kritické zhodnotenie jej prínosu aj rizík.
V reakcii na tieto výzvy vznikol AI Act – prvý komplexný legislatívny rámec Európskej únie pre reguláciu umelej inteligencie, ktorý bol schválený v roku 2024. Cieľom AI Actu je zaistiť bezpečné a transparentné využívanie AI technológií, rozdelené podľa miery rizika (napr. minimálne, vysoké, neprijateľné). Vysoko rizikové systémy – napríklad AI v zdravotníctve, vzdelávaní alebo bezpečnosti – budú podliehať prísnej kontrole. Zároveň zákon vyžaduje, aby používatelia boli informovaní, keď komunikujú s AI av niektorých prípadoch aj to, že obsah bol generovaný strojovo. Správne využitie AI tak dnes vyžaduje nielen technické zručnosti, ale aj etické a právne uvedomenie.
Pre bežného používateľa to znamená predovšetkým dbať na transparentnosť použitia AI – napríklad jasne označovať AI-generovaný obsah na webe alebo pri odovzdávaní kreatívnej práce. V mnohých odboroch sa tiež začína klásť dôraz na overiteľnosť zdrojov a autenticitu výstupov, čo môže byť dôležité najmä v žurnalistike, vzdelávaní alebo dizajne.
Budúcnosť AI
Vývoj AI neustále zrýchľuje as tým prichádzajú nové možnosti. Hlavnou výzvou je dosiahnutie všeobecnej umelej inteligencie (AGI), ktorá by mala schopnosť myslieť a učiť sa podobne ako človek. To by mohlo znamenať revolúciu v oblastiach ako veda, medicína alebo robotika.
Ďalšou veľkou zmenou môže byť využitie kvantových počítačov, ktoré by mohli výrazne zrýchliť tréning AI modelov a umožniť ich použitie v doposiaľ nepredstaviteľných scenároch.
Nech už sa AI bude vyvíjať akokoľvek, kľúčové bude, ako ju dokážeme využívať. Správna práca s AI neznamená len jej slepé používanie, ale predovšetkým kritické myslenie a zodpovednosť za jej výstupy. V ďalšom pokračovaní kurzu si preto ukážeme, ako tieto vedomostné východiská pretaviť do každodennej praxe v konkrétnych aplikáciách, kde AI už dnes pôsobí – a kde bude v budúcnosti stále bežnejšie. Od Wordu po PowerPoint, od Notion po Slack – porozumenie princípom, ktoré sme si tu zopakovali, nám umožní s týmito nástrojmi pracovať sebavedomejšie a múdrejšie.
V budúcej lekcii, Word s AI - Chytrá práca s textom , sa pozrieme na generovanie textu, sumarizáciu, parafrázovanie, zostručnenie a ďalšie AI funkcie vo Worde.
