AI nástroje už jsou často chytřejší než lidé. Není to tragédie, ale past

Článek si také můžete poslechnout v audioverzi.

Za poslední dva roky došlo ke změně, která stále většině lidí nedochází. AI nástroje začínají překonávat schopnosti svých lidských tvůrců. Do debaty o technologiích se tak vkrádají otázky z oblasti filozofie a etiky.

Netvrdím, že se svět radikálně změní ze dne na den. Jakákoli změna celé společnosti prokapává všemi strukturami, zvyky a procesy nesmírně pomalu. Ale to je vlastně to, co se snažím říci. Rozevírají se nůžky mezi tím, jak se zlepšují počítačové systémy umělé inteligence, a jak se tomu lidé (a lidské systémy) stíhají přizpůsobit.

Protože denně experimentuji s různými AI nástroji, chatboty i jazykovými modely, chtěl bych se s vámi podělit o pár pozorování, která mi už přijdou naprosto samozřejmá.

Tempo vývoje systémů umělé inteligence je velké. Pokud někdo mluví o „zdi“, na niž narazíme, je to spíš zbožné přání než popis reality. Z toho, jak lidé o chatbotech mluví, mám ale pocit, že pořád žijí ve světě ChatGPT verze GPT-3.5, tedy dva roky zpátky.

Tehdy platilo, že chatbot je spíš zábavný nástroj na hraní než něco, co by se dalo reálně použít. Nebyl problém najít úlohy, na něž dával chatbot zjevně nesmyslné odpovědi. Když se pokusil pomoci s něčím složitějším, obvykle se do toho zamotal.

Obecně je dost složité posoudit výstupy AI systémů. A jak se zvyšuje jejich „chytristika“, je to čím dál těžší. Když dostanete dvě dobré odpovědi na jednoduchou otázku, není úplně snadné říct, která je lepší. Tady se můžete podívat na tu od ChatGPT o1 a tady na tu od Gemini 2.0 Flash Thinking. Obě odpovědi jsou víceméně v pořádku.

Pokud byste potřebovali něco konkrétnějšího, musíte se lépe zeptat, dodat více kontextu, k čemu má výsledek sloužit, co potřebujete. A to většina lidí ještě neumí. I ti, kteří chatboty denně používají, se jich často ptají velmi stručně, jako jsou zvyklí pokládat dotaz vyhledávačům. Logicky pak dostávají obecné odpovědi, které se navíc těžko posuzují.

Většina lidí tak může získat dojem, že pokrok AI systémů se zastavil. Dle mého ale sledujeme něco jiného – výstupy už jsou tak dobré, že většina lidí nepozná dobrý výstup od špatného. Proto se myslím můžeme setkat s tezemi o tom, že se vývoj zastavil. Je to podobné, jako kdybych já řekl, že vývoj v chemii se zastavil někde v půlce 20. století. Nezastavil, jen jsem měl chemii naposledy na střední škole a ty novinky přesahují moje chápání.

Dobře je pokrok schopností generativní umělé inteligence vidět na tom, jak moc se zlepšily nástroje sloužící k programování nebo k řešení matematických problémů. Tyto dva příklady vybírám záměrně proto, že pokrok je zde objektivně měřitelný.

Před třemi roky bylo neuvěřitelné, že umělá inteligence doplní pár řádků kódu a ty dělají, co mají. Dnes už jsme úplně jinde: AI nástroje umí na základě vašeho zadání programovat celé funkce, moduly nebo aplikace.

Už tohle samo o sobě – kdyby generativní umělá inteligence odteď nepokročila ani o píď – je úplná revoluce v oblasti toho, jak lidé komunikují s počítačem a jak se tvoří počítačové programy. Můžete si říci o malou aplikaci v HTML, o skript v Pythonu nebo o celou webovou službu, kterou pak rozběhnete a zkusíte ji prodávat dále.

Čím lépe a konkrétněji svou představu popíšete a čím přesněji specifikujete potřeby a limity, tím lepších výsledků dosáhnete. Výsledky nejsou dokonalé, ale jsou opravdu dobré. Jen je ten pokrok v této oblasti zatím trochu mimo mainstreamový zájem, protože většina lidí (včetně mě) není schopna rozpoznat dobrý zdrojový kód od výborného.

Programátoři, myslím ti opravdu dobří programátoři, se mezi sebou poměřují pomocí soutěží, například Codeforces. A tam je skvěle vidět, že jen za posledního půl roku se nejlepší model vyšvihl z „velmi dobrého programátora“ na jednoho z nejlepších programátorů na světě.

Schopnosti nového (zatím nezveřejněného) modelu o3 pak tým z OpenAI vyzkoušel i na programovací olympiádě z roku 2024. „Získal“ tam zlatou medaili, což znamená, že se vyrovná nejlepším programátorům světa. Ani nebudu předstírat, že chápu úlohy, které řešil, natož že bych si na jejich řešení sám troufl. Většina programátorů na světě by si s nimi neporadila. A „chatbot“ je vyřeší stejně dobře jako nejlepší z nejlepších.

Vývojáři Google DeepMind mezitím ukázali, že jejich specializovaný model AlphaGeometry2 patří mezi nejlepší účastníky matematické olympiády. Opět jsou to záludné úlohy, se kterými by si většina lidí neporadila.

Znamená to, že AI chatbot zcela nahradil programátory? Zdaleka ne. Práce programátora nespočívá zdaleka jen v programování. Nejde jen o to, jak něco naprogramovat, je potřeba vymyslet a otestovat různé přístupy, rozhodnout, co vlastně bude program dělat a proč, jednat s klientem, pracovat v týmu, předvídat a vychytat chyby…

To je všechno pravda, a netýká se to jen povolání programátorů. Prakticky všechny profese v sobě zahrnují mnohem víc, než se na první pohled zdá. Instalatér nemusí umět jen opravit netěsnící odpad, ale také musí nakoupit nářadí, materiál, dohodnout cenu, zajistit logistiku, rozhodnout, co má cenu opravovat a co ne… Takže tady nemluvíme o tom, že chatbot nahradí nějakou profesi.

Skrývá se v tom lákavá a nebezpečná past. Moderátor a výzkumník Václav Moravec varuje před tím, abychom veškerou svou práci hodili na umělou inteligenci: „Pokud předáme těm technologickým nástrojům většinu svých dovedností, své kreativity, tak jsme úplně zúžili svou profesní autonomii, a to ve všech profesích,“ varuje Moravec. Podle něj je důležité, aby lidé mohli za to, co vytvoří, ručit. „Musíme si podle mého názoru říct, kam ty nástroje, které v některých ohledech agresivně pronikají do našich profesí, pustíme.“

Nemluvím tady o tom, že AI dnes umí nahradit všechno, co děláte. Pravděpodobně neumí. Generativní umělá inteligence stále občas dělá triviální chyby, a to pořád v míře, která brání tomu, aby byla nasazena bez jakéhokoli dozoru, kdekoli na výstupu skutečně záleží.

Mluvím tady o tom, že ty nejpokročilejší části profesí, a to i velmi pokročilých profesí (programátorka, doktor, právníci…) už umělá inteligence dokáže zvládnout. A to často lépe, než špičky v daném oboru.

Pokud tedy máte pocit, že umělá inteligence nikdy nebude umět nějakou část vaší profese… No, nechci vám to brát. Možná máte pravdu. Ale v těch disciplínách, kde můžeme výsledky objektivně srovnávat, už generativní AI lidi válcuje. A tak bych chtěl varovat před falešným optimismem.

Kdo zakládá svou hodnotu na tom, že chápe nějakou věc, kterou počítač nikdy nebude chápat, nemá před sebou lehkou dekádu. Zatím to v masivním měřítku úplně nepociťujeme – i když třeba živnostníci v některých kreativních oborech už to zažívají – ale trend je jasný.

Vlastně by nás to nemělo překvapovat. Dobrý student překoná své učitele. A počítač se ukazuje býti velmi učenlivým studentem. Čas ukáže, jak konkrétně se „levná, neustále dostupná umělá inteligence“ podepíše na našem světě. Můj odhad je, že dopady budou pomalé, a pak najednou ohromné.

Netroufám si odhadnout, jak to bude vypadat konkrétně, umím si představit několik scénářů. Od dvoukolejné společnosti, kde je umělá inteligence poměrně levná komodita a jen bohatí lidé si budou moci dovolit „lidskou inteligenci“. Až po opačný pól, kdy se státy rozhodnou zapojení umělé inteligence limitovat a danit, aby zamezily extrémním změnám.

Každopádně to, co vidím jasně, je trend: generativní umělá inteligence za dva roky udělala pokrok, který je ohromující. Celá řada milníků, které se dříve braly jako „konečná zastávka“, se ukázaly být jen přestupní stanicí. A i kdyby se dnes vývoj AI kompletně zastavil, už jen masivní zapojení dnes dostupných nástrojů – které jsou nyní využívané jen malým procentem lidí – by stačil na výraznou proměnu práce.

Místo toho, abyste soutěžili s počítačem, je proto dobré vědět, co vy konkrétně můžete nabídnout ostatním lidem. Lidé se mění pomaleji. Jsme si vědomi své omezenosti. A v tom je naše výhoda.

Obvykle si pomáhám touhle metaforou: Lidé nepřestali běhat jen proto, že jsou auta rychlejší. Stále chodíme běhat, stále se trenéři živí přípravou začínajících atletů, stále se pořádají maratony. Ne snad proto, že se snažíme předběhnout auta. Běháme proto, že nás to baví.

A taková zajímavost, které jsem si všiml: Když vidíte jet auto, může vás to ohromit. Když vidíte člověka běžet, tak vás to může inspirovat k tomu, abyste sami začali běhat.

Víme totiž, že ten člověk z masa a krve má k dispozici 24 hodin denně, jako my. To, jak se svým časem naložíme, jak se naučíme nakládat se svým lidstvím, je přesně ta věc, jež by nás teď měla zaměstnávat.

„Moje dítě nikdy nebude chytřejší než umělá inteligence,“ řekl Sam Altman nedávno v podcastu. Jinými slovy, pro děti v ne až tak vzdálené budoucnosti bude zkušenost, že jsou chytřejší než počítač, nedostupná. Absurdní. Asi jako pro nás představa, že kůň by mohl běžet rychleji než auto.

Nad tímhle jednoduchým pozorováním se zamýšlím už půl roku. Podrobně jsem AGI – obecnou umělou inteligenci – a její dopady rozebíral v posledním dílu podcastu Mozaika a také v naší prosincové analýze. Ale stejně pořád přemýšlím, co v praxi bude znamenat, že stroj bude chytřejší než člověk.

Nebo abychom si to formalizovali: Většinu ne-fyzických úkonů, jež mají v dnešním světě ekonomickou hodnotu, zvládne umělá inteligence stejně dobře nebo lépe než ti nejlepší lidé.

Jak bude vypadat běžný den ve světě, v němž existuje superinteligence? Respektive - v čem bude naše, osobní, přidaná hodnota? Ještě před Vánocemi to vypadalo, že budeme mít na rozmyšlení tohoto hlavolamu trochu víc času. Ale poté, co v posledním měsíci  – částečně jako reakce na čínský DeepSeek – vtrhli na trh „uvažující“ chatboti od Google, OpenAI, Perplexity i X, si myslím, že to půjde rychleji, než jsem čekal.

Jak právě teď nejlépe využít AI? To vám neřeknu, protože vás neznám. Kategorie AI nástrojů je dost odlišná od klasických počítačových programů, a to svou neuvěřitelnou obecností a verzatilitou. Velká část úspěchu ChatGPT před dvěma lety spočívala v tom, že OpenAI teprve jeho vypuštěním do světa mezi stamiliony uživatelů začala objevovat, k čemu všemu by takový AI asistent mohl sloužit.

Už dlouho tedy opakuji: Nečekejte, až vám někdo řekne, jak umělou inteligenci používat. Pusťte se do experimentování a hledejte, co AI nástroje umí a neumí ve vašem oboru. To dokážete posoudit lépe než kdokoli jiný. A kdo ví, možná je tam nějaká příležitost, otevřené dveře, kterými můžete vstoupit do nové etapy své kariéry. Nikdo teď neví, jak věci budou vypadat za pět let, ale v následujícím roce nebo dvou letech se určitě schopnost „naskakovat“ a spolupracovat s AI bude hodit.

Ale jsem si vědom toho, že jsou to takové knížecí rady. Tak chci ukázat pár konkrétních věcí, jak se za poslední dva měsíce, pod vlivem AI novinek, změnilo psaní článků pro mě osobně.

Největší změna spočívá v tom, že za každým mým článkem je teď spousta neviditelné práce, kterou nedělám všechnu sám. Když nějaké téma píšu, kromě toho, že si k němu čtu věci sám, zadám to také několika robotům.

Nahraji svoje nápady (většinou je to tak deset minut povídání), nechám si je přepsat a pak požádám ChatGPT o3-mini, Perplexity a Gemini, aby mi k tomu našly relevantní studie, citáty nebo statistiky. Jsou ty výsledky dokonalé? Nejsou. Ve skutečnosti mne skoro pokaždé překvapí nějaká chyba, halucinace či přehlédnutí něčeho, co by dobrý výzkumník přehlédnout neměl.

Ale mám trochu zkušenosti se zadáváním prací pro vysokoškoláky, a ty výsledky jsou obvykle na úrovni seminárky studentů bakalářského programu. A jsou hotové do deseti minut.

Kromě toho jsem si naprogramoval několik vlastních nástrojů, které dávají smysl přímo pro můj způsob práce. Já konkrétně třeba hrozně nerad čtu dlouhé texty na počítači a mnohem raději si je posílám do e-inkového tabletu. Naprogramoval jsem si tedy nástroj, jenž mi dělá souhrny, já si je přečtu v tabletu, doplním poznámkami a ty se mi přepíšou do textu, se kterým mohu dál pracovat.

A také jsem si udělal „agenta“, jenž mi ke každému článku generuje nápady, jak by se téma dalo graficky ztvárnit. Jinými slovy, hledám různé způsoby, jak kreativně zapojit AI do tvůrčího procesu. Na závěr pak chatbot hledá logické chyby, kterých jsem se v textu dopustil.

Nic z výše uvedených asistencí nenahradilo žádného reálného člověka, o práci kvůli tomu nikdo nepřišel. Já jsem dříve neměl jsem brigádníka na to, aby mi vytvořil souhrny nebo dohledal další možné statistiky, a teď mám těch brigádníků  – elektronických – hned několik. Někdy mi to práci ušetří, často paradoxně naopak přidá. Do řady článků jsem mohl dát interaktivní graf, který by jinak vůbec nevznikl, nebo by nebyl interaktivní. Věřím tedy, že to je způsob, jak výsledek obohatit a přinést čtenářům něco navíc.

Text článků nebo newsletterů totiž píšu zásadně sám. Ani věta není překopírovaná z chatbota. Ne proto, že bych neuměl překecat chatbota, aby text vyplivl, učesal nebo dokonce doplnil odkazy. Píšu proto, že psaní mne baví, pomocí psaní přemýšlím a utřídím si myšlenky.  A za to, co píšu, jsem zodpovědný přímo a právě vám.

Pořád platí, že textu vygenerovanému AI chatbotem se nedá stoprocentně věřit. A ani v člověka – tedy ani ve mně – byste neměli mít bezmeznou důvěru. Můžete si ale důvěru postupně budovat. Víte, že na druhé straně je člověk, který má každý týdyn 168 hodin času. Část z nich (někdy až příliš velkou část z nich) trávím hledáním toho, o čem vám napíšu.

Těžko vás ohromím tím, kolik článků jsem přečet a kolik jsem jich shrnul. To už dnes dělá umělá inteligence řádově rychleji, než jakýkoli člověk. Ale věřím, že někteří čtenáři najdou v textu inspiraci. Takovou, která je možná právě jen tam, kde spolu komunikují lidé.

V plné verzi newsletteru TechMIX toho najdete ještě mnohem víc. Přihlaste se k odběru a budete ho dostávat každou středu přímo do své e-mailové schránky.