Načítáme další články…
Začněme trochu nudně, až akademicky. Pojďme si definovat, co vlastně AI je. Rozlišujeme dva hlavní pojmy. Těmi jsou:
Úzká umělá inteligence (Narrow Artificial Intelligence (NAI)) či také slabá AI = systémy zaměřené na řešení jediné úzce vymezené úlohy. Mezi ně patří internetoví boti, virtuální asistenti nebo i autonomní řízení. Tedy technologie, které dnes již běžně používáme, aniž bychom si to často uvědomovali. Např. odstranění pozadí na fotce přidržením prstu na obrazovce vašeho iPhonu nebo komunikace s vaší bankou. Mnozí asi ani netuší, že většina rutinní agendy je už řešena s „boty“ a nikoli s živými lidmi.
Obecná umělá inteligence (Artificial General Intelligence (AGI)) či super inteligence (ASI) = systémy řešící úlohy stejně dobře nebo dokonce lépe než člověk, a to bez nutnosti předchozího učení jednotlivých úzce vymezených úloh. AGI spojující „lidské“ flexibilní myšlení a uvažování se super rychlým zpracováním dat by se mohla stát realitou podmíněnou úspěšným vývojem kvantových počítačů. Jedná se o takovou formu „inteligence“, kterou si většina z nás představuje díky různým sci-fi filmům nebo románům.
Fakticky jsme ve stádiu, kdy jsme schopni díky aktuálnímu vysokému výpočetnímu výkonu současného hardware (cloudové i on-premise servery, PC a další místní hardware např. řídící jednotky v automobilech nebo výrobních linkách) ve spojení s periferiemi (typicky senzory jako kamery, radary aj.) dosáhnout zdání, že určité aplikace jsou skutečně inteligentní. Ve skutečnosti se však jedná o supervýkonné strojové učení, resp. velmi rychlé zpracování obrovského množství dat, jehož výstupem je řešení předem dané situace. Stále je tedy „stroj“ dopředu naprogramován a naučen ke konkrétním úkonům a „neumí myslet“ dále za hranice předem definované oblasti.
"Ve spojení slov Artificial a Intelligence věřím v písmeno A, ale inteligence v tom žádná není. Současná AI nepřemýšlí za sebe. Takovou inteligenci dnes nemáme. Stále nevíme, jak funguje lidský mozek, neumíme číst myšlenky a vzpomínky, a dokonce ani nevíme, kde jsou uloženy. Dnes se pouze snažíme mozek imitovat. Nemáme stroj, který by nám sám od sebe řekl, že neví, co si dnes počít s volným časem."
Citace Steva Wozniaka, spoluzakladatele Apple Computers, listopad 2022, zdroj: Lupa.cz
AI je velkým tématem už desítky let, její začátky sahají na úrovni teoretické matematiky až do 40. let 20. století. V roce 1943 byl vytvořen první matematický model neuronu. Mezi nejvýznamnější postavy patří Alan Turing, britský matematik, který se proslavil dešifrováním kódu Enigma. Byl to on, kdo spolupoložil základy umělé inteligence a počítačů vůbec.
Největší buzz kolem AI ovšem nastal až v uplynulých 2-3 letech, kdy byl veřejnosti zpřístupněn program generativní AI známý jako Chat-GPT (Base, 3.0, 4.0). Mimo něj existuje na trhu celá řada dalších modelů, které zatím nedosáhly stejné známosti, jako např. Gemini (dříve Bart) od Google nebo Microsoft Copilot. Všechny výše uvedené nástroje mají společné to, že tvoří neboli generují nový obsah z již existujících dat. Zdaleka se to však netýká jen textu, ale také obrazu vč. videa i zvuku vč. mluvené řeči. Mluvíme proto tedy o generativní umělé inteligenci.
Generativní umělá inteligence (generative AI) je oblast umělé inteligence, která se zabývá vytvářením nových dat, obrazů, zvuků nebo jiných obsahů, pomocí algoritmů a modelů strojového učení. Stěžejními modely jsou tzv. LLM (large language model) a NLP (natural language processing), které simulují konverzaci živých bytostí.
Podstatou komunikace je tzv. prompt – tj. zadání – obvykle formou dotazu nebo úkolu, např. „vyjmenuj a seřaď největší města světa podle počtu obyvatel“. Výsledkem je tabulka, kterou lze za pomoci dalších promptů dále editovat, např. „uveď ještě zemi a rozlohu v hektarech“. Takto se dají „generovat“ celé eseje, recepty na steaky, texty na web vč. grafických prvků, překládat texty, ale i videa.
Tím se dostáváme k největším výzvám, rizikům i příležitostem generativní AI.
Současná generativní AI je známa tím, že kromě relevantních dat, která zpracovává téměř v libovolném formátu, rozsahu nebo jazyce, jež odpovídají skutečnosti, generuje i data, která nejsou pravdivá. Dalo by se říci, že si modely generativní AI poměrně často a rády vymýšlejí. Je to dáno více faktory, tím hlavním je, že jak je model vytrénovaný, tedy jinými slovy, z jakých dat čerpá, takovou generuje odpověď. Pokud je vytrénován „špatně“, resp. data nejsou aktuální, tak nelze očekávat relevantní odpověď.
Druhým problémem je spíše marketingový aspekt: veřejné modely jsou nastaveny tak, aby pokud možno vždy vygenerovaly odpověď, a to i když nemají potřebné datové podklady nebo chcete-li znalosti. Ne zřídka kdy sice obdržíte obsáhlou odpověď, ale ta obsahuje menší či větší počet nepřesností ba úplných nesmyslů. Je tedy třeba výstupní data ověřovat.
Dalším typickým problémem, který se týká spíše vývojářů, kteří využívají AI modely ve svých produktech, je tzv. promptový rift. Tím, jak se AI model postupně učí, může docházet k tomu, že na stejný dotaz (prompt) může v čase dát jinou, resp. jinak formulovanou odpověď. Což může být problém, když v určité části kódu předpokládáte, že budete na dotaz získávat identickou odpověď.
Pro firmy je rovněž stěžejním faktorem při používání AI modelů udržení duševního vlastnictví uvnitř organizace. Je třeba uvědomit si, že neplacené modely jsou veřejné a vše, co do modelu zadáte (dotazy, nahrané dokumenty aj.), si model bere jako data, ze kterých se učí. Je tedy nasnadě, že mohou do veřejného prostoru uniknout i citlivá data.
Dalším citlivým tématem jsou tzv. deep fakes tj. nepravdivý obsah, který je často zneužíván v politickém nebo jiném konkurenčním boji. Pokročilé modely již velmi věrně vytváří video a audio obsah, který je pro lajky, a to zejména na malých displejích mobilních zařízení, těžko rozeznatelný od obsahu reálného. Dochází tak k masivnímu ovlivňování v politických kampaních, ale i k cíleným útokům na jednotlivce z řad B2C i B2B, kdy jsou podvodně vylákány citlivé údaje, např. hesla nebo přímo finance. Nezřídka kdy se jedná o profesionální útoky, které mají na svědomí polostátní organizace z východních zemí.
Většina vyspělých států se snaží výše uvedené eliminovat jak formou nové legislativy, tak i spoluprací s hlavními technologickými firmami. Mnozí z vás jste si již možná všimli, že u služeb jako YouTube atp. určujete, zda je daný obsah reálný, nebo vytvořený generativní AI.
Další výzvou, a to zejména pro providery generativní AI, je tzv. multimodálnost a přizpůsobivost potřeb uživatelů nebo vlastníků generativní AI (firmy si budou ve většině případů kupovat své vlastní tenanty s AI modely, tak aby došlo k jasnému ohraničení mezi veřejnou a privátní sférou kódu, resp. znalostní databáze z výše uvedených důvodů) a zejména schopnost integrace s více datovými zdroji a dalšími senzory. Obecně schopnost integrace více vrstev a typů modelů generativní AI dle některých studií povede k vytvoření v úvodu zmíněné silné inteligence.
A samozřejmě to nejdůležitější na konec: vyplatí se vývoj a údržba (maintenance) poskytovatelům AI modelů? Jak známo, vývoj software – a vývoj AI modelů není nic jiného – není levná záležitost. Ale s ohledem na potřebu obrovského výpočetního výkonu se jedná také o velmi energeticky a hardwarově náročnou disciplínu. Není tedy možné takové služby provozovat bez monetizace do nekonečna. Stejně tak jako v dalších odvětvích, budeme svědky konsolidace trhu, kdy na trhu bude několik dominantních řešení, která pravděpodobně budou ve vlastnictví hyperscalerů (Microsoft, Google, AWS…) nebo vlád (USA, EU, Čína, Indie…), a řada menších alternativních modelů, které budou úzkoprofilové.
Stejně tak důležitým ukazatelem bude ROI na straně uživatelů. Kromě platby za subscription korporátních AI modelů je třeba počítat s náklady za implementaci (zde je třeba vzít v potaz i edukaci a adopci uživatelů na úrovni všech dotčených zaměstnanců) a samozřejmě průběžnou údržbu, kam spadají rovněž aspekty legislativní a hlavně bezpečnostní.
Petr Hlavatý
Autor článku je zakládající partner poradenské skupiny HPCG a senior konzultant problematiky podnikových procesů v oblastech obchodu, marketingu a IT. Mimo jiné působí jako interim CMO české softwarové firmy MyQ, jejíž tiskové řešení a mobilní aplikace využívají denně desítky milionů uživatelů ve skoro dvou stovkách zemích světa.
V předchozím textu jsem se snažil co nejstručněji a nejobjektivněji shrnout problematiku AI. Nyní si dovolím sdílet můj osobní názor vycházející z dosavadních zkušeností téměř 20 let v poradenském businessu a poměrně pokročilé znalosti ICT.
Je více než jasné, že rozjetý vlak s názvem Umělá inteligence již asi nic nezastaví (nebudu-li uvažovat takové extrémní faktory jako celosvětový jaderný konflikt nebo náraz mimozemského tělesa). Z toho bude vyplývat několik zákonitých souvislostí:
Ve druhém díle si představíme, jak AI vnímají čeští podnikatelé.
