Mýty AI

Filip: Hele, představte si prostě toho chatbota jako člověka. je jako extrémně chytrej, má o spoustě věcí pravdu jako prostě kecá někdy.“

Jindřich: prakticky jako je nemožný, že by nás telefony v dnešní době odposlouchávaly.

Filip: říct kategoricky, že modely nemůžou mít vědomí nebo emoce je asi jako zkratkovitý

Jindřich: když máš doma jako hodně popelníků, tak se ti zvyšuje pravděpodobnost toho, že budeš mít Čau Filipe, eh, zdravím tebe a posluchače podcastu Deep Link Show. Devatenáctá epizoda v pořadí dneska. A pojďme si něco říct o mýtech a omylech umělé inteligence. Obecně známo, že umělá inteligence je zkrátka, eh, velký téma, ať už si to přiznáváme nebo ne. No a s každým velkým tématem tak ty mýty a omyly, eh, přichází. Pojďme si je dneska pojmenovat a, eh, pojďme si zkrátka říct ty mýty a omyly z praxe, který přišly, vznikly, ať už větším nebo menším, eh, přičiněním uživatelů umělé inteligence

Filip: Ahoj Jindro, zdravím tebe, zdravím i naše posluchače. To, že existuje spousta mýtů, tak se týká asi jak kterýhokoliv tématu, který je nějakým způsobem diskutovaný. A umělá inteligence není výjimka. A samozřejmě těch mýtů existuje jako celá řada. My tady dneska probereme jenom pár, který nám přišly nějakým způsobem zajímavý anebo třeba nejvíc rozšířenější, ale zcela jistě se nepodíváme na všechny, protože těch různejch jako chybnejch nebo omylnejch vysvětlení nějakých věcí je jako celá řada. Nicméně za mě zajímavý se zamyslet vůbec, proč tyhlety mýty vznikají. Tak jako jedna věc je třeba nějaký nepochopení podstaty tý technologie, jak to funguje. To je jako jedna část. Ale druhá věc je taky hodně o tom, že my vlastně umělou inteligenci už známe strašně dlouhou dobu, ale neznáme ji v tý podobě, jak jí máme jako v tý realitě, ale známe ji vlastně z různejch sci-fi filmů, z sci-fi knížek a jako tam už umělá inteligence je předmětem těch jako příběhů strašnou dobu. A je pak strašně jednoduchý si vlastně vzít ten výsledek, ke kterýmu došlo k tomu filmu, knížce. Třeba nějaká apokalypsa nebo právě že ta umělá inteligence nebo nějaký roboti, tak že zničej svět, tak si to vlastně jako začít promítat do toho současnýho stavu, protože aspoň za mě to, co dneska ty AI agenti třeba dokážou nebo i jak vypadají humanoidní roboti, který taky jsou ovládání do jistý míry nějakou AI, tak je vlastně strašně působivý a je strašně těžký si tam jako nepromítat tady ty patterny, který člověk vidí v těch filmech nebo knížkách.

Jindřich: mm, k těm samotným mýtům, tak ona do jistý míry je to psychologie, který ta, která tady s náma je od počátku věků, že jo. Eh, lidi zkrátka maj rádi science fiction, lidi maj rádi, eh, jako zajímavý příběhy, co by, kdy by se stalo za jako určitých okolností. Eh, lidi obecně mají rádi katastrofický scénáře, že jo. Vlastně to naše vědomí tohleto jako, eh, přitahuje. Často si sami jako představujeme, co by se mohlo stát za jako jistejch okolností. No a potom, eh, máme my jako lidi tendence i tyhlety příběhy jako připisovat těm potenciálním technologiím, který, eh, jako používáme. A je to vlastně naprosto v pořádku, protože do jistý míry je to i vlastně naše neznalost, že nevíme, jak ta technologie jako vlastně funguje. Jasně, neví to jako nikdo, že jo. Jako je to natolik jako složitá technologie a to nemyslím jenom umělá inteligence. Zkrátka když člověk nemá opravdu jako stoprocentní znalost v tý konkrétní doméně, tak zkrátka může mít jako nějaký podezření, že se to za jistých okolností může jako chovat jinak, byť to vůbec nemusí být pravda.

Filip: Jo, jako přesně tak. Tady ten jako to, že je to zkrátka jako běžná věc, že si jako člověk promítá nějaký svoje domněnky nebo třeba zkušenosti do těch věcí, který se mu dějou. A jako je to běžnej bias lidskýho mozku. A není to jenom u AI, je to třeba typicky u různý statistiky nebo vlastně případů, kdy si člověk řekne: „Jo ty jo, já nevím, tady ta nemoc, tak ta zasahuje všechny v mým okolí, který prostě já nevím, třeba pijou, ale vlastně jako statisticky to pak nemusí vycházet, protože ty se koukáš jenom na nějakou užší skupinu lidí a podobný to může bejt třeba i když si chceš koupit nějaký nový auto a řekneš si: „Hele ty jo, si tady Rapida a najednou vidíš toho Rapida všude. Nebo se podíváš na nějakou Toyotu a najednou vidíš Toyoty všude kolem sebe. A není to jako o tom, že by předtím tam nebyly a najednou někdo tebe jako poslouchal nebo vnímal a najednou se začaly objevovat. Ale je to čistě jenom kvůli tomu, že ty najednou začneš dávat důraz na nebo pozornost na tu jednu věc a najednou ji začneš vidět všude. A to mě možná o Slim Muskem přivádí hezky k tomu prvnímu mýtu. A tenhleten mýtus je tady už jako strašně dlouhou dobu. A to, že nás telefony, potažmo AI vlastně jako odposlouchává. Setkal ses tady s tím mýtem někdy?

Jindřich: No jasně, jako běžnej efekt. Dokonce i já sám jsem samozřejmě jako někdy měl ten pocit, že jo. A jako mám pocit, že už je to téma, který poslední dobou už jako dost utichlo nebo poslední dobou. To možná jsem jako nepřesně formuloval. Zkrátka před nějakou dobou utichlo, ale přišlo opět jako s tím komerčním boomem umělé inteligence. A klasika, že jo. Každý z nás to někdy zažil. Jseš někde s kamarádem, bavíš se o nějakým tématu, který sis nikdy v životě nevyhledával, nic o něm nevíš, není to třeba, není to žádnej tvůj zájem. Typicky nemáš psa, nikdo z tý rodiny nemá psa, nemáš rád pejsky, nikdy sis nevyhledával hračky pro psy. Přijdeš domů, jdeš na Google nebo na jakoukoli sociální síť a najednou reklamu, kterou vidíš, tak je na psí hračky. No a samozřejmě teď člověk jako dostává jako obrovský podezření, že jasně, tak my jsme tam teď byli venku s tím kamarádem. On mi říkal, že koupil novou hračku svýmu pejskovi, takže ten telefon nás musel odposlouchávat. Vlastně není to tak, že jo. Je to jenom zase jako jednak skvělá statistika, skvěle cílená reklama, která je založená na spoustu různejch aspektech. Hm, jedna z nich je například jako geografická lokace, využití Wi-Fi, že jo a podobně. Obecně to funguje na tom, že zkrátka ty společnosti nás takzvaně jako segmentujou. No takže oni vědí, s kým my zhruba přicházíme do styku a kdo má z naší sociální bubliny, eh, jaký záliby například a jakou reklamu na ně, na ně cílit. No a tohle jsem jako hodně zjednodušil, ale přitom těchdle těch jako drobných parametrů, který do toho vstupují, je opravdu obrovský množství. Na základě tohohle toho jako obrovskýho množství, tak s ještě velmi pokročilou matematikou a statistikou ty společnosti na nás dokážou tu reklamu cílit jako velmi dobře. Eh, nicméně jako tak či onak prakticky jako je nemožný, že by nás telefony v dnešní době odposlouchávaly.

Filip: Jo, respektive je to nemožný pro ty jako reklamní účely, jako že by si člověk řekl, že tady bude Meta, která prostě ve svý aplikaci tě bude pořád poslouchat. Byl by to střet zájmů, že jo. Apple třeba by jí to prostě nedovolil, protože to jde jako proti jejich privacy. Nechceme se tady pouštět do nějakejch jako možností, který můžou mít třeba nějaký tajný služby. To si jako netroufám prostě tvrdit. Nicméně u tý reklamy, jak jsi to zmínil, těch jako střípků, co o tobě ta společnost je schopná posbírat, tak jako extrémní množství a tam jako nastupuje ta umělá inteligence, která vlastně jako dokáže vyhodnotit nějaký patterny a vlastně na základě toho tvýho chování ti nějaký věci doporučovat. A přesně jak jsi zmínil, může to bejt chování i tvejch přátel, protože pravděpodobně když máš nějakýho kamaráda, kterej má rád psy, tak dost možná třeba někdy bude mít narozeniny nebo něco bude slavit a mohlo by bejt zajímavý, že tys mu jako koupil nějakou tu hračku pro toho psa. A ta reklama není nereálný, že se ti nezobrazí. Zároveň jako ne všechny cílení reklamy jsou tak dokonalý, že jsou zaměřený vyloženě na tebe, ale někdy prostě stačí, že to ten, ten zadavatel reklamy třeba nenastaví úplně správně. Takže tobě se klidně jako může zobrazit reklama, která není vůbec jenom jako relevantní pro tebe. No a potom přesně to zhmotnění pro tebe, že aha, teď mě to poslouchalo, protože jsem se bavil o hračkách pro psy prostě tady dopoledne s kamarádem a teď to tady vidím. Tak je čistě ten jako confirmation bias toho, že ty jsi věděl, že ses o tom bavil a teď to vidíš tady a propojí se ti to v tom mozku a máš pocit, že to spolu souvisí. A to je jako běžná věc, která se děje v našem mozku, že máme potřebu hledat spojitosti mezi různejma událostma a je to prostě známá, je i třeba právě u těch jako že někdo řekne já jsem dělal tohle a pak jsem chytil tudle nemoc, tak to spolu nějak souvisí. A to je prostě ten zásadní rozdíl mezi takzvanou korelací a kauzalitou. To, že dvě věci se staly jako v nějakej okamžik, kde může existovat vazba, tak ještě jako neznamená, že jedna věc se stala kvůli tý druhý. No a to je vlastně jako podobný, že ty sis s někým mluvil. Ono se ti to zobrazí, ale je to čistá korelace.

Jindřich: Přesně tak. Korelace není kauzalita. Em, skvělej, skvělý přirovnání mimochodem, co se týče nebo skvělý vysvětlení, co se týče tý jako korelace a kauzality, tak jsem slyšel teď v jednom podcastu, který jsem poslouchal a tam vlastně říkali, že, eh, když máš doma jako hodně popelníků, tak se ti zvyšuje pravděpodobnost toho, že budeš mít rakovinu. Což vlastně s tím vůbec nemá nic společnýho, že jo. Eh, takže ty, kdybys vlastně, eh, se, eh, odstranily z domácnosti všechny popelníky, tak to vůbec nemusí mít jakejkoliv vliv jako na, na rakovinu, protože na to má to samotný kouření, že jo. Ne jestli máš doma popelník nebo ne. Takže korelace tam je pravděpodobně mezi tou rakovinou a tím a, a počtem popelníků v domácnostech, ale rozhodně už tam jako není ta kauzalita. Ale ty jsi zmínil jako skvěle, že lidskej mozek tak má tendenci jako hledat patterny. Jo, takže je to samozřejmě, zase není nic jinýho než jako psychologie, byť jako složitá lidská psychologie. Tak zkrátka takovejch případů, kdy se ti tohleto stane, je prostě obrovský množství. Ty se neustále s někým bavíš, probíráte spoustu jako různejch témat. Eh, je tam spoustu těch potenciálních, eh, jako triggerů a věcí, kdy můžeš vidět někde nějakou reklamu a najdeš si v tom spojitost. Ale v devadesáti devíti procentech ty si v to vůbec nemusíš uvědomit nebo si toho vůbec nemusíš všimnout. No a když si v to všimneš v tom jedno procento, samozřejmě ty čísla si teďko vymejšlím. Zkrátka v tom jako minoritním množství si toho všimneš, tak o to víc ti to přijde podezřelý, že jo. A ještě trochu, co možná stojí za zmínku. Co se týče jako těch, eh, jako psychologií a tý jako důvěry v ty technologie nebo podezřívání technologií, tak je to Elisa efekt, že jo. My jsme tady o ní mluvili tuším ve čtrnáctým díle, když jsme se bavili o historii umělé inteligence. A to je historie, která sahá už do, do šedesátých letech, do šedesátých let, kdy, eh, vlastně vědci vytvořili jednoduchýho chatbota If the, If Else, If Then, eh, pravidla. A když ty ses, nebo ty jsi tomu chatbotovi vlastně řekl: „Já jsem smutný,“ tak on se ti, on se tě zeptal: „Proč jsi smutný?“ Čili jako naprosto jako jednoduchá logická otázka. No a lidi už tehdá jako měli tendence jako důvěřovat těm strojům, podezřívat je, že oni o nich vědí víc informací, že mají vědomí, že si uvědomují vlastně city a pocity a tak dál, že jo. A takže tyhlety vlastně mýty, který s tou technologií mohou být spojený, tak to není nic novýho. Zkrátka je to tady s náma jako velmi dlouhou dobu

Filip: No to možná přivádí k dalšímu mýtu, protože tady to myslím, že jsme si probrali jako zleva zprava. A ten další mýt je, že jako Anthropic, OpenAI a tak dál, tak vlastně jako čtou naše konverzace. A ta odpověď vlastně není úplně jednoduchá. Ono to není ano nebo ne, ale ten mýtus minimálně za mě, který jako slýchávám je, že tam jako člověk nesmí nahrát nikdy nic citlivýho nebo jako vlastně žádný informace, protože jinak prostě si to ty firmy o tobě jako posbírají a dají nějak jako do kupy. A ono je jako pravda, že v základu, když si to nevypneš, tak ty firmy vlastně jako ty konverzace sbírají a trénují na tom i ty modely. Ty si ten trénink těch, vlastně nad těma datama můžeš vypnout. Je to normálně v nastavení. Myslím si, že musíš mít placený plány, že v těch zdarma plánech to nejde a ty si tohleto můžeš vypnout, takže potom jako nedochází k tréninku nad těma tvejma datama. Zároveň ale samozřejmě ty firmy si ty data jako uchovávají, protože aby se ti načetla ta historická konverzace, tak někde to u nich uložený být musí a zároveň si vyhrazují nějaký právo v určitých jako licencích se třeba v případě nějakého problému podívat do tý konverzace. Ale není to tak, že by vlastně jako tam někdo seděl a pořád procházel ty tvoje jako soubory a vedl si na tebe nějakou jakoby složku. A zkrátka jako to, co se snažím říct je, že ano, ty data u těch firem jsou, za mě je to jako podobný přístup, jako přistupuju třeba k emailu nebo potř- přistupu k nějakému Google Drive. Prostě pokud ty data jsem ochotnej dát do cloudu, tak důvěřuju i těmhle těm jako větším firmám, že když si teda vypnu to trénování, tak že ty data tam nějakým způsobem jako zůstanou v bezpečí. samozřejmě existuje riziko, že by mohlo dojít k nějakýmu napadení a mohly by ty data utéct. Ale jako v dnešní době, kdy máme všechno v různejch cloudech, po mailech a tak dál nebo v cloudovejch aplikacích v Notionu, tak jako tu důvěru prostě těm firmám musíš dávat. A tady, když si jako vypneš to trénování, tak za mě to není prostě o nic horší, než když, prostě používáš ten Google Disk nebo mail.

Jindřich: Přesně tak, ale jako není zatím žádný, eh, řízený i speeknutí. Zkrátka je to, jsou to, eh, jako standardní podmínky toho konkrétního softwaru, že jo. V našem případě jako těch chatbotů pravděpodobně nebo těch, eh, jako nástrojů umělé inteligence, který, eh, používáme. A, eh, myslím si, že to tak, jak jsi říkal, tak potřebuješ k tomu ten placenej plán. Ale když potom máš ten jako firemní plán, třeba ten Enterprise, tak řada z těch, eh, jako společností tak nabízí a teď přesně nevím v hlavě, jak se to jmenuje, ale je to zkrátka jako nějaká certifikace, kterou jako oni mají, kdy oni ti c-cím vlastně způsobem, eh, zkrátka garantujou to, že ty tvoje data, který tam jako posíláš, tak nebudou využitý právě na, pro účely trénování těch dalších modelů a na zlepšování dalších modelů

Filip: Jo, takže jako když člověk chce bejt safe, tak ty enterprise plány jsou samozřejmě nejlepší, ale pochopitelně jsou jako drahý. A ještě k tomu trénování. Ty si to můžeš vypnout. Samozřejmě je to zas na nějaké jako důvěře. To z logiky věci ty jsi jim prostě řekl, že nechceš a musíš důvěřovat, že to jako dělat nebudou. Já si myslím, že to v jejich zájmu jako tolik není, aby porušovali tady to, ale samozřejmě o tom se můžeme přít. Nicméně i u toho samotnýho tréninku, tak ty když tam poskytneš nějaký data, tak samozřejmě můžou se stát nějaký situace, kdy by se to jako otisklo do toho modelu, ale zároveň ty tam jako většinou neposkytneš takový kvanta dat, aby ty tvoje data, na kterých by se to trénovalo tak, aby měly nějakej jako velkej efekt v rámci celý tý sítě neuronový. Protože ty-ty když tam dáš ty data, tak ono se to trénuje. To jsou, c-c-c to je tolik nul, že ani nevím, jak to jako vyslovit. Gigabajtů dat, eh, nad kterýma se ty modely trénujou. A pokud ty tam dáš takhle tu malou kapičku v moři, tak ta šance, že by se to v tom modelu nějak uchytilo a on byl schopnej jako odpovědět a citovat ty tvoje data, tak jako je úplně mizivá. Takže i-i když jako nezakážeš ten trénink, tak si myslím, že to není tak jako problematický. Samozřejmě jasně, jako pokud se bavíme pak o takových těch nařízeních, jako jsou různý jako GDPR a delší věci AI Act, no tak tam potom už jako ti vyplývá nějaká povinnost to tam vůbec jako třeba ty data nedávat nebo mít ty předplatný, který mají ty certifikace. samozřejmě to už je ta právní rovina a ne ta technická a jako splnit to musíš.

Jindřich: Vlastně a hlavně to je opředený ještě jako mnohem více různejma pravidlama, že jo, nejen tím, co tam budeš dávat a nebudeš a že máš mít zaplý to, aby to ne, ty modely nebyly trénovaný na tvých datech. Ale, hmm, ještě jsem chtěl něco dodat, ale teď jsem asi ztratil myšlenku. Každopádně, uh, jo! Hmm, že tam spíš nejde jako o trénování, jako jak ty, ty jsi říkal, že jo, že velmi pravděpodobně to nebude takový množství dat, aby zas někomu jako se zobrazil ten jako výstup na tom jako jazykovým modelu a tak dál. Ale spíš to může bejt jako jenom o těch jako jednotlivých částech, jako jsou například taky třeba kódy, že jo, nebo nějaký hashe a API klíče a podobně. No a mně se to stalo mimochodem prakticky včera. Tak já jsem, uh, řešil nějakej data scraping, kdy jsem chtěl jako obejít nějakou Cloudflare ochranu a podobně, takže jsem právě s kódem řešil nějaký možnosti, že jo, jako jak třeba přes Apify a podobně. A on mi potom normálně vypliv návod. Tuším, že to bylo Apify nebo Firecrow něco a řekl mi: "No, použij tenhleten API klíč." A on mi nějakej hash jako vyhodil. Já jsem ho netestoval samozřejmě ještě, protože jako jsem měl svůj, ale jsem si říkal, jako že je to zajímavý, viď, něco mně hodil, jestli si to vymyslel nebo jestli bude fungovat, když to použiju. Pravděpodobně ne, ale jako za-za-zaujal mě. Takže todleto můžou bejt jako ty situace, kdy člověk jako nechce dávat v některých případech takovýhle data do, uh, toho jazykovýho modelu.

Filip: Jo, jako do-dost pravděpodobně on ti prostě vyhodil nějaký hash, který si jako vymyslel, že jo, prostě predikcí jako nějakejch dalších tokenů a pravděpodobně by jako nefungoval. Což mě přivádí vlastně jako oslím můstkem hezky k tomu, že si modely pamatujou věci, ať už o nás nebo o-o tom, co se prostě bavíme. A my už jsme to probírali, teď si nemůžu vzpomenout, myslím, že to byl díl o pipe codingu, ne o kontextu, díl o kontextu, kde jsme vlastně jako tady to probírali a bavili jsme se jako docela do hloubky o tom, jak ta paměť těch modelů funguje. A to je vlastně jako jeden z velkejch mýtů, že jako lidi si myslí, že já si povídám s tím AIčkem a ono se o mně učí. A jako zase samozřejmě velké uvozovky. Ano, ono se to učí, ale neučí se ten model jako takový nebo aspoň v tudletu chvíli v produkčních řešeních takovýdle modely prostě nemáme. to, že si ty modely o tobě něco pamatujou, tak je čistě dělaný tak, že z té konverzace se vytahají nějaké střípky těch, těch dat. Vy-vyloženě jak kdyby si to člověk psal jako poznámky na papír a ve chvíli, kdy pak máš s tím modelem nějakou novou konverzaci, no tak on si tady ten poznámkovej blok vytáhne a bude do toho koukat a bude se jako tvářit, že o tobě jako zná spoustu věcí a že si o tobě ty věci pamatuje. Ale je to jenom proto, že si to napsal na ten bloček, protože on nic jiného vlastně jako nemůže vědět z povahy věci. Ten model je totiž bezstavovej a vždycky ty mu musíš poslat všechny informace, aby on ti byl schopnej odpovědět nějak relevantně.

Jindřich: Už jsme tady řešili už několikrát. No, zkrátka ten model si nic nepamatuje, nic neví a tak to zkrátka je. A jediný, co on si pamatuje, tak je ten soubor třeba s tou jako pamětí, že jo, který je k dispozici v tom chatovacím asistentovi, příklad. Ale zkrátka tak či onak, ten samotnej jazykovej model tak zkrátka o mně jakoby nic neví a nejen o mně, ví o žádných mých konverzacích nic. On čerpá jenom z tohodle nebo z těch předchozích vždycky. No ok, pojď-pojďme dál. A obecně zase další. My tady často opakujeme tu psychologii, viď? Byť to není téma, kterýmu bysme kdo ani jeden z nás jako rozuměli, což možná potenciálně může být nějaký další téma na nějakýho hosta třeba, s kterým bychom to víc, em, víc rozebrali. No zkrátka, zkrátka, ale co je jakoby extrémně zajímavý, tak každej z nás zažil situaci, kdy řešil něco se svým chatovacím asistence, eh, asistentem. Poděkovali jsme nebo něco a chatovací asistent ti řekl: "Mám radost z toho, že jsem ti pomohl." Něco takovýho. Zkrátka jako vyjádřil nějakou emoci, ať už, že byl potěšenej a nebo že třeba byl naštvanej, že něco zkritizoval a podobně. Každej z nás to určitě zažil. No takže potom vlastně se naskýtá otázka, když teda jako ten chatovací asistent nebo ten jazykovej model nemá žádný vědomí a necítí emoce, tak proč vlastně ty emo, ty emoce jako dává na vědomí, nedá, dává najevo, že jo? A takový, vlastně takovej jako zajímavej paradox. No ale zase není to nic jinýho, že je to jazykovej model, kterej je natrénovanej na nějaký sadě dat a ta sada dat tam v tý většině měla přesně pozitivní emoce. Když někdo někomu pomohl, tak se sluší napsat: "Jo, mám radost, že jsem ti pomohl." Něco podobnýho. Není to zkrátka nic jinýho. V neposlední řadě samozřejmě ty, ty jazykový modely jsou trénovaný proto, aby ti udělaly radost, aby tě vlastně uspokojily, aby, aby splnily ten úkol, kterej ty po nich chceš, jo. Takže, em, to mě možná trochu přivádí k takový menší odbočce. Ty povětšinou, když se zeptáš například toho jazykovýho modelu: "Myslíš si, že tenhle můj plán je dobrý?" Tak on z drtivý většiny ti bude přitakávat: "Ano, jako je dobrý." Nebo ti dá nějakou jako konstruktivní zpětnou vazbu. Jasně, může se to lišit od providera, může se to lišit od verze toho jazykovýho modelu nebo respektive od verze toho konkrétního modelu. No ale tak či onak, zkrátka když já bych se ho zeptal: "Buď můj nejtvrdší kritik a řekni mi jako nejhorší stránky tohodle toho mýho plánu." Jo, tak

Filip: Mhm.

Jindřich: ta odpověď bude samozřejmě diametrálně odlišná. A teď záleží, co po něm chci. Jasně, můžu chtít, aby mě pochválil, anebo můžu chtít, aby mně dal jako nějakou konstruktivní kritiku.

Filip: Přesně jak říkáš, ono je to zaprvé jako v tom tréninku těch modelů jako takových, protože samozřejmě ten cíl je příjemná uživatelská zkušenost. Jako ta firma, která tvoří ten model, teď se bavíme o těch modelech, který jsou jako pro širokou veřejnost, těch chatbotech, tak pravděpodobně chce, aby tys tam jako zůstal si s tím modelem povídat. No a jako kdy zůstaneš dýl? Když ti ten model bude říkat, že seš jako pašák a že jako dobrý nápad? Anebo když ti bude všechno kritizovat? Je, ta odpověď je asi jako jasná. Takže ta motivace jako těch firem ty modely takhle nastavovat tam je. Samozřejmě někdy se to přežene. Není to tak dávno, kdy Sam Altman se za to omlouval, že GPT modely byly moc tak jako pokyvovačný. Ono se tomu říká sykopanci vlastně jako ti se vším souhlasili. Přijde mi, že ty nový modely už takový tolik nejsou, byť jako souhlasí hodně, hlavně ty GPT modely, ale třeba v tom voice modu. Já jsem teď asi předevčírem jsem si zase jako povídal ve voice modu s GPTčkem, když jsem jel autem házel jsem mu nějaké nápady, kam prostě směřovat dál AI s rozumem a to. A on mi na všechno říkal: „Jo, to je super nápad, tohle je boží.“ Až když jsem mu řek: „Hej, jakoby prosím, nesouhlas se vším, co říkám. Já chci, abys mi jako oponoval.“ A v tu chvíli ten model byl schopnej se přepnout, když měl tady ty instrukce byl schopnej mi odporovat. A třeba kamarád mi včera ukazoval, že má Clauda normálně v systémových instrukcích dáno, aby jako fakt byl extrémně kritickej a všechno mu zpochybňoval a ukazoval mi nějaký konverzace a fakt jako ten Claude mu rozporuje prakticky cokoliv, co tam napíše a je k tomu hodně kritickej. Takže jako pokud tohle člověk chce, tak, tak to vlastně jako může fungovat dobře. A fakt mu tam dával čočku v těch konverzacích, takže jako může si to člověk nastavit. Je o tom, co člověk jako preferuje, ale je dobrý mít na vědomí to, že ty modely se chovají tak, jak buďto my jim řekneme, anebo byly natrénovaný a nějaký jako emoce zatím nebo nějaký vědomí tam prostě jako není. A když-- nebo není, to je možná jako silný tvrzení. My si myslíme, že není, protože zase máme různý vlastnosti, kterým se říká takzvaný emergentní vlastnosti. To jsou jako vlastně věci, který jsme nezamýšleli, aby ty modely měly nebo cokoli vlastně emergentní, to, to se projevuje kdekoli je to něco, co jsi nezamýšlel, že se má stát, ale na základě okolností, ve kterým třeba ten systém funguje. A Anthropic třeba zkoumá nějaký jako wellbeing modelů a podobný věci, takže- Jako říct kategoricky, že modely nemůžou mít vědomí nebo emoce je asi jako zkratkovitý minimálně za mě. Ale myslím si, že minimálně do té míry, než ty modely budou mít právě nějakou paměť, že se vyloženě budou učit na základě toho, co si s nima povídáš a nebude to jenom jako bezstavová černá krabička, si myslím, že to úplně není. Ale no otázka, co je vědomí, že jo? Definuj si to.

Jindřich: To, to je přesně jsem chtěl jako navázat, že vlastně i vědci jako nemají úplně jasno, co to toto jako vědomí je, jaká je jeho definice nebo jak se případně měří, že jo. A když nic jako takovýho neexistuje, tak jak potom vlastně můžeme u těch jazykových modelů říct, jestli ano nebo ne? Ale zkrátka jako řekl bych, že takovej ten jako obecnej konsenzus zkrátka aktuálně je, že to vědomí ty jazykový modely, eh, nemají. A uvidíme, jak to bude. A třeba zkrátka někdo dřív nebo později nějaký chytřejší hlavičky nám řeknou, co toto vědomí jako vlastně je, že jo. Stanoví tu definici a stanoví ji i u těch jazykovejch modelů.

Filip: No a podle mě to bude jako škála zase jo. Protože hele, nejsem biolog, ale když se podívám na zvířata a různý jako úrovně inteligence zvířat, tak máš zvířata, který jsou na podobný úrovni jako lidi. Normálně jako vnímají emoce, dokážou se emočně upnout. Třeba pes, že jo, se ti upne na člověka a pozná toho páníčka. Ale pak jdeš jako níž, níž, níž a dostáváš se k nějakejm rybám, hmyzu a tam vlastně jako vidíš, že ty třeba živočichové fungujou jako velkej organismus, že máš prostě jako tisíce nějakejch rybek, který žijou v tom hejně a samy o sobě jako nemají tu, já nevím, identitu, emoci nebo něco, ale chovaj se vlastně jako celý to hejno nebo prostě ty, jak se tomu říká, roje včel a podobný věci. je otázka, jako že asi bysme neřekli, že mají stejné vědomí jako lidi. Zároveň bysme kategoricky neodsoudili, že to vědomí nemají. Takže jako za mě zase to nebude buď anebo, ale je to jako vykazuje to nějaké známky vědomí, může to tam jako vzniknout a do jaké míry a jak se to posouvá vůči třeba tady těm zvířatům nebo vůči nám. Takže podle mě to bude jako postup a je to podobný jako s tou AGI, že my jsme v jednom díle říkali, že pokud to nastane, tak tady taky, pokud to nastane, tak to nebude jako pravděpodobný, že my si řekneme a teď to jako se stalo, ale spíš to bude, že se jako ohlídneme a řekneme si: "Jo hele, tady v tom období asi k tomu jako došlo, že ty stroje nebo ta, ta AI dostala nějaké vědomí." Což mimochodem ještě taková jako odbočka doporučení na zajímavej seriál, asi ho budeš znát Westworld, kdy vlastně jako oni tam řeší tady ten problém, že ty máš městečko, máš tam vlastně roboty, který mají AI vlastně jako mozky a oni se chovaj jako lidi a ty lidi tam dělaj různý věci. Prostě můžou je zastřelit, cokoliv prostě, protože to jsou to roboti. Takže je to taková hra pro ty návštěvníky. No ale celej ten seriál je protkanej tím, že když ten robot už je jako tak hodně inteligentní, cítí jakoby bolest. roboti tam pak začnou navazovat nějaký jako vztahy mezi sebou. Tak jako vlastně do jaké míry můžeš kategoricky říct hele, je to umělé, nemá to vědomí. A jako extrémně zajímavý seriál, který podle mě fakt jako předběhl tu svoji dobu

Jindřich: No tohleto už mně přijde, že to je fakt jako na hraně filozofie a psychologie, jako extrémně hluboký vody, pro mě minimálně, ale fakt jako zajímavý téma. Celá psychologie jako velmi, velmi zajímavá. No ale bohužel o ní nevím vůbec nic. Já jsem chtěl ale ještě navázat, mm, na to, jak jsi říkal, že ten tvůj kamarád má v těch systémovejch promptech to, aby ho griloval, že jo, ten, ten jako chatovací asistent. Tak to mě přivádí právě k tomu jednomu z nejrozšířenějších styl-skillů, že jo, kterej se jmenuje Grill me právě.

Filip: Jo

Jindřich: Možná ho používáš taky a fakt je jeden z nejrozšířenějších, že jo, nejznámějších. A v tom zkrátka skill jako není nic jinýho než, uh, jenom hele, to si ty mě budeš teď jako grilovat, abych to zadání, který s tebou řeším, to si aby bylo zleva zprava neprůstřelný, že jo. A zase, no je to nějaký jako pohnutí toho mýho chatovacího jako asistenta, uh, nebo samozřejmě toho kódovacího asistenta pro to, aby byl víc kritickej, než, nežli ve skutečnosti je. A pokud by ho někdo znal, tak určitě doporučuju, protože je, jak říkám, je jeden z nej, z nejrozšířenějších. Uh, ale navrhuju se klidně posunout dál ke

Filip: Jasně

Jindřich: bodu. Uh, ok. Já tady mám napsáno, že AI ví vše a vždy říká pravdu. Uh, jenomže já se jako domnívám, že tenhleten jako bod nebo prakticky jako jeho podstatu, tak my jsme, uh, tak nějak jako zmapovali v těhletěch předchozích dvou, dvou bodech, ať už má nebo nemá vědomí anebo jestli nám jako záměrně lže, nebo že nás jako manipuluje. Takže co si o tom myslíš? Máme jít tady ještě do hloubky nebo jsme to zmapovali jako-

Filip: říct jako jednu, jednu věc, že jo. To, že model lže, tak to jsou ty halucinace a on prostě jako statistikou generuje následující tokeny a on si jako neuvědomuje, že ti, že ti lže. Je to prostě jako tak pravděpodobně odpovím toto. A ty modely jsou trénované samozřejmě nějakejma jako odměnama a jako nepřipadá v úvahu, že by neřekly, že to nejde, protože je to prostě, prostě pořád jako o těch pravděpodobnostech. No a mně vždycky přijde krásný to vysvětlovat tak: „Hele, představte si prostě toho chatbota jako člověka. je jako extrémně chytrej, má o spoustě věcí pravdu jako prostě kecá někdy.“ Ale když si jako vybavíš konverzace s kámošema, s kolegama, tak si myslím, že jako dokážeš najít spoustu případů, kdy ti někdo něco tvrdil, protože byl přesvědčenej o tom, že je to pravda a nebo prostě jenom si vymejšlel, protože nechtěl znít hloupě a, a vlastně ti jako povídal nějaký věci a ty sis to pak třeba vyhledal nebo se bavil s někým jiným a zjistil jsi, že to pravda není. to, to úplně podle mě stejně je dobrý přistupovat k tomu AI, jako že hej, je to velmi chytrej kamarád, chytrej kolega a prostě jako nemůžu věřit všemu, co, co to jako řekne. A hůř samozřejmě to pak dopadá u takových těch jako softovějších věcí, kdy nemáš jako jasný hard fact check, kterej vyhledáš na netu, protože to dělá i ten chatbot dneska, že jo, že ti to prostě vyhledá, ověří si to, ale ve chvíli, kdy todleto nemáš, no tak se i tobě to blbě posuzuje. Jako já nevím. Pomoz mi s životním rozhodnutím, dej mi argumenty pro a proti. No jako jasně, on ti nějaký dá, ale jako jak ty posoudíš, jsou správně, špatně? Je to, no, já vždycky jako se k tomu fakt snažím přistupovat: hele, jak kdybych si povídal s nějakým kamarádem, jako vezmu si ten názor, se tím, vezmu si nějaký myšlenky, ale pořád se na to dívám trošku s odstupem, že to může bejt prostě špatně.

Jindřich: Klidně na to asi existujou jako různý, eh, jako techniky, jak tomuhle tomu předcházet, že jo? Ať už to je nějakej jako web search mode, že se zeptáš jinak, že se zeptáš jako jinejch modelů a, a podobně. Ale jako jasně, eh, jako součástí těch tre-trénovacích dat asi může bejt už jako nějakej bias jako na vstupu

Filip: Jo, jako to, to, to jsou ty jako hard fakta, že jo. To, to, na to máš ty ověřovací mechanismy, ale pak máš jako spousta lidí používá AI, když si prochází něčím těžkým v tom životě a raděj se, co mají udělat. A to, to jako jasně, jako že tam jsou asi nějaký trénovací data za tím, ale j-je to strašně jako subjektivní a strašně blbě se ti posuzuje, jestli to je jako správně nebo ne. Takže jako jasně, ty můžeš minimalizovat to, že ti to kecá v těchhletěch hard faktech. U tady těch jako softovějších věcí seš schopnej třeba tomu dát jako víc kontextu, aby s, jako ten model donutil se jako chovat trošku víc k tomu, jako víc v rámci toho tvýho kontextu, co ty máš, ale stejně to nejsi schopnej ovlivnit jako do, do, jako úplně prostě zkrátka

Jindřich: Jako jestli ti správně rozumím, tak tohleto stejný můžeš mít jako i s tím člověkem, že jo? Jako jasně, taky

Filip: říkám. Hm

Jindřich: jasně. Takže on ti může dát, byť to může bejt jako kvalifikovanej člověk třeba v tý daný doméně, může ti jako dát nějakej názor, ale ty furt s ním můžeš pracovat, jako jestli je to názor, kterej já teda přijmu, jestli je to nějakej názor, kterejmu já uvěřím. A podobně ty k tomu vlastně můžeš př-- jako přistupovat s tím jazykovým modelem.

Filip: Jo, to, to jsem se vlastně

Jindřich: Ok

Filip: říct, jako při-přistupovat k tomu jako k lidem. A ty se podívej na YouTube, že jo, to máš plný, eh, expertů úplně na všechno a jako každej říká něco jinýho. No tak jako ono nemůže, nemůžou mít všichni pravdu a často je to jenom o úhlu pohledu a jako nemusí ani existovat ta ultimátní pravda, ta ground truth, jako od které by ses mohl odrazit, protože spousta věcí vychází jenom z nějakejch třeba statistik. I vlastně jako vědecký studie jsou nějak jako statistiky. Takže jako ty se můžeš té pravdě co nejvíc blížit, ale vždycky se nemůžeš být úplně jako jistej.

Jindřich: Jako do jistý míry, a to vlastně může teda říkat i to, že nebo někdo si z toho může jakoby odnášet, byť ne z tohohle, co jsi říkal, tak jako myslím si, že s tím velmi úzce souvisí to, že ta AI je jako objektivní a nezaujatá a že ti vždycky dává teda ty jako objektivní výstupy, že jo. Což ale je velmi pravděpodobně jeden z těch jako rozsáhlejch mýtů. To asi určitě nebude pravda, že jo. Ten jako do jistý míry vždycky bude nějakým způsobem více či méně zaujatá, v některých tvrzeních více, v některých méně, v některých oborech a oblastech více, v některých méně. Ale, uh, asi jednu z těch poznámek, kterej, kterou tady já mám jako napsanou, tak byl Compass system, což

Filip: Hm.

Jindřich: byl, eh, hireovací asistent u, v Amazonu a tam zkrátka oni měli pomocí AI automatizovanej ten hireovací proces, že jo, a výběrovej proces. No a když hledali na jako technickou pozici, tak tam je víc obsazení jako mužů, víc absolventů technických pozic vysokých škol jsou muži. Tím pádem ta umělá inteligence si jako udělala svůj vlastní bias, že obsadit na tuhle pozici je lepší muže, a tudíž vlastně diskriminovala ženy. Jo, což si myslím, že jako krásně to ilustruje právě to, že ta samotná umělá inteligence nebo respektive ten natrénovanej jazykovej model může mít bias, může bejt nějakým způsobem zaujatej a vlastně není to úplně správně.

Filip: No tak to je podstaty věci tý technologie. Ty máš prostě nějakou, nějak jako machine learning, kterej učíš na velkým množství jako dat a on si z toho ty patterny hledá sám a ty prostě tam nemáš ty podmínky, jako když je to žena, tak ji nedávej na technické pozice. To není jako něco, co tam někdo dal. To zkrátka vychází z těch dat. Google měl podobný jako příběhy, kdy měli že vlastně jako na fotkách rozpoznávali obličeje a úplně to nefungovalo dobře na černoších. A zase jako nebyl za tím žádnej jako skrytej rasismus nebo něco takovýho. Bylo to čistě jako o tom, že oni na trénovacích datech, tak ten jejich dataset obsahoval ve většině jako bělochy. Ano, jako byla to chyba. Samozřejmě oni to pak stáhli, opravili, ale jako ne, to je důležitý si uvědomit, že prostě ty AI systémy, tak oni pracujou s nějakejma, jako prostě s tou statistikou a vycházej z těch trénovacích dat a ty dopředu, jako se ti blbě odhaduje, v těch datech neexistuje nějaký jako provázání, který ty vlastně jako nechceš, ten model to pochytí. Ten model tam hledá ty vzorce on ti je pak nevypíše. On ti jako neřekne tady máš všechny ty vzorce, podle kterejch jako vycházím. Ty pak musíš ten model testovat a hledat, jestli tam ty vzorce jsou, ale zase jako musíš je umět třeba pojmenovat. Takže je to, je to prostě složitá disciplína a ty modely nejsou objektivní, nejsou nezaujatý, protože záleží, na jakejch datech byly trénovaný, kdo i třeba je dotrénoval, že jo. Protože dneska ty modely ti neodpovědí na nějaký věci nebo tam ty informace nejsou. A to prostě tím, že se ty data vyčistily nebo se ty modely dotrénovávaly, aby neodpovídaly tady na ty otázky. Takže ano, jako ta firma, která ten model trénuje, má jako velkou moc nad tím, co ten model bude dělat nebo jak se bude chovat.

Jindřich: Což, eh, to označování těch fotek, tak to si myslím, že bylo jako dost nešťastný teda jako ze strany Google samozřejmě. Tak jako já docela chá-chápu jako tu vlnu kritiky, která se potom, eh,

Filip: Ne,

Jindřich: jako zvala

Filip: jako chápu, ale jako kritika měla nebo ta kritika za mě opodstatněná je jako: „Hej, tohle jste jako neudělali technicky dobře, to je na hovno“, ale jakože nebyl tam nějaký jako skrytý prostě rasismus, že by si někdo řekl: „Hele, teď to prostě schválně uděláme takhle.“ Prostě to, to byla jako chyba a

Jindřich: No jasně.

Filip: nedoteklo, že?

Jindřich: No jasně, akorát se to potom jako velmi složitě obhajuje, že jo, když se jako něco takovýho stane. A hlavně mně to přiš-, jako mně to přišlo, že je to něco, na co oni jako mohli přijít, víš? Jako nějakým testováním třeba, že-- no, nepodařilo se. Zkrátka stalo se.

Filip: víš co, jako po bitvě je každý generál. Ono se

Jindřich: No jasně

Filip: jednoduše hledá, ale člověk je, já si dovedu představit takový to, že to prostě máš vyvinuté. Teď to testuješ s těma kolegama a říkáš: „To je super, ono to jako funguje.“ Když to pustí ven a zjistíš to a řekneš: „Ty jo. A jo.“ To je jakože fakt ty lidi si to podle mě uvědomují. Jenom jako já chápu tu kritiku, jenom no, to asi ne-nemá smysl rozvádět. To bysme

Jindřich: No jasně,

Filip: pak k nějaké

Jindřich: jasně.

Filip: korektnosti a

Jindřich: Jako,

Filip: to, to

Jindřich: jako je, jasně, jako já to chápu taky, ale já to chápu jako v našich případech, jako v podmínkách, na který my jsme zvyklí, na vývojový týmy velikostí, kterých my jsme zvyklí. Jo a těch lidí, který na tom pracovalo v Googlu, bude prostě víc, zdaleka víc, než my jsme vůbec kdy měli tu možnost jako pracovat v nějakým týmu. Jo, takže i tohle bylo jako moje myšlenkové. Ale i jak říkáš, to jsou zas asi nějaký témata mimo naše aktuální téma

Filip: Jo. No nicméně když už jsme u toho Googlu, tak se můžem asi jako oslím můstkem přesunout k tomu, že lidi mají pocit, že AI je chytrá Google. To znamená, že to používají na vyhledávání informací. A zase je to takový z mýho pohledu je to takový jako ano i ne, protože když si odmyslím dnešní jako asistenty, který uměj vyhledávat na internetu, takže oni jako prakticky kombinujou ten Google na pozadí, že jo. Takže jakoby by se dalo říct, že to je ten Google, když si jako odmyslím tady to, tak to LLMko prostě jako nevyhledává informace na netu, ale čerpá z tý svojí znalostní báze nebo respektive jako z toho modelu, na čem bylo natrénovaný na těch datech. Takže jako to funguje principiálně jako úplně jinak, než fungujou vyhledávače. Ale ano, dnešní chatovací asistenti tak uměj vyhledávat na internetu. Takže typicky ty když se zeptáš nějaký dotaz, tak ten asistent jde, zavolá si vyhledávání Googlu, Bingu nebo nějaké prostě takovéhle služby. Vezme si pár top výsledků, ty si jako schramstne, sesumarizuje a dá ti jako odpověď. Podobně vlastně fungujou ty, ty Google summaries, ale nemusí mít jako vždycky pravdu. Může se ty data jako špatně interpretovat třeba

Jindřich: Tam... Jako já vlastně nevím. My už jsme se tady o tom taky párkrát bavili, že jo. A, a vlastně já sám na sobě jako i pozoruju, že, eh, do jistý míry já taky v nějakejch případech jako se ptám radši přímo Clauda než Googlu. V některých případech se zeptám radši Googlu než Clauda, ale myslím si, že úplně nemám jako, eh, pevně jako danou tu, tu, tu linku nebo tu hranici mezi tím, na co se ptám a koho. Ale spíš jako obecně, co samozřejmě platí, je když potřebuješ jako zdroj a potřebuješ si přesně jako ověřit ten zdroj a pracovat s ním, tak je asi lepší použít G-Google, byť jasně, eh, četovací asistenti ti taky můžou dát jako ten zdroj a ze kterýho čerpali a tak dál. Ale je to jako mnohem míň transparentní, než, eh, když si to zkrátka jako dohledáš na Googlu. Takže asi záleží zkrátka na podstatě tý otázky a na důležitosti tý odpovědi

Filip: Hm, já k tomu třeba jako přistupuju tak, že vlastně si vyhodnocuju to riziko toho, ja-ja-jak špatný to bude, když ta odpověď bude špatná. pokud to, to riziko je malý, no tak to prostě hodím do AIka a dostanu odpověď a beru to, že to tak jako je. Pokud riziko, že budeš nebo ten dopad toho, že bude špatná jako, tak čím je větší, tak tím víc se snažím jako fakt checkovat ty věci. To znamená jako ověřovat to. A přiznám se, že většinu věcí stejně jedu přes to AIčko. ten rozdíl je jako do, jak často a do jaké hloubky si rozklikávám ty zdroje nebo nutím tu aplikaci mi jí zdrojovat a pročítám si ty jednotlivý tvrzení, který to tam vlastně dalo a tím si to fakt checkuju. Ale samozřejmě jako je důležitý ještě zmínit jednu hlavní věc, to, že zaprvý na internetu ne všechno musí bejt pravda. Takže to, že si člověk našel zdroje, sice super, ale pořád je tady jako důležitá ta, jako to kritický myšlení, ta mediální gramotnost toho, že jako super, vychází to z něčeho na internetu, ale stejně musím vědět, jestli ten zdroj je relevantní a třeba si jako jich najít více. A pak jako druhá nevýhoda těch AIček je to, že pokud by se ten model, ty, ty vlastně jako nevidíš do toho systému, jak on ti jako vyhledává ty výsledky. Takže jako pokud on zadá špatný nebo návodný vyhledávací fráze, který by měly podporovat nějakou tu tvoji myšlenku, tak pravděpodobně na tom internetu najde ty tvoje odkazy. Takže jako ti vlastně sestaví výsledek, kterej je ozdrojovanej, ty si to přečteš, řekneš si hele, to je jako super, to všechno sedí. ale pak jako zjistíš, že on ten model už s tím biasem, s tím zaujatím toho nějaké té myšlenky, cos ty zhledal, tak už jako vyhledával. samozřejmě jasně, tohle dělaj i lidi, že jo. Pokud si chceš prostě

Jindřich: Jo, jasně. Ano

Filip: tak, že jako ti Google potvrdí, že máš pravdu, no tak jenom uprav ten vyhledávací dotaz a najdeš ty zdroje. je to o těch instrukcích. I toho agenta můžeš instruovat, aby byl kritický a vyhledával různé pohledy a tak dál. Ty techniky na to jsou, ale musíš prostě nad tím přemýšlet.

Jindřich: No tak jasně, vždycky je to asi o relevanci toho konkrétního zdroje. Jako jak říkáš, ne, když budu chtít nějaký názor, tak najdu zdroje na oba dva póly. Každopádně jeden z těch dalších rozšířených, dost možná chtěl jsem říct mýtu, ale spíš jako na hranici mýtu za mě, tak je, že AI nahradí nás všechny a zkrátka jako pracovní pozice. To je zase téma, který jsme tady řešili několikrát. Já jsem spíš k tomu jako velmi pesimistickej. Já se osobně jako domnívám, že se to jako nestane už i z různých jako historických kontextů, který jsme, myslím, docela, eh, do hloubky probírali ve dvanáctým dílu, což když jsme se bavili o tom, jak jsem byl na, na konferenci v San Franciscu, tak tam to vlastně bylo jedno z témat a pak jsme ho probírali, probírali i tam i tady. Ale zkrátka i studie od McKinsey z roku 2023, tak ta vlastně říká, že šedesát až sedmdesát procent jako aktivit tak bude jako zautomatizovatelných, ale jako neříká nic o jako nahrazení těch pracovních míst. Mluví o evoluci těch pracovních míst, mluví o jakym jako switchi toho konkrétního zaměření konkrétního pracovníka, odlišný kompetence, do jistý míry odlišný práva a zkrátka jenom větší produktivita, ale ne tak, že by zkrátka ty, eh, pracovní pozice měly zaniknout. A já bych tady jako hodně rád zmínil ten historický kontext, ale možná to už nebudu opakovat, když jsme se o tom bavili právě v dvanáctým díle, tak v případě pokud to někoho zajímá, tak doporučím poslechnout i ten dvanáctej díl.

Filip: Já možná trošku navážu na ten kontext. Ne, že bych ho chtěl opakovat, ale zkrátka jako byli tady, že jo, ro-rolníci, co ničili stroje, protože jim brali práci a tdtdtd. To jako to je ten dvanáctý díl. Ale co jsme tam nezmínili a já jsem o tom poslouchal teďka video, už si nevzpomenu, kde to bylo, ale bylo to vlastně jako o historii pracovního týdne, kde se jako vzalo to, že máme jako volný víkend a to je jako relativně nová věc, kdy prostě, a teď zase jako omluvte moji neschopnost si pamatovat datumy, ale myslím, že to je nějakých třeba jako osmdesát, šedesát let zpátky, možná míň. Tak vlastně jako bylo běžný, že se pracovala i sobota a předtím ještě, no tak jako neexistoval skoro víkend. Měl jsi prostě třeba jednou za měsíc nějaký čas si obhospodařovávat svoje políčko a dělal jsi jinak pro toho jako šlechtice. Takže jako i, i ta evoluce v tom, jak my lidi vnímáme práci, tak se jako strašně mění. A nejenom to množství, kolik toho pracujem, protože ten trend je vidět, že prostě jako pracuje se míň a míň. A jsou země, který experimentují třeba jako čtyř tý, čtyřdenním, čtyřdenním pracovním týdnem. A jako tohle může bejt jeden z trendů, kdy prostě jako budeme pracovat míň. No a pak druhá věc jsou ty nový pozice, kdy si říkám: „Hele, jako my dva to teda nejsme, ale jsou lidi, který se živěj podcastama.“ Jako řekni nějakému jako dělníkovi v továrně za průmyslové revoluce, že jako někdo se bude živit tím, že si prostě jako bude povídat a že lidi mu za to budou platit. To je jako nepředstavitelná, pro, pro toho člověka je to úplně jako nesmysl. To, to, to jako, jak to může, to nedává smysl. A jako podle mě úplně podobný to

Jindřich: Mhm.

Filip: že jako budou vznikat pozice, který my teďka jako, já si taky nedovedu představit, co vznikne za nový pracovní pozice, ale jako ta historie už několikrát ukázala, že se to jako povedlo a jako se to stane znova. Byť mám tam takovýho toho, jak to říct, jako skeptickýho, eh, ďáblíka na rameni, který mi říká: „Hele, jako tohle by mohlo bejt jiný, ta AI útočí jako zvrchu na ty jako knowledge workers, na ty lidi, co pracujou hlavou, na ty jako kvalifikovaný pozice, ne na ty nekvalifikovaný nebo respektive na ty jako lidi, co prostě jako blue collars, že jo, dělaj jako v kancelářích a zkrátka jako jsou knowledge workers, jako pracujou hlavou. A tohle tady ještě jako historicky nebylo. Takže jako ty podobnosti tam s tou historií jsou obrovský, ale možná je to trošku něco jinýho teďka. Ale jak to dopadne? si, že všichni můžem jenom jen tak hádat a uvidíme.

Jindřich: Ehm, určitě spoustu, eh, jako pozic je ohrožených, jako například nějaký copywriters a jako tyhlety lidi, programátoři třeba. Eh, ale podívej se jako jenom do krátký historie, jo. My tady třeba tu umělou inteligenci máme, nevím, tři, čtyři roky, řekněme dva nebo něco takovýho a podívej se jenom za poslední dva roky, kolik vlastně vzniklo spoustu nových pracovních pozic. Zatíhni si projekt Link-LinkedIn a tam vidíš, kolik, eh, jako lidí má v tom jako titulku v tý svý pracovní pozici jako slovo AI, jo. A to tady nebyli, že jo, před těma jako pěti lety. Nebo jasně byli některý, bylo jich pár, byli tady nějaký jako výzkumníci, kdo

Filip: Jasně

Jindřich: zkrátka tvořili ty jazykový modely, třeba jako trénovali a přicházeli třeba s tou jako samotnou technologií. Byl to jako obrovskej niche, jo, ale teď už to tak není. Už je to jako komerční a těch, těch jako, že jo, lektorů a automatizérů, jak to mám říct zkrátka, ty co jako tvořej, že jo, různou automatizaci nebo který pomáhají s AI procesama jako ve firmě přímo, eh, maj jako AI architekty, že jo, firmy a opravdu jako je to ce-celá řada těchletěch, těchletěch lidí. A stejně tak i univerzity například budou, eh, jako produkovat lidi, který už budou jako native AI, který budou mít to jako AIčkový vzdělání. Tím pádem už to budou do jistý míry jako nový pracovní pozice, který tady ještě před pár lety nebyly. Jo, takže já tím chci jako navázat na to, jako co jsi říkal, že jasně, my si teď jako nedokážeme představit, co bude za nový pracovní pozice za pět, deset, patnáct let. Ale zároveň jsme si nedokázali představit jako ani před pěti lety, že tady bude, nebo deseti lety, že tady bude nějakej takovej trend, jako je teď a tolik lidí se na týhletý vlně s-sveze a bude zkrátka mít jako nějakou novou pracovní pozici.

Filip: Ještě, ještě taková jako jedna věc, co mě vlastně k tomu napadá je, že myslím si, že jako máme často pocit, že když dokážem práci, co děláme teďka, tak jako extrémně zefektivnit, tak najednou už jako nebude ta práce, že jako nebude mít co dělat, protože najednou to, co jsi dělal týden, budeš dělat den, vymyslím si. Tak jako co budeš dělat ty zbylé čtyři dny? No ale já jako minimálně co jako pozoruju firmy kolem sebe a myslím si, že to platí úplně všude, tak ten problém těch firem není, jako že mám tady omezené spektrum práce, které potřebuju udělat, ale často ty firmy mají jako mnohem větší ambice, mnohem větší jako cíle. Jenom ta jejich realizace prostě trvá roky, protože to nejde jako v tom počtu lidí utáhnout a nemají víc financí jako najmout víc lidí. A samozřejmě víc lidí není vždycky řešení. No ale najednou, když ty ten svůj tým extrémně zefektivníš, no tak ty najednou můžeš všechny tyhle plány realizovat. Takže to jako třeba jenom akceleruje ten vývoj. Ale jako to nemusí nutně znamenat, že ta práce jako ubude a nebude co dělat. Prostě jenom

Jindřich: Jasně

Filip: expanze těch firem bude prostě větší, rychlejší

Jindřich: Jo, přesně tak. A hlavně budou jako ty cíle mnohem vyšší těch, těch, těch firem, že jo. Jako ty valuace se budou zvedat, ty jejich, eh, jako obratový cíle budou mnohem, mnohem větší a zkrátka ty projekce budou jako růst. Takže overall to bude čerpat jenom na tý samotný produktivitě a na efektivitě těch jednotlivých procesů. Ale nebude to tak, že by ti pracovníci nebo ti zaměstnanci těch jednotlivých firem zkrátka pracovali míň, anebo jak jsi zmiňoval, měli třeba čtyřdenní pracovní týden. To si myslím, že se u nás ani nestane.

Filip: Jo, tak to je jako věc druhá, ale zkrátka jako prostě najednou se vyplatí řešit problémy, který dřív se nevyplatilo řešit, protože byly jako strašně nákladný na, na to jako vyřešení. Ale najednou prostě se ti jako posune ta hranice. No tak jako já nevím, tak jako dřív se nevyplatilo před jako tím, když jsme měli telefony a rychlej internet, tak jako nějaký food delivery, jako dovážení jídla, no tak to se jako nevyplatilo řešit. Dneska úplně běžnej standard. Ale kdybys někomu před třiceti lety řekl: „Hele, já si prostě tady kliknu a za půl hodiny mi přijede jídlo z jakýkoliv restaurace tady z okolí,“ tak na tebe bude koukat a říkat: „Děláš si srandu?“ No tak to, to bude prostě podobný, že jo. Nějaký jako doručování dronem a prostě jako obecně to, to jako zkvalitnění toho života si myslím, že tam jako dozná velkýho zlepšení.

Jindřich: Ono je to jako do jistý míry i krásný, v jaký době žijeme, jak vyspělá ekonomika, jak technologicky jako vyspělí jako lidi jsme a můžeme vlastně vidět ten exponenciální růst jako tý produktivity, eh, za poslední roky. Takže, eh, ono vem si, že tady, já vim, deset tisíc let nám trvalo, než lidi, eh, vynalezli parní motor a pak už to bylo jenom pár desetiletí, než jsme se jako dostali na Měsíc, že jo. Takže jako ty technologie opravdu jako rostou exponenciálně a uvidíme, co tady bude za pár let, no. Zkrátka jako tak či onak, abych se teda vrátil k naší jako původní myšlence tohohleto bo-toho bodu. Pravděpodobně je mýtus to, že by nás všechno, nás všechny, eh, umělá inteligence, eh, jakkoliv, eh, nahradila. Velmi pravděpodobně nám pomůže, budeme efektivnější, budeme dělat trošku něco jinýho, ale myslím si, že furt budeme mít práci a furt se domnívám, že tady třeba v Čechách bude kolem těch, eh, třech, čtyřech procent jako nezaměstnanost.

Filip: Jo, prostě musíš se přizpůsobit. Jakože představa, že budu dělat to, co dělám teďka za pět let. Pokud se ale adaptuju, jako pravděpodobně budu, budu fungovat dál. Jenom prostě musíš bejt otevřenej tomu, že ta povaha té práce se extrémně změní. Já to vidím, jsem programátor, jakože za poslední rok, co se stalo? Fu, jako to je extrémní adaptace. Jako jestli někdo předtím říkal, že IT obor se rychle vyvíjí. No tak jako poslední rok, ty jo, to, to je úplně jako jiná liga

Jindřich: Jeden z těch delších mýtů, kterej teď pravděpodobně už není tak rozšířený, jak byl. Takže, eh, jako umělá inteligence je jenom pro technicky založený lidi nebo někoho s technickým vzděláním, technickým backgroundem. Hm, jako jasně, tu jako leverage nebo to největší využití vždycky budou mít lidi s nějakým jako vzděláním nebo se znalostma v tý konkrétní doméně, pro kterou tu umělou inteligenci, eh, využívají. Takže typicky právník, eh, bu-bude mít největší užitek z umělý inteligence, když to bude používat pro právní činnost. Stejně tak ty jako vývojář, když budeš používat jako AIčko pro, pro vývoj, tak tam pravděpodobně budeš mít i ten, ten, ten jako největší užitek. Ale jako to, co bychom asi jako vyvrátit měli, tak že ta umělá inteligence není jenom pro jako technický lidi. Já myslím si, že v dnešní době jako už vůbec ne. Jako ba naopak vývojáři přesně těch jako chatovacích asistentů, wipe coding nástrojů, uživatelích builderů a podobně, tak, tak naopak cílí na jako spíš ty netechnický lidi a tudíž jako na tu širokou veřejnost než naopak na t-na někoho s tím technickým backgroundem

Filip: Jo, jako ta, ta, ta hranice se posouvá a jako myslím si, že není pochyb o tom, že jako techničtější lidi to mají jako jednodušší se stát těma power users. To znamená, že to dojí, co to jde a zkoumaj všechny ty možnosti, jak to jako nasadit a pushujou tu technologii do těch jejich limitů. prostě dneska, když chceš fungovat jako netechnickej člověk, kterej jako není programátor nebo nezná IT, tak jako rozjet si nějaký Cloud Cowork, nastavit si to, používat toho agenta, tak není až tak jako složitý. Jako jasně, dá ti to, to trošku víc zabrat než tomu technickýmu člověku, ale bude ti to fungovat. Takže jako rozhodně AI ani AI agenti nejsou jenom pro technický lidi a hlavně tahleta hranice se bude víc a víc jako snižovat. Je to stejný jako dřív, když

Jindřich: Bezesporu.

Filip: že jo. Tak

Jindřich: Hm

Filip: taky ten počítač, ta krabice, eh, byla prostě jenom pro technický lidi, protože jsi byl v tom terminálu, teď jsi to musel ovládat příkazy. Podívejme se dneska. Jako dneska dáš telefon do ruky jako dvouletýmu dítěti a on ti tam je schopný něco klikat. Takže jako ta, ta, ta přístupnost té technologie půjde jenom a jenom dopředu a bude to jako jednodušší a jednodušší používat. Ale už dneska jako myslím, že to zvládne kdokoliv

Jindřich: No jasně, přesně, že jo. Když přišel první Macintosh, tak to byla jako jenom základní deska určená prostě pro, pro nadšence, aby si tam pozapojovali ty kabely, pozapojovali si tam ty, ty, eh, ty paměti a nevím co všechno jako na tu, na tu základní desku. A dnes o třicet let později nebo, eh, kolik, tak, eh, je Mac rozšířenej prakticky, že jo, všude i, no zkrátka stejně jako osobní počítače, jak jsi říkal.

Filip: No hele, tohle byly prostě nějaký omyly za nás, který jsme prošli nebo spíš jako mýty a zkrátka jako existuje jich celá řada. Takže tohle bylo takový jako co nám přišlo takový nejčastější, ale budeme strašně rádi, když nám do komentářů dáte vědět, jaký třeba mýty a omyly vy vnímáte, že ve světě AI existujou a třeba tam dáte i nějaký jako důvody, proč nejsou pravda, abysme se zkrátka navzájem mohli inspirovat. Takže budem se těšit na vaše komentáře, ať už na YouTube, Spotify nebo dalších platformách. A děkujeme, že jste se dívali nebo nás poslouchali.

Jindřich: A dost pravděpodobně jich bude i víc, že jo, jako c-c-celá řada, ale tohleto jsou spíš jako takový, se kterýma jsem se já třeba setkával, eh, taky v, v, na, jako v mojí sociální bublině, že jo. A samozřejmě teď se setkáváš s nějaký a před rokem s nějakejma a za dva roky se budem setkávat s nějakejma. To už asi do příštího dílu. Eh, bylo to fajn. Eh, díky za povídání, Filipe a díky posluchačům za poslech. Díky, čau.

Filip: Taky díky, měj se krásně, mějte se krásně i vy naši posluchači a budem se na vás těšit u dalšího dílu. Tak ahoj