Generativní AI

První významné experimenty s generativními systémy se datují do 60. let, kdy vznikl program ELIZA, který dokázal simulovat psychoterapeuta pomocí jednoduchých textových odpovědí. Zásadní průlom ve vývoji generativní AI nastal s příchodem hlubokého učení a neuronových sítí v 80. a 90. letech 20. století. Výzkumníci jako Geoffrey Hinton, Yoshua Bengio a Yann LeCun položili teoretické základy pro moderní architektury neuronových sítí, které umožnily značný pokrok v generování obsahu. Významným milníkem bylo představení generativních adversiálních sítí (GAN) v roce 2014 Ianem Goodfellowem, které přinesly revoluci v generování obrazového obsahu.

Technologický základ generativní AI tvoří komplexní matematické modely a algoritmy, které analyzují vstupní data a identifikují v nich vzory a struktury. Tyto modely využívají různé architektury neuronových sítí, včetně rekurentních neuronových sítí (RNN), konvolučních neuronových sítí (CNN) a transformátorů. Právě transformátorová architektura, představená společností Google v roce 2017, je dnes klíčová pro zpracování přirozeného jazyka a generování textu.

Využití generativní AI

Současná generativní AI nachází uplatnění v široké škále odvětví. V oblasti umění a designu dokáže vytvářet obrazy, hudbu i celá audiovizuální díla na základě textových popisů nebo referenčních vzorů. V průmyslu se využívá pro generování návrhů produktů, optimalizaci výrobních procesů nebo prediktivní údržbu. V oblasti médií a zábavního průmyslu slouží k vytváření obsahu, včetně textů, scénářů nebo vizuálních efektů.

Významnou aplikací generativní AI je zpracování přirozeného jazyka, kdy modely jako GPT (Generative Pre-trained Transformer) dokážou generovat souvislé texty, překládat mezi jazyky a odpovídat na otázky. V oblasti vědeckého výzkumu pomáhá generativní AI například při objevování nových molekul pro vývoj léčiv, predikci proteinových struktur či modelování klimatických změn.

Problematické aspekty generativní AI

Generování obsahu umělou inteligencí s sebou nutně nese také řadu problémů. Patří k nim především otázky kolem autorských práv k takto vytvořenému obsahu, stejně jako možnost zneužití AI pro vytváření dezinformací a podvrženého obsahu. Stranou nezůstává ani zaujatost modelů, které na základě tréninkových dat často generují obsah diskriminující různé sociální či ekonomické skupiny lidí. Tato otázka přímo souvisí s transparentností a vysvětlitelností modelů generativní AI, tedy naší schopností porozumět procesu, jakým AI dochází ke svým výstupům.

Současně se generativní AI stala významným nástrojem kybernetických zločinců, kteří ji zneužívají k vytváření stále důvěryhodnějších podvrhů v podobě phishingových e-mailů a webových stránek, stejně jako k deepfake podvodům zneužívajícím vygenerovaný obraz, hlas či video. Využití generativní AI při kybernetických útocích nejen zvyšuje jejich úspěšnost, protože je pro jejich oběti stále náročnější podvod odhalit, ale také zásadně snižuje náklady kyberzločinců a v důsledku i nezbytnou úroveň vstupních znalostí, potřebných pro provedení sofistikovaného útoku.

Další vývoj generativní AI

Vývoj generativní AI směřuje k větší autonomii systémů, lepšímu porozumění kontextu a dalšímu zvýšení kvality generovaného obsahu. Výzkum se zaměřuje na vývoj energeticky účinnějších modelů, zlepšení interpretovatelnosti výstupů a řešení etických výzev. Očekává se také větší integrace generativní AI do každodenního života prostřednictvím osobních asistentů, kreativních nástrojů a automatizovaných systémů.

V oblasti vzdělávání a profesního rozvoje přináší generativní AI nové možnosti personalizované výuky, automatického vytváření vzdělávacích materiálů a adaptivního hodnocení. V medicíně pomáhá při diagnostice nemocí, navrhování léčebných postupů a předvídání zdravotních rizik. V oblasti kybernetické bezpečnosti se využívá pro detekci anomálií a předvídání možných bezpečnostních hrozeb.

Rovněž se ukazuje, že se vývoj a nasazení generativní umělé inteligence neobejdou bez právního rámce, který bude řešit ochranu soukromí, bezpečnost dat a odpovědnost za případné škody způsobené systémy generativní AI. Důležitou součástí je také standardizace postupů pro testování a certifikaci systémů generativní AI. První regulací tohoto typu je Akt o umělé inteligenci (AI Act), schválený Evropským parlamentem v květnu 2024. 

Akt o umělé inteligenci se zaměřuje na zajištění, aby byla AI důvěryhodná, bezpečná a respektovala základní práva EU.