Umělá inteligence

Nástup velkých jazykových modelů 

Zásadní pokrok v oblasti AI a zpracování přirozeného jazyka přinášejí velké jazykové modely (Large Language Models, LLM). Tyto modely, schopné s pozoruhodnou přesností generovat, překládat a analyzovat text, se v posledních dvou letech staly středem pozornosti komerční sféry i soukromých uživatelů. 

Kořeny velkých jazykových modelů sahají do 50. let 20. století, kdy se začaly rozvíjet první pokusy o strojový překlad textů. Tyto rané systémy byly založeny na pravidlech a slovnících, což omezovalo jejich flexibilitu a efektivitu. V 80. a 90. letech došlo k posunu směrem ke statistickým metodám zpracování jazyka. Tyto přístupy využívaly velké části textů k vytvoření pravděpodobnostních modelů jazyka, což vedlo k významnému zlepšení v oblasti strojového překladu a rozpoznávání řeči. 

Skutečný průlom ale nastal až s příchodem hlubokého učení a neuronových sítí na počátku 21. století. Modely jako Word2Vec (2013) a GloVe (2014) umožnily reprezentovat slova jako vektory v  mnohorozměrném prostoru , zachycující jejich sémantické vztahy. 

Zásadním milníkem byl rok 2017, kdy byl představen model Transformer. Tato architektura, využívající mechanismus pozornosti (attention mechanism), se stala základem pro mnoho následujících modelů. V roce 2018 představil Google model BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), který významně posunul hranice porozumění přirozenému jazyku. 

Uvedení GPT a dalších modelů 

Od roku 2018 jsme svědky rychlého vývoje stále větších a výkonnějších modelů AI. Série modelů GPT (Generative Pre-trained Transformer) od OpenAI, zejména GPT-3 představený v roce 2020, demonstrovala schopnost generovat koherentní a kontextově relevantní text v dříve nevídaném měřítku. Konec roku 2022 pak znamenal zásadní zlom ve vývoji velkých jazykových modelů. 

Společnost OpenAI uvolnila 30. listopadu 2022 svůj model generativní AI ChatGPT, postavený na architektuře GPT-3.5, který okamžitě zaujal miliony uživatelů po celém světě. Tato událost odstartovala novou éru v oblasti umělé inteligence, demonstrující do té doby nevídané schopnosti v konverzaci, odpovídání na otázky a generování textu. Začátkem roku 2023 Microsoft oznámil multimiliardovou investici do OpenAI, čímž si zajistil přístup k nejmodernějším technologiím AI. 

Velmi rychle byly veřejně uvedeny také další modely. Google v únoru 2023 představil svou odpověď na ChatGPT v podobě chatbota Bard. Tím se rozpoutala intenzivní soutěž mezi technologickými giganty. Zároveň se ale začalo diskutovat o etice AI, možném šíření dezinformací a otázkách autorských práv. 

Jaro 2023 přineslo další významný milník v podobě vydání modelu GPT-4 společností OpenAI. Tento model nabídl vylepšené schopnosti a možnost zpracovávat kromě textu i obrázky, čímž posunul hranice možností AI. Ve stejném období společnost Anthropic uvedla na trh svého AI asistenta Claude, který kladl důraz na bezpečnost a etické aspekty AI. Toto období také charakterizoval rozvoj multimodálních modelů, které dokázaly kombinovat zpracování textu, obrazu a někdy i zvuku. 

Léto 2023 přineslo open-source alternativu komerčních modelů v podobě modelu LLaMA od společnosti Meta, vlastníka Facebooku. Demokratizace technologií AI umožňuje širší komunitě vývojářů experimentovat a přispívat k vývoji LLM. Zároveň se ale objevil trend vývoje specializovaných modelů pro konkrétní domény, například pro právní nebo medicínské účely. Výzkum se také zaměřil na zlepšení schopnosti modelů následovat specifické instrukce. 

Na podzim 2023 došlo k integraci asistenta s umělou inteligencí do širokého spektra produktů. Microsoft začlenil technologii ChatGPT do svého vyhledávače Bing, operačního systému Windows 11 a dalších produktů, zatímco Google představil Gemini, svůj dosud nejpokročilejší model AI. Tento trend personalizovaných asistentů s AI se rychle rozšířil do různých aplikací a  odvětví. 

Jaro 2024 přineslo další pokrok v oblasti pokročilých schopností LLM. Modely začaly demonstrovat zlepšené schopnosti v oblasti uvažování a řešení komplexních problémů. Výzkum se zaměřil na rychlou adaptaci modelů na nové úkoly, jen s minimálním dodatečným tréninkem. Zároveň se zvýšil zájem o vytváření modelů s lepším porozuměním kontextu a kauzalitě. 

Nyní pokračuje škálování modelů směrem k ještě větším architekturám s triliony parametrů, ale současně se výzkum soustředí také na vytváření menších ale vysoce výkonných modelů. Standardem je dnes multimodalita, tedy schopnost modelů pracovat s různými typy vstupů. 

Regulace AI 

Na přelomu let 2023 a 2024 se intenzivněji začala řešit regulace a etické využití AI. Evropská unie finalizovala AI Act, první komplexní právní rámec pro umělou inteligenci na světě. Současně se rozproudila globální diskuse o potřebě mezinárodních standardů pro vývoj a nasazení technologií AI s důrazem na odpovědné využívání umělé inteligence. Výsledkem současného stavu regulace je omezení dostupnost některých funkcí a aplikací AI uživatelům v rámci Evropské unie. 

Možnosti použití AI v podobě velkých jazykových modelů 

Velké jazykové modely již našly uplatnění v široké škále aplikací a další neustále vznikají. Mezi nejčastější způsoby využití generativní AI patří: 

• Strojový překlad, při kterém AI zajiš tuje výrazné zlepšení kvality a plynulosti překladu mezi různými jazyky. 
• Generování textu v podobě článků, marketingového obsahu nebo kreativního psaní. 
• Chatboti a virtuální asistenti představují zcela nový uživatelský zážitek z přirozené konverzace se stroji i z asistenčních služeb podporovaných umělou inteligencí. 
• Analýza sentimentu pomocí AI přináší pochopení emočního tónu textu pro účely průzkumu trhu nebo sledování sociálních médií. 
• Sumarizace textu poskytuje stručné shrnutí dlouhých dokumentů. 
• Odpovídání na otázky díky získávání relevantních informací z velkých objemů dat představuje nový přístup k vyhledávání informací. 
• Kódování a programování poskytuje asistenci při psaní kódu, jeho ladění i testování, stejně jako vysvětlení obsahu existujícího kódu. 
• Vzdělávání s pomocí personalizovaných učebních materiálů a interaktivních výukových nástrojů. 
• Analýzy ve zdravotnictví poskytují asistenci při diagnostice a analýze lékařských záznamů. 
• Právní analýzy pomáhají se zpracováním a interpretací rozsáhlých a složitých právních dokumentů. 

Uveden je jen základní výčet oblastí využití umělé inteligence, přičemž neustále vznikají nové případy použití generativní AI. 

Rizika a etické otázky kolem AI  

S rostoucím využíváním velkých jazykových modelů se objevují také významná rizika a etické otázky, které se týkají především následujících oblastí: 

• Dezinformace a fake news – Schopnost generativní AI vytvářet přesvědčivé texty, obrazy, videa i zvukové záznamy může být zneužita k šíření nepravdivých informací. 
• Soukromí a bezpečnost dat – Modely AI jsou trénovány na obrovských objemech dat, což vzbuzuje obavy o ochranu osobních údajů. 
• Předpojatost a diskriminace – Ukazuje se, že bez zásahů zvenčí mohou modely AI replikovat a zesilovat společenské předsudky, přítomné v tréninkových datech. 
• Autorská práva a duševní vlastnictví – S rozvojem využívání generativní AI vyvstávají i  nejasnosti ohledně vlastnictví obsahu vygenerovaného AI. 
• Závislost a ztráta lidských dovedností – Riziko přílišného spoléhání se na AI na úkor rozvoje vlastních schopností. 
• Etika a odpovědnost – Společnost si musí zodpovědět otázky týkající se odpovědnosti za rozhodnutí učiněná na základě výstupů AI. 
• Energetická náročnost – Trénování a provoz velkých modelů mají značnou energetickou náročnost, a tedy i významnou uhlíkovou stopu. 
• Bezpečnost a zneužití – Pokročilé jazykové modely lze zneužít ke kybernetickým útokům a sociálnímu inženýrství. Takové případy jsou zaznamenávány prakticky hned po uvolnění modelů generativní AI. 
• Transparentnost a vysvětlitelnost – Je velmi obtížné porozumět fungování modelů AI a  principům na základě kterých dospívají ke svým výstupům. 
• Halucinující AI – Častým problémem je snaha modelů AI odpovědět na otázku za každou cenu – i když je odpověď částečně nesprávná nebo zcela vymyšlená. 
• Sociální a ekonomické dopady – S masivním nástupem AI v mnoha oborech lidské činnosti hrozí i ztráta pracovních míst v řadě odvětví. 

Velké jazykové modely přinášejí komplexní etické a společenské výzvy, které vyžadují pečlivé zvážení a regulaci. I proto bude další budoucnost technologie AI záviset především na schopnosti maximalizovat její přínosy a současně minimalizovat rizika a negativní dopady. 

AI a kybernetická bezpečnost 

V oblasti kybernetické bezpečnosti může AI hrát klíčovou roli při identifikaci a neutralizaci hrozeb. Umělá inteligence může být využita k detekci anomálií v síťovém provozu, predikci potenciálních útoků a automatizaci reakce na incidenty. 

Na druhou stranu ale může být AI také zneužita k provádění sofistikovaných útoků v podobě deepfake podvodů, vysoce sofistikovaných phishingových kampaní nebo precizně zacíleného sociálního inženýrství. 

Jednou z hlavních výhod AI v oblasti kybernetické bezpečnosti je schopnost rychle analyzovat velké množství dat a identifikovat vzory, které by byly pro člověka obtížně rozpoznatelné. 

Například algoritmy strojového učení mohou být analýzou charakteristik známých typů hrozeb vytrénovány i na detekci nových typů škodlivého softwaru nebo phishingových útoků. 

Hrozba zneužití AI 

Jednou z možností zneužití AI je automatizace a zvýšení úspěšnosti kybernetických útoků. Útočníci mohou využívat AI k vytváření sofistikovaných phishingových kampaní nebo k  obcházení bezpečnostních opatření. Dalším rizikem je zranitelnost samotných systémů AI, které mohou být cílem útoků na jejich integritu a spolehlivost. Například manipulace s tréninkovými daty může vést k nesprávným rozhodnutím AI. Proto je důležité zajistit ochranu a důvěryhodnost dat, se kterými modely AI pracují.