Jeden e-mail. Jeden osmnáctiletý student. A jedna otázka, která odhalila, jak moc nám přehnaná očekávání kolem umělé inteligence škodí.
Andrew Ng, zakladatel DeepLearning.AI, spoluzakladatel Coursery, tvůrce Google Brain a jeden z nejvlivnějších lidí v oblasti AI na světě, nedávno dostal zprávu od mladého člověka připravujícího se na vysokou školu. Předmět e-mailu zněl: "Dilema osmnáctiletého: Je už příliš pozdě přispět k AI?"
Student se upřímně bál. Bál se, že než vystuduje, AI bude tak dokonalá, že pro něj nezůstane žádná smysluplná práce. Že skončí jako příjemce univerzálního základního příjmu, bez šance cokoliv změnit. Ng mu odpověděl, uklidnil ho a povzbudil, aby se učil stavět s AI. Ale ten e-mail ho přiměl k hlubšímu zamyšlení. Jak moc nám hype kolem AI ubližuje?
AI je úžasná. A zároveň neuvěřitelně hloupá.
Ng to říká bez okolků. Sám AI používá každý den a staví s ní věci, které by před rokem nedokázal. To je fakt. Ale zároveň by nepověřil žádný špičkový jazykový model samostatným rozhodováním o svém kalendáři, výběrem životopisů uchazečů o práci ani výběrem oběda a to jsou úkoly, které firmy běžně svěřují juniorním zaměstnancům.
Jeden z jeho týmů strávil spoustu času přizpůsobováním AI nástroje pro třídění životopisů. Výsledek? Slušný asistent. Ale cesta k němu vyžadovala obrovské množství vlastního inženýrského úsilí. A to je přesně ten bod, který se v mediálním hluku ztrácí.
Velké jazykové modely (LLM) zvládají širší spektrum úkolů než předchozí generace AI nástrojů. To je pravda. Ale ve srovnání s tím, co dokáže člověk, jsou stále vysoce specializované. Lépe pracují s textem než s jinými typy dat. Potřebují spoustu vlastního nastavení pro každou konkrétní aplikaci. A máme jen velmi málo nástrojů na to, aby se systémy učily ze zpětné vazby a opakovaného vystavení konkrétnímu úkolu.
AGI? Počkejte si desetiletí, ne roky
Tady Ng nezavírá oči před realitou. Umělá obecná inteligence (AGI) - tedy AI schopná zvládnout jakýkoliv intelektuální úkol, který dokáže člověk - je vzdálená desetiletí, možná i déle.
Člověk se dokáže za dvacet hodin naučit létat letadlem, za pár let napsat doktorskou práci, nebo se naučit řídit kamion. Většina lidí tohle zvládne. AI? Tam jsme ještě velmi, velmi daleko.
V rozhovoru pro Fast Company Ng přiznal s trochou humoru: "Možná před rokem se AGI zdála vzdálená padesát let. Za poslední rok jsme možná udělali solidní dvě procenta pokroku. Zbývá nám tedy ještě čtyřicet devět let." Čísla jsou metaforická, ale pointa je jasná.
Problém je, že někteří výrobci AI si definici AGI tiše přepisují. Snižují laťku tak, aby mohli prohlásit úspěch. Ng to vidí jako nebezpečný trend. Pokud firma oznámí, že dosáhla AGI, neznamená to, že AI dosáhla lidské inteligence. Znamená to jen, že si definici upravila tak, aby to vypadalo jako vítězství.
Hype obsahuje zrnko pravdy. A to je ten problém.
Zákeřnost přehnaných očekávání spočívá právě v tom, že nejsou úplnou lží. AI opravdu dělá úžasné věci. Ale ne v takové míře, jak média a PR oddělení technologických firem tvrdí. A pro lidi bez technického vzdělání je pak téměř nemožné rozlišit, kde končí pravda a začíná marketingový příběh.
Ng to přirovnává k situaci na investičním trhu. Zná rizikové investory, kteří se bojí vkládat peníze do startupů na aplikační vrstvě, protože se obávají, že velké AI firmy jejich byznys rychle pohltí vylepšením svých modelů. Některé tenké obaly kolem jazykových modelů skutečně zaniknou. Ale obrovská část hodnotných aplikací zůstane relevantní ještě dlouho a to i přes rychlý pokrok základních modelů.
Kde skutečně hrozí přehřátí trhu? Ng ukazuje na vrstvu trénování modelů. Tam se koncentrují největší investice, tam se staví specializovaný hardware, který se pak obtížně přeorientovává. Aplikační vrstva mu naopak přijde zdravá a rád by v ní viděl ještě více investic.
Naučte se programovat
Ng má jasný vzkaz pro každého - studenty, marketéry, personalisty, finanční analytiky. Naučte se programovat. Ne proto, abyste se stali softwarovými inženýry. Ale proto, že schopnost říct počítači přesně to, co chcete, je dovednost budoucnosti.
Na Salesforce konferenci sdílel příběh jedné ze svých marketérů. Nemohla najít aplikaci pro "dial testing", tak si ji za dva dny napsala sama, s pomocí AI. Není inženýrka. Je marketérka. Ale díky tomu, že umí pracovat s kódem, nemusela čekat tři týdny na dodavatele.
Ng říká, že při náboru stále více preferuje lidi, kteří umí stavět s pomocí AI. "Stejně jako se stalo nemyslitelným najmout někoho, kdo neumí vyhledat informace na internetu nebo používat e-mail, já už váhám přijmout pracovníka, který neumí AI využít k automatizaci nebo tvorbě."
A co rada těm, kteří říkají mladým lidem, ať se programovat neučí, protože to AI stejně převezme? Ng to označuje za jedno z nejhorších kariérních doporučení, jaká kdy zazněla. S každou vlnou technologií - od děrných štítků po Python - přibylo více lidí, kteří programují, ne méně.
Agentní AI: Obrovská příležitost, která čeká na stavitele
Ng popularizoval termín "agentní AI" systémy schopné plánovat, přemýšlet a provádět více kroků bez neustálého lidského dohledu. Dnes je to slovo na každém billboardu a v každém investorském prezentaci. Marketéři ho přilepili na všechno.
Ale za tím marketingovým hlukem se skrývá skutečná příležitost. Agentní pracovní postupy se rozvíjejí rychle a přinášejí reálnou hodnotu. Ng vidí obrovský prostor pro firmy, které přestanou optimalizovat jednotlivé kroky a začnou přetvářet celé pracovní procesy od základu.
Největší výzva pro velké firmy? Datová vrstva. Dosud se datové inženýrství soustředilo na strukturovaná data a tabulky čísel. S generativní AI přichází schopnost zpracovávat nestrukturovaná data: texty, obrázky, zvuk, video, PDF dokumenty. Firmy, které dokážou propojit prodejní data, trendy na sociálních sítích a třeba i počasí do jedné architektury, získají obrovskou konkurenční výhodu.
Ng radí firmám postupovat krok za krokem: nejprve zvládnout prompting, pak doladění modelů a teprve potom uvažovat o posilovaném učení. Rychlé prototypování, testování s uživateli, sběr zpětné vazby a neustálé vylepšování - to je recept, který funguje.
Geopolitika AI: Svět se fragmentuje
Ng vidí ještě jeden velký trend, který se v diskusích o AI často přehlíží. Svět se fragmentuje a státy chtějí mít vlastní AI kapacity bez závislosti na jiných zemích nebo konkrétních firmách, kterým nemusí plně důvěřovat.
Suverénní AI se stává politickým tématem stejně jako ekonomickým. Kdo kontroluje infrastrukturu a modely, ten má moc. A jak se AI stává stále důležitější pro hospodářský růst a národní bezpečnost, tato otázka nabývá na váze.
Jděte a stavějte. Hned teď.
Ng uzavírá svůj vzkaz jednoduše a jasně. Příležitostí v oblasti agentní AI je nesrovnatelně více, než je lidí se schopnostmi je využít. Tohle je nejlepší čas vstoupit do oboru. Ne za pět let. Teď.
Onen osmnáctiletý student, který se bál, že přijde pozdě? Ng mu odpověděl, že práce pro něj bude dost na celá desetiletí dopředu. A má pravdu. Protože AI, jakkoli je fascinující, stále potřebuje lidi, kteří ji budou stavět, přizpůsobovat, opravovat a nasměrovávat tam, kde skutečně pomáhá.
