Umělá inteligence vygeneruje spoustu volného času. Měli bychom řešit, co s ním, říká šéf Dataclairu

Mnohé dříve zdlouhavé procesy nám díky AI zaberou vteřiny. Podle Petra Hirše už nyní musíme přemýšlet nad tím, co budeme se vším tím volným časem dělat.

petr-hirs-nahled

Foto: Dataclair

Petr Hirš, šéf centra pro aplikovanou umělou inteligenci Dataclair

0Zobrazit komentáře

Na světě momentálně existuje jen málo oblastí, které alespoň trochu nezasáhl vývoj umělé inteligence, k němuž došlo v posledním roce. Jde o obor, který v řadě oblastí zefektivňuje každodenní fungování. Jednou takovou je zpracování velkých dat, kterým se zabývá Petr Hirš z centra pro aplikovanou umělou inteligenci Dataclair v rámci společnosti O2. „Umělá inteligence způsobí na trhu práce menší revoluci. Už nyní bychom tak v součinnosti se státem měli strategicky řešit, co budou lidé dělat s volným časem, který jim vygeneruje,“ říká.

Velká data (neboli big data) a AI jsou spojené nádoby. Na zpracování nekonečného množství informací, které přitékají z rozmanitých zdrojů, by totiž jinak byla potřeba armáda lidí, která data upravuje a analyzuje. Takové armádě by jejich zpracování trvalo nekonečně dlouho, umělá inteligence tak pomáhá jak v oblasti pochopení jejich obsahu, tak v oblasti rozhodování.

Petr Hirš vysvětluje, že jedním z akcelerátorů v této oblasti bylo zavádění cloudových technologií. Firmy si totiž navykly na to, že mohou svá data přesouvat právě na cloudová úložiště a snáze je spravovat. S tímto odvětvím přišla celá řada dalších nástrojů, které usnadnily nakládání s daty a jejich zpracování.

A ačkoliv zdaleka ne všechny firmy v dnešní době fungují v cloudu, právě tato technologie je něco, co přineslo přístupy, jak AI nasazovat a sdílet. Zároveň firmám pomohla dostat se k možnostem, které pro ně byly zejména kvůli vysoké ceně a náročné správě nemyslitelné.

dataclair

Foto: Dataclair

Petr Hirš s týmem Dataclair

Konkrétně Dataclair pracuje s daty pocházejícími ze sítě O2, ale samozřejmě jen v případě, že má k takovému zpracování souhlas subjektu, k němuž se data vztahují. Denně uloží kolem jednoho terabajtu komprimovaných informací, které jsou tvořeny daty ze sítě, internetu a televize. Data pak tvoří základ pro další modely a projekty, kterými se Hirš a jeho tým zabývají.

„Lidé si často myslí, že se k nám dostávají také data související s geolokací uživatelů, že máme přístup k GPS souřadnicím jejich zařízení. K takovým údajům se ale jako telekomunikační společnost vůbec nedostaneme. Data k nám navíc dotečou zcela anonymizovaná, takže pracujeme jen s hrubým makropohledem nad pohybem SIM karet v síti O2,“ přibližuje Hirš.

Jak cestujeme v MHD a kam dát nabíječku na elektroauto?

I přesto se ale dají anonymizovaná data efektivně vytěžit. Ve spolupráci s pražským Institutem plánování a rozvoje (IPR) například vznikl datový projekt, který mapoval mobilitu obyvatel Prahy a Středočeského kraje. Díky němu bylo možné vysledovat různé fenomény v chování populace, včetně jednoho dosud nepopsaného: jak je reálně Praha a její infrastruktura využívána v průběhu roku nejen rezidenty, ale i lidmi, kteří do hlavního města dojíždějí za prací nebo turistikou.

Regionální organizátor pražské integrované dopravy (ROPID) pak z výstupů založených na datech mobilního operátora analyzoval pražské metro. To mu pomohlo zjistit, odkud kam lidé v podzemce cestují. Takovou informaci přitom měl dosud pouze ze zastaralého lístečkového průzkumu, který je jednak logisticky náročný a navíc popíše pouze jeden konkrétní den, takže nemá takovou výpovědní hodnotu.

Díky datům a jejich následné analýze se dá také vytipovat například vhodné umístění nabíječek pro elektroauta, získat detailní znalost toho, jak se chovají návštěvníci dané akce, nebo efektivně analyzovat různé reklamní plochy. Ve všech zmíněných případech přitom analytikům rozvazuje ruce právě umělá inteligence, která umožňuje ohromné množství dat zpracovávat. A Petr Hirš podotýká, že vývoj nyní půjde ještě rychlejším tempem.

IPR mapa

Foto: IPR

Díky analýze mobilních dat lze mimo jiné určit, kolik lidí dojíždí z jednotlivých územních jednotek

„V oblasti, kde umělá inteligence pomáhá a bude pomáhat lidem, nastal určitě další velký zlom v listopadu minulého roku. Stalo se to uvolněním přístupu k velkému jazykovému modelu ChatGPT. Od té doby si může v podstatě kdokoliv s takovým modelem povídat a integrovat ho do vlastních řešení. Následují další a další podobné a lepší modely, které se dostávají do rukou široké veřejnosti,“ říká Hirš.

AI přinese více volného času – a co s ním?

Právě zapojení široké veřejnosti do interakce s jazykovými modely je naprosto klíčové pro jejich zdokonalování. Výstupy z nich navíc stále vyžadují dohled živého uživatele, nelze jim zcela slepě důvěřovat. Hirš dodává, že letošní vlna nadšení z toho, že jazykové modely našroubujeme úplně do všeho, postupně trochu opadne. I přes to jde však o technologii, která s námi zůstane, v dalších generacích se bude zlepšovat a tím bude proměňovat různé lidské oblasti včetně pracovního trhu nebo vzdělávání.

„Setkávám se s naprosto pochopitelným lidským strachem z toho, že nás umělá inteligence nahradí. Většinou se takové obavy rozplynou v době, kdy lidé zjistí, že automatizace části práce díky AI jim umožní dělat třeba něco kreativnějšího. Je ale zřejmé, že dopad na pracovní trh nebude malý. Spíše bude mít rozměr menší revoluce. Už nyní bychom tak v součinnosti se státem měli strategicky řešit, co budou lidé dělat s volným časem, který jim vygeneruje,“ míní Hirš.

lakmoos-founders

Přečtěte si takéJak startup nahrazuje lidi datovými modely?S byznysem nemůžou radit nahodilé průzkumy. Češi je nahrazují datovými modely a hlásí první investici

A pokračuje: „Lidé jsou dnes zvyklí na to, že mají práci od nevidím do nevidím a hodnotově je pro ně v životě velmi důležitá. Nyní ale přichází zásadní disrupce, která se týká především práce odehrávající se v kancelářském prostředí. Spousta agend se výrazně zefektivní a je potřeba přemýšlet o tom, že volný čas, který vznikne, bude potřeba dobře zúročit. Už nyní by tak bylo dobré přemýšlet nad tím, jak takovou situaci podchytit.“

Je totiž dost pravděpodobné, že i když firma bude stále působit ve stejném odvětví, nebude své agendy dělat a řídit stejně. Dnes mají firmy rozsáhlá PR oddělení, zaměstnávají lidi na psaní textů pro webové stránky, spolupracují s grafiky a platí za studie třetím stranám. Podobné činnosti ale v budoucnu zvládne dělat díky novým nástrojům z oblasti umělé inteligence zlomek lidí a v mnohem kratším čase.

Už nyní bychom měli strategicky řešit, co budou lidé dělat s volným časem, který jim AI vygeneruje.

Podle Petra Hirše by se záležitostí většího množství volného času, který díky umělé inteligenci bude mnoho lidí mít, měl zabývat primárně státní aparát ideálně ve spolupráci se soukromým sektorem a experty z oblasti AI. Neměl by řešit jen regulace umělé inteligence, které se aktuálně probírají, ale právě i vedlejší dopady vyplývající z jejího každodenního využívání.

To souvisí také se školstvím, které by se mělo připravit na přehodnocení toho, jakým schopnostem bude přisuzovat větší váhu: jestli kritickému myšlení, nebo tvorbě esejí, které za studenty napíše za pár vteřin ChatGPT.

„Pravděpodobně bude také běžné, že člověk za svou kariéru vystřídá několik oblastí. Budeme se tak muset připravit na to, že nebudeme růst jen v jedné oborové větvi, ale měli bychom být zaměření na více oborů, případně být v průběhu života ochotni naučit se nové věci. Nyní je tak jen otázka, jak rychle tohle lidé pochopí a jak moc budou ochotni se v nové době zorientovat a přizpůsobit se jí,“ uzavírá Hirš.