Jakub Bareš: O budoucnosti generativní AI a tvorbě kvalitních chatbotů

„Kreativita, schopnost kombinovat myšlenky a organizovat úkoly se stávají klíčovými dovednostmi současnosti,“ říká Jakub Bareš, stratég pro generativní AI ve World Health Organization.

Generativní AI dává lidem do rukou mocný nástroj – stačí položit správnou otázku a můžeme změnit způsob, jakým pracujeme nebo řešíme problémy. Jakub Bareš, expert na generativní AI a lektor kurzu tvorby chatbotů, ví, že nejde jen o algoritmy, ale o schopnost přemýšlet nad tím, co chceme AI naučit. Jak vypadá budoucnost s AI chatboty? A co můžeme pro to, abychom tuto technologii využili naplno?

Jakube, co tě přivedlo k myšlence zaměřit se na generativní AI? Byl nějaký konkrétní moment či projekt, díky kterému ses rozhodl vydat tímto směrem?

Generativní AI pro mě bylo přirozeným pokračováním práce s jazykovou umělou inteligencí, se kterou jsem se poprvé setkal kolem roku 2014, kdy vznikl algoritmus word2vec. Tento přístup umožnil poprvé převádět slova na vektory a díky tomu bylo možné pracovat s jejich významem v rámci AI modelů.

Od té doby jsem aktivně sledoval vývoj v oblasti zpracování přirozeného jazyka (NLP) a účastnil se světových konferencí na toto téma. ChatGPT pro mě představuje vyvrcholení těchto snah – technologii, která propojuje hluboké jazykové modely s širokými možnostmi aplikace v praxi.

V průběhu svojí kariéry jsi pracoval na mnoha zajímavých projektech. Na který jsi nejvíc hrdý a proč? Který pro tebe byl největší výzvou?

Nejvíc hrdý jsem na svůj startup Quantizant, což byl můj pátý velký projekt v oblasti zpracování přirozeného jazyka. Podařilo se nám vytvořit index všech světových startupů a klasifikovat, čím je jejich byznys inovativní. Zákazníkům jsme pak dokázali odpovídat na otázky o trendech v různých odvětvích. Ukázalo se však, že firmy o takto detailní zpravodajství nemají dostatečný zájem, což byl cenný, i když neúspěšný podnikatelský experiment.

Jaké to je, vést strategii generativní AI pro World Health Organization? Máš pocit, že tato práce má přímý dopad na zlepšení života lidí?

Ve Světové zdravotnické organizaci se snažíme budovat AI-first přístup, kde technologie slouží jako klíčový nástroj pro zpřístupnění a transparentnost důležitých informací. Máme k dispozici obrovské množství cenných dat a máme za cíl je co nejlépe využít pro informovaná rozhodnutí v oblasti zdravotnictví. Je inspirativní vidět, jak progresivní může organizace být, když má dobrý management otevřený inovacím.

Pokud bys měl možnost vrátit se v čase a poradit svému mladšímu já něco ohledně AI nebo své kariéry, co by to bylo?

Doporučil bych si méně se soustředit na hluboké technické detaily a více na praktické aplikace. Dnes jsme v bodě, kdy jsou AI nástroje extrémně snadno použitelné – klíčová je kreativita a schopnost přemýšlet inovativně. Místo snahy pochopit každý algoritmus do hloubky bych se zaměřil na to, jak umělou inteligenci efektivně využít. Právě v tom vidím největší hodnotu, kterou AI přináší.

Kdybys měl popsat svůj ideální projekt, na kterém bys chtěl pracovat za 10 let, jak by vypadal?

Chtěl bych se věnovat vývoji nového programovacího jazyka Think, který by umožnil kodifikovat myšlenkové procesy a logiku rozhodování v extrémně efektivním formátu. Cílem je vytvořit nástroj, který by umožnil snadno popsat mentální postupy lidí na různých pozicích a automatizovat jejich práci. Věřím, že současné jazykové modely selhávají právě ve schopnosti skládat složitější sekvence pracovních úloh, a to bych chtěl změnit.

Co tě osobně nejvíce fascinuje na generativní AI?

Nejvíc mě fascinuje potenciál změnit společnost a posunout vědecké poznání. Generativní AI umožňuje automatizovat výzkum a zpřístupnit ho většímu počtu lidí, což může vést k rychlejším objevům a efektivnějšímu využití zdrojů.

Jak podle tebe AI proměňuje způsob, jakým přemýšlíme o světě?

AI dává každému možnost stát se lídrem svého vlastního projektu. Lidé se musí naučit zadávat práci, definovat cíle a plánovat kroky k dosažení výsledku. Kreativita, schopnost kombinovat myšlenky a organizovat úkoly se tak stávají klíčovými dovednostmi současnosti.

Co si představuješ pod ideální spoluprací mezi člověkem a AI? Jaká jsou rizika?

Ideální spolupráce funguje na principu „žokej a kůň“ – člověk určuje směr a strategii, AI vykonává úkoly. Klíčové je, aby člověk měl jasný cíl, uměl definovat úkoly a dokázal kriticky posoudit kvalitu výsledků. Největším rizikem je, že lidé nebudou dostatečně kontrolovat, zda výstupy AI odpovídají jejich potřebám.

Máš nějakou osobní filozofii, kterou se řídíš při práci s AI?

Ano – co nejpřesněji definovat záměr. Umělá inteligence dokáže skvěle simulovat různé role, ale klíčové je vědět, co přesně od ní člověk chce. Jasná specifikace zadání je základ úspěšné spolupráce s AI.

Během své kariéry jsi absolvoval desítky kurzů. Je nějaký, který na tebe měl obzvlášť velký vliv?

Nejvíc mě ovlivnil kurz strojového učení od profesora Andrewa Ng na Stanfordu. Pomohl mi pochopit intuici za algoritmy, jako je například gradient descent, a dal mi pevné základy pro práci s neuronovými sítěmi.

Je podle tebe tvorba kvalitních AI chatbotů spíše o technických dovednostech, nebo o porozumění potřebám lidí?

Určitě je důležitější chápat byznysový problém a potřeby uživatelů než technické dovednosti. Kvalitní chatboty vznikají správným definováním toho, co má AI řešit.

Vidíš rozdíly mezi tím, jak vnímají AI mladší a starší generace?

Ano. Starší generace často lépe rozumí firemním procesům a mají cenné zkušenosti, které mohou být pro návrh AI nástrojů klíčové. Mladší generace je flexibilnější v experimentování s technologiemi, ale může jí chybět kontext reálného světa.

Jakou radu bys dal lidem, kteří se chtějí pustit do AI, ale nevědí, kde začít?

Doporučil bych pořídit si placenou verzi ChatGPT a začít vytvářet asistenty pro vlastní úkoly. Tím si člověk osvojí klíčové dovednosti a pochopí, jak umělou inteligenci efektivně využít.

Co by sis přál, aby si účastníci z tvého kurzu odnesli?

Chci, aby si účastníci odnesli povědomí o nejdůležitějších nástrojích pro tvorbu chatbotů a uměli si je sami vytvořit. Důležité je pochopit proces definování úlohy a naučit se AI prakticky implementovat.

Sdílet: