Objeví se ponurá předpověď o budoucnosti AI, často něco dystopického, a za ní pečeť pravosti: říká to člověk, který tuhle technologii celý život staví. Zní to logicky. Kdo by měl vědět víc o tom, kam všechno spěje, než ten, kdo to dělá?
Rád bych vyprávěl příběh, který tu pečeť naruší. Příběh o tom, co odstartovalo dnešní AI revoluci.
Chtěli jen lepší překladač
Píše se rok 2017 a osm lidí v laboratořích Googlu publikuje článek s napůl recesistickým názvem „Attention Is All You Need", což je narážka na hit od Beatles. Jejich ambice? Nic menšího než změnit úplně celý … Google Translate. Ano, chtějí jen lepší překladač. Trápí je, že dosavadní modely jsou pomalé a snadno ztrácí souvislost mezi slovy, která jsou ve větě daleko od sebe. Vymyslí proto lepší a rychlejší mechanismus.
A pak jim vyleze Transformer
Tedy architektura, na které dnes stojí ChatGPT, Claude i Gemini, generátory obrázků a hudby, předpovídání struktury bílkovin nebo AI agenti. Skoro všechno, čemu dnes říkáme AI, stojí na nápadu z roku 2017, aby se líp překládalo z němčiny.
Je v tom cosi sympatického. Sáhli po malé, užitečné věci a vesmír jim do dlaně vložil něco obrovského, aniž by to v tu chvíli kdokoli z nich tušil. Takhle velké věci vznikají překvapivě často. Ne jako naplnění prozíravého plánu, ale omylem a mimochodem, takže je nevidí ani ti, kdo stojí úplně u zdroje.
Postavit a předvídat jsou dva různé obory
A tady se zastavme. Když si sednete k práci na lepším překladači a vyjede vám z dílny technologie, která za pár let převrátí celý svět, nedává vám to automaticky lepší schopnost věštit budoucnost. Spíš lze s trochou ironie říct, že jste ji nedohlédli ani ve chvíli, kdy vám ležela na vlastním stole.
Je to prostě v povaze věci. Stavitel ladí jednu úzkou veličinu. Jenže dopady takového vynálezu nejsou inženýrská otázka. Jsou společenské, ekonomické a kulturní a rodí se až ze střetu technologie s milionem lidí, kteří ji použijí způsoby, jaké nikoho v laboratoři nenapadly. To je úplně jiný obor než ten, ve kterém je člověk expert. Umění něco postavit a schopnost přečíst, co to udělá se světem, se překrývá jen málo.
Proč Google zaspal a generativní AI mu vyfoukla konkurence
Mimochodem, nedohlédl ani sám Google. Měl Transformer celá léta pod rukou, používal ho na pár drobností, a přitom mu uniklo, co vlastně drží. Generativní jiskru nakonec přiložil někdo jiný, s modelem, jehož název to prozrazuje rovnou v písmenech: GPT, tedy Generative Pre-trained Transformer.
Kdy experty na AI (ne)poslouchat
Odbornost má přitom obrovskou cenu. Co model dokáže příští rok, jak se chová a kde jsou jeho meze, do toho vidí inženýr dál než kdokoli jiný a tam má jeho slovo plnou váhu. Jakmile ale otázka zní „co s tím svět provede za deset let“, jeho dovednost žádnou výhodu nedává. Předvídat dopady technologií na společnost je totiž samostatná disciplína se svými odborníky a metodami, která začíná tam, kde inženýrské řemeslo končí.
Takže až příště narazíte na velkou předpověď opřenou o velké jméno, klidně si toho člověka poslechněte. Jen tu předpověď važte podle toho, co říká, ne podle toho, kdo ji říká.
Často kladené otázky
Kdo vynalezl transformer? Architekturu transformer představilo osm výzkumníků Googlu v roce 2017 ve vědeckém článku Attention Is All You Need. Cílem nebyl žádný univerzální model umělé inteligence, ale jen rychlejší a kvalitnější strojový překlad mezi angličtinou, němčinou a francouzštinou.
Co znamená zkratka GPT? GPT je zkratka pro Generative Pre-trained Transformer, tedy generativní předtrénovaný transformer. Poslední slovo odkazuje přímo na architekturu z roku 2017, na které dnes stojí ChatGPT, Claude i Gemini. Celý příběh té zkratky je sám o sobě zamotaný.
Dokážou experti na AI předpovědět její budoucnost? Do krátkodobého technického vývoje, tedy co model zvládne příští rok, vidí inženýři líp než kdokoli jiný. Dlouhodobé společenské, ekonomické a kulturní dopady ale nedohlédnou o nic spolehlivěji než ostatní – rodí se totiž až ze střetu technologie s miliony uživatelů, ne na rýsovacím prkně.
