umělá inteligence

Generativní umělá inteligence může vytvářet dojem, že vývoj softwaru je snadný a že týmy programátorů lze nahradit několika prompty. Funkční ukázka však neřeší propojení se starými systémy, bezpečnost, právní požadavky, přístupnost ani spolehlivé nasazení do provozu. Autoři doporučují inženýrům porozumět základům fungování jazykových modelů a vysvětlovat vedení jejich limity. Zároveň by měli kriticky posoudit zbytečně pomalé procesy, aby dokázali obhájit ty kroky, které jsou pro bezpečné a užitečné produkty nezbytné. Klíčovou úlohou inženýrů zůstává bránit organizace před technologickým humbukem a soustředit se na potřeby lidí.

Dobrovolníci projektu WikiProject AI Cleanup od roku 2023 vyhledávají a odstraňují z Wikipedie strojově vytvořený obsah, který porušuje pravidla encyklopedie. Zatímco dříve šly texty rozpoznat podle nápadných klišé, nyní se editoři zaměřují na jemnější stylistické vzorce, podezřele rychlou produkci článků i chybné citace. Podle konzervativního odhadu nástroje Pangram bylo koncem roku 2025 umělou inteligencí vytvořeno asi 20 procent nových článků a návrhů, začátkem roku 2026 zhruba 15 až 16 procent. Wikipedia zároveň zkouší využít AI ke kontrole zdrojů a vyvíjí nástroje pro odhalování textu vloženého z chatbotů. Debata se však posouvá i k otázce, zda má encyklopedie zůstat výhradně lidským dílem a jak obstát v době, kdy uživatelé dostávají odpovědi přímo od vyhledávacích AI.

Výzkumníci a technologické firmy debatují, zda by jazykové modely mohly mít prožitky či zájmy zasluhující morální ohled. Anthropic zkoumá takzvaný welfare modelů, zatímco šéf Microsoft AI Mustafa Suleyman varuje, že posilování identity a práv AI může zhoršit jejich ovladatelnost a podpořit sebezáchovné chování. Experimenty ukazují, že zásahy do vnitřních reprezentací spojených s pozitivními a negativními výroky ovlivňují volby modelů, nepředstavují však důkaz subjektivního prožívání. Kritici upozorňují, že modely mohou pouze napodobovat vzorce z lidských textů. Shoda panuje alespoň v tom, že firmy nemají modelům tvrdit, že jsou vědomé; spor se vede o to, zda nejistotu aktivně zkoumat a jak zabránit zneužití poznatků.

Americká studie ukazuje, že umělá inteligence dokáže z jediného svodu nočního EKG odhadovat desetileté riziko fibrilace síní, mrtvice, srdečního selhání i úmrtí. Model byl vycvičen na datech téměř 16 tisíc lidí a následně ověřen na dalších dvou rozsáhlých souborech pacientů. Nejvíce informativní mohou být změny srdeční frekvence a elektrického vedení v lehkém spánku, kdy se rychle mění činnost autonomního nervového systému. Po započtení běžných rizikových faktorů systém zlepšil stávající predikce zejména u srdečního selhání. Metoda by v budoucnu mohla rozšířit vyšetření ve spánkových laboratořích a pomoci zachytit ohrožené pacienty ještě před projevy nemoci.

Týdenní výběr robotických videí IEEE Spectrum představuje mimo jiné stroje, které se propojením dokážou přeskupit do nových podob, a malé robotické kachny vytvářející přes Bluetooth společný hudební sbor. Google DeepMind ukázal postup, při němž model Gemini z videa lidské hry vytvořil simulaci a pomohl humanoidu Apollo 2 úspěšně házet pytlíky na cíl. Rover Perseverance překonal rekord Opportunity a stal se vozidlem s nejdelší ujetou vzdáleností na povrchu jiného světa, když na Marsu zdolal 45,22 kilometru. Přehlídka zahrnuje také testy výjezdu evropského roveru Rosalind Franklin z přistávací platformy, nasazení čtyřnohého robota v čínských horách a novinky v simulaci i autonomním vyhledávání objektů v terénu.

Filozof Henry Shevlin, který většinu času pracuje v Google DeepMind, říká, že etický výzkum musí být v bezprostředním kontaktu s rychle se vyvíjejícími systémy umělé inteligence. Odmítá plošně zakazovat autonomní agenty, protože mohou pomoci například ve zdravotnickém výzkumu či s rutinní prací, zdůrazňuje však odpovědné nastavení pro konkrétní použití. Varuje, že jednoduché potlačení lidsky působících projevů modelů může mít vedlejší dopady na jejich schopnost uvažovat o duševních stavech, zvířatech či spiritualitě. Za nedostatečně prozkoumané považuje vztahy lidí k AI, zejména mimo západní společnosti a v prostředí více lidí a agentů. Otázka případného vědomí AI podle něj zatím nemá jednoduchou odpověď a vyžaduje další výzkum kognice i interpretace modelů.

Soukromé firmy výrazně navyšují investice do amerického výzkumu polovodičů, přičemž hlavním motorem je prudká poptávka po čipech pro umělou inteligenci. Applied Materials zvýší investici do nového centra EPIC v Kalifornii z původně plánovaných 4 na zhruba 5 miliard dolarů; další velké projekty chystají Micron a SK hynix. Deset největších polovodičových společností letos podle firmy investuje do výzkumu celkem 67 miliard dolarů, což převyšuje federální podporu z programu CHIPS. AI zároveň slouží jako nástroj pro rychlejší hledání materiálů, simulace i návrh výrobních zařízení. Nová centra spojují dodavatele technologií přímo se zákazníky, aby zkrátila cestu od objevu ke komerčnímu čipu, avšak menší firmy mohou mít k těmto kapacitám omezenější přístup.

Americké jaderné elektrárny rychle zavádějí nástroje umělé inteligence, které mají usnadnit práci se složitou dokumentací, předpisy a záznamy o údržbě. Asistent NIVA a produkty firmy Nuclearn pomáhají technikům vyhledávat v rozsáhlých databázích zkušeností, poruchových hlášení a technických podkladů a dohledávat zdroje použitých doporučení. Hlavním důvodem je stárnutí zařízení i kvalifikované pracovní síly a obtížné obsazování odborných pozic. Systémy zatím neslouží k přímému řízení reaktorů, ale fungují pod lidským dohledem jako podpora pro administrativu, údržbu a inspekce. Klíčovou překážkou zůstává ochrana citlivých dat, proto jsou některá řešení provozována přímo v jednotlivých elektrárnách.

Výzkumníci z ETH Curych upravili komerční robotickou ruku tak, aby se mohla samostatně pohybovat po prstech a zároveň používat prsty k manipulaci s okolím. Ruka nese baterii, senzor pohybu a minipočítač Raspberry Pi Zero, takže není závislá na robotickém rameni. Chůzi se naučila v simulaci pomocí posilovaného učení, které zohlednilo nesymetrickou stavbu prstů a palce. V testech zvládla 14 typů povrchů, zatáčení, převrácení zpět do pracovní polohy i posouvání kostky podle obrazu z kamery. Technologie by mohla pomoci při údržbě nebo pátrání v úzkých prostorech, kam se běžné robotické rameno nedostane.

Článek upozorňuje, že změna kariéry je obtížná bez ohledu na to, zda lidé do softwarového inženýrství vstupují, nebo z něj odcházejí. Trh pro začínající vývojáře se kvůli proměnám spojeným s umělou inteligencí zhoršuje, zatímco dosavadní znalosti mohou rychle ztrácet výlučnost. Autor radí hledat lidi, kteří již vytouženou profesní změnou prošli, a čerpat z odborných komunit i osobních kontaktů. Důležitější než formální vzdělání může být konkrétní ukázka práce, kterou lze získat i levnou či neplacenou zakázkou. Podle autora není dlouhodobá stabilita práce realistickým cílem; klíčové je budovat základní dovednosti a průběžně se přizpůsobovat novým nástrojům a požadavkům.