ChatGPT je zajímavou technologií mimo jiné v tom, že má charakter snadno dostupného nástroje měnící běžnou praxi jednotlivých lidských či edukačních úkonů. Současně jde jen o jeden z příkladů nástrojů, které využívají umělou inteligenci, které se v poslední době objevují. Jestliže chceme uvažovat o využívání umělé inteligence ve školním prostředí, pak bychom měli současně poskytnout alespoň částečný přehled možných nástrojů a přístupů. S tím, jak je celá oblast dynamická, není možné nabízet nějaké úplné soubory či soupisy všech nástrojů. Pokusíme se alespoň na některých stručných drobných ukázkách ilustrovat, jaké možnosti nebo oblasti jsou těmito nástroji aktuálně transformovány.
Nástroje na práci s textem s sebou obecně přinášejí jedno specifikum – skoro vše, co se v umělé inteligenci řeší (na úrovni běžných aplikací), potřebuje pracovat s textovým vstupem. Proto také nástroje na různě strukturovanou a formovanou práci s textem tvoří pravděpodobně nejvíce zastoupenou skupinu běžně dostupných nástrojů. Zkušenost s nimi může být užitečná pro formování dalších úvah nad tím, jak pracují navazující nástroje a koncepty, proto se možná při hraní s nástroji využívajícími umělou inteligenci vyplatí začít právě od nich.
Příklady zajímavých nástrojů:
Samozřejmě že nástrojů na práci s textem bychom mohli nalézt podstatně více, ale ukázka vybraných nástrojů může být ilustrativní v tom, jakým způsobem o dané problematice přemýšlet. Velkou část manipulace s textem – od shrnutí po gramatickou úpravu, od generování až po překlady – dokážeme pomocí nástrojů s umělou inteligencí provozovat velice efektivně a jednoduše. Je velice obtížné najít nějakou třídu problémů práce s textovými daty, pro které by nebyly dostupné nástroje, které pracují s umělou inteligencí.
Perplexity |
Obecně je možné vnímat kritiku především v tom, že jednotlivé nástroje jsou designované s představou, jak má vypadat dobrý jazyk. Ilustrativním příkladem může být Grammarly, které silně nepreferuje pasivní tvary sloves nebo naopak má jasnou preferenci krátkých vět či vybraných synonym. Tím dochází k zásahu do jazykové preference autora, takže texty tvořené těmito nástroji tvoří stále homogennější a jazykově nezajímavou oblast literatury.
Umělá inteligence může posloužit pro tvorbu jednotlivých multimediálních objektů – videa, zvuku, obrázků či plakátů. Možnosti jednotlivých nástrojů jsou široké. Obecně můžeme sledovat tři základní přístupy k tomu, jakou roli mohou tyto systémy v procesu tvorby hrát: 1) úprava či vylepšování již vytvořených objektů, kdy umělá inteligence umožňuje zpřístupnit proces tvorby či postprodukce na úrovni, která by dříve byla dostupná jen profesionálům, 2) generování zcela nových objektů, typicky na základě textového vstupu a 3) transformace různých forem objektů mezi sebou. Zástupcem poslední varianty může být níže uváděný Pcitory.ai nebo 2short.ai, který má na vstupu dlouhé popsané video na YouTube a na výstupu jeho zkrácenou verzi do shorts, která může uživatel dát na Facebook nebo Instagram.
Pictory |
Příklady zajímavých nástrojů:
Výběr těchto nástrojů ukazuje, jak se proměňuje konceptualizace tvorby jako takové, respektive potřeba dostatečné znalosti jednotlivých nástrojů. Velké téma, které bylo na počátku roku 2023 spojené s nástupem generativních systémů tvořících obrazy, se stalo relativně rychle standardní nabídkou, se kterou tvůrci běžně počítají. Výběr uvedených nástrojů také ilustruje, jakým způsobem k multimediální produkci přistupovat. Najdeme zde projekty, jako je Descript, které slouží jako systematické vylepšování práce konkrétního autora v oblasti multimédií, ale i zcela nové objekty generující nástroje typu DALL·E 2 či Pictory.ai, které na základě různých vstupů vytvářejí samostatné multimediální produkty.
Kritika těchto nástrojů může být v mnohém podobná jako u textových objektů – systémy využívající umělou inteligenci mohou relativně snadno vést k tomu, že výstupy budou v určitém ohledu málo osobité a jedinečné. To, co na první pohled vypadá jako velké zjednodušení nebo urychlení práce, je současně určitou cestou k průměrnosti, což nemusí být vždy nežádoucí, ale je třeba systematicky přemýšlet nad tím, kdy a jak s těmito nástroji pracovat skutečně smysluplně.
Pokud se zamyslíme nad tím, jak vypadá běžná prezentace v PowerPointu, tak můžeme s jistou dávkou zjednodušení říci, že v ní můžeme vidět dvě důležité části. Tou první je vlastní obsahová struktura, tedy výkladová linka. Při pohledu na možnosti GPT modelů je zřejmé, že při obecném zadání něco takového vytvořit není pro podobné modely příliš náročné. A pak už jde jen o to, jak jednotlivé nadpisy vyplnit textem a obrázky. Obojí umělá inteligence umí vytvářet také. Finální umístění do šablony je pak jen technickým detailem. Není proto divu, že se v současné době objevuje mnoho aplikací, které se právě této oblasti systematicky věnují.
Gamma |
Příklady zajímavých nástrojů:
Tyto příklady názorně ilustrují, jakým způsobem se proměňuje schopnost tvořit dobrou prezentaci. Například Gamma App je zajímavý v tom, že sice tvoří obsah za autora, ale současně ho neustále zatahuje do rozhodovacího procesu a dává mu možnost si vybrat, jak konkrétně bude výsledek vypadat. Umělá inteligence v tomto ohledu zásadně přeměnila očekávání prezentujících (znalost PowerPointu se v určitém ohledu pořád hodí, ale je třeba doplnit a rozšířit) a současně ukazuje na jedno z možných úskalí (nebo výzev) kurikulární změny výuky informatiky – kdo bude učit práce s takovými nástroji? A jakou roli by v jejich implementaci mělo mít školní prostředí?
Je samozřejmé, že velkou část prezentací takové nástroje nenahradí nebo pro ně nemusí být užitečné, ale pokud potřebujeme rychlý podklad pro prezentaci nebo přemýšlení o určitém tématu, může jít o nástroje velice zajímavé a praktické.
V našem přehledu jsme se snažili zaměřit na nástroje, které mohou být užitečné nebo snadno aplikovatelné ve školním prostředí – ať již dostupnou cenou, nebo tematickým zaměřením. Mimo naši pozornost tak zůstaly nástroje směřující k osobní produktivitě, řízení ve firmách a řada dalších nástrojů. V současné době existuje řada katalogů nebo výběrů různých nástrojů tohoto druhu, často spíše výčtového typu, které mohou být pro konkrétní uživatele užitečné a funkční, jako například:
Pro práci učitele je důležité si na jedné straně udržovat dobrý přehled o tom, jaké nástroje a trendy se objevují, ale současně vnímáme jako rizikové snažit se vyzkoušet každý konkrétní nástroj a v práci s aplikacemi ztrácet desítky hodin času. Opět se vracíme k tomu, co jsme opakovaně v jednotlivých částech zmiňovali – umělá inteligence umožňuje transformaci a usnadnění mnoha procesů, ale je třeba s ní pracovat v kontextu nástrojové gramotnosti, tedy schopnosti identifikovat potřebu, najít nástroj a efektivně ho využít. Proto se jistě hodí mít zkušenosti s tím, jak nástroje fungují, ale současně si potřebujeme uchovat hloubku přemýšlení a vlastního obsahu. Možná i to je jedna z výzev, které před nás umělá inteligence – a je jedno, zda ChatGPT, nebo nějaká jiná – klade.
Všechny články jsou publikovány pod licencí Creative Commons BY-NC-ND.
Článek nebyl prozatím komentován.
Pro vložení komentáře je nutné se nejprve přihlásit.
Tento článek je zařazen do seriálu ChatGPT.
Ostatní články seriálu: