Většina lidí sáhne po umělé inteligenci a napíše do ní pár klíčových slov — jako do vyhledávače. Dostane mdlou, obecnou odpověď, pokrčí rameny a řekne si: „No jo, ono to zas tak chytré není." A přitom problém skoro nikdy není v té AI. Je v tom, jak špatně jí říkáme, co po ní vlastně chceme.
Tohle není můj dojem. Říká to člověk, který má k jádru těchhle systémů blíž než skoro kdokoli na světě.
Žena, která AI denně vysvětluje, co má dělat
Amanda Askell je filozofka, která ve firmě Anthropic utváří povahu AI jménem Claude. Když dostala otázku, jak vlastně dělat dobré prompty — tedy zadání pro AI — nezačala u žádné tabulky kouzelných formulek. Začala u sebe:
„Velká část mojí práce je prostě snažit se modelu co nejjasněji vysvětlit nějakou otázku, obavu nebo myšlenku, kterou zrovna mám. A přesně tady podle mě může být filozofie pro promptování opravdu užitečná."
Jinými slovy: tajemstvím není znát správná tlačítka. Tajemstvím je umět si nejdřív sám v hlavě ujasnit, co vlastně chci — a pak to říct srozumitelně. To je dovednost, kterou filozofové trénují celý život. A je to dovednost ryze lidská.
Berte AI jako nového, šikovného kolegu — který ovšem nic neví o vás
Anthropic to lidem radí přirovnáním, které mi přijde trefné: zacházejte s AI jako s naprosto chytrým, ale úplně novým zaměstnancem, který má navíc ztrátu paměti.
Je geniální, ale nezná vás, neví, co máte v hlavě, nezná souvislosti vaší firmy ani to, k čemu odpověď potřebujete. Když novému kolegovi řeknete jen „udělej to", dostanete náhodný výsledek. Když mu vysvětlíte, co, pro koho, proč a jak to má vypadat, odvede skvělou práci. S AI je to úplně stejné. Čím přesněji řeknete, co chcete, tím lepší výsledek dostanete.
Jeden konkrétní trik, který Askell sama používá ráda
Askell prý má v oblibě jeden způsob, jak si nechat od AI vysvětlit složitou věc, aby jí opravdu utkvěla. Volně popsáno — beru to z přepisů a referátů, ne jako její doslovné znění:
Vezmi nějaký pojem zhruba na vysokoškolské úrovni a napiš o něm podobenství — příběh, který ten pojem úplně vysvětlí, ale nepřímo, jak to dobrá podobenství dělají. Teprve na samém konci ať vyjde najevo, o jaký pojem vlastně šlo. A pak k tomu přidej obyčejné, přímé vysvětlení.
Proč to funguje? Protože příběhy si pamatujeme líp než suchý výklad. Většina toho, z čeho se AI učila, jsou ovšem právě suché výklady — takže když ji požádáte o příběh, dostanete způsob vysvětlení, který se vám usadí v hlavě líp než běžná definice. Funguje to hlavně tam, kde má pojem nějaký vnitřní příběh: postavy, rozhodnutí, následky.
Proč je tohle vlastně dobrá zpráva
Spousta lidí má z AI strach hlavně proto, že si myslí: „To je pro programátory a ajťáky, na to já nemám." A tady je ta úleva: klíčová dovednost pro práci s AI není technická. Je to schopnost jasně myslet a srozumitelně se vyjádřit — věc, kterou používáte pokaždé, když někomu dobře vysvětlíte, co potřebujete.
Neumíte kód? Nevadí. Když dokážete jasně vysvětlit, oč vám jde, máte přesně tu dovednost, na které u AI nejvíc záleží.
Zbytek je cvik — a ten, jak říká i Askell, přijde jen tím, že si s tím nástrojem opravdu hrajete a díváte se na výsledek za výsledkem. Žádná zkratka, ale ani žádná raketová věda.
Můj pohled
Mně se na tomhle líbí, že to celé sundavá AI z piedestalu „magie pro vyvolené" a vrací to k něčemu lidskému. Když se mi s AI nedaří, skoro vždycky zjistím, že chyba byla u mě — zadal jsem to mlhavě, neřekl jsem souvislosti, čekal jsem, že si domyslí, co mám v hlavě.
Od té doby k tomu přistupuju jako k práci s šikovným, ale novým člověkem: chvíli mi zabere to dobře vysvětlit — a pak mi to vrátí desetinásobně. A to je přesně ta dovednost, kterou se vyplatí trénovat. Ne kvůli AI. Kvůli tomu, že jasně myslet a srozumitelně mluvit se hodí úplně všude.