Umělá inteligence (AI) se bouřlivě rozvíjí, státy by ji proto neměly svázat přílišnou regulací. Pravidla pro AI by se měla dělat s ohledem na dosavadní zkušenosti s touto technologií, míní Martin Dostál, Chief Science Officer & Partner AI Startup Incubator.
Tato technologie již nyní přetváří naše životy. Inkubátor proto založil fond kvalifikovaných investorů, ve kterém chce zúročit svoje dlouholeté zkušenosti s investováním. V současnosti se v něm nachází deset startupů, rozvíjející AI v oblastech jako zdravotnictví, analýza chování zákazníka nebo vizuální efekty. Jak umělá inteligence pomáhá ve zdravotnictví? Jak by měla vypadat kvalitní regulace AI? Přečtěte si rozhovor s Martinem Dostálem.
Jak hodnotíte vývoj umělé inteligence v České republice?
Vývoj české startupové scény je podobný startupové scéně v Evropě. V technické oblasti naše AI firmy nezaostávají za světem. České společnosti dokážou aplikovat nové poznatky a i komplexita řešení založených na AI roste. Silní jsme například v oblasti bezpečnosti. Máme taky kvalitní startupy z oblasti zdravotnictví, například v diagnostice.
Paleta oblastí úspěšných českých AI startupů je ale rozmanitá. Najdeme tam e-commerce, ale i automatizaci v průmyslu a kancelářských procesech, jako je třeba zpracování dokumentů.
V AI Startup Incubator (AISI) jsme v posledních šesti letech vybudovali vlastní síť na vyhledávání startupů. Vyvinuli jsme unikátní metodu a procesy cíleně přizpůsobené specifikům AI. Rostoucí počet zajímavých investičních příležitostí nás vedl k rozhodnutí založit fond kvalifikovaných investorů Look Al Ventures (LAIV) SICAV. Využíváme v něm naše zkušenosti z investování do této technologie. Do struktury fondu jsme vložili veškeré know-how a stávající portfolio společnosti AISI. S našimi odbornými znalostmi, sítí kontaktů a partnerů se LAIV staví do pozice jediného startupového investičního fondu v České republice zaměřeného výhradně na AI.
Na které startupy, které prošly Vaším inkubátorem, jste nejvíc hrdý? Na co se zaměřují?
Našimi silnými stránkami jsou expertiza a vlastní metoda technické evaluace startupů, které jsou specificky navrženy pro AI startupy. Z hlediska technického vývoje se všem našim startupům daří velice dobře a mohl bych tak dlouze mluvit o každém z nich. Vyberu ale alespoň dva příklady.
Prvním je švýcarský startup Visense, který dokáže identifikovat chybně pracující roboty na průmyslových linkách. Visense využívá pokročilé metody zpracování videa a statistické modely. Tím dokáže podstatně snížit čas na zjištění chyby a její nápravu, čímž výrazně snižuje náklady spojené s neplánovanými odstávkami. Ačkoliv první raný prototyp vznikl teprve v roce 2021, firma dnes úspěšně spolupracuje s firmami jako BMW nebo Daimler.
Druhým příkladem je rakouský Trackbar. Tento startup se úspěšně zabývá digitalizací fitness strojů a vyvíjí vlastní senzory, které využívají AI na zpracování dat. Silnou stránkou této firmy je schopnost rapidního prototypování včetně vývoje vlastního hardwaru pro senzory.
AI se začíná prosazovat mimo jiné i ve zdravotnictví. Jakým způsobem zde pomáhá?
Potenciál umělé inteligence ve zdravotnictví je obrovský. Jedná se hlavně o diagnostiku, telemedicínu, zpracování velkých dat, optimalizaci procesů a taky různé aplikace související se zdravým životním stylem. V našem portfoliu máme startup Scase, který se věnuje telemedicíně a využívá AI k analýze naměřených dat.
V případě implementace AI ve zdravotnictví je třeba brát v potaz požadavky regulátorů. Podpůrné aplikace obvykle nepotřebují regulatorní schválení. Naopak, medicínské aplikace vyžadující souhlas úřadů mají vyšší validitu a tím i vyšší přidanou hodnotu. Dovedu si představit, že by umělá inteligence mohla být velmi úspěšně aplikovaná i při nejpokročilejších činnostech. I zde ale bude nutné vytvořit regulatorní rámec, který umožní její bezpečné nasazení v praxi.
Můžete uvést nějaký příklad špatného využití AI?
Jde například o její aplikaci na problém, který ve skutečnosti lze dobře, ba i lépe, vyřešit tradičními algoritmickými postupy, tedy bez AI. Tu a tam se totiž setkávám se startupy, které používají AI spíš proto, aby tam jen byla a dodala jim dostatečně moderní a aktuální dojem. V našem fondu LAIV se naopak zaměřujeme na projekty, které mají silnou technickou neférovou výhodu. Hledáme unikátnost, která projekt nebo produkt činí dobře obhajitelný i v prostředí prudce rostoucí konkurence.
Dalším příkladem špatného využití umělé inteligence je její používání bez dostatečného porozumění daných metod a jejich parametrizace. Ve strojovém učení je velmi důležité důkladně otestovat vytvořený systém a postupně vylepšovat tak, abychom věděli, jak dobře a v jakých podmínkách funguje, a co jsou jeho slabá místa. Vyladění a vylepšování AI systémů vyžaduje dobré porozumění metod.
Zaujalo vás v poslední době nějaké neotřelé originální využití AI? Pokud ano, o co se jednalo?
Tato technologie má tak široký aplikační potenciál, že je někdy až překvapivé, v jakých oblastech nachází své uplatnění.
Velký pokrok a zajímavé výsledky vidím třeba v oblasti tvorby obsahu, ať už se jedná o zpracování přirozeného jazyka nebo počítačovou grafiku a video. Příkladem neotřelé oblasti aplikace je například tvorba receptur nových parfémů, což představuje složitý problém z pohledu interakce mezi jednotlivými složkami parfému.
Jinou velmi zajímavou oblastí je aplikace AI na porozumění potřeb uživatele v interakci s počítačem. V našem portfoliu máme startup Miros, který vyhodnocuje chování uživatele při online nakupování, a dokáže tak dobře odhadnout, jaký výrobek v sortimentu hledá. Spotřebitel tak najde požadovaný produkt rychleji bez nutnosti zdlouhavého procházení stránek a hledání dle klíčových slov.
Jak by měla být AI regulována, aby přinesla maximální užitek? Čemu by se měli regulátoři vyhnout?
Přiměřená regulace umělé inteligence je velkou výzvou už proto, že se jako obor vyvíjí velice rychle a rozhodně rychleji než legislativa či průmyslové standardy. Nemyslím si, že umělou inteligenci jako prudce se rozvíjející obor je možné napřed zregulovat a poté umožnit její aplikace. Nejdříve musíme umožnit fungování AI v praxi. Rozvoj této technologie a naše rostoucí zkušenosti s ní nám pak následně umožní postupné zdokonalování regulatorního rámce.
AI firmy mají obavy, aby nadměrná regulace nebránila inovacím. To je určitě relevantní hrozba, a proto by se mělo v maximální míře využívat principu samoregulace, zejména pro AI systémy s nízkým rizikem. Systémy s vysokým rizikem budou pravděpodobně spoléhat na nějakou formu povinné certifikace, což vidím jako správný přístup.
Jak jsou regulace vnímány?
Regulace jsou obecně vnímány negativně. Je však třeba si uvědomit, že vedle případných hrozeb, jako je například brždění nebo omezování inovací, představuje regulace AI i příležitost. Jde zejména o využití AI v oblastech, kde to je dnes buď nemožné, nebo jen velmi omezené.
Vytvoření regulatorního rámce, zejména ve specifických oblastech dopravy nebo zdravotnictví, otevře úplně novou oblast aplikací AI s mimořádně vysokou přidanou hodnotou. Tady je skutečně nedozírný potenciál a bez specifických regulací pro dané oblasti tyto aplikace nebudou moci vzniknout.
AI však není jen o vývojářích, ale i uživatelích. Ti poskytují umělé inteligenci data. Měl by proto vzniknout rámec, jak nakládat s daty lidí bezpečně a férově. Nemůžu taky nezmínit regulátory. Instituce by měly maximálně využívat stávající předpisy a vyhnout se vydávání nových pravidel, pokud už třeba v obecnější podobě existují.
Jak podle vás veřejnost vnímá AI? Jaké obavy tato bouřlivě se vyvíjející technologie přináší?
V České republice je umělá inteligence přijímána dobře. Podle průzkumu společnosti Agnostix má pozitivní nebo otevřený vztah k AI 41 procent dotazovaných. Naopak vyloženě negativně se k jejímu zavádění staví jen čtyři procenta respondentů. Častou obavou je zánik pracovních míst. Existuje řada analýz a jejich výsledky lze shrnout tak, že dopad AI na pracovní místa by měl být neutrální až pozitivní. Jejich množství by mělo zůstat víceméně stejné, nebo dokonce poroste.
Hlavní sílu AI vidím spíš v propojení člověka a stroje tak, abychom využili předností obou. Nepředpokládám plné nahrazení člověka strojem. Ano, některé pracovní činnosti zřejmě zaniknou a u jiných se změní povaha díky AI a automatizaci, ale taky vznikne řada nových pracovních pozic.
AI je mocný nástroj a nese i rizika zneužití. Jde například o oblast bezpečnosti nebo o tvorbu falešného obsahu. Prudký rozvoj umělé inteligence je tudíž velkou výzvou nejen po technologické stránce, ale je potřeba, aby na technologický rozvoj reagovaly i další oblasti, jako je například právo.
Jak by se mělo do AI přitáhnout více odborníků? Kdo by měl vlastně tuto osvětu dělat (stát, firmy, školy, někdo jiný)?
Umělá inteligence je široce diskutovanou oblastí v médiích a myslím si, že zájem sama o sobě přitahuje. Ekonomický potenciál AI je dostatečně známý a může být dalším faktorem, který přiláká talentované lidi.
Úspěch v AI závisí na znalosti teorie a její aplikaci v praxi. Česká republika má kvalitní vysoké školy a máme obory, kde je možné se na umělou inteligenci specializovat. Tam je naše výchozí situace velice dobrá. Znalost a porozumění metod AI jsou nezbytnou součástí úspěchu. Pokud jim někdo dostatečně nerozumí, nedokáže je ani správně aplikovat. Teoretické znalosti je nutné propojit s praktickými zkušenostmi s aplikací AI a tady jasně vidíme zájem firem o odborníky z této oblasti, ať už se jedná o zavedené korporace nebo startupy.
AI bude pravděpodobně čím dál více integrována do našich životů. Tipnete si, jaké činnosti si za deset let už nebudeme moci bez ní představit?
Deset let je velmi dlouhá doba. Pochybuji, že je možné takovou věc kvalifikovaně odhadnout. Můžeme ale zmínit několik oblastí, kde se výsledky rodí už dnes a kde je potenciál dalšího rozvoje. Už v současnosti je totiž umělá inteligence přítomna, aniž by si to běžně lidé uvědomovali.
Jednou z oblastí, která se mění a bude se dále rozvíjet, je naše interakce se stroji. Díky AI je čím dál přirozenější a stroje jsou a budou schopny lépe reagovat na naše komplexní požadavky. Další oblastí je internet v kombinaci s umělou inteligencí, který přinese lepší dostupnost informací, podotýkám ale se všemi riziky s tímto spojenými, jako například již zmíněná tvorba falešného obsahu. Další rozvoj strojového učení vidíme ve zpracování přirozeného jazyka pomocí jazykových modelů, jako například GPT. Předchozí modely pracovaly pouze s textovým vstupem, zatímco GPT4 podporuje multimodální vstup a může jej přijímat v podobě textu i obrazu. Multimodální schopnosti se pravděpodobně budou výrazně rozvíjet.
Významně se taky posunují technické možnosti, jak vytvářet nebo přetvářet obsah pomocí AI. To má potenciál zautomatizovat nebo zjednodušit řadu úloh, které dnes dělají lidé. Nejde jen o mechanické, ale i některé kreativní činnosti.
Martin Dostál je Chief Science Officer, který hodnotí startupy z pohledu AI/technologie, identifikuje příležitosti, rizika a radí s dalším rozvojem. V AI Startup Incubator vyvinul unikátní end-to-end technické hodnocení a proces due diligence, který byl aplikován na několik tisíc startupů. Podílí se i na investičním rozhodování, akceleraci a inkubaci startupů.
Disclaimer: Tento článek má pouze informativní charakter a neslouží jako investiční doporučení dle zákona č. 256/2004 Sb. o podnikání na kapitálovém trhu. Při zpracování tohoto článku autor vycházel z veřejně dostupných zdrojů. Za případné chyby v textu nebo v datech nenesou společnosti Roklen Holding a.s. ani Roklen360 a.s. zodpovědnost.
