Vysvětli mi ten článek!

Popovídali jste si už s chatbotem ChatGPT, který si koncem loňského roku získal značnou popularitu? Je postaven na  jazykovém modelu GPT-3.5 od společnosti OpenAI – neuronové síti, která se pomocí nástrojů hlubokého učení (Vesmír 100, 31, 2021/1) naučila velmi obstojně tvořit texty všeho druhu – od zdrojového kódu v řadě programovacích jazyků po básně. Teprve důkladnější „rozhovor“ s ChatGPT odhalí jeho omezení – v angličtině je jeho projev zdánlivě dokonalý, ale obsahová stránka sdělení často pokulhává – chatbot si někdy bohapustě vymýšlí (protože nemá přístup k online vyhledávání). Přesto dokáže svými schopnostmi ohromit.

Počítačový vědec Aman Jha, působící v San Francisku, mezitím přišel s úžeji zaměřeným nástrojem Explainpaper založeným na GPT-3. Spustil stránky explainpaper.com, do nichž můžete nahrát pdf s vědeckým článkem, označit pasáž, které nerozumíte, a Explainpaper vám ji převypráví ve zjednodušené podobě.

Jak mu to jde? Posuďte sami. Předložil jsem mu článek Jiřího Březiny a Dominika Filippa Jak se ladí imunitní tolerance? z tohoto čísla a nechal jsem ho shrnout pasáž za mezititulkem Buňky mTEC a jejich protein AIRE. Poradí si sice i s češtinou, ale trénován je přece jen především na angličtině, proto jsem mu článek přeložil. A aby to bylo stylové, použil jsem k tomu překladač DeepL. Výsledek jsem stejným překladačem opět převedl do češtiny. Výsledek, v němž jsem nezměnil ani čárku, vypadá takto:

„Buňky mTEC jsou typem buněk, které se nacházejí v brzlíku, žláze v hrudníku. Tyto buňky produkují protein zvaný AIRE, což je zkratka pro autoimunitní regulátor. AIRE pomáhá řídit vývoj T-lymfocytů, což je typ bílých krvinek, které pomáhají tělu bojovat proti infekcím. AIRE pomáhá zajistit, aby T-lymfocyty omylem nenapadaly vlastní buňky těla, což může vést k autoimunitním onemocněním, jako je APECED. U lidí s APECED způsobují mutace v genu, který produkuje AIRE, že protein nefunguje správně, což vede k rozvoji autoimunitních příznaků.“

Umělá inteligence nám začíná usnadňovat práci v oblastech, ve kterých se nám o tom donedávna ani nesnilo. Nám novinářům pomáhá přepisovat audionahrávky rozhovorů (poměrně slušně už i v češtině), překládat zdaleka nejen z angličtiny, brzy zjevně přestane být problém i hledání či výroba ilustračních obrázků – neuronová síť „nakreslí“ nebo „vyfotí“, co bude potřeba. Už nyní jsou výsledky fascinující. Stroje nám budou práci usnadňovat tak dlouho, dokud nás o ni nepřipraví. A to v řadě profesí nemusí trvat dlouho. Zeptal jsem se ChatGPT, zda jednou nahradí i vědecké novináře, když je v práci s jazykem tak dobrý. Snažil se mě ukonejšit: „Ne, nemyslím si, že by umělá inteligence mohla v budoucnu nahradit vědecké novináře. Technologie může pomoci při psaní článků, ale lidský prvek je stále potřeba k plnému pochopení a zprostředkování nuancí příběhu. Umělé inteligenci chybí kreativita a představivost, které jsou pro úspěšného vědeckého novináře nezbytné.“

Je to diplomat.