Článek
Mezi lidmi, kteří pracují s umělou inteligencí každý den, koluje takový zvláštní vtip. Sám ho občas s úsměvem opakuji: Claude od Anthropicu už pro nás není jen nástroj. Je to droga. Nejdřív ho zkusíte ze zvědavosti. Pak na něj začnete přesouvat složitější úkoly. A o pár týdnů později zjistíte, že bez něj zkrátka nechcete pracovat. Když vám dojdou limity, přistihnete se, že dokupujete přístup přes API za vlastní peníze. A místo stížností prostě jen hledáte způsob, jak získat další dávku. Pro člověka, který AI používá jen občas, to musí znít absurdně. Často slýchám větu: „Vždyť je to jen další ChatGPT.“ Jenže z mé zkušenosti mohu říct, že právě vůbec není. AI už není jedna věc. Velká část veřejnosti si vytvořila názor na umělou inteligenci někdy v roce 2023. Vyzkoušela tehdejší generace chatbotů, nechala si napsat pár odstavců textu a odnesla si jednoduchý závěr: občas je to chytré, občas se to plete a většinou jde spíš o zajímavou hračku. Jenže za poslední dva roky se v našem oboru změnilo téměř všechno. Rád to přirovnávám k situaci, jako kdyby si někdo před lety sedl do starého auta a od té doby tvrdil, že všechna auta jsou pomalá. Technologie mezitím nezůstala stát na místě. Rozdíl mezi tehdejšími modely a dnešní špičkou není kosmetický. Podle mě jde o úplně jinou kategorii nástroje. A právě tady začíná příběh Clauda.
Od odpovědí k reálné práci
První generace AI uměla především reagovat na otázky. Často rychle, někdy působivě, ale většinou jen v rámci jedné konverzace. Dnešní špičkové modely, se kterými denně dělám, už fungují jinak. Fascinuje mě, jak dokážou pracovat s obrovským množstvím informací najednou. Zatímco starší systémy ztrácely souvislosti po několika stránkách textu, současné modely s přehledem zanalyzují celé smlouvy, projektovou dokumentaci nebo rozsáhlé firemní znalostní databáze v jednom kontextu. Ještě důležitější je ale něco jiného – nečekají neustále na další instrukce.
Moderní AI systémy si umí rozdělit úkol na jednotlivé kroky, navrhnout řešení, hledat chyby a průběžně je opravovat. V programátorské komunitě dnes běžně zadáváme složitější úkol večer a ráno kontrolujeme výsledek práce, která probíhala několik hodin bez našeho zásahu. Zde bych rád zdůraznil: to není jen rychlejší chatbot. To je zásadně jiný způsob práce.
Proč právě Claude
Anthropic vznikl v roce 2021, když část zaměstnanců odešla z OpenAI. Od začátku se mi líbilo, že firma vsadila na trochu jinou strategii než konkurence. Namísto snahy být nejhlasitější nebo nejzábavnější chtěla vytvořit systém, který zvládne dlouhou, složitou a samostatnou práci bez ztráty kvality. Právě proto se dnes Claude stal nejoblíbenějším nástrojem mezi vývojáři, analytiky a lidmi, kteří používají AI profesionálně. Zajímavé je, že to není vidět primárně v reklamě, ale v našem reálném chování. Lidé, kteří mají přístup ke všem předním modelům na trhu, často používají různé systémy pro různé úkoly. Když ale přijde na rozsáhlé projekty, dlouhodobé plánování nebo náročné programování, Claude se mi opakovaně potvrzuje jako první volba. Poptávka je dokonce tak vysoká, že Anthropic v posledních měsících několikrát narážel na limity vlastní infrastruktury. Firma musela omezovat dostupnost i platícím uživatelům – mezi které patřím i já –, protože jednoduše neměla dostatek výpočetního výkonu. Vznikla zvláštní situace: produkt je natolik žádaný, že ho výrobce nestíhá dodávat.
Od nástroje k závislosti
Právě odtud pochází ono přirovnání k droze. Věřte mi, že nejde o marketing. Je to zkušenost lidí, kteří zjistili, že některé úkoly zvládnou s pomocí AI několikanásobně rychleji než bez ní. Jakmile si na tento nový standard zvyknete, návrat ke starému procesu působí překvapivě bolestivě. Neznamená to ale, že by Claude byl bezchybný. Každý model se může mýlit, každý má své limity a každý je závislý na infrastruktuře firmy, která ho provozuje. To vnímám jako vůbec největší riziko celé současné AI revoluce.
Závislost na jediném dodavateli totiž není technologický problém. Je to problém čistě obchodní. Ceny určuje provozovatel. Limity určuje provozovatel. Pokud dojde výpočetní kapacita, rozhoduje provozovatel, kdo se k systému dostane a za jakých podmínek. Proto ve své praxi nikdy nespoléhám pouze na jeden model. Firmy obvykle kombinují více systémů a vytvářejí záložní scénáře pro případ výpadků nebo změn podmínek. Ne proto, že by Claude nestačil, ale proto, že závislost na jediném dodavateli je velké riziko v každém odvětví.
Co si z toho odnést
Pokud jste si umělou inteligenci naposledy vyzkoušeli před rokem nebo dvěma a od té doby jste ji ignorovali, možná dnes hodnotíte technologii, která už prakticky neexistuje. Vývoj za poslední dva roky byl rychlejší, než si většina lidí uvědomuje. A právě proto dnes tolik mých kolegů mluví o Claudovi s téměř návykovou fascinací. Ne proto, že by šlo o magii. Ale proto, že poprvé máme pocit, že nespolupracujeme s nástrojem, který jen mechanicky odpovídá na otázky. Spolupracujeme s partnerem, který dokáže převzít reálnou část práce. A jakmile si na to člověk zvykne, návrat zpátky bývá překvapivě těžký.
