V lednu 2023 vyšlo najevo, že technologický web CNET měsíce publikoval finanční články napsané umělou inteligencí, podepsané jen neutrálním „CNET Money Staff”. Když si redaktoři konkurenčního webu Futurism dali práci a texty prošli, našli v nich desítky věcných chyb: špatně spočítané úroky, popletené definice základních finančních pojmů, přebranou strukturu z jiných článků. CNET musel víc než polovinu z asi sedmdesáti zveřejněných textů opravit.

Případ se stal učebnicovou ukázkou toho, co AI při psaní umí skvěle a kde selhává. Věty postaví gramaticky bezchybně a stylisticky hladce. Fakta uvnitř těch vět ale bez kontroly nikdo neověřil. Tenhle přehled ukazuje, jak dnes AI pomáhá při psaní, korektuře, shrnování a překladu, jaké nástroje v jednotlivých oblastech vedou a kde se vyplatí přičinlivost lidské kontroly.

Psaní: od prázdné stránky k prvnímu konceptu

Nejběžnější způsob použití je nejjednodušší: napsat modelu, co potřebujete, a nechat ho vytvořit první verzi textu. E-mail zákazníkovi, inzerát na prodej auta, popis produktu do e-shopu, návrh úvodu k prezentaci.

Jazykový model text negeneruje tak, že by hledal v databázi hotové věty. Předpovídá, jaké slovo pravděpodobně následuje po předchozích, na základě vzorů z obrovského množství textu, na kterém se učil. Díky tomu zvládne napodobit prakticky jakýkoliv tón, od strohého úředního po přátelský konverzační, stačí to do zadání napsat.

Rozdíl je citelný podle toho, jak konkrétní je zadání. „Napiš popis bytu k prodeji” vyplivne obecnou frázi, kterou má na inzertním webu už stovka jiných bytů. „Napiš popis třípokojového bytu v cihlovém domě v Praze na Vinohradech, zdůrazni klidnou ulici a balkon do vnitrobloku, cílím na rodiny s malými dětmi” dá modelu jasné parametry a výsledek zní konkrétněji, protože nemusí nic domýšlet.

Marketéři a copywriteři dnes AI často používají k první verzi, ne k finálnímu textu. Vygenerovaný koncept upraví, doladí tón, přidají konkrétní detail, který model neznal. Ušetří to čas u prázdné stránky, ne u celého procesu psaní.

Korektura a styl: druhý pár očí, který nikdy nespí

Vedle psaní od nuly existuje samostatná kategorie nástrojů, které vylepšují text, jenž už existuje. Grammarly, založený v roce 2009, patří k nejstarším a nejrozšířenějším: opravuje gramatiku, interpunkci i styl a upozorní, když je věta zbytečně dlouhá nebo nejasná.

DeepL, firma známá hlavně díky překladu, nabízí i vlastní nástroj DeepL Write, zaměřený čistě na korekturu a styl v němčině a angličtině. Microsoft Word a Google Dokumenty mají podobné funkce zabudované přímo do editoru, takže uživatel ani nemusí přepínat mezi aplikacemi.

Rozdíl proti klasickému kontrolování pravopisu je v tom, že dnešní nástroje neopravují jen chyby, navrhují i alternativní formulace. Místo červeně podtrženého slova dostanete návrh celé přeformulované věty, srozumitelnější nebo úspornější než ta původní. Konečné rozhodnutí, jestli návrh sedí k významu, který jste chtěli sdělit, zůstává na člověku.

Shrnutí dlouhých textů: desítky stran za pár vteřin

Další časově náročná činnost, kterou AI zvládá rychle, je shrnutí dlouhého dokumentu. Nahrajete PDF smlouvy, vědeckou studii nebo přepis dvouhodinové schůze, a model vrátí odstavec shrnující hlavní body.

U právních a smluvních dokumentů to pomáhá hlavně jako první orientace, ne jako náhrada čtení celého textu před podpisem. Model umí přehlédnout drobnou, ale důležitou podmínku, pokud se ztratí v množství vedlejšího textu okolo. Kdo podepisuje něco závazného, měl by si přečíst aspoň kritické pasáže sám, ne se spolehnout jen na strojové shrnutí.

Novináři a analytici shrnutí využívají k rychlé orientaci v tiskových zprávách nebo výročních zprávách firem, které mají běžně desítky stran. Student si nechá shrnout kapitolu z učebnice před zkouškou, aby zjistil, jestli se má do detailu vůbec pouštět.

Překlad: NMT a rozdíl mezi DeepL a Google Translate

Strojový překlad prošel za posledních deset let větší proměnou než skoro jakákoliv jiná oblast psaného jazyka. Starší systémy překládaly větu po frázích, výsledek často zněl kostrbatě a doslovně. Dnešní překladače, postavené na takzvaných neuronových sítích pro strojový překlad (neural machine translation), zvažují význam celé věty najednou, ne jen izolovaná slovní spojení.

DeepL, německá firma založená 2017, si na tomhle poli vybudovala pověst nástroje s citelně přirozenějším výstupem než starší generace Google Translate, hlavně u evropských jazyků. Google svůj překladač od té doby taky výrazně vylepšil a navíc nabízí funkce, které DeepL nemá, třeba překlad textu přímo na fotografii přes kameru telefonu, užitečný na cestách u jídelních lístků nebo cedulí.

Obecné jazykové modely jako ChatGPT nebo Claude umí překládat taky, a často si poradí i s kontextem a idiomy o něco lépe než specializovaný překladač, protože chápou širší souvislost věty. Za cenu pomalejšího zpracování delších dokumentů a někdy méně konzistentní terminologie napříč dlouhým textem, kde specializovaný nástroj drží jedno zvolené slovo důsledně od začátku do konce.

Zajímavý příklad z praxe: islandská vláda v roce 2023 spolupracovala s OpenAI na tom, aby GPT-4 lépe rozuměl islandštině, jazyku s necelými čtyřmi sty tisíci mluvčími, kterému by se velkým modelům jinak nevyplatilo věnovat trénovací kapacitu. Cílem bylo zabránit tomu, aby menšinové jazyky v éře AI postupně vypadávaly z digitálního prostoru jen proto, že jich mluví málo lidí.

Kdo dnes v oboru vede

U psaní a přepisování textu dominují obecné jazykové modely, hlavně ChatGPT, Claude a Gemini, doplněné specializovanými nástroji jako Jasper, zaměřený na marketingové texty a kampaně ve větším měřítku.

U korektury vedou Grammarly a DeepL Write, oba dostupné jako doplněk do prohlížeče, takže fungují prakticky kdekoliv, kde píšete, od e-mailu po formulář na webu.

U parafrázování a přeformulování textu se etabloval QuillBot, oblíbený hlavně mezi studenty, kteří chtějí vlastní poznámky přepsat jinými slovy nebo zkrátit odstavec na polovinu bez ztráty hlavní myšlenky.

U překladu zůstává DeepL synonymem kvality u evropských jazyků, Google Translate vede pokrytím jazyků, kterých nabízí přes sto, a přímou integrací do telefonu i prohlížeče.

K čemu se to dnes reálně používá

Firmy AI nasazují u zákaznické podpory, kde model připraví první verzi odpovědi na e-mail a operátor ji jen upraví, než odešle. Zrychlí to odbavení běžných dotazů, u složitějších případů si zákaznická podpora stejně vyžádá lidský zásah.

E-shopy překládají popisy produktů do dalších jazyků při vstupu na nový trh, aniž by pro každý jazyk najímaly samostatného překladatele. U tisíců položek v katalogu by to jinak bylo finančně nereálné.

Studenti a lidé píšící v cizím jazyce, který neovládají jako rodilí mluvčí, používají AI ke kontrole, jestli text zní přirozeně, ne jen gramaticky správně. To je jemný rozdíl: gramaticky správná věta může přesto znít cize, a právě tenhle druh nepřirozenosti umí dobrý korektor odhalit lépe než klasická kontrola pravopisu.

Novináři a copywriteři AI často zapojují do přípravné fáze, výzkumu podkladů, prvního konceptu, přepisu do jiného formátu, řekněme z dlouhého článku na krátký příspěvek na sociální síť.

Na co si dát pozor

Případ CNET z úvodu není ojedinělý. O pár měsíců později, v listopadu 2023, magazín Sports Illustrated čelil obvinění, že publikoval recenze produktů podepsané smyšlenými autory s vygenerovanými fotkami a životopisy, přičemž samotné texty měly znaky strojového psaní. Vydavatel obvinění částečně popřel, přesto reakce čtenářů byla ostrá a důvěra ke značce utrpěla.

Poučení z obou případů je stejné: AI umí napsat text, který zní hladce a důvěryhodně, i když fakta uvnitř neodpovídají realitě nebo autor neexistuje. U textů, kde jde o věcnou přesnost, čísla nebo citace, se ověření nedá přeskočit jen proto, že výstup vypadá profesionálně.

Překlad má svá vlastní rizika. Strojový překlad zvládá běžnou komunikaci spolehlivě, u právních, smluvních nebo zdravotnických textů ale i drobná nepřesnost může mít reálné důsledky. Odborný překlad se zásadními dopady si zaslouží kontrolu člověka, který jazyku i oboru rozumí, ne jen strojový výstup.

Školy řeší podobný problém opačným směrem: nástroje na detekci AI textu u studentských prací dávají falešně pozitivní výsledky i u textů napsaných čistě člověkem, hlavně u lidí, kteří píšou stroze a systematicky. Obviňovat studenta jen na základě takového nástroje bez dalšího důkazu je riskantní a nefér.

Firmy, které kvůli AI omezují najímání překladatelů a copywriterů, taky čelí kritice. Jazyková platforma Duolingo v roce 2023 omezila spolupráci s částí externích překladatelů a přešla víc na AI, což vyvolalo vlnu nevole mezi uživateli i bývalými spolupracovníky. Zrychlení a úspora nákladů na jedné straně, ztráta práce pro lidi, kteří jazyk ovládali profesionálně, na straně druhé, jsou dvě strany téhož vývoje a stojí za to je vidět obě.

Shrnutí

AI dnes zvládne během pár vteřin to, co dřív zabralo hodiny: první koncept textu, korekturu, shrnutí desítek stran nebo překlad do dalšího jazyka. Nenahrazuje to ale odpovědnost za to, co text nakonec tvrdí.

Kdo s těmito nástroji začíná, udělá nejlíp, když si zafixuje jedno pravidlo: čím větší cena za chybu, právní dokument, zdravotní informace, veřejně publikovaný text pod vlastním jménem, tím pečlivější kontrola nad tím, co AI navrhla. U běžného e-mailu nebo poznámky si ušetří čas bez rizika. U všeho ostatního se vyplatí zůstat posledním čtenářem před odesláním.