Říkáme lidem: “Používejte AI, pomůže vám dělat vaši práci.” Ale co jim už neříkáme: “Jo a abychom nezapomněli, zároveň to znamená, že budete dělat něco úplně jiného.”
Zní to divně? Jen částečně. Studie Carnegie Mellon o vlivu používání AI na kritické myšlení ukazuje něco, co si většina z nás neuvědomuje. A co je vlastně i docela neintuitivní. Totiž že zadávat a kontrolovat práci někoho jiného vyžaduje (dost možná) jiné dovednosti, než tu samou práci vykonávat.
Výzkumníci se ptali 319 lidí různých profesí a shromáždili 936 příkladů použití AI. Detekovali jasný vzorec: práce se posouvá od přímého vykonávání k dohlížení. Od hledání informací k jejich ověřování. Od řešení problémů k volbě vhodných řešení a rozporování těch méně vhodných.
Jinými slovy, z lidí vykonávajících nějaké pracovní úkony se stali ti, kteří ostatní řídí. Což je fundamentální změna povahy práce, na kterou většina z nás není připravená.
Vezměme si jednoduchý příklad, a tím je překládání textů. Když překládáme nebo tlumočíme, snažíme se slova jednoho jazyka “vyměnit” za slova druhého. To je technická definice. Ale ve skutečnosti je to tak, že překladatel využívá všechny své zkušenosti a dovednosti k tomu, aby text převedl do druhého jazyka tak, aby nejen zachoval smysl, ale také kontext, formua celkové vyznění.
Udělat to dokonale je nemožné. Udělat to dobře je výsadou nejlepších překladatelů. Kde se ta jejich schopnost rodí a v čem spočívá? To vlastně nevíme. Je to jiné než psaní, asi i těžší. Kombinuje to jak kreativitu, tedy schopnost myslet jinak než ostatní, tak pokoru. Tedy myslet co nejvíc tak, jako autor původního textu.
A teď si představte, že ten překlad za vás někdo udělá. A vaším úkolem je pouze (nebo “pouze”) posoudit, jestli je dobrý. Případně ho opravit a vylepšit. Ale pozor, nemáte k dispozici tolik času, jako kdybyste text sami překládali. Nedáte do toho asi ani tolik energie. Zvládnete to?
Každopádně je to úplně jiná disciplína. Stejně jako je jiné být v novinách reportér a editor (kolegové novináři vědí), v hudbě třeba houslista a dirigent, v byznysu obchodní manažer a CEO. Jsou to různorodé příklady, a v každém jde o úplně jinou dvojici a jiné množiny schopností. Ale jedno mají společné: v principu jde o to, kam AI posouvá profesionály více či méně v podstatě ve všech profesích.
Programátor, který dvacet let psal kód, najednou kontroluje kód napsaný Copilotem. Učitel, který se roky připravoval na vyučovací hodiny, teď upravuje výukové podklady vygenerované ChatGPT. Zdravotní sestra vytvářející pro lékaře zprávy o pacientech ověřuje to, co vygeneroval ChatGPT.
Kontrola či ověřování vyžaduje často hlubší porozumění než samotná činnost. Musíte rozpoznat subtilní chyby, pochopit kontext, vyhodnotit důsledky. A to všechno rychle, protože AI vám ušetřila čas, takže se od vás teď čeká, že budete produktivnější.
Na první pohled se zdá, že to ti všichni mají snazší. Ano, v porovnání s původním stavem ano. V přechodové fázi to je “zázračná” AI, která zvládne to, co předtím dělali zkušení a vyškolení profesionálové. Ale po přechodové fázi přijde běžná praxe, kdy se změní pracovní procesy i nároky. A hlavně povaha práce, kterou lidé budou dělat.
Budou to ti samí? Možná. Asi ano. Ale je třeba si uvědomit, že ta práce bude natolik odlišná, že není jasné, že a) o ni budou mít zájem, a b) v ní budou dobří. Možná ani jedno.
Plus je tam ještě jeden aspekt. I kdyby spolupráce s AI lidem vyhovovala, a byli v nové roli dobří, začnou své znalosti a schopnosti ztrácet. Pomalu, ale jistě. Co se nepoužívá, to dřív nebo později začne zakrňovat. Najdeme nové možnosti, jak a kam se rozvíjet?
A budeme chtít? Studie mimo jiné ukázala i to, že motivace k udržení si svých schopností není moc vysoká. Lidé používají kritické myšlení ze strachu z chyb nebo proto, aby zlepšili kvalitu práce. Ale nikdo neřekl, že to dělá proto, aby si udržel své schopnosti. Proč taky? Je to neracionální. Když je v budově výtah, po schodech chodí jen málokdo. I když všude čteme a slyšíme, jak je to zdraví prospěšné.
Trochu to připomíná, když v devadesátých letech začaly evropské a americké firmy přesouvat výrobu do Číny. Proč se zabývat něčím, co umí jinde vyrobit levněji? Ušetříme náklady a zaměříme se na činnosti s vyšší přidanou hodnotou, jako jsou design, marketing a strategie.
Známe to z krabiček, v kterých si kupujeme iPhony: “Vyrobeno v Číně, designováno v Kalifornii.”
A když dnes z geopolitických a strategických důvodů uvažujeme o návratu výroby zpět, ukazuje se, že tytéž firmy ztratily schopnosti i možnosti výrobu obnovit. Chybí znalosti, dovednosti, infrastruktura i lidi.
Chceme balit intelektuální práci do krabiček s nápisy: “Vymyšleno AI, dozorováno lidmi”, a tvářit se, že je to tak v pořádku? Můžeme. Ale možná i my za čas zjistíme, že to nebyl dobrý nápad.
.
I o tom budeme mluvit se Sentou na naší AI show v Kině Atlas, a to už v úterý 25. listopadu 2025. Dvouhodinový program jsme připravili u příležitosti tříletého výročí spuštění ChatGPT v roce 2022. Zajistěte si lístky!
