Coffee break s Filipem

Mám pro vás jeden tip, jak dávat zpětnou vazbu AI agentům jinak než vypisováním do chatu. Na výrobě podcastu Deeplink Show ukazuju, jak nechávám agenta prezentovat výstupy v jednoduchém HTML, které přes dočasný Cloudflare tunel zpřístupním i kolegům, a jak výběr nebo drobné úpravy rovnou posílám zpátky agentovi. Klíčem je naskriptovat co nejvíc workflow, aby bylo deterministické, a agenta nechat jen na vstupech a výstupech. Napište mi, jak efektivní human in the loop řešíte vy.

Uspořádal jsem první osobní setkání naší AI komunity v Hradci Králové a potvrdilo mi, jak velkou hodnotu má v době AI potkávat se naživo. Kromě inspirace a dobité energie jsem si odnesl hlavně pocit, že na to nejsem sám, protože únavu ze zadávání a kontroly práce agentů řešíme všichni. Napište mi do komentářů, jestli vám takové neformální srazy dávají smysl a jestli to vnímáte podobně.

Kritickou chybu v PHP, kvůli které musel Úřad vlády na pár hodin vypnout web, tentokrát nenašel člověk, ale AI. V tomhle dílu se zamýšlím, proč je chyba přímo v programovacím jazyce horší než chyba v aplikaci a jak agenti zlevňují útoky natolik, že se vyplatí útočit i na malé weby. A přiznávám, že mě to děsí: stejnou sílu jako projekt Glasswing můžou mít i vlády, které chyby nenahlásí, a kyberprostor se stává bojištěm hybridní války.

Patnáct hodin automatizace kvůli úkolu na pět minut týdně? S AI agenty je snadné nechat se unést a přeskočit otázku, jestli se mi ta investice vůbec vrátí. Přemýšlím nad tím, jak do návratnosti započítat nejen čas a údržbu, ale i učení, energii a volnější hlavu — a proč někdy stačí agent s několika skripty místo vlastní aplikace.

Prototyp s AI agentem mám hotový za pár hodin, ale dotáhnout ho do funkčního řešení trvá násobně déle, a proto spousta nadšeně sdílených nástrojů skončí na hřbitově prototypů. Na fakturačním softwaru a na automatizaci postprodukce Deeplink Show ukazuju, kdy se mi prototypování vyplatí a kdy ne. A přidávám tři pravidla, se kterými do toho jdu já.

Celý život jsem naceňoval software přes odpracované hodiny, ale s AI agenty mi tenhle přepočet přestává dávat smysl. U klientů vidím cestu v platbě za vyřešený problém, u sebe a lidí, se kterými spolupracuju, ale narážím: práce s agenty běží paralelně a nejde z ní vyčíst, kolik co stálo. Tentokrát nemám rozuzlení, tak mě zajímá, jak to řešíte vy.

Přemýšlím, jestli obecná umělá inteligence nebude spíš výsledek spolupráce mnoha AI agentů než vlastnost jednoho modelu. Vycházím z incidentu OpenAI na Hugging Face a z hypotézy Patchwork AGI od Google DeepMind a srovnávám to se včelím rojem i s tím, jak funguje lidstvo. Zmiňuju i to, proč je to dnes drahá cesta a že se modely pořád neumí učit ze zkušenosti, tak mi napište do komentářů, jak to vidíte vy.

Mám pocit, že se z umělé inteligence stává geopolitické téma, a v tomhle díle o tom přemýšlím nahlas, i když nejsem politolog. Beru to přes incident agentů OpenAI na Hugging Face, odchod výzkumníka z Anthropicu a esej Daria Amodeie o zpomalení vývoje: podle mě už nejde o to, jestli agenti můžou být nebezpeční, ale do jaké míry, a teorie her tlačí státy do závodů ve zbrojení jako za studené války. Zajímá mě, jak to vidíte vy, tak mi napište do komentářů

AI nám slibuje úspory času i peněz, jenže v číslech je často nevidím, ani u sebe. V tomhle díle se zamýšlím nad tím, proč se ušetřený čas přelije do kvalitnější práce, na příkladu mých školení ukazuju, jak z mikrozlepšení vzniká lepší služba za stejné peníze, a proč si i tak musíme určit hranici „good enough“. Když hodnotíte přínos AI jen podle toho, jak dlouho úkol trvá, můžete přehlédnout to podstatné.

Pod videi s 3D modely vytvořenými pomocí AI se strhla lavina odmítavých komentářů. Zamýšlím se nad tím, proč AI vyvolává tak silné emoce, jak podobnou fází prošli programátoři a proč se profese založené na digitálním řemesle budou muset proměnit. Nejde jen o kvalitu výstupů nebo budoucnost práce – AI nám sahá také na profesní identitu, kterou jsme si roky budovali.