Roboty zrýchlili, no rekord zatiaľ meria najmä laboratórne podmienky

Na pekinských World Humanoid Robot Games sa odohral zvláštny atletický moment. Robot Tiangong Ultra zabehol 100 metrov za 9,39 sekundy. Je to rýchlejšie než ľudský svetový rekord Usaina Bolta z roku 2009, ktorý má hodnotu 9,58 sekundy.

Správa Engadgetu však zároveň uvádza, že robot Honor Lightning dobehol za 9,47 sekundy. V dodanom podklade sa objavuje aj údaj 9,39 sekundy pre Honor a čas 38,16 sekundy na 400 metrov pre iný čínsky humanoid. Ten však v článku Engadgetu potvrdený nie je. Pri porovnávaní preto používam iba údaje, ktoré uvádza zdroj.

Zlepšenie oproti minulému roku je výrazné. Tiangong Ultra vtedy vyhral rovnakú disciplínu za 21,5 sekundy. Tento skok ukazuje, že riadenie pohybu, motory a konštrukcia sa vyvíjajú rýchlo. Nehovorí však, že robot zvládol rovnakú úlohu ako človek.

Po dobehu niektoré stroje narazili do ochranných matracov. Niektoré potrebovali ľudskú pomoc a odnesenie na nosidlách. To je detail, ktorý sa do titulku o prekonaní Bolta veľmi nehodí, ale do hodnotenia technológie áno.

Aj ďalšia disciplína ukázala rozdiel medzi výkonom a použiteľnosťou. Honor Lightning dokončil pekinský polmaratón za 50 minút a 26 sekúnd. Súťaž však sprevádzali pády a robotické účastníky zatiaľ nemožno považovať za pripravené na bežné komerčné nasadenie.

Robotické hry pokračujú do 26. augusta. Okrem atletiky zahŕňajú futbal, stolný tenis a box. Takéto podujatie má význam ako testovací priestor, nie ako férová olympiáda medzi ľuďmi a strojmi.

Čo si z toho zobrať? Pre slovenskú a českú firmu nie je podstatné, že humanoid raz prekonal čas šprintéra. Podstatné je, či dokáže osem hodín bezpečne opakovať konkrétnu úlohu, bez pádu, prestávky na nosidlá a zásahu technika.

Autorské právo stále nestíha za tréningom AI

Súdy zatiaľ nedali jednoduchú odpoveď na otázku, či môžu AI modely trénovať na autorsky chránených knihách bez súhlasu autorov. Problém sa týka modelov ChatGPT, Gemini, Claude a ďalších systémov, ktoré vznikali na veľkých zbierkach kníh, článkov a akademických textov.

V prípade Anthropic sudca William Alsup nariadil vyplatenie 1,5 miliardy dolárov skupine autorov. Zároveň však rozhodol, že samotný tréning modelu na dielach môže byť zákonný. Sankcia sa týkala získania kníh z nelegálnych online knižníc, nie princípu učenia sa z textu.

Americké copyright law (autorské právo) skúma najmä to, či je použitie dostatočne transformačné. Posudzuje účel, rozsah použitého diela a vplyv na trh. V spore Thomson Reuters proti Ross Intelligence súd rozhodol opačne, pretože Ross vytváral konkurenčnú právnu platformu použitím obsahu Reuters.

Právnička Cathy Gellis pre TechCrunch upozorňuje, že prípady sa ešte vyvíjajú. Jedno rozhodnutie môže ovplyvniť ďalšie konanie, no nemusí byť posledným slovom. Pravidlá, podľa ktorých súdy rozhodujú, vznikali v čase, keď sa o veľkých jazykových modeloch nikomu nesnívalo.

Pre firmu je dôležitý aj rozdiel medzi tréningom modelu a autorskými právami k výstupu. Súd v prípade Thaler v. Perlmutter rozhodol, že dielo vytvorené úplne AI nemá nárok na autorskoprávnu ochranu. To však neznamená, že každý text vytvorený s pomocou AI je automaticky bez ochrany.

Čo si z toho zobrať? Pri firemnom obsahu si evidujte zdrojové materiály, licencie a ľudský vklad. Právne riziko nevyrieši veta, že text pripravila AI, rovnako ako ho nevyrieši kúpa drahšieho modelu.

Hodnota Hugging Face môže rásť, no číslo potrebuje vlastný zdroj

V dnešnom pláne sa objavuje odhad, podľa ktorého by hodnota Hugging Face mohla za dva roky vzrásť zo 4,5 miliardy na viac než 13 miliárd dolárov. V dodaných zdrojoch však nie je článok, ktorý by tento odhad vysvetľoval alebo potvrdzoval.

Preto ho nemožno prezentovať ako overenú správu. Nie je jasné, či ide o internú valuáciu, sekundárny odhad, investičný scenár alebo marketingové číslo. Pri súkromnej technologickej firme navyše hodnota často znamená cenu posledného investičného kola, nie sumu, ktorú by niekto dnes zaplatil za celý podnik.

Hugging Face má pre ekosystém open-source AI význam ako platforma pre modely, datasety a vývojárske nástroje. Samotný význam platformy však ešte nehovorí, akú návratnosť bude mať konkrétna investícia. Rast používania môže zvyšovať náklady na infraštruktúru rovnako ako príjmy.

Čo si z toho zobrať? Ak vám dodávateľ AI ukazuje rýchlo rastúcu valuáciu ako dôkaz bezpečnej voľby, pýtajte sa na tržby, náklady, závislosti a možnosť odísť. Investičný príbeh nie je prevádzkový plán.

Čo ešte stojí za prečítanie?

  • Teoretická analýza upozorňuje, že aj dokonale presné jazykové modely môžu viesť k väčšiemu objemu vedeckej práce a horším výsledkom, nie k menšiemu objemu práce s vyššou kvalitou, The Decoder.
  • OpenAI po predchádzajúcom nesúhlase vyzýva Kaliforniu, aby posilnila návrh zákona SB 53 o bezpečnosti AI, TechCrunch AI.
  • Engine FreeToken tvrdí, že dokáže spustiť model GLM-5.2 so 753 miliardami parametrov na jedinom pracovnom GPU, MarkTechPost.
  • Sam Altman varuje, že strach z AI môže ľudí priviesť k výmene slobody za bezpečnosť a ku koncentrácii kontroly v rukách niekoľkých hráčov, Business Insider cez Techmeme.
  • Podľa údajov Ramp sa Anthropicov model Fable 5 zastavil približne na 11 % výdavkov na nástroje Anthropic, zatiaľ čo lacnejšie alternatívy získavali podiel, Financial Times cez Techmeme.

Čo si o tom myslím a čo z toho plynie pre firmy

Môj názor

Robotický rekord je dobrá ukážka toho, ako ľahko sa dá z technického testu vyrobiť veľký príbeh. Čas 9,39 sekundy vyzerá pôsobivo, kým sa k nemu nepridá informácia o náraze do matraca a potrebe ľudskej asistencie. Neberiem tým robotom výkon. Sporné je porovnanie. Bolt bežal s vlastným telom, bez ochranného rámu, bez externého dohľadu a v disciplíne, ktorej cieľom je práve ľudský beh. Robot vyhral meranie času, nie celú úlohu.

Rovnakú chybu vidím pri AI. Firmy si vyberajú benchmark, na ktorom vyzerá nástroj najlepšie, a potom ho zamieňajú za dôkaz pripravenosti. Model môže mať výborné skóre a stále produkovať výstupy, ktoré nikto nechce použiť. Robot môže mať rýchly šprint a stále nevedieť bezpečne preniesť krabicu cez sklad. Výsledok musí byť definovaný ako činnosť v prevádzke, nie ako číslo z pódia.

Pri autorskom práve som opatrnejší než pri robotickej atletike. Tu nejde len o marketingové preháňanie, ale o náklady, ktoré môžu spätne dopadnúť na firmu. Rozhodnutie v prospech Anthropic neznamená všeobecné povolenie na používanie všetkého obsahu. Prípad s Ross Intelligence ukazuje, že účel priamej konkurencie môže výsledok otočiť. Kým sa súdy neustália, tvrdenie „všetci to robia“ nie je právna stratégia.

Dôsledok pre slovenskú a českú firmu

Pre bežnú firmu v Česku aj na Slovensku z toho vyplýva jednoduché pravidlo. Pri výbere AI nástroja merajte pracovný výsledok, nie verejný benchmark. Ak chcete automatizovať spracovanie dopytov, sledujte čas do odpovede, počet opráv, konverziu a hodnotu zákazky. Ak chcete humanoida do skladu, sledujte počet bezpečne dokončených cyklov za zmenu, dostupnosť a cenu údržby. Rýchlosť bez spoľahlivosti je len drahšia forma prestoja.

Vo firme sa to týka najmä prevádzkového manažéra, IT a človeka zodpovedného za nákup. Spoločne by mali pred nasadením spísať minimálne tri veci: čo systém robí sám, kedy musí zasiahnuť človek a ako sa zistí, že zlyhal. Systém, ktorý padne potichu, je horší než systém, ktorý sa zastaví viditeľne.

Autorské riziko treba riešiť už pri tvorbe znalostnej databázy a marketingového obsahu. Uložte si, z akých materiálov model alebo vyhľadávací systém čerpá. Pri knihách, platených databázach a konkurenčných materiáloch si vyžiadajte licenciu alebo právne posúdenie. Slovensko a Česko majú vlastné právne prostredie, no pri nástrojoch od amerických dodávateľov sa často stretnete aj s ich zmluvnými podmienkami. Preto nestačí pozrieť iba domácu legislatívu.

V horizonte jedného týždňa sa dá zaviesť evidencia použitých zdrojov. V horizonte jedného až troch mesiacov by mal pribudnúť kontrolovaný pilot s meraním chýb a času. Investícia do merania je menšia než prerábanie procesu po reklamácii alebo právnej výzve. A ak firma nemá poriadok v procese, AI ho iba zrýchli. Uprataný chaos je stále chaos, len s lepším marketingom.

Na záver

Harvardský startupový program ponúka za 699 dolárov osem týždňov učenia, pričom AI avatary lektorov dávajú účastníkom spätnú väzbu pri pitchi a simulovaných zasadnutiach správnej rady. Jeden z avatarov mal podľa testu reportérky Sarah Kesslerovej zamrznutý úsmev. Je to celkom presný obraz dnešnej AI. Vie byť užitočná, dostupná a pôsobivá, no stále potrebujete človeka, ktorý rozozná dobrú radu od digitálneho úsmevu pri projekte „Uber pre banány“.

Výzva na AI implementáciu dňa

Do týždňa si nasaďte jednoduchý kontrolný formulár pre každý AI pilot. Vytvorte ho v Google Forms alebo Microsoft Forms a prepojte s tabuľkou. Každý nový proces musí obsahovať názov úlohy, vstupné dáta, očakávaný výstup, čas ručnej práce, čas s AI, počet opráv a meno človeka, ktorý výsledok schvaľuje.

Týmto krokom odľahčíte projektového manažéra a zároveň získate prvé čísla pre nákup alebo vyradenie nástroja. Spustenie zvládnete za 2 až 4 hodiny. Po týždni testovania budete mať pri desiatich úlohách približne 1 až 3 hodiny porovnateľných dát, nie iba dojmy z prezentácie.

Najčastejšie to padne na tom, že ľudia zapisujú iba úspešné pokusy. Zaveďte povinné pole aj pre chybu a opravu. Do konca týždňa zmerajte jeden proces, ktorý dnes firma robí ručne, a rozhodnite sa podľa výsledku.