Umělá inteligence, ChatGPT, AI. Pojmy, které na nás skáčou ze všech stran, moc jim nerozumíme, ale podle všeho je to něco skvělého a zároveň děsivého. Pravděpodobně se vám při čtení podobných slov budou v hlavě rodit nejrůznější katastrofické scénáře. Možná jste si i vzpomněli na to, jak Skynet ovládl svět. 

Ale to, že je teď umělá inteligence velké téma, neznamená, že po světě najednou začnou pobíhat Terminátoři. Zároveň to, že se o ní teď hodně mluví, neznamená, že je to nějaká nová věc. Umělá inteligence je mezi námi už dlouho. Dokonce je běžnou součástí našich životů, i když to třeba nevnímáte. 

Právě na takové případy se zaměřím v tomto článku a ukážu vám, že nové technologie, jako umělá inteligence, jsou pro lidstvo i velkým přínosem. Abychom se do toho ale mohli pustit, je potřeba si trochu posvítit na nudná fakta.

Daleká cesta do historie

Ještě než někdo tušil, že budou existovat počítače, kolovaly mezi lidmi myšlenky o samostatně myslících a chodících stvořeních, která vznikla lidskýma rukama. A tyto myšlenky sahají velmi daleko, předaleko. Už v řecké mytologii najdete bronzového obra Talóse, jehož úkolem bylo bránit ostrov Krétu. 

U nás si zase stačí vzpomenout na Golema. Bytost uplácaná z hlíny, která poslouchala toho, kdo do něj vložil šém s daným úkolem. Skvělým příkladem jsou také Čapkovi roboti, kteří byli vytvořeni z živé hmoty a byli ideálními pracovníky. 

Od fikce k realitě jsme se ale dostali až o něco později. Přispěly k tomu objevy v dalších oborech jako jsou neurověda, informatika a matematika, které přišly s myšlenkou, že by bylo možné vytvořit umělý mozek. První pokusy o vytvoření umělé inteligence proběhly v polovině dvacátého století. Obor zaměřený na zkoumání umělé inteligence pak vznikl v roce 1956.

První stroje uměly řešit matematické úlohy a učit se jazyky. I když se nám to zdá dnes primitivní, v době svého vzniku to byly ohromující výsledky. Dokonce je vědci viděli tak optimisticky, že očekávali, že do 20 let vytvoří plně inteligentní stroj. Spoiler: Nevytvořili.

Místo toho se dlouhé roky střídaly úpadky a boomy zájmu o výzkum umělé inteligence. Za jeden z největších úspěchů je považován rok 1996, kdy stroj Deep Blue dokázal porazit šachového mistra Garyho Kasparova. Právě šachy byly pro svou složitost a komplexnost považovány za opravdovou výzvu pro počítače. 

Teď tedy máte ponětí o tom, kde se umělá inteligence vzala. Co se ale za tím termínem skrývá?

AI. Co to vlastně je?

Stejně jako u všeho v životě, žádná jednoznačná definice neexistuje. Všechny se ale shodují na tom, že je umělá inteligence (UI, nebo anglicky Artificial Intelligence – AI) stroj či počítačový program, který je schopný simulovat lidské myšlení a chování. 

Zároveň má schopnost se postupným učením zdokonalovat. Díky tomu, že AI má vlastnosti podobné lidské mysli, dokáže se přizpůsobovat řešení různých úloh, anebo se přizpůsobovat prostředí. K tomu využívá zpracování přirozeného jazyka a strojové učení (tzv. machine learning). 

Umělá inteligence se v zásadě učí podobně jako lidé. Čím více jí dáme dat, tím více se toho dokáže naučit. Napříkalad když jí dáte přečíst fakt hodně textu (mnohem víc  než povinný kánon k maturitě), ona se díky tomu naučí porozumět jazyku, obohatí si slovní zásobu a díky tomu bude mít relevantnější výsledky. To samé platí, když jí takto dáme obrázky, zvuky apod. Čím více obrázků dostane AI k dispozici, tím lépe pozná Picassa od pětiletého dítěte. Dost se o tom rozepsal Michal ve svém článku, který sice má rozsah povinné četby, ale je mnohem zábavnější.

V rámci AI se může jednat o počítačové systémy, anebo o hmotné stroje jako jsou roboti nebo drony. V našem každodenním životě se setkáváme především s tou softwarovou, takže se jí pojďme podívat na obvody. A možná vás překvapí, kde všude se AI schovává.

Umělá inteligence v každodenním životě

Ačkoli se vám zdá, že s umělou inteligencí nemáte nic společné a rozhodně jste se s ní ještě nikdy nesetkali, opak je pravdou. Může se schovávat v podstatě na každém rohu. Spousta automatických procesů, se kterými se setkáváte ve svých mobilních telefonech nebo na internetu, má něco společného s AI. 

Zatímco sociální sítě nebo vyhledávače dlouho používaly nejrůznější algoritmy, dnes je pomalu nahrazuje umělá inteligence. Proč? Algoritmy jsou v podstatě soubory úkonů – posloupnost příkazů, které má počítač udělat. Zjednodušují a automatizují práci, například když máte soubor dat a podle nějakých kritérií vám je dokáže roztřídit. 

Umělá inteligence se oproti tomu umí učit. Není jen souborem instrukcí, ale sama se dokáže naučit a zlepšit řešení. Algoritmy a umělá inteligence nejsou opaky, ale algoritmy jsou důležitou součástí fungování AI. Právě takto fungují některé internetové stránky.

Při zmínce AI a internetu se vám možná někde vzadu v hlavě objevilo ChatGPT nebo Midjourney. Nás ale chytrý pomocník, který by měl mít odpovědi na otázky života, vesmíru a vůbec (slyšeli jste, že ve skutečnosti hloupne?) a generátor fantastických obrázků pro tuhle chvíli moc neberou. Jestli se tedy o nich chcete dozvědět víc, musíte popojít o dům, čtvrť a možná i město dál.

My se zaměříme na tu hlouběji ukrytou umělou inteligenci, která se schovává v internetových stránkách a službách, které denně využiváte. Umělou inteligenci najdete ve vyhledávačích, vašem e-mailu i na sociálních sítích.

Síla a prokletí sociálních sítí

Všichni jste už narazili na doporučené příspěvky na Facebooku nebo Instagramu. Někdy se vám může zdát, že to nabízí samé hlouposti – třeba já jsem měla dlouhé období truchlících vdov, nemocných dětí a nešťastných zvířátek. Nic, co bych si dobrovolně vybrala. Algoritmy na sociálních sítích to ale vyhodnotily jako obsah, který se mi líbí. Proč? 

Protože jsem na to koukala. I když se mi to nelíbilo, dokoukala jsem video do konce a většinou si ještě rozklikla daný profil, abych zjistila, co se stalo. (Mimochodem, tomuhle fenoménu se říká FOMO a znamená, že všichni chceme být u všeho.) Díky tomu sociální sítě zhodnotily, že mám morbidní zálibu v neštěstí a dávaly mi takového obsahu víc. Naštěstí už je to pryč, uff. 

Sociální sítě vám nabízí obsah, který s vámi nějak souzní. Vyhodnocují, na jaké profily se díváte, kterým fotkám dáváte srdíčko a na kterých strávíte nejvíce času. Díky těmto datům AI vyhodnotí, které příspěvky by se vám měly líbit a ty vám bude doporučovat. Jak moc jí to jde, musí posoudit každý sám – ale myslete na to, že vždy záleží na tom, jestli na ty blbiny, které vám nabízí, koukáte, nebo je jen přeskočíte a půjdete dál. (Pro tip: Koukejte nejvíc na koťátka a štěňátka, nikdy nezklamou.)

Podobně fungují i streamovací služby, ať už třeba Netflix nebo Spotify. Na základě toho, co posloucháte a na co se díváte, vyhodnocují další doporučený obsah, který vám nabízí. Jak moc jim to uletí, to už si každý zase musí srovnat sám.

Proč e-maily nejsou na jednom místě?

Další věcí, která spolupracuje s AI, je e-mail. V běžných e-mailových schránkách nyní naleznete primární složku, kam vám chodí pošta, a ještě jednu, do které chodí obchodní sdělení. Pak je tu taky spam.

Když vaším směrem letí e-mail, neví, kde bude jeho cílová destinace. O tom rozhodne až umělá inteligence, která na základě svých naučených vědomostí, jako třeba slovní spojení, která obsahují prodejní newslettery, vhodí e-mail do správné složky. Už nebude stačit, když se vyhnete slovům jako spam, newsletter nebo sleva. AI už umí rozpoznat i mnohem rafinovanější prodejní taktiky. Konec skřítkům, kteří ručně třídí poštu.

Hledej, šmudlo!

Umělé inteligenci neutečete ani při vyhledávání. Pamatujete na algoritmy? Přesně na nich fungovalo tradiční vyhledávání. Algoritmy procházely webové stránky a podle daných kritérií (klíčová slova, backlinky apod.) je indexovaly. Když jste pak do Google zadali třeba “videa nejroztomilejších koťátek”, vyhledávač by prošel všechny stránky, ve kterých měl zaznamenaná tato klíčová slova. Ta, která nejvíce odpovídají zadání, se pak objevily ve výsledcích vyhledávání.

Proč to nestačí? Protože takové vyhledávání neznamenalo ty nejlepší výsledky. Často je ovlivnilo třeba frázování nebo volba slov. Společným znakem takto vyhledaných stránek mnohokrát bylo, že jste si na nich možná dokázali koupit ledvinu, ale rozhodně tam nebyl recept na nejlepší palačinky, který jste hledali.

V tuto chvíli tedy nastupuje umělá inteligence. Díky využití AI se vám budou zobrazovat relevantnější a personalizovanější výsledky. Je to díky tomu, že AI sbírá data z různých zdrojů a chování dalších uživatelů a na jejich základě se díky již zmiňovaným vychytávkám jako machine learning a zpracování přirozeného jazyka učí, které výsledky jsou to pravé ořechové.

V neposlední řadě jsou tu třeba i chatboti, kteří na základě frází a klíčových slov ve vašem dotazu vyhodnotí, jakou nejpřesnější odpověď vám nabídnout. Oproti běžné zákaznické podpoře se sice musíte obrnit trpělivostí, protože někdy musíte tisíckrát zformulovat dotaz, aby vám rozuměl, na druhou stranu vám můžou nabídnout okamžitou odpověď dvacet čtyři hodin denně, sedm dní v týdnu.

Rozpoznání obličeje

Bezpečnost, potvrzení identity, odemykání telefonu nebo marketing. Tohle jsou oblasti, kde se můžete setkat s rozpoznáváním obličeje. Umělá inteligence zkoumá vaše fyzické rysy a na jejich základě přiřazuje identitu. 

S jednoduchou verzí takovéto AI se setkáte ve vašem telefonu, nebo třeba na Facebooku. Přidali jste někdy skupinovou fotku na svou timeline a Facebook vám navrhl konkrétní přátele, které můžete označit? To může díky umělé inteligenci, která zpracováním fotek vás a vašich přátel rozklíčovala, o koho by se mohlo jednat. Stejně tak třídí fotografie v galeriích i některé mobilní telefony. 

Umělou inteligenci používají i mobilní telefony, které můžete odemknout pouhým pohledem na obrazovku. Face ID, které používají zařízení Apple, při původním nastavení na váš obličej přiřadí až 30 000 neviditelných teček, které mu pomáhají vás rozpoznat. Proto vás telefon pozná i po ránu, anebo když máte nasazené sluneční brýle.

Mobilní telefony

Kromě internetu a rozpoznávání obličeje jsou ve vašem mobilním telefonu další funkce, které umělou inteligenci využívají. AI vám zlepší fotografie, opraví chyby v textu, zapojí zvukového asistenta nebo vás dovede na správné místo.

Možná jste si všimli, že když fotíte svým mobilním telefonem, kamera sama rozpozná obličeje nebo objekty. Zároveň si foťák ve vašem telefonu umí sám pohrát s vyvážením bílé nebo kontrastem. Bez toho, aniž byste museli cokoli udělat. A hádáte správně – v tomto má dráty umělá inteligence.

Chatboty už jsme zmínili, ale existují i hlasoví asistenti, kterým řeknete příkaz nebo otázku, a oni vám dají relevantní odpověď. Také vám umí naplánovat události do kalendáře, hlasovým příkazem zavolat jakémukoli vašemu kontaktu, anebo nastavit cílovou destinaci v navigaci. AI tam funguje jako překladatel – mluvený pokyn díky rozpoznávání řeči dokáže přepsat na text.

AI pomáhá i při opravování chyb v textu. Pokud jste tuto funkci nevypnuli a snášeli ji dost dlouho, možná jste si všimli, že čím déle telefon máte a čím více píšete, dostáváte mnohem relevantnější nabízené opravy chyb (konec nechtěným nevhodným slovům v mailech pro šéfa!). Je to proto, že díky AI se váš autocorrect dokáže naučit, jak mluvíte (i sprostě) a dávat vám jen takové návrhy, které opravdu oceníte. Také díky AI už celkem kvalitně umí telefony převádět mluvené slovo na text.

Kde ještě AI pomáhá?

Máte doma robotický vysavač? Je možné, že i ten váš využívá AI. Například vysávajícím pomocníkům značky iRobot umělá inteligence pomáhá rozeznávat překážky a také se učí ty nejefektivnější trasy, kudy uklízet (a někdy, jak se plést pod nohy). 

Velkou roli hraje umělá inteligence i v otázce bezpečnosti. Rozpoznávání obličeje se využívá i v případě hledání kriminálníků nebo pohřešovaných osob. Zároveň kamerové systémy, např. v nákupních centrech, také mohou využívat AI k detekování podezřelého chování. Proč je to potřeba, když to sleduje hlídač? Jednoduše proto, že lidské oči máme jen dvě a obrazovek můžou být i desítky.

Počítačový software s AI umí také lépe zpracovávat obrazy, a tak se lépe vyzná třeba ve špatně osvětlených prostorech, kde lidské oko nerozezná objekty či osoby. Tento program dokáže podezřelé věci či lidi zvýraznit, nebo třeba zaostřit a zlepšit kvalitu obrazu.

Budoucnost?

Co se bude dít s umělou inteligencí do budoucna? To nikdo pořádně neví. Víme ale, že se stane ještě běžnější součástí našich každodenních životů. Ačkoli může představovat hrozby, s největší pravděpodobností nepřipraví miliony lidí o práci (to jsme si mysleli i s automatizací výroby), ale spíš nám dokáže usnadnit život.

Což neznamená, že nedojde k proměně pracovního trhu. Není ale potřeba se rovnou vrhat do deprese a lustrovat nabídky práce v okolí. Vzpomínáte si třeba na tatínka Karlíka z továrny na čokoládu, který pracoval ve výrobně zubní pasty? Ten si také myslel, že mu stroj nahradí práci – a místo toho mu stroje vytvořily úplně novou pracovní pozici, na které byl ještě spokojenější než předtím.

Bude potřeba, aby si lidé s mechanickou, rutinní prací osvojili nové dovednosti, které dokáží uplatnit na pracovní trhu. Práce, která se opakuje a je téměř automatická, je ideální pro umělou inteligenci. Největší překážkou AI na pracovní trhu podle některých odborníků je její neschopnost kreativního myšlení. AI by rozhodně ocenila Popelka při třídění hrachu a čočky, u rozesmívání Šíleně smutné princezny by ale pravděpodobně selhala.

AI může hodně pomoci i ve zdravotnictví. Díky velké databázi dat může pomoct se správnou diagnózou nebo třeba vyhodnocením ultrazvuku či rentgenového snímku. Zároveň otevírá nové možnosti ve výzkumu a v pokroku léčení nejrůznějších nemocí, nových očkovacích vakcín apod. Dalším aspektem bude možnost operací prováděných za asistence robotických zařízení, díky kterým budou přesnější, rychlejší a efektivnější.

Pravděpodobně budoucností budou samořiditelná auta a další dopravní prostředky, které nás samy dovezou z bodu A do bodu B. Díky senzorům budou schopny vnímat dění okolo, ať už jde o stav vozovky, okolí nebo rychlosti a přizpůsobovat jízdu tak, aby byla zcela bezpečná a pohodlná. Některá města v dnešní době dokonce začala zavádět samořiditelné taxíky, což je ideální pro zatvrzelé introverty a posluchače audioknih, kdy je nebude nikdo rušit small talkem.

AI změní i to, jak se učíme, bude schopná digitalizovat učebnice, lépe odhalovat plagiáty nebo učivo přizpůsobovat studentům na míru. Méně zničených zad, děti budou moct rozvíjet své talenty a diplomovým pracím se vrátí jejich prestiž. Nebo…?

Na co si dát bacha

Zůstaneme ještě chvíli u vzdělávání. Ačkoli pomůže umělá inteligence odhalovat plagiáty, zároveň se bude stále častěji stávat, že studenti budou odevzdávat práce generované AI. A kdyby jenom studenti – i nakladatelské redakce se setkávají s rukopisy vytvořenými počítačovými programy. Nedávno americkým nakladatelským trhem otřásla kauza autorky, jejíž údajná kniha se objevila k prodeji na Amazonu. Problém je, že ona nic takového nikdy nenapsala.

Kromě toho je důležité myslet na to, že AI není neomylná, jelikož čerpá data, která jsou dostupná na internetu a z drtivé většiny generovaná lidmi. Taková data mohou být poškozená nebo třeba nekompletní, a takové budou i výsledky. Až vám tedy bude ChatGPT tvrdit, že 1+1=3, není to proto, že je hloupá, ale protože tomu skutečně věří na základě získaných dat. 

S AI se pojí i bezpečnostní rizika. Největší nebezpečí představuje únik osobních dat, a tak byste si měli dávat pozor, o jaké informace se dělíte na internetu. Toužíte po velkém počtu sledovatelů na Instagramu? Mějte v mysli, že vás sledují cizí lidé a ne všichni vás sledují proto, že je váš obsah baví. Velkým tématem je i zveřejňování fotek vašich dětí na internetu, protože právě ty mohou být snadno zneužitelné. Jak?

Slyšeli jste už o deepfake? Je to technologie poháněná AI, která dokáže vytvořit realistická falešná videa, zvuky nebo fotografie téměř nerozeznatelná od skutečnosti. Nedávno tak světem proběhla písnička od Drakea a The Weekenda, která ale byla falešná. Deepfake technologie ale může být nebezpečná – může šířit propagandu a dezinformace, manipulovat politické volby, zničit někomu pověst, anebo vás uvrtat do nějakého podvodu. 

Co z toho plyne? 

Ačkoli se umělá inteligence zdá děsivá, stejně tak to bylo s každým novým technologickým vynálezem. Průmyslová výroba, auta, počítače a internet. Ale stejně jako je to se všemi novinkami, umělá inteligence je skvělý příklad pro pořekadlo dobrý sluha, ale zlý pán. AI je totiž jen tak užitečná a bezpečná, jak se k ní stavíte. 

Je celkem jisté, že AI už z našich životů nezmizí. Po tom, kolik lidí se vrhlo do přetváření svých fantazií na Midjourney, anebo hledali odpovědi na věci, po kterých by se i ChatGPT začal červenat, je jisté, že tuhle euforii nic nezničí. Je ale potřeba nezapomínat, co se stalo Johnovi Connorovi a že musíme k umělé inteligenci přistupovat zodpovědně. 

Jak už jsem psala výše, anebo dokonce v článku o elektronickém panoptikonu, myslete na to, která data dáváte do online prostoru. Stále platí, že co je jednou online, už nikdy nezmizí. Zároveň nesdělujte své osobní informace nikomu, u koho nemůžete ověřit totožnost. 

Volá vám někdo, kdo se představil, že je z vaší banky a chce po vás citlivé údaje? Zavěste a kontaktujte svou banku na podpoře. A to platí i o známých – volá vám kolega z práce nebo sourozenec a chce údaje k vaší kartě? I když mluví jako on a sedí telefonní číslo, nikdy mu nic takového neříkejte. 

Ověřujte si informace. I když vám umělá inteligence bude tvrdit, že má pravdu, nemusí to být docela pravda. Stejně jako Wikipiedie neví všechno (i když se o to profesor Jan Sokol snažil a postupně ji přepisoval (i já díky tomu úspěšně splnila jeho předměty na vysoké škole :D)), neví to ani umělá inteligence. Proč? Na to si už teď umíte odpovědět sami.  

Důležité je myslet na to, že umělá inteligence je stále poměrně novinkou a ačkoli se teď o ní začalo mluvit ve velkém, čeká ji ještě dlouhá cesta. Ani vzdáleně jsme se nepřiblížili tomu, co si člověk pod umělou inteligencí představí – a nemusí to být nutně Skynet. Dnešní AI je trénovaná pro specifické úkoly a nehrozí, že si najednou uvědomí sama sebe a stane se při nejmenším C3PO, v tom horším případě depresivním Marvinem (empatii zatím nemá spousta lidí, natož roboti).

Slovo závěrem 

Je jasné, že umělá inteligence má svá rizika. Ale to téměř všechno – auta, nože, špatně připravené sushi. Jak jsme si ale ukázali v tomto článku, AI je v našich životech částečně už delší dobu. Ani jsme si jí nevšimli a přitom nám zjednodušuje životy. A bude v tom pokračovat dále.

Než se dočkáme převratného objevu na poli AI, ještě budeme dlouho čekat. V současnosti je potřeba soustředit se na benefity, které nám může nabídnout. Ať už je to usnadnění práce, jednodušší vyhledávání, anebo prostě to, že šéfovi nepošlete e-mail s neslušnými překlepy. 

Přesto je potřeba mít v mysli i to, abychom si byli vědomi dat a údajů, které sdílíme s ostatními. Ať už přes hovor, esemesky nebo třeba na internetu. 

PayPal patří mezi nejznámější a stále nejpopulárnější poskytovatele plateb na internetu. Přestože jeho historie je dlouhá a v myslích internetových nákupčích je značka etablovanější než jiné, PayPal každý rok „přitvrzuje“ podmínky fungování. Ve svých reklamních textech nabízí založení účtu, jeho spravování a internetové platby zdarma. Jak ale často platí, ne vše, co je zdarma, je opravdu to nejlevnější.

Pokud už jste to zažili na vlastní kůži a chcete se tomu vyhnout v budoucnosti, tento článek je pro vás. Jestli jste s PayPalem ještě ani nezačali a zvažujete, jestli je to dobrá volba, možná vám pomůžu v rozhodování. Nic totiž není černobílé. A určitě takové není ani všude na internetu tolik prominentní logo PayPalu.

O čem vlastně je PayPal

Nebylo by fér přejít na zdůrazňování všech negativ PayPalu bez uvedení pozitiv a kontextu jeho fungování.

PayPal vznikl v roce 1998 jako odpověď na strach o bezpečnost a soukromí uživatelů při placení na internetu. Když Peter Thiel, Luke Nosek a Max Levchin zakládali tento platební kanál, snažili se dát lidem možnost platit na internetu za zboží a služby, a to když už ne s nulovým, tak alespoň s minimálním rizikem. Spojením s x.com tehdy už rozjíždějícího se Elona Muska se jim to v roce 2000 ve velkém začalo dařit. PayPal se stal de facto zlatým standardem internetových plateb.

Registrací a založením účtu na PayPal získáte možnost platit anonymně bez potřeby zadávat potřebné údaje o kartě či dokonce o sobě samém v neznámém, anebo vlastně jakémkoli e-shopu na internetu. Jediné, co od vás prodejce získá, je samotná platba a vaše e-mailová adresa. Zbytek je bezpečně uložený v systému PayPal. To ale není všechno.
PayPal kromě zprostředkování platby dává kupujícím tzv. garanci vrácení peněz. Pokud například nakoupíte zboží nebo služby a nikdy je neobdržíte, PayPal se vloží do řešení problému. Kromě toho, že peníze prodejci hned zablokuje, v případě potvrzení oprávněnosti vaší stížnosti peníze bez problému vrátí na váš účet. Takový mikropolicista internetového obchodu.

A to vše zákazníkům PayPal nabízí úplně zdarma. Nebo je v tom háček?

Kdo platí provoz PayPalu

Jak jsem psal na začátku, to, co je zdarma, není vždy nejlevnější.

V zásadě zákazník opravdu nemusí za služby PayPal nic platit. O to se starají obchodníci (jako třeba my v Audiolibrix). Každá transakce je zpoplatněná fixní částkou a procentem z hodnoty prodeje. A kdyby jen jedním. Pokud by vás to zajímalo více, můžu jen povědět, že v porovnání s jakýmkoli jiným platebním kanálem služby PayPal zůstaly zakořeněné hluboko v 90. letech a jsou v průměru dvou- až trojnásobné. A to není zrovna málo.

Na první pohled je služba pro zákazníky opravdu zdarma. Podívejme se ale na věci trochu zblízka.

Poplatek za neaktivní účet

PayPal od 15. 12. 2021 zavádí poplatek za neaktivní účet. Co to znamená v praxi? Pokud jste si založili účet na PayPal a rok jste nic nekoupili, neposlali peníze, nevybrali peníze nebo se minimálně nepřihlásili do účtu, PayPal vás nechá zaplatit 10 EUR za každý takový rok.

Dá se tomuto poplatku vyhnout?

Nejjednodušší řešení je přihlásit se do účtu a ukázat “aktivitu”. Pokud ale na něco takového nechcete každoročně myslet, stačí vybrat z PayPal peněženky všechny peníze a je to. Platební provozovatel totiž sáhne jen na zůstatky evidované u něho. Nestrhne vám nic z kreditní či debetní karty, kterou máte k účtu připojenou. Alespoň zatím ne.

I když se to zdá jako směšná snaha, na světě budou desítky, ne-li stovky tisíc uživatelů, kteří se o tomto poplatku dozvědí až po zaplacení. Anebo dokonce až po několika letech placení. Věřím, že po dočtení článku nebudete patřit mezi ně.

Poplatek za platbu v cizí měně

Při placení na internetu (a vlastně i v kamenných obchodech) všeobecně platí pravidlo – plaťte v měně daného obchodu. Když obchod začne přepočítávat směnný kurz, můžete si být jistí, že to nebude ve váš prospěch. A u PayPalu to platí dvojnásob.

Když vám obchod nabízí platbu v USD, nedovolte PayPalu, aby ji přepočítal z vašeho zůstatku. Jeho konverzní kurzy jsou astronomicky vyšší než ty běžné. A to nemluvím o velkoobchodních, které vám nabízí třeba internetová banka Revolut.

Při placení v cizí měně si vždy vyberte platbu přes nalinkovanou kartu, nebo bankovní účet, nikdy ne platbu přes zůstatek. I když nemáte Revolut či jinou mezinárodní kartu, zaplatíte své bance jen zlomek toho, kolik by si z transakce vzal PayPal.

Poplatek za špatně nastavenou výchozí měnu

Někdy okolo léta 2021 se na internetu začaly množit stížnosti uživatelů PayPal, že ačkoli kartou platili v měně obchodu, Paypal jim ve finále strhl více peněz, než měl. Nebyla to náhoda.

Platební operátor přidal do nastavení na první pohled novou a skvělou funkcionalitu – nastavení výchozí měny každé registrované karty.

V praxi to znamená, že na jednom PayPal účtu můžete mít více přiřazených karet s různými měnami a tedy vybrat vždy tu, která je nejvýhodnější, a vyhnout se jakýmkoli poplatkům zmiňovaným v předcházející části.

Dobrý úmysl (nebo jen úmysl?) bohužel způsobil, že mnoho karet bylo PayPalem špatně identifikovaných (možná z důvodu mezinárodnosti některých bank, které tyto karty vydávají, možná chybným algoritmem), a tak místo zúčtování platby např. v Kč došlo k zúčtování v eurech a samozřejmě k navýšení platby, která z této korunové karty s konverzí odešla.

Pokud jste se s tím ještě nesetkali, výborně. Hned si však otevřete nastavení PayPal a u každé karty si zvolte správnou měnu. A před nejbližší platbou pro jistotu znovu. Nebyli byste totiž prvními, ani posledními, kterým se měna změní s novým updatem na straně PayPal zpět na původní. Tím nejen předejdete nečekaným poplatkům, ale zároveň projevíte aktivitu zmíněnou v první části. Dvě mouchy jednou ranou.

Poplatky za převody

Mnoho lidí využívá PayPal na posílání plateb rodině či kamarádům. Nemilé překvapení nastane, když někomu pošlete peníze ve stejné měně, jako je ta vaše, a přesto si PayPal účtuje poplatek. Za něco, co tvrdí, že je zdarma.
Bohužel, PayPal hledí na internetu na tzv. mezihraničnost plateb. Když si založíte účet v korunách, nebo dokonce v dolarech, a zkusíte poslat tyto peníze rodině v USA, PayPal si zapčtuje 0,5-3% poplatek za “mezihraniční” transakci.

Co to na internetu při virtuálních přenosech vlastně znamená? To ví jen PayPal. Ten to drží pod pokličkou regulací a ochrany proti praní špinavých peněz, a tak denně vydělá tunu peněz na lidech, kteří nemají jinou možnost, než tento poplatek akceptovat.

Řešení je v založení mezinárodního účtu a zaslání peněz rodině či kamarádům převodem přímo na jejich účet. Když jsou to rodina nebo přátelé, žádnou anonymitu či ochranu tak jako tak nepotřebujete a z ušetřených peněz zůstane i na jeden dva dárky pro někoho doma.

Poplatky za výběry peněz

Z pohledu možných chytáků PayPalu na spotřebitele je tento ten největší. V jaké měně si při registraci založíte účet, v takové můžete peníze z účtu vybírat. Že je to jasné a pochopitelné? Ne tak docela.

Pokud si založíte účet v Kč, protože žijete v Čechách, ale později začnete na Etsy nebo Ebay prodávat věci za eura, máte problém. Všechny takto vydělané peníze, které vám na PayPal dojdou, nemůžete rozumně vybrat.

Když se pokusíte poslat peníze na svůj účet, PayPal je nejdříve smění za koruny (samozřejmě za kurz hraničící s lichvou a k tomu ještě procentuální podíl) a následně vám je pošle. Pokud máte i eurový účet, stejně vám ta eura PayPal nejdříve vymění na koruny a až potom je pošle na eurový účet, který je zase převede z korun na eura. Takže na transakci proděláte ještě víc.

Co v takové situaci dělat?

V lepším případě můžete za takto vydělané peníze nakoupit na internetu (pravda, jen pokud jde o nákup v eurech), poslat je někomu v rodině či kamarádům na eurový PayPal, kteří vám následně peníze vyberou a pošlou na běžný účet. Nebo spolknete hořkou pachuť konverze.

Alternativa je založit si nový PayPal účet v této druhé měně, což však platební operátor ve svých podmínkách zakazuje, a pokud se na to náhodou přijde, velmi lehce a rychle vám účet zablokuje. A to až na 180 dní.

Dostat se potom k vlastním penězům je klikatá cesta. Stačí si přečíst pár hororových příběhů na internetu a pochopíte.

Poplatky za konverze

V zásadě jde jen o shrnutí všeho, co je napsané výše. Konverzní poměry PayPal jsou vůči ostatním bankám řádově ve vysokých procentech nevýhodnější. U mezinárodních účtu nabízených Revolutem nebo N26 je to ještě hůře stravitelné sousto.

Základním pravidlem je PayPal nikdy nepoužít ať už na chtěnou, či nechtěnou konverzi peněz. V jakékoli situaci platí, že konverze je levnější mimo PayPal, i když máte tu nejneflexibilnější a nejprotimezinárodnější banku na světě. PayPal dotáhl extrém opravdu až za hranu.

Tečka na závěr

PayPal je z pohledu spotřebitele vynikající služba. Z pohledu bezpečnosti nebo ochrany osobních údajů dnes asi nenajdete lepší a hlavně rozšířenější alternativu.

Nakupování s platbou přes PayPal je pohodlné, rychlé, bezpečné a jednoduché. Stačí, když si jednou nastavíte propojení s kartou či bankovním účtem a vše se následně děje automaticky na pozadí.

Ale protože PayPal potřebuje z něčeho produkovat zisky, hledá jakoukoli cestu. I když ve své komunikaci proklamují, že jde o bezplatné a tedy nejlevnější řešení plateb na internetu, není to pravda ve všech maličkostech. A v maličkostech se skrývá ďábel.

Nechci tím říct, že je PayPal ďáblem, ale rozhodně je něčím, co vystrkuje rohy každým rokem více a více. Je třeba být v pozoru. To, co je zdarma, bývá v mnoha případech opravdu to nejdražší.

Digitální technologie jako jsou počítače, telefony a televize nám mohou spoustu věcí usnadnit, no někdy ale i škodit. Mnoho z vás už jistě slyšelo o závislostech na internetu nebo sociálních sítích, o tom, že se díky internetu lidé od sebe vzdalují, nebo vás už určitě někdy napadlo, že pojem kyberšikana před pár desítkami let neexistoval. Ale věděli jste, že se s novými technologiemi spojuje i pojem demence?

Pojem demence máme všichni spojený především se stářím. Změny osobnosti, poškození krátkodobé i dlouhodobé paměti, chybný úsudek nebo časoprostorová dezorientace, zhoršení pozornosti, komunikačních schopnosti apod. To vše se vnímá především jako příznaky chřadnoucího mozku, který toho už hodně zažil.

Jenomže mozek funguje jako sval. A pokud jej nebudeme trénovat, bude ochabovat. A je úplně jedno, v jakém věku. Přestože je demence vnímaná jako nemoc stáří, není to docela pravda. Demence může člověka postihnout v zásadě v jakémkoli věku. A nemusí být důsledkem nějaké vážné nemoci. Někdy stačí jen nadměrné používání digitálních zařízení.

Tento jev se nazývá digitální demencí a může se projevit u kohokoli. Co je společným jmenovatelem? Hodiny a hodiny trávené u počítače, televize či mobilních telefonů a dalších elektronických zařízení. Co přesně ale digitální demence je, jak se projevuje a jak jí předejít?

Historické okénko

Pojem digitální demence byl poprvé použit v roce 2007 v jedné z nejvíce technologicky vyspělých zemí – Jižní Koreji. Tímto spojením vědci označili ztrátu schopnosti si zapamatovat různá přístupová hesla a telefonní čísla, což bylo neodmyslitelně spojeno s častým a dlouhodobým používáním mobilních telefonů. 

Termín byl ale zpopularizovaný až neurologem Manfredem Spitzerem, když v roce 2012 vydal knihu Digitální demence. Spitzer je velkým kritikem moderní digitální společnosti a na mnoha praktických příkladech demonstruje, jakým způsobem jsme jako společnost ovlivňováni televizí, internetem a mobily.

Jeho závěry ale nejsou definitivní a jeho kniha je stále podrobována kritice. Za zmínku stojí např. Flynnův efekt, dle kterého hodnoty IQ ve společnosti neustále rostou zhruba o tři body každých deset let. Přesto je existence digitální demence a škodlivého vlivu nadměrného používání digitálních technologií nepopiratelné. 

Co to ta digitální demence je

Jak už bylo řečeno, náš mozek se používáním neustále mění a svým způsobem funguje jako sval. Když jej budeme zásobovat dostatkem informací, bude se jeho kapacita zvětšovat. Ale používáním digitálních médií některé schopnosti ochabují – používáním GPS navigace se ztrácí orientační smysl, díky digitálnímu seznamu kontaktů si nemusíme pamatovat telefonní čísla a díky kalendáři data narození. Možná si říkáte, že to není váš případ. Ale jste si jistí?

Problémy s nadužíváním elektronických zařízení jdou ještě dál. Vlivem nadměrného používání digitálních technologií dochází k poruchám spánku, depresím, násilnickým sklonům, úzkostem a poruchám pozornosti. Nemluvě o tom, že přílišné vysedávání u obrazovek vede například k nadváze, zhoršení zraku, deformaci páteře nebo bolestem hlavy.

Kolik času trávíme na internetu

Podle studie Digital 2019 od Hootsuite a We Are Social trávíme na internetu průměrně 6 hodin a 42 minut denně. Z toho polovinu na mobilních telefonech. A na sociálních sítích? Průměrně 2 hodiny a 24 minut denně.

Nezdá se vám to tak hrozné? Začněme trochu počítat – když to přepočítáme na celý rok, je to více než 100 celých dní, kdy jsme online. A to je už opravdu hodně – i když za rok 2019 je to o 6 minut méně než v roce 2018. Přesto od roku 2012 data meziročně rostou a nedá se předpokládat, jak se bude situace dál vyvíjet a ani jak se na těchto datech podepíše světová pandemie.

Sami asi uznáte, že jsou tato data minimálně znepokojující. Hrozí ale, že všichni budeme za několik let chodit jako nemyslící zombie, které bez telefonu nebo počítače nedají ani ránu? Anebo se tomu dá předejít? Odpovědí je, že jistá prevence existuje. Jak na to?

Omezte čas u obrazovek

Logickou odpovědí je – omezit používání digitálních technologií. Ale jako někdo, kdo pracuje výhradně online, vím, že se to lépe řekne než udělá. Pokud vaše práce vyžaduje přítomnost na počítači, můžete mít pocit, že s tím prostě nic neuděláte. Není to pravda – důležité je hlavně trénovat mozek i jinak než jen koukáním do obrazovky.

Méně času u obrazovek můžete dosáhnout tím, že v práci budete dělat věci offline. Potřebujete si poznamenat pár věcí nebo udělat rychlý brainstorming na nápady? Nemusíte k tomu přeci využívat poznámky v počítači, ale můžete si k tomu vzít obyčejný papír a tužku.

Nemusíte mít všechny schůzky napsané v google kalendáři, ale můžete používat klasický diář nebo si vytvořit vlastní bullet journal. Možná se vám to teď zdá jako zbytečná práce, ale donutí vás to odtrhnout oči od obrazovky a vykonávat jinou činnost než ťukání do klávesnice.

Konec multitaskingu

Věděli jste, že multitasking vůbec není záslužná činnost a místo toho, aby vám pomáhal k lepším výsledkům, jste díky němu méně produktivní?

Lidé prostě nejsou schopni dělat více věcí najednou. A pokud máte pocit, že jste v tom dobří, neděláte ani jednu činnost pořádně. Multitasking u lidí není jako u počítače, který dokáže mít otevřených dvacet oken, z každého vydávat jiné zvuky a k tomu hrát pinball.

Když má člověk pocit, že „multitaskuje“, pouze přeskakuje z jedné činnosti na druhou. Máte pocit, že to přeci nevadí? Pletete se. Mozek to vyčerpává. Díky tomu více chybujeme, pracujeme pomaleji, méně kvalitně a pod větším stresem. A pokud si na takovéto pocity, přerušování činností a přepínání mezi nimi dostatečně zvyknete, můžete nenávratně poškodit svou schopnost se soustředit.

A teď se možná ptáte, proč ale pořád toužíte po tom dělat více věcí najednou? Největším zrádcem je paradoxně zase mozek. Ten stále touží po něčem novém – a přesně to mu nabízí nové příspěvky na Instagramu, zprávy a e-maily.

Samozřejmě jsou činnosti, u kterých multitasking nijak neubližuje. A to jsou ty automatizované. Když si při cestě autem nebo při čistění zubů pustíte audioknihu, ničemu to neublíží. Pokud ale děláte na důležitém dokumentu v práci a do toho si pustíte novou Dánovku, neudržíte pořádně pozornost ani u jednoho.

Zapojujte mozek

Vygooglit si něco je dnes naprostá rutina. Jaké je hlavní město Španělska? Jakou měnou se platí v Číně? Jak se jmenuje ten český film o hladové kytce? Když si nevzpomenete na první dobrou, nejjednodušší je vzít do ruky telefon a najít si to na internetu. Co se ale na chvíli zastavit a pokusit se opravdu to vylovit z hlavy? Jsou to přeci věci, které už jste jednou věděli. A někde se tam určitě ještě potulují.

Druhou věcí je dělat činnosti, které vyžadují vaši pozornost, soustředění a přemýšlení. Co se třeba začít učit nový jazyk? Při tom vám nezbude nic jiného než se slovíčka opravdu naučit. Naučte se hrát na hudební nástroj, nebo si vezměte do ruky papírovou knihu. Skvělé je i luštění křížovek nebo sudoku. I při skládání puzzle musíte vynaložit mozkovou aktivitu a telefon nebo počítač to za vás neudělají.

Není to jen o hlavě

Dlouhé sezení nesvědčí vašim svalům, páteři ani krevnímu oběhu. Ráno se protahujeme, abychom prokrvili své tělo, uvolnili se od napětí a dodali si energii. Kdo ale říká, že bychom se měli protahovat jen ráno?

Stejně důležité jako trénování mozku je i trénování těla. Dlouhé sezení mu neprospívá. Bolí vás záda a krční páteř. Potřebujete si protáhnout nohy a fyzička také mizí do ztracena. Běžte se po dlouhém pracovním dni projít, projet na kole nebo si zaběhat.

Pracujete nedaleko od domova? Párkrát do týdne si přivstaňte a běžte pěšky místo autobusem. Začnete ráno na vzduchu, doplníte zásoby vitaminu D a protáhnete si nohy. Bydlíte dál? Půjčte si kolo.

Kvalitní spánek je základ

Že nadměrné užívání mobilního telefonu může vést k poruchám spánku pravděpodobně není žádné tajemství. Napadlo vás ale někdy, že může narušovat spánek, i když vám leží na nočním stolku?

Jednou věcí je, že mobilní telefon vyzařuje elektromagnetické vlnění, které správnému spánku škodí. Díky jeho působení náš mozek zůstává vzhůru a neregeneruje se tolik, jak je potřeba, a zároveň nedává pokyn k tvorbě melatoninu, což je v zásadě hormon tmy a spánku.

A s tím také souvisí to, že se melatonin vytváří právě v závislosti na tom, jak moc je tma nebo světlo. Tušíte, kam tím mířím? Problikávající displej telefonu narušuje tento proces, a i když my vyskakující upozornění nevnímáme, naše tělo na to reaguje.

A proč melatonin vůbec potřebujeme? Podporuje imunitní systém, chrání nervovou soustavu a kardiovaskulární systém a podporuje tvorbu růstového hormonu. Proto je dobré minimálně zapnout na telefonu na noc režim letadlo, anebo ho ještě lépe vypnout (a budík není výmluva – většina telefonů ho umí spustit, i když je zařízení vypnuté).

Co digitální technologie a děti?

Z německého výzkumu v roce 2012, uvedeného ve Spitzerově knize Digitální demence vyšlo, že až čtvrt milionu obyvatel ve věku 14-24 let je závislých na internetu a dalších 1,4 milionu bylo označeno jako riziková skupina. A toto číslo se v průběhu let stále násobí.

Tento problém ale není jen otázkou internetu a mladých. Mnoho dospělých tráví spoustu času sledováním televize a výsledkem je, že toto chování kopírují i děti. Až 80 % dětí ve věku 3-4 roky umí samo zapnout televizi, protože to vidělo u svých rodičů.

A přitom děti do tří let nejsou schopny pojmout televizi – nedokáží si totiž spojit obraz se zvukem. Mohou být nadšené z pohyblivých obrázků, ale výukové pořady pro takhle malé děti jsou neefektivní a v žádném případě nedokáží vykompenzovat čas strávený s rodiči a jinými činnostmi.

Dokonce děti, které od útlého věku trávily mnoho času u televize, mají prokazatelně horší schopnosti učení a slovní zásoby než děti, kterým rodiče četli, byly jim pouštěny audioknihy nebo hudba. Také děti, které tráví mnoho času u televize jsou roztěkanější, méně soustředěné a pasivní. Nemluvě o tom, že se přátelství přemisťují na sítě a dochází někdy až k sociální izolaci.

Elektronická krabička tedy v žádném případě nedokáže vykompenzovat čas, který s dětmi stráví rodiče a další lidské bytosti. Lidský kontakt je nenahraditelný a ačkoli je posazení dítěte před tablet nebo televizi velice pohodlné, nemělo by tak dítko trávit většinu svého času.

Všeho moc škodí

Digitální média jako taková víceméně nemusí být škodlivá, ale škodlivý může být způsob, jak je využíváme. Pokud trávíme čas na počítači nebo telefonech, je potřeba jej vykompenzovat jinou činností, která není na digitálních médiích závislá. Jedině tak můžete předejít problémům, které jsou s moderní dobou bohužel neodmyslitelně spjaty a udržet si pevné fyzické i psychické zdraví.

Pravdou zůstává, že dlouhodobý vliv digitálních médií na lidský organismus je víceméně stále otázkou. Ale právě to, že tu s námi počítače, televize nebo mobilní telefony nejsou příliš dlouho, a tak nedovedeme s jistotou mluvit o jejich negativním vlivu ať už na fyzickou nebo psychickou stránku člověka, by nás mělo vést k jisté střídmosti a opatrnosti.

Jakým slovem byste označili naši společnost? Jako první vás asi napadnou slova jako moderní či postmoderní, demokratická, globální nebo konzumní. Ale co třeba taková společnost dohledu?

Často si to neuvědomujeme. Do internetových formulářů zadáváme naše jména, bydliště, telefonní čísla a data narození. Když jdeme něco vyřídit na úřad, úředník vše zapisuje do počítače, hlášení se na vysokou školu lze udělat z pohodlí domova přes internet a zadávání čísla karty v e-shopech nás už také nezarazí.

Všechny tyto úkony však zanechávají elektronickou stopu. Stopu, díky které vaše osobní údaje mohou putovat po celém světě, stopu, díky které funguje personalizovaná reklama, stopu, díky které se dá vystopovat váš pohyb po webu i planetě.

Do jaké míry žijeme ve společnosti dohledu? Jak moc jsme nevědomky sledováni a jak jsou naše data využívána? Je to vůbec etické? A můžeme dokonce říct, že žijeme v elektronickém panoptikonu?

Co je to dohled?

Dohled můžeme vnímat dvojím způsobem. Na jedné straně je to projev starosti o něco nebo někoho, například když rodič chrání své dítě. Chůvičky, monitory dechu i vlastní oči jsou nástroji, kterými dohlížíme na bezpečí našeho potomka.

Na straně druhé jsou dohledem i praktiky, které shromažďují naše citlivá data, zasahují do osobního i soukromého života a jsou využívána k různým účelům od reklamy až po nelegální činnost.

Teoretik David Lyon, pravděpodobně nejvýznačnější osobnost dohledových studií (surveillance studies) současnosti, dohled definoval hned několika způsoby, ale vždy se shoduje v jednom – dohled je systematický sběr a zpracování osobních údajů, a to za účelem ovlivňování a řízení těch, od kterých byly získány. Zpravidla je zaměřen na jednotlivce nebo nějak definované skupiny.

Moc, dohled a disciplinovaná společnost

V dohledových studiích však figuruje ještě jiná velice známá osobnost – Michel Foucault. Ten sice nebyl teoretikem dohledu, ale rozhodně se podílel na současné verzi toho, jak jej vnímáme.

Do devatenáctého století se moc uplatňovala hlavně fyzickými tresty a psychickým nátlakem. Moc byla uplatňována nějakým suverénem, jehož vůli lidé konali – panovník, starosta, vojenský generál apod. Skvěle je to vidět třeba na Machiaveliho postavě vladaře.

Foucault ale tvrdil, že moc není soustředěna jen v jedněch rukou, ale že prostupuje celou společnost – mocenské vztahy nenajdete jen směrem k panovníkovi, ale uplatňují se i ve škole, nemocnici nebo rodině.

Od 19. století byla společnost disciplinovaná. Nekladl se už důraz na fyzické trestání, ale na převýchovu. Lidé se stali podřízenými a poslušnými vzhledem k nějaké vnější autoritě. Jenže jak se postarat o tu disciplínu? Dohledem. Když na lidi bylo dohlíženo, byli nuceni chovat se podle dané normy, byli podřízení, disciplinovaní.

S něčím takovým jste se určitě setkali i vy. Když jste v práci v kanceláři se svým nadřízeným, pracujete pilněji a efektivněji, než když nejste „pod dohledem“. Stejně tak to funguje i u dětí ve škole. Když mají hodinu se svou fyzikářkou, chovají se mnohem ukázněněji, než když mají někoho na suplování (nebo někdy i opačně).

A právě myšlenka disciplinované společnosti a dohledu byla skvělým základem pro vznik panoptikonu.

Panoptikon

Panoptikon popisuje architektonickou figuru vězení, jejímž autorem je Jeremy Bentham. Možná jste o panoptikonu nikdy neslyšeli, ale některé opravdu byly postaveny – třeba Presidio Modelo na Kubě, ale inspiroval se jím i Millbank Prison v Londýně.

Jedná se o kruhovou budovu, po jejímž obvodu jsou rozmístěny cely. Každá cela má dvě okna, jedno ve vnějším a jedno ve vnitřním obvodu, tudíž jimi prochází světlo. Uprostřed je strážní věž, která má okna odpovídající vnitřním oknům cel. Ve strážnici je strážný, který vidí do všech cel. Díky protisvětlu však vězni nevidí strážného.

Pointa? Vězni mají neustále pocit, že jsou sledováni, protože nemohou vědět, zda je ve věži strážný, či ne. Proto jsou mnohem poslušnější, vzornější a disciplinovanější.

Stejný model se dnes může uplatňovat v elektronickém dohledu. A ani už se nemusí stavět vězení. Jak už bylo řečeno v úvodu, všichni zanecháváme elektronickou stopu, díky které můžeme být sledováni. A nikdy si nejsme stoprocentně jisti, zda nás zrovna někdo sleduje, nebo ne.

Společnost kontroly a elektronického dohledu

Sám Foucault si uvědomoval, že jeho koncept disciplinované společnosti je časově omezený a brzy jej něco vymění. A podle Gillese Deleuze i dalších teoretiků je to společnost kontroly.

Společnost kontroly je úzce spjata s rozvojem moderních komunikačních a informačních technologií. Lidé už nejsou zavíráni do věznic a institucí, ale otevírá se prostor i pohyb. Kontrolu od dozorců přebírají počítačové operace.

Informační technologie nás nyní obklopují téměř na každém kroku. V zásadě není možné vyhnout se kamerovým systémům, elektronickým zařízením a dalším nástrojům, které o nás shromažďují data. To vede k tomu, že každý máme hned několik data dvojníků.

Data dvojníci jsou digitální kopie nás samých, jenom nejsou z uhlíků, ale z jedniček a nul. Jeden data dvojník existuje na městském úřadě, který vám vydal doklady, další žije třeba ve vaší tramvajence a jeden bydlí ve vašem počítači na Facebooku.

To, kolik je o vás sebraných dat, může vést k poměrně znepokojivé myšlence – žijeme ve společnosti dohledu. Ale je to opravdu tak?

Většina teoretiků (třeba G. T. Marx nebo Roger Clarke) se shodne na tom, že jsou ve společnosti dohledu centrem zájmu každodenní praktiky a osobní údaje uživatelů. Shromažďují se nejrůznější informace (tzv. dataveillance), které mohou být používány k dalším účelům – marketing, spotřeba, průzkumy mínění a návštěvnosti apod. (A bohužel někdy mohou ohrožovat bezpečnost na internetu, ale i ve skutečném světě.) Cílem společnosti kontroly ale není prosazování totalitní moci.

Několik forem elektronického dohledu vás už jistě napadlo. Třeba kamerové systémy, jejichž prostřednictvím vás někdo může sledovat v reálném čase, ačkoli se nachází na druhém konci světa. Telefony, díky kterým můžete s někým nepřetržitě komunikovat a které mohou sledovat váš pohyb. Elektronická databáze školních známek a docházky, kdy se rodiče mohou kdykoli podívat na výsledky svého dítěte. Placení kreditními kartami, anebo obyčejné surfování po internetu. Kam se hneme, tam zanecháváme nějakou stopu, podle které jsme dohledatelní.

Zároveň ale může zanechávat stopy i o ostatních.

Díky moderním technologiím můžeme být u mnoha událostí, je čím dál tím těžší přizpůsobit politickou propagandu jediné myšlence a utajování informací se stává mnohem těžší. Můžeme v zásadě cokoli nahrát nebo vyfotit na telefon a během několika vteřin to je na internetu a už jen těžko se to zastaví. Zprávy se mohou v reálném čase vysílat do celého světa. A reportéry mohou být obyčejní lidé.

S tím však také souvisí to, že hlavní výpovědní hodnotou mediálních zpráv již není pravdivost, ale emoce. Je to totiž právě rychlost, která vytváří iluzi pravdy, ne samotné sdělení. Proto se tolik daří šíření poplašných zpráv, dezinformací a fakenews.

Je důležité si ale uvědomit, že informační technologie nejsou jen strašákem, který z nás má vymámit co nejvíce dat. Přesto bychom měli brát na vědomí to, že neslouží jen ke kontrole nás samých, ale jejich prostřednictvím můžeme kontrolovat i ostatní.

Vidět je to třeba na sociálních sítích. Sdílením obsahu a aktivitou na sociální sítích totiž nejen kontrolujeme ostatní, ale stáváme se i kontrolovanými. Navíc nás v tomto případě ovládá i určitá lidská potřeba sdílení a voyerství, takže mnoho obsahu sdílíme veřejně.

Elektronický dohled v praxi

Kamerové systémy, odposlouchávání, RFID čipy, zaměstnanecké karty, geolokační sítě s volným přístupem, biometrické doklady, skenery… To je jen krátký výčet dohledových mechanismů, se kterými se setkáváme v soukromém i veřejném prostoru.

Skvělým příkladem panoptického uspořádání v reálném životě může být pracovní prostředí. Někteří zaměstnavatelé kromě obyčejných kamer využívají i nejrůznější softwary, kterými sledují práci zaměstnance přímo v jeho počítači – zaměstnavatel tak zjistí, jakými činnostmi trávil zaměstnanec pracovní dobu a pokud se např. příliš věnoval soukromé komunikaci a hraní her, může z toho vyvodit nejrůznější důsledky. A zároveň zaměstnanci mají neustálý pocit, že jsou sledováni, což v nich také vyvolává strach z trestu.

Přítomnost panoptických aspektů ve sféře dohledu však nemusí nutně znamenat, že opravdu žijeme v elektronickém panoptikonu – ve vězení, kde jsme sledováni pomocí moderních technologií a v neustálém strachu, že můžeme být zrovna sledováni a následně i trestáni.

Ruku v ruce jdou s dohledem i faktory jako jsou bezpečnost, zdravotnická péče a starost. Pokud někde narazíte na označení naší společnosti jako panoptické, je to většinou jen proto, že se daný autor či teoretik přílišně zaměřuje na to negativní.

To tvrdí i Lyon – když označíme společnost jako společnost dohledu, bude automaticky vnímána negativně. Je ale důležité si uvědomit, že dohled není ve společnosti rozvrstven rovnoměrně a mnohem větší bude např. ve vojenství než v oblasti konzumu. A stále platí, že nejdůležitější je zajištění bezpečí a ochrany.

Vážně se shromažďují naše data?

Mnoho internetových stránek má vlastní algoritmus, který její vzhled uzpůsobuje podle dat, které od vás získala. Amazon uzpůsobuje stránku tak, aby vám byla co nejvíce na míru, a vy jste toho nakoupili co nejvíce. Facebook uzpůsobuje váš feed tak, abyste viděli příspěvky, co vás zajímají nejčastěji. Google vám personalizuje reklamu.

Dohled a shromažďování informací sahá ale ještě dál. Teď si třeba můžete poslechnout audioknihu Trvalý záznam od bývalého příslušníka CIA a NSA, který v roce 2013 zveřejnil záznamy o systému, který je budován pro sledování všech amerických telefonů, e-mailů i textovek. Znamenalo by to, že už se nebudou sledovat pouze vybraní jednotlivci, ale rovnou celé země.

Určitě jste také slyšeli o organizaci Wikileaks, která anonymně zveřejňuje nejrůznější tajné dokumenty. Jsou mezi nimi i dokumenty o technikách dohledu a hackování, například Vault7 či Spy Files Russia.

Četli jste někdy smluvní podmínky Facebooku? Možná vás překvapí, kolik a jakých dat o vás shromažďují. A navíc, věděli jste, že si můžete zažádat o veškerá data, která od vás Facebook získal? Mých dat bylo v balíčku více než 3 GB – vše, co jsem kdy napsala nebo nahrála, veškeré fotky, obrázky i konverzace z messengeru, ať už smazané či ne, tam byly. Nemluvě o tom, že Facebook konečně zpřístupnil data, která o vás shromažďuje i mimo své stránky – najdete tam všechny stránky, které o vás s Facebookem sdílí některé informace. 

Sebraná data jsou vám povinné na vaše vyžádání poskytnout i další sociální sítě a stránky, třeba Tinder, o němž existuje skvělý článek o francouzské novinářce, která si o data zažádala a přišlo jí přes 800 stran sebraných dat. Nejen z Tinderu samotného, ale i z dalších propojených sítí, jako je Instagram. 

A taky nesmíme zapomenout na skandál o přeprodávání citlivých dat Facebook-Cambridge Analytica.

Svá data bychom si měli chránit ale i z dalších důvodů, než jen kvůli shromažďování. Drtivá většina stránek, která o vás některá data shromáždila, je využívá jen pro vlastní účely a rozhodně s nimi nemá v úmyslu obchodovat nebo je dál předprodávat. To ale neznamená, že ta data nemohou uniknout, třeba hackerským útokem.

Jen pro zajímavost, nejvíce dat uniklo ze společnosti Adobe (2013, 153 milionů záznamů o uživatelích), Adult friend finder (2016, 412 milionů účtů), eBay (2014, 145 milionů uživatelů), LinkedIn (2012 a 2016, 165 milionů účtů) nebo Yahoo (3 biliony účtů v letech 2013 a 2014). V roce 2011 také milionům uživatelů Playstationu byla ukradena citlivá data včetně čísel kreditních karet, což vedlo k uzavření Playstation Network na celých 24 dní.

Žijeme v elektronickém panoptikonu?

Žijeme ve společnosti, kdy může být vysledován náš pohyb, ale nežijeme ve společnosti, kde by tato data byla účelně využívána pro naši poslušnost. Žijeme ve společnosti, kdy je do velké míry dohled využíván ne pro naše ovládání, ale pro naši bezpečnost.

Možná, že když budete chodit po ulici a pozorovat, jestli někde není kamera, bude vás to znervózňovat. Ale když vám někdo ukradne peněženku, budete za takový záznam velice rádi. Nemluvě o tom, že pořizování a nakládání s kamerovými záznamy podléhá přísným směrnicím.

Jak bylo několikrát řečeno, dohled je dvojsečný. Dokud ale žijete normální a legální život, neexistuje velká pravděpodobnost, že by stát, policie nebo armáda měly potřebu sledovat váš pohyb nebo komunikaci. Ale přestože příliš nehrozí riziko, že budete sledováni státními institucemi, je jistá ostražitost na místě.

Měli bychom přemýšlet o tom, co dáváme na internet a jak se na něm chováme. Neměli bychom klikat na pochybné odkazy a otevírat nevyžádané přílohy v e-mailu. Neměli bychom využívat anonymity sítě k šíření fakenews, trollingu nebo kyberšikaně (to jsou navíc ty chvíle, kdy můžete být účelně vysledováni).

Neměli bychom bez rozmyslu sdělovat naše osobní údaje, nedávat ani nebrat občanský průkaz do zástavy, nemít na kreditní kartě napsaný pin. A měli bychom si pravidelně měnit hesla, ideálně mít nastavené dvojfázové ověření.

Jednou věcí je, když jsou vaše citlivá data využita pro neškodný výzkum nebo marketingové účely, druhou věcí je, když se dostanou do rukou osobám, které se živí nelegální nekalou činností – jak jsem uvedla na příkladech o kousek výše.

Žijeme tedy v elektronickém panoptikonu? Ano i ne. Žijeme ve společnosti dohledu, jsme sledování a jsou o nás sbírána data. Přesto do doby Velkého bratra máme ještě daleko. 

Což ale neznamená, že nemusíme být vůbec obezřetní. Stejně jako si chráníme náš majetek, zamykáme dveře od domu i auto, měli bychom si chránit i naše osobní a virtuální data.

Doporučit člověku dobrou knihu, pračku nebo audioknihu není jednoduché. Takový na první pohled zdánlivě jednoduchý úkol je ve skutečnosti komplikovaný a nadmíru komplexní. V tomto článku vám zkusím za pomoci různých příkladů (ne technických detailů, nebojte) vysvětlit, jak doporučování funguje. Jdeme na to.

Dobrý den, mohu Vám poradit?

Pojďme na chvíli do kamenného knihkupectví. Zažili jste už (nebo zaslechli) rozhovor podobný tomuto?

„Dobrý den, mohu Vám poradit?“
„Dobrý, ano prosím, hledám nějakou dobrou detektivku…“
„Máme tuhle novinku od Dominika Dána.“
„Děkuju, ta je super, ale už jsem ji četl…“
„Líbila se vám? A co třeba něco staršího od něj?“
„Všechny Dánovky už mám dávno přečtené…“
„Chápu, a co třeba něco od Michaela Connellyho, nedávno vyšla tahle.“
„I tu už mám přečtenou…“
„Jasně, no tak to se zkuste podívat tady. V téhle sekci máme detektivky vedle sebe, jsou seřazené podle autora. Třeba vás něco zaujme…“

Zažili jste to na vlastní kůži? Zaslechli? Určitě ano. A nejste sami. Nechci kritizovat kamenné obchody a knihkupce v nich prodávající už vůbec ne. To není cílem tohoto článku. Právě naopak! Existuje jednoduché vysvětlení toho, proč to tak chodí.

Zkušenosti s prodávaným zbožím mají své limity

Prvním problémem prodejce je množství nabízených položek.

Vezměme si množství různých žánrů, autorů… Počet knih, které každý rok přibydou a množství času, které má běžný člověk (včetně knihkupce) na čtení.

I s úplnými základy matematiky je nám jasné, že tolik knih jeden nepřečte. Nemá totiž kdy. A i když má čas a chuť, o kolika titulech si dokáže něco zapamatovat? Desítkách? Nižších stovkách? Při obrovském množství existujících a neustále přibývajících knih je to hodně málo.

Což samozřejmě není problém jen v knihkupectví. Platí to v kterémkoli obchodě. Pokud se množství nabízených položek každoročně rozrůstá a staré neubývají, jde o stejný problém v bleděmodrém. Dokonce i u nás v Audiolibrixu.

Dobrý den, už se známe?

Druhým problémem prodejce je neznalost zákazníka.

Chodíváte pravidelně do své oblíbené restaurace, baru nebo bistra? A stalo se vám někdy, že vás obsluha přivítala frází:

„Dobrý den, vítejte. Stejně jako vždycky?“

Příjemné, že?

To se vám stane jen tehdy, když vás jako zákazníka dobře znají. Ekvivalentem takového pozdravu by v knihkupectví bylo:

„Dobrý den, tak už vyšel nový Dominik Dán, najdete ho tam jako vždycky.“

Jenže když vás obsluha/prodavač/knihkupec nezná, něco podobného jen těžko zažijete.

Všechno to začne tak, jak jsem psal už na začátku článku. A ani po pár otázkách o vás nebude mít prodavač dostatek informací, takže jeho rady, i když dobře míněné a fundované, budou stále dost všeobecné.

Čím víc informací o vás prodejce má, čím víc toho ví o prodávaném zboží a čím větší jsou jeho zkušenosti, tím větší je šance, že se mu podaří alespoň částečně trefit do vašeho vkusu.

Skvěle vám poradí jen tehdy, pokud vás dokonale zná. A ještě lépe v případě, že váš vkus sdílí. Nebo zná někoho s hodně podobnými preferencemi. Ale o tom trochu později…

Vítejte v našem e-shopu

A teď se přenesme do digitálního světa e-shopů.

Jak funguje popsaný proces tady? Je to lepší nebo horší než v kamenných obchodech? Má počítačový systém šanci vědět o zákazníkovi víc a doporučit mu lépe než živý prodejce?

Inu, to závisí na obchodě. Záleží na tom, jak moc se obsluha a samotné vedení snaží. A dobrý obchod se samozřejmě snaží. Nebo by aspoň měl.

Nejčastější argumenty ve prospěch kamenných obchodů proti těm internetovým jsou dva:

• věnuje se mi živý člověk
• můžu si zboží vyzkoušet

Podívejme se spolu na to, jak a jestli tyto argumenty obstojí.

Živý prodavač mě spíš pochopí než (neživý) počítač

Pokud chcete vést konverzaci, s člověkem se vám bude pravděpodobně konverzovat mnohem lépe než s počítačem. I když pokrok nezastavíme a už dnes se dá s mnohými zařízeními celkem slušně popovídat. Hřejivé lidské slovo od počítače nečekejte, ale dobré rady už klidně ano.

Problémů je ale při tomto argumentu víc. A určitě vás ani jeden nepřekvapí.

Prvním je, že klasické obchody nejsou otevřené 24 hodin denně, 7 dní v týdnu. Takže možná najdete někoho, kdo by se rád snažil vám pomoci, ale ne ve chvíli, kdy to zrovna potřebujete. Jen když je otevřeno.

Kdy si chcete vy vybírat novou knihu, pračku nebo telefon?

Já v klidu a ideálně ne během pracovní doby. Která je bohužel obvykle identická s pracovní dobou prodavače. Takže ano, můžu se jít poradit s prodavačem, ale buď po práci (pokud mají ještě otevřeno), přes obědovou pauzu (snad nepůjde na oběd ve stejnou dobu jako já) nebo o víkendu. Super.

Druhý, podle mě ještě větší problém, je právě ten, že se mi bude snažit poradit člověk. A řekněme si upřímně, jako lidé máme kopec vlastností, které nejsou vždy pozitivní.

O kterých píšu? Často se pleteme, nevíme/neznáme všechno, ne vždy máme přívětivou náladu a máme předsudky. A taky máme různou motivaci – pokud máme z jednoho produktu větší provizi, nedoporučíme radši ten?

A víte, kdo takovými lidskými vlastnostmi netrpí? Pokud jste právě nahlas (nebo alespoň v duchu) řekli „počítače“, dejte si jeden bod.

V kamenném obchodě si zboží osobně vyzkouším

Ne vždycky.

Knihu si v obchodě prolistujete, ale často i na internetu (i když jen virtuálně). Audioknihu si v obchodě neposlechnete vůbec, na internetu ano. Sluchátka si nevyzkoušíte ani na internetu, ani v obchodě (protože hygiena, balení, strach z poškození a podobně).

Ledničku si v obchodě prohlédnete, možná se jí dotknete, otevřete dvířka, ale o zkoušení v zásadě nemůže být řeč. A ruku na srdce, víc se o ní dozvíte na libovolné webové stránce, než z malého letáku v kamenném obchodě.

A to ještě nemluvím o porovnávání – porovnat si 5 ledniček na webu je na pár kliknutí, v obchodě v zásadě nemožné. Na internetu uvidíte hodnocení z reálného zkoušení a používání zákazníků. V obchodě jen zřídkakdy praktickou zkušenost samotného prodejce.

Často je tak dnes situace mnohem lepší na internetu než v kamenných obchodech, a tak tento argument už víc neplatí než platí. Všechna čest výjimkám.

Počítač dokáže zboží doporučit lépe než prodavač

Po přečtení tohoto argumentu asi s pochybnostmi zvedáte obočí. Klidně ho zase dejte dolů, hned vám to vysvětlím. Počítač má totiž ke kvalitnímu doporučení všechny předpoklady:

Je vždy připravený (má na vás čas 24 hodin denně, 7 dní v týdnu).
Neplete se, nemá předsudky, není náladový (je to přeci stroj).
Má dokonalou paměť (ví všechno o každé položce v obchodě a nikdy to nezapomene).
Zná vás (a čím víc o vás ví, tím fundovaněji vám poradí).
Zná další zákazníky (a když zná někoho, kdo má podobný vkus jako vy, umí vám na základě takové „zkušenosti“ poradit).

Dobře. Ale jak mi může něco doporučit. JAK? Jak to dělá?

Chápu.

Způsobů je více a každý má nějaké výhody. I nevýhody.

Pojďme se na ně tedy podívat a jelikož se Audiolibrix věnuje prodeji audioknih, budeme se bavit právě o nich. Principy jsou ale v zásadě podobné bez ohledu na typ prodávaného zboží.

Doporučení na základě obsahu

Odborný název pro doporučení zní Doporučovací systém (anglicky Recommendation System). Jde o systém (krásné slovo, že), který má na starosti doporučení.

První velkou skupinou je tzv. Content-based recommendation system, po našem bychom ho mohli nazvat jako Doporučovací systém na základě obsahu.

Jak takový systém funguje?

No přeci na základě obsahu.

Lépe řečeno na základě informací o obsahu, přičemž obsahem se rozumí prodávané zboží. V našem případě audioknihy.

Systém zná základní informace jako název audioknihy, její anotaci (popis), autory, interprety a délku. A také žánry, série nebo kolekce, do kterých je audiokniha zařazená. Bez ohledu na množství titulů, žánrů nebo autorů. Ví všechno. Vždy. A navždy.

Kdybyste vy měli informace o všech prodávaných audioknihách a někdo za vámi přišel, že doposlouchal poslední audioknihu od Dominika Dána, jakou další byste mu poradili?

Pokud byste fungovali jako tento systém, tedy na základě obsahu, tak byste na to šli jednoduše. V první řadě byste mu doporučili všechny ostatní audioknihy od Dominika Dána. Tak jako náš fiktivní prodavač v dialogu na začátku článku. A je možné, že stejně jako prodavač byste narazili na to, že dotyčný už všechno od Dominika Dána četl. Jak byste postupovali dál?

V druhém kroku byste měli vybrat další vhodný atribut audioknihy, na jehož základě byste hledali podobné audioknihy. Protože jestli je něco podobné, tak se to bude člověku asi i podobně líbit.

Co by to bylo? Opět se vracíme k dialogu výše, kde na to šel prodavač šikovně. Vyhodnotil, že Dominik Dán píše detektivky. Vylovil z paměti dalšího autora detektivek (Michaela Connellyho) a poradil jeho titul (v našem případě nějakou novinku).

Vy byste na to mohli jít podobně. Podíváte se na nejvhodnější atributy a zkusíte najít audioknihy, u kterých najdete shodu. Ještě lepší by bylo zkusit najít shodu u více atributů. Například byste nehledali jen detektivky (shoda jednoho atributu), ale i audioknihy se stejným interpretem (bohužel Marián Geišberg nebyl interpretem žádných jiných detektivek) nebo ve stejné kolekci.

Jé, vždyť ta poslední Dánovka byla v kolekci Novinky, tak co najít jinou detektivku zařazenou v novinkách? Máte shodu ve dvou atributech a to je vždy lepší. A tak byste možná doporučili nejnovější audioknihu od Jussiho Adler-Olsena.

Není to tak jednoduché… pokud jste člověk

Zatím to zní jednoduše, že?

Ono to ale zas až tak jednoduché není, protože audioknih, které mají stejných víc atributů, nebo klidně jen jeden, může být spousta. Desítky, možná i stovky. A vaším úkolem (nezapomínejte, jste teď doporučovací systém) je:

• znát opravdu všechny atributy všech audioknih, které prodáváte (abyste našli opravdu všechny, které by se mohly uživateli líbit)
• mít co nejvíce informací o zákazníkovi (abyste mu nedoporučovali audioknihy, které už slyšel)
• rozumně je seřadit (aby na začátku vašeho seznamu doporučení byly opravdu ty, které mají největší šanci se zalíbit)

A tady jako prodavač v kamenném obchodě začínáte od počítače dostávat slušně „na frak“. Takový malý knockout. Jak už jsem psal na začátku, jako člověk si zapamatujete informace o desítkách, maximálně stovkách audioknih. Ale počítač? O všech. A bez chyb.

I pokud byste si zapamatovali o všech audioknihách všechno, co víte o zákazníkovi? Skoro nic, protože jste nebyli u jeho každého nákupu. A i kdybyste byli, stejně si to nebudete pamatovat. Ne, každý nákup každého zákazníka si jednoduše nezapamatujete. To ani nejde. Víte, kdo to zvládne levou zadní? Počítač. A to se přitom ani trošku nezapotí.

Komplikované?

To nejhorší na konec: pokud už máte vybranou shodu, jak audioknihy seřadíte? Podle abecedy? Podle počtu stejných atributů? To nejde, protože shodu ve dvou atributech mohou mít desítky audioknih. Podle data vydání? Je to pro zákazníka opravdu ten nejlepší způsob?

Je to velmi jednoduché… pokud jste počítač

Pro počítač jsou všechny zmiňované informace signály, které může použít na to, aby doporučení nebyla jen přesná, ale taky co nejlépe seřazená.

Jak byste tedy v roli počítače postupovali v našem fiktivním scénáři?

Zjistíte, o který titul se jedná (poslední Dánovka) a podíváte se na hodnoty jeho atributů (autoři, interpreti, žánry…).

Následně se podíváte, které audioknihy mají s touto audioknihou alespoň jeden atribut shodný. Tak získáte seznam řekněme 200 audioknih. Tady ale vaše práce zdaleka nekončí.

Audioknihy nejdřív protřídíte – ze seznamu odstraníte takové, které už má zákazník koupené. Tady by prodavač už dávno selhal.

Ze seznamu byste měli taky vyřadit audioknihy, které jsou úplně mimo. Je to dost specifické, ale například pokud hledáte podobnost s nějakou křesťanskou audioknihou, asi nechcete, aby se v doporučeních zobrazovaly erotické romány. A to ani za předpokladu, že mají stejného interpreta nebo se vyskytují ve stejných kolekcích (např. novinky).

V druhém kroku musíte audioknihy nějak roztřídit. Podle čeho závisí na tom, jak k tomuto problému přistupuje ten či onen obchod. V obchodě by měl být někdo, kdo navrhne ty nejoptimálnější signály.

Většinou je důležitým signálem to, kolik společných atributů s původní audioknihou sdílejí – čím více, tím lépe. Ale to je jen jedna z možností.

Dalším běžným postupem je například seřazení podle prodejnosti. Logika za tím je jednoduchá. Čím je audiokniha prodávanější, tím je populárnější a zájem o ni je větší. A když je tak zajímavá pro jiné, proč by nemohla být zajímavá i pro tohoto zákazníka?

Proč ale zůstávat u tohoto signálu? Proč nejít ještě trochu dál? Prodejnost je samozřejmě dobrý signál, ale dá se z něj vytěžit mnohem víc. Co kdyby se systém nepodíval na celkovou prodejnost vyhledaných audioknih a místo toho radši zkoumal to, kolik lidí si koupilo i původní (tj novou Dánovku) společně s nalezenou audioknihou?

Tak se do popředí dostanou audioknihy, které se často nakupují společně s tou, podle níž hledáme. Zlepší se nám relevantnost, protože zákazníkovi doporučujeme na základě kolektivního chování.

Malé cvičení: Poslední audioknihu od Jussi Adler-Olsena si koupilo celkem 1000 lidí. Z nich si 100 koupilo i poslední Dánovku. Druhou podobnou audioknihu, novinku od Michaella Connellyho, si koupilo méně, jen 900 lidí. Ale z těch si i tu poslední Dánovku koupilo 200 lidí. Kterou byste našemu fiktivnímu zákazníkovi doporučili? Olsenovku (1000 je víc než 900) nebo Connellyovku (200 je víc než 100).

Vidíte už, kam tím mířím?

Tím se dostáváme k druhé skupině doporučovacích systémů fungujících na principu kolaborativního doporučování.

Kolaborativní doporučování

Tento doporučovací systém vychází z předpokladu, že pokud se dva zákazníci v minulosti zajímali o to samé, je dost pravděpodobné, že se budou o to samé zajímat i v budoucnu.

Tento systém zároveň ignoruje charakteristiky produktů. Místo toho, aby se snažil porozumět podobnosti produktů, radši hledá podobné zákazníky.

Tedy takové, kteří si koupili řadu stejných audioknih (čím více společných, tím lépe), možná mají na seznamu přání stejné/podobné audioknihy, dobré hodnocení dali podobným titulům a mezi jejich neoblíbené audioknihy také patří podobné kousky. Opět platí, že čím více podobností, tím lépe.

Podívejme se na jeden z možných příkladů.

Vycházet budeme ze stejného příkladu jako výše.

Uživatel doposlouchal nejnovějšího Dána a potřebuje poradit. Jako systém (tedy počítač) se podíváte na to, jaké audioknihy poslouchal předtím a zjistíte, že to byly všechny Dánovky a všechny audioknihy od Olsena, které doposud vyšly.

Následně se podíváte na každého zákazníka, který v obchodě kdy nakupoval a budete hledat toho nejpodobnějšího. Jakmile ho najdete, podíváte se, co ještě krom Dánovek a Olsenovek koupil – a to doporučíte.

Nebo najdete nejpodobnějšího zákazníka na základě uživatelských hodnocení audioknih a jakmile ho najdete (skvěle ohodnotil stejné tituly jako náš zákazník a i špatné hodnocení dal těm stejným audioknihám), doporučíte další audioknihy, které daný uživatel ohodnotil na výbornou.

Když vítěz nemusí být jen jeden

Který systém je tedy lepší? První! Ne, ne, druhý! Ne, ten první!

Vlastně oba.

Ve skutečnosti je naprosto běžné, že na webu není použit jen jeden doporučovací systém. Ale na různých místech jsou použité různé systémy. Jeden systém může být použit na detailu zboží, jiný na stránce, která je specifická pro každého zákazníka (doporučení pro tebe), další v nákupním košíku…

Stejně tak je běžné i to, že se nepoužije jeden konkrétní systém nebo jeho část, ale vytvoří se jakýsi hybrid, který vybere to nejlepší z nabízených možností.

Navíc tak jako v různých kamenných obchodech máte různé prodejce, tak i v různých internetových obchodech najdete různé doporučovací systémy. Každý obchod má systém nastavený a vyladěný jinak. Ale cíl je (nebo by alespoň měl být) stejný – co nejlépe zákazníkovi poradit. Bez předsudků a hlavně kvalitně.

Aby ale všechno nebylo tak jednoduché, i tyto na první pohled skvělé systémy mají jeden velký problém: studený start.

Problém studeného startu

Problém studeného startu, neboli cold start problem, je problém, kdy systém (počítač) nemá dostatek informací k tomu, aby uměl správně fungovat – v našem případě doporučovat.

Ve výše uvedeném příkladu nám cold-start může způsobit dva problémy.

Nová audiokniha

První problém se týká nové audioknihy.

U nové audioknihy sice víme všechny její atributy, a tak se teoreticky začne k jiným audioknihám doporučovat hned. A stejně tak se začnou doporučovat jiné k ní.

Problém ale nastane při řazení výsledků.

Pokud řadíme podle počtu prodejů, je třeba pamatovat na to, že každá audiokniha začíná na stejné startovací čáře – s počtem 0 prodejů.

Studený start nám tu způsobuje, že novinka, která ještě nemá prodeje, nebo je má zatím hodně nízké, se nezačne zobrazovat jako doporučená ihned. K audioknize se obvykle zobrazuje jen limitovaná množina doporučení (řádově nižší desítky), a tak může trvat, než audiokniha dosáhne počtu prodejů, který ji do tohoto seznamu dostane.

Nová audiokniha také začíná bez hodnocení a zákazníci ji začínají hodnotit až když si ji koupí a poslechnou.

Pokud bychom porovnávali zákazníky na základě podobnosti při hodnocení audioknih, tato novinka se opět nedostane na seznam až tak brzo – málo prodejů znamená i málo hodnocení.

Nový zákazník

Druhý problém se týká nových zákazníků.

Pokud je zákazník nový, nemá patřičnou historii. Zřejmě si toho u nás ještě moc nekoupil (jestli vůbec), mnoho audioknih nehodnotil (možná žádnou), nebo ještě zkrátka neprovedl žádnou akci, na jejímž základě zákazníky systém porovnává.

Bez historie tak k němu budeme jen těžko hledat někoho podobného. Pokud ho i tak najdeme, podobnost nemusí být přesná. Právě naopak.

Může se stát, že k nám zákazník došel a úplně první nákup udělal na jiném typu audioknihy, než které běžně poslouchá. Například si koupil Proč spíme (literaturu osobního rozvoje), přičemž ale drtivá většina audioknih, o něž má zájem, spadá do kategorie detektivek.

Tak nám vzniká předpojatost a doporučovat mu budeme osobně-rozvojové tituly, o které reálně nemá zájem. Situace se zlepší až ve chvíli, kdy bude jeho historie bohatší (koupí si pár detektivek).

Existuje ale vůbec systém, který problémem studeného startu netrpí?

Inu, existuje.

A u knih a audioknih bude fungovat přímo úžasně. Čímž se pomalu dostáváme k tomu, jak souvisí Hra o trůny se Zaklínačem a Dán s Olsenem.

Já vím, odpověď na tuto otázku čekáte už od samého začátku článku. Ale být na vašem místě, rychle si skočím pro kávičku, protože nejsme ani zdaleka na konci. Slíbit ale můžu to, že se k tomu pomalu dostáváme. Jedině, že by to tak nebylo. No, nechte se překvapit.

Když počítač rozumí textu

Představte si, že jste v poslední době přečetli 8 knih. Polovina z nich byly detektivky, ve dvou z nich byl stejný hrdina, další tři se zase odehrávaly na stejném místě, v jiných byl vrahem zahradník.

Jak to, že to víte tak přesně? Jednak si je pamatujete, ale hlavně jste porozuměli textu. Což je u knih a audioknih logické, protože pokud byste textu nebo jazyku nerozuměli, asi byste si našli lepší hobby…

Pokud jste porozuměli textu, pochopili jste i obsah. A umíte najít jeho společné rysy.

Logické, ne?

Co to ale znamená, že jste „porozuměli textu“? To znamená, že rozumíte významu slov. A ze slov se skládají věty, z vět odstavce, z odstavců kapitoly a z kapitol knihy.

Je jedno, jestli se snažíte porozumět článku, fejetonu, povídce nebo celé knize. Váš úspěch je založený na tom, že rozumíte slovům. U nich celá vaše snaha začíná.

No a nebylo by to krásné, kdyby slovům rozuměly i počítače?

Počítače dnes textu samozřejmě nerozumějí. Ale výbornou zprávou je, že se to umějí naučit. A nejen to, klidně se naučí rozumět libovolnému jazyku. Dokonce i vymyšlenému!

Možné to je díky tzv. zpracování přirozeného jazyka (Natural Language Processing; NLP) a díky strojovému učení (Machine Learning; ML).

Nebudeme zabíhat do technických detailů, ale pro hrubý přehled si představte, že dáte počítači přečíst velké množství vět (klidně i miliony nebo miliardy) a on se díky nim bude přirozeně a sám učit porozumět jednotlivým slovům jazyka. Čím více vět, čím více slov, tím lépe jim bude rozumět.

A pokud by vás přeci jen zajímaly ty detaily a nevadí vám ani trochu techničtější vysvětlení toho, jak se počítač dokáže naučit rozumět textu, dejte mi vědět v komentářích. Když se vás alespoň pár nasbírá, napíšu o tom článek.

Od pochopení textu k doporučením

Hned jak se nám podaří počítač naučit rozumět jazyku a tím i rozumět textu v něm napsaném, dáme mu „přečíst“ všechny audioknihy, které máme v prodeji. Nebo alespoň jejich shrnutí, nemusí to nutně být celé knihy. Čím více textu však dostane, tím lépe.

Počítač, který má na rozdíl od člověka bezchybnou paměť a nemýlí se, bude mít přečtenou každou (audio)knihu. Bude přesně vědět, o čem je (protože jí porozuměl) a bude schopný (na rozdíl od člověka) všechny audioknihy mezi sebou porovnat.
Podobnost nebude umět vyjádřit slovy, ale číslem. Což nám nijak nepřekáží.

Jakým číslem?

Například procenty – od 0 % (což znamená, že audioknihy si nejsou vůbec podobné) po 100 % (jsou v zásadě identické). Čím bude procento vyšší a blíže hodnotě 100, tím podobnější si audioknihy jsou.

Jak to využít při doporučeních?

Opět si představte, že jste tím počítačem. Právě jste přečetli 5000 audioknih (všechny audioknihy, které aktuálně existují). Každou si pamatujete. Každou si porovnáte s každou a přiřadíte porovnání hodnotu od 0 do 100. Udělali jste tedy 5000 krát 5000 (25 milionů) porovnání.

Pokud teď chcete někomu doporučit audioknihu na základě jiné, stačí si projít všechna porovnání této audioknihy s každou další. Projít si tedy „pouhých“ 5000 porovnání (jedna audiokniha s každou další).

Potom je seřadíte podle podobnosti sestupně, tj. podle té číselné podobnosti od největšího čísla po nejmenší. A vyberete z nich řekněme prvních 20 – to budou audioknihy, které se nejvíce podobají té, k níž chcete zákazníkovi něco doporučit.

A funguje to? Opravdu takto dokáže počítač doporučit podobné audioknihy?

Funguje. A funguje to tím lépe, čím lépe se nám podaří počítač naučit význam slov. Což sice není lehký úkol, ale dnes už není nemožný.

Podobností jednotlivých knih to však nekončí.

Díky porozumění textu a možnosti zjištění podobnosti dvou „textů“ se nám otevírají úplně nové možnosti…

Jsme to, co čteme

Už jste někdy slyšeli, že jste tím, co čtete? A souhlasíte s tím? Něco na tom rozhodně bude.

Vezměme si už tolikrát zmiňované Dánovky. Pokud si přečtete tři Dánovky, neznamená to sice, že jste Dominik Dán, ale hodně to o vás napoví.

Ať už si to uvědomíte nebo ne, ty Dánovky budou mít v zásadě stejný styl psaní (napsal je přeci jen jeden autor) a hlavně budou obsahovat podobná slova.

Bez ohledu na to, jak je náš rodný jazyk na slova bohatý, každý z nás používá některá slova častěji, jiná méně často a další vůbec.

Vrátíme-li se k Dánovkám – ano, příběh bude odlišný, ale když se na ně podíváte z pohledu obsažených slov, dá se říct, že „v průměru“ budou hodně, hodně podobné. Když se na ně podívá počítač, podobné se budou zdát i jemu. Což pořád není to nejzajímavější.

Počítač si rád „přečte“ jakoukoli knihu, kterou mu dáte. Nebude hodnotit její obsah. Bude se na ni dívat jako na množinu slov.

A teď si představte něco, co by bylo na první pohled pro člověka divné, nepřirozené a asi i nesmyslné.

Představte si, že by vám někdo dal tři Dánovky spojedné do jedné. Přesně tak, jeden příběh za druhým. A tvářil by se, že se jedná o jednu knihu. Divné?

Jenže počítači to divné nepřijde, počítači je to úplně jedno.

Pro něj je to jen text, sada slov – a tak k tomuto textu i přistupuje. Takže klidně vezme takovou „knihu“ (ve skutečnosti tři knihy) a porovná ji s ostatními, s každou každičkou. Pro každou takovou „knihu“ umí zase zjistit podobnost a bude tak umět doporučit ty, které se jí nejvíce podobají.

Je už jasné, kam tím mířím?

Pomaličku se vracím k tomu, že jste tím, co čtete. Jste množinou knih. Jste množinou slov.

Pro počítač se tak můžete stát jediným textem. Textem, který ve skutečnosti bude složený ze všech knih, které jste kdy přečetli.

A pokud jste jeden text, jedna „kniha“, počítači nedělá sebemenší problém vás porovnat se všemi knihami, které zná. A zjistit, kterým se nejvíce podobáte. Se kterými toho máte nejvíc společného. A toto jsou knihy, které vám doporučí.

Hloupost? Že to nebude dobře fungovat?

No, možná budete překvapení, ale funguje to. Dokonce výborně.

Pokud jste přečetli hodně detektivek, bude vám pravděpodobně doporučovat další detektivky, možná s přesahem do thrillerů…. Trefí vás velmi přesně. Aniž by počítač věděl o knihách cokoli jiného.

Když tedy počítač rozumí textu, nepotřebuje vědět (a obvykle ani nic neví) o dalších atributech. Netuší, kdo je autorem, kdo interpretem a dokonce nezná ani žánr. Podobnost opravdu zjišťuje jen na základě podobnosti textu.

Bez problémů studeného startu, ale…

Výbornou zprávou je, že tento systém netrpí problémem studeného startu.

Nová audiokniha? Pohoda, stačí ji nechat počítač přečíst a hned jak ji přečte, umí ji okamžitě porovnávat s ostatními.

Nová audiokniha se tak může hned začít zobrazovat jako doporučení k jiným a naopak. Bez čekání, bez nutnosti sbírání dodatečných informací. Všechno, co tento systém potřebuje (text audioknihy), má hned k dispozici.

A co nový zákazník?

Pokud o něm netušíme absolutně nic, nepomůže nám sebelepší systém. Ale v momentě, kdy o zákazníkovi začneme získávat první informace (signály), můžeme si ho začít představovat jako „text“, jako jednu knihu.

Ať už od momentu první zakoupené audioknihy (ve smyslu „jsi tím, co čteš“), přidání první audioknihy na seznam přání (ve smyslu trochu upraveného, ale stále rozumného „jsi tím, co si přeješ číst“) nebo hodnocení první audioknihy („jsi tím, co kladně hodnotíš“).

Některé signály budou fungovat lépe, jiné hůř.

Vždy záleží na obchodě. Ten se s tím popasuje a vyladí systém tak, aby byl pro zákazníky opravdu užitečný.

Úžasné, ale…

Ano, každý systém má nějaké „ale“. Žádný systém není dokonalý.

Tento systém například trpí, pokud správně nerozumí slovům. Pokud jsme ho nenaučili správně rozumět danému jazyku.

Stejně problematické je, když chceme porovnávat audioknihy v různých jazycích. Pro spoustu lidí je jednoduché a běžné číst knihy ve více jazycích. Pro počítač je to bohužel stále komplikované. Ne neřešitelné, ale náročné.

Abychom taky nezapomněli, pamatujete, jak jsem říkal, že při 5000 audioknihách musí počítač vypočítat přesně 25 milionů podobností? A co když je těch audioknih víc, třeba 10000? Přesně, dvakrát víc audioknih znamená nutnost vypočítat čtyřikrát víc podobností (ano, 100 milionů). A to si žádá čas.

Takže tento doporučovací systém funguje výborně, ale zase ne rychle. Aby byl rychlý, musí se toho hodně udít. To jsou ale zase technické detaily, které tu rozebírat nemusíme.

Až se příště uvidíme

Až se příště stavíte na Audiolibrixu, všimněte si, že na různých místech najdete různá doporučení.

Které systémy používáme?

No, to je naše tajemství. Ale zvu vás k tomu, abyste se při doporučeních zastavili a zamysleli.

Pokud jste pozorně dočetli až sem, přemýšlet můžete nejen nad tím, jestli dostáváte zajímavá a relevantní doporučení (což umíte zhodnotit subjektivně). Ale i nad tím, jaký systém je asi na doporučení použitý – teď když už jednotlivé systémy znáte, některé byste mohli zvládnout lehce identifikovat.

A zároveň, když půjdete do nějakého jiného obchodu (je jedno, jaké zboží prodává), zkuste se zamyslet i nad ním. Zkuste zhodnotit, jak moc se obchod snaží, aby vám pomohl. A pokud vám nedává dobrá doporučení, zkuste si říct proč – jestli jen nezvolili dobrý systém, nebo ho zkrátka postavit nedokážou. Uvidíte, bude to zábava!

Doufám, že odteď už budete na doporučení hledět jinýma očima a i kdyby ne, tak doufám, že vás článek zaujal. Klidně ho doporučte kamarádům, potěšíte je i mě.

A mimochodem, doporučení od kamarádů bývají těmi z nejlepších. Jenže to už za vás žádný systém, počítač ani obchod sám neudělá. To musíte udělat sami.

A co že má tedy Hra o trůny společného se Zaklínačem?

No, z pohledu zmiňovaných atributů a systémů doporučení nic moc. K oběma audioknihám bychom našli lepší doporučení, než je doporučovat jednu k druhé. Ale stoprocentně mají společné aspoň to, že byl na jejich základě natočený seriál. To je ale téma na úplně jiný článek.

Když k nám v roce 2011 zavítala Apple Siri, nikdo nepředpokládal, jak změní náš svět. Technologický pokrok pokračoval, trendy přicházely a odcházely, hlasový asistent se ale stal neodmyslitelnou součástí života téměř 100 milionů uživatelů po celém světě. Tedy až na Slovensko a Česko. Hlasový asistent nám nic neříká, protože se stydíme a neumíme anglicky.

Představte si, že jste manažer/ka s vlastní sektrářkou nebo asistentem. Cupitají okolo vás, odpovídají na telefonáty, plánují vaše schůzky, budí vás, píšou za vás smsky a dokonce dokážou koupit narozeninový dárek vaší mamince, které jste už měsíc nezvedli telefon. 

No, a teď si představte, že vaše sekretářky najednou přijdou o svá těla. Už slyšíte jen jejich hlasy. Poltergeist? Ale kdeže. To jsou jen vaši virtuální asistenti. 

Voice assistant, nebo jestli chcete VOICE ASSISTANT, je taková vaše sekretářka bez těla. Takový homekit do kapsy. Můžete si vybrat hned z několika možností. Známe například: Siri, milé digitální děvče uvězněné v iPhonech. Dál třeba Google asistenta, nájemníka ze světu Androidů. Nakonec i Alexu, celým jménem Alexu Amazon, přebývající v pralesech. Ale ne, Alexa přebývá v inteligentních reprácích (a umí mimochodem přehrávat i české a slovenské audioknihy z Audiolibrix). Za zmínku stojí i Cortana od Microsoftu nebo slečinka Bixby, která by měla Samsung žalovat za to, že ji tak pojmenovali. 

Voice Assistant a naše končiny

Kráčím si tak po ulici, v jedné ruce kafe a v druhé snídani z nejmenovaného fastfoodu McDonald’s. Chci si pustit „Royal Blood“, co udělám? Řeknu: „Hey, Siri, play Figure it out.“ Nebo: „Hey Siri, play another song.“ Žádný problém! Píseň přepnutá a já nemusím žonglovat s míchanými vajíčky a Popradskou, která se tváří, že je z kávových bobů z Marsu.

Polovina majitelů AI technologií využívá voice search (hlasové vyhledávání) denně, což je pro značky příležitost stát se součástí každodenního rituálu, přesně jako je ten můj. Siri mě budí, nastavuju s její pomocí budík, stopky, sleduju životosprávu, píšu smsky.

Není problém ani ovládat osvětlení, termostat a další domácí spotřebiče za pomoci kamaráda, kterému technologická veřejnost nadává Homepod. Je to v podstatě takový moudrý reprák se zabudovanými mikrofony, který slouží na ovládání vaší inteligentní domácnosti. Homepod vám samozřejmě neaktivuje gamaty u babičky, potřebujete zařízení s připojením a k tomu tu správnou značku homekitu. Nejde ale o nic složitého, jakýkoliv průměrný prodavač elektroshopu vám dokáže pomoci s výběrem a instalací. 

Statistiky od Google říkají, že 20 % všech vyhledávání na Android zařízeních dospělými uživateli v USA roku 2017 bylo přes hlasové vyhledávání. Podle předpovědí do roku 2020 naroste podíl takových vyhledávání na 30-50 % a počet amerických domácností, které vlastní zařízení s voice asistentem ze 7 procent na 75. A jak je to teda se Slovenskem a Českem? Ehm, zpátky k vajíčkům a Royal Blood.

Na co si hrajete?

Jak si tak vykračuju a povídám si s vlastním telefonem, naproti mě se synáčkem za ruku cupitá mladá, pohledná maminka. Jakmile zachytí moje ‚Hey Siri, gimme the nearest restaurant,‘ podívá se na mě tak kysele, až se rozkašlu. Tenhle pohled mi křičí do ucha, že jsem ubohej pozér, co si hraje na Američana z reklamy.

Že si hraju na něco, co funguje tak akorát v Orange reklamách. To krásné, zasněžené vánoční Slovensko a děti v oranžových svetrech natěšené z nového paušálu.

Moje reakce? Skláním hlavu. Něco ve mně se stahuje. Scvrkne. Ano, je to moje odvaha dělat si věci podle sebe. Následující smsku posílám ve slovenštině…

Hlasové vyhledávání není omezené jednoduchými pokyny jako třeba navigace. Ano, pokud jste připojení na internet, můžete své virtuální asistentce přikázat, aby vás navigovala klidně i do pekla samotného. To ale není ani zdaleka všechno!

Voice search není jen o jednoduchých otázkách a odpovědích. Je o vytváření nákupních seznamů, to-do listů, o práci s kalendářem a připomínkami. Tihle digitální duchové neslouží jen na to, aby nám řekli, jaké je dnes počasí. I když to dokážou taky. Tak co nám brání v jejich užívání?

Zase zpátky k příběhu. 

Pohlednou maminku s tváří Belzebuba míjím a o deset minut později už mě překvapuje pracovní hovor. Co udělám? Odložím míchaná vajíčka na lavičku i s kávou a zvednu telefon. Rukou! Následně si zapisuju úkoly do mobilu, když najednou dorazí notifikace! Nějaká slečna ti dala lajk na „fotečku“. A už to jede. Mrknu na Instagram, jedna fotka, druhá, třetí, mrknu na mail, mrknu, mrknu MRKNUUUUU. Představte si mě v časosběru, jak stojím u lavičky a čumím do mobilu, zatímco se v pozadí střídá den s nocí a já stárnu.

Kancelář je vzhůru nohama, na práci se nesoustředím, v hlavě mám totiž tu holku z instáče. Kručí mi v břiše, myslím na to, jak se zamknu na záchodě, vybrečím se a pustím se do svých anorganických vajíček…

No to nemyslíš vážně! Vajíčka zůstala na zastávce.

Vážení, tohle by se nestalo, kdybych se nestyděl za svoje, nazvu to lyricky, TOUHY. Ta maminka s pohoršeným výrazem mi měla být ukradená. 

Klíč k budoucnosti

Řeknu vám to na rovinu. Tempo je šílené. Multitasking se na nás hrne ze všech světových stran. Naši šéfové, kolegové, konkurenti přizůsobují své mozky (rozumějte vnímání) právě výše zmíněnému multitaskingu a všem dalším -ingům představujícím benzín moderní Země. Každým rokem dokážou zvládnout víc a víc věcí najednou. Firmy na tyhle trendy odpovídají. Technika na ně odpovídá. Dřív nebo později ji ale nebudeme umět používat, protože nám bude chybět klíč.

Jako když stařenka vejde do kavárny koupit kilo čočky, protože ji viděla ve výkladu. Číšnice jí nadarmo vysvětluje, že to tam je jenom na ozdobu oken podniku. Tahle stařenka už nemá klíč a šanci spojit jedno s druhým. 

S hlasovým asistentem v našich zařízeních je to stejné. Je to klíč. Klíč k budoucnosti a k pochopení nových rovnic, postojů, trendů a produktů, o kterých se nám dnes ještě ani nezdá.

Hlasoví asistenti s umělou inteligencí, resp. zatím spíš s jejím stínem, se neustále učí. Čím víc je budete používat, tím lépe vás budou znát. Siri nejdřív nerozuměla slovenskému jménu mojí přítelkyně. Nedokázala jí zavolat. Dnes ji vytočí bez problému.

Představte si, jak to s těmito pomocníky bude vypadat, když na trh dorazí produkty jako Google Glasses, v headsetech s tzv. rozšířenou realitou. V nastavení rozšířené reality totiž musí uživatelé vykonávat různě složité úkoly a zároveň komunikovat s venkovním světem. Což znamená, že nebudou moci používat vstupní zařízení jako jsou klávesnice nebo myši. Za pomoci jiných technologií, jako je sledování očí a rozhraní mozek – počítač (BCI) asistenti s umělou inteligencí umožní uživatelům bezproblémově komunikovat s jejich virtuálním i fyzickým prostředím. 

Už se nenechám znechutit maminkami a ani nikým jiným. I vy byste to tak měli udělat. Podívejte se do svých mobilů. Najděte v nich své sektretářky a pomocníky. Komunikujte s nimi. Pomůžou vám. Koneckonců jsou to přeci klíče k budoucnosti. 

Nebo jinak: nepřepínejte během řízení kapitoly audioknih nebo písničky na mobilu, nechte to na svého hlasového asistenta.

„Hey Siri, wake me up at 7. Goodnight for now.“

„Goodnight, Peter.“