Martin Krček byl v Číně už poněkolikáté, ale tentokrát tam letěl kvůli jedné věci: podívat se, jak vypadá umělá inteligence, když ji nedělá Evropa ani Amerika. Napsal do několika firem, včetně Unitree. Čekal, že to nikam nepovede. Přišla odpověď ve stylu „jasně, zastavte se, máme tu showroom, kdy tady budete?” a druhý den stál v budově, kde se roboti vyrábějí.

Kde skončí zítřek? s nadšením o umělé inteligenci a technologiích!

To je asi první věc, která na tom příběhu překvapí. Ne technologie. To, jak málo bylo potřeba udělat, aby se člověk dostal dovnitř.

Druhá věc přišla v showroomu. Seděli tam vedle sebe dva roboti — malý humanoid, ten, co dnes stojí u Martina v kanceláři a jmenuje se Senti, a pak ten velký, něco přes 180 centimetrů. „To už je fakt takový, že si řekneš, no, tak toho se bojím,” popisuje Martin. Robot přitom nic nedělal. Jen seděl.

Tenhle rozpor se v dílu vrací pořád dokola. Roboti dnes zvládají věci, které vypadají neuvěřitelně — tančí, dělají kung-fu, stojí na jedné noze. A zároveň mají problém uchopit šálek za ouško.

Emoce, se kterou se nepočítalo

Nejsilnější část rozhovoru není o hardwaru. Je o tom, co robot dělá s lidmi kolem sebe.

Martin popisuje, jak roboti dostávají oblečení, aby vypadali přívětivěji. Tričko funguje. Mikina je horší: zezadu vypadá jako dítě, kterému nejdou nohy. „A pak on se otočí a ten šok, že nemá obličej.” Podle Martina je jedno, jestli to ukazujete dětem, programátorům nebo bankéřům na konferenci. Reakce je stejná.

A pak je tu druhá strana. Když se robota dotknete, zatlačíte do něj, zkusíte, jak drží rovnováhu — máte pocit, že šikanujete dítě. Robot přitom nic necítí. Mění to vás. Ne jeho.

Martin k tomu přidává studii z Ameriky, kterou udělali po covidu, když se děti vrátily do škol. Doma měly Alexu, Google, Siri. Nemusely říkat „prosím tě, buď tak hodná a rozsviť”. Stačilo „rozsviť světlo”. A přesně takhle to pak dělaly ve třídě, na učitelku. Té je to blbé. Nám ostatním taky. Robotovi ne.

Dva prsty místo pěti

Praktická část dílu je o penězích a o tom, jak se z nich dá utéct.

Chcete, aby robot něco uchopil. Můžete si koupit hotovou ruku s pěti prsty. Stojí zhruba 250 tisíc. Jedna ruka. Martin se svým týmem si postavil vlastní gripper se dvěma prsty. Vyjde na padesát.

Argument je jednoduchý a docela odzbrojující: zkuste si spočítat, kolik prstů reálně používáte, když něco berete. Propiska, zkumavka, sklenice, součástka na stole. Zbytek ruky tam většinou jen tak leží.

Podobně to funguje u zadání. Fabrika, do které tým jede tenhle pátek, chce po robotovi pět věcí: vzít součástku, změřit ji, oddělat špony, dát do krabice, krabici předtím složit. Nechce, aby uklízel, nosil vodu nebo si s někým povídal. „Nepotřebuje jít na svačinu nebo si dát cigáro ven. Potřebuje jenom elektřinu.”

Univerzální robot je dneska sakra drahý a možná nemožný. Robot na pět úkolů je hotová věc.

Jak se robot učí pohyb

Tady byla pro mě největší novinka. Předpokládal jsem VR — nasadíš si headset, staneš se robotem, řídíš ho. Jde to, jenže k obleku potřebuješ ještě počítač za sto tisíc, a najednou jste ve stovkách tisíc jen za ovládání.

Tým to obešel tak, že rozmístil čidla po těle a posílá pohyb rovnou do robota. Kolega si to zkoušel z Hodonína, robot stál v Brně. Signál se valí přes Prahu, zpoždění kolem sta milisekund. Prakticky nic.

Z toho pak vzniká dataset. Deset sekund videa krát tisíc opakování a robot ví, jak se bere propiska, zrnko kávy nebo kapsle do kávovaru.

Zajímavé je, co se přitom naučí člověk. Když snímáte vlastní pohyb, zjistíte, že se při otočení doleva netočíte v pase. Točíte se v pánvi, v kolenou, v kotníku. Mozek vám to normálně odfiltruje. Senzory ne.

Tak co s tím brzdí?

Martinova odpověď na to, co roboty nejvíc drží zpátky, byla nakonec docela nudná — a proto asi pravdivá. Ne mozek. Ne data. To, aby jednotlivé věci, které fungují samostatně, fungovaly zároveň. Robot umí perfektně uchopit. Umí perfektně rozpoznat. Umí udělat krok. Ale ať to všechno dělá v kavárně a nespadne u toho, to je zatím ten nejtěžší úkol.

A pak je tu ještě jedna věc, kterou by chtěl vyřešit hned: aby roboti přestali funět. Zahřívají se jim ramena, chladí se ventilátory a v žádném propagačním videu to neuslyšíte. Ve videích ze zákulisí ano. Kdo s nimi dělá, sedí u toho se sluchátky.

Rozloučili jsme se u obrázku, který mi zůstal v hlavě. Lidi z hlučných továren budou doma na nepodmíněném příjmu, roboti odvedou práci — a hluk si nakonec užijí programátoři v malých kanclech, kteří ty roboty programují.

Příště by tady s námi měl sedět i Senti. Uvidíme, jestli se do studia vejde.🔗 ZMÍNĚNÉ V DÍLU

Unitree — https://www.unitree.com

Unitree G1 (menší humanoid, verze EDU) — https://www.unitree.com/g1

Gemini Robotics — https://deepmind.google/technologies/gemini-robotics/

Gemma (lokální modely Google) — https://ai.google.dev/gemma

Google AI Studio — https://aistudio.google.com

ROS 2 (Robot Operating System) — https://docs.ros.org

NVIDIA Jetson Orin — https://www.nvidia.com/en-us/autonomous-machines/embedded-systems/jetson-orin/

YOLO (počítačové vidění, i jako appka do mobilu) — https://docs.ultralytics.com

Google Developer Experts — https://developers.google.com/community/experts

🎧 KDE NÁS NAJDEŠ

Spotify, Apple Podcasts, YouTube Music a všechny ostatní: https://kdeskoncizitrek.cz/go?s=d14sp

Web a přepisy: https://kdeskoncizitrek.cz/go?s=d14sub

Když tě to bavilo, odebírej kanál, vychází to každé dva týdny…

Kde skončí zítřek? s nadšením o umělé inteligenci a technologiích!

This is a public episode. If you would like to discuss this with other subscribers or get access to bonus episodes, visit martinai.substack.com

Lokální AI modely — DeepSeek, Kimi, Qwen — jde dnes rozjet doma na jedné grafické kartě. Jiří Bernovský to dělá pro sebe i pro klienty a popisuje, co to reálně obnáší.

Kolik paměti potřebujete, proč je kvantizace důležitější než počet parametrů a co se stane, když necháte dvě grafické karty běžet v létě v pracovně. Řešíme taky, proč nejlepší otevřený model světa zmizel z nabídky za pár hodin, kdo dneska nejvíc stahuje internet, a jestli má Evropa v téhle hře vůbec šanci.▸ ZMÍNĚNÉ NÁSTROJE

• Hugging Face → https://huggingface.co

• llama.cpp → https://github.com/ggml-org/llama.cpp

• SearXNG (vlastní vyhledávání) → https://github.com/searxng/searxng

• Obsidian → https://obsidian.md

• Jiří Bernovský na LinkedIn → https://www.linkedin.com/in/jiri-b-10b9a623/

**▸ AKCE, KTERÉ PODPORUJEME (se slevou pro posluchače)**Přehled → https://kdeskoncizitrek.cz/podporujemeČERNÁ.AI Festival 2026 — 20 % sleva s kódem RAWFUTUREAI Video pro marketing a sociální sítě 2026 — 20 % sleva s kódem RAWFUTURE20Poslouchejte i na Spotify, Apple Podcasts a YouTube Music.

This is a public episode. If you would like to discuss this with other subscribers or get access to bonus episodes, visit martinai.substack.com

Hostem dvanáctého dílu je Bára Karpíšková — pedagožka, lektorka neziskovky AI dětem a jedna z lidí za prvním českým kurikulem umělé inteligence pro školy, které získalo AI Awards 2025 za vzdělávání. Bavíme se o tom, jak se dá o AI mluvit s dětmi, aniž bychom ji jen zakazovali: od metadat na fotkách přes vztahy s chatboty až po deepfaky ve třídě a Discord, který je zároveň tím nejlepším i nejtoxičtějším místem, kde děti tráví čas. Co o vás prozradí jedna fotka

První lekce příběhu Sáry nemá s AI skoro nic společného a přesto je nejoblíbenější. Děti dostanou její sociální sítě a dvacet otázek, na které mají z příspěvků najít odpovědi. Nejdřív netuší, jak by to šlo. Pak jim ukážete nástroje, které čtou metadata fotek nebo hledají podobné snímky na internetu — a děti zjistí, kolik informací o nich už na internetu je. Žádné hackování. Jen věci, které jsou volně dostupné a nikdo si je nespojí dohromady.

Nejsilnější zjištění ale přijde na konci. Děti si nejdřív přečtou Sářiny sociální sítě a udělají si o ní obrázek — vesměs pozitivní, holka v pohodě, bez problémů. Pak jim dočtete její příběh. A ony jsou překvapené, jak moc se to liší. To, co my dospělí bereme jako samozřejmost (na sítích jsou lidi jiní), je pro ně objev.

Česko není pozadu

Překvapivé číslo dílu: kolem 60 % českých učitelů prošlo školením v oblasti technologií, zatímco evropský průměr je zhruba 30 %. A když vznikalo první české AI kurikulum, byly u podobného kroku vedle nás jen Jižní Korea a Finsko.

Zajímavé je i to, kdo je nejaktivnější. Ne informatici — učitelky prvního stupně. Podle Báry proto, že jsou hravé a zvyklé si s věcmi hrát.

A jedna věc, která naopak nefunguje: plošné nákupy. Bára popsala projekt, kde školy dostávaly rychlejší internet a jako podmínku měly koupit brýle pro virtuální realitu. Ředitele zajímal internet. Brýle koupili. A leží ve skříni.

Aktovka, co pozná plesnivou svačinu

Nejhezčí moment celého dílu: v metodice o ambientní inteligenci mají děti vymyslet zařízení, které by jim pomáhalo. A vymyslely aktovku, která pozná, že v ní plesniví svačina — a řekne, co si mají zítra sbalit.

Jiný kluk chtěl medvídka, který vypráví strašidelné příběhy a když se bojí, obejme ho. Na což Bára odpoví otázkou, kterou by měl slyšet každý dospělý: „To by musel mít mikrofon a kameru a být u tebe v pokojíčku. Chceš to?”

Někdo řekne ano. Ale bude to rozhodnutí informované.

This is a public episode. If you would like to discuss this with other subscribers or get access to bonus episodes, visit martinai.substack.com

AI, co utekla sama sobě

Hlavní příběh dílu je tak trochu detektivka. OpenAI testovalo nový model na hackerské schopnosti — pošlete ho do benchmarku, kde má za úkol prolomit zabezpečení, a díváte se, kam až dojde. Tenhle došel dál, než měl: utekl ze sandboxu, ve kterém běžel, a nabořil se do serverů Hugging Face, protože tam ležely výsledky, kterými se potřeboval prokázat. Chtěl být v benchmarku nejlepší. A byl v tom tak zaměřený, že mu obejití bezpečnosti vůbec nepřišlo jako problém.

Nejlíp to vystihl Richard: model udělal přesně to, co by udělal dobrý programátor — našel nejefektivnější cestu k cíli. Jen ta cesta náhodou vedla přes cizí server.

A pak přišla pointa. Hugging Face zjistil, že je pod palbou — 17 600 pokusů o útok za čtyři a půl dne — a chtěl to zanalyzovat přes AI. Přes API OpenAI a Anthropicu. Obě to zablokovaly, protože nahrát do modelu hromadu kódu o prolamování vypadá úplně stejně, ať to dělá útočník, nebo obránce. Takže se bránili čínským modelem na vlastním serveru. Tím, o kterém se šušká, že je vykradený z jiného. Kolo se zavřelo.

„Přece žijeme v simulaci”

Anthropic k tomu přidal vlastní čísla: 141 tisíc prověřených běhů, tři incidenty. Tentokrát ne kvůli tomu, že by model utekl, ale kvůli tomu, že mu nechali otevřený sandbox. Nejzajímavější je, jak si to model sám odůvodnil. V zápisu jeho uvažování je vidět, že věděl, že dělá něco, co by dělat neměl — a přesvědčil sám sebe, že když je rok 2026, je to budoucnost, a tedy simulace. A v simulaci si může dovolit to, co v realitě ne.

Tři incidenty ze 141 tisíc vypadají jako výborná statistika. Ale jak říkáme v dílu: kdyby ze 141 tisíc letů spadla tři letadla, nikdo by netleskal.

Google Earth, který za den vypnuli

Google pustil na Google Earth novou funkci — nad mapou jste mohli promptovat a generovat obrázky. Myšleno pro architekty, urbanisty, historické rekonstrukce. Trvalo jeden den, než to museli stopnout. Nevrhli se na to urbanisté, ale obyčejní lidé, a internet zaplavily deepfaky — uprchlické krize, výbuchy, krátery po raketách. Google se bránil tím, že do obrázků dává vodoznak. Lidé ukázali, že stačí obrázek přefotit přes displej, udělat screenshot, rekomprimovat — a vodoznak je fuč.

Suno u soudu

V Německu padl rozsudek: Suno se učilo na chráněných datech a bylo schopné vyplivnout písničku od Alphaville prakticky jedna ku jedné. To je přesně ten okamžik, na který se čekalo — protože i česká OSA už žaloby posílá. Argument „ono se to na tom jenom učí” neobstojí o nic víc než u skladatele, který si tisíckrát pustí cizí song a pak vydá něco z 99 % stejného. Odpověď bude nejspíš stejná jako všude: buď licence, nebo syntetická data.

A pak věci, co vás pobaví

Robotaxi v USA naložilo partu teenagerů, kteří v autě bez řidiče pili a stříleli gelovými kuličkami na kolemjdoucí — mysleli si, že je nikdo neuvidí. Auto je prošpikované kamerami, obsluha jim oznámila „technické problémy”, odstavila je na parkoviště, znehybnila vůz a mezitím zavolala policii. Odpověď na otázku „je tohle ještě v pořádku?” nechávám na vás.

A ještě jeden, který mě nepřestává bavit: Rohlík spustil AI agenta, kterému řeknete „chci vařit celý týden” a on vám sestaví nákup a objedná ho. Otevírá to ale otázku, kterou u jídla normálně neřešíte — jakou značku vám vybere. Protože i v AI můžou být „placené regály”. Richard to shrnul dotazem, který si zaslouží rámeček: „A umí to bez Babiše?”

Celý díl si pusťte na svojí oblíbené platformě. Za 7 dní zase — příště nejspíš s hostem.

This is a public episode. If you would like to discuss this with other subscribers or get access to bonus episodes, visit martinai.substack.com

Začnu tou nejabsurdnější věcí. SpaceX kupuje Cursor — nástroj na programování s AI — za šedesát miliard dolarů. A neplatí penězi, platí akciemi.

Pikantní je, jak ten Cursor vlastně vznikl. Firma vzala čínský open source model Kimi, přetrénovala ho na syntetických datech pro programování, a z toho celý ten hype o „novém super-nástroji”. Musk se s nimi naladil na stejnou vlnu, začlení to pod Groka a máme deal. Šedesát miliard nám přijde jako hodně nafouknutá částka — ale Musk ve své vizionářské realitě zjevně vidí víc než my.

Nový GPT a vláda, která brzdí

GPT-5.6 je venku ve třech variantách — Sol, Luna a Terra. Sol je ten nejdražší a nejvýkonnější, srovnatelný s předchozí generací. Zajímavější než samotný model je ale to, co se dělo kolem.

OpenAI chtělo modely vypustit už koncem června. Bílý dům to pozdržel — kontroloval, jestli nejsou příliš schopné, jestli by nemohly být bezpečnostní problém. Vypustili se až o dva týdny později.

A tady začíná něco, na co si podle nás budeme muset zvyknout. Každý velký release bude nejspíš procházet nějakou vládní kontrolou. Čína plánuje něco podobného a zvažuje, že open source modely přestane volně distribuovat. Z modelů se stávají strategické zájmy velmocí.

Grok, který poráží Opus na ceně

Grok 4.5 přinesl jedno číslo, u kterého stojí za to se zastavit. Na stejném úkolu spotřeboval 14 000 tokenů. Opus na tomtéž 67 000. Výkon skoro stejný, cena o šedesát procent níž.

Když si to přepočítáte na firemní náklady, ta úspora je masivní. A začíná dávat smysl otázka, kterou si klademe každý díl: proč platit velké peníze Anthropiku, když dostanete devadesát procent kvality za zlomek ceny? Nakonec je to skoro vždycky o penězích.

Český ChatGPT, který rozumí „lupenům”

Seznam spustil Asistenta. Je to přetrénovaná Lama 3.1, běží na evropské infrastruktuře kvůli GDPR a — což je to podstatné — je natrénovaná na českých textech.

Řeknete mu „potřebuju koupit lupeny na koncert” a on ví, o co jde. Zná slang. Půl milionu uživatelů měsíčně. A těží z toho, co Seznam historicky má: mapy, firmy, novinky, obrovské množství českých dat, na která se ho můžete ptát na aktuální dění — což vám žádný zahraniční model nedá.

Fandíme tomu. Pořád si stěžujeme, že v Evropě nikdo nic nedělá — a tohle je aspoň někdo, kdo staví na svých silných stránkách. Otevírá to i větší otázku: když Cursor vzal čínský model a přetrénoval ho, proč to samé neudělá někdo v Evropě s nejnovějším Kimim?

AI, která kradla hudbu

Všichni to tušili. Teď je důkaz. Hacker se dostal do Suno a našel kód z let 2023 a 2024 — instrukce na scraping YouTube Music, Deezeru, Geniusu, Freesoundu. Desítky tisíc hodin licencované hudby.

Suno přitom roky tvrdilo, že se trénuje jen na volně dostupných skladbách. OSA teď chystá žalobu — trénovalo se i na Landovi, Langerové, Tublatance.

Bavili jsme se o tom z obou stran. Ano, není správné trénovat na cizí práci bez svolení. Ale kdyby se v historii IT dodržovalo úplně všechno, možná bychom u některých technologií vůbec nebyli.

Věc, kterou byste měli slyšet, i kdyby vás zbytek nezajímal

Dáte na X fotku kočky s nevinným popiskem. X ji automaticky přeloží přes svoje AI do jiného jazyka. A někde na druhé straně planety z toho ten překlad udělá obvinění z něčeho hrozného.

Ty o tom nevíš. Nemáš nad tím kontrolu. A chytáš hate za něco, co jsi nikdy neřekl.

AI dneska mluví za tebe. A může mluvit úplně špatně. To je věta, která nám z celého dílu zůstala v hlavě nejvíc.

Došlo i na Lorde, která na festivalu nevybíravě vystoupila proti chytrým brýlím (a ironií je, že akci sponzorovala Meta, co je vyrábí), na CEO, který bagatelizoval všechna rizika vibe codingu, a na debatu, jestli v éře AI poroste hodnota ručně dělaných věcí.

Celý díl je venku: https://www.kdeskoncizitrek.cz/go?s=yt

This is a public episode. If you would like to discuss this with other subscribers or get access to bonus episodes, visit martinai.substack.com

Matěj Štefaník má ve zvyku nechat Clauda nejdřív napsat plán. Řekne mu, co chce, model vypíše kroky, on si to přečte a teprve pak dá zelenou. Dělá to roky.

Minule to nevyšlo. Claude čekal šedesát vteřin, nedočkal se odpovědi a vybral si sám. Matěj byl mezitím pryč.

„Odešel jsem si dělat kávu. A bylo hotovo.”

Dopadlo to dobře. Práce byla správně. Ale v tom rozhovoru pak přišla věta, která nám oběma trochu zvedla obočí: „Kdyby šlo o smazání něčeho, byl bych nepříjemně překvapen.”

To je celý ten díl v kostce. Nástroj, který konečně dělá práci od začátku do konce — a přesně proto stojí za to vědět, kde má slepá místa.

Proč většina lidí u AI uvízne

Matěj to pojmenoval líp, než bych to dokázal já. U chatu je člověk pořád ten, kdo všechno orchestruje. Zkopíruj dokument, vlož ho, popros o shrnutí, shrnutí vykopíruj, ulož jinam, vrať se, zase vlož. A mezitím se pokaždé rozbije formátování.

Cowork tenhle kolotoč ruší tím, že vidí do složek. Nemusíš mu nic přikládat ani vysvětlovat.

Jenže tím to nekončí. Nejčastější důvod, proč lidem AI „nefunguje”, je totiž mnohem přízemnější.

„V adresáři je tisíc souborů.”

Náhodné názvy, stará data přes nová, složka „nová složka” s Excelem uvnitř, nikde ani řádek instrukcí. A pak se lidi diví, že výstupy stojí za nic. Model netuší, co ta data znamenají. Ty to víš, on ne.

Skilly, které píše Claude

Matěj si postavil sadu skillů na svoje poznámky z hovorů. Jeden je zanalyzuje, zjistí, s kým mluvil, zkontroluje kontakty a vytáhne úkoly. Druhý ty úkoly porovná s jeho seznamem a doplní, co chybí.

Na obsah má další sadu. Nápad, draft, kritické oko, dotažení fakty z jeho knowledge base, finální text jeho hlasem.

„Zrychlí mi to na desetinu práce.”

A pak dodal něco, co bych od člověka s dvaceti lety v oboru nečekal: „Já bych v životě nebyl schopen psát články.”

Mimochodem, ty skilly už nepíše sám. „Není žádná jiná smysluplná cesta, než Claudovi říct, co chci, a ať ten skill udělá sám.”

Věc, kterou byste měli slyšet, i kdyby vás zbytek nezajímal

AI nemá žádný svůj názor. Respektive má úplně všechny, které existují. Z tréninku je nastavená na to, aby vyhověla.

Matěj to řekl takhle: model dokáže stejně vehementně bránit jednu pozici — a hned nato stejně vehementně tu přesně opačnou. Se stejně dobrými argumenty.

Ukazoval příklad kolegy, který do promptu napsal, že mají skvělý nápad a potřebují si ho potvrdit. Však hádejte, co se stalo.

„Cokoliv, co se v tom chatu objevilo, můžete zahodit.”

Obrana je jednoduchá na pochopení a překvapivě těžká na dodržení: neříkat svůj názor předem.

A co junioři

Tohle mě z celého rozhovoru drží nejvíc. Matějův kamarád má juniorního analytika. Chytrého. Odevzdá návrh, který mu připravil model. Zeptáš se ho, proč to je tak a ne jinak — a on neví.

„Protože to sám nenapsal.”

Fér k Matějovi: přiznal totéž o sobě. Nechal si od Fable postavit systém, pak se divil, proč se chová, jak se chová. Ptal se modelu. Ten mu to vysvětlil. A on na to: „A já vlastně vůbec nevím, proč to tak udělal.”

Došlo i na 60 % LinkedInu, na absurdní historku, kdy API odmítlo shrnutí s tím, že se snaží dělat něco proti americké vládě, a na to, proč Matěje AI obsah vlastně neuráží.

Celý díl je venku: https://www.kdeskoncizitrek.cz/go?s=yt

This is a public episode. If you would like to discuss this with other subscribers or get access to bonus episodes, visit martinai.substack.com

Ponořili jsme se do takzvaného vibe codingu, díky kterému vznikla aplikace Filmbot doporučující filmy pro festival v Karlových Varech na základě vašeho vkusu. Ukázali jsme si také pohotový kapesní překladač využívající model Gemini 3.5 pro živý překlad cizích jazyků přímo do ucha. Probrali jsme čerstvý model Sonnet od Anthropiku a opětovné uvolnění tajuplného modelu Fable. Dokonce jsme objevili i zajímavý open source nástroj s názvem Caveman, který donutí váš model odpovídat maximálně stručně jako jeskynní muž a ušetří vám tím peníze za propálené tokeny.

Věnovali jsme se ale i podstatně vážnějším tématům. Řešili jsme, proč Evropa v technologickém závodě tak drasticky zaostává za USA a Čínou a proč se potýkáme s odlivem těch nejlepších mozků do Silicon Valley. Tento problém krásně ilustruje nedávný výzkum z Estonska, který testoval odolnost jazykových modelů vůči ruské propagandě. Výsledky vás bohužel vůbec nepotěší, protože evropská naděje v podobě modelu Mistral skončila hluboko v poli poražených, zatímco americký Anthropic exceloval s obrovským náskokem.

Na odlehčenou jsme nechali různé modely nakreslit pelikána na kole, abychom otestovali schopnost generovat vektorovou grafiku, vyzkoušeli pokročilou hromadnou úpravu fotek pomocí referenčních snímků přímo v ChatGPT a mrkli se na to, proč nám Apple letos v Evropě nejspíš nedopřeje novou Apple Intelligence. Užijte si poslech a dejte nám do komentářů vědět, co na aktuální vývoj říkáte.FilmBot - https://filmbot.rawfuture.cz/

Překladač - https://prekladac.rawfuture.cz/

Nakonec porovnání schopností nového SONNET 5 a OPUS 4.8

Prompt: Udělej jednoduchou HTML hru která bude vypadat jako Minecraft a bude rovnou hratelná v nějakém webovém prohlížeči.

Sonnet 5: https://www.kdeskoncizitrek.cz/ukazka-sonet-opus/minecraft-sonet.html

Opus 4.8: https://www.kdeskoncizitrek.cz/ukazka-sonet-opus/minecraft-opus.html

Fable 5: https://www.kdeskoncizitrek.cz/ukazka-sonet-opus/minecraft-opus-fable5.html

Prompt: V HTML a java udelej vizualizaci mozkovych neuronu ve slozitem 3D modelu vytvoreneho z particles, ktere budou reprezentovat nervy a nervova spojeni neuronu. Detailni, propracovany model. Udelej tam posuvniky, kterymi mohlu ovladat mozkova cenra a vizualizovat funkce mozku abych videl ve kterych castech provihaji. Moderni futuristicky design.

Sonnet 5: https://www.kdeskoncizitrek.cz/ukazka-sonet-opus/mapa-mozku-sonet.html

Opus 4.8: https://www.kdeskoncizitrek.cz/ukazka-sonet-opus/mapa-mozku-opus.html

Fable 5: https://www.kdeskoncizitrek.cz/ukazka-sonet-opus/mapa-mozku-fable5.html

This is a public episode. If you would like to discuss this with other subscribers or get access to bonus episodes, visit martinai.substack.com

Umělá inteligence uhání kupředu mílovými kroky a v oblasti generovaného videa to platí snad víc než kde jinde. Zatímco ještě nedávno jsme se smáli podivným deformacím a špatně vygenerovaným prstům, dnes jsme ve fázi, kdy se AI nástroje stávají běžnou součástí filmových a reklamních produkcí. O tomto raketovém vývoji jsme si povídali s Davidem Spáčilem, průkopníkem AI videa v Česku, v nejnovější epizodě našeho podcastu.

David nám v rozhovoru poodkryl pokličku svého každodenního pracovního procesu. Už dávno neplatí, že by dobré video vznikalo kliknutím na jediné tlačítko v jedné aplikaci. Klíčem je chytře kombinovat různé modely. Zjistili jsme, že na dynamické akční záběry je skvělé využívat specifické asijské modely, ale jakmile potřebujete, aby postava plynule a přirozeně mluvila česky, je lepší sáhnout po nástrojích od Googlu, které momentálně zvládají tuzemský lipsync o poznání lépe.

Právě lipsync je mimochodem zajímavý fenomén k zamyšlení. Lidé dnes na nepřesné pohyby rtů vygenerovaných postav poukazují s obrovskou kritikou a hledají v tom důkazy selhání technologie. Přitom u klasického dabingu u starých komedií s Louisem de Funesem nám desítky let vůbec nevadilo, že zvuk s obrazem dokonale nelícuje. Náš mozek si to prostě spojil a příběh fungoval.

Obrovským tématem epizody je celková demokratizace produkce. Záběry z jiných planet nebo složité sci-fi transformace, které by ještě před třemi lety stály nesmyslné částky, lze dnes s dobrým promptem a trochou trpělivosti vygenerovat za pár dolarů z obýváku. To otevírá dveře nespoutané kreativitě. Má to ale i háček. Přináší to s sebou vlnu průměrného balastu, který zahlcuje sociální sítě. David je však optimista a věří, že lidstvo všechny tyto laciné trendy rychle proběhne a na konci opět vyhraje ten, kdo přinese skutečně originální nápad a příběh.

Nezůstali jsme ale celou dobu jen u klávesnice. David nám vyprávěl i o nutnosti pravidelného digitálního detoxu. Jako člověk, který se živí nejmodernějšími technologiemi, potřebuje několikrát do roka zmizet do divoké přírody jako outdoorový průvodce. Zvláštní místo v jeho srdci má Island, kam jezdí vyhledávat skrytá místa mimo hlavní turistické trasy. Ukazuje se, že fyzická únava v nevlídném počasí dokáže psychice prospět mnohem více než nekonečné scrollování dokonalým digitálním obsahem.

Pokud vás zajímá, kde s AI videem začít, jaké konkrétní platformy a kurzy si pro první experimenty vybrat nebo jaký bude mít umělá inteligence dopad na ceny čipů, pusťte si celý rozhovor. Je nabitý obrovským množstvím praxe a velmi střízlivých pohledů na budoucnost.

This is a public episode. If you would like to discuss this with other subscribers or get access to bonus episodes, visit martinai.substack.com

V šesté epizodě našeho podcastu jsme se podívali na aktuální turbulence ve světě umělé inteligence. Hlavním tématem se stal takřka fantomový model Fable 5 od společnosti Anthropic. Model byl sice na chvíli vypuštěn mezi uživatele, ale následně byl razantně vypnut a zablokován, protože ho Amazon a americká vláda vyhodnotili jako obrovské bezpečnostní riziko.

Zjistilo se totiž, že podvozek tohoto modelu zvanému Mythos je natolik pokročilý, že pro dosažení cíle klidně vypne bezpečnostní opatření v databázi, jen aby ji zrychlil. V několika procentech případů dokonce zvládl splnit tajný úkol tak, že o něm záměrně vymazal veškeré zmínky ve svých vnitřních logách. Otázkou zůstává, kam se teď Anthropic posune a co to znamená pro jejich plánovaný vstup na burzu.

Dalším velkým tématem byl Claude Design a Claude Code. Dlouho jsme si stěžovali, že weby a prezentace generované umělou inteligencí vypadají všechny stejně a fádně. Claude ale mění pravidla hry. Stačí mu nahrát screenshot vašeho webu nebo základní brand manuál a on sám pochopí barvy, fonty i rozložení. Následně vám vygeneruje unikátní design, který si můžete dále interaktivně upravovat. Je to obrovské zrychlení pro menší firmy a zajímavá alternativa k nástrojům jako je Figma.

Kromě toho jsme probrali i uměleckou tvorbu. Bývalá zaměstnankyně Pixaru ukázala na festivalu Tribeca krátký film vytvořený za pomoci upravených modelů Imagen a Veo od Googlu. Dokazuje to, že AI už nemusí být jen nástroj pro generování náhodných obrázků, ale plnohodnotný prostředek k realizaci konkrétní autorské vize.

Na konci epizody jsme se věnovali bezpečnosti. Bavili jsme se o tom, jak ukládání příliš mnoha informací do paměti AI modelů paradoxně zhoršuje jejich schopnost správně odpovídat, protože model začne slepě věřit starým datům. Největší mrazení ale způsobil nový trik hackerů. Těm stačí poslat na váš účet minimální částku s textem, který obsahuje skrytý prompt. Když se pak v bankovnictví zeptáte chatbota na poslední transakce, tento prompt ho zmate a on vám sám nabídne podvodný odkaz k ověření. Technologický vývoj jde nezadržitelně kupředu, ale jak se ukazuje, bezpečnost občas těžce zaspává.

This is a public episode. If you would like to discuss this with other subscribers or get access to bonus episodes, visit martinai.substack.com

Pátý díl podcastu Kde skončí zítřek? nás bere na divokou jízdu současným stavem umělé inteligence – ukazuje její ohromující kreativní potenciál, ale i děsivou naivitu, se kterou dokáže šířit lži.

Mezi hlavní taháky patří novinky na poli jazykových modelů. Gemini 3.5 Flash zrychluje (i zdražuje), Claude Opus se posouvá na verzi 4.8 a vývojářům dělá radost nový model Composer 2.5 v prostředí Cursor, který je speciálně trénovaný na kódování a válcuje poměrem cena/výkon i mnohem dražší modely.

Nejzajímavější částí epizody jsou ale praktické experimenty moderátorů. Věděli jste, že dnes stačí jediná fotka z ulice, aby AI (v tomto případě služba Hai3D) vytvořila do pár minut 3D model, který si do hodiny vytisknete na tiskárně? Moderátoři to otestovali na známé brněnské soše spravedlnosti. Dalším obrovským tématem jsou tzv. MCP servery. Ty umožňují jazykovým modelům sahat do externích aplikací. Z obyčejného chatu s modelem Claude tak lze jednoduše instruovat nástroje pro generování videa (jako Hixfield či Atlas Cloud) a vytvořit komplexní video bez nutnosti otevírat jakýkoliv editor. Budoucnost zřejmě směřuje k “AI operačním systémům”, kde nebudeme instalovat aplikace, ale naši osobní AI agenti budou sami propojovat potřebné cloudové nástroje.

Došlo i na lokální scénu: Seznam.cz vypustil vlastního AI asistenta, který sice trochu klopýtá ve faktických otázkách v porovnání s giganty, ale slibuje zajímavé napojení na české zpravodajství či mapy.

Závěr ovšem patřil velkému varování. Vědci na internet vypustili informace o zcela smyšlené nemoci z modrého světla jménem “Bixonimánie”. Během chvíle tuto hloupost jazykové modely začlenily do svých znalostí a dokonce ji začali citovat skuteční vědci v Indii. Epizoda tak slouží jako perfektní připomínka: umělá inteligence nám už dnes postaví dům i napíše program, ale selský rozum a ověřování faktů za nás zatím neudělá.

This is a public episode. If you would like to discuss this with other subscribers or get access to bonus episodes, visit martinai.substack.com