How AI Could Save (Not Destroy) Education | Sal Khan | TED

Překladatel: Petr Bela Korektor: Kateřina Kosnarová

So anyone who's been paying attention for the last few months

Každý, kdo v posledních měsících sledoval zprávy,

has been seeing headlines like this,

jistě zaznamenal titulky jako tyto,

especially in education.

zejména v oblasti vzdělávání.

The thesis has been:

Hlavní myšlenka byla:

students are going to be using ChatGPT and other forms of AI

studenti budou zneužívat ChatGPT a další formy umělé inteligence

to cheat, do their assignments.

k podvádění, psaní úkolů.

They’re not going to learn.

Nebudou se učit.

And it’s going to completely undermine education as we know it.

A to úplně podkope vzdělávání, jak ho dosud známe.

Now, what I'm going to argue today

Já zde dnes budu tvrdit,

že nejen existují způsoby, jak to všechno zmírnit,

is not only are there ways to mitigate all of that,

if we put the right guardrails, we do the right things,

pokud zavedeme správná opatření, uděláme správné věci,

we can mitigate it.

můžeme to zmírnit.

But I think we're at the cusp of using AI

Ale myslím si, že jsme na prahu využití AI

for probably the biggest positive transformation

pro pravděpodobně největší pozitivní transformaci,

that education has ever seen.

jakou vzdělávání kdy zažilo.

And the way we're going to do that

A dosáhneme toho tím,

is by giving every student on the planet

že dáme každému studentovi na světě

an artificially intelligent but amazing personal tutor.

uměle inteligentního, ale úžasného osobního učitele.

And we're going to give every teacher on the planet an amazing,

A každému učiteli na světě poskytneme úžasného,

artificially intelligent teaching assistant.

uměle inteligentního asistenta pedagoga.

And just to appreciate how big of a deal it would be

A abychom si uvědomili, jak velká věc by to byla,

to give everyone a personal tutor,

dát každému osobního učitele,

I show you this clip

ukážu vám tento záznam

from Benjamin Bloom’s 1984 2 sigma study,

ze studie Benjamina Blooma z roku 1984 nazvané 2 sigma,

or he called it the “2 sigma problem.”

přesněji řečeno “Problém 2 sigma“.

The 2 sigma comes from two standard deviation,

2 sigma znamená dvě směrodatné odchylky,

sigma, the symbol for standard deviation.

sigma je symbol pro směrodatnou odchylku.

And he had good data that showed that look, a normal distribution,

Bloom měl dobrá data, která ukázala normální rozdělení,

that's the one that you see in the traditional bell curve

to, co vidíte na tradiční zvonové křivce

right in the middle, that's how the world kind of sorts itself out,

přímo uprostřed, tak nějak se svět třídí,

that if you were to give personal 1-to-1 to tutoring for students,

že kdybyste studentům poskytli individuální vzdělávání 1:1,

then you could actually get a distribution that looks like that right.

pak byste mohli dosáhnout rozdělení, které vypadá jako to napravo.

It says tutorial 1-to-1 with the asterisks,

Vzdělávání 1:1 vykazuje,

like, that right distribution,

jako to správné rozdělení,

a two standard-deviation improvement.

zlepšení s 2 směrodatnými odchylkami.

Just to put that in plain language,

Abych to řekl jednoduše,

to by mohlo z průměrného studenta udělat výjimečného studenta.

that could take your average student and turn them into an exceptional student.

It can take your below-average student

Může to vzít podprůměrného studenta

and turn them into an above-average student.

a proměnit ho v nadprůměrného studenta.

Now the reason why he framed it as a problem, was he said,

Důvod, proč to prezentoval jako problém,

byl ten, že řekl: “No, to je všechno hezké,

well, this is all good,

but how do you actually scale group instruction this way?

ale jak to vlastně rozšířit na skupinovou výuku?

How do you actually give it to everyone in an economic way?

Jak to vlastně dát všem, aby to bylo ekonomické?”

What I'm about to show you is I think the first moves towards doing that.

Co vám teď ukážu, jsou myslím první kroky k tomu, jak to dokázat.

Obviously, we've been trying to approximate it in some way

Samozřejmě, už se k tomu snažíme přiblížit

at Khan Academy for over a decade now,

v Khan Academy více než 10 let,

but I think we're at the cusp of accelerating it dramatically.

ale myslím, že teď jsme na prahu dramatického zrychlení.

I'm going to show you the early stages of what our AI,

Ukážu vám počáteční fáze toho, co naše AI,

which we call Khanmigo,

kterou nazýváme Khanmigo,

what it can now do

nyní dokáže

and maybe a little bit of where it is actually going.

a možná trochu i to, kam vlastně směřujeme.

So this right over here is a traditional exercise

Tak tady je tradiční úloha,

that you or many of your children might have seen on Khan Academy.

jakou jste vy nebo vaše děti mohli vidět v Khan Academy.

But what's new is that little bot thing at the right.

Novinkou je chatovací bot vpravo dole.

And we'll start by seeing one of the very important safeguards,

A začneme jedním z mnoha důležitých bezpečnostních prvků,

which is the conversation is recorded and viewable by your teacher.

což je záznam konverzace, který může vidět váš učitel.

It’s moderated actually by a second AI.

Je to vlastně moderováno druhou AI.

And also it does not tell you the answer.

A také vám neřekne odpověď.

Neslouží k podvádění.

It is not a cheating tool.

Na žádost: “Řekni mi odpověď.”

When the student says, "Tell me the answer,"

odpoví: “Jsem tvůj učitel.

it says, "I'm your tutor.

Co myslíš, že je další krok k vyřešení tvého problému?”

What do you think is the next step for solving the problem?"

Teď, když student udělá chybu, a to překvapí lidi,

Now, if the student makes a mistake, and this will surprise people

kteří si myslí, že velké jazykové modely nejsou dobré v matematice,

who think large language models are not good at mathematics,

notice, not only does it notice the mistake,

všimněte si, že bot si nejen chyby všimne

it asks the student to explain their reasoning,

a požádá studenta, aby vysvětlil své uvažování,

but it's actually doing what I would say,

ale vlastně dělá to, co bych řekl,

že by udělal nikoli průměrný, ale vynikající učitel.

not just even an average tutor would do, but an excellent tutor would do.

It’s able to divine what is probably the misconception in that student’s mind,

Dokáže odhadnout, že omyl v uvažování studenta je ten,

that they probably didn’t use the distributive property.

že pravděpodobně neprovedl roznásobení závorky.

Remember, we need to distribute the negative two

Nezapomeňte, že číslem -2 musíme násobit

to both the nine and the 2m inside of the parentheses.

číslo 9 i 2m uvnitř závorek.

This to me is a very, very, very big deal.

To je pro mě opravdu velká věc.

And it's not just in math.

A není to jen v matematice.

This is a computer programming exercise on Khan Academy,

Toto je cvičení z programování v Khan Academy,

where the student needs to make the clouds part.

kde student potřebuje roztáhnout mraky.

And so we can see the student starts defining a variable, left X minus minus.

A tak vidíme, že student začíná definovat proměnnou leftX mínus.

It only made the left cloud part.

To ale roztáhlo jen levý mrak.

But then they can ask Khanmigo, what’s going on?

Pak se může zeptat Khanmiga, co se děje.

Why is only the left cloud moving?

Proč se pohybuje pouze levý mrak?

And it understands the code.

A on rozumí kódu.

It knows all the context of what the student is doing,

Zná veškerý kontext toho, co student dělá,

and it understands that those ellipses are there to draw clouds,

a chápe, že ty elipsy jsou tam na kreslení mraků,

which I think is kind of mind-blowing.

což mi přijde úžasné.

A odpovídá: “Má-li se pohybovat i pravý mrak,

And it says, "To make the right cloud move as well,

try adding a line of code inside the draw function

zkuste přidat řádek kódu uvnitř funkce draw,

that increments the right X variable by one pixel in each frame."

který zvětší proměnnou rightX o jeden pixel v každém snímku."

Now, this one is maybe even more amazing because we have a lot of math teachers.

Toto je možná ještě úžasnější, protože máme hodně učitelů matematiky.

We've all been trying to teach the world to code,

Všichni se snažíme učit svět programovat,

but there aren't a lot of computing teachers out there.

ale není mnoho učitelů výpočetní techniky.

And what you just saw, even when I'm tutoring my kids,

S tím, co jste právě viděli, i když pomáhám svým dětem,

when they're learning to code,

když se učí programovat,

I can't help them this well, this fast,

nemohu pomoci tak dobře, tak rychle,

this is really going to be a super tutor.

tohle bude opravdu skvělý učitel.

And it's not just exercises.

A nejde jen o cvičení.

It understands what you're watching.

Rozumí i tomu, co sledujete.

It understands the context of your video.

Rozumí kontextu vašeho videa.

It can answer the age-old question, “Why do I need to learn this?”

Může odpovědět na věčnou otázku: "Proč se to musím učit?"

And it asks Socratically, "Well, what do you care about?"

A položí socratovskou otázku: “No a co tebe zajímá?”

And let's say the student says, "I want to be a professional athlete."

A řekněme, že student řekne: "Chci být profesionálním sportovcem."

And it says, "Well, learning about the size of cells,

A bot řekne: “No, učení o velikosti buněk,

which is what this video is,

což je obsah tohoto videa,

that could be really useful for understanding nutrition

může být velmi užitečné pro pochopení výživy

and how your body works, etc."

a fungování vašeho těla.”

It can answer questions, it can quiz you,

Může odpovídat na otázky, může vás testovat,

it can connect it to other ideas,

propojit s dalšími myšlenkami.

you can now ask as many questions of a video

Nyní můžete položit tolik otázek k videu,

as you could ever dream of.

kolik jen dokážete vymyslet.

(Applause)

(Potlesk)

Another big shortage out there,

Další velký nedostatek tam venku,

pamatuji si na střední školu, kam jsem chodil,

I remember the high school I went to,

the student-to-guidance counselor ratio was about 200 or 300 to one.

kdy poměr studentů k výchovným poradcům byl asi 200 nebo 300 k jednomu.

A lot of the country, it's worse than that.

V mnoha částech země je to ještě horší.

We can use Khanmigo to give every student a guidance counselor,

Můžeme použít nástroj Khanmigo, aby každému studentovi dělal poradce,

academic coach, career coach, life coach,

akademického, kariérního nebo životního kouče,

which is exactly what you see right over here.

což je přesně to, co vidíte zde.

And we launched this with the GPT-4 launch.

A spustili jsme to v době spuštění GPT-4.

We have a few thousand people on this.

Pracuje na tom několik tisíc lidí.

This isn't a fake demo,

Tohle není falešné demo,

this is really it in action.

ale realita z praxe.

And then there is, you know,

A pak jsou tu věci, víte,

things that I think it would have been even harder,

které by podle mě byly ještě těžší,

it would have been a little science fiction to do

bylo by to takové trochu sci-fi i pro tradičního učitele.

with even a traditional tutor.

Provozujeme online střední školu s Arizonskou státní univerzitou

We run an online high school with Arizona State University

called Khan World School,

s názvem Khan World School,

and we have a student who attends that online school, based in India.

kde máme studentku, která bydlí v Indii.

Her name's Saanvi.

Jmenuje se Saanvi.

And she was doing a report on "The Great Gatsby."

A ona psala referát o Velkém Gatsbym.

And when she was reading "The Great Gatsby,"

Když četla Velkého Gatsbyho,

Jay Gatsby keeps looking at the green light off into the distance.

Jay Gatsby se stále díval na zelené světlo mizící v dálce.

And she's like, "Why does he do that?"

A ona se ptala: "Proč to dělá?"

She did some web searches, and people have obviously studied this

Na internetu si vyhledala, že se tím již lidé zabývali

and commented about the symbolism of that,

a komentovali to jako symboliku,

but none of it was really resonating with her.

ale nic z toho ji skutečně neoslovilo.

And then she realized that she had Khanmigo

A pak si uvědomila, že má Khanmigo,

and that she could talk to Jay Gatsby himself.

a že si může promluvit přímo s Jayem Gatsbym.

And so, "Ah, splendid choice, old sport.

“Skvělá volba, starý brachu.

I am now Jay Gatsby, the enigmatic millionaire

Jsem teď Jay Gatsby, záhadný milionář

from F. Scott Fitzgerald’s classic.”

z klasického díla F. Scotta Fitzgeralda.”

And so, "Why do you keep staring at the green light?"

“Proč pořád civíš na to zelené světlo?”

"Ah, the green light, old sport.

"Ach, zelené světlo, starý brachu.

It's a symbol of my dreams and desires, you see.

Je to symbol mých snů a touhy, víš.

It's situated at the end of Daisy Buchanan's dock

Nachází se konci mola Daisy Buchananové

across the bay from my mansion.

naproti mému sídlu přes záliv.

I gaze at it longingly as it represents my yearning for the past

Dívám se na něj dychtivě, protože představuje mou touhu po minulosti

and my hope to reunite with Daisy, the love of my life."

a mou naději na opětovné setkání s Daisy, láskou mého života."

And what was cool is, Saanvi then said, “I had this long conversation,”

A skvělé bylo, že Saanvi potom řekla: “Měla jsem dlouhou konverzaci.”

she called him “Mr. Gatsby,”

Říkala mu “pan Gatsby”

and at the end she actually apologized for taking his time,

a nakonec se mu dokonce omluvila, že ho obrala o čas,

which I thought was very polite of her.

což jsem považoval za velmi zdvořilé.

But you can imagine this unlocks learning literature, learning ...

Dokážete si představit, jak toto usnadňuje studium literatury, učení...

You could talk to historical figures.

Můžete mluvit s historickými osobnostmi.

We're even probably going to add an activity

S největší pravděpodobností přidáme i možnost,

you can talk to like, the Mississippi River.

jak mluvit třeba s řekou Mississippi.

It brings things to life in ways that really were science fiction

To vše dává věcem život způsoby, které byly opravdu sci-fi

even six months or a year ago.

ještě před šesti měsíci nebo rokem.

Students can get into debates with the AI.

Studenti mohou vést debaty s umělou inteligencí.

And we’ve got this here is the student debating

Zde máme studenta, který debatuje o tom,

whether we should cancel student debt.

zda zrušit studentské půjčky.

The student is against canceling student debt,

Student je proti jejich rušení

and we've gotten very clear feedback.

a získali jsme jasnou zpětnou vazbu.

We started running it at Khan World School in our lab school that we have,

Spustili jsme to v Khan World School, v naší laboratorní škole Khan Lab School.

Khan Lab School.

Studenti, zejména středoškoláci, říkají:

The students, the high school students especially,

they're saying "This is amazing to be able to fine-tune my arguments

„Je to úžasné, moci doladit své argumenty

without fearing judgment.

bez obavy z odsuzování.

To mi dodává mnohem více sebevědomí

It makes me that much more confident

to go into the classroom and really participate."

jít do třídy a skutečně se zapojit.“

And we all know that Socratic dialogue debate is a great way to learn,

Všichni víme, že sokratovský dialog a debata je skvělý způsob učení,

but frankly, it's not out there for most students.

ale upřímně, většina studentů se k tomu nedostane.

But now it can be accessible to hopefully everyone.

Ale nyní by to mělo být přístupné pro všechny.

A lot of the narrative, we saw that in the headlines, has been,

Mnoho titulků hlásalo:

"It's going to do the writing for kids.

“Bude to psát za děti.

Kids are not going to learn to write."

Děti se nenaučí psát."

But we are showing that there's ways that the AI doesn't write for you,

My ukazujeme, že existují způsoby, jak AI nepíše za vás,

it writes with you.

ale s vámi.

So this is a little thing,

Je to maličkost

and my eight year old is addicted to this,

a můj osmiletý syn je na tom závislý,

and he's not a kid that really liked writing before,

i když předtím psaní moc rád neměl.

but you can say,

Teď může říct:

“I want to write a horror story,”

"Chci napsat hororový příběh,"

and it says, "Ooh, a horror story, how spine-tingling and thrilling.

a bot odpoví: “Ó, hororový příběh, jak strašidelné a napínavé.

Let's dive into the world of eerie shadows and chilling mysteries."

Ponořme se do světa děsivých stínů a chladivých tajemství."

And this is an activity where the student will write two sentences,

A při této aktivitě student napíše dvě věty

and then the AI will write two sentences.

a pak AI napíše dvě věty.

And so they collaborate together on a story.

A tak spolupracují na psaní příběhu.

The student writes, "Beatrice was a misunderstood ghost.

Student píše: "Beatrice byla nepochopený duch.

She wanted to make friends but kept scaring them by accident."

Chtěla se přátelit, ale omylem všechny děsila.”

And the AI says, "Poor Beatrice, a lonely spirit yearning for companionship.

A AI říká: “Chudák Beatrice, osamělý duch toužící po přátelství.

One day she stumbled upon an old abandoned mansion," etc.

Jednoho dne narazila na starý opuštěný dům.” atd.

I encourage you all to hopefully one day try this.

Všem vám doporučuji, abyste to jednou zkusili.

This is surprisingly fun.

Je to překvapivě zábavné.

Now to even more directly hit this use case.

Teď se ještě více zaměříme na tento způsob užití.

And what I'm about to show you,

A co vám chci ukázat.

everything I showed you so far

Vše, co jsem vám doposud ukázal,

is actually already part of Khanmigo, and what I’m about to show you,

je už součástí nástroje Khanmigo.

Co ukážu teď, jsme dosud nikomu neukázali, jde o prototyp.

we haven't shown to anyone yet, this is a prototype.

We hope to be able to launch it in the next few months,

Doufáme, že ho budeme moci spustit v příštích několika měsících,

but this is to directly use AI, use generative AI,

jedná se o přímé využití AI, použití generativní AI,

to not undermine English and language arts

nikoli oslabení angličtiny a jazykových umění,

but to actually enhance it in ways

ale o jejich skutečné zdokonalení způsoby,

that we couldn't have even conceived of even a year ago.

na které jsme si před rokem ani nedovedli pomyslet.

This is reading comprehension.

Jde o porozumění textu.

The students reading Steve Jobs's famous speech at Stanford.

Studenti čtou proslulý projev Steva Jobse na Stanfordu.

And then as they get to certain points,

A když se dostanou k určitým bodům,

they can click on that little question.

mohou kliknout na malý otazník.

And the AI will then Socratically, almost like an oral exam,

A AI s nimi sokratovsky, téměř jako při ústní zkoušce,

ask the student about things.

bude diskutovat o věcech.

And the AI can highlight parts of the passage.

AI může také zvýraznit určité části.

Why did the author use that word?

Proč autor použil toto slovo?

What was their intent?

Jaký měl záměr?

Does it back up their argument?

Podporuje to jeho argumentaci?

They can start to do stuff that once again,

Mohou začít dělat věci, které dříve nešly,

we never had the capability to give everyone a tutor,

jako poskytnout každému vlastního učitele,

everyone a writing coach to actually dig in to reading at this level.

nebo kouče pro psaní, aby se skutečně ponořili do čtení na této úrovni.

And you could go on the other side of it.

A můžete na to jít i obráceně.

And we have whole work flows that helps them write,

Máme celé pracovní postupy, které jim pomáhají psát,

helps them be a writing coach, draw an outline.

stát se kouči pro psaní, vytvořit osnovu.

But once a student actually constructs a draft,

Ale jakmile student vytvoří koncept,

and this is where they're constructing a draft,

a to je místo, kde vytvářejí koncepty,

they can ask for feedback once again,

může znovu požádat o zpětnou vazbu,

as you would expect from a good writing coach.

jako byste očekávali od dobrého kouče pro psaní.

In this case, the student will say, let's say,

V tomto případě student řekne třeba:

"Does my evidence support my claim?"

"Podporují mé důkazy moje tvrzení?"

A umělá inteligence pak dokáže nejen poskytnout zpětnou vazbu,

And then the AI, not only is able to give feedback,

but it's able to highlight certain parts of the passage and says,

ale i zvýraznit určité pasáže a říct:

"On this passage, this doesn't quite support your claim,"

“V této pasáži to a to příliš nepodporuje vaše tvrzení,”

but once again, Socratically says, "Can you tell us why?"

ale znovu se sokratovskou otázkou: “Můžete nám říct proč?”

So it's pulling the student, making them a better writer,

Takže studenty zapojuje a dělá z nich lepší pisatele,

dává mnohem více zpětné vazby,

giving them far more feedback

than they've ever been able to actually get before.

než mohli získat kdy předtím.

And we think this is going to dramatically accelerate writing, not hurt it.

A myslíme si, že toto dramaticky urychlí psaní, nikoli mu ublíží.

Now, everything I've talked about so far is for the student.

Vše, o čem jsem doposud mluvil, je určeno pro studenty.

Ale myslíme si, že to může být stejně účinné pro učitele,

But we think this could be equally as powerful for the teacher

pro podporu osobnějšího vzdělávání a upřímně řečeno

to drive more personalized education and frankly

save time and energy for themselves and for their students.

úspory času a energie pro učitele i jejich studenty.

So this is an American history exercise on Khan Academy.

Toto je cvičení z americké historie v Khan Academy.

It's a question about the Spanish-American War.

Jedná se o otázku ze španělsko-americké války.

And at first it's in student mode.

Zpočátku jsme v režimu pro studenty.

And if you say, “Tell me the answer,” it’s not going to tell the answer.

Když řeknete: “Řekni mi odpověď,” nezískáte odpověď.

Dostanete se do režimu pro výuku.

It's going to go into tutoring mode.

But that little toggle which teachers have access to,

Malý přepínač, který mají učitelé k dispozici,

they can turn student mode off and then it goes into teacher mode.

dokáže přepnout z režimu pro studenty do režimu pro učitele.

And what this does is it turns into --

Tím se změní v něco jako

You could view it as a teacher's guide on steroids.

obrovskou příručku pro učitele.

Not only can it explain the answer,

Nejen, že dokáže vysvětlit odpovědi,

it can explain how you might want to teach it.

ale také to, jak by danou věc mohli učit.

It can help prepare the teacher for that material.

Může pomoci připravit učitele na danou látku.

It can help them create lesson plans, as you could see doing right there.

Může jim pomoci vytvářet plány hodin, jak jste mohli vidět zde.

It'll eventually help them create progress reports

Také jim pomůže sledovat pokrok v učení

and help them, eventually, grade.

a nakonec jim pomůže i hodnotit.

So once again, teachers spend about half their time

Učitelé tráví asi polovinu svého času činnostmi,

with this type of activity, lesson planning.

jako je plánování výuky.

Všechnu tuto energii mohou získat zpět

All of that energy can go back to them

nebo ji mohou využít pro osobní interakce se studenty.

or go back to human interactions with their actual students.

(Applause)

(Potlesk)

So, you know, one point I want to make.

Jednu věc chci zdůraznit.

These large language models are so powerful,

Tyto velké jazykové modely jsou tak mocné,

there's a temptation to say like, well,

že je tu pokušení říci,

all these people are just going to slap them onto their websites,

že všichni je prostě přidají na své webové stránky,

and it kind of turns the applications themselves into commodities.

a tak se aplikace stanou komoditami.

And what I've got to tell you

A musím vám říct,

že to je jedním z důvodů, proč jsem první dva týdny nemohl spát,

is that’s one of the reasons why I didn’t sleep for two weeks

when I first had access to GPT-4 back in August.

když jsem v srpnu poprvé získal přístup k GPT-4.

But we quickly realized that to actually make it magical,

Ale rychle jsme si uvědomili, že kouzlo je v tom,

I think what you saw with Khanmigo a little bit,

což vám, myslím, Khanmigo trochu ukázal,

it didn't interact with you the way that you see ChatGPT interacting.

že interakce s ním nejsou jako interakce s ChatGPT.

It was a little bit more magical, it was more Socratic,

Bylo to trochu kouzelnější, bylo to více sokratovské,

it was clearly much better at math

mnohem lepší v matematice,

než jak si lidé obvykle myslí.

than what most people are used to thinking.

And the reason is,

A důvod je ten,

there was a lot of work behind the scenes to make that happen.

že za tím stojí hodně práce.

And I could go through the whole list of everything we've been working on,

A mohl bych projít celý seznam všeho, na čem jsme pracovali,

mnoho lidí po dobu 6-7 měsíců, aby to bylo opravdu kouzelné.

many, many people for over six, seven months to make it feel magical.

But perhaps the most intellectually interesting one

Ale možná nejzajímavější intelektuální výzvou

is we realized, and this was an idea from an OpenAI researcher,

bylo zjištění, a to byl nápad výzkumného pracovníka OpenAI,

that we could dramatically improve its ability in math

že můžeme dramaticky zlepšit schopnosti naší AI v matematice

and its ability in tutoring

a ve vyučování,

if we allow the AI to think before it speaks.

pokud jí umožníme myslet před tím, než promluví.

So if you're tutoring someone

Pokud někoho vyučujete,

and you immediately just start talking before you assess their math,

a hned začnete mluvit, než zjistíte, jak si stojí v matematice,

you might not get it right.

může se stát, že se spletete.

But if you construct thoughts for yourself,

Ale pokud se nejprve zamyslíte,

and what you see on the right there is an actual AI thought,

a to, co vidíte na pravé straně, je skutečná myšlenka AI,

něco, co si vygeneruje sama, ale se studentem ji nesdílí.

something that it generates for itself but it does not share with the student.

then its accuracy went up dramatically,

Poté se dramaticky zvýšila její přesnost

and its ability to be a world-class tutor went up dramatically.

a také schopnost být vynikajícím učitelem.

And you can see it's talking to itself here.

A můžete vidět, že si sama se sebou povídá.

It says, "The student got a different answer than I did,

Říká si: “Student došel k jinému výsledku než ty,

but do not tell them they made a mistake.

ale neříkej mu, že udělal chybu.

Místo toho se zeptej, jak k tomu dospěl.”

Instead, ask them to explain how they got to that step."

So I'll just finish off, hopefully,

Teď už snad rychle skončím.

you know, what I’ve just shown you is just half of what we are working on,

Co jsem vám právě ukázal, je jen polovina toho, na čem pracujeme,

and we think this is just the very tip of the iceberg

a myslíme si, že je to jen špička ledovce

of where this can actually go.

z pohledu toho, kam až můžeme dojít.

And I'm pretty convinced, which I wouldn't have been even a year ago,

A jsem poměrně přesvědčený, což bych ještě před rokem nebyl,

that we together have a chance of addressing the 2 sigma problem

že společně máme šanci řešit problém 2 sigma

and turning it into a 2 sigma opportunity,

a proměnit ho v příležitost 2 sigma,

dramatically accelerating education as we know it.

dramaticky urychlit vzdělávání, jak ho známe.

Now, just to take a step back at a meta level,

Jen abychom se vrátili o krok zpět na metaúroveň,

obviously we heard a lot today, the debates on either side.

slyšeli jsme dnes pohledy z obou stran.

There's folks who take a more pessimistic view of AI,

Jsou lidé, kteří mají pesimističtější pohled na AI,

they say this is scary,

říkají, že je to děsivé,

there's all these dystopian scenarios,

jsou tu všechny ty dystopické scénáře,

we maybe want to slow down, we want to pause.

možná bychom měli zpomalit, zastavit se.

On the other side, there are the more optimistic folks

Na druhé straně jsou ti optimističtější z nás,

that say, well, we've gone through inflection points before,

kteří říkají, že změny směru už tu byly,

we've gone through the Industrial Revolution.

prošli jsme průmyslovou revolucí.

It was scary, but it all kind of worked out.

Bylo to děsivé, ale nakonec se to všechno nějak vyřešilo.

And what I'd argue right now

A právě teď tvrdím,

is I don't think this is like a flip of a coin

že si nemyslím, že je to jako hod mincí,

or this is something where we'll just have to,

nebo že budeme muset jen čekat,

like, wait and see which way it turns out.

jak to dopadne.

I think everyone here and beyond,

Myslím si, všichni tady i jinde

we are active participants in this decision.

jsme aktivními účastníky tohoto rozhodnutí.

I'm pretty convinced that the first line of reasoning

Jsem si docela jistý, že první linie uvažování

is actually almost a self-fulfilling prophecy,

je ve skutečnosti téměř sebenaplňujícím proroctvím,

that if we act with fear and if we say,

že pokud budeme jednat s obavami a říkat:

"Hey, we've just got to stop doing this stuff,"

“Hele, musíme přestat dělat tyhle věci,”

what's really going to happen is the rule followers might pause,

ve skutečnosti se stane to, že dodržovatelé pravidel se zastaví,

might slow down,

mohou zpomalit,

but the rule breakers, as Alexandr [Wang] mentioned,

ale porušovatele pravidel, jak už řekl Alexandr [Wang],

the totalitarian governments, the criminal organizations,

ty totalitní vlády či kriminální organizace,

they're only going to accelerate.

to jenom zrychlí.

And that leads to what I am pretty convinced is the dystopian state,

A to vede k tomu, co jsem si docela jistý, že je dystopický stav,

which is the good actors have worse AIs than the bad actors.

kdy ti dobří mají horší umělou inteligenci než ti špatní.

But I'll also, you know, talk to the optimists a little bit.

Ale také promluvím k optimistům.

I don't think that means that,

Myslím, že to neznamená,

oh, yeah, then we should just relax and just hope for the best.

že bychom měli jen být v klidu a doufat v to nejlepší.

That might not happen either.

To také nemusí nastat.

I think all of us together have to fight like hell

Myslím si, že všichni společně musíme tvrdě bojovat za to,

to make sure that we put the guardrails,

abychom si zajistili ochranu,

we put in -- when the problems arise --

a když se objeví problémy,

reasonable regulations.

bude zde přiměřená regulace.

But we fight like hell for the positive use cases.

My tvrdě bojujeme za pozitivní využití AI.

Because very close to my heart,

Velmi mi to leží na srdci

and obviously there's many potential positive use cases,

a očividně existuje mnoho možných pozitivních využití,

but perhaps the most powerful use case

ale snad nejsilnějším využitím

and perhaps the most poetic use case is if AI, artificial intelligence,

a nejpoetičtějším využitím je, když AI, umělá inteligence,

can be used to enhance HI, human intelligence,

může být použita k posílení HI, lidské inteligence,

human potential and human purpose.

potenciálu a účelu lidstva.

Thank you.

Děkuji.

(Applause)

(Potlesk)