Jedním z velkých témat současnosti jsou systémy s generativní umělou inteligencí – nástroje jako jsou ChatGPT nebo Dalle-2 pravděpodobně vyzkoušel téměř každý, nebo o nich alespoň četl. Avšak jaký je přesně vztah mezi těmito nástroji a kreativitou? Na přelomu roku 2022 a 2023 se otevřela velká diskuse o tom, jakou roli může a má hrát umělá inteligence ve vztahu k lidské práci, kreativitě či unikátnosti, co je to, co tvoří člověka jedinečným a nenahraditelným.

Schválně zkuste během tří minut napsat haiku na téma kreativity a lidství. Když takový požadavek dáte do ChatGPT, získáte třeba toto:

Kreativita,
Duše, co světu září,
Lidstvo svou stopu.

Hodnotit kvalitu takové „básně“ je ošemetné, ale formálně to Haiku je, a kdyby to člověk četl nezaujatě, dost možná nepozná, zda jde o text od nějakého básníka samouka, nebo o text generovaný umělou inteligencí. Právě v tomto bodě narážíme na problém, kterého si všimla etika v podání Petera Singera. Tento australský etik si všímá toho, že je složité definovat člověka souborem určitých funkcí nebo vlastností. Pokud bychom například řekli, že člověk je to, co je schopné kreslit obrazy, pak bychom buď do množiny lidí museli zařadit i slony nebo šimpanze, nebo zvýšit nároky a pak by nám do ní nespadla řada osob. Podobných výsledků bychom dosáhli u počítání, řešení logických úloh nebo sociálních vztahů.

Ještě složitější situace než mezi lidmi a šimpanzi je mezi lidmi a systémy s umělou inteligencí. Onen pocit sociálního otřesu byl (a snad i je) skutečně existenciální – co je to, co dokážeme tvořit lépe než stroje? Jedna z definic člověka je ta, že jde o zvíře schopné tvořit umění. Jistě, ne každý člověk tvoří umění, ale snad by mohl a bylo by možné ho k tomu vychovat. Jenže, co si pak počít v situaci, kdy nedokážeme rozlišit mezi průměrným studentem a ChatGPT?

Snaha hledat rozlišující rys mezi člověkem a všemi ostatními jsoucny (technikou, zvířaty, …) je dlouhá a zdá se, že ne zcela produktivní. Moderní technika umožňuje mnoho činností natolik automatizovat, že nelze jednoduše říci, že existují nástroje, které něco neumí nebo principiálně umět nebudou. Umělá inteligence bude pravděpodobně brzy lépe řídit firmy, psát dokumentaci k počítačovým programům nebo analyzovat spektra hvězd nežli člověk. Když Nietzsche říká, že člověk je zvíře schopné slibu, pak má na mysli tři důležité roviny lidství, tak jak je v 19. století mohl chápat:

1. Člověk je schopen užívat jazyk. To ale moderní systémy využívající generativní umělou inteligenci umí také.
2. Člověk je schopen své myšlení orientovat do budoucnosti. Co ale znamená myslet do budoucnosti? Jde vlastně o vážení rizik a pravděpodobností, což současné Bayesovsky orientované rozhodovací systémy umí také. A dost statisticky lépe než člověk.
3. Člověk má důvěryhodnost, jeho slibu může někdo uvěřit a zachovat se podle něj. Pro rozhodování ale běžně využíváme expertní systémy také, jdeme na autobus, protože víme, že podle IDOS či Google Maps pojede ve stanovený čas, akcie nakupujeme podle modelů finančních trhů atp.

Zdá se, že toto všechno jsou systémy s umělou inteligencí schopné za člověka převzít. Mimo jedinou věc – nejsou zvířetem. To nás ale vede opět k úvaze, zda nám to stačí, a zdá se, že většina lidí bude intuitivně cítit, že nikoliv – totiž že myš s chytrým telefonem na zádech není totéž, co člověk. Jak ale v takové situaci postupovat dál?

Prvním krokem, jak se s tímto problémem (a snad až úzkostí z toho, že nás nahradí stroje) vypořádat, je opuštění entitního modelu myšlení. Relativně dlouho jsme si představovali, že kreativita je charakteristikou jedince – některý ji má vyšší, jiný nižší, někdo si ji kultivuje kurzem a jiný jí nepřikládá žádný specifický význam. Jenže, pokud se podíváme například na dějiny vědy nebo umění, můžeme pozorovat něco zcela jiného. Pro ilustraci si dovolíme dva příklady.

Ve výtvarném umění se ve středověku neužívalo perspektivy – velikost postav a dalších objektů většinou odpovídala jejich významu nebo hierarchickému spořádání. Když ale Filippo Brunelleschi (1377 - 1446) přišel s užíváním perspektivy v architektuře, relativně rychle došlo k dalšímu rozšiřování této techniky v architektuře a později i v malbě – Leonardo da Vinci (1452-1519) s ní již pracuje vlastně rutinně a další autoři ji již nebudou další staletí téměř zpochybňovat. Z perspektivy se stane určitý myšlenkový konstrukt, který se bude šířit mezi další autory a bude jedním z pilířů umění až do 19. století.

Příkladem z vědy může být využití matic. Matice jsou matematické struktury, které umožňují provádět výpočty v lineární algebře. Koncept matic se postupně vyvíjel, ale za jejich „vynálezce“ lze považovat především Jamese Josepha Sylvestera (1850), který pojem poprvé použil, a Arthura Cayleyeho, který krátce nato s maticemi definoval základní operace. Relativně dlouho se zdálo, že matice nemají mnoho praktického využití. Až na začátku 20. století se staly základním matematickým formalismem, který umožnil uvažovat o časoprostoru v souvislosti s obecnou teorií relativity nebo o základních vlastnostech pevných látek.

Možná ještě pozoruhodnějším příkladem je spor o to, kdo jako první objevil speciální teorii relativity – zda Albert Einstein nebo Henri Poincaré. Oba přišli v podstatě ve stejný čas na stejné rovnice. A je pravdou, že Einstein je dokázal podstatně lépe popsat a pochopit. Cílem všech těchto příkladů není vyprávět dějiny v karikované zkratce, ale ukázat, že kreativita není otázkou jednoho člověka nezávisle na kultuře a ostatních objevech své doby, ale je součástí prostředí, v němž se nachází.

Kreativita je tedy sdílený fenomén, který je možné dobře podpořit. Například Niels Bohr v Kodani řídil svůj fyzikální institut, který byl – díky pečlivé Bohrově snaze – mimořádně kreativním prostředím. To znamenalo, že řada jeho členů získala Nobelovy ceny – Bohr, Franck, Heisenberg, Dirac, Urey, Hevesy Rabi, Pauli, Bloch, … Kreativita není zřídlem, které prýští z jedince bez ohledu na to, kde se nachází, ale spíše projevem specifické schopnosti využít průsečík sil a interakcí, které na člověka působí, jak se domníval Bruno Latour.

Jinými slovy – každý projev kreativity je spojen se sociálními, kulturními a informačními interakcemi. Umělecké dílo, vědecký objev nebo jiný produkt kreativity je součástí širšího kontextu, bez něhož by nemohl vzniknout. Hranice mezi uměním a vědou nebo třeba politikou či sociální situací jsou tenké, protože se vzájemně ovlivňují a stimulují.

Touto perspektivou je možné se také dívat na to, jak chápat vztah umělých systémů a člověka. Není nutné v této perspektivě hledat jasně oddělenou dualistickou strukturu – člověk a technika, duše a tělo, znalost a dovednost, ale spíše se snažit o vytváření struktur a postupů, které povedou k takové formě spolupráce, která bude skutečně funkční a kreativní. Pokud se podíváme na současnou společnost, lze říci, že ani „jednoduché věci“, jako je počítačová myš nebo propiska, reálně nemůže vytvářet jeden člověk, ale vždy tým, ve kterém existují různé role. Říci, kdo vytvořil Škodu Octavia nebo třeba Google Docs, není dost dobře možné. Tato otázka, často spojená se školní zkušeností biflováním se vynálezců a objevitelů, nedává už dnes žádný smysl.

Existují artefakty, které člověk vytváří docela běžně – počítačové procesory, mobilní telefony nebo operační systémy, které jsou tak složité, že neexistuje nikdo, kdo by jim v celku dokázal skutečně dopodrobna rozumět. Jedinou cestu, jak pokračovat ve výzkumu, vývoji, inovacích, je dokázat pracovat dohromady. Vysoce inovativní člověk s kreativitou a mnoha zkušenostmi je v současném světě práce bezcenný, pokud nedokáže spolupracovat.

Tato spolupráce není jen otázkou týmu lidí, ale již dnes má širší perspektivu. V továrnách běžně můžeme vidět spolupráci dělníků a robotů, což může být sice kvalifikovaná práce, ale není příliš kreativní. Podstatně zajímavější příklad dnes nabízí například programování. Když něco programujeme, nikdy nezačínáme od nuly. Hledáme způsoby, jak využít kódy, které již vytvořil někdo jiný, jakým způsobem je adaptovat a správně poskládat tak, aby dělaly to, co mají. Míra vytváření zcela nových algoritmických struktur je zcela minimální (byť zásadní). A zatímco dříve se programátoři soustředili na to, aby své „inspirace“ získávali v repozitářích a na fórech, dnes velkou části práce zastane GitHub Copilot, který dokáže dopisovat kód podle toho, co uživatel potřebuje. Opírá se přitom o data z repozitářů v GitHub, tedy o největší kódový repozitář vůbec. Programátor tak určuje směr nebo konkrétní problém a Copilot vykonává velkou část rutinní práce za něj. Výsledné dílo je tedy produktem spolupráce mezi programátorem a umělou inteligencí.

Cíle vztahu kreativity a umělé inteligence by měly být – v ideálním případě – hledáním takových forem spolupráce, která umožní dosahovat výsledků, které by pro jednoho člena takového sociotechnického systému byly dosažitelné obtížně nebo nesnadno.

Jiným příkladem může být psaní eseje o Murakamiho románech, kdy autor textu má základní myšlenku, ale může se ptát expertního systému, ve kterém románu se vyskytuje Ovčí mužík nebo úspěšný student, který spáchá sebevraždu. Autor romány zná, ale nemusí si být jist jménem nebo konkrétním ukotvením děje, což systém s umělou inteligencí (například Google Bard) umí. V dalším kroku může nechat přeložit text z češtiny do angličtiny (DeepL) a provést jazykovou korekturu (Grammarly). Výsledkem je tedy vysoce kreativní produkt, na jehož tvorbě se v různých fázích podílely rozmanité systémy s umělou inteligencí.

Pokud se podíváme do literatury, můžeme říci, že vztah mezi kreativitou a umělou inteligencí je nejasný, ale přesto může být spojený s několika zásadami nebo myšlenkami, které budeme dále ještě rozvíjet:

• AI gramotnost je nezbytným předpokladem pro rozvoj kreativity. Není možné proti sobě stavět techniku a kreativitu. Jedno bez druhého není možné. Aby mohl být člověk kreativní v práci s umělou inteligencí, je nezbytné, aby jí maximálně rozuměl, znal její limity, ale i možnosti. Mnoho lidí provádí úkony, které jsou zbytečné, jen proto, že je nedokáže automatizovat.
• Kreativita předpokládá přítomnost abstraktních syntetizujících systémových modelů, schopnosti hlubšího promyšlení a porozumění světu. Dobré teoretické znalosti z konkrétních vědních disciplín jsou pro kreativitu zásadní, vracíme se k úvahám o Giottovi – bez odbornosti není kreativity a (pro někoho) paradoxně teoretické znalosti a modely jsou cennější než praktické dovednosti, které lze na AI často delegovat.
• Kreativita ve vztahu k AI umožňuje řešit nové problémy a výzvy, které jsou orientovány do budoucnosti. Kreativita není odtržená od reálného světa, v ideálním případě hledáme možnosti využití systémů s AI pro řešení problémů v reálně existujícím komplexním světě. Člověk je kreativní tam, kde vidí interes a chápe sociální význam svého chování.
• Je vhodné promýšlet možnost rozvoje informatického myšlení, nikoli pouze algoritmizace a programování. Je třeba klást důraz na obecné mentální modely a způsoby řešení problémů. Není nezbytné se naučit programovat, ale informaticky myslet – analyzovat problém, dokomponovat ho, nebát se zkoušet různé způsoby jeho řešení, vyhledávat hotové postupy atp.