Maty Boháček – Ozvěny umělé inteligence: Rekurzivní trénování AI, kolaps a transparentnost 30. 9., aula, 18:00 – 19:30

Abstrakt přednášky: 

Výjimečný rozmach moderní umělé inteligence umožnila obrovská a rozmanitá databáze dat, kterou je internet. Tento základ se však mění: jak se online šíří syntetická média a přímočaré AI smetí (AI slop), modely stále častěji riskují, že budou trénovány na datech vytvořených svými předchůdci. Jak tyto rekurzivní zpětnovazebné smyčky ovlivňují AI trénování — dochází ke zlepšování, nebo naopak k úpadku? Může konzumace vlastních syntetických dat za určitých podmínek paradoxně zlepšit výkon modelů místo jeho zhoršení? A jak můžeme získat zpět náhled do dat, která modely formovala, když se stávají stále méně transparentními? Tato přednáška sleduje cestu dat přes propojené ekosystémy AI a internetu a zdůrazňuje, jak osud našich modelů v konečném důsledku odráží osud našich dat. 

Jana Vorlíček Soukupová – AI & právo, 9. 10., aula, 16:00 – 17:30

Abstrakt  přednášky: 

Víte, jaká data můžete vkládat do nástrojů AI? Zajímá vás, jaká práva máte k výstupům vygenerovaným umělou inteligencí? Přemýšleli jste o tom, do jaké míry můžete umělou inteligenci použít při psaní závěrečné práce?  

Přednáška představí základní právní otázky a limity spojené s používáním umělé inteligence ve vzdělávání. Konkrétně se přednáška zaměří na ochranu osobních údajů, autorské právo a Akt o umělé inteligenci. Součástí přednášky budou také praktické tipy, jak se vyhnout právním rizikům při nejběžnějším používání AI v rámci výuky.  

Tomáš Filo – AI jako ideologie: Kritická reflexe technologického vývoje 15. 10., P52, 16:00 – 17:30

Abstrakt přednášky: 

Téma umělé inteligence rezonuje společností čím dál tím více. Stejně jako u jiných technologických artefaktů je důležité diskutovat nejen o jejich technických aspektech, ale i o jejich politice – technologie jsou totiž výsledkem komplexních a sociálně situovaných vývojových a designových procesů. Tato politika často vychází z různých představ jejich tvůrců, zejména ze Silicon Valley. Přednáška se proto zaměří na to, jak myšlení o umělé inteligenci ovlivňuje společenské narativy, veřejnou politiku a přináší konkrétní socio-ekonomické i environmentální dopady. Zároveň se pokusí otevřít diskuzi pro alternativní přístupy, které neberou nevyhnutelnost AI jako samozřejmost, ale umožňují kritické zpochybnění její role ve společnosti. 

Jan Kleiner – Generativní agenti ve výzkumu a výuce: Jsou tradiční metody sběru sociálněvědních dat mrtvé? 21. 10., U32, 18:00-19:30

Abstrakt přednášky: 

Generativní agenti napodobují rozhodování a postoje skutečných lidí a lze je implementovat do složitých modelů a simulací. Jedná se o poměrně novou oblast, ale výsledky preprintů a studií jsou slibné. Tyto agentní simulace umožňují modelovat celou řadu fenoménů od politického chování, kognitivní odolnosti, až po procesy vládnutí v prostředích, která by byla pro tradiční experimenty nedostupná. Na příkladu výzkumné iniciativy AIRES Lab (Artificial Intelligence for Research in Experimental Security and Governance) bude ukázáno, jak lze pomocí syntetických populací a adaptivních wargamingových simulací překonat limity dotazníků, rozhovorů či terénních experimentů. Diskuze se zaměří na vědeckou validitu těchto přístupů, jejich etické a epistemologické důsledky i jejich potenciál pro výuku a výzkum v éře umělé inteligence.

Petr Koubský – AI v praxi novináře: zkušenosti a slepé uličky 23. 10., P52, 16:00 – 17:30

Abstrakt přednášky: 

Žurnalistika je jednou z oblastí, kde se využití generativní AI nejen nabízí, ale vysloveně vnucuje. Většina seriózních médií přistupuje k věci velmi opatrně, protože se bojí chyb a nedůvěry čtenářů. Vedle toho je třeba brát v úvahu i právní rizika ohledně copyrightu a ochrany osobních dat. Motivace k zavádění AI je však velká. Přednáška popíše, k čemu AI dnes používá Deník N, co všechno v tomto směru zvažujeme a jaké zkušenosti jsme zatím získali. V diskusi bude dostatek prostoru pro jakékoli další dotazy týkající se AI v žurnalistice a podobných intelektuálních profesích. 

Kristina Fort – Dopady AI na mezinárodní bezpečnost a spolupráci 6. 11., P52, 16:00 – 17:30

Abstrakt přednášky: 

Jak AI ovlivňuje mezinárodní bezpečnost a spolupráci? Jsme uprostřed závodu o AI nadvládu? A jak na tuto situaci reagují mezinárodní instituce? Těmto otázkám se bude přednáška věnovat a pomocí příkladů z posledních let se pokusí načrtnout obraz o tom, jak AI utváří a v budoucnu bude utvářet mezinárodní společenství. 

Adriana Ilavská – Vybruste své výzkumné přednosti: Strategické využití nástrojů AI v akademické práci 10.11. a 20. 11., PC studovna FSS MU, 16:00–18:30

Abstrakt k workshopu:

Workshop s Adrianou Ilavskou je určen pro doktorandy, kteří chtějí kriticky a kreativně integrovat nástroje umělé inteligence (AI) do svého výzkumného workflow. Zaměřuje se na zvýšení efektivity výzkumu už od jeho počátečních fází, zjednodušení některých zdlouhavých procesů, zpřesnění analytického myšlení a posílení metodologické preciznosti. 

Modul 1: Myslet společne se „strojem“ – kritické posouzení a strategické využití AI 

Abychom mohli AI efektivně využívat, musíme nejprve lépe porozumět, jak funguje. Tento modul představí, jak jazykové modely napodobují lidské uvažování, kde mohou zkreslovat informace a proč je důležité chápat jejich limity a možná bias. Na tomto základě si ukážeme, jak lze AI využít při tvorbě konceptů, reframingu a testování výzkumných otázek, jak odhalovat slepá místa a rozšiřovat konceptuální horizonty, aniž bychom outsourcovali akademický úsudek. 

Modul 2: Výzkumná integrita v době AI 

AI lze strategicky zapojit také do rešerší a psaní, aniž by tím utrpěla vědecká kvalita a akademická integrita. Zaměříme se na specializované nástroje pro jednotlivé fáze literature review – od mapování oboru až po syntézu poznatků. Představíme si také postupy pro transparentní a odpovědné používání AI a tím zajistíme, aby AI podporovala váš výzkum, místo aby ho ohrožovala. 

Co si (snad) z workshopu odnesete: 

• Lepší porozumění tomu, jak AI nástroje fungují – včetně jejich limitů, možného bias a způsobů, jak je využívat strategicky, nikoli pasivně. 

• Praktické strategie, jak AI zapojit do konceptuální fáze výzkumu a lépe formulovat či testovat výzkumné otázky. 

• Strukturovaný přístup k rešerši literatury s podporou nástrojů určených pro různé fáze procesu. 

Žádné technické znalosti nejsou potřeba, stačí otevřená a kritická mysl. 

Zuzana Talašová – AI nástroje pro výzkum a akademické psaní: od nápadu po strukturovaný text 2. 12. a 4. 12., PC studovna FSS MU, 10:00–12:00

Abstrakt workshopu:

Workshop představí tři nástroje využitelné v akademickém výzkumu – Notebook LM, Litmaps a ResearchRabbit. Účastníci si vyzkoušejí, jak tyto nástroje mohou pomoci při formulaci výzkumných otázek, mapování literatury, syntéze textů a při samotném psaní. Cílem workshopu je ukázat, jak efektivně integrovat umělou inteligenci do výzkumného procesu, aniž by se ztratila kritická a tvořivá složka práce. V praktické části si účastníci vyzkoušejí tvorbu výzkumné mapy a práci s textovými výstupy generovanými AI.