Článek
A možná je to jenom ješitnost, přežitek, obava o ztrátu vlastního postavení, když přenecháme své kompetence někomu/něčemu jinému.
Ta v dalším textu zmíněná analogie s formálními požadavky je spíše než dokonalá paralela jen ilustrace určitého vývoje, během kterého jsme vždy jen reagovali s jistým zpožděním na technologický pokrok. Co kdybychom jednou pro změnu byli rychlejší a reagovali v předstihu? Nebo se alespoň připravili na to, co velmi pravděpodobně nastane?
Nabízím zde dva texty. Jeden napsala AI, druhý já. Myslím, že nebude těžké určit autorství, ostatně já psal částečně záměrně (a částečně prostě z lenosti) trochu ledabyle. Pokud se vám to bude chtít přečíst, sdělte upřímně, kterému textu byste dali přednost, pokud jediným kritériem nebude pouhé autorství. Promptem pro generovaný text byl první odstavec toho mého textu. A jestli to všechno opravdu přečtete až do konce, tak vám gratuluji.
Jak dlouho ještě budeme odmítat AI jako autora?
Když začaly počítače nahrazovat psací stroje, sepisovali jsme doporučení pro formální podobu kvalifikačních studentských prací tak, abychom co nejvíce imitovali strojopis. Normostrana, 30 řádků na straně 60 znaků na řádek, to je 1800 znaků, nejlépe neproporcionální písmo, maximálně Times New Roman 10-12 pt, řádkování 1,5, jednostranný tisk.
Důvody byly různé, třeba to, že se práce vytiskla a oponent si dělal poznámky mezi řádky přímo do textu. Ale hlavně to byl konzervativismus. Takto přece práce vždy vypadaly.
Studenty jsme, pokud jde o formální záležitosti, učili i základním typografickým pravidlům, např. že existuje rozdíl mezi spojovníkem a dvěma typy pomlček a že se nemají všechny zadávat pomocí znaku mínus, že existují české, francouzské, anglické uvozovky a řadu dalších detailů.
Postupně jsme se ale smiřovali s tím, že některé požadavky jsou přežitky, jiné, třeba ty typografické, stále častěji a lépe zvládne automatická korekce, že práce může být upravena i jinak, že může být opravena automatickým korektorem samozřejmě i po stránce pravopisné a gramatické, a dokonce i styl může být strojově vyladěn. A nyní lpíme na obsahu. Ale zjišťujeme, že tento výstup, tedy obsahová část odevzdaného textu, také už není dostatečně průkazným potvrzením, že student má požadované vlastnosti definované v profilu absolventa. Nehodnotíme tedy výstup samotný, ale stanovujeme nové podmínky hodnocení: ukaž, jak ses k tomuto cíli dostal, proč jsi zvolil tento postup, jaké zdroje jsou relevantní, šlo by to nějak jinak…?
Nehodnotíme již samotný výsledek, ale i, možná zejména, okamžitý výkon na místě. Pohotovou schopnost argumentovat, obstát v diskusi, obhájit svou volbu.
Malá odbočka: Dokonce to často dopadá tak, pokud jde o tu formální stránku, že se dokonalému zpracování úmyslně bráníme. Znak — není na klávesnici, musíte vědět, že ho dostanete pomocí ALT+0151, což mnoho uživatelů odradí a použijí -. Typografická a jiná dokonalost je pak často chápána jako indicie, že text je výstupem AI, tomuto podezření se chceme vyhnout, a tak své texty mršíme a píšeme - (které nám automat za příznivých okolností změní na –).
Ale to asi není podstatné, to je jen symptom. Požadujeme bezvadný text vytvořený člověkem (studentem), protože to stále ještě chápeme jako známku zvládnutí akademických dovedností. Ale já se zde provokativně ptám, zda není čas na změnu. Tak, jako jsme upustili od požadavků na strojopisnou úpravu, protože to již nepodává jednoznačné svědectví o požadované způsobilosti autora, maximálně o zvládnutí nástroje, tak bychom možná měli méně sázet na obsahovou stránku. Ano, já vím, je to velký kvalitativní skok, není to tak jednoduché, jak to tady mohu načrtnout v pár řádcích, ale zkusme tu hru přijmout.
Podobně jako se proměňuje (či snad už proměnila) tradiční role učitele ze zdroje informací (které si student má osvojit a u zkoušky prokázat svou způsobilost jejich zopakováním), na průvodce poznávacím procesem, tak i student prokáže svou způsobilost nikoli samotným textem, ale předvedením, jak k němu dospěl, performancí, ve které obhájí své postupy a svá rozhodnutí. Málo bude záležet na autorství jednotlivých vět, půjde o celkové vyznění, pochopení a obhájení celku.
Od strojopisu k umělé inteligenci: proměna důkazů akademické způsobilosti
Když se osobní počítače začaly prosazovat jako běžný nástroj pro psaní odborných textů, vysoké školy na tuto změnu reagovaly pozoruhodně konzervativně. Neptaly se nejprve, co nový nástroj umožňuje, ale jak jeho výstup přizpůsobit podobě starého média. Počítač měl nahradit psací stroj, ale zároveň se po něm požadovalo, aby se jako psací stroj choval.
Z této logiky vyrůstala pravidla formální úpravy kvalifikačních prací: normostrana, třicet řádků po šedesáti znacích, řádkování jedna a půl, jednostranný tisk, pevné okraje, často i preference písem, která měla připomínat mechanickou pravidelnost strojopisu. Původně to mělo své praktické důvody. Práce se tiskly, četly se na papíře a školitelé či oponenti si do nich dělali poznámky. Řádkování a okraje vytvářely prostor pro komentář. Norma nebyla jen estetická, ale souvisela s konkrétní technologií čtení, opravování a hodnocení.
Jenže vedle těchto praktických důvodů zde působil i prostý akademický konzervativismus. Práce měla vypadat „jako práce“. To znamenalo: jako práce, které jsme znali z minulosti. Forma se stala znakem vážnosti. Dodržení úpravy vyvolávalo dojem odbornosti, kázně a akademické příslušnosti. Počítač byl přijat, ale jen za podmínky, že nebude příliš vidět, jak zásadně proměňuje prostředí psaní.
Postupně jsme se s touto změnou smířili. Přestalo být podstatné, zda text přesně napodobuje strojopis. Akceptovali jsme proporcionální písma, elektronické odevzdávání, digitální komentáře, automatické opravy překlepů, kontrolu pravopisu, citační manažery, šablony, později i jazykové korektory a stylistické nástroje. To, co bylo kdysi podezřelé jako nepřípustná pomoc stroje, se stalo běžnou součástí akademické práce.
Tím se ale přesunula hranice toho, co považujeme za vlastní výkon studenta. Už jsme netrvali na tom, že student musí ručně uhlídat každý překlep nebo sám mechanicky vytvořit formální aparát textu. Důraz se přesunul k obsahu. Podstatné bylo, zda práce formuluje problém, pracuje se zdroji, argumentuje, analyzuje, srovnává, vyvozuje závěry. Formální stránka se stala částečně technickou záležitostí, zatímco obsah měl zůstat autentickým důkazem odborné způsobilosti.
Právě zde se však dnes objevuje nová trhlina. Generativní umělá inteligence nezasahuje jen do formy, ale i do oblasti, kterou jsme si zvykli chápat jako vlastní jádro studentského výkonu. Neopravuje pouze překlepy, neupravuje pouze stylistiku, ale dokáže navrhovat strukturu, formulovat argumenty, shrnovat zdroje, vytvářet interpretace a napodobovat odborný jazyk. Jinými slovy: vstupuje do prostoru, který jsme ještě nedávno považovali za relativně spolehlivý doklad toho, co student skutečně umí.
To neznamená, že kvalifikační práce ztrácí smysl. Znamená to ale, že přestává být samozřejmým důkazem kompetence. Hotový text už sám o sobě nemusí dostatečně ukazovat, zda student rozumí problému, zda umí rozlišit podstatné od vedlejšího, zda chápe použité zdroje, zda dovede obhájit vlastní postup a zda je schopen nést odpovědnost za závěry, které předkládá.
Podobně jako jsme se kdysi museli vzdát představy, že akademická práce musí vypadat jako strojopis, možná se dnes musíme vzdát představy, že akademická způsobilost je dostatečně doložena samotným hotovým textem. Výstup zůstává důležitý, ale jeho význam se mění. Už není konečným důkazem, nýbrž spíše stopou určitého procesu, materiálem k ověření, podkladem pro diskusi.
Hodnocení se proto musí přesouvat od pouhého posuzování výsledku k ověřování cesty, která k výsledku vedla. Nestačí se ptát: „Je práce dobře napsaná?“ Je třeba se ptát: „Jak student k této podobě práce dospěl? Proč zvolil právě tento postup? Jak rozumí použitým zdrojům? Které alternativy zvažoval? Co by změnil, kdyby měl práci přepracovat? Kde jsou slabá místa jeho vlastní argumentace?“
Tím se mění i povaha obhajoby. Obhajoba by neměla být jen rituálním zakončením práce, při němž se student formálně vyjádří k posudkům. Měla by se stát klíčovým místem ověření kompetence. Právě v rozhovoru, v reakci na námitku, v nutnosti vysvětlit vlastní rozhodnutí a v pohotové argumentaci se ukazuje něco, co hotový text sám o sobě už nemusí spolehlivě prokazovat.
Nejde tedy jen o kontrolu autorství ve smyslu detekce, zda text napsal člověk, nebo stroj. Taková otázka je často technicky neřešitelná a pedagogicky příliš úzká. Důležitější je otázka odpovědnosti: umí student za předložený text ručit? Rozumí mu? Dokáže jej rozvinout, obhájit, opravit, zasadit do širšího kontextu? Umí ukázat, co je v něm jeho volba, jeho porozumění, jeho odborný úsudek?
V tomto smyslu se možná vracíme k něčemu staršímu než ke strojopisu: k disputaci, k obhajobě, k živému ověřování schopnosti myslet. Paradoxně nás nejmodernější technologie může přimět obnovit velmi starou akademickou intuici: že vzdělanost není jen schopnost vytvořit text, ale schopnost obstát v rozumném rozhovoru o tom, co text tvrdí.
A na vygenerovaný text jsem se zeptal:
Ano, hotový výsledek něco znamená. Bez debaty třeba v případě nového léku. Je mi jedno, kdo ho syntetizoval, navrhnul, člověk nebo AI, hlavní, že pomáhá, je mi jedno, kdo mi spočítá hypotéku, atd. Ale v případě profese, jejíž podstatou je práce s textem asi nestačí „něco znamená“. Co konkrétně se skrývá za tím „něco znamená“ a opravdu je to tak důležité? Nestačí jen posouzení schopnosti dostat se k cíli?
A odpověď (chtěl jsem napsat odpověď AI, ale to jsem se zarazil, protože AI to jen načetla v lidských textem a předkládá z toho referát, takže to je vlastně většinový současný názor odborné komunity):
Myslím, že přesně tady je jádro věci: u některých činností je výsledek cílem, u jiných je výsledek zároveň stopou kompetence. A u profesí založených na práci s textem je hotový text pořád důležitý ne proto, že by byl posvátný, ale proto, že je zvláštním druhem výsledku: není to jen produkt, je to materializované myšlení.
U léku je opravdu rozhodující, zda funguje, zda je bezpečný, zda má prokázaný účinek. Je mi celkem jedno, zda molekulu navrhl člověk, AI, nebo člověk s AI. U hypotéky mě také nezajímá vnitřní duševní proces výpočtu, ale správnost, srozumitelnost a právní závaznost výsledku. Tam je výstup relativně oddělitelný od osoby, která jej vytvořila.
Ale u filosofa, právníka, historika, učitele, novináře, literárního vědce nebo obecně humanitně vzdělaného absolventa je text nejen prostředkem, ale často přímo místem výkonu profese. Nejde jen o to „dostat se k cíli“, protože cílem není pouze dodat správnou odpověď. Cílem je umět problém pojmenovat, rozlišit vrstvy významu, zacházet s pojmy, vyhodnotit námitky, formulovat stanovisko, nést odpovědnost za interpretaci a umět ji sdělit druhým.
Proto bych řekl: nestačí jen posoudit schopnost dostat se k cíli, protože u práce s textem je způsob cesty součástí cíle.
Když student odevzdá dobrou diplomku o Kantovi, nestačí vědět, že „výsledný text je dobrý“. Potřebujeme vědět, zda student opravdu rozumí tomu, co text tvrdí. Jestli dokáže vysvětlit, proč použil tento pojem a ne jiný. Proč vybral právě tyto zdroje. Co by odpověděl na zásadní námitku. Zda pozná slabé místo vlastní argumentace. Zda by uměl podobný postup přenést na jiné téma. To už není jen kontrola autorství. To je kontrola odborné způsobilosti.
Ale zároveň bych nebyl fundamentalista hotového textu. Není pravda, že text musí být celý „ručně vytesán studentovou duší“, aby měl hodnotu. To je romantická představa autorství, která už neodpovídá realitě. Student může používat korektor, citační manažer, překladač, AI pro návrh struktury nebo pro stylistické uhlazení. Otázka není: kolik slov napsal vlastní rukou? Otázka je: jakou míru kontroly, porozumění a odpovědnosti nad výsledkem má?
Hotový výsledek tedy podle mě znamená konkrétně toto:
Za prvé, ukazuje schopnost dát myšlení stabilní podobu.
Mluvená obhajoba je pohotová, situační, někdy náhodná. Text je promyšlený tvar. Ukazuje, zda student umí strukturovat argument, udržet linii, pracovat s návazností, přesností a proporcí. To je u textových profesí samo o sobě podstatná dovednost.
Za druhé, vytváří objekt, ke kterému se lze vracet.
Ústní výkon zmizí. Text zůstává. Lze jej číst, kritizovat, citovat, opravovat, srovnávat. Akademická práce není jen osobní výkon, ale příspěvek do sdíleného prostoru argumentů. I slabý příspěvek musí mít podobu, s níž lze pracovat.
Za třetí, testuje trpělivost a kompozici.
Schopnost dojít k cíli „nějak“ může být rychlá, intuitivní, manažerská. Ale napsat souvislou práci znamená vydržet u problému, rozložit jej, vracet se k němu, zpřesňovat jej. U humanitních disciplín je tahle pomalost často ctnost, ne překážka.
Za čtvrté, ukazuje vztah mezi obsahem a formou.
Ve filosofii nebo právu není formulace jen obal. Špatně zvolená věta může změnit význam tvrzení. Nepřesný pojem není kosmetická chyba, ale věcný problém. Proto hotový text není pouhá nádoba na obsah. Je to způsob, jak se obsah vůbec ustavuje.
A teď ta druhá strana: opravdu je to tak důležité?
Ano, ale ne absolutně. Hotový text je důležitý jen tehdy, pokud ho nechápeme jako samostatný a postačující důkaz. Jakmile z něj uděláme jediný fetiš hodnocení, jsme zpátky u strojopisu. Jen místo formální normostrany uctíváme „dobře vypadající odborný text“.
Proto bych navrhl tuto formulaci:
U profesí založených na práci s textem nelze hotový text nahradit pouhým ověřením, že student umí dosáhnout cíle, protože hotový text není jen cílem, ale jedním z hlavních médií odborného výkonu. Zároveň však samotný text už nestačí jako důkaz kompetence; musí být doplněn ověřením procesu, porozumění a odpovědnosti.
V éře AI se hotový text stává méně průkazným, nikoli méně důležitým. Přestává být důkazem původu, ale zůstává důkazem vztahu: vztahu autora k problému, k argumentu, k odpovědnosti a k veřejně sdílenému prostoru řeči.
Tak co? Nakolik jsou to prázdné kecy, klišé a s čím se dá souhlasit?
Josef Krob
