Článek
Jak se zrodila AI Volební kalkulačka 2025: Příběh o datech, kódu a zavařených LLM modelech…
Ahoj všichni, tady Martin Zeman z AIpokusy.cz.
V poslední době fascinovaně sleduji, co dnes dokážou velké jazykové modely (LLM) a kam se posunul AI výzkum. Jejich schopnost analyzovat a syntetizovat neuvěřitelné množství textu mě přivedla k jedné myšlence, která se pro mě stala osobní výzvou: Dokázala by umělá inteligence postavit volební kalkulačku lépe než ty stávající?
Nešlo mi o kritiku existujících projektů. Byla to čistá zvědavost. Chtěl jsem zjistit, jestli by současný model, pokud by dostal správná data, dokázal najít relevantnější otázky a analyzovat postoje stran tak, aby mi ve výsledku nabídl přesnější shodu, než na jakou jsem zvyklý.
A tak se zrodil experiment: AI Volební kalkulačka 2025. Tohle je příběh o tom, jak vznikala, co všechno se pokazilo a proč věřím, že AI může změnit způsob, jakým přistupujeme k politickým datům.
grafika vygenerována pomocí ChatGPT
Fáze 1: Analýza aneb Jak najít ty správné otázky
První a nejdůležitější krok nebyl programování, ale analýza. Problémem většiny kalkulaček není technologie, ale obsah.
Tady poprvé nastoupila AI. Místo abych si otázky vymýšlel sám, využil jsem schopností modelu Gemini 2.5 Pro provést hloubkový výzkum. Zjednodušeně mohu napsat, že jsem mu zadal úkol: projít stovky webových stránek a analyzovat českou politickou scénu za poslední dva roky z veřejně dostupných zdrojů, jako jsou:
- Zápisy z parlamentních schůzí
- Články z předních českých médií
- Oficiální programy politických stran
- Příspěvky klíčových politiků na sociálních sítích
Cílem bylo, aby AI identifikovala témata, která společnost skutečně dělí. Nechtěl jsem se ptát na věci, na kterých se víceméně všichni shodnou. Chtěl jsem najít ty skutečné ideologické a programové zlomy. AI mi vygenerovala desítky potenciálních témat, ze kterých jsme se postupně dostaly na finálních 50 otázek.
Fáze 2: Politický detektiv – Co si strany opravdu myslí?
Tohle byla ta nejtěžší část. Jak zjistit skutečný postoj strany k dané otázce? Spoléhat se na to, že vám jeden člověk ze strany vyplní dotazník, je cesta do pekla. Odpovědi jsou často marketingově učesané a vyhýbavé.
Znovu jsem nasadil AI, ale tentokrát s ještě obtížnějším úkolem. Pro každou otázku musela AI analyzovat tisíce zdrojů a určit nejpravděpodobnější postoj strany. Hledala v:
- Hlasováních v Poslanecké sněmovně: Kde nestačilo jen „pro/proti“, ale i to, kdo byl přítomen, kdo se zdržel a jaký byl kontext.
- Výrocích politiků: Co říkali lídři v rozhovorech a debatách?
- Volebních programech: Co mají strany napsáno černé na bílém?
Nejtěžší bylo poprat se s nejednoznačností. Strany často používají vágní fráze jako „podporujeme efektivní řešení“ nebo „je třeba důkladná analýza“. AI se musela naučit číst mezi řádky a na základě kontextu a minulých kroků odhadnout, co to reálně znamená. Nakonec jsem udělal 3 velké hloubkové analýzy pomocí 3 různých LLM modelů (Gemini, Perplexity, ChatGPT) a v Gemini tyto analýzy porovnával a ověřoval. Tak vznikl soubor stanovisek politických stran, který se následně využívá k vyhodnocení vašich odpovědí.
Fáze 3: Od myšlenky k aplikaci – Promptování a nečekané překážky
Než jsem se vůbec dostal k programování kalkulačky, čekala mě ta intelektuálně nejsložitější část celého projektu: samotné vyhodnocování odpovědí. Nestačilo jen porovnat „ANO“ s „ANO“. Co když uživatel zvolí „Spíše souhlasím“ a strana má v programu jen obecnou formulaci? Jakou váhu má mít otázka, kterou uživatel označí za klíčovou?
Správně nastavit bodovací matici, která by byla fér, zohledňovala nejistotu a jemné nuance v odpovědích, bylo skutečným jádrem celé metodologie.
„Výpočtová matice představuje jádro logiky celé kalkulačky a je navržena tak, aby výsledek byl co nejvíce vypovídající. Nefunguje na principu jednoduchého porovnání „ano/ne“, ale přiděluje body na základě toho, jak moc se vaše odpověď na pětistupňové škále shoduje s analyzovaným postojem dané strany (Souhlasí, Nesouhlasí, Neutrální). Silná shoda (např. „Zcela souhlasím“ u postoje, kde strana souhlasí) získá vysoké kladné skóre, zatímco silný nesouhlas vysoké záporné skóre. Klíčové je, že i částečné shody či neshody („Spíše souhlasím/nesouhlasím“) dostávají přiměřeně menší počet bodů, což odráží nuance v postojích. Pokud navíc označíte otázku za důležitou, veškeré získané body (kladné i záporné) se pro tuto otázku zdvojnásobí, čímž vaše klíčové priority získají v celkovém výsledku mnohem větší váhu.“
Teprve když jsem si myslel, že to nejtěžší je za mnou, přišly ty nečekané, ale o to otravnější technické výzvy. Například posílání výsledků e-mailem. Zajistit, aby graficky hezký e-mail dorazil do všech schránek a nerozpadl se, byl nečekaný boj s prehistorickými technologiemi, které e-mailoví klienti používají.
Fáze 4: Cíl a co bude dál
Výsledkem je aplikace, u které pevně doufám, že bude pro uživatele co nejužitečnější. Není dokonalá, ale je to poctivý pokus o moderní a daty podloženou volební kalkulačku. Mým hlavním cílem je, aby AI kalkulačka poskytla vám, uživatelům, co nejpřesnější doporučení na strany, které mají s vašimi názory skutečnou shodu. Všechny odpovědi se anonymně ukládají a já věřím, že budoucí analýza těchto dat nám pomůže lépe porozumět trendům v naší společnosti. Pokud ale kalkulačka pomůže třeba jen několika lidem v jejich rozhodování pro volby 2025, pak celý tento experiment stál za to.
Zkuste si ji sami! Budu moc rád, když si AI Volební kalkulačku 2025 proklikáte a dáte mi vědět, jak se vám líbí. Každá zpětná vazba je pro mě cenná.
Byla to jízda, ale naučila mě jednu věc: AI je neuvěřitelně silný nástroj. Není to kouzelná krabička, která vše vyřeší za vás, ale spíš neúnavný asistent, který dokáže analyzovat data v měřítku, o kterém se nám dříve ani nesnilo. A když se jeho síla spojí s lidskou intuicí a kritickým myšlením, mohou vzniknout opravdu zajímavé věci.
Díky, že jste dočetli až sem.
– Martin Zeman, AIpokusy.cz
