Co je generativní umělá inteligence? Příklady a použití

Generativní umělá inteligence je všude. Máte ji ve své e-mailové schránce. Ve vašem marketingu. V kódu, který nasazujete.

Co je generativní umělá inteligence? Ve své podstatě jde o technologii, která se učí vzorce z dat a vytváří nové.

Od počátku roku 2025, 75% organizací říkají, že ji používají pravidelně. To je o 10 procentních bodů více než loni.

V roce 2024 přitáhla $33,9 miliardy v soukromých investicích, což představuje nárůst o 18,7%. A nepolevuje.

Pomáhá při přípravě e-mailů, navrhování prototypů produktů a psaní plnohodnotných marketingových kampaní během několika minut.

Generativní umělá inteligence mění způsob, jakým přemýšlíme, vytváříme, prodáváme a rosteme.

Ale je tu i druhá stránka věci.

Generální ředitel společnosti OpenAI Sam Altman varoval, že to, co řeknete společnosti ChatGPT, může být jednoho dne použito u soudu.

Ano, čtete správně.

V tomto blogu se budeme zabývat vším, co se týká generativní umělé inteligence. 

Dozvíte se, co je generativní umělá inteligence a umělá inteligence, v čem se liší a jaké jsou oblíbené modely generativní umělé inteligence v roce 2025. Budeme se také zabývat tím, jak generativní AI funguje, jejími výhodami, omezeními, obavami a mnohým dalším. 

Pojďme se do toho ponořit. 

---

Klíčové poznatky

• Co je generativní umělá inteligence? Systémy umělé inteligence, které se učí vzory z dat a vytvářejí nový, originální obsah (text, obrázky, kód, zvuk).

• Co je generativní umělá inteligence a umělá inteligence? Tradiční AI analyzuje a předpovídá na základě existujících dat. Generativní AI vytváří zcela nový obsah na základě podnětů.

• Co je hlavním cílem generativní umělé inteligence? Posílit lidskou kreativitu generováním originálního obsahu v jakémkoli médiu.

• Průměrné zvýšení propustnosti 66%, zvýšení výkonu až 40%, potenciální ekonomická hodnota $6-8 bilionů.

• Mezi přední modely patří GPT-4o pro obecné použití, Claude 4 pro kódování, Midjourney pro obrázky a Sora pro video.

• Halucinace umělé inteligence, problémy s předpojatostí, dopad na životní prostředí a potřeba lidského dohledu zůstávají významnými problémy.

---

Proč všichni mluví o generativní AI

Služba ChatGPT byla spuštěna 30. listopadu 2022. Za pouhých 5 dní získala 1 milion uživatelů a dosáhla 100 milionů měsíčních uživatelů do ledna 2023.

Po jeho uvedení na trh se objevily stovky (ne-li tisíce) generativních nástrojů umělé inteligence napříč různými obory.

Zásadně změnil způsob naší práce, téměř o 180 stupňů. Podívejme se na několik příkladů:

Srovnávací tabulka odvětví: Před a po generativní umělé inteligenci

Průmysl	Před (před listopadem 2022)	Po (2023-25, s nástroji Gen AI)
Vývoj softwaru	Ruční kódování, ladění, ruční dokumentace	Nástroje jako GitHub Copilot umožnily o 55,8 % rychlejší dokončení úkolů; vývojáři ušetřili 30 % času na běžných úkolech.
Marketing a zákaznické operace	Tvorba obsahu, analýza kampaní a zákaznický servis se provádí ručně.	Generativní AI automatizuje kreativní obsah (e-maily, reklamy), chatboty; McKinsey odhaduje 75 % hodnoty Gen AI v těchto funkcích.
Právní služby / smlouvy (interní)	Právníci připravují a kontrolují smlouvy ručně nebo se dotazují externích poradců.	Společnosti jako Unilever používají CoCounsel a Copilot, aby ušetřily ~30 minut na přezkoumání smlouvy a snížily externí právní poplatky.
Stavebnictví a inženýrství	Ruční návrh, plánování, předpovědi údržby a bezpečnostní kontroly	Použití generativních modelů pro zadávání zakázek (RAG) zlepšilo kvalitu ve stavebnictví o 5-9 %, což zvýšilo produktivitu a bezpečnost.

Pokud se na to podíváme z širší perspektivy:

• Průměrné zvýšení propustnosti = přibližně 66%.
• Zvýšení výkonu = do 40%
• Ekonomická přidaná hodnota = $2,6-4,4 bilionu ročně
• Celkový potenciál = $6-8 bilion.

Proto se všichni snaží pochopit, co je to generativní umělá inteligence? Protože přináší měřitelné výsledky.

Jak se liší od tradiční umělé inteligence

Pro moderní týmy je zásadní pochopit, co je generativní umělá inteligence a co umělá inteligence.

Rozdíl mezi generativní a tradiční umělou inteligencí je jako rozdíl mezi detektivem a spisovatelem. 

• Člověk je vyškolen k tomu, aby analyzoval stopy a zjistil, co se stalo. 
• Druhý vezme nápad a vytvoří zcela nový svět od nuly.

Tradiční umělá inteligence byl vytvořen tak, aby rozpoznával vzory. 

Například, systémy pro odhalování podvodů v bankách prověřují údaje z minulosti, jako jsou vaše výdajové návyky, místa a typy transakcí, a označují vše, co nesedí.

Nejedná se o vynález ničeho nového, pouze o zjištění anomálií.

Dalšími příklady jsou:

• Spamové filtry, které klasifikují e-maily na základě známých vzorů.
• Doporučovací systémy, jako je Netflix nebo Spotify, které navrhují obsah na základě vašeho předchozího chování.
• Chatboti, kteří se řídí rozhodovacími stromy a poskytují předem definované odpovědi.

Všechny tyto nástroje využívají prediktivní umělou inteligenci, což znamená, že berou historická data, aplikují pravidla nebo statistické modely a na jejich základě získají pravděpodobný výsledek. Cílem je efektivita, nikoli kreativita.

Na druhou stranu, Generativní umělá inteligence generuje něco nového které nikdy předtím neexistovaly. 

Například, dáváte AI Chat výzvu, jako je "Napiš mi pohádku na dobrou noc o létajícím toustovači", a napíše jeden.

Požádáte o logo založené na atmosféře vaší značky, které navrhne.

Podívejme se na jejich rozdíl vedle sebe:

Aspekt	Tradiční (prediktivní) AI	Generativní umělá inteligence
Účel	Rozpoznat, klasifikovat, předvídat	Vytvářet, generovat, představovat si
Vstup	Historická nebo strukturovaná data	Pokyny v přirozeném jazyce nebo obrázky
Výstup	Výsledky, kategorie, předpovědi	Text, obrázky, kód, zvuk, video
Příklad	Upozornění na podvody, doporučovací systémy, filtry spamu	ChatGPT, Midjourney, GitHub Copilot
Proces	Řídí se naučenými pravidly z existujících dat	Učí se vzory pro generování nových výstupů

Pokud oba typy UI zjednodušíme, znamená to, že:

• Tradiční umělá inteligence pomáhá Netflixu rozhodnout, co byste mohli chtít sledovat.
• Generativní umělá inteligence by mohla Netflixu pomoci napsat celou novou epizodu na základě vašich preferencí.

Definice generativní umělé inteligence

Generativní umělá inteligence označuje systémy, které se učí vzory z dat a následně generují nový, originální obsah, ať už jde o text, obrázky, zvuk, video nebo kód. 

Například, tento obrázek byl vytvořen společností Sora AI a nikdy předtím nebyl vygenerován. Jedná se o zcela originální obrázek a koncept.

Pojďme si to jednoduše rozebrat...

Tyto generativní systémy AI jsou postaveny na pravděpodobnostní modely.

To znamená, že předvídají, co bude následovat, na základě naučených vzorců, místo aby se řídily striktním souborem pravidel. 

Díky tomu mohou nástroje, jako je ChatGPT nebo Midjourney vytvářet zcela nový obsah od nuly. 

Zde je popsáno, jak to funguje:

• Krok 1: Modely jako (ChatGPT nebo AI Essay Writer) jsou trénovány na rozsáhlých souborech dat, jako jsou učebnice, databáze kódů, zvukové klipy, umělecká díla.
  
• Krok 2: Učí se vzorce v těchto datech, jako je struktura, tón, tok a záměr.
  
• Krok 3: Po výzvě použije tyto vzory k vytvoření nových výstupů, které jsou originální.

To je klíčový rozlišovací prvek:

• Generativní umělá inteligence vytváří nové výstupy.

• Zatímco diskriminační modely pouze klasifikují nebo označují (např. "toto je spam"), generativní modely vytvářejí například nové e-maily, nové obrázky, nové řádky kódu, nové hlasy nebo dokonce nové písně.

Hlavní cíl generativní umělé inteligence je zde jasný: posílit lidskou kreativitu generováním originálního obsahu v jakémkoli médiu, ať už jde o text, obrázky, kód nebo zvuk.

Oblíbené generativní modely AI

Pochopit, co je generativní ai, znamená znát hlavní nástroje, které v roce 2025 změní podobu odvětví. 

Generativní umělá inteligence zahrnuje různé modality, jako je text, obraz, zvuk, video a kód.

V každé kategorii jsou nyní vedoucí a noví hráči:

Text a kód

• GPT-4o (OpenAI): Rychlé, intuitivní a univerzální řešení.
• Claude 4 (Antropický): Známý pro své uvažování a přesnost kódování.
• Gemini 2.5 Pro (Google): Multimodální síla hlasu, obrázků a videa
• LLaMA 3.3 (Meta): Alternativa s otevřeným zdrojovým kódem získává na popularitě
• Phi-4 (Microsoft): Lehký, ale efektivní pro vzdělávání a učení
• Grok 4 (xAI): Určeno pro běžné a společenské interakce
• DeepSeek: Získává pozornost pro aplikace náročné na matematiku a výzkum a vývoj

Obrázek

• V polovině cesty: Stylizované a umělecké generování obrázků
• DALL-E 3 (OpenAI): Integrováno s ChatGPT pro bezproblémové vytváření obrazů
• Ideogram AI: zaměřený na typografii a prvky designu

Audio

• Suno: Realistická hudba generovaná umělou inteligencí v různých žánrech
• Udio: Skvěle se hodí pro hlasové skladby a zvukové nahrávky ve stylu podcastů.

Video

• Sora (OpenAI): Sora: lídr v oblasti generování videí s umělou inteligencí, který mění textové výzvy na filmové klipy.

Jak funguje generativní umělá inteligence

Jádrem generativní umělé inteligence je předpovídání vzorů.

Tyto modely "nevědí" tak, jak to dělají lidé, ale vypočítávají nejpravděpodobnější další slovo, poznámku, pixel nebo znak kódu na základě toho, co viděly dříve.

• Velké jazykové modely (LLM) jako GPT

Programy LLM, jako je GPT-4.5, fungují tak, že rozkládají lidský jazyk na malé kousky, tzv. žetony. 

Těmito znaky mohou být slova, části slov nebo dokonce interpunkční znaménka. Jakmile jsou tokenizovány, model začne rozpoznávat vzory a vztahy mezi nimi.

LLM jsou poháněny specifickým typem architektury hlubokého učení, tzv. Transformátor. To jim umožňuje "věnovat pozornost" souvislostem. Například:

• Chápe, že slovo "banka" znamená něco jiného ve slově "říční banka" než ve slově "peníze v bance".

Inteligence těchto modelů roste s velikostí. 

Model s miliardami (nebo dokonce triliony) parametrů dokáže předpovědět více nuancí. Parametry jsou vnitřní nastavení, která model upravuje během trénování. 

Například:

• GPT-4.5 má podstatně více parametrů a hloubky kontextu než starší modely, jako je např. GPT-3, umožňuje mu psát tónem, strukturou a logikou, které jsou často k nerozeznání od lidských.
  
• Školení na rozsáhlých souborech dat

Kam to všechno směřuje? "znalosti" pochází?

LLM a další generativní modely jsou trénovány na terabajtech různých dat.

To znamená, že vše pochází z knih a článků, z úložišť kódu, vláken na Redditu, akademických časopisů a dokonce i uživatelských příruček. 

Čím širší a rozmanitější jsou trénovací data, tím je model univerzálnější a ucelenější.

Ne vždy však platí, že více znamená lépe. Nekvalitní data vedou k nekvalitním výstupům. Proto je klíčová péče o data. 

Důležité upozornění: Některé modely čelí kontrole za to, že bez povolení shromažďují obsah. To vyvolává etické obavy a obavy o ochranu soukromí, zejména pokud se používají údaje chráněné autorskými právy nebo citlivé údaje.

S nárůstem těchto datových souborů se objevují nové schopnosti. Jedná se o schopnosti, na které model nebyl explicitně trénován, ale které se zřejmě samy rozvíjejí, jako je řešení logických hádanek nebo psaní básní.

• Jemné doladění a rychlé inženýrství

Základní modely jsou vyškoleny široce, takže je třeba je doladit, aby byly konkrétní.

Aby vývojáři dosáhli jemného vyladění, trénují model na specifických datech, jako jsou právní dokumenty nebo lékařské poznámky, takže v dané oblasti funguje dobře.

Pro uživatele je nejsilnějším nástrojem rychlé inženýrství. 

Příklad pohotového inženýrství: 

• Špatná výzva: Pište o marketingu.
  
• Optimalizovaná výzva: Napište příspěvek na blog o třech odstavcích, ve kterém majitelům malých firem představíte marketing pomocí vlivných osobností, a to neformálním tónem a na příkladech z praxe.

Čím konkrétněji a komplexněji zadáte vstupní údaje (výzvy), tím přesnější a žádanější výstupy pravděpodobně získáte. 

• Výstupy: Text, obrázky, zvuk, kód

Generativní umělá inteligence dnes zahrnuje téměř všechna média obsahu:

• Text → příspěvky na blogu, reklamní texty, popisky na sociálních sítích (GPT-4.5, Claude 4, AI Chat)
• Obrázky → reklamní kreativy, ilustrace (Midjourney, DALL-E 3, Ideogram AI)
• Zvuk → hudební stopy, zvukové efekty (Suno, Udio)
• Kód → celé funkce, opravy chyb, logické stromy (GitHub Copilot, GPT-4o)

V roce 2025, multimodální modely jako je o1 od OpenAI a Gemini 2.5 Pro, dokáže zpracovávat hlas, video, obraz a text najednou. 

Běžné příklady generativních nástrojů AI

Zde je přehled nejvlivnějších nástrojů v roce 2025, které ukazují, co je generativní umělá inteligence. schopné:

Kategorie	Nástroje	Případ použití	Doporučení
Psaní a tvorba obsahu	- ChatGPT- Claude- AI Essay Writer– AI SEO Writer	- Příspěvky na blogu, reklamní texty, eseje- SEO obsah- Zlepšení tónu a toku textu	Kombinace aplikací AI Essay Writer a AI SEO Writer pro kompletní pracovní postup psaní.
Generování obrázků	- DALL-E- Midjourney- Stabilní difúze	Vizualizace pro reklamy, redakční design, makety produktů	Ideální pro designéry, marketéry a kreativce
Generování kódu	- GitHub Copilot- Kurzor- Replit	Generování kódu, ladění, full-stack scaffolding	Vřele doporučujeme pro vývojáře a technické týmy
Audio a video	- Suno- RunwayML- NotebookLM (Google)	Hudba, střih videa, tvorba podcastů/skriptů	Použití pro kreativní výrobní potrubí
Specializované nástroje	– AI Humanizer	Zdokonaluje robotický text do podoby lidského písma.	Zásadní pro zlepšení přirozeného tónu v obsahu generovaném umělou inteligencí

Výhody generativní umělé inteligence

Podívejte se, jak generativní umělá inteligence mění kreativní prostředí a produktivitu:

1. Šetří čas při tvorbě obsahu. Marketéři mohou 10x rozšířit svůj výstup a zároveň zkrátit dobu psaní až o 70%.

2. Snižuje náklady na kreativitu. Najímání spisovatelů, designérů nebo redaktorů může být nákladné. Generativní umělá inteligence nahrazuje opakovanou tvůrčí práci rychlým a levným generováním. 

3. Zvyšuje kvalitu a množství výstupu. Jakmile získáte první návrh, můžete jej doladit, aby byl kvalitní a frekventovaný.

4. Už nemusíte být profesionální spisovatel, designér nebo programátor. Každý může vytvářet profesionální zdroje na profesionální úrovni. 

5. Zvyšuje produktivitu a kreativní tok. Generativní umělá inteligence je neúnavným partnerem pro brainstorming. Pomáhá vám dostat se ze slepé uličky a nastartovat nové směry.

6. Poskytuje kreativní pomoc 24 hodin denně, 7 dní v týdnu. Je připraven, kdykoli potřebujete obsah, inspiraci nebo řešení problémů.

Omezení a obavy

1. Problémy s halucinacemi

"Halucinace" umělé inteligence znamená sebevědomé vytváření obsahu, který je zcela nepravdivý.

Například: Uživatel Redditu se zeptal ChatGPT na homocystein a osteoporózu, ten citoval neexistující článek v časopise (PMID: 29033404), který ve skutečnosti popisoval nehořlavé kombinézy.

2. Etické otázky: Předpojatost, plagiátorství, dezinformace

Například: 

• A systém rozpoznávání obličeje byl výrazně přesnější u mužů světlé pleti než u jedinců tmavé pleti, což odráží nedostatečné zastoupení v tréninkových datech. 

• A Audit BBC zjistil, že chatboti jako ChatGPT, Perplexity, Copilot a Gemini ve více než polovině svých odpovědí na aktuální témata pravidelně zkreslují politická fakta, nesprávně citují veřejné osobnosti a zkreslují kontext zpráv.

3. Výzvy při detekci

Vzhledem k tomu, že je stále obtížnější odlišit obsah vytvořený umělou inteligencí od díla vytvořeného člověkem, je detekce stále důležitější, zejména v akademickém, právním nebo novinářském kontextu. V tomto případě můžete použít dva nástroje: 

• Kontrola plagiátorství AI identifikuje opakovaně použitý nebo vypůjčený text.

• Detektor a humanizér umělé inteligence označuje obsah generovaný umělou inteligencí a následně jej píše lidským tónem a stylem. 

4. Přílišná spolehlivost a potřeba lidského úsudku

Spoléhání se pouze na výstupy umělé inteligence bez redakčního dohledu může vést k faktickým chybám, etickým přešlapům nebo k obsahu, který neodpovídá značce.

Umělé inteligenci chybí skutečné porozumění, takže lidská kontrola je i nadále nezbytná. 

5. Nekonzistence kvality a únava z opakování

Kvalita výstupu se liší podle výzvy, kontextu a typu modelu. I zkušení uživatelé musí výzvy opakovat vícekrát, aby získali použitelné výsledky, zejména pokud záleží na nuancích nebo přesnosti.

To navzdory rychlosti AI zvyšuje skryté časové náklady. 

6. Dopad na životní prostředí

Například: 

• Tréninkem jednoho modelu NLP může vzniknout více než 600 000 liber CO₂ což odpovídá životnímu výkonu jednoho automobilu nebo stovkám transkontinentálních letů.
  
• GPT-3 údajně spotřebovává ~700 000 litrů vody během tréninku. Na každý dotaz s 10-50 odpověďmi se spotřebuje přibližně 0,5 l chladicího hardwaru.
  
• Společnost Deloitte uvádí, že do roku 2030 bude spotřeba elektřiny z Umělá inteligence by mohla vzrůst 24×a generativní modely mohou spotřebovat až 4600× více energie než tradiční systémy umělé inteligence. 

Pracujte chytřeji - analyzujte a vylepšujte svůj obsah jediným kliknutím níže.

Časté dotazy ke generativní umělé inteligenci

Závěrečné myšlenky

Nyní stojíme na křižovatce. Generativní umělá inteligence mění naše představy o kreativitě jako takové.

Přemýšlejte o tom...

Poprvé v historii lidstva máme k dispozici stroje, které nejen počítají nebo třídí, ale také skutečně tvoří.

Píší příběhy, které nás rozesmějí.
Navrhujte loga, která vystihují podstatu značky.
Kódování řešení problémů, které jsme ještě ani nezformulovali.

Co to znamená pro lidskou tvořivost?
Odpověď závisí výhradně na tom, jak se rozhodneme tyto nástroje používat.

Otázkou není, zda generativní umělá inteligence změní váš obor - protože to už se stalo.

Otázkou je, zda budete účastníkem, nebo divákem toho, co bude následovat.

Použijte nástroje, jako je AI Undetectable AI. Kontrola plagiátorství, Detektor a humanizér umělé inteligence, AI Essay Writer, AI SEO Writera AI Chat udržet si náskok - eticky, inteligentně a kreativně.

Zkuste Nezjistitelná AI a vytvářejte obsah, který je odvážný, lidský a připravený na budoucnost.