Od AI agentů a chatbotů po tvorbu vizuálů – Workshop: Generativní AI ve vědecko-výzkumné činnosti

„Na portálu Vědavýzkum.cz pravidelně informujeme o aktuálních trendech ve vědecko-výzkumné činnosti, přičemž jedním z nich je stále významnější využití umělé inteligence ve výzkumu. Podle analýzy zveřejněné v dubnu letošního roku Čína předstihla Evropu i Spojené státy v aplikaci AI, což naznačuje, že v této oblasti máme co dohánět. Jsme proto rádi, že  jsme prostřednictvím tohoto workshopu mohli účastníkům pomoci zefektivnit jejich práci – ať už v samotném výzkumu, nebo v komunikaci vědy,“ uvedla k akci, která se konala 15. května 2025 v konferenčním sále Ústavu fyziky plazmatu AV ČR na Ládví, Vladislava Vojtíšková, šéfredaktorka portálu Vědavýzkum.cz.

Samotným workshopem provedla Michaela Liegertová, proděkanka pro rozvoj a kvalitu Přírodovědecké fakulty Univerzity J. E. Purkyně (UJEP) a jedna z přednášejících na loňské konferenci Science Communication, kterou pravidelně portál VědaVýzkum.cz pořádá. Michaela Liegertová se implementaci nástrojů umělé inteligence do výzkumu a vzdělávání intenzivně věnuje nejen jako členka celorepublikové pracovní skupiny pro AI na vysokých školách. Pod jejím vedením v roce 2023 na UJEP vznikl například projekt AI Společně, iniciovaný jako reakce na dynamický rozvoj v oblasti AI a jeho dopad na akademické a výzkumné prostředí. Cílem projektu bylo od počátku podnítit akademickou komunitu Přírodovědecké fakulty UJEP k aktivní adaptaci na využívání AI nástrojů ve výzkumu i výuce. Součástí projektu je také platforma AI Reaktor, která nabízí vzdělávací materiály, tutoriály a nástroje pro efektivní využití AI ve studiu a výzkumu.

Dynamický vývoj nástrojů generativní AI

Teoretická část workshopu představila široké spektrum nástrojů využitelných ve vědě a výzkumu – od dobře známých chatbotů (ChatGPT, Claude, Gemini), research asistentů (Scite, NotebookLM či Elicit) a AI agentů (například Manus) až po analýzy dat asistované LLM (Julius, Google Colab) či tvorbu prezentací a vizuálů (Napkin, Gamma app). Diskutovalo se také o konkrétním zapojení těchto jednotlivých nástrojů generativní AI do výzkumných workflow, přičemž byly zdůrazněny její limity i nová paradigmata, jako je koncept „reasoning step“ u velkých jazykových modelů (LLM). Pozornost byla věnována i potenciálním rizikům spojeným s využitím generativní AI ve výzkumu a současnému pohledu vědecké komunity na tuto dynamicky se rozvíjející oblast.

„V kontextu generativní AI je důležité si uvědomit, že tato technologie se vyvíjí a zdokonaluje exponenciální rychlostí, přičemž její využití se neustále rozšiřuje v řádu dnů. Podle studie zveřejněné koncem minulého roku už 60 procent vědců využilo generativní AI při své práci jako ,digitální pero´ pro editaci textů – tedy nejbezpečnější způsob, jakým lze generativní AI používat,“ uvedla Michaela Liegertová k aktuální situaci v této oblasti. Současně však upozornila, že tento přístup zdaleka nevyužívá celý potenciál, který AI nástroje nabízejí.

Pohled vědců na generativní AI a související rizika

Na základě nejnovějšího šetření prezentovaného v první teoretické části považuje 90 procent ze vzorku 5000 vědců za přijatelné používat AI k editaci textu, pokud nedochází ke změně jeho obsahu. Za eticky přijatelnou formu využití AI považuje 65 procent vědců generování textu, například při vytváření a formátování úvodu či pasáží, jako je diskuze. Naopak 60 procent výzkumníků považuje za nepřijatelné využití AI při peer review, tedy při hodnocení článků určených k oponentuře. Pouze 28 procent vědců AI skutečně intenzivně využívá, přičemž většina z nich to veřejně neuvádí. Přestože vědecké časopisy specifikují, za jakých okolností by se umělá inteligence měla používat, praxe se stále liší.

„Při peer review je důležité zdůraznit, že mnoho nakladatelství zakazuje vkládání posuzovaných článků do chatbotů, protože to může být považováno za sdílení citlivých dat, která náleží třetím stranám. Intenzivní využívání generativní AI vědci stále vnímají jako nejasnou oblast, což vytváří šedou zónu. Z obavy před nadužíváním se řada vědců zdráhá otevřeně sdílet i pozitivní a správné příklady využití této technologie, což je velká škoda a zároveň představuje významné téma do budoucna. V této souvislosti je problémem také skutečnost, že vydavatelé mají různorodé politiky. Proto je důležité již před zahájením výzkumu zvážit, na který žurnál cílíte, aby použití AI nástrojů bylo v souladu s pravidly konkrétního vydavatele,“ okomentovala současnou situaci Liegertová.

Ačkoliv představené nástroje generativní AI nabízejí značný potenciál ve využití ve vědecko-výzkumné činnosti, Michaela Liegertová upozornila také na možná rizika. Mezi ně patří přispívání chybných dat do znalostní domény, kompromitované výsledky výzkumu, ztráta jedinečných myšlenek a autorova hlasu, nadměrná závislost na AI vedoucí k oslabení kritického myšlení a dovedností, či porušení důvěrnosti v procesu peer-review. Kumulativní efekt těchto rizik pak může vést k ohrožení vědecké integrity, poškození reputace institucí a degradaci kvality vědeckého poznání.

AI jako cenný partner a vítaná podpora, jejíž limity stojí za prozkoumání

V praktické části workshopu si účastníci mohli vyzkoušet komunikaci s LLM pro vědecko-výzkumné účely. Pozornost v první části byla zaměřena na tvorbu funkčního promptu, který zahrnoval správné vymezení role a expertizy, jasnou definici úkolu, specifikaci cílů a omezení, jednoznačné určení požadovaného výstupu a nastavení vhodného stimulu. V této souvislosti Michaela Liegertová představila také nástroje pro zlepšení a obohacení kontextu promptu, jako je například SAM, The Prompt Creator.

„Ve vědecké sféře často vznikají nejlepší nápady díky neformálním diskusím s kolegy, kteří poskytnou cennou zpětnou vazbu. Mnoho vědců se však soustředí na specifické úkoly, které nemají možnost tímto způsobem konzultovat. V takových případech se generativní umělá inteligence jeví jako cenný partner a vítaná podpora,“ nastínila výhody tohoto způsobu používání nástrojů AI Liegertová.

Druhá část workshopu se mimo jiné zaměřila také na práci s reasoning LLMs, které jsou většinou dostupné v placených verzích, ale zdarma je lze využívat například přes Google AI Studio nebo Copilot. Další probíraná témata zahrnovala tvorbu specializovaných AI asistentů pro konkrétní výzkumné úkoly, analýzu dat pomocí AI, vytváření schémat a vizualizací a také optimalizaci akademických textů.

V závěru workshopu Michaela Liegertová zdůraznila, že na promptování a efektivní práci s generativní AI neexistuje univerzálně správný návod. Pro zlepšení a rozšiřování efektivního využívání AI proto doporučuje neustále experimentovat a objevovat nové možnosti s hravým přístupem.