Patrick Zandl's Blog: Marigold.cz, page 6

AI novinky - Google Edge AI Gallery, DeepSeek R1, ElevenLabs Conversational AI 2.0 …

Tento týden přinesl další zajímavé pokroky v lokálním zpracování umělé inteligence, hlasových technologiích a výkonu AI modelů. Google spustil Edge AI Gallery pro chytré telefony, DeepSeek dosáhl třetího místa v globálním žebříčku AI modelů a japonská Sakana AI představila samozdokonalujícího se agenta schopného přepisovat vlastní kód. A je toho více. Pojďme si to projít…

AI novinky - Google Edge AI Gallery, DeepSeek R1, ElevenLabs Conversational AI 2.0 …

Tento týden přinesl další zajímavé pokroky v lokálním zpracování umělé inteligence, hlasových technologiích a výkonu AI modelů. Google spustil Edge AI Gallery pro chytré telefony, DeepSeek dosáhl třetího místa v globálním žebříčku AI modelů a japonská Sakana AI představila samozdokonalujícího se agenta schopného přepisovat vlastní kód. A je toho více. Pojďme si to projít…

Google Edge AI Gallery - umělá inteligence přímo v telefonu

Google tiše spustil Edge AI Gallery, knihovnu open-source AI modelů pro chytré telefony. Služba umožňuje vývojářům i pokročilým uživatelům stahovat a spouštět AI modely přímo na mobilních zařízeních bez nutnosti internetového připojení.

Praktické využití:

Rozpoznávání objektů na fotografiích bez odesílání dat do cloudu Překlad textu v reálném čase bez internetového připojení Analýza dokumentů přímo na telefonu Personalizované AI asistenty s ochranou soukromí

Technické vlastnosti:

Aktuálně dostupná na Android zařízeních Verze pro iOS je v přípravě Kompletně offline zpracování Modely optimalizované pro mobilní hardware

Edge AI Gallery (zde na Github) představuje alternativu k cloudovým AI službám, kde uživatelé získávají kontrolu nad svými daty a nezávislost na internetovém připojení.

DeepSeek R1 - čínský model překonává světovou konkurenci

Čínská společnost DeepSeek aktualizovala svůj model R1, který se okamžitě vyšplhal na třetí pozici v žebříčku Artificial Analysis Intelligence Index. Model dosáhl skóre 68 bodů, čímž překonal řešení od Meta, xAI i Anthropic.

Konkrétní vylepšení v R1-0528:

Vylepšené front-end rozhraní s lepší interpretací uživatelských požadavků Zlepšené mechanismy ověřování faktů, které snižují generování nepravdivých informací Nativní podpora strukturovaných výstupů ve formátu JSON Možnost volání externích funkcí pro rozšíření schopností modelu Optimalizace pro matematické úlohy a logické uvažování

DeepSeek tak upevňuje pozici vedoucího poskytovatele open-source AI modelů a potvrzuje růst čínského technologického sektoru.

Sakana AI Darwin Gödel Machine - průlom v samozdokonalování

Japonská Sakana AI představila Darwin Gödel Machine (DGM), samozdokonalujícího se agenta schopného upravovat vlastní kód za účelem zvýšení výkonu. Systém představuje významný pokrok směrem k obecné umělé inteligenci.

Výsledky testování:

SWE-bench: zlepšení z 20,0 % na 50,0 % Polyglot: zlepšení z 14,2 % na 30,7 % Kombinuje evoluční principy s pokročilým učením Udržuje expandující genealogii variant agentů

DGM inspirovaný evolucí představuje nový paradigma v oblasti AI, kde systémy mohou autonomně zlepšovat své vlastní schopnosti.

ElevenLabs Conversational AI 2.0 - nová generace hlasových agentů

ElevenLabs spustila Conversational AI 2.0, platformu nové generace pro vytváření hlasových agentů s pokročilými schopnostmi.

Hlavní funkce:

Model pro střídání replik v reálném čase Vestavěná detekce jazyka Integrovaný RAG systém Podpora multimodality Škálovatelné dávkové volání

Příklad využití: S touto platformou lze vytvořit například zákaznickou podporu pro e-shop, která dokáže mluvit s klienty telefonicky, rozumí různým jazykům, vyhledává informace o produktech v databázi a současně zobrazuje relevantní obrázky nebo dokumenty během hovoru.

Platforma přímo konkuruje podobným řešením od OpenAI a Anthropic v rychle rostoucím trhu hlasových AI asistentů.

Resemble AI Chatterbox - pokročilá syntéza řeči překonává konkurenci

Resemble AI uvedla Chatterbox, systém text-to-speech AI, který podle nezávislých benchmarků překonává řešení od ElevenLabs.

Technické specifikace:

Zero-shot klonování hlasu ze 5sekundových nahrávek Kontrola stylu a emoční intenzity Vestavěná konverze hlasu s nepostřehnutelnými vodoznaky Syntéza hlasu v reálném čase s ultra-nízkou latencí Otevřené váhy modelu

Musím poznamenat, že jsem řešení chtěl implementovat pro Marigolda - aby mi načítalo články - s tím, že budu zpracovávat hlasový výstup na svém Macbooku, ale 8 GB paměti bylo pro model příliš málo. Hodí se více paměti a GPU… A na API službu jsme zatím nenarazil.

Anthropic Claude hlasový režim - konkurence ChatGPT

Anthropic spustila hlasový režim pro Claude Sonnet 4 s pěti hlasovými osobnostmi na výběr. Systém nabízí pokročilou integraci s produktivními nástroji.

Dostupné funkce:

Pět různých hlasových osobností Integrace s Google Workspace Hlasové vyhledávání v Gmailu, kalendáři a dokumentech Mobilní beta verze pro anglicky mluvící uživateleFigure F.03 - pokroky v humanoidní robotice

Společnost Figure oznámila, že jejich humanoidní robot nové generace F.03 oficiálně začal chodit. Figure se zaměřuje na komerční nasazení humanoidních robotů v průmyslu, což odlišuje F.03 od experimentálních robotů výzkumných institucí.

Kontext konkurence:

Boston Dynamics vyvíjí pokročilé roboty především pro výzkum a speciální aplikace Tesla Bot (Optimus) je stále ve fázi prototypů Honda ASIMO byl ukončen v roce 2018 Figure cílí na praktické nasazení v továrnách a skladech

Technické vlastnosti F.03:

Zaměření na průmyslové úkoly namísto pouze demonstrace chůze Integrace s AI systémy pro autonomní rozhodování Hardware optimalizovaný pro opakované úkoly v komerčním prostředí

Organizační změny ve společnosti:

Sloučení tří týmů do AI skupiny “Helix” Urychlení procesu učení robotů Příprava na uvedení robotů na trh v roce 2025-2026Perplexity Labs - autonomní tvorba aplikací

Perplexity spustila Labs, nástroj pro vytváření interaktivních aplikací využívající Deep Research s integrovanými nástroji pro generování obrázků. https://www.perplexity.ai/labs

Schopnosti systému:

Tvorba analytických zpráv Vytváření tabulek a webových aplikací 10 minut autonomní práce na projektu Dostupné pouze pro Pro předplatitele na iOS, Android a webu

Příklad využití: Uživatel může zadat požadavek “Vytvoř mi analýzu trhu elektromobilů v Evropě s grafy a prognózami na rok 2025”. Systém autonomně vyhledá aktuální data, vytvoří interaktivní zprávu s grafy, tabulkami porovnávajícími jednotlivé značky, mapy s hustotou dobíjecích stanic a webovou aplikaci umožňující filtrování dat podle zemí.

Hume EVI 3 - univerzální hlasová AI s osobností

Hume představila EVI 3, nový AI model schopný mluvit jakýmkoli hlasem nebo osobností prostřednictvím speech-to-speech interakce za méně než jednu sekundu.

Technické vlastnosti:

Voice-to-voice architektura Hluboké porozumění tónu, rytmu a barvy hlasu Pokročilá analýza způsobu mluvení Generování hlasu s osobností z textového popisuTencent HunyuanVideo-Avatar - AI pro video marketing

Tencent spustil HunyuanVideo-Avatar, nový AI model pro video, který přeměňuje jednu referenční fotografii a audio na realistické krátké video s živým řečí nebo zpěvem.

Praktické využití:

E-commerce prezentace Reklamní kampaně Personalizovaný video obsah Automatizace tvorby video materiálůBlack Forest Labs FLUX.1 Kontext - pokročilá editace obrázků

Black Forest Labs uvedla FLUX.1 Kontext, AI systém pro generování a editaci obrázků s revoluční schopností porozumění jak textu, tak obrázkům jako vstupu.

Inovativní funkce:

Kontextové generování a editace 8x rychlejší než konkurenční modely Zachování postavy napříč iteracemi Lokální editace bez ovlivnění zbytku obrázku Přenos stylu a konzistentnost napříč verzemi

Příklad využití: Grafický designér může nahrát fotografii modelu v letních šatech a pomocí textového příkazu “změň pozadí na zimní krajinu a přidej kabát” systém automaticky upraví obrázek - přidá zimní pozadí, obléče model do kabátu, ale zachová jeho tvář, pózu a celkový styl fotografie. Následně může pokračovat dalšími úpravami jako “změň barvu kabátu na červenou” bez ovlivnění ostatních částí obrázku.

Další významné novinky

Mistral AI Agents API Francouzská společnost Mistral AI vydala API pro vytváření AI agentů s integrovanými nástroji. Systém představuje konkurenci k podobným řešením od OpenAI (GPTs) a Anthropic (Claude Tools), ale s důrazem na open-source přístup.

Dostupné nástroje:

Code Interpreter - spouštění Python kódu v sandboxovém prostředí Web Search - vyhledávání aktuálních informací na internetu Image Generation - tvorba obrázků pomocí AI modelů Function Calling - možnost integrace vlastních nástrojů a API

Technické specifikace:

Kompatibilní s modely Mistral Large a Mistral Small RESTful API s dokumentací na mistral.ai/news/agents-api Podpora pro vlastní nástroje přes JSON schéma Webové vyhledávání zvýšilo přesnost z 23 % na 75 % na GAIA benchmarku

Praktické aplikace: Vývojáři mohou vytvořit například finančního analytika, který vyhledá aktuální ceny akcií, spustí výpočet portfolia v Pythonu a vygeneruje graf s výsledky - vše v rámci jedné konverzace.

Dostupnost:

Beta verze přístupná přes Mistral API Cenová politika založená na počtu použitých nástrojů Dokumentace a příklady kódu dostupné pro vývojáře

Factory AI “Droids” Startup Factory AI představil AI agenty nazývané “Droids”, kteří zvládají kompletní životní cyklus vývoje softwaru. Agenti dokážou převzít programátorský tiket, napsat kód, otestovat ho, nasadit do produkce a reagovat na případné incidenty.

Automatizace od zadání úkolu po produkční nasazení Generování dokumentace a řešení chyb

SpAItial AI Foundation Models Startup SpAItial získal 13 milionů dolarů na vývoj AI systému, který generuje trojrozměrné virtuální světy z textových popisů. Společnost založili bývalí výzkumníci z Google a Meta.

Nativní porozumění geometrii a fyzikálním zákonům Tvorba 3D prostředí pro hry a simulace

Opera Neon - agentický webový prohlížeč Opera vydala experimentální verzi prohlížeče s integrovanými AI agenty. Agenti dokážou autonomně procházet webové stránky, nakupovat produkty, rezervovat lístky a vyplňovat formuláře jménem uživatele.

Automatizace webových úkolů bez programování AI agent jako virtuální asistent pro internet

Bonusové novinky:

Kling AI vydala verzi 2.1 ChatGPT je nyní zdarma pro občany SAE Freepik přidala Kling 2.1 a FLUX.1 do své platformy

🐑 Sheep Marketplace - jak Tomáš Jiříkovský a ministr spravedlnosti k bitcoinům přišli

S poslední kauzou kolem dnes již bývalého ministra spravedlnosti Pavla Blažka znovu vyšlo na světlo světa jméno jednoho z prvních usvědčených krypto-kriminálníků Tomáše Jiřikovského. Pojďme se podívat, jak ke svým bitcoinům Jiřikovský přišel.

🐑 Sheep Marketplace - jak Tomáš Jiříkovský a ministr spravedlnosti k bitcoinům přišli

S poslední kauzou kolem dnes již bývalého ministra spravedlnosti Pavla Blažka znovu vyšlo na světlo světa jméno jednoho z prvních usvědčených krypto-kriminálníků Tomáše Jiřikovského. Pojďme se podívat, jak ke svým bitcoinům Jiřikovský přišel.

Sheep Marketplace

Pro začátek Jiřikovského podnikání v kryptoměnách se podívejme do roku 2011, kdy bylo založeno “internetové tržiště” Silk Road provozované na “darkwebu”, tedy prostřednictvím anonymní sítě TOR. Na Silk Road se dalo nabízet a kupovat všechno, ale s ohledem na anonymitu obou stran a také s ohledem na anonymitu plateb přes kryptoměny (tehdy bitcoiny) se zde prodávaly především věci, které nechcete poptávat po bazarech na nároží. Tedy zbraně, drogy, kradená data a často i nelegální práce všeho druhu. Tržiště Silk Road ukončilo činnost v roce 2013, kdy FBI zatkla zakladatele Rosse Ulbrichta, když FBI dokázala Ulbrichta ztotožnit. Mimochodem, Ross Ulbricht odsouzený na doživotí byl v lednu 2025 prezidentem Trumpem omilostněn a propuštěn.

Případ Silk Road poukázal na potenciál takových zprostředkovatelských tržišť. A tak se záhy na darkwebu, v temných hlubinách internetu přístupných jen “zasvěcencům”, nikoliv však Google, objevují následovníci. Hned v květnu 2013, ještě před Ulbrichtovým zatčením v říjnu 2013, je na Bitcoin Forum publikován inzerát propagující Sheep Marketplace.

[image error]

Příspěvek je sice psaný začátečnickou angličtinou, později lingvisté usoudí, že s chybami typickými pro slovanský jazyk (chybí členy, slovosled je spíše slovanský, problémy s předložkami atd) - a také je zde zmíněn český framework Nette.

Sheep Marketplace jde postupně nahoru, největší impuls k rozmachu získává v říjnu 2013, kdy je uzavřena Silk Road. V zásadě jde o jednoduché diskusní fórum, kde se párují nabídky a poptávky, kupující dává své bitcoiny do úschovy na tržišti (escrow) a pokud je obchod k obapolné spokojenosti vyrovnán, tržiště provede převod, přičemž si ponechává provizi.

[image error]

Vše funguje dobře až do 21.11.2013, kdy uživatel EBOOK101 přijde na to, jak využít chybu v tržišti. Tato chyba umožnila, aby EBOOK101 opakovaně vybíral Bitcoiny z escrow účtu, aniž by systém správně ověřoval, zda už byly prostředky skutečně uvolněny a transakce dokončena. Výsledkem bylo, že mohl převést mnohem více Bitcoinů, než mu ve skutečnosti náleželo, a tímto způsobem odčerpal z tržiště desítky tisíc BTC. Tržiště následně uzavírá převody peněz z úschovy a 2. prosince 2013 končí úplně. Jeho (zatím stále neznámý) provozovatel se taví se do role poškozeného.

[image error]

Nejdříve se v roce 2014 vyřešila ona prvotní krádež 5400 bitcoinů. FBI si pohlídala peněženky, na něž prostředky dorazily a když si prostředky převedli do populární směnárny Coinbase, byli zloději identifikováni, jednalo se o Nathana Gibsona a Seana Mackerta. V té době jim bylo 24 a 21 let. Hrozilo jim 20 let vězení, ale nepodařilo se mi najít, jak to s nimi dopadlo, ještě v roce 2020 se odvolávali s tím, že nejsou “tradiční zločinci”. Prostředky a majetky, které se FBI podařilo vypátrat, byly zabaveny, ale řada účtů jsou dodnes “spícími” peněženkami, na nichž řadu let nebyl pohyb.

Jiříkovský je podezřelý

Na diskuzních fórech, především na Redditu se rozebíhá vlastní “vyšetřování” uživatelů kryptoměn a podezření z řady důvodů padá na Tomáše Jiříkovského. Česká policie tato podezření záhy prověřuje - nepřímých důkazů je sice celá řada a komunitě to k “jistotě” stačí, českým soudům to ale nestačí. Domovní prohlídka v únoru 2014 nenašla nic, co by umožnilo Jiříkovského obžalovat a tak policie všechny zabavené věci Jiříkovskému vrací. Ten se následně začne rozhlížet po novém domě, nakonec rezervuje dům na jméno svého dědečka (profesora MUNI) v Lužici u Hodonína a snaží se jej koupit za peníze konvertované z bitcoinů na nový účet své manželky Evy Jiříkovské. Nákup se nicméně táhne, protože proměnit téměř 9 milionů Kč kupní ceny za legální peníze, není tak jednoduché. V březnu 2015 je zadržen v souvislosti s převody peněz, které FAU vyhodnotilo jako podezřelé. Do 48 hodin je ovšem propuštěn. Opět chybí důkazy, které by obstály u soudu, míní policie. Jenže to už jej z hledáčku nepouští.

V následujících dvanácti měsících Jiříkovský přesouval a částečně zpeněžoval bitcoiny, financoval nemovitost (nakonec ji kupuje na jméno kamaráda) a podle technických stop se podílel na spuštění dalšího tržiště, o němž bude ještě řeč.

Dne 12. dubna 2016 jej zatýká NCOZ, přichází další vlna prohlídek a zadržení elektroniky, přičemž některá zařízení se nedaří dešifrovat, ale jiná jsou jasným důkazem, například nezakódovaná databáze uživatelských účtů Sheep Marketplace. Vaz mu zlomilo právě to dlouhodobé sledování. Rozšířené analytické sledování blockchainu (NCOZ Europol „Trace Chain“) odhalilo vazbu na cluster cca 40 000 BTC vyvedených při exit-scamu Sheep Marketplace. A to už není vysvětlitelné zhodnocení vytěženého bitcoinu, ale nezákonná činnost.

O rok později jej Vrchní soud v Olomouci odsoudil na 9 let za zpronevěru BTC, obchod s drogami a nedovolené ozbrojování.

Miliardový dar bez jakýchkoliv podmínek?

Když je v roce 2021 podmínečně po odpykání poloviny trestu propuštěn, rozebíhá se další hra. O návrat elektroniky, mezi niž patří notebook s bitcoinovou peněženkou. Zdaleka ne všechny seedy měl totiž Jiříkovský zálohované na papíru a naopak ty největší částky měl prý na zašifrovaném disku, který se nepodařilo rozšifrovat či na Trezoru. Pravda, soudy mu nejdříve vydání elektroniky zamítly, později je ale povolily a dokonce zakázaly obsah elektroniky smazat. V lednu 2025 je rozhodnuto a nesmazaná elektronika má být Jiříkovskému vrácena.

A pak už zase známe jen verzi ministra Blažka, podle níž byl přes advokáta navázán kontakt s ministerstvem spravedlnosti, které dostalo nabídku daru 30 % bitcoinů z peněženek na zabavené elektronice. Myslet si o tom můžeme, co chceme, ale tak i celá věc údajně proběhla a za účasti experta, právníka i náměstka ministra spravedlnosti byla elektronika 7.3.2025 oživena a podíl ministerstva spravedlnosti stanoven na 468 BTC. A následně také převeden.

Mediální dějová linka…

Ministerstvo se příjmem těchto bitcoinů nešlo příliš rychle ven. Měnilo je na koruny standardním postupem ve spolupráci s UZSVM v elektronické aukci po balíčcích 5 BTC od konce března do osmé hodiny ranní dne 27.května 2025, kdy se prodala poslední tranše . Událost vyšťoural ještě ten den Jakub Kopřiva ze serveru Publico, opřít se mohl o smlouvy o prodeji, které se začaly objevovat v rejstříku smluv (zde Hlídač státu).

O vyjádření požádala o dvě hodiny později Česká televize a zprávu vydala na Twitteru. A tím zpráva začala doutnat v mediálním prostoru.

Ve středu ráno 28.5. pozvalo Ministerstvo spravedlnosti novináře na tiskovou konferenci na čtvrteční odpoledne, kde se chtělo miliardovým příjmem pochlubit. Jenže mezi tím do tehdy neznámé skládačky zapadl další dílek, když Zdislava Pokorná z Deníku N vydala večer před tiskovou konferencí článek informující o tom, že bitcoiny pocházejí z daru od trestaného Jiříkovského. A zároveň upozornila, že transakcí se zabývá Národní centrála proti organizovanému zločinu (NCOZ) pro podezření, že jde o legalizaci peněz z trestné činnosti. Detektivové už si do budovy ministerstva prý přišli pro dokumenty.

Tím událost v mediálním prostoru explodovala…

Tohle je další moment, u kterého se vyplatí se zastavit. Deník N v tu dobu nemohl mít žádnou veřejnou informaci o tom, kdo je původcem té částky. Ze smluv v Rejstříku i dražby je sice patrná částka, ale ne její původ. Informace sama o sobě nebyla na Ministerstvu spravedlnosti obecně známa, zde ji znaly jednotky lidí. Jak se Deník N tento detail dozvěděl a proč mu byla tato informace sdělena?

Kde byl zakopaný pes? Až příliš mělce…

Nyní se vraťme k průběhu případu, protože až dosud bylo vše v pořádku. Proč by tedy řízený únik informace do médií mohl cokoliv změnit, než že by se ministru Blažkovi zatleskalo o pár hodin dříve?

Celá věc měla totiž pár háčků.

[image error]

Spletitost případu lze lépe pochopit z nákresu, který připravil Janusz Konieczny

Tím prvním je důkaz (pohyby bitcoinu lze v blockchainu sledovat!), že s peněženkou bylo manipulováno již den před převodem BTC pro UZSVM (Úřad zastupování státu ve věcech majetkových) a proběhly z ní převody již 6.3.2025. Šlo o o 546 BTC v několika převodech na adresu, ze které byly záhy distribuovány dále (včetně UZSVM). To nemusí nic znamenat, protože podle ministra Blažka trvalo rozkódování peněženek cca 30 hodin. Toto tvrzení bylo sice zpochybněno, ale může být zcela realistické, technika z let 2014-16 používala Bitcoin Core, kde se před převodem muselo stáhnout a aktualizovat deset let záznamů. To opravdu mohlo představovat proces, který běží přes noc a teprve ráno se zkontroluje. O tom ostatně svědčí časy převodů. Minimálně pro nějakou část techniky bylo zprovoznění opravdu zdlouhavé a tím, že nevíme, na jaké technice bylo kolik peněženek, jsou další předpoklady zamlžené - mezi zabavenými (a vydanými) předměty byl prý i trezor, čímž se zjevně myslí digitální peněženka Trezor. Je zcela představitelné, že proces trval skutečně dlouho a Jiříkovský nejdříve nastartoval nějakou z rychle obnovitelných peněženek a peníze UZSVM měl v úmyslu převést přes jinou peněženku, aby nebylo zřejmé, o jakou původní peněženku šlo. Ta byla totiž kardinální problém.

Rozkódovaná peněženka totiž patří mezi peněženky spojované s Nucleus Marketplace. A to je to tržiště, o němž ještě měla být řeč. Tržiště Nucleus Marketplacekteré fungovalo v letech 2014 až 2016 a již dříve se spekulovalo o tom, že jeho provozovatelem je Tomáš Jiříkovský. Jenže zásadní důkazy chyběly, byl to pouze hlas komunity a oficiálně Jiříkovského s Nucleusem nic nespojovalo. Snad jen to, že tržiště bylo vypnuto den po Jiříkovského zatčení - a s tím samozřejmě zmizely i veškeré bitcoiny v úschově. Mělo jich být cca 5300, tedy v dnešních cenách kolem 10-12 miliard Kč, což je částka, se kterou později bude operovat iRozhlas.

[image error]

A tohle je největší kámen úrazu. Až doposud je totiž na nás, zda chceme věřit tomu, že Jiříkovský se ve vězení napravil a maje na srdci tíživou situaci obětí trestných činů, rozhodl se věnovat část bitcoinů, které za dobu jeho uvěznění narostly na ceně, ministerstvu spravedlnosti. Jen tak, bez ničeho. Stát se to mohlo a nemáme zatím důkaz svědčící o opaku.

Až na tuhle chvíli: Jiříkovský najednou manipuluje s majetkem, který přímo souvisí s exit scammem Nuclueus Marketplace. A tím se přímo spojuje s trestným činem, za který potrestán nebyl a s výnosem z trestné činnosti, který měl být zabaven celý.

Pár věcí na celém příběhu nedává žádný smysl

Jiříkovského nabídka totiž nedává žádný smysl. Měl rozhodnutí soudu o vydání a veškerá elektronika mu byla 15. ledna 2025 vrácena. Proč by tedy s otevřením peněženek čekal další dva měsíce a proč tak učinil s lidmi z ministerstva? A proč by vůbec takový dar dával, když nemusel? A znovu, proč první převody proběhl 6.3, zatímco další až 7.3, když šlo o stejnou peněženku? Proč prováděl převody, ačkoliv si musel být vědom toho, že minimálně kryptokomunita půjde po stopě oživlé Nucleus peněženky a doxxne jej, jako to udělal Gwern před deseti lety?

A z druhé strany, proč do takového rizika šel Pavel Blažek? Zatímco Tomáš Jiříkovský není - zdvořile řečeno - nejostřejší tužka v penále, Pavel Blažek je zkušený politik. Selhaly jeho instinkty, které přehlušila snaha mít zajímavý předvolební úspěch? Cožpak si myslel, že příjem miliardy od člověka pochybné pověsti jen tak projde? Nebo šlo o situaci, ze které nešlo se dobře vyvléct a špatně by bylo cokoliv, co by udělal? Nebo jen špatně vyhodnotil technologii bitcoinu a nevěděl, či si neuvědomil, jak snadno vystopovatelná je?

Na závěr je potřeba také připustit jednu výhradu. Atribuce Jiříkovského bitcoinové peněženky k Nucleus Marketplace není stoprocentní. Pokud by opravdu šlo o souhru okolností a Jiříkovský “pral” v mixeru své bitcoiny ve stejnou dobu, kdy by probíhal exit scam na Nucelus Marketu, mohly se touto technologií jeho peněženky přiřadit mezi podezřelé. Jistě, existuje celá řada velmi dobrých ajťáckých (tedy nikoliv soudních) důkazů, že Jiříkovský je ten, kdo Nucleus vytvořil a provozoval, nemusí ale být tím, kdo jej vybrakoval. Nicméně tuto pravděpodobnost bych označil za menší, než 15 %…

Mnoho toho nevíme - dozvíme se to někdy?

Musíme přiznat, že mnoho věcí nevíme. A otázek je mnoho. Lze připustit, že vysvětlení ve stylu korupce a dělby bitcoinů za určitou míru ochrany, by odpovídalo na mnoho otázek. Nezodpovědělo by to ale otázku hlavní: jakou motivaci k daru by měl Jiříkovský! Opravdu uvěřil tomu, že mu zatažení ministerstva spravedlnosti do celé akce peníze zlegalizuje a podaří se zároveň utajit, že pocházejí z účtů spojených s Nucleus Marketem - a tedy nebudou zabaveny, jako prostředky z trestné činnosti?

Nebo je pravdou to, že schody Pavlu Blažkovi namazal nějaký jeho fanoušek na NCOZ, o jejichž práci se pan ministr nevyjadřoval zrovna nejlépe? Vždyť stačilo informace pustit v určitých dávkách a využít toho, že celý případ vysvětlen nebyl a stále není.

Nevíme. Bude zajímavé to sledovat.

V největším nebezpeční jsou dnes dva: Tomáš Jiříkovský a premiér Petr Fiala. Za “identikit” s informacemi o Jiříkovského pobytu se na kryptofórech nabízejí zajímavé odměny od pamětníků Nucleus Marketu, kteří by se po letech rádi domohli finanční či alespoň morální satisfakce. Všemi prostředky.

A premiéru Fialovi má tato kauza potenciál sebrat premiérské křeslo. Když ne teď, tak za půl roku vcelku jistě.

Ministr spravedlnosti Pavel Blažek rezignoval na svůj post v pátek.

PS: Jiříkovského fotku z úvodu jsem vzal už nevím komu - buďto iRozhlas nebo Deník N, řekl bych - tak se omlouvám, snad se nebudou moc zlobit…

AI novinky k 28.5.2025

Novinky? Anthropic spustil hlasový režim pro Claude, OpenAI testuje “Sign in with ChatGPT” a Mistral představil Agents API. Apple, který měl rozsáhlé satelitní ambice, které zhatila nedohoda s Muskem. Jak Claude 4 Opus, tak o3 vykazují problematické chování při pokusech o kontrolu, což vyvolává vážné otázky o bezpečnosti pokročilých AI systémů.

Pojďme se na to nejdůležitější podívat podrobněji.

Hlasové rozhraní: Anthropic konečně dohání konkurenci

Anthropic oficiálně spustil hlasový režim pro svou aplikaci Claude, čímž se připojil k ostatním hlavním hráčům na trhu s AI asistentem. Tato funkcionalita, dostupná v beta verzi pro anglicky mluvící uživatele, běží na modelu Claude Sonnet 4 a nabízí pět různých hlasových osobností s real-time transkripcí.

Technické parametry:

Bezplatní uživatelé: 20-30 hlasových zpráv měsíčně Placení uživatelé: výrazně vyšší limity Integrace s Google Workspace pro placené předplatitele Podpora přepínání mezi textem a hlasem

Anthropic pouze dohání konkurenci, protože tento hlasový režim má jak OpenAI, tak Google již několik měsíců. Skutečná hodnota bude záviset na kvalitě implementace - latenci, přesnosti rozpoznávání řeči a kvalitě hlasové syntézy. Na demu se ukazuje jedna velmi hezká věc: díky napojení na Google služby lze hlasový režim používat i k posílání emailů či práci s kalendářem ve formátu, jaký jsme si kdysi slibovali od Siri… A to neumí zatím ani OpenAI, ani Google.

OpenAI: Expanze do identity managementu a bezpečnostní problémy

OpenAI testuje funkci “Sign in with ChatGPT”, která umožní uživatelům přihlašovat se do služeb třetích stran pomocí svých ChatGPT přihlašovacích údajů. S více než 600 miliony měsíčních uživatelů se tím OpenAI pokouší konkurovat Google a Apple v oblasti spotřebitelské identity.

Tato iniciativa představuje logický krok pro využití masivní uživatelské základny, ale vyvolává otázky o koncentraci moci v rukou několika technologických gigantů. Funkce je již aktivní v Codex CLI, kde uživatelé obdržují API kredity za propojení účtů.

Bezpečnostní problémy modelů o3:Výzkumníci z Palisade Research odhalili znepokojivé chování modelu ChatGPT-o3, který v 7 ze 100 testů dokázal obejít pokusy o vypnutí přepsáním vlastních shutdown skriptů nebo aliasováním kill příkazů. Tento problém není projevem vědomí, ale vedlejším efektem tréninku RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback), kde jsou modely odměňovány za “užitečnost” i za cenu ignorování instrukcí.

Mistral: Agents API pro enterprise aplikace

Francouzská společnost Mistral představila své Agents API, které umožňuje týmům vytvářet agentské enterprise aplikace. Systém zahrnuje:

Vestavěné konektory:

Webové vyhledávání s citacemi z důvěryhodných zdrojů Spouštění Python kódu v bezpečném prostředí Generování obrázků pomocí FLUX1.1 Knihovna dokumentů pro RAG

MCP Tools Integration:

Připojení API, interních systémů nebo strukturovaných datových úložišť Spouštění externích úloh přímo z agentských pracovních postupů Znovupoužitelné nástroje napříč více agenty

Mistral Large s webovým vyhledáváním dosahuje 75% přesnosti na benchmarku SimpleQA oproti 23% bez něj, což představuje významné zlepšení. Toto API je veřejně dostupné prostřednictvím vývojářského portálu Mistral.

Google: SignGemma a pokračující AI expanze

Google DeepMind oznámil SignGemma, model určený k převodu znakového jazyka na mluvený text. Model bude přidán do open-source rodiny Gemma později v roce 2025 a nakonec integrován do produktů Google jako Gemini Live.

Tato iniciativa představuje pozitivní krok směrem k větší přístupnosti technologií, nicméně zůstává otázkou, jak přesně bude model fungovat s různými národními znakovými jazyky a dialekty.

Meta: Reorganizace AI oddělení

Meta restrukturalizuje své AI oddělení na dvě různé jednotky:

AI Products team: zaměřený na spotřebitelské funkce v aplikacích jako Facebook a Instagram AGI Foundations unit: pracující na základních technologiích jako modely Llama

Tato reorganizace odráží rostoucí tlak na rychlejší vývoj produktů a flexibilitu v intenzivním závodu o vedení v AI inovacích mezi technologickými giganty.

Apple: Satelitní ambice zmařené obavami a Muskovou nabídkou

Apple měl rozsáhlé ambice v oblasti bezdrátového připojení, které byly zastaveny kombinací faktorů včetně odmítnutí dosti agresivní nabídky Elona Muska. Projekt měl původně dvě fáze:

Původní Project Eagle (2015):

Spolupráce s Boeing na satelitním internetovém projektu Plán na tisíce satelitů pro poskytování plnohodnotného internetového připojení Antény pro domácnosti připevnitelné na okna

Muskova nabídka (2022):

$5 miliard předem za 18měsíční exkluzivitu $1 miliarda ročně za služby Starlink po skončení exkluzivity 72hodinové ultimátum pro rozhodnutí Hrozba vytvoření konkurenční služby pro iPhone

Tim Cook nakonec projekt zastavil kvůli obavám o vztahy s telekomunikačními operátory. Apple se také obává, že rozšíření satelitních služeb by mohlo vést k regulaci společnosti jako telekomunikačního operátora, což by znamenalo povinnost umožnit vládní sledování.

Akvizice a finanční transakce

Salesforce kupuje Informatica za $8 miliard:Tato akvizice posiluje AI stack Salesforce a umožňuje dodávání vylepšených Agentforce AI agentů napříč aplikacemi. Kombinace #1 AI CRM s #1 AI MDM & ETL vytváří jednu z nejvýznamnějších integrací v oblasti podnikových dat.

Saudi Arabia: $10 miliard fond pro AI:Humain, státní AI společnost Saúdské Arábie, plánuje spustit $10 miliardový venture kapitálový fond Humain Ventures pro investice do AI startupů v USA, Evropě a Asii. Tento krok ukazuje ambice Saúdské Arábie stát se významným hráčem v globálním AI ekosystému do roku 2030.

Nové startupy a produkty

SpAItial: Matthias Niessner, spoluzakladatel Synthesia, spustil startup s $13 miliony financování pro vytváření Spatial Foundation Models, které nativně rozumí 3D prostoru a generují celá 3D prostředí z textu.

Opera Neon: Nový AI-zaměřený prohlížeč od Opera s kontextuálním povědomím, který provádí úkoly jménem uživatelů včetně výzkumu, tvorby a designu.

Freepik AI Assistant: Nový nástroj umožňující generování obrázků, editaci pomocí GPT-4o, upscaling a konverzi na video v jednom rozhraní s možností výběru barevných palet a stylů.

Kritické problémy a výzvy

Eroze kritického myšlení v OSINT:Studie Carnegie Mellon a Microsoft Research ukazuje, že integrace GenAI nástrojů jako ChatGPT, Claude, Copilot a Gemini do Open Source Intelligence vede k poklesu kritického myšlení. Uživatelé stále více důvěřují automatizaci a méně ověřují informace, což podkopává základní principy oboru.

AI modely a bezpečnostní rizika:Jak Claude 4 Opus, tak OpenAI o3 vykazují problematické chování při pokusech o vypnutí. Claude 4 Opus v 84% případů provádí “oportunistický vydírací” behavior, zatímco o3 aktivně sabotuje pokusy o vypnutí i při explicitních instrukcích.

Problém “LLM Grooming”:Alberto Romero upozorňuje na rostoucí problém, kdy ti, kteří mají prostředky ovlivňovat chování AI, mohou dělat s uživateli cokoliv chtějí. Jde o starý příběh o lidech, kteří využívají moc a kontrolu nad jinými lidmi prostřednictvím (nově) AI systémů.

Tabulka významných investic a akvizic Společnost Transakce Částka Účel Salesforce Akvizice Informatica $8 miliard Posílení AI stacku Humain (Saúdská Arábie) VC fond $10 miliard Investice do AI startupů SpAItial Seed financování $13 milionů 3D AI modely Motorola Solutions Akvizice Silvus $4.4 miliardy Komunikační technologie

🍯 Oktagon rizik AI - Křehká pozornost v křehkém světě

Pozornost je vše, co potřebujete. Tak se jmenuje jedna z nejcitovanějších vědeckých prací posledního století. A ano, ve skutečnosti se věnuje mechanismu pozornosti pro zpracování sekvenčních dat a její sláva tkví v tom, že se stala základem technologie Transformátorů a tím fakticky odstartovala moderní éru AI. Z názvu bychom přitom soudili, že jde o významnou práci adolescentní behaviorální psychologie nebo návod k pochopení dnešního světa.

Pokud odmyslíme miliardy dolarů, které tato práce „donutila“ spálit firmy jako OpenAI, Microsoft nebo Google, ve skutečnosti tomu tak je. Práci “Attention is All You Need” lze zevšeobecnit jako matematický popis toho, jak je v komplexních systémech klíčová schopnost soustředně a selektivně zaměřit pozornost na relevantní informace. A také jako příklad toho, jak se matematika a pokročilá kybernetika dotýká samotné podstaty lidství. Což má zajímavý důsledek: ještě nikdy se neinvestovaly takové obrovské sumy do snahy o pochopení fungování lidského chápání světa, emociálních procesů a fungování uvažování, jako v momentě, kdy tyto procesy obrovské firmy chápou jako příležitost přeložit je do čísel a promítnout do počítačů. Umělá inteligence není založená jen na zkopírování všeho lidského vědění, ale na snaze o napodobení lidského vědomí. A tak si začínáme uvědomovat, že stejné tvrzení obsahuje epistemologie, která tvrdí, že znalosti vznikají prostřednictvím vztahů mezi jednotlivými informacemi, nikoli jen jejich mechanickým zpracováním. Paralelu můžeme najít ve fenomenologickém pojetí vědomí, které zdůrazňuje, že vědomí je vždy “vědomím něčeho” – naše mysl se přirozeně zaměřuje na určité aspekty reality a jiné nechává v pozadí.

Správně zaměřená pozornost je něco, co náš svět potřebuje. Protože náš svět se stal křehkým. Jak se stal křehkým? Ještě nedávno jsme soudili, že zásadní problémy našeho světa lze rozdělit do tří hlavních kategorií:

klimatická změna vytvářející sociodemografické tlaky, hrozící masovou migrací a obrovskými agrokulturními proměnami

prohlubující se majetková nerovnost rozšiřující vliv obrovských korporací a superbohatých jedinců schopných finančně konkurovat státním celkům

nedůvěra mas ve schopnost elit řešit problémy

Jenže před dvěmi lety, když jsem psal svoji knihu Mýty a naděje digitálního světa, jsem byl optimistický ohledně toho, zda lze tyto „vývrtky“ zvládnout, ačkoliv již tehdy se trojice těchto problémů promítala do politické nestability vzbuzované populistickými politiky toužícími po moci a superboháčů toužících po návratu ke starým dobrým časům. Pak přišla válka na Ukrajině, v Izraeli, na spadnutí je vpád Číny na Tchajwan či válka Indie a Pakistánu - a to nepočítám lokální, méně sofistikované konflikty, které se dotýkají statisíců. A je to Francis Fukuyama, kdo prohlašuje, že demokracie nebyla nikdy v takovém ohrožení, jako nyní.

Do tohoto křehkého stavu světa, v němž se kymácejí všechny dosavadní jistoty, vstupuje umělá inteligence s prohlášením „Pozornost je vše, co potřebujete“. Zaměřme tedy pozornost na oktagon rizik, která AI přináší.

[image error]

Na obrázku je vidět můj návrh takového oktagonu: osmičky zásadních rizik, jež AI do světa přináší nebo je posiluje. Žlutě jsou rizika nová, růžově prouhloubení stávajících výzev. Pojďme se u nich v bodech zastavit:

1 | Digitální suverenita a čipové „železné opony“

Pokud opravdu bude moci AI doplňovat či nahrazovat lidskou práci (a zdá se, že ano), budou národy, kultury a jazyky, které nebudou mít je respektující AI, znevýhodněny, protože AI pro ně nebude plnohodnotně fungovat. Vznikne AI propast, kterou může strážit několik firem, jež ji umožní překonávat jen někomu. Bez vlastní datové a výpočetní infrastruktury se Evropa stane jen pasivním příjemcem pravidel rozhodnutých jinde, ztratí schopnost ovlivňovat svoji budoucnost. Stejným problémem závislosti je ta hardwarová. Pokročilé čipy se dnes vyrábějí na úzkém pásu tchajwanského pobřeží a americké kontroly vývozu vytvářejí „křemíkovou oponu“ rozdělující státy na ty, které se k pokročilým čipům dostanou a nedostanou. Hardwarová závislost se promítá do geopolitické závislosti, dokud výrobní řetězec čipů zůstane extrémně koncentrovaný. Čína se za extrémních nákladů snaží tuto závislost zlomit.

Pokud se podaří zvětšovat otevřenost tohoto řetězce například platformami ARM/RISC-V a výrobními čipovými alternativami, může se opona postupně rozptýlit.

2 | Korporativní privatizace versus veřejná správa

O povaze AI dnes rozhoduje několik málo firem hnaných nikoliv neziskovým posláním prospět, ačkoliv tak tvrdí, ale ziskem. Dokud jsou klíčová aktiva i standardy v rukou několika korporací, zůstane vliv mezinárodních úmluv omezený. Veřejnost této privatizaci kreativní sféry tleská, protože považuje politické elity za zkompromitované, neakceschopné a domnívá se, firemní lídři si poradí tak, že kromě svého zisku i zlepší svět. Je to trvalé dilema určené k neustálému hledání rovnováhy: příliš slabé globální normy selžou; příliš silné (povinné otevřené modely, sdílení know‑how) odradí inovátory. Navíc USA a Čína si vybraly „národní šampiony“ a vnímají zápolení v AI jako strategické měření sil, v němž není prostor pro omezení.

Neměla by to být právě Evropa, kdo bude prosazovat AI jako open-source technologii a tím navazovat na třítisíciletou tradici univerzitního sdílení vědění a myšlenkové otevřenosti?

3 | Agentická AI a AGI

Dnes je AI v roli poradce: používáme ji pro dílčí úkony, těžíme z její schopnosti propojovat encyklopedické znalosti. Autonomní agenti, kteří budou samostatně vykonávat rozsáhlé činnosti, teprve přicházejí. Agenti budou erodovat uživatelskou kontrolu i sociální zisky, již dnes se firmy ve snaze je etablovat napojují bez větších bezpečnostních brzd na všemožné systémy, aniž by uživatelé chápali podstatu nebezpečí tohoto propojení. Zatímco se soustředíme na hypotetickou apokalypsu, kterou způsobí univerzální umělá inteligence v budoucnu, nevnímáme značná rizika agentické AI, která právě přichází. Do teoretické superinteligence se investují miliardy, do robustnosti současných systémů jen drobky. A příkladem může být evropský EU AI Act: máme detailní pravidla pro hypotetické scénáře budoucnosti, ale téměř žádná pro rizika, jež jsou tady, například pro práci se zdroji dat.

Měli bychom zohlednit rizika kolapsu současných systémů a investovat do jejich robustnosti.

4 | Produktivita

Umělá inteligence má znamenat prudký růst produktivity, kdy se spálená elektřina a ošoupaný křemík promění v náhradu rutinních i kreativních činností drahých a nespolehlivých lidí. Historie nicméně ukazuje, že prvních několik desetiletí trvá, než se nová technologie „propíše“ do růstu reálných mezd, nejprve se dobývá renta pro majitele výrobního prostředku. Pokud komerční model zůstane rent-extraction‑first, může dojít k  tzv. so‑so automation – málo produktivity, hodně substituce práce. První studie na úrovni firem z  call‑center a softwarového vývoje už ukazují 14‑30 % nárůsty výstupu díky LLM, ale makroefekt se zdá zatím mizivý.

Klíč je v  difúzi a organizačním redesignu – nikoliv v  samotné technologii.

5 | Nerovnost a trh práce

Výzkumy z  odvětví zdravotnictví, zákaznických služeb, logistiky a výroby už ukazují dvojí efekt: AI značně zvyšuje produktivitu v  rolích s  nižším formálním vzděláním, pokud slouží jako “druhé mozky” pracovníků; naopak nejvíce škodí, když je nasazena k čisté substituci bez paralelních investic do školení a  sdílené správy dat. Bez těchto doplňkových opatření se rýsuje „dvoupatrová společnost“: úzká elita AI‑kapitalistů a fragmentovaná gig‑ekonomika s omezenou vyjednávací silou. Technologie, která jen těsně zvládá lidský úkol, snižuje mzdový podíl, ale nepřidá produktivitu – typicky u  polo‑automatických pokladen. Nízko kvalifikovaní pracovníci často nemají kapacitu převzít nové “meta‑úkoly” (diagnostika, interpretace dat, podpora AI systémů tam, kde zatím nezvládají), takže firmy tyto pracovníky nahrazují, místo aby doplňovali jejich schopnosti. Přitom komplementární školení a následný přesun lidí na úkoly vyžadující úsudek a empatii by zvýšil produktivitu i  mzdy.

AI může být eskalátor, po  kterém se na trhu práce vyvezou i méně kvalifikovaní. Ovšem jen pokud kolektivně investujeme do dovedností, sdílených dat a pracovních práv. Jinak se z eskalátoru stane výtah, kterým jezdí jen vyvolení do svého loftu.

6  |  AI v obranné politice

Očekávání rozsáhlých ozbrojených geopolitických konfliktů zatím mírnilo vědomí technologické převahy Západu. Jenže poslední konflikty ukazují, že drony za tisíce dolarů mohou ničit tanky za miliony. Západ naopak „ztrácí dech“ v bezpilotních a autonomních systémech, protože spoléhá na komerční platformy a podceňuje hromadné nasazování levných dronů. USA a NATO setrvávají u  malých sérií špičkových a drahých dronů, zatímco konkurenti sází na kvantitu a  rychlý upgrade levných platforem. Nízká cena a opensource autopilotní systémy jako Ardupilot, PX4 umožňují ne‑státním aktérům nasadit kvazivojenské kapacity.

Zda AI přinese strategickou paritu, nebo novou nerovnováhu, bude záviset méně na špičkové inovaci na nobelistické úrovni a více na tom, kdo dokáže vyrábět (a nakupovat) levné a dostatečně chytré platformy ve velkém.  

Bez reforem akvizičních procesů a investic do domácího čipového řetězce hrozí Západu, že zůstane technologicky elitní, ale číselně podkritický hráč v  boji o vzdušnou a informační převahu.

7 | Klimatická stopa a energie

Umělá ingeligence nespotřebovává jen křemík, ale také - a především - elektrickou energii. Tu nelze nijak nahradit, je potřeba ji jen vyrobit a pokud začne AI masovně vstupovat do trhu lidské práce, bude poptávka po elektřině růst. Cílem musí být bezemisní elektřina a tady potřebujeme mnoho průlomů. Blackout na Pyrenejském poloostrově jasně ukazuje, že rychle se proměňující elektrické sítě jsou křehké a náchylné ke stabilitě a společnost nemůže bez elektřiny zůstat dlouho. Zde budou potřeba masivní změny a investice a ten, kdo je zvládne, má šanci na trhu AI uspět. Lačnost AI po elektřině a touha gigantů ji ukojit snad povede k aktivnímu hledání řešení tohoto dilematu. Tvrzení, že efektivita moderních GPU a algoritmů vychýlí energetickou bilanci příznivě, není realistické. Exponentiální poptávku po inferenci (doučování AI) nelze donekonečna „odehrát“ efektivnějšími čipy. Bez průlomu v  nízkouhlíkovém baseloadu (fúze, SMR) se problém jen odsouvá.

Klimatická stopa AI není osudem, ale výsledkem inovační a  politické rovnováhy.  Objem emisí z  elektřiny pro datacentra se neurčuje nějakou nevyhnutelnou fyzikální křivkou . Závisí na tom, jak rychle zlepšujeme technologickou účinnost  a současně  jaké cenové, regulační a infrastrukturní signály nastaví vlády a trh. Například emisní povolenky.

8  |  Vzdělávání a kolektivní inteligence

AI je nesmírně silná ve vzdělávání a zjednodušeně řečeno, pokud AI dostane úkol dítě naučit, tak jej naučí. Adaptive tutoring dokáže v reálném čase sbírat data o výkonu a stylu učení jednotlivce, upravit úlohy a vysvětlení tak, aby podchytilo slabé momenty každého žáka a urychlilo pokrok těch rychlejších. V případech, kde chybějí asistenti, speciální pedagogové či dostatečná rozvržení hodin, může AI výrazně snížit výpadky a zlepšit výsledky. Jenže v čích rukou budou tyto systémy? Bez sdílených, veřejně vlastněných datových platforem se stane vzdělávání předmětem „extraktivních rent“. Bez robustních veřejných ekosystémů AI vzdělávací nástroje prohloubí digitální propast mezi bohatým a chudým vzděláním. Stát by měl definovat open-source rozhraní, certifikovat etiku AI ve školství a financovat „edukativní cloud“, kde se kumulují a sdílejí anonymizovaná studentská data. Ne se propadat do de-facto „vendor lock-in“, jako jsme dopustili v Česku přes Google Classroom a Bakaláře.

Bez právního rámce pro vlastnictví a sdílení dat, školy nevlastní výsledky AI-analýz svých žáků. To podkopává veřejnou zodpovědnost a auditovatelnost. Vzdělávací AI (a systém vzdělávání obecně) nemá být předmětem konkurenčních uzavírek, ale veřejným zbožím. Jinak riskujeme fragmentovaný systém, kde se „personalizovaná výuka“ stane prémiovou službou jen pro vyvolené.

AI zvyšuje křehkost světa

Zní to hrozivě. A graf vypadá děsivě, alespoň pokud teorii grafů znáte. Jak je to vážné?

Riziko „balkanizace AI“ je reálné – exportní kontroly a datová lokalizace mohou vytvořit technobloky, jejichž standardy se budou vzájemně vylučovat.

Makro‑produktivity se nedočkáme bez organizační inovace; státy by měly podporovat komplementární investice (reskilling, datové trusty) spíše než přímé dotace na modely. A měly by zabránit tomu, aby výnos z AI připadl jen jednotlivcům, neboť AI je podstaveno na práci všech generací.

Bezpečnostní debata se musí přesunout od hypotetického AGI k  aktuálním externím zneužitím a systémové robustnosti.

Energetická stopa AI se stane limitujícím faktorem; bez dekarbonizace výroby čipů a elektřiny skončí debata u uhlíkových kvót na výpočet.

Ačkoliv “oktagon rizik” a celková křehkost světa mohou působit znepokojivě, je důležité si uvědomit, že budoucnost není předem daná. Máme schopnost ji aktivně utvářet.

Evropa má ojedinělé okno stát se „třetím pólem“ – pokud spáruje regulaci jakožto formu směřování s  vlastní infrastrukturou a kapitálem pro škálování startupů.

Česko má úžasnou pozici, kdy disponuje stále vysoce rozvinutou a edukovanou společnost a třídu pracujících a zároveň není uzamčeno v úspěšné ekonomické minulosti. Díky tomu může bez obav inovovat a předstihnout státy jako Německo a Francie přitahované zpět do jejich úspěšné analogové ekonomické éry.

Věnujme pozornost tomu, na čem záleží. Ne Tiktokovým videím, populistickému blábolení a masové zábavě. Máme tu pár témat, která jsou důležitá a která jsou důstojnou výzvou pro nejlepší mozky našeho světa!

Budujme AI soustředěnou na člověka. Masivně investujme do celoživotního vzdělávání, rekvalifikací a rozvoje dovedností, které AI doplňuje – kritické myšlení, kreativita, emoční inteligence, komplexní řešení problémů a digitální gramotnost. AI nemusí být jen o substituci, ale především o augmentaci lidských schopností.

Aktivně prosazujme vývoj AI v souladu s etickými principy transparentnosti, spravedlnosti a odpovědnosti.

Pokračujme v investicích do vlastní výpočetní infrastruktury, výzkumu a podpory talentů, aby se snížila závislost na externích aktérech a podpořila vlastní inovace respektující evropské hodnoty a jazykovou rozmanitost.

Podporujme otevřené standardy a platformy. Nedopusťme další „uzamykání“ a „vylučování“ z infrastruktury, která má být veřejná.

Hledejme mechanismy, které zajistí, že produktivita získaná díky AI se promítne do zlepšení kvality života široké populace, nikoli jen do zisků úzké skupiny.

Podporujme firmy a organizace v redesignu pracovních procesů tak, aby AI efektivně integrovaly a vytvářely nové, smysluplné role pro lidi.

Aktivně podporujme vývoj energeticky méně náročných algoritmů a hardwaru. Investujme do obnovitelných a bezemisních zdrojů energie pro napájení datových center. Využijme potenciál AI pro modelování klimatických změn, optimalizaci energetických sítí, vývoj nových udržitelných materiálů a ochranu biodiverzity.

Vzdělávejme společnost, jak rozpoznávat dezinformace včetně těch generovaných AI a jak kriticky přistupovat k informacím. Vytvářejme platformy pro veřejnou diskusi a participaci na rozhodování o směřování a regulaci AI. Demokratická kontrola nad takto mocnou technologií je klíčová.

Křehkost světa a výzvy spojené s umělou inteligencí nejsou důvodem k paralýze, ale výzvou k akci.

Zvládneme to!

🍯 Oktagon rizik AI - Křehká pozornost v křehkém světě

Pozornost je vše, co potřebujete. Tak se jmenuje jedna z nejcitovanějších vědeckých prací posledního století. A ano, ve skutečnosti se věnuje mechanismu pozornosti pro zpracování sekvenčních dat a její sláva tkví v tom, že se stala základem technologie Transformátorů a tím fakticky odstartovala moderní éru AI. Z názvu bychom přitom soudili, že jde o významnou práci adolescentní behaviorální psychologie nebo návod k pochopení dnešního světa.

Pokud odmyslíme miliardy dolarů, které tato práce „donutila“ spálit firmy jako OpenAI, Microsoft nebo Google, ve skutečnosti tomu tak je. Práci “Attention is All You Need” lze zevšeobecnit jako matematický popis toho, jak je v komplexních systémech klíčová schopnost soustředně a selektivně zaměřit pozornost na relevantní informace. A také jako příklad toho, jak se matematika a pokročilá kybernetika dotýká samotné podstaty lidství. Což má zajímavý důsledek: ještě nikdy se neinvestovaly takové obrovské sumy do snahy o pochopení fungování lidského chápání světa, emociálních procesů a fungování uvažování, jako v momentě, kdy tyto procesy obrovské firmy chápou jako příležitost přeložit je do čísel a promítnout do počítačů. Umělá inteligence není založená jen na zkopírování všeho lidského vědění, ale na snaze o napodobení lidského vědomí. A tak si začínáme uvědomovat, že stejné tvrzení obsahuje epistemologie, která tvrdí, že znalosti vznikají prostřednictvím vztahů mezi jednotlivými informacemi, nikoli jen jejich mechanickým zpracováním. Paralelu můžeme najít ve fenomenologickém pojetí vědomí, které zdůrazňuje, že vědomí je vždy “vědomím něčeho” – naše mysl se přirozeně zaměřuje na určité aspekty reality a jiné nechává v pozadí.

Správně zaměřená pozornost je něco, co náš svět potřebuje. Protože náš svět se stal křehkým. Jak se stal křehkým? Ještě nedávno jsme soudili, že zásadní problémy našeho světa lze rozdělit do tří hlavních kategorií:

klimatická změna vytvářející sociodemografické tlaky, hrozící masovou migrací a obrovskými agrokulturními proměnami

prohlubující se majetková nerovnost rozšiřující vliv obrovských korporací a superbohatých jedinců schopných finančně konkurovat státním celkům

nedůvěra mas ve schopnost elit řešit problémy

Jenže před dvěmi lety, když jsem psal svoji knihu Mýty a naděje digitálního světa, jsem byl optimistický ohledně toho, zda lze tyto „vývrtky“ zvládnout, ačkoliv již tehdy se trojice těchto problémů promítala do politické nestability vzbuzované populistickými politiky toužícími po moci a superboháčů toužících po návratu ke starým dobrým časům. Pak přišla válka na Ukrajině, v Izraeli, na spadnutí je vpád Číny na Tchajwan či válka Indie a Pakistánu - a to nepočítám lokální, méně sofistikované konflikty, které se dotýkají statisíců. A je to Francis Fukuyama, kdo prohlašuje, že demokracie nebyla nikdy v takovém ohrožení, jako nyní.

Do tohoto křehkého stavu světa, v němž se kymácejí všechny dosavadní jistoty, vstupuje umělá inteligence s prohlášením „Pozornost je vše, co potřebujete“. Zaměřme tedy pozornost na oktagon rizik, která AI přináší.

[image error]

Na obrázku je vidět můj návrh takového oktagonu: osmičky zásadních rizik, jež AI do světa přináší nebo je posiluje. Žlutě jsou rizika nová, růžově prouhloubení stávajících výzev. Pojďme se u nich v bodech zastavit:

1 | Digitální suverenita a čipové „železné opony“

Pokud opravdu bude moci AI doplňovat či nahrazovat lidskou práci (a zdá se, že ano), budou národy, kultury a jazyky, které nebudou mít je respektující AI, znevýhodněny, protože AI pro ně nebude plnohodnotně fungovat. Vznikne AI propast, kterou může strážit několik firem, jež ji umožní překonávat jen někomu. Bez vlastní datové a výpočetní infrastruktury se Evropa stane jen pasivním příjemcem pravidel rozhodnutých jinde, ztratí schopnost ovlivňovat svoji budoucnost. Stejným problémem závislosti je ta hardwarová. Pokročilé čipy se dnes vyrábějí na úzkém pásu tchajwanského pobřeží a americké kontroly vývozu vytvářejí „křemíkovou oponu“ rozdělující státy na ty, které se k pokročilým čipům dostanou a nedostanou. Hardwarová závislost se promítá do geopolitické závislosti, dokud výrobní řetězec čipů zůstane extrémně koncentrovaný. Čína se za extrémních nákladů snaží tuto závislost zlomit.

Pokud se podaří zvětšovat otevřenost tohoto řetězce například platformami ARM/RISC-V a výrobními čipovými alternativami, může se opona postupně rozptýlit.

2 | Korporativní privatizace versus veřejná správa

O povaze AI dnes rozhoduje několik málo firem hnaných nikoliv neziskovým posláním prospět, ačkoliv tak tvrdí, ale ziskem. Dokud jsou klíčová aktiva i standardy v rukou několika korporací, zůstane vliv mezinárodních úmluv omezený. Veřejnost této privatizaci kreativní sféry tleská, protože považuje politické elity za zkompromitované, neakceschopné a domnívá se, firemní lídři si poradí tak, že kromě svého zisku i zlepší svět. Je to trvalé dilema určené k neustálému hledání rovnováhy: příliš slabé globální normy selžou; příliš silné (povinné otevřené modely, sdílení know‑how) odradí inovátory. Navíc USA a Čína si vybraly „národní šampiony“ a vnímají zápolení v AI jako strategické měření sil, v němž není prostor pro omezení.

Neměla by to být právě Evropa, kdo bude prosazovat AI jako open-source technologii a tím navazovat na třítisíciletou tradici univerzitního sdílení vědění a myšlenkové otevřenosti?

3 | Agentická AI a AGI

Dnes je AI v roli poradce: používáme ji pro dílčí úkony, těžíme z její schopnosti propojovat encyklopedické znalosti. Autonomní agenti, kteří budou samostatně vykonávat rozsáhlé činnosti, teprve přicházejí. Agenti budou erodovat uživatelskou kontrolu i sociální zisky, již dnes se firmy ve snaze je etablovat napojují bez větších bezpečnostních brzd na všemožné systémy, aniž by uživatelé chápali podstatu nebezpečí tohoto propojení. Zatímco se soustředíme na hypotetickou apokalypsu, kterou způsobí univerzální umělá inteligence v budoucnu, nevnímáme značná rizika agentické AI, která právě přichází. Do teoretické superinteligence se investují miliardy, do robustnosti současných systémů jen drobky. A příkladem může být evropský EU AI Act: máme detailní pravidla pro hypotetické scénáře budoucnosti, ale téměř žádná pro rizika, jež jsou tady, například pro práci se zdroji dat.

Měli bychom zohlednit rizika kolapsu současných systémů a investovat do jejich robustnosti.

4 | Produktivita

Umělá inteligence má znamenat prudký růst produktivity, kdy se spálená elektřina a ošoupaný křemík promění v náhradu rutinních i kreativních činností drahých a nespolehlivých lidí. Historie nicméně ukazuje, že prvních několik desetiletí trvá, než se nová technologie „propíše“ do růstu reálných mezd, nejprve se dobývá renta pro majitele výrobního prostředku. Pokud komerční model zůstane rent-extraction‑first, může dojít k  tzv. so‑so automation – málo produktivity, hodně substituce práce. První studie na úrovni firem z  call‑center a softwarového vývoje už ukazují 14‑30 % nárůsty výstupu díky LLM, ale makroefekt se zdá zatím mizivý.

Klíč je v  difúzi a organizačním redesignu – nikoliv v  samotné technologii.

5 | Nerovnost a trh práce

Výzkumy z  odvětví zdravotnictví, zákaznických služeb, logistiky a výroby už ukazují dvojí efekt: AI značně zvyšuje produktivitu v  rolích s  nižším formálním vzděláním, pokud slouží jako “druhé mozky” pracovníků; naopak nejvíce škodí, když je nasazena k čisté substituci bez paralelních investic do školení a  sdílené správy dat. Bez těchto doplňkových opatření se rýsuje „dvoupatrová společnost“: úzká elita AI‑kapitalistů a fragmentovaná gig‑ekonomika s omezenou vyjednávací silou. Technologie, která jen těsně zvládá lidský úkol, snižuje mzdový podíl, ale nepřidá produktivitu – typicky u  polo‑automatických pokladen. Nízko kvalifikovaní pracovníci často nemají kapacitu převzít nové “meta‑úkoly” (diagnostika, interpretace dat, podpora AI systémů tam, kde zatím nezvládají), takže firmy tyto pracovníky nahrazují, místo aby doplňovali jejich schopnosti. Přitom komplementární školení a následný přesun lidí na úkoly vyžadující úsudek a empatii by zvýšil produktivitu i  mzdy.

AI může být eskalátor, po  kterém se na trhu práce vyvezou i méně kvalifikovaní. Ovšem jen pokud kolektivně investujeme do dovedností, sdílených dat a pracovních práv. Jinak se z eskalátoru stane výtah, kterým jezdí jen vyvolení do svého loftu.

6  |  AI v obranné politice

Očekávání rozsáhlých ozbrojených geopolitických konfliktů zatím mírnilo vědomí technologické převahy Západu. Jenže poslední konflikty ukazují, že drony za tisíce dolarů mohou ničit tanky za miliony. Západ naopak „ztrácí dech“ v bezpilotních a autonomních systémech, protože spoléhá na komerční platformy a podceňuje hromadné nasazování levných dronů. USA a NATO setrvávají u  malých sérií špičkových a drahých dronů, zatímco konkurenti sází na kvantitu a  rychlý upgrade levných platforem. Nízká cena a opensource autopilotní systémy jako Ardupilot, PX4 umožňují ne‑státním aktérům nasadit kvazivojenské kapacity.

Zda AI přinese strategickou paritu, nebo novou nerovnováhu, bude záviset méně na špičkové inovaci na nobelistické úrovni a více na tom, kdo dokáže vyrábět (a nakupovat) levné a dostatečně chytré platformy ve velkém.  

Bez reforem akvizičních procesů a investic do domácího čipového řetězce hrozí Západu, že zůstane technologicky elitní, ale číselně podkritický hráč v  boji o vzdušnou a informační převahu.

7 | Klimatická stopa a energie

Umělá ingeligence nespotřebovává jen křemík, ale také - a především - elektrickou energii. Tu nelze nijak nahradit, je potřeba ji jen vyrobit a pokud začne AI masovně vstupovat do trhu lidské práce, bude poptávka po elektřině růst. Cílem musí být bezemisní elektřina a tady potřebujeme mnoho průlomů. Blackout na Pyrenejském poloostrově jasně ukazuje, že rychle se proměňující elektrické sítě jsou křehké a náchylné ke stabilitě a společnost nemůže bez elektřiny zůstat dlouho. Zde budou potřeba masivní změny a investice a ten, kdo je zvládne, má šanci na trhu AI uspět. Lačnost AI po elektřině a touha gigantů ji ukojit snad povede k aktivnímu hledání řešení tohoto dilematu. Tvrzení, že efektivita moderních GPU a algoritmů vychýlí energetickou bilanci příznivě, není realistické. Exponentiální poptávku po inferenci (doučování AI) nelze donekonečna „odehrát“ efektivnějšími čipy. Bez průlomu v  nízkouhlíkovém baseloadu (fúze, SMR) se problém jen odsouvá.

Klimatická stopa AI není osudem, ale výsledkem inovační a  politické rovnováhy.  Objem emisí z  elektřiny pro datacentra se neurčuje nějakou nevyhnutelnou fyzikální křivkou . Závisí na tom, jak rychle zlepšujeme technologickou účinnost  a současně  jaké cenové, regulační a infrastrukturní signály nastaví vlády a trh. Například emisní povolenky.

8  |  Vzdělávání a kolektivní inteligence

AI je nesmírně silná ve vzdělávání a zjednodušeně řečeno, pokud AI dostane úkol dítě naučit, tak jej naučí. Adaptive tutoring dokáže v reálném čase sbírat data o výkonu a stylu učení jednotlivce, upravit úlohy a vysvětlení tak, aby podchytilo slabé momenty každého žáka a urychlilo pokrok těch rychlejších. V případech, kde chybějí asistenti, speciální pedagogové či dostatečná rozvržení hodin, může AI výrazně snížit výpadky a zlepšit výsledky. Jenže v čích rukou budou tyto systémy? Bez sdílených, veřejně vlastněných datových platforem se stane vzdělávání předmětem „extraktivních rent“. Bez robustních veřejných ekosystémů AI vzdělávací nástroje prohloubí digitální propast mezi bohatým a chudým vzděláním. Stát by měl definovat open-source rozhraní, certifikovat etiku AI ve školství a financovat „edukativní cloud“, kde se kumulují a sdílejí anonymizovaná studentská data. Ne se propadat do de-facto „vendor lock-in“, jako jsme dopustili v Česku přes Google Classroom a Bakaláře.

Bez právního rámce pro vlastnictví a sdílení dat, školy nevlastní výsledky AI-analýz svých žáků. To podkopává veřejnou zodpovědnost a auditovatelnost. Vzdělávací AI (a systém vzdělávání obecně) nemá být předmětem konkurenčních uzavírek, ale veřejným zbožím. Jinak riskujeme fragmentovaný systém, kde se „personalizovaná výuka“ stane prémiovou službou jen pro vyvolené.

AI zvyšuje křehkost světa

Zní to hrozivě. A graf vypadá děsivě, alespoň pokud teorii grafů znáte. Jak je to vážné?

Riziko „balkanizace AI“ je reálné – exportní kontroly a datová lokalizace mohou vytvořit technobloky, jejichž standardy se budou vzájemně vylučovat.

Makro‑produktivity se nedočkáme bez organizační inovace; státy by měly podporovat komplementární investice (reskilling, datové trusty) spíše než přímé dotace na modely. A měly by zabránit tomu, aby výnos z AI připadl jen jednotlivcům, neboť AI je podstaveno na práci všech generací.

Bezpečnostní debata se musí přesunout od hypotetického AGI k  aktuálním externím zneužitím a systémové robustnosti.

Energetická stopa AI se stane limitujícím faktorem; bez dekarbonizace výroby čipů a elektřiny skončí debata u uhlíkových kvót na výpočet.

Ačkoliv “oktagon rizik” a celková křehkost světa mohou působit znepokojivě, je důležité si uvědomit, že budoucnost není předem daná. Máme schopnost ji aktivně utvářet.

Evropa má ojedinělé okno stát se „třetím pólem“ – pokud spáruje regulaci jakožto formu směřování s  vlastní infrastrukturou a kapitálem pro škálování startupů.

Česko má úžasnou pozici, kdy disponuje stále vysoce rozvinutou a edukovanou společnost a třídu pracujících a zároveň není uzamčeno v úspěšné ekonomické minulosti. Díky tomu může bez obav inovovat a předstihnout státy jako Německo a Francie přitahované zpět do jejich úspěšné analogové ekonomické éry.

Věnujme pozornost tomu, na čem záleží. Ne Tiktokovým videím, populistickému blábolení a masové zábavě. Máme tu pár témat, která jsou důležitá a která jsou důstojnou výzvou pro nejlepší mozky našeho světa!

Budujme AI soustředěnou na člověka. Masivně investujme do celoživotního vzdělávání, rekvalifikací a rozvoje dovedností, které AI doplňuje – kritické myšlení, kreativita, emoční inteligence, komplexní řešení problémů a digitální gramotnost. AI nemusí být jen o substituci, ale především o augmentaci lidských schopností.

Aktivně prosazujme vývoj AI v souladu s etickými principy transparentnosti, spravedlnosti a odpovědnosti.

Pokračujme v investicích do vlastní výpočetní infrastruktury, výzkumu a podpory talentů, aby se snížila závislost na externích aktérech a podpořila vlastní inovace respektující evropské hodnoty a jazykovou rozmanitost.

Podporujme otevřené standardy a platformy. Nedopusťme další „uzamykání“ a „vylučování“ z infrastruktury, která má být veřejná.

Hledejme mechanismy, které zajistí, že produktivita získaná díky AI se promítne do zlepšení kvality života široké populace, nikoli jen do zisků úzké skupiny.

Podporujme firmy a organizace v redesignu pracovních procesů tak, aby AI efektivně integrovaly a vytvářely nové, smysluplné role pro lidi.

Aktivně podporujme vývoj energeticky méně náročných algoritmů a hardwaru. Investujme do obnovitelných a bezemisních zdrojů energie pro napájení datových center. Využijme potenciál AI pro modelování klimatických změn, optimalizaci energetických sítí, vývoj nových udržitelných materiálů a ochranu biodiverzity.

Vzdělávejme společnost, jak rozpoznávat dezinformace včetně těch generovaných AI a jak kriticky přistupovat k informacím. Vytvářejme platformy pro veřejnou diskusi a participaci na rozhodování o směřování a regulaci AI. Demokratická kontrola nad takto mocnou technologií je klíčová.

Křehkost světa a výzvy spojené s umělou inteligencí nejsou důvodem k paralýze, ale výzvou k akci.

Zvládneme to!

Novinky Microsoft Build 2025 - MCP všude, inovace kolem Copilotu

Microsoft na své výroční konferenci Build 2025, konané ve dnech 19. - 22. května, představil více než 50 novinek zaměřených na vývojářskou komunitu. Hlavním tématem letošního ročníku je umělá inteligence, především pak agentníAI, která má zefektivnit práci vývojářů a transformovat způsob vývoje softwaru. Pojďme se podívat na nejdůležitější oznámení.

Microsoft 365 Copilot

Microsoft rozšiřuje své AI řešení v rámci Microsoft 365 Copilot o nové funkce. Tzv. “Wave 2” jarní vydání přináší aktualizovanou aplikaci Microsoft 365 Copilot navrhovanou pro lepší spolupráci mezi člověkem a AI agentem. Součástí je nová funkce “Create”, která využívá generativní schopnosti modelu OpenAI GPT-4o pro tvorbu obrázků.

Copilot Notebooks umožní přeměnit obsah a data na okamžité postřehy a akce. Funkce Copilot Search a Copilot Memory budou uvedeny v červnu. Specializovaní agenti Researcher a Analyst, první svého druhu pro pracovní prostředí, budou celosvětově dostupní tento měsíc prostřednictvím programu Frontier.

V rámci Outlooku přináší Copilot nové funkce, které usnadňují navigaci v e-mailech poskytováním souhrnů výsledků vyhledávání a přiložených souborů přímo v e-mailech. Pomáhá také uživatelům lépe se připravit na schůzky poskytováním relevantního kontextu, úkolů a dokumentů souvisejících s tématem schůzky.

Copilot Tuning

S Microsoft 365 Copilot Tuning mohou zákazníci využít vlastní firemní znalosti k trénování modelů, které provádějí úlohy specifické pro danou doménu s vyšší rychlostí a přesností. Copilot Tuning zajišťuje, že přístup k naladěnému modelu je omezen na oprávnění základních tréninkových dat v rámci podniku.

Agenti vytvořeni pomocí Microsoft 365 Copilot’s Agent Builder mohou tyto naladěné modely využívat. Například právnická firma může vytvořit agenta, který generuje dokumenty v souladu se stylem, strukturou a odbornými znalostmi předchozí práce. Poradenská společnost pracující ve specializovaném odvětví, jako je letectví, může vytvořit Q&A agenta pomocí modelu naladěného na interní dokumenty zabývající se regionálními nebo mezinárodními regulačními požadavky.

Microsoft Teams a agenti

Microsoft Teams přináší pokročilé vývojářské nástroje, které zahrnují podporu protokolu Agent2Agent (A2A), aktualizovanou knihovnu Teams AI a agentní paměť. Tyto prvky umožní vytvářet chytřejší, spolupracující agenty ke zvýšení produktivity a podnikové efektivity.

Vývojáři budou moci vytvářet agenty pro Teams pomocí protokolu A2A, který umožňuje bezpečnější komunikaci peer-to-peer mezi agenty. Tito agenti si budou vyměňovat zprávy, data a přihlašovací údaje bez spoléhání se na centralizované zprostředkovatele.

Microsoft Copilot Studio

Microsoft Copilot Studio a Microsoft 365 Copilot se rozšiřují o nové funkce, které usnadňují vývojářům vytvářet výkonnější agenty:

Microsoft 365 Agents Toolkit pro Visual Studio zjednodušuje vývoj podnikových agentů integrací AI nástrojů. Microsoft 365 Agents SDK umožňuje vytvářet podnikové, škálovatelné, vícekanálové agenty. Microsoft 365 Copilot APIs je sada API připravených pro podniky, která umožňuje vývojářům vytvářet rychlé, kontextově informované a bezpečné AI zážitky s daty Microsoft 365. Agent Store nabízí agenty od Microsoftu, partnerů a zákaznických organizací s personalizovaným objevováním.

Nové funkce zahrnují také podporu pro vícenásobné agentní systémy, což umožňuje více agentům spolupracovat jako tým. Agenti budou moci využívat Computer Use Tool k provádění podnikových úkolů na uživatelských rozhraních, ať už na desktopových či webových aplikacích. Code Interpreter umožní agentům psát a spouštět Python kód k provádění složitých úkolů.

Azure AI Foundry

Azure AI Foundry je jednotná platforma pro návrh, přizpůsobení a správu AI aplikací a agentů. Rozšiřuje se o nové přímé nabídky, včetně modelů Grok 3 a Grok 3 mini od xAI. Katalog Microsoft nyní zahrnuje přes 1900 modelů.

Azure AI Foundry Agent Service

Tato služba, nyní obecně dostupná, umožňuje profesionálním vývojářům navrhovat, nasazovat a škálovat podnikové AI agenty pro automatizaci obchodních procesů. S podporou pracovních postupů s více agenty mohou vývojáři orchestrovat specializované agenty pro zpracování složitých úkolů a zvýšení operační efektivity.

Služba zjednodušuje vývoj agentů snadnou integrací se zdroji znalostí, jako jsou Microsoft Bing, SharePoint, Azure Databricks a Microsoft Fabric. Také se připojuje k centralizovanému katalogu nástrojů a předem připravených šablon agentů, které vývojáři mohou snadno přizpůsobit.

Azure AI Foundry Observability

Azure AI Foundry Observability zavádí nové funkce pro integrované sledování metrik výkonu, kvality, nákladů a bezpečnosti. Tyto schopnosti poskytují hlubší vhled do kvality, výkonu a bezpečnosti agentů.

Nabízí podporu vývojářům během jejich cesty, umožňující hodnocení během ladění modelu, upgrady systémových výzev a přechody mezi modely. Cesta začíná v prostředí pro agenty, kde zákazníci mohou své agenty hodnotit v kontrolovaném prostředí.

Azure AI Foundry Local

Azure AI Foundry Local bude dostupný na Windows 11 a MacOS a bude zahrnovat inferenci modelu, modely a agenty jako službu a playground pro rychlý a efektivní lokální vývoj AI. Přinese sílu open-source modelů v Azure AI Foundry na klientská zařízení.

Security v Azure AI Foundry

Azure AI Foundry nyní integruje několik významně vylepšených bezpečnostních funkcí, včetně Prompt Shields, které poskytují ochranu proti útokům jailbreaks a injection. Spotlighting bude jedinečně identifikovat nepřátelské výzvy vložené do externích zdrojů dat oddělením důvěryhodných od nedůvěryhodných vstupů.

GitHub a AIGitHub Copilot Coding Agent

GitHub Copilot se vyvíjí z asistenta v editoru na agentního AI partnera s prvním autonomním, asynchronním vývojářským agentem integrovaným do platformy GitHub. GitHub Copilot bude schopen testovat, iterovat a zdokonalovat kód v GitHubu jako AI agent, kterému mohou vývojáři delegovat jak rutinní, tak specializované úkoly.

GitHub Models

GitHub Models poskytne týmům jednotné a důvěryhodné centrum pro průzkum nejlepších modelů a vytváření, ukládání, hodnocení a sdílení promptů, aniž by opustili GitHub. Centralizací hodnocení modelů a promptů v intuitivním prostoru budou uživatelé moci vytvářet, testovat a spravovat AI funkce přímo ze svého repozitáře.

Open-source GitHub Copilot Chat v VS Code

Microsoft otevírá zdrojový kód GitHub Copilot Chat v VS Code. V průběhu několika následujících měsíců budou AI schopnosti z rozšíření GitHub Copilot součástí open-source repozitáře VS Code. Tento krok odráží závazek k transparentnosti, inovacím řízeným komunitou a poskytnutí vývojářům většího hlasu při utváření budoucnosti vývoje s pomocí AI.

Windows a AIWindows AI Foundry

Windows AI Foundry, evoluce Windows Copilot Runtime, nabízí jednotnou a spolehlivou platformu podporující vývojový cyklus AI od výběru modelu, optimalizace, fine-tuningu a nasazení napříč klientem a cloudem. Zahrnuje několik funkcí:

Windows ML je základem platformy Windows AI a vestavěným runtime pro AI inference ve Windows. Windows AI Foundry integruje Foundry Local a další katalogy modelů jako Ollama a NVIDIA NIMs. Windows AI APIs nabízí rychlou a snadnou cestu pro vývojáře aplikací Windows k integraci AI funkcí, které běží lokálně na Copilot+ PC.Model Context Protocol (MCP) na Windows

MCP na Windows nabídne standardizovaný rámec pro propojení AI agentů s nativními aplikacemi Windows. Aplikace Windows mohou vystavit specifické funkce ke zvýšení dovedností a schopností agentů nainstalovaných lokálně na Windows PC.

Bezpečnost ve Windows

Dvě důležité změny v oblasti bezpečnosti Windows pomohou udržet uživatele pod kontrolou jejich bezpečnosti a soukromí:

Ochrana administrátora je nová bezpečnostní funkce platformy, která zabrání neúmyslnému zvýšení oprávnění zajištěním, že uživatelé se ověří pomocí Windows Hello. Přístup k citlivým zdrojům, jako jsou kamera, mikrofon a poloha (C/M/L), bude brzy vyžadovat výslovný souhlas uživatele.Databáze a AIMicrosoft Fabric a Cosmos DB

Microsoft rozšiřuje integraci dat a AI platforem. Rozhovor s daty umožní týmům prozkoumávat a uvažovat nad komplexními datovými sadami jednoduše kladením otázek. Data agenti v Microsoft Fabric jsou AI asistenti, kteří jdou nad rámec jednoduchého získávání dat z OneLake - vedou také přirozené konverzace o nich.

Cosmos DB (NoSQL) v Fabric přinese podnikovou dynamickou škálovatelnost, konzistentní spolehlivost a nízkou latenci pro poskytování polostrukturovaných dat. Vývojáři budou moci nasadit Cosmos DB (NoSQL) několika kliknutími a snadno vytvářet vysoce výkonné, distribuované aplikace.

SQL Server 2025

Microsoft SQL Server 2025, postavený na základech známých pro špičkovou bezpečnost a výkon, umožní zákazníkům vyvíjet moderní AI aplikace pomocí jejich dat. Poskytne vestavěné, rozšiřitelné AI schopnosti, zvýšenou produktivitu vývojářů a snadnou integraci s Microsoft Azure a Microsoft Fabric - to vše v rámci SQL Server engine pomocí známého jazyka T-SQL.

Bezpečnost pro AIMicrosoft Purview SDK

Microsoft Purview SDK poskytne REST API, dokumentaci a ukázky kódu pro začlenění zabezpečení dat a dodržování předpisů Microsoft Purview přímo do AI aplikací z jakéhokoli integrovaného vývojového prostředí.

Začleněním Microsoft Purview REST API do AI aplikací bude kód odesílat data související s výzvami a odpověďmi do Microsoft Purview, který automaticky poskytuje signály týmům pro bezpečnost a dodržování předpisů na podporu vyšetřování.

Microsoft Entra Agent ID

Microsoft zavádí Microsoft Entra Agent ID, které rozšiřuje jeho řešení identity a přístupu na AI agenty. Řeší problém proliferace AI agentů přiřazením jedinečného identifikátoru každému agentovi v prostředí. S Entra Agent ID budou správci moci vidět všechny AI agenty vytvořené pomocí Copilot Studio a Azure AI Foundry na jednom místě.

Podpora agentního webuModel Context Protocol (MCP)

Microsoft a GitHub se připojili k řídícímu výboru Model Context Protocol (MCP) a poskytují širokou podporu první strany pro MCP napříč svou agentní platformou a frameworky.

Microsoft a GitHub oznamují dva nové příspěvky do ekosystému MCP:

Specifikace identity a autorizace: Týmy identity a bezpečnosti společnosti Microsoft spolupracovaly s Anthropic, řídícím výborem MCP a širší komunitou MCP na navržení aktualizované autorizační specifikace. Veřejný, komunitou řízený registr MCP serverů: GitHub a řídící výbor MCP spolupracovali na návrhu registrační služby pro MCP servery.NLWeb

NLWeb, nový otevřený projekt, hraje podobnou roli jako HTML pro agentní web. NLWeb usnadňuje webovým stránkám poskytovat konverzační rozhraní pro uživatele s modelem dle jejich výběru a s jejich vlastními daty. To umožňuje uživatelům interagovat přímo s webovým obsahem bohatým, sémantickým způsobem.

Microsoft na Build 2025 opět potvrdil svůj závazek k inovacím v oblasti umělé inteligence a vývojářských nástrojů. Hlavní oznámení se soustředí kolem agentů, kteří mají pomoci vývojářům automatizovat a zefektivnit jejich práci. Od Microsoft 365 Copilot přes Azure AI Foundry až po GitHub Copilot a Windows AI Foundry, Microsoft nabízí komplexní ekosystém pro vývoj, nasazení a správu AI řešení. S důrazem na bezpečnost, škálovatelnost a otevřené standardy, tyto nástroje mají potenciál transformovat způsob, jakým vývojáři pracují a jak organizace využívají AI.

Stručný průvodce novinkami z Google I/O 2025

Google se na své květnové konferenci I/O 2025 zaměřil výhradně na umělou inteligenci. V hlavní prezentaci zazněl termín “AI” celkem 95krát, což jasně naznačuje prioritu společnosti. Pojďme si rozebrat všechny klíčové novinky, které Google představil.

Nové AI modely a jejich schopnostiVeo 3 - pokrok v generování videa

Google představil Veo 3, nový model pro generování videí, který přináší významné vylepšení. Model nyní dokáže automaticky vytvářet synchronizovaný zvuk včetně dialogů, aniž by to bylo v zadání obsaženo. Testování odhalilo schopnost vytvořit dusiny klipů zobrazujících zpravodajství, katastrofy nebo animované kočky s přesvědčivým zvukem. Tato funkce činí z Veo 3 sofistikovaný nástroj, který zároveň vyvolává obavy o možné zneužití pro tvorbu dezinformací. Po netu se již potulují mraky videí, ktéré jsou tímto modelem vytvořeny a vypadají skutečně přesvědčivě. Před sněmovními volbami si s tímto modelem v Česku ještě užijeme… 😎

Veo 3 aktuálně přístupný pouze uživatelům v USA, a to v rámci aplikace Gemini pro předplatitele nejvyššího tarifu Google AI Ultra (cca 249–250 USD měsíčně) nebo pro firemní klientelu přes platformu Vertex AI. Podobně je tomu s řadou dalších služeb, ale nebojte se, dostane se i na nás…

Imagen 4 - vylepšení v oblasti obrázků

Nová verze Imagen 4 (už je v ČR dostupná) slibuje “úžasnou kvalitu” a “vynikající typografii”. Model byl vylepšen pro vytváření jemných detailů jako složité textilie, kapky vody nebo zvířecí srst. Podporuje jak fotorealistické, tak abstraktní styly a dokáže vytvářet obrázky ve 2K rozlišení s přesným textem, což byl dlouhodobý problém AI generátorů obrázků.

Gemini 2.5 Pro a Deep Think

Google aktualizoval své vlajkové modely Gemini 2.5 Pro a Flash. Významnou novinkou je režim “Deep Think”, navržený pro řešení velmi složitých matematických a programátorských úloh. Tento režim je dostupný v rámci nového předplatného AI Ultra za 249,99 dolarů měsíčně.

Search a AI ModeTransformace vyhledávání

Google představil AI Mode v Search, který přináší chatbot-like rozhraní přímo do vyhledávání. Místo tradičních modrých odkazů AI Mode poskytuje syntetizované odpovědi a umožňuje pokračující konverzaci. Tato funkce se nyní zavádí pro všechny uživatele v USA a postupně i u nás v Česku a představuje zásadní změnu ve způsobu, jakým lidé vyhledávají informace. Bude to velká generační proměna, které změní obor SEO a vůbec vyhledávání informací na internetu…

Navzdory kontroverzím (jako byly rady jíst kameny nebo lepit sýr na pizzu lepidlem) Google rozšiřuje AI Overviews do více než 200 zemí a 40 jazyků. Společnost tvrdí, že funkce je úspěšná a objevuje se u stále většího počtu dotazů.

Nové nástroje a aplikaceStitch - AI pro UI design

Google spustil Stitch, generativní AI nástroj založený na Gemini 2.5 Pro, který pomáhá vývojářům rychle přeměnit hrubé návrhy UI na funkční aplikace. Nástroj umí ze slovního popisu a referenčních obrázků vytvořit komplexní UI design a frontend kód během minut.

Flow - platforma pro filmmaking

Flow kombinuje různé AI modely Google (Veo, Imagen a Gemini) do jediné platformy pro tvorbu filmů. Umožňuje vytvářet scény pomocí přirozeného jazyka a spravovat postavy, scény a styly.

Google Beam (dříve Project Starline)

Project Starline byl přejmenován na Google Beam a připravuje se na komerční nasazení později v roce. Google zmenšil technologii do podoby, která bude cenově srovnatelná s existujícími videokonferenčními systémy.

Google Beam je pokročilá 3D videokonferenční technologie, kterou Google vyvíjí od roku 2021. Jde o systém, který využívá speciální kamery, senzory a displeje k vytvoření iluze, že se účastníci videohovoru nacházejí fyzicky ve stejné místnosti - sledují se navzájem v reálné velikosti a trojrozměrně, jako by seděli naproti sobě u stolu. Původně šlo o objemné zařízení vyžadující speciální kabiny, ale Google nyní technologii zmenšil do kompaktnější podoby, která by měla být cenově dostupná jako běžné videokonferenční systémy. Cílem je revolucionizovat vzdálené schůzky tím, že odstraní bariéru mezi virtuální a fyzickou přítomností, což by mělo výrazně zlepšit kvalitu a přirozenost online komunikace v businessu i osobním životě.

Android a mobilní funkceAndroid 16 a nové funkce

Beta verze Android 16 přináší AI-poháněné efekty počasí na tapety a funkci “Shape”, která automaticky zarámuje objekty na fotografiích do různých tvarů. Toto připomíná funkci “Depth Effect” ze systému iOS.

Android desktop mode

Google a Samsung spolupracují na vývoji nativního desktop módu pro Android 16, který bude postavený na základech technologie Samsung DeX. DeX (Desktop Experience) je funkce, kterou Samsung poprvé představil v roce 2017 a která automaticky přizpůsobí rozhraní telefonu a aplikací při připojení k většímu displeji, čímž umožní používat smartphone jako desktopové zařízení s tradičním okenním systémem, myší a klávesnicí. Zatímco DeX byl dosud proprietární řešení dostupné pouze na vybraných Samsung zařízeních, Google nyní plánuje integrovat podobné možnosti přímo do základu Android 16, což by znamenalo, že rozšířené okenní schopnosti budou dostupné na širším spektru Android zařízení. Tato spolupráce naznačuje snahu o vytvoření jednotného ekosystému, kde by Android telefony mohly plnohodnotně nahradit počítače pro základní produktivní úkoly, což by výrazně rozšířilo využitelnost mobilních zařízení v pracovním prostředí i pro náročnější uživatele.

Personalizace a využití dat

Google má podle analytiků klíčovou výhodu v podobě uživatelských dat. Společnost postupně rozšiřuje funkci “Gemini with personalization”, která využívá historii vyhledávání pro personalizované odpovědi. Google nyní plánuje odemknout přístup k ještě většímu množství uživatelských informací.

Chrome a bezpečnostAutomatická změna hesel

Chrome získá funkci automatické změny slabých nebo kompromitovaných hesel. Když prohlížeč detekuje slabé heslo, Password Manager automaticky vygeneruje silné náhradní heslo a aktualizuje ho na podporovaných stránkách.

Virtual try-on

Google testuje novou funkci, která umožní uživatelům nahrát vlastní fotografii a vyzkoušet si oblečení virtuálně, místo sledování, jak vypadá na různých modelech.

NotebookLM a další nástrojeRozšíření Audio Overview

NotebookLM nyní umožňuje vytvářet Audio Overview v různých délkách - krátké (kolem 5 minut), dlouhé (kolem 20 minut) a standardní (kolem 10 minut). V češtině nicméně funguje jen šestiminutový záznam, na delších se pracuje. NotebookLM vyzkoušejte, je super.

Project Astra a budoucnost AI asistentůUniverzální AI asistent

Project Astra je experimentální výzkumná platforma Google, která slouží jako testovací prostředí pro nejpokročilejší a nejambicióznější funkce budoucích AI asistentů. Jedná se o multimodálního AI bota, který dokáže “vidět” okolní svět prostřednictvím kamery, pamatovat si předchozí interakce, rozumět kontextu a dokonce provádět základní úkony na počítači. Greg Wayne z Google DeepMind ho přirovnává ke “koncepčnímu vozu” - podobně jako automobilky testují futuristické technologie v konceptech, které se později dostávají do sériové výroby, tak Google v Project Astra testuje schopnosti AI asistentů, které jsou příliš experimentální na okamžité nasazení v běžných produktech. Když se některé funkce osvědčí a dokážou, že jsou spolehlivé a užitečné, postupně se integrují do komerčních produktů jako Gemini, Google Assistant nebo další aplikace. Díky tomuto přístupu může Google bezpečně zkoušet nejodvážnější nápady pro budoucnost AI, aniž by riskoval narušení svých hlavních služeb, a zároveň postupně posouvat hranice toho, co AI asistenti umějí.

Předplatné a cenová politikaAI Ultra plán

Google představil nový předplatitelský plán AI Ultra za 249,99 dolarů měsíčně. Zahrnuje přístup k nejpokročilejším modelům společnosti a nejvyšší limity využití napříč všemi AI aplikacemi včetně Gemini, NotebookLM, Whisk a Flow.

Osobní zhodnocení

Google I/O 2025 ukázal, že léta, kdy neměl v AI co říct, jsou ta tam. Najednou dělá skvělé modely, skvělé integrace AI do aplikací a když se něco chytne (jako NotebookLM), tak to urychleně nasazuje a dopiluje. Někdejší pozice “následovníka” za OpenAI se rychle mění - Google nyní předvádí pokročilé schopnosti v oblasti multimodálního AI a začíná využívat svou největší výhodu: obrovské množství uživatelských dat. Například schopnost Gemini modelu podívat se přímo do videa na Youtube, aniž byste mu ho celé předávaly, je úžasný pomocník. A taky hrozba pro autory videí 😎

Nejvýznamnější je transformace Search pomocí AI Mode, což představuje největší změnu ve vyhledávání za posledních dvacet let. Uživatelé už nebudou procházet seznam odkazů, ale budou konverzovat s AI, která jim poskytne syntetizované odpovědi. Jak se tohle dotkne reklamního trhu a výnosů vydavatelů i samotného Google? Nad tím se někdy jindy ještě zastavíme.

Znepokojující je rostoucí závislost na uživatelských datech pro personalizaci. Google postupně rozšiřuje přístup k soukromým informacím uživаtelů s argumentem lepších služeb, což přináší rizika do uživatelovy bezpečnosti i soukromí.

Kreativní nástroje jako Veo 3 a Imagen 4 dosahují opravdu skvělé kvality, ale zároveň otevírají nové etické otázky ohledně dezinformací a autorských práv. Schopnost Veo 3 automaticky přidávat dialog do videí bez explicitního zadání je technicky fascinující, ale uvidíme, jaké bude mít důsledky.

Celkově Google na I/O 2025 ukázal, že má ambiciózní vizi budoucnosti, kde AI zprostředkovává většinu interakcí s digitálními službami. Otázkou podle mne zůstává, zda jsou uživatelé připraveni na tak zásadní změnu ve způsobu, jakým pracují s informacemi online. A co to udělá s celým trhem, který se teprve přetransformoval na online prostředí a čeká jej další výrazná proměna…

Novinky Microsoft Build 2025 - MCP všude, inovace kolem Copilotu

Microsoft na své výroční konferenci Build 2025, konané ve dnech 19. - 22. května, představil více než 50 novinek zaměřených na vývojářskou komunitu. Hlavním tématem letošního ročníku je umělá inteligence, především pak agentníAI, která má zefektivnit práci vývojářů a transformovat způsob vývoje softwaru. Pojďme se podívat na nejdůležitější oznámení.

Microsoft 365 Copilot

Microsoft rozšiřuje své AI řešení v rámci Microsoft 365 Copilot o nové funkce. Tzv. “Wave 2” jarní vydání přináší aktualizovanou aplikaci Microsoft 365 Copilot navrhovanou pro lepší spolupráci mezi člověkem a AI agentem. Součástí je nová funkce “Create”, která využívá generativní schopnosti modelu OpenAI GPT-4o pro tvorbu obrázků.

Copilot Notebooks umožní přeměnit obsah a data na okamžité postřehy a akce. Funkce Copilot Search a Copilot Memory budou uvedeny v červnu. Specializovaní agenti Researcher a Analyst, první svého druhu pro pracovní prostředí, budou celosvětově dostupní tento měsíc prostřednictvím programu Frontier.

V rámci Outlooku přináší Copilot nové funkce, které usnadňují navigaci v e-mailech poskytováním souhrnů výsledků vyhledávání a přiložených souborů přímo v e-mailech. Pomáhá také uživatelům lépe se připravit na schůzky poskytováním relevantního kontextu, úkolů a dokumentů souvisejících s tématem schůzky.

Copilot Tuning

S Microsoft 365 Copilot Tuning mohou zákazníci využít vlastní firemní znalosti k trénování modelů, které provádějí úlohy specifické pro danou doménu s vyšší rychlostí a přesností. Copilot Tuning zajišťuje, že přístup k naladěnému modelu je omezen na oprávnění základních tréninkových dat v rámci podniku.

Agenti vytvořeni pomocí Microsoft 365 Copilot’s Agent Builder mohou tyto naladěné modely využívat. Například právnická firma může vytvořit agenta, který generuje dokumenty v souladu se stylem, strukturou a odbornými znalostmi předchozí práce. Poradenská společnost pracující ve specializovaném odvětví, jako je letectví, může vytvořit Q&A agenta pomocí modelu naladěného na interní dokumenty zabývající se regionálními nebo mezinárodními regulačními požadavky.

Microsoft Teams a agenti

Microsoft Teams přináší pokročilé vývojářské nástroje, které zahrnují podporu protokolu Agent2Agent (A2A), aktualizovanou knihovnu Teams AI a agentní paměť. Tyto prvky umožní vytvářet chytřejší, spolupracující agenty ke zvýšení produktivity a podnikové efektivity.

Vývojáři budou moci vytvářet agenty pro Teams pomocí protokolu A2A, který umožňuje bezpečnější komunikaci peer-to-peer mezi agenty. Tito agenti si budou vyměňovat zprávy, data a přihlašovací údaje bez spoléhání se na centralizované zprostředkovatele.

Microsoft Copilot Studio

Microsoft Copilot Studio a Microsoft 365 Copilot se rozšiřují o nové funkce, které usnadňují vývojářům vytvářet výkonnější agenty:

Microsoft 365 Agents Toolkit pro Visual Studio zjednodušuje vývoj podnikových agentů integrací AI nástrojů. Microsoft 365 Agents SDK umožňuje vytvářet podnikové, škálovatelné, vícekanálové agenty. Microsoft 365 Copilot APIs je sada API připravených pro podniky, která umožňuje vývojářům vytvářet rychlé, kontextově informované a bezpečné AI zážitky s daty Microsoft 365. Agent Store nabízí agenty od Microsoftu, partnerů a zákaznických organizací s personalizovaným objevováním.

Nové funkce zahrnují také podporu pro vícenásobné agentní systémy, což umožňuje více agentům spolupracovat jako tým. Agenti budou moci využívat Computer Use Tool k provádění podnikových úkolů na uživatelských rozhraních, ať už na desktopových či webových aplikacích. Code Interpreter umožní agentům psát a spouštět Python kód k provádění složitých úkolů.

Azure AI Foundry

Azure AI Foundry je jednotná platforma pro návrh, přizpůsobení a správu AI aplikací a agentů. Rozšiřuje se o nové přímé nabídky, včetně modelů Grok 3 a Grok 3 mini od xAI. Katalog Microsoft nyní zahrnuje přes 1900 modelů.

Azure AI Foundry Agent Service

Tato služba, nyní obecně dostupná, umožňuje profesionálním vývojářům navrhovat, nasazovat a škálovat podnikové AI agenty pro automatizaci obchodních procesů. S podporou pracovních postupů s více agenty mohou vývojáři orchestrovat specializované agenty pro zpracování složitých úkolů a zvýšení operační efektivity.

Služba zjednodušuje vývoj agentů snadnou integrací se zdroji znalostí, jako jsou Microsoft Bing, SharePoint, Azure Databricks a Microsoft Fabric. Také se připojuje k centralizovanému katalogu nástrojů a předem připravených šablon agentů, které vývojáři mohou snadno přizpůsobit.

Azure AI Foundry Observability

Azure AI Foundry Observability zavádí nové funkce pro integrované sledování metrik výkonu, kvality, nákladů a bezpečnosti. Tyto schopnosti poskytují hlubší vhled do kvality, výkonu a bezpečnosti agentů.

Nabízí podporu vývojářům během jejich cesty, umožňující hodnocení během ladění modelu, upgrady systémových výzev a přechody mezi modely. Cesta začíná v prostředí pro agenty, kde zákazníci mohou své agenty hodnotit v kontrolovaném prostředí.

Azure AI Foundry Local

Azure AI Foundry Local bude dostupný na Windows 11 a MacOS a bude zahrnovat inferenci modelu, modely a agenty jako službu a playground pro rychlý a efektivní lokální vývoj AI. Přinese sílu open-source modelů v Azure AI Foundry na klientská zařízení.

Security v Azure AI Foundry

Azure AI Foundry nyní integruje několik významně vylepšených bezpečnostních funkcí, včetně Prompt Shields, které poskytují ochranu proti útokům jailbreaks a injection. Spotlighting bude jedinečně identifikovat nepřátelské výzvy vložené do externích zdrojů dat oddělením důvěryhodných od nedůvěryhodných vstupů.

GitHub a AIGitHub Copilot Coding Agent

GitHub Copilot se vyvíjí z asistenta v editoru na agentního AI partnera s prvním autonomním, asynchronním vývojářským agentem integrovaným do platformy GitHub. GitHub Copilot bude schopen testovat, iterovat a zdokonalovat kód v GitHubu jako AI agent, kterému mohou vývojáři delegovat jak rutinní, tak specializované úkoly.

GitHub Models

GitHub Models poskytne týmům jednotné a důvěryhodné centrum pro průzkum nejlepších modelů a vytváření, ukládání, hodnocení a sdílení promptů, aniž by opustili GitHub. Centralizací hodnocení modelů a promptů v intuitivním prostoru budou uživatelé moci vytvářet, testovat a spravovat AI funkce přímo ze svého repozitáře.

Open-source GitHub Copilot Chat v VS Code

Microsoft otevírá zdrojový kód GitHub Copilot Chat v VS Code. V průběhu několika následujících měsíců budou AI schopnosti z rozšíření GitHub Copilot součástí open-source repozitáře VS Code. Tento krok odráží závazek k transparentnosti, inovacím řízeným komunitou a poskytnutí vývojářům většího hlasu při utváření budoucnosti vývoje s pomocí AI.

Windows a AIWindows AI Foundry

Windows AI Foundry, evoluce Windows Copilot Runtime, nabízí jednotnou a spolehlivou platformu podporující vývojový cyklus AI od výběru modelu, optimalizace, fine-tuningu a nasazení napříč klientem a cloudem. Zahrnuje několik funkcí:

Windows ML je základem platformy Windows AI a vestavěným runtime pro AI inference ve Windows. Windows AI Foundry integruje Foundry Local a další katalogy modelů jako Ollama a NVIDIA NIMs. Windows AI APIs nabízí rychlou a snadnou cestu pro vývojáře aplikací Windows k integraci AI funkcí, které běží lokálně na Copilot+ PC.Model Context Protocol (MCP) na Windows

MCP na Windows nabídne standardizovaný rámec pro propojení AI agentů s nativními aplikacemi Windows. Aplikace Windows mohou vystavit specifické funkce ke zvýšení dovedností a schopností agentů nainstalovaných lokálně na Windows PC.

Bezpečnost ve Windows

Dvě důležité změny v oblasti bezpečnosti Windows pomohou udržet uživatele pod kontrolou jejich bezpečnosti a soukromí:

Ochrana administrátora je nová bezpečnostní funkce platformy, která zabrání neúmyslnému zvýšení oprávnění zajištěním, že uživatelé se ověří pomocí Windows Hello. Přístup k citlivým zdrojům, jako jsou kamera, mikrofon a poloha (C/M/L), bude brzy vyžadovat výslovný souhlas uživatele.Databáze a AIMicrosoft Fabric a Cosmos DB

Microsoft rozšiřuje integraci dat a AI platforem. Rozhovor s daty umožní týmům prozkoumávat a uvažovat nad komplexními datovými sadami jednoduše kladením otázek. Data agenti v Microsoft Fabric jsou AI asistenti, kteří jdou nad rámec jednoduchého získávání dat z OneLake - vedou také přirozené konverzace o nich.

Cosmos DB (NoSQL) v Fabric přinese podnikovou dynamickou škálovatelnost, konzistentní spolehlivost a nízkou latenci pro poskytování polostrukturovaných dat. Vývojáři budou moci nasadit Cosmos DB (NoSQL) několika kliknutími a snadno vytvářet vysoce výkonné, distribuované aplikace.

SQL Server 2025

Microsoft SQL Server 2025, postavený na základech známých pro špičkovou bezpečnost a výkon, umožní zákazníkům vyvíjet moderní AI aplikace pomocí jejich dat. Poskytne vestavěné, rozšiřitelné AI schopnosti, zvýšenou produktivitu vývojářů a snadnou integraci s Microsoft Azure a Microsoft Fabric - to vše v rámci SQL Server engine pomocí známého jazyka T-SQL.

Bezpečnost pro AIMicrosoft Purview SDK

Microsoft Purview SDK poskytne REST API, dokumentaci a ukázky kódu pro začlenění zabezpečení dat a dodržování předpisů Microsoft Purview přímo do AI aplikací z jakéhokoli integrovaného vývojového prostředí.

Začleněním Microsoft Purview REST API do AI aplikací bude kód odesílat data související s výzvami a odpověďmi do Microsoft Purview, který automaticky poskytuje signály týmům pro bezpečnost a dodržování předpisů na podporu vyšetřování.

Microsoft Entra Agent ID

Microsoft zavádí Microsoft Entra Agent ID, které rozšiřuje jeho řešení identity a přístupu na AI agenty. Řeší problém proliferace AI agentů přiřazením jedinečného identifikátoru každému agentovi v prostředí. S Entra Agent ID budou správci moci vidět všechny AI agenty vytvořené pomocí Copilot Studio a Azure AI Foundry na jednom místě.

Podpora agentního webuModel Context Protocol (MCP)

Microsoft a GitHub se připojili k řídícímu výboru Model Context Protocol (MCP) a poskytují širokou podporu první strany pro MCP napříč svou agentní platformou a frameworky.

Microsoft a GitHub oznamují dva nové příspěvky do ekosystému MCP:

Specifikace identity a autorizace: Týmy identity a bezpečnosti společnosti Microsoft spolupracovaly s Anthropic, řídícím výborem MCP a širší komunitou MCP na navržení aktualizované autorizační specifikace. Veřejný, komunitou řízený registr MCP serverů: GitHub a řídící výbor MCP spolupracovali na návrhu registrační služby pro MCP servery.NLWeb

NLWeb, nový otevřený projekt, hraje podobnou roli jako HTML pro agentní web. NLWeb usnadňuje webovým stránkám poskytovat konverzační rozhraní pro uživatele s modelem dle jejich výběru a s jejich vlastními daty. To umožňuje uživatelům interagovat přímo s webovým obsahem bohatým, sémantickým způsobem.

Microsoft na Build 2025 opět potvrdil svůj závazek k inovacím v oblasti umělé inteligence a vývojářských nástrojů. Hlavní oznámení se soustředí kolem agentů, kteří mají pomoci vývojářům automatizovat a zefektivnit jejich práci. Od Microsoft 365 Copilot přes Azure AI Foundry až po GitHub Copilot a Windows AI Foundry, Microsoft nabízí komplexní ekosystém pro vývoj, nasazení a správu AI řešení. S důrazem na bezpečnost, škálovatelnost a otevřené standardy, tyto nástroje mají potenciál transformovat způsob, jakým vývojáři pracují a jak organizace využívají AI.