Osnova sekce

  • Přehled základních pojmů používaných v kurzu. Kliknutím na písmeno se rychle přesunete na vybranou část.

    Rychlá navigace
    A B D G H I L M P S V Z

    A

    AI (umělá inteligence / artificial intelligence)

    Soubor metod, které umožňují systémům učit se ze vzorů v informacích, odhadovat nejlepší výstup, klasifikovat, generovat obsah nebo rozhodovat v nejistotě. Má schopnost adaptovat se podle nových vstupů. V tomto průvodci se na AI díváme především optikou generativní AI a velkých jazykových modelů.

    Algoritmus

    Přesný a jednoznačný postup řešení daného typu úlohy, složený z konečného počtu kroků. Jde o sekvenci instrukcí, které se provádějí v určitém pořadí, aby se z daných vstupních informací dosáhlo požadovaného výstupu.

    Anonymizace (anonymization)

    Proces odstranění nebo změny identifikujících údajů tak, aby jednotlivce již nebylo možné znovu identifikovat; zásadní pro bezpečné použití dat s AI.

    Auditní stopa (audit trail)

    Dokumentace všech kroků, rozhodnutí a vstupů/výstupů při použití AI, která umožní pozdější přezkum a odpovědnost.

    Automatizace (automation)

    Systematické převádění opakovatelných, předem určených činností z lidí na stroje či software podle pevně daných pravidel a postupů. Automatizace dělá přesně to, co je naprogramováno; pokud vstup neodpovídá očekávání, může selhat nebo vyžadovat výjimku.

    B

    Bias (zkreslení)

    Odchylka výsledků, rozhodnutí nebo výstupů od objektivní či očekávané hodnoty. Může vznikat v důsledku způsobu sběru informací, jejich struktury, volby metod, nastavení modelu nebo lidského zásahu. Nemusí jít nutně o vědomou předpojatost, ale o obecné zkreslení s různými příčinami a projevy.

    D

    Doladění modelu (fine-tuning)

    Proces dodatečného tréninku modelu na specifických datech, aby lépe odpovídal lokálním nebo oborovým požadavkům; v praxi vyžaduje právní a bezpečnostní posouzení.

    G

    GDPR (Obecné nařízení o ochraně osobních údajů)

    Norma chránící fyzické osoby a jejich osobní údaje. Má za cíl dát lidem větší kontrolu nad jejich osobními údaji a sjednotit pravidla pro jejich zpracování napříč Evropskou unií. Definuje práva občanů, povinnosti zpracovatelů údajů a sankce za porušení pravidel.

    Generativní umělá inteligence (generative AI)

    Typ AI, která vytváří nový text, obraz nebo jiný obsah na základě statistického modelu a vstupního zadání. V kurzu se zaměřujeme na její možnosti i omezení v úřední praxi.

    H

    Halucinace (hallucination)

    Situace, kdy model vytváří nepřesné nebo smyšlené informace jako fakta. Klíčová tvrzení je proto nutné ověřovat v důvěryhodných zdrojích.

    Hodnocení rizik AI (AI risk assessment)

    Systematický postup identifikace, analýzy a zmírňování rizik spojených s konkrétním použitím AI v organizaci.

    I

    Iterace

    Opakovaný cyklus práce s AI: zadáte prompt, přečtete výstup, upřesníte zadání a získáte lepší výstup.

    L

    Licence a autorská práva (copyright and licensing)

    Právní rámec upravující, kdo může používat, upravovat a zveřejňovat obsah vytvořený nebo využitý AI.

    Lidská kontrola (human oversight)

    Postup, který zajišťuje, že člověk má rozhodující roli v důležitých bodech procesu a přebírá odpovědnost za výsledky AI.

    M

    Minimalizace dat (data minimization)

    Princip zpracování osobních údajů, podle kterého se shromažďují a zpracovávají pouze nezbytné údaje pro dosažení konkrétního účelu.

    P

    PDCA (Plan–Do–Check–Act)

    Metoda řízení označovaná jako Plánuj–Proveď–Zkontroluj–Jednej. Slouží k neustálému zlepšování procesů a produktů. Cyklus je opakující se: nejprve se plánuje, poté se změny provedou, následuje kontrola výsledků a následná úprava nebo zopakování cyklu.

    Principialismus

    Etický přístup, podle kterého má jako východisko etického uvažování sloužit sada principů, na kterých se v rámci dané oblasti shodneme. Neopírá se o jedno ústřední pravidlo, ale o více principů, které společně pomáhají posuzovat konkrétní situace.

    Prompt (pokyn)

    Krátké nebo strukturované zadání, které uživatel posílá modelu, aby získal požadovaný výstup.

    Promptování (prompt engineering)

    Postupy a techniky pro navrhování, testování a ladění pokynů tak, aby model dával použitelnější a bezpečnější výsledky.

    Pravidlový systém (rule-based system)

    Softwarové řešení, které pracuje podle pevně definovaných pravidel místo učení z dat. Je důležité jej rozlišovat od generativních modelů.

    Pseudonymizace (pseudonymization)

    Transformace osobních údajů tak, aby bez dodatečných informací nebyly přímo přiřaditelné ke konkrétní osobě. Na rozdíl od anonymizace ale právní povinnosti podle GDPR zpravidla zůstávají.

    S

    Smlouva o zpracování osobních údajů (Data Processing Agreement, DPA)

    Právní smlouva mezi správcem a zpracovatelem, která upravuje podmínky a bezpečnost zpracování osobních údajů.

    Správce osobních údajů (data controller)

    Osoba nebo instituce, která určuje účely a prostředky zpracování osobních údajů.

    Spisová služba (records management / registry)

    Úřední systém a postupy pro evidenci dokumentů a záznamů, včetně záznamů o použití AI.

    V

    Velký jazykový model (Large Language Model, LLM)

    Statistický model trénovaný na rozsáhlých textech, který předpovídá slova a generuje souvislý text. Je technickým základem mnoha generativních AI nástrojů.

    Vizuální prompt (visual prompt / image prompt)

    Strukturované instrukce pro generování nebo úpravu obrazového obsahu pomocí AI.

    Z

    Zpracovatel osobních údajů (data processor)

    Subjekt, který zpracovává osobní údaje jménem správce, například poskytovatel AI služby. Vztah mezi správcem a zpracovatelem upravuje smlouva o zpracování osobních údajů.