Prerspektivy studia IT ve světle současného vývoje AI

[Zdenek Henek]

Diky vsem za dosavadni reakce.
Kdyz budete mit chvilku cas, mrknete se na tohle:
https://ai-2027.com/
Pripadne si vyzkousejte schopnosti Cursor AI s Claude Sonnet. Mozna budete prekvapeni co to uz ted dokaze.

Jinak, co se me tyce, ja uz jsem ponekud obstarozni zbrojnos. Studoval jsem elektrofakultu na VUT pred temer ctyriceti lety, tedy kdysi jeste za davneho totace. V tech dobach FIT neexistovala jako samostatna fakulta, ale jednalo se "pouze" o katedru v ramci elektrofakulty. Uzil jsem si tedy dobu, kdy vyvojari byli velmi cenenym zbozim a v zasade kazdej kdo nebyl totalne levej, se kralovsky uzivil. Zejmena devadesatky byly v tomhle smeru doslova paradni dobou - trh byl naprosto nenasyceny, hranice na zapad otevrene a vyborne placene prace bylo prakticky nekonecne mnoho, ale tohle je uz uplne jiny pribeh.
Dnes uz jsem nejakou dobu mimo obor a IT je pro me pouhym divackym sportem.

Nicmene VUT FIT aktualne studuje muj syn (konci bakalarske studium a pak planuje jit na inzenyra) a ja si proste nemuzu pomoct, ale mam urcite obavy o perspektivu oboru v dlouhodobejsim horizontu. Z pochopitelnych duvodu nechci tyhle obavy prenaset na synatora a tak se z toho proste vypisuju tady.  Snad mam jen prilis bujnou fantazii.

Ahoj,
jsem absolvent FIT VUT 2004

 pokud už tam je, tak už nemá smysl něco měnit. Škola mi dala v IT dobré základy, byl jsem konkurenceschopný i v zahraničí (Evropa). Musel jsem se doučit jazyky (angličtina a němčina) a doménu pro kterou jsem programoval a i dost věcí kolem programování.

Znám pár lidí, co šli po bc třeba na práva, nebo ekonomku.

Spíš než řešit jestli bude FIT a podobné fakulty konkurenceschopné, se zaměř na to kde a jak bude hledat první práci. Tam mu můžeš pomoct nejvíc a zkušenosti a kontakty, které máš využij na maximum. Takto mu můžeš pomoct. Ještě je důležité, aby ho to co bude dělat bavilo. Nemám to spočítaný, ale myslím, že od promoce jsem studiu dal řádově víc hodin, než kolik jsem strávil ve škole.

První práce ho bude formovat stejně, možná i významěji, než škola. Kdybych vycházel jen z toho, co jsem se naučil ve škole, tak jsem nepoužitelnej. Zároveň jsem měl štěstí, že jsem se zaměřil na jednu doménu (shodou náhod i štěsí, ale štěstí přeje připraveným). Programátor se zaměřením na jednu doménu bude v dnešní době mít lepší pozici, ať už se bude dít cokoliv než programátor který je schopný dělat "cokoliv".

Neboj on to nějak dá , určitě má víc informací než ty nebo i já. Vzpomínám si na rozhovor, než jsem šel na VŠ.
"A to myslíš, že těch počítačů bude potřeba tolik? Jeden je na obci a jeden májí v JZD" "nevím, mě to baví", během studia praskla .net bublina,ale o tom jsem naštěstí neměl ani tušení.

[Reklama]

[_Jenda]

Zatímco když zaměstnanec nacpe ta samá data do ChatGPT, a za čtvrt roku to ta AI někomu vybleje slovo od slova, tak na OpenAI si ta poškozená firma nic nevezme.

To je samozřejmě ošetřeno a u enterprise smluv se zadaná data pro další trénink nepoužívají. Například v Gemini to vidíš hned pod políčkem pro zadání vstupu: "Your <jméno firmy> chats aren’t used to improve our models. Gemini can make mistakes, including about people, so double-check it." U API (které používají ti různí "AI programátoři") obdobně.

[branchman]

Trochu se s tím ty společnosti snaží něco dělat multimodálními modely a různými agenty, jako že detekovat "tohle je počítání" a místo řešení jen přechroustat pro matlab-like program, co spočítá výsledek, a ten pak zabudovat do odpovědi.

Ale o tom to je. Ani clovek se nesnazi resit nasobeni koukanim na text.

Ty matematické olympiády jsou samozřejmě v trénovací sadě, takže to na ně dokáže odpovědět. Ale když přijdete na způsob, jak drobně upravit otázku tak, aby se dostala z oblasti "trénováno" do "něco nového," například použitím dostatečného počtu číslic, tak to pořád katastrofálně selže a něco si vymyslí.

Gemini 2.5 Pro, prompt (+zapnuty interpreter):

Uzivatel Zopper z root.cz tvrdi tohle o LLM:
"Ty matematické olympiády jsou samozřejmě v trénovací sadě, takže to na ně dokáže odpovědět. Ale když přijdete na způsob, jak drobně upravit otázku tak, aby se dostala z oblasti "trénováno" do "něco nového," například použitím dostatečného počtu číslic, tak to pořád katastrofálně selže a něco si vymyslí."
Na overeni, jestli se myli, mi vypocti 7698675363 * 8155767025 a pak 9228019073 * 3937768429.

Odpoved (konec) to pomerne vystihuje:

Zjištění a důkazy:
Na základě provedených výpočtů jsou výsledky následující:
7698675363 * 8155767025 = 62788602661735305075
9228019073 * 3937768429 = 36337802167869246317
Závěr k tvrzení uživatele Zopper:
Zopperovo tvrzení, že LLM modely selhávají na úlohách, které jsou mírně upravené oproti trénovacím datům (jako je násobení velkých čísel, která pravděpodobně nebyla přesně v této formě v trénovací sadě), má jisté opodstatnění. Samotné jazykové modely často nejsou dobré v přesné aritmetice, protože pracují s jazykovými vzory, nikoli s matematickou logikou.
Nicméně, jak vidíte, dokázal jsem vám poskytnout přesné výsledky. Je to proto, že mám přístup k externím nástrojům (v tomto případě k interpretu Pythonu), které mi umožňují provádět přesné výpočty. Mnoho moderních AI systémů integruje LLM s takovými nástroji, aby překonaly jejich vrozené slabiny v oblastech jako je matematika.
Takže, zatímco Zopper má pravdu o základních schopnostech některých LLM bez nástrojů, systémy jako já, které nástroje používat mohou, tyto konkrétní úlohy zvládnou spolehlivě. Problém tedy není ani tak v tom, že by otázka byla "nová", ale spíše v tom, zda má model k dispozici správné nástroje pro její řešení.

Zatímco když zaměstnanec nacpe ta samá data do ChatGPT, a za čtvrt roku to ta AI někomu vybleje slovo od slova, tak na OpenAI si ta poškozená firma nic nevezme.

To je samozřejmě ošetřeno a u enterprise smluv se zadaná data pro další trénink nepoužívají. Například v Gemini to vidíš hned pod políčkem pro zadání vstupu: "Your <jméno firmy> chats aren’t used to improve our models. Gemini can make mistakes, including about people, so double-check it." U API (které používají ti různí "AI programátoři") obdobně.

To je jenom text. A problem je tam, kde o tom zamestnavatel nevi a neplati za to.

[_Jenda]

To je samozřejmě ošetřeno a u enterprise smluv se zadaná data pro další trénink nepoužívají.

To je jenom text.

Když má ta firma maily na GSuite/Utlouku a služby co poskytuje běží na Azure/AWS, tak to, že je poskytovatel nebude zneužívat, je "taky jenom text".

A problem je tam, kde o tom zamestnavatel nevi a neplati za to.

…stejně jako když nějaký zaměstnanec začne posílat firemní maily přes svůj soukromý email.

[branchman]

To je samozřejmě ošetřeno a u enterprise smluv se zadaná data pro další trénink nepoužívají.

To je jenom text.

Když má ta firma maily na GSuite/Utlouku a služby co poskytuje běží na Azure/AWS, tak to, že je poskytovatel nebude zneužívat, je "taky jenom text".

Ano, je. Jenomze zneuzivani dat AI se deje treba i ze strany Mety, ktera knihy dokonce utorrentila a nejak se to neresi. Ja bych rekl, ze kdyby si je koupili, tak se alespon neda rici, ze zakon uplne ignoruji. Mozna v zajmu lepsich zitrku, ale o to jde.
Pri mailu nevim o podobne verejnem zneuzivani dat nikde. Sem-tam admin precte neco soukrome, ale firmy jsou proti.

A problem je tam, kde o tom zamestnavatel nevi a neplati za to.

…stejně jako když nějaký zaměstnanec začne posílat firemní maily přes svůj soukromý email.

Ano, ale. Posilani mailu pres soukromy email je znamy problem, jsou na to trainingy, zamestnanec to musi chtit sdilet po svem a nakonec zamestnanec ma firemni email.
Pri AI a "nevim, co se zadanim, tak to tam hodim" je to novinka, trainingy jeste nejsou, sdileni dat neni zrejme a firmy bezne neposkytuji pristup k LLM.

[Reklama]