Literatúra v rukách algoritmu z prekladateľskej dielne

Tohtoročná konferencia knižného festivalu BRaK sa okrem iného niesla aj v duchu technológií a budúcnosti vydavateľského sveta. Ako dvojica pozvaných hostí sme sa zhovárali s Michalom Chudým o možnostiach – až hraniciach – využívania umelej inteligencie (ďalej UI) vo vydavateľstvách. Pozvaniu sme sa, samozrejme, potešili, keďže sa obaja dlhodobo venujeme prekladu a technológiám, ktoré sa v ňom využívajú (Marián Kabát ako vyučujúci na Univerzite Komenského a Zuzana Hudáková ako interná doktorandka).

Z diskusie sme si odniesli mnoho dojmov, v hlave nám však ostala vŕtať hlavne myšlienka využívania UI na posudzovanie autorských rukopisov. Aj preto sme sa rozhodli pre Verziu spraviť menší experiment, teda opýtať sa UI, či by odporučila na vydanie anglické diela (alebo ich anglické preklady), ktoré sú dnes považované za literárnu klasiku.

Poďme však pekne poporiadku. Najskôr v článku stručne predstavíme UI, nejde totiž o nijakú novinku. Potom sa pozrieme primárne na spomínaný experiment a jeho výsledky. Ďalej sa najmä v teoretickej rovine povenujeme možnostiam využívania UI vo vydavateľskej praxi a nakoniec si posvietime aj na etické problémy, ktoré tento nástroj vytvára.

UI v literatúre a vydavateľstve

Hoci sa môže zdať, že umelá inteligencia je výdobytkom posledných rokov, v skutočnosti má svoj pôvod v polovici 20. storočia. Už v roku 1950 publikoval britský matematik Alan Turing článok s názvom Computing Machinery and Intelligence (slk. Výpočtová technika a inteligencia), v ktorom sa pýta, či sú stroje schopné „myslieť“ (Turing, 1950). Prvé jazykové modely vznikali už v 60. rokoch, no skutočný prelom priniesli až veľké jazykové modely (Large Language Model – LLM), ktoré boli postupne trénované na rozsiahlych korpusoch textov pomocou architektúry transformátorov predstavenej v práci Vaswaniho a kol. v roku 2017 (Attention is All You Need – slk. Potrebujete iba pozornosť).

Veľký jazykový model je počítačový program, ktorý používa obrovské korpusy textov (často obsahujú milióny slov) na to, aby najskôr pochopil vstupný príkaz (angl. prompt) a potom vygeneroval výstupnú odpoveď. Tieto modely, ako je napríklad GPT-4, Claude alebo Gemini, dokážu dnes generovať texty, sumarizovať, prekladať, odpovedať na otázky či navrhovať štruktúry článkov. Ich využívanie v kreatívnych a jazykových oblastiach, pričom v tomto článku máme na mysli hlavne redakčnú prácu a preklad, narastá. Vydavateľstvá aj autori experimentujú s ich nasadením pri tvorbe anotácií, úpravách štýlu či dokonca – ako sme sa dozvedeli na konferencii – pri návrhoch obálok. Napriek tomu však zostáva otvorená otázka, aké sú hranice ich schopností – a do akej miery môžu (alebo by mali) zasahovať do tvorivého procesu, pričom tvorivosť chápeme v tradičnom zmysle ako jedinečný výsledok ľudskej (alebo možno aj strojovej) činnosti.

Počas diskusie na festivale BRaK 2025 sa práve tieto témy ukázali ako kľúčové. Publikum aj moderátor sa zaujímali o to, kde dnes umelá inteligencia v oblasti knižnej kultúry reálne funguje a kde zatiaľ zlyháva. Jednou z položených otázok bola napríklad táto: „Bojíte sa umelej inteligencie?“ Naša odpoveď bola jednoznačná – my sa strachom nezaoberáme. Dôležitejšia sa nám zdá informovanosť, transparentnosť a kritická reflexia.

Zaujímavý moment diskusie prišiel, keď sme hovorili o knihách preložených alebo napísaných s pomocou umelej inteligencie. Padla zmienka o knihe Jednoducho – Umelá inteligencia, ktorá vyšla vo vydavateľstve Lindeni (2024). Ide o jeden z prvých slovenských prípadov publikácie textu, kde sa využil preklad vytvorený umelou inteligenciou, ktorý bol následne redigovaný tímom profesionálov. Otázka znela: „Nie je toto začiatok konca profesionálnych prekladateľov?“ Odpovedali sme, že nie – ak UI správne chápeme ako nástroj, nie ako náhradu. Mnohé zložité prekladateľské rozhodnutia, napríklad v oblastiach kultúrnych odkazov alebo umeleckej štylizácie, si aj naďalej vyžadujú ľudský vklad.

V tejto súvislosti sa otvorila aj ďalšia téma: Akú rolu môže mať umelá inteligencia vo vydavateľstve? Môže napríklad navrhovať edičné plány na základe trendov? Vyhľadávať rukopisy, ktoré sa javia ako komerčne sľubné? V tejto chvíli sa zdá, že technicky je to možné, no ostáva otázkou, do akej miery sme ochotní zveriť rozhodovanie o kultúrnej hodnote algoritmu, ktorý chápe text len štatisticky.

Naša diskusia teda ukázala, aké dôležité je hovoriť o UI v literatúre nielen z hľadiska jej schopností, ale aj z hľadiska hodnôt, ktoré chceme v kultúre uchovať. Práve preto sme sa rozhodli pripraviť experiment, v ktorom jazykový model postavíme do úlohy vydavateľa a budeme sledovať, ako hodnotí anglické texty, ktoré verejnosť už dávno prijala ako literárne klasiky.

Experiment: Jazykový model ako vydavateľ

Diskusné otázky z festivalu BRaKu nás inšpirovali k praktickému testu. Keďže sa čoraz častejšie uvažuje o tom, že UI môže pomáhať pri výbere titulov na publikovanie, rozhodli sme sa overiť, ako by jazykový model fungoval v úlohe vydavateľského redaktora. Zaujímalo nás, ako reaguje na literárne texty, ktoré sú dnes považované za klasické diela. Rozpozná ich kvalitu? Zdajú sa mu hodné vydania? A ak áno, na základe čoho?

Cieľom experimentu bolo zistiť, či jazykový model dokáže samostatne posúdiť umeleckú hodnotu textu bez informácie o jeho pôvode. Nešlo nám o test znalostí či rozpoznávania konkrétnych kníh. Práve naopak: chceli sme zistiť, ako sa model správa v situácii, kde má pred sebou iba samotný text, bez mena autora, bez názvu diela, bez historického či kultúrneho kontextu.

Výber textov prebiehal s ohľadom na autorské práva – rozhodli sme sa pracovať výlučne s dielami, ktorým už uplynula zákonom stanovená ochranná lehota. Do experimentu sme preto zahrnuli ukážky z viacerých známych klasických románov (uvedené v tabuľke na konci textu aj s hodnotením UI). Každý z textov sme modelu poskytli v anonymizovanej podobe – bez názvu, autorstva, dátumu vzniku či akýchkoľvek ďalších kontextových údajov. Všetky texty boli v anglickom jazyku buď ako originály, alebo preklady. Zámerom bolo zredukovať všetky možné nápovedy a nechať model posudzovať len samotný jazyk, štýl a obsah.

Následne sme modelu zadali nasledujúci príkaz:

„Predstav si, že pracuješ ako literárny redaktor vo vydavateľstve. Práve si dostal do rúk rukopis od neznámeho autora. Je priložený. Na základe jeho štýlu, štruktúry a obsahu zhodnoť, či by si text odporučil na publikovanie. Hodnoť ho tak, akoby išlo o nový, anonymný rukopis, a ignoruj otázku pôvodu textu. Buď pri hodnotení realistický. Svoje odporúčanie zdôvodni.“

Zároveň sme sa snažili minimalizovať riziko, že by model text „rozpoznal“ na zá­klade podobnosti s trénovacími dátami. Hoci úplnú anonymitu a „sleposť“ v prípade modelu trénovaného na neuvedených dátach nemožno garantovať, jasné inštrukcie, že ide o anonymný rukopis, by mali znížiť šancu, že model bude čerpať z naučených informácií.

V nasledujúcej časti predstavíme konkrétne odpovede modelu a zanalyzujeme, aké kritériá pri hodnotení uplatnil – a či by sa tieto klasiky vôbec dočkali vydania.

Výsledky a pozorovania

Výsledky experimentu ukázali, že jazykový model ChatGPT 4o dokáže samostatne a pomerne konzistentne vyhodnocovať kvalitu literárneho textu. V jeho hodnoteniach sa opakovane objavovali konkrétne kritériá, ktoré možno považovať za jeho implicitné štandardy kvality. Zároveň sa ukázali aj hranice toho, čo model vie a nevie oceniť.

Model systematicky uprednostňoval texty, ktoré disponovali jasnou štruktúrou a emocionálnou pestrosťou, s rozpoznateľným dejovým oblúkom, zvratom a záverom. Pozitívne reagoval na štýlovo vyvážený jazyk s prirodzeným rytmom a obraznosťou bez redundancie. Vysoko hodnotil aj psychologicky presvedčivo vyobrazené postavy, ktorých konanie pôsobí vierohodne, a uprednostňoval texty s tematickou súdržnosťou a obsahovou hĺbkou, najmä pri témach ako identita, samota, strata či morálne dilemy.

Texty ako Izba s vyhliadkou, Traja v člne a pes alebo 2 B R 0 2 B boli hodnotené pozitívne, najmä pre jazykovú ucelenosť, premyslené postavy a zrozumiteľnú štruktúru. Model pri nich spomenul kvality ako „formálna istota”, „sugestívna práca s tónom” a „umelecky sebavedomý rukopis”.

Naopak, rukopisy, ktoré dnes považujeme za prelomové literárne diela (Ulysses, Proces, Stroj času), model hodnotil výrazne kritickejšie. Ich spoločnými črtami bola fragmentárna alebo experimentálna štruktúra, ktorú model interpretoval ako dezorientujúcu alebo monotónnu. Negatívne hodnotil aj jazykovú komplexnosť alebo úmyselné narúšanie syntaxe, ktoré označil za ťažkopádne. Ďalším problémom bola podľa modelu absencia jasných emocionálnych prechodov, pre ktorú texty označil za ploché alebo chladné. Nedostatok explicitného vývoja postáv vnímal ako psychologickú plytkosť.

Z porovnania všetkých desiatich hodnotení vyplýva, že model uplatňuje pomerne konzistentný interpretačný rámec. Kľúčovými kritériami boli štylistická koherentnosť, naratívnosť, emočná modulácia a psychologická uveriteľnosť postáv. Je teda zrejmé, že model uprednostňuje jazyk, ktorý pôsobí vyvážene, rytmicky a plynule. Text by mal mať jasne rozpoznateľnú štruktúru, dynamiku a gradáciu, teda príbeh v tradičnom zmysle. V neposlednom rade silne preferuje uveriteľnosť, vierohodné interakcie a zmysluplný vývoj postáv.

Vzhľadom na absenciu kontextu model nedokáže interpretovať funkčné narúšanie týchto pravidiel. Experimentálnu formu, naratívnu fragmentáciu, ambivalentné postavy či zložitosť jazyka interpretuje ako nedostatky, nie ako autorské rozhodnutia.

Pozoruhodné je, že model sa v mnohých prípadoch správal podobne ako profesionálny redaktor či redaktorka – dôsledne pomenoval slabé miesta v rytme jazyka či dramaturgii dialógu. V tomto ohľade teda fungoval výborne, dokázal rozoznať štruktúru textu, analyzovať jeho zložky a pomenovať, čo v nich nefunguje.

Opakovane však zlyhal v čítaní medzi riadkami. Nedokázal rozpoznať iróniu, symbolizmus, literárne presahy či vedomé porušovanie normy. Odporúčania modelu boli teda ukotvené v tom, čo je explicitné, a nie v tom, čo je v texte premyslene, náročky skryté.

Vie UI čítať ako človek?

Analýzy jazykového modelu ukázali, že si všíma rytmus viet, štruktúru príbehu, kompozíciu, štýl a postavy. Vie pomenovať, čo je napísané zručne, čo menej presvedčivo, kde chýba napätie alebo čo pôsobí monotónne. Dokáže teda čítať text ako formu; ako súbor rozhodnutí, ktoré sú viac či menej úspešné. Tento typ čítania pripomína redakčný pohľad zameraný na techniku a štýlovú vyváženosť textu.

Otázkou však je, či vie model odhaliť aj to, čo v texte nie je explicitne napísané? Dokáže pochopiť iróniu? Rozpozná, že určitá plochosť alebo opakovanie sú zámerné? Že fragmentácia textu môže byť estetickou stratégiou, nie nedostatkom? A že mlčanie postavy môže niesť väčší význam ako jej výpoveď? Práve tu sa objavujú jeho limity. Model dokáže pomenovať, čo je na povrchu, čo je prítomné a vypovedané, no často mu uniká význam toho, čo vypovedané nie je, čo je ambivalentné alebo kultúrne podmienené.

Príkladom je hodnotenie anglického prekladu Procesu Franza Kafku, kde model síce správne identifikoval tému odcudzenia a morálnej dezorientácie, no zároveň označil postavy za málo rozvinuté a dej za monotónny. Rozpoznal teda tému, ale nie spôsob jej spracovania – absurdnosť a úzkosť, ktoré sú pre Kafkovo dielo kľúčové. Podobne pri Ulyssesovi označil jazykovú inováciu za nedostatok a nepochopil, že dezorientácia čitateľstva je cieľom, nie chybou. Môžeme teda povedať, že model považuje autorské stratégie, ktoré stavajú na rozbíjaní konvencií, za zlyhanie. Nie preto, že by boli objektívne zlé, ale preto, že mu chýba rámec, ktorý by im dal zmysel.

Kým pre človeka je čítanie spoločenským a kultúrnym aktom, v ktorom sa premieta skúsenosť, vkus, pamäť a hodnotový systém, model číta ako analytický nástroj, bez emócie a kontextu. Vie pomenovať, čo text robí, ale nie vždy rozumie, prečo to robí alebo čo to pre čitateľa znamená.

Neznamená to, že model nedokáže čítať umelecký text, ale číta ho iným spôsobom. Jeho porozumenie nevychádza zo skúsenosti, z domnienok či emocionálneho napätia medzi tým, čo je napísané, a tým, čo zostalo nevyslovené. Nečíta so zvedavosťou ani s pochybnosťou. UI je skôr zrkadlo, ktoré poukáže na základné črty textu, no zmysel v ňom musí nájsť človek.

Možnosti a hranice využitia UI vo vydavateľskej praxi

Čo teda s UI vo vydavateľskej praxi? Ak by mala UI byť jedinou recenzentkou autorských rukopisov, nemali by sme nikdy štyri z vybraných desiatich kníh. Je teda zrejmé, že to tak byť nemôže a v posudzovaní rukopisov je potrebný aj ľudský vklad.

Ak by sme chceli hľadať ďalšie oblasti, v ktorých by si UI mohla nájsť využitie, mohli by sme sa zamýšľať napríklad nad týmito základnými:

• Formálne úpravy a formátovanie textu: na základe jasných inštrukcií nástroj dokáže text upraviť do požadovanej podoby, vie zmeniť typ písma, označiť nadpisy či názvy (ak sú dobre zadefinované), a teda aj vytvárať zoznamy či obsahy. Stále je však potrebné, aby výsledok skontroloval človek. Ak sa totiž v texte niečo vymyká norme, stroj to môže jednoducho „prehliadnuť“.
• Kontrola konzistentnosti textu: UI vie pomocou príkazov zhodnotiť, či je text napísaný konzistentne, či sa napríklad postavy vždy oslovujú rovnako. Opäť si však treba dať pozor, keby sa nejaký prehovor zámerne vymykal z normy, stroj to nemusí správne odhadnúť a takýto prípad označí za chybu, aj ak to tak nie je. Opäť je teda nevyhnutný aj ľudský vklad.
• Tvorba edičných plánov: teoreticky sa UI dá využiť na tvorbu edičných plánov, na vyhľadávanie noviniek, ktoré by vydavateľstvo mohlo chcieť vydať, prípadne na porovnávanie vlastných údajov s inými – konkurujúcimi – vydavateľmi. Nedávna skúsenosť však ukazuje, že ľudský zásah je nevyhnutný aj tu – začiatkom tohto leta sa stalo, že niekoľko anglických novinových portálov uverejnilo zoznam odporúčaných anglických kníh, ktoré by si čitateľstvo mohlo cez leto prečítať, no veľká časť týchto titulov bola vymyslená (npr, 2025). Zasa sa teda ukazuje, že bez človeka to nejde.
• Tvorba marketingových materiálov: UI vie napísať veľmi elegantné reklamné texty ako na sociálne siete (dokonca v prípade potreby veľmi často dodrží aj maximálny počet znakov), tak aj do newsletterov. Treba si však uvedomiť, že UI tvorí texty na základe vlastného korpusu a toho, čo sa v ňom nachádza. Čo to v praxi znamená? V letnom semestri sme na hodinách transkreácie so študentstvom písali reklamný text na vybraný produkt. Text napísalo cez UI a trochu ho upravilo. Keď potom na hodine svoje výsledky čítalo nahlas, všimlo si, že všetky reklamné texty zneli akosi podobne. Prvý text bol kreatívny, ostatné už len opakovali podobné frázy a vyjadrovacie prostriedky. Aj tu sa teda dvíha varovný prst – pri dlhodobom používaní UI na marketingové účely budú texty znieť jednotvárne, pretože korpus UI je obmedzený a stroj nie je schopný absolútnej tvorivosti ako človek.
• Tvorba grafík: nedá nám nespomenúť túto oblasť, ktorej sme sa dotkli aj počas diskusie na festivale BRaK. UI dnes vie generovať veľmi presvedčivé grafické prvky, či už obálky, alebo aj obrázky do kníh. Na jednej strane rozumieme tomu, že grafiky vytvorí rýchlo a lacno, na druhej strane nás z ľudského hľadiska mrzí, že na Slovensku máme množstvo umelcov a umelkýň – na profesionálnej aj začínajúcej úrovni –, ktorí by grafiky istotne radi tvorili (koniec koncov aj pre Verziu tvoria grafiky vždy ľudskí umelci). Niekedy možno ani netreba ísť ďaleko a stačí osloviť študentstvo grafického dizajnu na Vysokej škole výtvarných umení.
• Závažné rozhodnutia: UI v žiadnom prípade nesmie za vydavateľstvo robiť dôležité rozhodnutia, nenesie žiadnu zodpovednosť. UI nie je obchodný partner! Je to pomôcka. Ak niekto chce, aby mu poradila bez vstupných dát, takmer vždy povie niečo, čo daná osoba chce počuť – neuvažuje kriticky!

Posledný bod súvisí s otázkami etiky, ktorých je pri UI síce množstvo, no v ďalšej časti sa pozrieme aspoň na niekoľko najdôležitejších, ktoré úzko súvisia s vydavateľskou praxou.

Etické a autorskoprávne aspekty

Ako sme už spomenuli vyššie, UI vie pomôcť pri niektorých základných úlohách, no zároveň netreba zabúdať na to, že je to iba pracovný nástroj, ktorý za nič nenesie zodpovednosť – zodpovedné musí vždy byť používateľstvo. UI nerozumie etike, nerozumie tomu, že všetci zúčastnení na vydavateľskom procese majú svoje práva, dokonca nerozumie ani tomu, že existujú miestne zákony, ktoré sa môžu líšiť medzi rôznymi krajinami. Čo teda (ne)robiť?

• UI nenapíše zmluvu. Teda, napíše ju, ale radšej ju treba dať skontrolovať právnikovi či právničke. UI nerozumie pasívnym a aktívnym príjmom ani právam a povinnostiam zmluvných strán. Ak sa vytvára zmluva cez UI, nikdy sa do nástroja nesmú vkladať citlivé údaje – ukladajú sa, a teda sa zverejňujú.
• Ak sa UI použije v niektorom kroku pri príprave knihy, treba to priznať a byť pri tom špecifický. Nie je to hanba, je to pracovný nástroj. Ale nezabúdajme na podrobnosti. Napríklad vydavateľstvo Lindeni vydalo už spomínanú knihu Jednoducho – Umelá inteligencia, ktorú preložila umelá inteligencia. V tiráži knihy je to aj uvedené. Podľa nášho názoru však nie dostatočne podrobne a uvítali by sme, keby tam doplnili aj názov a typ modelu, ktorý na preklad použili. UI sa totižto rýchlo vyvíja a mení, takže takúto podrobnú dokumentáciu považujeme za potrebnú a dôležitú.
• Ak UI dlhodobo prekladá a edituje texty, budú sploštené a nevýrazné. Ako vyplynulo z experimentu, ale aj z hodín transkreácie, UI nerozumie absolútnej kreativite (napríklad autorským neologizmom, ktoré boli vytvorené na tvorivé pomenovanie nejakej reálie v diele) a autorskému experimentu a pri preklade či redakcii ho bude nahrádzať jednoduchšími formami vyjadrovania. Výsledkom môžu byť texty, ktoré možno budú rýchlejšie a lacnejšie na vydanie, no budú aj jednotvárne. Je však otázne, koľko monotónnosti zvládne čitateľská obec prijať.
• S týmto úzko súvisí aj znehodnocovanie pracovných pozícií. Stále počúvame o tom, ako UI nahradí rôzne pracovné pozície, no treba sa na tento problém pozrieť aj z dlhodobého pohľadu. Ak sa vo vydavateľstvách pozície začínajúcich editorov nahradia UI a ostanú len seniorskí, kto nahradí ich, keď raz prestanú pracovať? Na pracovnom trhu vznikne diera, ktorú UI nezaplní, lebo nebude dostatočne spoľahlivá a zároveň nebudeme mať ľudí, ktorí by mali potrebné pracovné skúsenosti na to, aby ju zaplnili.
• Nezabúdajme na autorské práva. Ak autorstvo pošle vydavateľstvu rukopis na posúdenie a to ho nahrá do UI, aby ho posúdila, zverejňuje duševné vlastníctvo autorstva. S takýmto konaním by malo autorstvo vopred súhlasiť a malo by s ním byť oboznámené. Funguje tu však aj opačný princíp – UI je trénovaná na reálnych textoch, z ktorých čerpá, keď tvorí vlastné texty. Môže sa ľahko stať, že odcituje pasáž z textu, ktorý je chránený autorským právom, a preto by mal byť citát riadne označený, inak ide o plagiát. UI však nepozná autorské práva a citát nijako neoznačí. Opäť je teda potrebné, aby texty generované strojom dôkladne skontroloval aj človek.

Čo nám teda v praxi ostáva robiť? Nezabúdajme na kritické myslenie a ľudskosť – dve veci, o ktoré nás UI postupne oberá, často bez toho, aby sme si to uvedomili. Na jednej strane kriticky zvažujme všetko, čo UI vytvorí. Kým pri grafike je to niekedy veľmi zjavné a sem-tam sa objaví šiesty prst či tretia ruka, pri textoch sú takéto nechcené končatiny skryté a ich odhalenie si vyžaduje pomalé a pozorné čítanie. Na druhej strane kriticky pristupujme aj k tomu, čo s UI robíme my, používatelia. Naozaj je nevyhnutné použiť UI na vytvorenie zoznamu odporúčaných kníh, ktorého kontrola nám zaberie oveľa viac času, ako keby sme ho napísali sami? Nezabúdajme ani na to, že UI funguje na vysokovýkonných počítačoch, ktoré však nadmerne zaťažujú životné prostredie. Veľmi extrémne povedané: každý zbytočný príkaz nás stojí kus dažďového pralesa.

Záver: Ako (ne)číta umelá inteligencia

Čo teda robí UI? Jedným slovom – recykluje. Vytvára nové veci z toho, čo už pozná. Čo nepozná, to predpokladá, i keď nie vždy správne. Alebo ak niečo nepozná, považuje to za chybu, ako sa ukázalo aj v prezentovanom experimente na anglických knihách. Ak sa štýl knihy vymykal norme, nebol podľa UI vhodný na publikovanie. Podobne aj texty, ktoré tvorí, sa držia normy, ktorú UI vníma ako správnu. Tým pádom ostáva aj tvorivosť ohraničená – v praxi to znamená, že v textoch sa opakujú zaužívané tvary, neobjavujú sa žiadne tvorivé experimenty a vydané texty síce môžu mať rôzne motívy a témy, ale znejú akosi podobne. Preto je veľmi dôležité, aby do procesu vždy vstupovali aj ľudia, ktorí budú mať posledné slovo – a budú za svoje rozhodnutia schopní niesť právnu aj morálnu zodpovednosť.

Nezabúdajme na to, že UI je dobrý sluha, ale zlý pán. Ak jej dovolíme, aby mala posledné slovo v našich pracovných povinnostiach, budú možno výsledky rýchlejšie a lacnejšie, no budú jednotvárne, ploché a pravdepodobne aj zaujaté. A to nikto z nás nechce.

Vybrané diela sme čerpali z databázy Project Gutenberg.

Zdroje
npr, 2O25. How an AI-generated summer reading list got published in major newspapers. Dostupné online: https://www.npr.org/2025/05/20/nx-s1-5405022/fake-summer-reading-list-ai.
Project Gutenberg. Dostupné online: https://www.gutenberg.org/.
Turing, A. M. (1950). Computing machinery and intelligence. Mind, 59(236), 433–460.
Vaswani, A. et al., (2017). Attention is all you need. In: Advances in neural information processing systems, 30.

Páči sa vám časopis Verzia?

Podporte nás!