Článok
Zmysel života v dobe strojov, algoritmov a umelej inteligencie
V predchádzajúcom príspevku som sa zamýšľal nad tým, čo potrebujeme k dobrému životu v ére, ktorú čoraz viac formujú umelá inteligencia a robotizácia. Napísal som, že je to zmysel – dnes, zajtra aj o desať rokov. Potrebujeme, aby náš život a svet mali nejaký zmysel alebo aspoň aby sme boli na ceste jeho hľadania. Keď sa vytratí, zanechá po sebe prázdno, ktoré je pre väčšinu ľudí náročné.
Zmysel bežne nachádzame v práci, vzťahoch, úlohách a záľubách. Čo sa však stane, keď väčšina z týchto možností zmizne? Keď po nás stroje a algoritmy preberú väčšinu zmysluplných aktivít? Keď zvládnu väčšinu úloh lepšie než my? Čomu zasvätíme svoj čas, keď veci, ktoré nám dávali zmysel, prestanú byť potrebné? Prázdnota nepríde preto, že by nám niečo materiálne chýbalo. Príde preto, že stratíme to, na čom nám záležalo.
Tento pocit prázdnoty sa zvykne nazývať aj úzkosť.
Fenomén úzkosti
Prvýkrát som sa začal zaujímať o úzkosť, keď som počas štúdia na univerzite čítal Bytie a čas od Martina Heideggera. Bolo to náročné čítanie. Na seminároch sme prechádzali text vetu po vete a každú sme si vysvetľovali. Dovtedy som nič podobné nezažil, ale myšlienky, ktoré táto kniha ponúka, stoja za to.
Heidegger opisuje úzkosť ako kľúčovú pre existenciu – niečo, čo odhaľuje pravú povahu nášho bytia. Úzkosť sa líši od bežného strachu. Strach má vždy konkrétny predmet – bojíme sa choroby, straty, neúspechu. Úzkosť však nemá konkrétny predmet. V stave úzkosti sa svet ako celok javí ako bezvýznamný. Činnosti a vzťahy, ktoré bežne považujeme za samozrejmé, akoby stratili svoj význam. Nie je to strach z niečoho vo svete, ale odhalenie skutočnosti, že naše bytie je našou vlastnou záležitosťou, ktorá nemá vopred určený zmysel.
Heidegger hovorí, že úzkosť nás konfrontuje so stavom Geworfenheit (vrhnutosťou) – uvedomením si, že sme boli vrhnutí do sveta bez nášho pričinenia, bez jasného návodu, ako v ňom žiť.
Kľúčovým momentom v Heideggerovej koncepcii úzkosti je, že práve ona nám dáva prístup k autentickému bytiu. Keď si uvedomíme, že náš čas je obmedzený, otvára sa nám možnosť žiť podľa seba, nie podľa očakávaní spoločnosti.
V digitálnej ére, kde algoritmy a stroje zvládnu všetko praktické, sa pred nami otvorí jedinečná výzva. Keď zmiznú každodenné povinnosti, ktoré nás rozptyľovali, zostaneme len my a otázka: Čo teraz?
Podľa mňa budeme stáť pred dvoma cestami. Jednou z nich je hľadanie nových, zmysluplných aktivít. Druhou je prijatie úzkosti, otázok a výziev, ktoré prináša. Možno práve táto druhá cesta nás dovedie k dobrému životu.
Ignorovanie spomínaných ciest nás tiež niekam zavedie – len asi nie tam, kam by sme chceli ísť. Otázkou je, aká časť obyvateľstva sa vyberie inými smerom. Viem si predstaviť budúcnosť, svet, kde žiť dobrý život nebude také jednoduché.
Vstúpte do knižnice
Plný prístup k mojim myšlienkam, osobným príbehom, zisteniam a tomu, čo sa dozviem od ľudí, s ktorými sa stretávam.
Vstúpte do knižnice — €29,99 ročneZískajte celý článok e-mailom a neváhajte odpovedať, ak o ňom chcete ďalej diskutovať.
Zdroje
Zhrnutie
Ak máte nejaké otázky alebo spätnú väzbu, pokojne mi napíšte na mail@richardgolian.com.
Súvisiace články
Keď sa povie umelá inteligencia, mnohí si predstavia niečo tajomné. Niečo, čo premýšľa. Niečo, čo rozumie. Nerozumie. S AI pracujem každý deň a čím viac ju používam, tým jasnejšie je: umelá inteligencia je aplikovaná matematika. Predpovedá, aké by malo byť ďalšie slovo. To je celý mechanizmus.
Skutočné myslenie vyžaduje námahu a prináša riziko.
Väčšina ľudí o fenomenológii nikdy nepočula. Tí, čo áno, ju často vnímajú ako príliš zložitú na to, aby bola užitočná. Tri roky som ju študoval na Karlovej univerzite. Dodnes ju aplikujem každý deň.
Ďalšie články
Európa nemá kapacity, aby čelila plnohodnotnej masívnej vojne dronov, takej akú vidíme na Ukrajine. Oslabujú ju tri závislosti: materiál pre obranné systémy dodáva Čína, vojenské schopnosti, ktoré Európa nemá, dodávajú USA, a dvadsaťsedem štátov sa nevie dohodnúť, ako rýchlo a za čo. Plány na prezbrojenie existujú, ich napĺňanie je však pomalé.
AI spraví grafiku, newsletter aj produktovú stránku rýchlejšie než človek. Tomu, kto to robil, zostáva jediné — posúdiť, či je výstup dobrý. Lenže väčšina ľudí má horší úsudok než AI. A kto nevie posúdiť kvalitu, nevie ani delegovať. Ako zistíš, či je tvoj úsudok ten, na ktorý sa firma spolieha, alebo ten nahraditeľný?
V apríli som v prvej časti tejto série písal o AI predikčnom systéme, ktorý som začal vyvíjať na vlastnom počítači. Vtedy mal software pár hodín a záznam predpovedí bol prázdny. Odvtedy záznamy v systéme ukázali vec, ktorá sa na začiatku dala čakať — systém ešte nerozumie trhu, ktorý má predpovedať. Vie si nájsť makro kontext, účtovnú hodnotu firiem, zisky. Ale nevie si tie veci poskladať do niečoho, čo by mu pomáhalo porozumieť cene.
Praha, 13. mája 2026. Cestou do práce som začal premýšľať o niečom, čo mi zostalo v hlave celé dni. Ak väčšina rutinnej práce na počítači v nasledujúcich desiatich rokoch zmizne a s ňou aj veľká časť opakujúcej sa manuálnej práce, čo sa stane s tokom peňazí? Kto bude platiť komu a za čo? Aké ekonomické vrstvy budú existovať, aké budú veľké a aké vzťahy medzi nimi pobežia? Toto je šesťvrstvová mapa, ktorú som ako odpoveď načrtol.
Staviam AI systém na predpovedanie indexu S&P 500. Beží na mojom vlastnom počítači, používa verejne dostupné dáta zdarma — yfinance, FRED, Shillerov dataset — a každú predpoveď hodnotí oproti realite. Táto séria dokumentuje samotný vývoj: rozhodnutia, metodiku, chyby.
Včera večer som sa nevedel odtrhnúť od počítača. Keď som zdvihol hlavu, bolo pol deviatej. Na poschodí som už asi tri hodiny sedel sám.
Hodina. Päťdesiatpäť minút. To je čas, ktorý mi trvalo postaviť niečo, čo mi česká softvérová firma nacenila na viac ako 50 000 €. Postavil som to s Claude Code. Nie prototyp. Nie proof of concept. Funkčný nástroj — ten, ktorý firma reálne potrebovala. Ešte ten večer bežal na testovacom prostredí. Toto nie je o Claude Code. Je to o tom, čo Claude Code odhaľuje.
Za posledné štyri roky som viedol zhruba stopäťdesiat praktických pohovorov. Päťdesiat na pozície dátových špecialistov. Sto na špecialistov reklamy a výkonnostného marketingu. Takmer každý z nich znamenal sadnúť si s kandidátom nad praktickou úlohou — niečím blízkym reálnemu problému, ktorý v firme naozaj potrebujeme riešiť. Žiadna teória. Žiadne kvízy. Aplikované riešenie problémov. Postupom času som si začal všímať vzorec.
Predtým, než AI niečo naučíte, musíte vidieť, čo pred vami skrýva.
V momente, keď k nemu potrebovali prístup ďalší ľudia, problém sa úplne zmenil. Už nešlo o to, či sa agent dokáže učiť. Šlo o to, kto ho smie učiť.
Štyri dni v Katalánsku. Bez počítača, bez AI, takmer bez sociálnych sietí. Kúpil som si tento zápisník, aby som doň písal to, o čom budem premýšľať, a to, na čo na tejto ceste narazím a čo sa naučím.
„Neospravedlniteľné, neobhájiteľné. Na toto sa nesmie nikdy zabudnúť.“