Může umělá inteligence obnovit naši zvědavost?
📊 Souhrn
Carla Johnson ve své přednášce vysvětluje, jak průmyslová revoluce zásadně změnila nejen výrobu, ale i způsob lidského myšlení. Standardizace, která umožnila masovou produkci, vedla také ke standardizaci myšlení a potlačení zvědavosti a kreativity. Místo zkoumání a kladení otázek se upřednostnila předvídatelnost, poslušnost a důraz na jedinou správnou odpověď. Školství i společnost postupně odbouraly přirozenou dětskou zvědavost, která se v dětství projevuje stovkami otázek denně. Jak děti rostou, systém je od neustálého tázání odrazuje a zaměřuje se na jistotu, zapomínání na zvídavý pohled na svět.
Nyní, v éře umělé inteligence, podle Johnson přichází příležitost tuto dříve potlačenou zvědavost znovu probudit. AI může fungovat jako partner pro rozvoj zvídavosti – nikdy neodsoudí žádnou otázku, nezlobí se kvůli přílišné zvídavosti a vždy odměňuje touhu ptát se. Vývoj AI je tedy nejen technická, ale i kulturní změna, která nám může pomoci překonat dědictví průmyslové revoluce. Místo abychom AI brali jako hrozbu pro naše myšlení, měli bychom ji přijmout jako „společníka zvědavosti“, který nám umožní vrátit se k dětinské touze poznávat svět kolem nás bez zábran.
📝 Přepis
Vznik standardizace a její cena
Píše se rok 1760 a odehrává se něco neuvěřitelného. Průmyslová revoluce je v plném proudu, továrny vyrábějí produkty v měřítku, jaké lidstvo předtím nezažilo. Jde o vrchol lidského intelektu a dovedností. Společnost i podniky oslavují úspěchy a přínosy standardizace.
Ale tato mimořádná epocha s sebou nese i skrytou cenu, kterou nikdo neočekával – průmyslová revoluce totiž standardizovala také lidské myšlení.
Ztráta zvědavosti
Zamyslete se. Co se stalo s tou holčičkou, která hleděla na měsíc a hvězdy a ptala se „proč?“ Nebo s řemeslníkem, který experimentoval s kovem a ptal se „co kdyby?“ Nebo s vynálezcem, který ve své dílně zkoumal „jak?“
A teď si připomeňte i svůj vlastní život: Kdy jste zahodili svou zvědavost a fantazii? A kdy jste přijali představu, jak by měla vypadat dospělost?
S rozšiřováním továren a výrobních linek jsme nutně potřebovali standardizované myšlení. Řemeslník, který dříve celý den experimentoval, se změnil v zaměstnance neustále opakujícího stejný pohyb. Vynálezce, který kdysi všechno zpochybňoval, se stal pracovníkem slepě plnícím pokyny. A holčička, jež hleděla do noční oblohy, se naučila vybarvovat obrázky pouze uvnitř čar.
Standardizace vzdělávání a její dopad
Industrializace nezasáhla jen továrny. Univerzity začaly chrlit absolventy, kteří dokážou myslet strukturovaně, předvídatelně a měřitelně. Základní školy se začaly připravovat, aby tyto univerzity zásobily studenty.
A tak jsme si generaci za generací začali stále více cenit jistoty místo zvědavosti.
Dětství plné otázek
Všimněte si, že jak postupujeme životem, naše zvědavost ochabuje. Podívejte se zpátky do svého dětství:
- Výzkumy ukazují, že čtyřleté děti položí v průměru 100 otázek denně.
- Jako rodič tří dětí znám tu únavu, když jsme s rodinou namačkáni v autě a na cestě přes půl země a děti se stále ptají.
- Avšak každá tato otázka je malou jiskřičkou údivu, snahou děti porozumět světu kolem sebe.
Jako děti se ptáme, abychom zpochybňovali autoritu nebo odhalovali tajemství života:
- Musím nosit oblečení?
- Mohou se kozy vdávat?
- A ta oblíbená všech rodičů: Odkud se berou miminka?
Ale už na druhém stupni základní školy počet takových otázek prakticky mizí.
Pamatuji si, jak jsem v sedmé třídě na hodině přírodopisu s rukou zvednutou vysoko nad hlavou dostala další napomenutí za „příliš mnoho dotazů“.
Upřednostnění jistoty před zvědavostí
Naše zvědavost slábne, protože ji přestáváme používat. Proč? Přestože se dnešní práce zásadně změnila, stále v nás přetrvávají zbytky myšlení z průmyslové revoluce.
- Upřednostňujeme jistotu před otázkami
- Testujeme hlavně znalosti místo zvědavosti
- Pohání nás hledání jediné správné odpovědi více než pouhé „proč“.
Role AI v dnešní době
Momentálně jsme uprostřed revoluce umělé inteligence. Někteří se domnívají, že AI představuje poslední hřebíček do rakve lidské zvědavosti.
AI se používá ve všech odvětvích, většinou skrytě v pozadí. A je snadné se zeptat pokročilého nástroje, jako je Siri, Alexa nebo ChatGPT, na otázku – a získat okamžitou odpověď.
Tak proč bychom se vůbec měli obtěžovat s nějakým „úžasem“?
Obnova zvědavosti díky AI
Ale co když je to celé úplně jinak? Co když je AI klíčem k obnovení zvědavosti?
Co když je právě v AI odpověď na otázku, jak znovu povzbudit naši lidskou zvědavost?
Podívejte se na to historicky:
- Kdykoli jsme automatizovali nějakou činnost, lidé se nestali méně důležitými.
- Vytvořením kalkulaček jsme nepřestali počítat, jen jsme řešili složitější problémy.
- S vynálezem fotoaparátu jsme nepřestali tvořit umění, pouze jsme objevili nové způsoby vyjádření.
Podobně bychom měli AI vnímat jako nástroj zesilující naši zvědavost.
Například když se děti zeptají na dinosaury, AI jim neřekne jen informace o období jury, ale propojí témata s ptáky, klimatickými vzorci, cykly vymírání a spoustou dalších souvislostí.
A co bych jako rodič byla vděčná, kdybych měla AI nástroj, když děti přišly s otázkami z matematiky a počítání derivací!
AI jako partner zvědavosti
Nejvíce vzrušující je, že AI nám pomůže uniknout standardizovanému myšlení, které vytvořila průmyslová revoluce.
Protože AI:
- nikdy neodsoudí naši zvědavost
- nikdy neřekne „ta otázka je hloupá“
- nikdy neprohlásí „to bys už měl znát“
Naopak, AI nás odměňuje za odvahu položit otázku a chce se s námi vydat na překrásnou cestu za poznáním.
Ta malá část mě samé, která nikdy nepřestala ráda pokládat všetečné otázky, už nebude napomínána ani umlčena.
Výzva publiku
Mám pro vás výzvu:
Až odejdete, zkuste se dívat na AI jako na společníka zvědavosti.
Začněte jednoduchým dotazem – otázkou o hudbě, cestování nebo čemkoli, co už dlouho chcete prozkoumat.
A sledujte, jak vám AI pomůže probudit v sobě zvídavé dítě, které opět promění každý okamžik v příležitost k objevování.
Průmyslová revoluce nás naučila držet se uvnitř vymezených čar, ale AI nám dává svobodu tyhle čáry překreslit úplně od začátku.
Otázkou není, zda nás AI učiní více či méně zvědavými.
Otázkou je, jestli jsme připraveni znovu přijmout náš vrozený úžas.
Děkuji.
🔍 Kritické zhodnocení
Hlavní myšlenka Carly Johnson, že průmyslová revoluce utlumila tradiční lidskou zvědavost, je obecně podporována historiky průmyslové éry a pedagogickými odborníky, kteří zdůrazňují, že industrializace akcentovala poslušnost, přesnost a replikovatelnost – často na úkor kreativity (viz např. Robinson, 2006). Školství, nastavené na výrobu poslušných pracovníků, odrazovalo od investigativního myšlení a oceňovalo spíše přesné plnění úkolů než otázky a reflexi. Johnson správně poukazuje na pokles počtu dětských otázek během růstu, což opakovaně potvrzují výzkumy dětské psychologie (Berlyne, 1960; Engel, 2011).
Obraz AI jako nástroje na obnovu zvědavosti je progresivní. Současné studie například ukazují, že interakce žáků s AI vede k širší škále otázek, kreativnější práci a hlubšímu poznávání (Holmes et al., 2022). AI umožňuje personalizované dotazování bez hodnotícího postoje, čímž podporuje bezpečné prostředí k učení i pro „hloupé“ otázky. Na druhé straně však někteří odborníci varují, že přílišná reliance na AI může vést k povrchní osvojení vědomostí a omezit schopnost hlubšího kritického myšlení (Floridi, 2020). Navíc existují obavy, že pohodlnost rychlých odpovědí může naopak zvědavost tlumit, protože „cesta ke znalosti“ je zjednodušena na kliknutí.
Celkově Johnson nabízí přesvědčivou, podloženou vizi toho, že AI má potenciál náš vrozený úžas znovu probudit, nikoliv ho zadusit – za předpokladu, že se s tímto nástrojem naučíme správně zacházet tak, aby podporoval naši kreativitu, nikoliv ji nahrazoval.
Hlavní zdroje:
- Ken Robinson (2006): Do schools kill creativity? TED Talk
- Janet Y. G. Engel (2011): Children’s need to know: Curiosity in schools, Harvard Educational Review
- Daniel Berlyne (1960): Conflict, arousal, and curiosity, McGraw-Hill
- Wayne Holmes et al. (2022): Artificial Intelligence in Education
- Luciano Floridi (2020): Artificial Intelligence, Deep Learning, and the Role of the Data Scientist, Philosophy & Technology
