AI in Intelligence
Co mě Namířeno naučilo o překladu odborného jazyka pomocí AI
Tři vrstvy, které Namířeno dodává
Namířeno čte českou parlamentní legislativu a tvoří tři vrstvené výstupy:
- Načtení zdroje. Přímý přívod z autoritativního zdroje (sledování legislativy Parlamentu ČR) s plným řetězcem důkazů zpět k původnímu dokumentu. Žádné agregátory, žádná shrnutí z druhé ruky.
- AI-asistovaný překlad. Doménový jazyk (právničtina, procesní zkratky, křížové odkazy na jiné zákony) stlačený do srozumitelné podoby, aniž by se ztratila technická přesnost, kterou právník potřebuje.
- Detekce signálu. Vycvičené oko, zakódované do pravidel. Slabé signály, pozměňovací návrhy v běhu, procedurální vzorce, které většina automatů přehlédne, označené pravidly, jež jsem roky psal ručně a teď běží automaticky.
Co jsem se naučil o vrstvě 2
Vrstva 2 je tam, kde většina lidí předpokládá kouzlo AI. Je i není.
AI překlad odborného jazyka funguje, když:
- Zdrojový korpus je ohraničený. Česká parlamentní legislativa má snad 5 000 odlišných procesních vzorců. To je korpus, proti kterému lze systém vyhodnotit. Překládat jakýkoli právní text v jakékoli jurisdikci není řešitelná úloha; překládat parlamentní výstup této jurisdikce ano.
- Selhání je rozpoznatelné. Když překlad ujede, právník čtoucí originál i překlad to pozná. Pracovní postup proto drží originál stále na očích, vedle sebe. Kdyby výstup stál sám, selhání by bylo neviditelné.
- Člověk ve smyčce čte originál. Ne „namátkou kontroluje". Čte. Překlad je lešení pro pozornost, ne náhrada za čtení.
Kde to předvídatelně selhává
Jakmile některá z těch tří podmínek povolí, selhání je předvídatelné: sebevědomě znějící srozumitelný text, který se od zdroje odchýlí způsobem, jejž odhalí jen specialista. Rizikový profil je „nenápadně špatně", ne „zjevně rozbité". A to je pro navazující rozhodnutí ten nejhorší druh selhání.
Architektonická náprava nejsou lepší prompty. Je strukturální: ukazuj originál výrazně, zobrazuj míru jistoty u každého tvrzení a navrhni postup tak, aby se uživatel musel podívat do zdroje.
Tenhle metodický vzorec přenáším do patentového / IP nástroje, který stavíme jako další. Stejná omezení: ohraničený korpus (definovaný prostor nároků), rozpoznatelné selhání (patentový zástupce pozná odchylku od původního nároku), člověk ve smyčce čtoucí obojí.
Proč je „nenápadně špatně" to skutečné riziko
Selhání, proti kterému neustále navrhuji, má ve zpravodajské komunitě jméno: halucinace AI, výstup, který je plynulý, sebevědomý a chybný. Praktici v Competitive Intelligence a OSINT s ní dnes počítají jako se strukturální vlastností jazykových modelů, ne jako s chybou, kterou lze odpromptovat: model předpovídá pravděpodobný text, neověřuje fakta (Competitive Intelligence Alliance, 2025; Indago, 2026).
Náprava, která přežije kontakt se skutečnou prací, je architektonická, ne na úrovni promptu: drž pod modelem deterministickou vrstvu důkazů a AI používej jen k interpretaci důkazů, které už existují a dají se zkontrolovat (Metrivant, 2026). Přesně tak je navržené Namířeno: originál zůstává viditelný, každé tvrzení vede zpět ke zdroji. Stejnou dvoufázovou cestou šlo WIPO ve své patentové krajině GenAI z roku 2024: rešerše s vysokou úplností, pak trénovaný klasifikátor pro zvýšení přesnosti, s lidmi ve smyčce (WIPO GenAI Patent Landscape, metodika).
Zdroje
FAQ
Co je Namířeno?
Nástroj, který načítá české parlamentní legislativní návrhy, překládá je do srozumitelného jazyka a označuje slabé signály, pozměňovací návrhy, procedurální tahy a klauzule, které většině čtenářů uniknou. Běží na namireno.cz.