Britská vládní AI Knowledge Hub zveřejnila návrh doporučení, která zaměstnancům veřejné správy radí používat AI úsporněji: nejdřív zvážit, jestli je vůbec potřeba, pro jednodušší práci zvolit menší model a psát krátké, jasné zadání. Dokument dokonce připomíná, že chatbotu není nutné děkovat. Nejde ale o příkaz počítat každý prompt ani o hotový závazný předpis.
Podstatnější je jiné sdělení: úspora se nemá změnit v soutěž o co nejkratší větu. Státní úředník pořád odpovídá za to, co s výstupem udělá — a u veřejné správy může špatně zadaný nebo nedostatečně prověřený výsledek znamenat víc než zbytečně dlouhou odpověď chatbota.
Návrh, ne nová povinnost pro úřady
Rychlá zpráva na Radyzu shrnuje doporučení z AI Knowledge Hub. Její stránka „Using AI ethically and sustainably“ se sama označuje jako návrh a upozorňuje, že nejde o úplný návod ani právní radu. Zaměstnanci mají současně dodržovat pravidla svého úřadu, která mohou určovat schválené nástroje nebo přísnější postupy.
Tohle rozlišení je důležité. Z veřejně dostupného textu plyne, že jde o vodítko k bezpečnému, férovému a udržitelnému používání AI, ne o nové nařízení, které by každému úřadu přikazovalo hlásit počet dotazů. Samotná stránka navíc patří do rozpracované verze Knowledge Hubu. Je proto přesnější mluvit o zkoušených doporučeních než o zavedené britské politice.
Doporučení má tři praktické vrstvy. Nejdřív se zeptat, zda úkol vyžaduje AI, nebo ho zvládne tabulka či vyhledávač. Pokud AI potřeba je, zvolit nejmenší model, který úkol zvládne. A potom se pokusit formulovat zadání stručně, přímo a bez zbytečných opakování.
Krátký prompt není totéž co dobrý prompt
V tom je rozumné jádro návrhu. U rutinního úkolu nemá smysl bezmyšlenkovitě spouštět nejsilnější dostupný model ani zadávat dlouhý odstavec tam, kde stačí přesná věta. Doporučení uvádí jako příklady Gemini Flash místo Gemini Pro a GPT Instant místo GPT Thinking. Zároveň říká, že u Microsoft Copilotu si uživatel model vybrat nemůže.
Jenže délka zadání není sama o sobě měřítkem jeho kvality. Ve veřejné správě může několik slov navíc dodat rozhodující kontext: koho se úkol týká, jaké období zahrnuje, co se nesmí domýšlet a v jakém formátu má být výsledek. Když se tato omezení vynechají, úředník může ušetřený text zaplatit dalšími pokusy, opravami nebo — hůř — použitím chybného výstupu.
Stejně tak nelze každý prompt považovat za stejnou jednotku spotřeby. Skutečná náročnost závisí mimo jiné na použitém systému, modelu a rozsahu zpracovávaného kontextu. Samotný počet dotazů proto může být snadno vykazatelné číslo, ale bez dalších údajů neříká, kolik energie úřad skutečně spotřeboval ani zda AI použil smysluplně.
A právě tady se může dobrá snaha zvrtnout. Jakmile se z doporučení stane kvóta na počet promptů nebo na délku textu, zaměstnanci mohou začít optimalizovat ukazatel místo práce. Pak se bude vyplácet položit dotaz bez potřebného kontextu, i když vede k horšímu výsledku. Úspornost se nesmí zaměnit za šetření na přesnosti.
Menší model ano — pokud zvládne následky chyby
Volba menšího modelu dává smysl tam, kde je úkol jednoduchý, dobře ohraničený a chyba snadno odhalitelná. Třeba při prvním třídění textů nebo přípravě návrhu, který člověk stejně celý zkontroluje. U složitější analýzy nebo práce s citlivým rozhodnutím ale nemá být velikost modelu jediným kritériem. Důležitá je také přesnost, možnost kontroly, pravidla úřadu a cena případného omylu.
To neznamená, že každá složitější úloha automaticky potřebuje největší model. Znamená to, že volba má vycházet z toho, co se stane, když model selže — ne z jednoduchého předpokladu, že menší je vždycky dost dobrý. U návrhu dopisu může být oprava snadná. U podkladu pro rozhodnutí, které ovlivní konkrétního člověka, už je laťka jinde.
Britský návrh správně zdůrazňuje, že zaměstnanec musí kontrolovat přesnost a férovost výstupu, chránit citlivé informace a převzít odpovědnost za obsah i rozhodnutí, při němž AI použil. To je podstatnější pojistka než zákaz zdvořilostních frází. Model může text zkrátit; odpovědnost za jeho použití tím nezkrátí.
Počítat spotřebu, nebo hlídat výsledek?
Pokud chce stát omezit zbytečné používání AI, užitečnější než univerzální limit na počet zadání může být několik jednoduchých pravidel: předem určit, které úkoly AI opravdu potřebují; pro běžné úlohy schválit odpovídající nástroj; u důležitých výstupů vyžadovat lidskou kontrolu; a sledovat, zda nasazení skutečně zlepšuje službu, ne jen přidává další krok.
To také lépe spojuje udržitelnost s odpovědností. Pokud je cílem nižší spotřeba, úřad potřebuje vědět, jaké nástroje používá a k čemu. Pokud je cílem bezpečný výstup, musí určit, kdo ho kontroluje a kdo rozhoduje o jeho použití. Jeden údaj o počtu promptů tyto otázky nenahradí.
Podobný důraz na kontrolovatelnost jsme rozebírali také v článku o nezávislém ověřování AI v Kalifornii. Tam jde o audity, tady o každodenní používání ve státní správě; společné je ale jednoduché pravidlo: nestačí deklarovat, že systém je bezpečný nebo úsporný. Musí být jasné, co se sleduje, kdo to ověřuje a kdo nese odpovědnost.
Britský návrh tedy nestojí ani tak na tom, že by vláda měla počítat každé zadání. Jeho užitečnější myšlenka je mnohem prostší: nepoužívat AI tam, kde není potřeba, nenasazovat na drobný úkol zbytečně silný model a neplést si úsporný provoz s bezmyšlenkovitým zkracováním. Jestli se z toho stane skutečná politika, rozhodne až to, zda úřady dokážou měřit nejen spotřebu, ale i kvalitu a důsledky práce s AI.
Vlastní doporučení jsou na stránce Using AI ethically and sustainably na AI Knowledge Hub. Stránka se označuje jako návrh a výslovně upozorňuje, že nejde o úplný návod ani právní radu.
