# data[].attributes.attachment_caption
Malujeme postavičky a rozpohybováváme je pomocí AI. Moc nás to bavilo, zkuste si to taky tady: https://sketch.metademolab.com/canvas.

# data[].attributes.attachment_caption
Malujeme postavičky a rozpohybováváme je pomocí AI. Moc nás to bavilo, zkuste si to taky tady: https://sketch.metademolab.com/canvas.

# data[].attributes.attachment_caption
Naše získané znalosti chceme předat i našim mladším spolužákům a spolužačkám, a tak vytváříme 10 pravidel jak nenaletět AI dezinformacím.

# data[].attributes.attachment_caption
Učíme se rozpoznávat manipulaci a zjišťujeme, že s rostoucí kvalitou AI nástrojů je odhalování falešných informací stále náročnější. S využitím AI vytváříme obrázky upozorňující na možná rizika a problémy spojené s jejím používáním.

# data[].attributes.attachment_caption
Navrhujeme olympijskou kolekci pro naše sportovce a sportovkyně ze zimních olympijských her, které v tomto roce proběhly. Obrázky na papíře pak pomocí AI oživujeme - přetváříme na reálně působící fotografie a porovnáváme je. Bavíme se o tom, co je AI zvládla/nezvládla, co jsme museli upravit my apod.

# data[].attributes.attachment_caption
Zkoušíme si hru netknights.cz. Moc nás to bavilo, doporučujeme!

# data[].attributes.attachment_caption
Zkoumáme AI obrázky a hledáme nesrovnalosti v nich. Na to navazujeme vymýšlením pravidel, podle kterých poznám, že se jedná o obrázek vytvořený AI. Porovnáváme pravidla, na která jsme přišli ve skupinách. 

# data[].attributes.attachment_caption
Vyhledáváme, co bychom neměli nikdy do AI zadávat. Vyhledané informace kriticky posuzuje a bavíme se o nich.

# data[].attributes.attachment_caption
Vytváříme hru pro naše spolužáky - Skutečnost vs AI? Na základě reálných fotografií píšeme prompty pro vygenerování AI obrázků.

# data[].attributes.attachment_caption
Vyhledáváme informace o AI, učíme se pracovat s dezinformacemi.

# data[].attributes.attachment_caption
Zkoušíme vytvářet první AI obrázky a bavíme se o tom, co je reálné a co není

# data[].attributes.attachment_link.title
Umělá inteligence - ČT edu - Česká televize

# data[].attributes.attachment_link.description
S umělou inteligencí se setkáváme v běžném životě, třeba naše chytré telefony umí rozpoznat obličeje lidí na fotkách. Její využití je ale mnohonásobně širší, programátoři se snaží umělou inteligenci naučit řídit, vyhodnocovat různé situace nebo i zkoušet umělecké činnosti. Jak jí to jde? Na to se podívejte v reportáži z Wifiny.

# data[].attributes.attachment_link.title
Co je umělá inteligence - ČT edu - Česká televize

# data[].attributes.attachment_link.description
Zkratka AI se v průběhu roku 2023 stala nám všem důvěrně známou. Ale víme, na jakém principu umělá inteligence pracuje? Jak to, že umí číst, psát, počítat a spoustu dalších věcí? Základem AI jsou neuronové sítě. Jak fungují, vysvětluje avatar Alex v ukázce z pořadu Bilance.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Umělou inteligenci, známou pod zkratkou AI (Artificial Intelligence), obecně chápeme jako software, který je navržen tak, aby uměl vytvářet předem stanovený obsah nebo napodobovat lidské myšlení a chování. Tento software zvládá řešit úkoly, které dříve zvládali pouze lidé.

Aniž si to často uvědomujeme, technologie využívající umělou inteligenci používáme již několik desetiletí. S umělou inteligencí se setkáváme například v lékařství, zemědělství nebo bankovnictví; AI je rovněž základem mnoha jazykových překladačů (např. DeepL), chytrých asistentů (např. Siri, Google Assistant či Alexa), ale také internetových vyhledávačů a sociálních sítí. AI se využívá i v oblasti bezpečnosti nebo v autonomních vozidlech.

Základem učení umělé inteligence jsou různé typy textových a obrazových dat, s nimiž specializovaný software pracuje, třídí je, propojuje, porovnává, hledá v nich vzory a předpovídá, jak mají být uspořádány pro konkrétní zadání.

Pokročilé formy umělé inteligence se učí prostřednictvím tzv. neurálních sítí. Jde o model umělé inteligence inspirovaný fungováním lidského mozku. Neurální síť se pokouší tento proces napodobit, i když je samozřejmě mnohem jednodušší.

Neurální síť je složená z „umělých neuronů", které jsou uspořádané do několika vrstev, a každá vrstva má svou roli:

1. Vstupní vrstva: Přijímá data, která se mají zpracovat (např. obraz, text nebo zvuk).

2. Skryté vrstvy: Zde probíhá hlavní analýza a zpracování dat. Neurony ve skrytých vrstvách analyzují vstupní data, hledají v nich vzory a vztahy, které jí pomůžou přijít na správný výsledek.

3. Výstupní vrstva: Na konci se objeví odpověď, například informace o tom, co je na obrázku, nebo překlad cizího textu.

Každý „neuron" má určitou váhu a přenosovou funkci, což pomáhá neurální síti učit se z dat. Učení spočívá v tom, že síť upravuje své váhy tak, aby se postupně zlepšovala v řešení úkolů. Tento proces učení se nazývá trénink a probíhá na základě velkého množství tréninkových dat.

Výsledkem tréninku AI je tzv. model strojového učení, který se dále využívá v různých aplikacích. Mezi takové modely patří i velké jazykové modely (LLM) jako například oblíbený model GPT.

Umělá inteligence tedy nepřemýšlí jako člověk. Její činnost je řízena složitými matematickými algoritmy, které se snaží splnit daný úkol. Přesnost jejich výstupů závisí na množství a kvalitě dat, na kterých byla natrénována - čím více kvalitních dat má k dispozici, tím jsou její výsledky přesnější. Naopak pokud byla trénována na malém nebo nevhodném vzorku dat, může poskytovat zkreslené nebo nesmyslné odpovědi, což se označuje jako „halucinace".

V současnosti je velmi rozšířená generativní umělá inteligence, která dokáže na základě uživatelských požadavků vytvářet nový obsah, jako jsou texty, počítačový kód nebo obrázky a videa. Uživatelé své požadavky zadávají obvykle pomocí tzv. textových promptů, tedy konkrétních pokynů, které ovlivňují kvalitu výsledného výstupu. AI kromě generování obsahu zvládne i jeho analýzu.

Existuje několik druhů umělé inteligence dle jejího inteligenčního potenciálu. Dnes je nejrozšířenější tzv. úzce zaměřená AI (Artificial Narrow Intelligence), někdy nazývaná „slabá umělá inteligence", která se zaměřuje na konkrétní úkoly (např. chatboti nebo virtuální asistenti). Vedle ní se v teoretické rovině diskutuje i o obecné umělé inteligenci (Artificial General Intelligence) a umělé superinteligenci (Artificial Super Intelligence), která by výrazně překonala inteligenci lidskou. To jsou ale zatím spíše hypotetické koncepty.
Úlohy pro praktické cvičení:
Praktickou ukázku strojového učení si budeme krok po kroku demonstrovat na vybraných, volně dostupných aplikacích, které si můžete s žáky vyzkoušet.

Název aplikace: AI for Oceans

Web: https://code.org/oceans

Jednoduchý příklad strojového učení si můžeme demonstrovat prostřednictvím aplikace AI for Oceans, kterou vytvořila nezisková organizace Code.org (www.code.org). Tato organizace usiluje o to, aby se v rámci informatiky o umělé inteligenci (AI) mohli učit všichni žáci již od základní školy, ideálně od 12 let.

V této aplikaci je princip strojového učení demonstrován na úkolu, kde se AI učí rozpoznávat a odstraňovat odpadky z oceánů. Aplikace kromě ukázky strojového učení nabízí i ekologický přesah, protože prostřednictvím vložených komentářů upozorňuje na problém znečištění světových oceánů. Tyto komentáře se zobrazují po klikání myší v prostoru uživatelského rozhraní aplikace.

Aplikaci AI for Oceans spustíme kliknutím na žluté tlačítko Pokračovat (Continue) umístěné v dolní části úvodní obrazovky, která se zobrazí po aktivaci URL adresy https://code.org/oceans.

Trénování AI probíhá prostřednictvím výběru obrázků ryb, nebo odpadků, které do vody nepatří. Uživatel vybírá obrázky kliknutím na tlačítka Není ryba (Not Fish), Ryba (Fish). Množství vybraných obrázků a délka tréninku strojového učení jsou ponechány na rozhodnutí uživatele.

Výběr obrázků v aplikaci AI for Oceans pro strojové učení (Code.org, 2024)
Otázky k zamyšlení:

1. Jak ovlivní počet vybraných obrázků, případně délka strojového učení v aplikaci AI for Oceans výslednou kvalitu práce umělé inteligence?

2. Co se stane, pokud proběhne chybně strojové učení v aplikaci AI for Oceans? Vyzkoušejte si to!

3. Může proběhnout chybné strojové učení i v jiných aplikacích a službách AI? Pokud ano, jaké to může mít důsledky?

Proces učení lze ukončit kliknutím na žluté tlačítko Pokračovat (Continue). Spuštění natrénované AI pro odstraňování odpadu proběhne kliknutím na žluté tlačítko Spustit (Run). Pokud proběhl trénink optimálně, aplikace vyřadí (odstraní) odpad a propustí jen ryby.

Ukázka propouštění vodních živočichů a odstraňování odpadu virtuálním AI robůtkem v aplikaci AI for Oceans (Code.org, 2024)

V dalších úrovních strojového učení lze umělou inteligenci v aplikaci AI for Oceans učit složitějším úkolům, aby dokázala obecně rozpoznávat různé vodní živočichy, nejen ryby. Může se také naučit identifikovat tvary a barvy živočichů, případně rozpoznávat jejich emoce, vlastnosti, rychlost nebo další specifické rysy.

Název aplikace: QUICK DRAW

Web: https://quickdraw.withgoogle.com/

QUICK DRAW je online hra, ve které hráč podle zadání kreslí různé obrazce, zatímco se umělá inteligence integrovaná do hry snaží v daném časovém limitu uhodnout, co hráč nakreslil. Kreslením zadaných obrazců se integrovaný AI nástroj zároveň učí a zvyšuje svou schopnost rozpoznat různé tvary. QUICK DRAW je tak příkladem strojového učení zaměřeného na grafické rozpoznávání.

Hru QUICK DRAW lze spustit kliknutím na žluté tlačítko Let's Draw!, které je umístěné v dolní části úvodní obrazovky, jež se zobrazí po aktivaci URL adresy https://quickdraw.withgoogle.com/.

Po spuštění se objeví stránka, která nás vyzve k nakreslení prvního obrazce. V našem případě jsme měli za úkol během 20 sekund nakreslit kočku (cat). Po kliknutí na zelené tlačítko Got It! se zobrazí bílá kreslicí plocha, kde se hráč pomocí myši pokouší nakreslit daný obrázek. Pokud integrovaný AI nástroj uhodne nakreslený obrázek, oznámí to hráči anglickou frází „Oh I know, it's...".

Jakmile hráč dokončí šest výzev, zobrazí se shrnutí, kde se dozví, jak úspěšná byla AI v rozpoznávání nakreslených tvarů. Hráč se také dozví, kolik tvarů AI správně identifikovala a kolik naopak uhodnuto nebylo. Hru lze restartovat kliknutím na zelené tlačítko Play Again ve spodní části okna.

V textu obrazovky Well drawn! "Select one to see how it figured it out, and visit the data to see 50 million drawings made by other real people on the internet." je možné kliknout na podtržené slovo (data), kterým vyvoláme obrazovku s nadpisem What do 50 million drawings look like?, kde si můžeme prohlédnout více jak 50 milionů kreseb od více než 15 milionů uživatelů. Hráči se zde dozví, že tyto kresby jsou unikátní datovou sadou, která může pomoci vývojářům trénovat nové neuronové sítě, výzkumníkům vidět vzorce v tom, jak lidé na celém světě kreslí, a umělcům vytvářet věci, o nichž jsme ještě ani nezačali přemýšlet. Výsledný datový balík jednotlivých kreseb je volně dostupný všem zájemcům (QUICK DRAW, 2024).

Pro zajímavost uvádíme ukázku datového balíku kreseb psa, kterých je přes 143 000.
Obrazovka aplikace QUICK DRAW s ukázkou datového balíku kreseb psa, kterých je přes 143 000 (QUICK DRAW, 2024)Tým E-Bezpečí

# data[].attributes.attachment_link.title
Co je umělá inteligence a jak se učí? | O2 Chytrá škola

# data[].attributes.attachment_link.description
Objevte, co je umělá inteligence, jak fungují neuronové sítě a kde AI využíváme - od medicíny a dopravy po hry a vzdělávání.

# data[].attributes.attachment_link.description
Anyone can learn computer science. Make games, apps and art with code.

# data[].attributes.attachment_link.description
Can a neural network learn to recognize doodles? See how well it does with your drawings and help teach it, just by playing.

# data[].attributes.attachment_link.description
Fast drawing for everyone. AutoDraw pairs machine learning with drawings from talented artists to help you draw stuff fast.

# data[].attributes.attachment_link.description
Transform static sketches into fun animations.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
The post-AI reality that we live in prompts an important question: Can children effectively tell the difference between real vs AI images?

A recent study from Nexcess found that even AI-savvy adults could identify AI-generated images only about half the time, highlighting the urgent need for robust media literacy education.

As an educator, you can help students get better at spotting AI with ample practice, and some tips for evaluating the authenticity of an image. Here are several steps to enhancing visual media literacy in your classroom!

STEP 1

Take the Real vs AI Images Quiz

Having learned from countless authentic images, AI-powered image generators can now create deceptively realistic visuals. Your mission is to separate these AI-made images from real ones. Each question spans a variety of subjects, challenging students to observe, analyse critically, and judge carefully. Ready? Let's go!
Each set below contains one real image and one that was generated by AI. Select the real image.
Q1. Wildlife and Nature: Poisonous Frogs

+ Click to See Answer

In this case, the AI-generated image is actually more colorful, though that alone may not tell everything. Another area you can evaluate is the texture and pattern complexity. In the real version, the frog's spots are much more detailed, whereas the AI version has spots that are much more simplistic.

Q2. Historical Events: The Titantic

+ Click to See Answer

This comparison is a more obvious one to distinguish, but the AI-generated Titanic still presents visual anomalies worth noting. For example, look at the difference in the ship itself. The Titanic had one mast and four chimneys, as pictured in the real photo, while the AI-generated image shows a ship with three masts and three chimneys. While you may not know this information off the top of your head, a simple comparison search online would reveal these details. The AI-generated image also contains inconsistencies in the light and shadow. You'll see the front of the ship appears to block the sun's rays, but these rays reappear in the middle of this ship even as the sun remains behind it.

Q3. People: Students Doing Art Projects

+ Click to See Answer

While subtle, if you look closely at the children's arms and hands, many appear misplaced or even missing. Some hands don't match or align with the respective child, which is also a common error in AI-generated images of people.

Q4. Significant Landmarks: Mount Fuji, Japan

+ Click to See Answer

AI often adds in details where they don't exist to enhance the scene, such as the banks of trees, though this would be difficult to detect for most of us. But if you look closely, the landscape in the real photo has much more detail in the branches and leaves.

Q5. Space Exploration: Shuttle Launch

+ Click to See Answer

This is where our analytical skills come into play. We can uncover crucial clues by focusing on the nuances in lighting and texture. If you zoom in, you will notice how simplistic the shuttle design is in the AI-generated image compared to the real image, which features more complexity in the lines, divots, and shading.

Q6. Cities: Hong Kong at Night

+ Click to See Answer

A good tip is to look at the background (the mountains) and the foreground (the buildings). You'll notice inconsistencies, though if you do not immediately know how Hong Kong is laid out, you may not know which is real. The same goes for the building shapes and sizes in the foreground, which are slightly different in each photo. With a little effort, a simple online search of Hong Kong would reveal the truth: The mountain heights are more varied, and the building heights are not accurate in the AI-generated image.

Q7. Natural Phenomena: Aurora Borealis (The Northern Lights)

+ Click to See Answer

In this case, focus your analysis on the reflections in the water. In the real photo, the reflection matches the lights precisely, including their distinct shapes and directions, whereas the reflection in the AI-generated image appears to have extra pink and green colouring added in.

Q8. Endangered Species: Pangolin

+ Click to See Answer

When studying these images with your students, you'll notice that the details - from the scales to the little hairs on the faces - are very well done in both. However, if you look closer and consider our Facial Features tip (we'll discuss this later in the article), you'll start to see that AI doesn't quite capture the pangolin's eyes and expression in realistic ways. Another thing to check is whether proportions, like the size of the face and limbs, appear realistic. This approach not only helps to sharpen students' observational skills, but also enhances their understanding of animal biology.

Q9. World History: Ancient Egyptian Papyrus

+ Click to See Answer

While the AI-generated image may look like it's showing an aged artefact, AI has - once again - struggled to get the people right. Zoom in on the ancient Egyptian figures and you'll see missing hands and arms growing out of nowhere. Despite the artefact's wear and tear over time, the hands and digits would still likely exist, even if faded. A quick study of the hieroglyphs will also prove that they are not actual Egyptian symbols.

Q10. Influential Events and Figures: Women's Suffrage Movement

+ Click to See Answer

In this particular example, you spot the difference by examining both the people and the signs they're holding. In the AI image, the women's hats and hair are blurred, while the letters and symbols on their signs appear less crisp, jumbled and nonsensical.

Help your students make sense of digital media in a post-AI world. Master media literacy with Britannica's free guideMedia Literacy for the Digital Era: A Schools' Guide to Navigating Modern Media.

Ready to take media literacy learning further?Sign up for the latest resources and insights from Britannica, to keep your class ahead of the digital curve.

STEP 2

Look at Images Through a Critical Lens

Now that you know how you went on the quiz, let's look at some keys for building image evaluation skills. This starts with truly understanding an image. Begin by investigating the image's message, subject(s), quality, and source. Guide your students through this process with these essential questions:

10 Key Questions for Evaluating Images¹

1. What do you see in the image?

2. What message is the image trying to convey?

3. What elements are in the background and foreground?

4. Who or what are the main subjects of the image?

5. Where did you find or access this image?

6. Who is credited as the source of the image?

7. Can you trust the source?

8. What might be the source's intention behind sharing this image?

9. Who is the intended audience of the image?

10. What accompanying information, like text, comes with the image?

Practical Tools for Image Vetting

Metadata Analysis: Look up an image's metadata if it's available. This can reveal insights like date, location, camera settings, and copyright details. If you're accessing an image on a computer, right-click the image and select "Properties" to view metadata. If you're on your phone, you can use apps like Google Photos or access image details through menu options.

Reverse Image Search: A reverse image search is a great starting point when analysing images. PBS Learning Media's video guide shows you how to effectively use this technique.

Keep in mind that these methods aren't perfect. Metadata can be changed or removed, and reverse image searches might not always find results, especially for less-shared images. These tools are just the beginning to understand image analysis.

STEP 3

Tips for Spotting AI-Generated Images

Next, discuss the downsides of AI-generated images with your students. It's important to note that while these images can be helpful and are often used responsibly to enhance content where real images may not be as accessible or effective, they can also be misused, even nefariously, to mislead or show something in a certain light.

As you analyse images in this challenge - and in real life - remember these key giveaways that an image might be AI:

Unusual or Inconsistent Details: AI-generated images often contain minor, noticeable detail errors. Encourage students to look for abnormalities like asymmetrical facial features, odd finger placement, or objects with strange proportions.

Texture and Pattern Repetition: AI sometimes struggles with complex textures or patterns, leading to noticeable repetition or awkward transitions. Students should look for unnatural patterns in textures like hair, skin, clothing, or background elements.

Lighting and Shadows: AI-generated images can have inconsistent or unrealistic lighting and shadows. Students should check if the lighting on different objects in the image matches and if the shadows are consistent with the light sources.

Background Anomalies: Backgrounds in AI images can be a giveaway. Many are overly simplistic, overly complex, or contain elements that don't belong. Encourage students to pay attention to the background as much as the main subject.

Facial Features: Faces generated by AI can sometimes appear slightly off. This can include oddities in the eyes (like reflections or iris shape), ears, or hair. These features are often subtly surreal or unnaturally symmetrical/asymmetrical.

Contextual Errors: AI can struggle with context. An object might be out of place for the setting, or there might be a mismatch in the scale of objects. Encourage students to consider whether everything in the image makes sense contextually.

Text and Labels: AI often struggles with replicating coherent and contextually accurate text. If there's text on the image, it can sometimes be jumbled, misspelled, or nonsensical in AI-generated images.

Digital Artifacts: Look for signs of digital manipulation, like pixelation, strange colour patterns, or blur in areas where it doesn't logically belong.

Emotional Inconsistency: AI-generated faces may have expressions that don't quite match the emotion or mood the image conveys.

STEP 4

Keep Practicing & Learning

Information technology is moving at a breakneck speed. As educators, you can stay on top of developments in AI and digital media with Britannica Education's trusted information literacy resources:

Media Literacy for the Digital Era guide (NEW) - Transform the way you teach media literacy with our curated guide, filled with fascinating facts, impactful tips, and hands-on activities to turn your young learners into media-savvy learners.

Key Media Literacy Terms Explained - Key media literacy words, definitions, examples and activities to make them stick!

Britannica ImageQuest - Explore millions of authentic, safe, right-cleared images and videos, perfect for classroom and independent projects and learning.

Britannica School - Elevate learning with reliable articles, images, maps, videos, and primary sources.

Beyond Britannica, here are some of our top literacy resource picks:

Media literacy is an ongoing journey. By incorporating these conversations into your teaching today, you're shaping the foundations for students to become strong critical thinkers and responsible digital citizens of the future.

References:

1. University of Washington Library. (n.d.) Images: Evaluating Images. Accessed on Feb. 7, 2023.

2. Bartels, M. (March 31, 2023.) "How to Tell If a Photo Is an AI-Generated Fake." Scientific American.

3. Nexcess. (June 14, 2023.) "Surprising new study reveals humans struggle to spot AI-generated content, says Nexcess."

Additional Sources:

# data[].attributes.attachment_link.title
Spotting AI: Knowing How to Recognise Real vs AI Images - Britannica Education

# data[].attributes.attachment_link.description
How good is your eye for AI? Take Britannica's Real vs AI Images Quiz to find out.

# data[].attributes.attachment_link.title
Which one is AI, which one is real? The Game.

# data[].attributes.attachment_link.description
Test your ability to distinguish between AI-generated images and real images. Sharpen your skills in this visual test and see how you stack up against others!

# data[].attributes.attachment_link.description
Join the game that challenges your eye for reality. Guess whether images are AI-generated or real. Simple, addictive, and surprisingly tricky.

# data[].attributes.attachment_caption
Od kresby k AI realitě - Jak AI pracovala s naším návrhem aneb limity AI. 

# data[].attributes.attachment_caption
Odhalujeme nesrovnalosti v AI obrázcích - Jak poznat, že ne všechno, co vytvoří umělá inteligence, musí být pravda.

# data[].attributes.attachment_caption
Co nezadávat do AI - vyhledáváme a sepisujeme, co nikdy nemáme zadávat do jakýchkoliv AI nástrojů

# data[].attributes.attachment_caption
Co je to AI - Vyhledáváme informace o AI a tvoříme plakátky.

# data[].attributes.attachment_link.description
FACT NINJA AI je nástroj poháněný umělou inteligencí, který analyzuje obrázky, jako jsou volební letáky, a odhaluje manipulace, dezinformace, argumentační fauly a další neetické praktiky.

# data[].attributes.body
Ve středu 13. 5. proběhla na naší škole Rodičovská kavárna na téma Umělá inteligence vedená lektorem z organizace AI Dětem. Setkání bylo zaměřeno na sdílení zkušeností, společnou diskuzi a seznámení s možnostmi, které umělá inteligence v současnosti nabízí. Rodiče měli možnost vidět praktické ukázky různých AI nástrojů a dozvědět se, jak je lze smysluplně využívat nejen v každodenním životě, ale také při podpoře učení dětí. Součástí programu byla také debata o tom, jak o těchto tématech s dětmi mluvit a jak je vést k bezpečnému a rozumnému používání moderních technologií.