Pozitivní a negativní dopady velkých jazykových modelů
Autor(ka) práce:
Miláčková, Kateřina
Typ práce:
Bakalářská práce
Vedoucí práce:
Berka, Petr
Oponenti práce:
-
Jazyk práce:
Česky
Abstrakt:
Tato bakalářská práce se zabývá analýzou pozitivních a negativních dopadů velkých jazykových modelů (LLMs) ve společnosti. Cílem je zhodnotit jejich přínosy a rizika v různých oblastech aplikace. Práce se rovněž zaměřuje na architekturu LLMs, jejich vývoj a hlavní aplikace. V teoretické části je využita rešerše odborné literatury, která slouží k definici základních pojmů, vysvětlení principů fungování generativní umělé inteligence (GenAI) a identifikaci klíčových výhod a výzev spojených s využíváním těchto technologií. Praktická část je založena na případové studii a kvalitativní obsahové analýze výstupů čtyř vybraných modelů (ChatGPT-4o, Gemini 2.5 Pro, Llama 4 Maverick), které byly testovány na analytických, kreativních a informačních úlohách. Výsledky ukazují, že jednotlivé modely se liší v jazykové kvalitě, přesnosti i stylistickém projevu, přičemž žádný z nich není univerzálně nejlepší. Práce zároveň upozorňuje na důležitost promyšlené formulace promptu a kritického přístupu k interpretaci výstupů. Na základě zjištění jsou formulována doporučení pro praktické využití LLMs s ohledem na jejich specifika a limity
Klíčová slova:
halucinace; velké jazykové modely; generativní umělá inteligence; tvorba promptů; umělá inteligence; rizika a přínosy AI; kvalitativní analýza; porovnání modelů
Název práce:
Positive and negative impacts of large language models
Autor(ka) práce:
Miláčková, Kateřina
Typ práce:
Bachelor thesis
Vedoucí práce:
Berka, Petr
Oponenti práce:
-
Jazyk práce:
Česky
Abstrakt:
This bachelor's thesis analyzes the positive and negative impacts of large language models (LLMs) on society. The aim is to evaluate the benefits and risks across various areas of application. The thesis also focuses on the architecture of LLMs, their development, and their primary applications. The theoretical part is based on a literature review, which serves to define key concepts, explain the principles of generative artificial intelligence (GenAI), and identify major advantages and challenges associated with the use of these technologies. The practical part is built on a case study and qualitative content analysis of outputs from four selected models (ChatGPT-4o, Claude Sonnet 4, Gemini 2.5 Pro, and LLaMa 4 Maverick), which were tested on analytical, creative, and informational tasks. The results show that the models differ in linguistic quality, factual accuracy, and stylistic expression, with none of them being universally superior. The thesis also emphasizes the importance of well-crafted prompt formulation and a critical approach to interpreting model outputs. Based on the findings, recommendations are proposed for the practical and responsible use of LLMs, taking into account their specific strengths and limitations.
Klíčová slova:
hallucinations; qualitative analysis; large language models; model comparison; generative artificial intelligence; artificial intelligence ; artificial intelligence risks; prompt engineering