Nová aplikácia Komoot s podporou ChatGPT má uľahčiť plánovanie trás. Je to dobrý nápad?
Foto: ChatGPT
Umelá inteligencia je dnes všade. V priebehu niekoľkých rokov sa stala pevnou súčasťou mediálneho priestoru aj každodenného riešenia úloh.
Najnovšie sa k tomuto trendu pridáva aj známa cyklistická aplikácia Komoot. V stredu predstavila aplikáciu, ktorá využíva ChatGPT na objavovanie a plánovanie cyklistických trás pomocou príkazov.
Používateľ môže zadať požiadavku podľa lokality, typu aktivity, dĺžky trasy či ďalších parametrov jednoducho tak, že napíše otázku.
Aplikácia následne čerpá z databázy Komootu, ktorá obsahuje sedem miliónov trás a štyri milióny zaujímavých bodov.
Výsledné odporúčania majú byť relevantnejšie ako pri použití klasickej aplikácie. Vybrané návrhy je potom možné importovať do Komootu, upraviť, uložiť alebo použiť offline.
Otázkou však zostáva, či je takýto nástroj skutočne potrebný.
Prečítajte si tiež
Vzostup ChatGPT
Za tri a pol roka od uvedenia nástroja ChatGPT spoločnosťou OpenAI sa z neho stal globálny fenomén. V septembri 2025 OpenAI uviedla, že službu využíva 700 miliónov používateľov týždenne.
Podľa údajov spoločnosti používajú ľudia chatbot najmä na plnenie úloh. Tri štvrtiny konverzácií sa týkajú praktických rád, vyhľadávania informácií a písania textov.
Prieskum spoločnosti Adobe realizovaný v USA minulý rok ukázal, že 77 percent respondentov využíva ChatGPT predovšetkým ako vyhľadávač a 24 percent sa naň obracia skôr ako na iné platformy.
Aj to je podľa projektového lídra Komootu Felixa Tarcomnicua dôvodom vzniku novej aplikácie.
Tarcomnicu uviedol, že keďže ľudia čoraz častejšie používajú ChatGPT na všetko od každodenných úloh až po plánovanie výletov, Komoot chce byť súčasťou pracovných postupov, ktoré už používatelia využívajú pri hľadaní inšpirácie a tvorbe plánov.
Zároveň dodal, že tento vývoj navigačných a plánovacích technológií Komootu má ešte viac zjednodušiť objavovanie prírody pre ľudí na celom svete.
Prečítajte si tiež
Plánovanie bez námahy
Komoot opisuje aplikáciu slovami, že odstraňuje „trenie“ z plánovania dobrodružstiev.
Myslia tým prekážky, námahu a čas potrebný na vyhľadávanie informácií, porovnávanie možností a manuálne skladanie trasy, teda všetko, čo celý proces spomaľuje alebo komplikuje.
Práve myšlienka odstraňovania prirodzeného riešenia problémov je jadrom marketingu mnohých platforiem založených na umelej inteligencii, vrátane ChatGPT.
Lenže takýto prístup je v ostrom kontraste s podstatou pohybu v prírode. Hľadanie zaujímavých miest je prirodzenou túžbou, no kde sa stráca samotné objavovanie, ak je všetko bez námahy?
Debata o tom, ako technologické spoločnosti prenikli do každodenného života, viedla novinárku Kathryn Jezer-Morton k vytvoreniu pojmu „friction maxxing“.
Vo svojom texte pre The Cut obhajuje vedomé vyhýbanie sa nástrojom, ktoré údajne robia život pohodlnejším.
Tvrdí, že technológie ako ChatGPT či smartfóny ponúkajú únik od náročnosti a postupne nás zbavujú schopnosti vyrovnať sa s ťažkosťami. Tým, že všetko zjednodušujú, berú aj uspokojenie z vlastného úsilia pri hľadaní riešení.
Podľa Jezer-Morton je toto „trenie“ jedinou obranou proti vysávajúcej sile technológií úniku, ktoré dokážu pohltiť každodenný život.
Odolať plánovaniu trás pomocou umelej inteligencie sa preto môže javiť ako spôsob, ako si znovu privlastniť skutočný únik do prírody.
Na internete sa často objavuje žartovná rada, aby ľudia, ktorí trávia priveľa času online, išli „dotknúť sa trávy“ a znovu sa spojili s realitou. Možno je teda vhodné niekedy nechať telefón doma a vyjsť von hľadať vlastný kúsok zelene.
A možno sa oplatí siahnuť po papierovej mape a kompase. Samostatná schopnosť orientovať sa v teréne prináša často väčšie uspokojenie ako sledovanie bodky na displeji.
Je tu však ešte ďalší rozmer
Nie je tajomstvom, že už dnes sa používajú online nástroje na tvorbu či výber trás. Prehľadávanie Komootu otvorilo mnohým dvere k výborným cyklistickým výjazdom.
Využívanie ChatGPT na prístup do prírody však otvára hlbšiu otázku, a tou je environmentálny dopad.
Kniha The Empire of AI od Karen Hao mapuje vzostup OpenAI. Autorka patrí medzi novinárov s najväčším prístupom k tejto spoločnosti a o projekte Sama Altmana písala už v roku 2019.
Publikácia opisuje, ako technologická firma využíva ľudské zdroje aj prírodné prostredie po celom svete na budovanie nástroja umelej inteligencie, ktorý dnes nosí vo vrecku takmer každý.
Generatívne modely umelej inteligencie ako ChatGPT sa opierajú o obrovské množstvo dát. Na spracovanie požiadaviek potrebujú značný výpočtový výkon, veľké množstvo energie aj vody.
Podľa Hao vstupujú dátové centrá, ktoré poháňajú umelú inteligenciu, do novej fázy rozsahu. Vývojári ich označujú ako megakampusy, čo vystihuje nielen ich veľkosť, ale aj obrovskú spotrebu energie.
Hao uvádza, že jeden stojan s grafickými procesormi používanými na umelú inteligenciu vyžaduje trikrát viac energie ako stojan s bežnými počítačovými čipmi.
Medzinárodná energetická agentúra odhaduje, že jedna požiadavka na ChatGPT spotrebuje v priemere približne desaťkrát viac elektriny ako bežné vyhľadávanie na Google.
Najväčšie dátové centrá mali výkon 150 megawattov, čo zodpovedá spotrebe energie pre 122 tisíc amerických domácností.
Podľa Hao sa však pripravujú megakampusy umelej inteligencie s výkonom 1000 až 2000 megawattov. Jediné takéto zariadenie môže ročne spotrebovať energiu porovnateľnú s jedenapol až trojnásobkom spotreby mesta San Francisco.
Do roku 2030 by výpočtová infraštruktúra umelej inteligencie mohla podľa Hao spotrebovať viac energie ako celá India, tretí najväčší odberateľ elektriny na svete.
Do roku 2027 by umelá inteligencia mohla globálne spotrebovať 1,1 až 1,7 bilióna galónov sladkej vody. Okrem toho si hardvér pre dátové centrá vyžaduje ťažbu surovín, ako sú meď či lítium.
Takéto nároky už prinútili niektoré technologické firmy prehodnotiť environmentálne záväzky. Google v júli 2024 oznámil, že jeho emisie za päť rokov vzrástli takmer o 50 percent v dôsledku energetickej náročnosti umelej inteligencie.
Spoločnosť Microsoft, ktorá s OpenAI spolupracuje od roku 2019, zaznamenala rast uhlíkovej stopy, čo komplikuje jej cieľ dosiahnuť do roku 2030 uhlíkovú negativitu.
Tieto súvislosti sa môžu zdať vzdialené pri pohľade na aplikáciu, ktorá má pomôcť nájsť trasu na základe jednoduchej otázky.
Ťažko však prehliadnuť rozpor medzi technológiou spojenou s rastom emisií a intenzívnou ťažbou zdrojov a láskou k prírode. Možno je čas pripustiť trochu viac námahy a neistoty. Z dlhodobého hľadiska by to mohlo prospieť všetkým.
