Anotace je proces, při kterém se vstupní data, ať už jde o texty, obrázky, zvukové nahrávky nebo videa, obohacují o dodatečné informace. Tyto informace dávají strojovému učení potřebný kontext. Bez nich by algoritmy pracovaly s prázdnými strukturami, neschopné poznat rozdíl mezi semaforem a pouliční lampou, mezi automobilem a kamionem.
I přes snahy o automatizaci zůstává člověk v anotaci nenahraditelný. Schopnost interpretovat význam, kontext, kulturní odlišnosti nebo odbornou terminologii je pro stroj stále neuchopitelná bez lidského vedení. Například v medicíně se spoléhá na lékaře, kteří dokážou označit nádor ve snímku. Ve videích z městských kamer zase anotátoři rozlišují chodce, cyklisty a auta v různých světelných a povětrnostních podmínkách.
Anotace je základní vrstva, na které stojí celý svět umělé inteligence. Pokud je nekonzistentní, neúplná nebo zavádějící, model se z ní jednoduše „naučí“ špatné vzory. A protože algoritmy neumí samy od sebe zpochybňovat, co se naučily, chybná anotace se projeví v každém jejich výstupu. Kvalita anotace přitom nezávisí pouze na přesnosti, ale i na kontextu a konzistenci napříč celým datasetem. Nejde tedy jen o technickou přípravu dat, ale o hluboké porozumění tomu, co má AI umět. Čím přesněji a smysluplněji jsou data anotována, tím lépe může model pochopit nuance, které by jinak zůstaly skryté. V praxi se ukazuje, že právě kvalitní anotace dokáže dramaticky zlepšit výkon i jednoduchých modelů, zatímco špatná anotace znehodnotí i ty nejsložitější architektury.
AI modely nejsou neměnné. Jejich schopnost rozumět světu je založená na datech, která reflektují určitý čas, prostředí nebo soubor pravidel. Jakmile se tyto podmínky změní, anotace přestává odpovídat realitě. V takových případech nestačí model „nechat běžet“ s původními daty. Je potřeba provést novou anotaci, tedy označit nově vzniklé jevy, a model na těchto datech přeučit. Jen tak si zachová schopnost správně reagovat na realitu, která se neustále vyvíjí. Bez tohoto kroku by se model mohl začít mýlit, ignorovat klíčové objekty nebo vytvářet nesprávné závěry.
Se stoupající poptávkou po specializovaných modelech roste i potřeba systematizovat a profesionalizovat proces anotace. Vznikají nové nástroje, platformy i pracovní role zaměřené na správu a kvalitu anotací. Ačkoliv se může zdát, že jde o podpůrnou činnost, ve skutečnosti je to základní stavební kámen každé spolehlivé AI.
