Zpráva je šifrovaná. Záloha už být nemusí
Koncové šifrování chrání zprávu při přenosu. Pokud se ale historie komunikace uloží do nezabezpečené cloudové zálohy, ochranný řetězec se může přerušit.
Může AI poznat osobnost z textu? Jen pokud jsme velmi opatrní
Modely, které odhadují osobnostní styl z textu, mohou vypadat přesvědčivě. Jenže dobré skóre často nestačí. Je nutné hlídat úniky v datech, kalibraci a skutečnou užitečnost adaptace.
Proč nestačí, aby AI měla pravdu
U digitální podpory nezáleží jen na správnosti odpovědi. Důležité je také to, zda je odpověď srozumitelná, přiměřená a komunikačně vhodná pro konkrétního uživatele.
Víme, že veřejná Wi‑Fi je riziková. Proč se podle toho nechováme?
U veřejných Wi-Fi sítí často nejde o prostou neznalost. Mnoho lidí riziko zná, ale v běžné situaci dá přednost pohodlí, rychlosti nebo zvyku.
Skryté znalosti ve firmách: kde může AI pomoci a kde začíná problém
Organizace často mají znalosti, které nejsou dobře vidět. AI je může pomoci najít, ale jen tehdy, když je jasné, z jakých dat vychází a jak budou výsledky použity.
Kdy je personalizace v AI ještě pomocí a kdy už sledováním?
Přizpůsobení komunikace může pomoci. Jakmile AI začne z textu a chování odvozovat psychologický profil, vznikají otázky přiměřenosti, souhlasu, kontroly a možnosti profil opravit nebo odmítnout.
Jak navrhovat bezpečnost, která je přísná, ale vysvětlitelná
Adaptivní bezpečnostní systémy musí reagovat na chování uživatele, stav zařízení i kontext. Problém je, jak tyto signály spojit tak, aby rozhodnutí nebyla neprůhledná.
Je veřejná Wi‑Fi vždy nezodpovědnost? Někdy je to jediná cesta online
Bezpečnostní doporučení často předpokládají, že každý má dostupnou bezpečnou alternativu. Ve skutečnosti ale omezená mobilní data, roaming nebo špatné pokrytí mění rozhodovací situaci.
Enhancing Usability Evaluation with Fuzzy Logic
Hub, M. (2026). Enhancing Usability Evaluation with Fuzzy Logic. Journal of Systems and Software, 112923. https://doi.org/10.1016/j.jss.2026.112923
Data science framework for adaptive expert systems: Psychological profiling and knowledge fusion in higher education
Mesic, T., & Hub, M. (2026). Data science framework for adaptive expert systems: Psychological profiling and knowledge fusion in higher education. Acta Informatica Pragensia, 15(1), 36–53. https://doi.org/10.18267/j.aip.282
