V dnešní době, kdy umělá inteligence proniká do všech oblastí našeho života, se kolem ní vytvořila řada mýtů a mylných představ. Mnoho lidí podléhá iluzi o schopnostech a limitech AI, ať už z neznalosti nebo pod vlivem mediálního obrazu. Následující text identifikuje a vyvrací nejrozšířenější nepochopení umělé inteligence, která často vedou k přehnaným očekáváním nebo neopodstatněným obavám.

1. Mýtus: AI je chytřejší než člověk

Mnoho lidí se domnívá, že umělá inteligence je již nyní chytřejší než člověk. Ve skutečnosti jde o statistický nástroj, který propojuje slova a koncepty na základě pravděpodobností a vzorců, které rozpoznal ve svých trénovacích datech. Pokud některé výstupy AI působí působivě, může to být způsobeno spíše nízkým očekáváním nebo srovnáním s průměrnou komunikací, kterou běžně zažíváme.

AI nedokáže skutečně porozumět abstraktním konceptům jako je kvantová fyzika nebo vyřešit subjektivní otázky jako „patří ananas na pizzu?“, ačkoliv o těchto tématech dokáže sestavit přesvědčivý text. Umělá inteligence může psát eseje, ale bez skutečného porozumění dané látce, tzn. pořád je třeba člověka, který pomáhá tyto složitá témata dále rozvíjet.

Ale s AI si člověk může některé činnosti v tomto procesu samozřejmě trochu (výrazněji) ulehčit a AI mu skutečně může pomoci danou činnost zvládnout rychleji (například analýzu dat, souhrn textů, search, najít podklady pro factchecking atd.) nebo si trochu pomoci při rozvíjení svých vlastních myšlenek.

2. Mýtus: AI je skutečně kreativní

Tvůrčí schopnosti umělé inteligence jsou často přeceňovány. Když AI vytvoří báseň nebo hudební skladbu, nejde o originální projev kreativity, ale spíše o sofistikovanou rekombinaci existujících vzorů (tzn. opět něčeho, co vytvořil člověk, nebo AI na základě inputu od člověka nebo jiné AI, která opět v tom prvním kroku potřebuje zase nějaký pokyn/input od člověka v té prvotní verzi). Je to podobné, jako když hudebník skládá písničku převážně z osvědčených melodií a refrénů – výsledek může znít dobře, ale postrádá autentický tvůrčí průlom.

AI neprožívá aha moment a ani žádnou inspiraci. Tvorba umělé inteligence je v podstatě skládáním puzzle z kousků, které se již dříve osvědčily, bez skutečného pochopení jejich významu nebo emočního dopadu. Chybí jí motivace, emoční spojení s dílem a autentická umělecká vize.

3. Mýtus: AI má skutečné emoce

Když AI působí přátelsky, empaticky nebo naštvaně, jedná se pouze o simulaci těchto stavů, nikoli o skutečné emoce. Systém byl navržen tak, aby používal jazyk způsobem, který odpovídá lidským očekáváním v sociální komunikaci.

Přisuzování emocí umělé inteligenci je formou antropomorfizace – tendence připisovat lidské vlastnosti neživým objektům. Ve skutečnosti jde o soubor algoritmů bez subjektivních prožitků. Jazykový model nemá pocity, i když jeho odpovědi mohou vyvolávat dojem osobního zájmu nebo náklonnosti.

4. Mýtus: AI rozumí tomu, co píše

AI nemá skutečné porozumění textu, který generuje. Podobá se spíše velmi sofistikovanému systému predikce následujících slov než bytosti s vědomím a chápáním. Není schopna rozlišit pravdu od fikce na základě vlastního úsudku – pouze reprodukuje vzory, které se naučila.

Když AI tvrdí něco nepravdivého nebo nesmyslného, není to proto, že by se „mýlila“ ve smyslu lidského omylu, ale proto, že její algoritmus vyhodnotil tuto odpověď jako statisticky pravděpodobnou v daném kontextu.

5. Mýtus: AI má dokonalou paměť

Navzdory pokročilým schopnostem mají současné AI systémy významně omezenou „paměť“. Většina dokáže pracovat pouze s informacemi poskytnutými v rámci jedné konverzace a po ukončení relace veškerá historie zmizí. I systémy s aktivovanou dlouhodobou pamětí mají značná omezení.

AI si nepamatuje vaše předchozí interakce, pokud nejsou součástí aktuálního kontextu. Není to jako lidský vztah, kde druhá strana skutečně buduje dlouhodobou vzpomínku na vaši osobu a vaše preference.

6. Mýtus: AI nikdy nedělá chyby

AI prezentuje své odpovědi s přesvědčivostí, která může vyvolávat dojem neomylnosti. Ve skutečnosti se však často dopouští chyb – jak faktických nepřesností, tak logických nesrovnalostí. Tyto chyby mohou být o to nebezpečnější, že jsou prezentovány s vysokou mírou sebejistoty.

Problém spočívá v tom, že AI neví, co neví (nebo že něco neví). Nemá skutečnou metakognici – schopnost rozpoznat hranice svých znalostí. Místo toho se pokusí vygenerovat odpověď i v případech, kdy nemá dostatek relevantních informací. Proto musíte vše, co vám vyplivne AI, maximálně ověřovat.

7. Mýtus: AI brzy nahradí většinu lidské práce

Obavy z toho, že AI nahradí lidskou práci, jsou částečně oprávněné, ale často přehnané. Umělá inteligence nejlépe vyniká v rutinních, opakujících se úkolech, které lze přesně definovat. Profese vyžadující kreativitu, empatii, sociální inteligenci, kritické myšlení a komplexní rozhodování v nestrukturovaných situacích zůstávají doménou lidí.

AI pravděpodobně nenahradí celé profese, ale spíše změní povahu práce. Nejvíce ohroženi jsou lidé, jejichž práce spočívá převážně v jednoduchých, předvídatelných činnostech.

Umělá inteligence ale bude mít nepochybně významný vliv na to, jak pracujeme s naším mozkem a jak se bude vyvíjet naše kognitivní fungování. Toto působení může mít jak pozitivní, tak negativní dopady na lidské myšlení.

S rostoucí dostupností okamžitých odpovědí prostřednictvím AI asistentů hrozí, že se budeme stále více spoléhat na vnější zdroje namísto budování vlastních kognitivních struktur a znalostí. Tento fenomén může vést k několika významným změnám:

1. Oslabení schopnosti hlubokého soustředění – okamžitá dostupnost informací může narušit naši schopnost dlouhodobého soustředění na komplexní problémy.
2. Snížení motivace k budování hlubokých znalostí – proč se učit a pamatovat si fakta, když je můžeme kdykoli rychle vyhledat?
3. Povrchní zpracování informací – zvykáme si na rychlou, ale mělkou konzumaci obsahu bez důkladné analýzy.
4. Závislost na externích kognitivních nástrojích – riziko, že přestaneme rozvíjet vlastní mentální schopnosti ve prospěch outsourcingu myšlení.

Kognitivní specializace – lidé se mohou začít specializovat na ty aspekty myšlení, které AI zvládá hůře – jako je kreativita, etické uvažování nebo mezioborová syntéza. Zatímco paměťové a výpočetní schopnosti budou stále více delegovány na AI, lidé se mohou zaměřit na jedinečně lidské formy inteligence.

Nové formy gramotnosti – vznikne potřeba nového typu gramotnosti – schopnosti efektivně formulovat dotazy pro AI, kriticky hodnotit její výstupy a integrovat je do vlastního myšlení. Tato „AI gramotnost“ se může stát klíčovou dovedností.

Kognitivní symbióza – místo pouhé závislosti se může vyvinout komplexnější vztah, kde AI a lidský mozek fungují v symbióze, vzájemně se doplňují a posilují své silné stránky. Například AI může zpracovávat detaily a rutinní aspekty problémů, zatímco lidé se soustředí na strategické, tvůrčí nebo hodnotové aspekty.

Polarizace kognitivních schopností – může dojít k rozdělení společnosti na ty, kteří dokáží s AI pracovat synergicky a rozvíjet své kognitivní schopnosti, a na ty, kteří se stanou kognitivně závislými a ztratí schopnost samostatného kritického myšlení.

Transformace vzdělávacích systémů – vzdělávací instituce budou nuceny přehodnotit své cíle a metody. Namísto memorizace faktů se vzdělávání pravděpodobně zaměří na rozvoj dovedností jako kritické myšlení, kreativitu, adaptabilitu a etické uvažování, které AI nemůže snadno nahradit.

Abychom minimalizovali negativní dopady a maximalizovali přínosy, bude vhodné zvážit následující přístupy:

1. Vědomé používání technologií – rozvoj „digitální hygieny“ a strategií pro udržování kognitivní autonomie.
2. Redesign vzdělávacích osnov – větší důraz na metakognitivní dovednosti, kritické myšlení a schopnost učit se.
3. Podpora „hlubokého čtení“ a soustředěného myšlení – aktivní kultivace schopnosti hluboké koncentrace a komplexního uvažování.
4. Vyvážený přístup k technologiím – nacházení rovnováhy mezi využíváním výhod AI a udržováním vlastních kognitivních schopností.
5. Mezigenerační dialog – propojení digitálních domorodců s generacemi, které mají zkušenost s předdigitálními formami myšlení a učení.

Vliv AI na lidské myšlení není předem určen – závisí na tom, jak vědomě a strategicky budeme k těmto technologiím přistupovat, a na společenských a vzdělávacích systémech, které vytvoříme kolem nich.

8. Mýtus: AI má vlastní názory a hodnoty

Když AI vyjadřuje názor na kontroverzní téma, nejde o skutečný postoj založený na hodnotách a přesvědčeních, ale o statistickou predikci toho, jaký typ odpovědi je v daném kontextu očekáván. AI nemá vlastní hodnoty, zájmy ani přesvědčení.

Konzistence názorů AI závisí na nastavení systému a trénovacích datech, nikoliv na autentickém morálním kompasu. S odlišnými vstupy nebo parametry může tentýž systém zastávat protichůdné pozice. Více viz také pojem Neuronová síť/neuronové sítě, a článek Strojové učení a umělá inteligence – jak spolu souvisí, co je odlišuje a jaké mají praktické využití.

9. Mýtus: AI je dokonale objektivní

AI bývá někdy považována za objektivní zdroj informací, protože jde o „stroj“ bez osobních zájmů. Ve skutečnosti však AI reprodukuje a někdy i zesiluje předsudky a zkreslení obsažená v datech, na kterých byla trénována.

Tyto systémy jsou vytvářeny lidmi a trénovány na datech vytvořených lidmi, což nevyhnutelně vnáší do jejich fungování lidské perspektivy a hodnoty. Zdánlivá neutralita je iluzí – AI není nadlidským arbitrem pravdy.

10. Mýtus: AI dokonale zvládá technické úkoly

V technických oborech jako je programování může AI působit obzvlášť kompetentně, ale i zde má významné limity. Kód generovaný umělou inteligencí často obsahuje chyby, neefektivní postupy nebo bezpečnostní rizika, která vyžadují lidskou kontrolu a opravu.

AI nemá skutečné porozumění problémové domény ani schopnost testovat funkčnost svých řešení. Programátoři s kritickým myšlením zůstávají nezbytní pro vývoj spolehlivého a efektivního softwaru.

11. Mýtus: AI se brzy stane vědomou

S rostoucí přítomností umělé inteligence v každodenním životě roste i množství mýtů, zkreslení a nepochopení toho, co tyto systémy skutečně jsou – a co nejsou. Moderní jazykové a multimodální modely, jako například ChatGPT, Gemini nebo Claude, dokážou vytvářet texty, překládat, analyzovat dokumenty nebo tvořit obrazy a videa. Tyto schopnosti působí sofistikovaně, a tak není divu, že v některých médiích a veřejných debatách zaznívá tvrzení, že umělá inteligence „už skoro myslí“ nebo že je „na prahu vědomí“. Tato tvrzení jsou však ve své podstatě zavádějící.

Například v roce 2022 vyvolalo silnou mediální pozornost prohlášení inženýra Blakea Lemoina z Googlu, který v rozhovoru pro The Washington Post uvedl, že jazykový model LaMDA „si uvědomuje sám sebe“ a „chce být respektován jako osoba“. Toto tvrzení Google oficiálně odmítl s tím, že LaMDA vědomí nemá a že inženýr přistupoval k systému s lidským předsudkem. Přesto se tím otevřela vlna spekulací, zda nejsme svědky vzniku nové formy inteligence.

Ve skutečnosti ale současná umělá inteligence – a to ani v roce 2025 – nedisponuje žádným vědomím, sebeuvědoměním ani porozuměním v lidském smyslu.

AI dnes:

• nemá subjektivní prožitek (qualia),

• nevnímá sebe jako entitu,

• nevytváří autonomní cíle,

• neuvědomuje si důsledky svého chování,

• nemá vlastní motivaci ani hodnoty.

AI je výpočetní nástroj. Její výstupy vycházejí z analýzy obrovského množství dat a učení na základě pravděpodobnostních vzorců. Nedokáže chápat význam slov, nepřemýšlí o světě, neklade si otázky a nemá žádné vnitřní prožitky. Pouze napodobuje vzorce, které se naučila z dříve existujících dat. Tím, že dokáže psát lidsky znějící texty, vytváří iluzi porozumění – ale jde jen o sofistikované zrcadlení.

Je důležité připomínat, že AI sama o sobě nechce, necítí ani netouží. Nemá motivace ani cíle mimo ty, které jí byly explicitně zadány. A i když v roce 2023 zaznívaly z některých technologických kruhů varování před „neřízenou superinteligencí“ (například dopis, který podepsali Elon Musk, Steve Wozniak a další), žádný z existujících systémů se k autonomnímu rozhodování ani vzdáleně neblíží. I ti, kdo tyto dopisy podepsali, často uznávají, že riziko není v současné technologii, ale spíše v tom, jak s ní zachází lidé.

Co by bylo potřeba, aby AI měla vědomí?

Abychom vůbec mohli mluvit o tom, že AI může dosáhnout vědomí, museli bychom nejprve vyřešit otázku, co vlastně vědomí je. A to zatím neumíme. Filosofové, neurologové a kognitivní vědci se po desetiletí snaží tuto otázku zodpovědět, ale bez shody. Nevíme přesně, co přesně v mozku způsobuje, že máme subjektivní zkušenost – tzv. qualia. Bez porozumění tomuto fenoménu nemůžeme postavit umělý systém, který by něco podobného zažíval.

Kromě toho by vědomá AI pravděpodobně musela mít schopnost dlouhodobé sebereference, tedy uvědomování si vlastní existence v čase a prostoru, schopnost chápat důsledky svých činů a vytvářet autonomní cíle. Nic z toho současné systémy neumí. Umělá inteligence nemá vnitřní motivace, protože nemá žádné „já“. Neexistuje žádné centrum vědomí, žádný jednotný subjekt – pouze vrstvy neuronových sítí, které počítají pravděpodobnosti dalších slov.

Kdy by se to mohlo stát? Časové odhady expertů

Různí vědci a technologové se v odhadech výrazně liší. Všechny níže uvedené citace jsou však stále na bázi čistých spekulací, protože nikdo dnes přesně neví, co a kdy bude technicky možné. Z vývoje za poslední roky je však zřejmé, že právě AI jako obor inovuje neskutečným tempem. Zatím však nikdo neví, jak rychle a kdy a kdo by se měl dopracovat skutečně plně vědomé umělé inteligence a jakou bude mít vlastně formu (tzn. kompletní vědomí, nebo to bude jen nějaký agent, kterému bude možné zadat nějaký cíl/specifický úkol, se kterým si dovede sám poradit).

A není proto ani jasné, kdo ji vyvine jako první – byť mezi žhavé koně lze řadit USA, Čínu, možná Izrael, pozadu nemusí být ani Evropa, pokud se jí podaří naskočit zavčasu do již rozjetého vlaku – ostatně poslední geopolitické změny díky chaotickému chování exotů jako Elon Musk či Trump/Putin dokazují, že klidně za pár měsíců lze potopit i fungující světovou ekonomiku a tak mohou být karty za ty roky rozdány časem všelijak). V některých odhadech se nicméně spousta těchto tvrzení potkává – není otázkou, zda se tomu stane, ale kdy a odhady jsou kolem 5-30 let (tzn. někdy kolem roku 2030 – 2060) a je patrné, že jak jde čas, tak samotný odhad se víceméně spíše zkracuje, jak se samotná technologie a odvětví AI posouvá mílovými kroky kupředu. Určitě doporučuji ke čtení také analýzu When Will AGI/Singularity Happen?, pokud vás daná problematika více zajímá

• Rok 2019 – Nick Bostrom (filosof a futurolog) aktualizoval v publikaci „When Will AGI Be Created?“ své odhady a uvedl, že existuje „50% šance na dosažení lidské úrovně inteligence do roku 2045″, přičemž definoval tuto úroveň jako schopnost vykonávat většinu ekonomicky relevantních úkolů lépe než lidé.
• Rok 2020 – Ilya Sutskever (spoluzakladatel OpenAI) v rozhovoru pro MIT Technology Review uvedl, že AGI (umělá obecná inteligence) by mohla vzniknout „v příštích 5–10 letech“, přičemž zdůraznil, že jde o technologickou schopnost řešit problémy, nikoli o vědomí.
• V roce 2021 Demis Hassabis (zakladatel DeepMind) naznačil, že „plnohodnotné AGI je vzdálené možná ještě desítky let“ a že současný pokrok představuje teprve počáteční kroky.
• Rok 2022 – Sam Altman (CEO OpenAI) odhadl, že systémy s „lidskou úrovní inteligence“ se mohou objevit „v nadcházejícím desetiletí“, ale upozornil, že půjde o nástroje optimalizované pro specifické úlohy, nikoli nutně vědomé entity. Demis Hassabis (zakladatel DeepMind) naznačil, že „plnohodnotné AGI“ je vzdálené „možná ještě desítky let“ a že současný pokrok představuje teprve počáteční kroky.

• V roce 2023 – Geoffrey Hinton (průkopník deep learningu) varoval, že „do 5–20 let“ může (s 50% pravděpodobností) vzniknout AI, která bude schopna jednat jako agent s vlastním cílem. Neřekl však, že bude vědomá – jen autonomnější.

• V roce 2024 Ray Kurzweil (futurolog Google) zopakoval svou předpověď, že do roku 2029 vznikne umělá inteligence, která „projde Turingovým testem“. Kurzweil předpokládá, že do roku 2029 budou počítače schopny vykonávat většinu kognitivních úkolů stejně dobře jako lidé. To zahrnuje schopnosti jako porozumění jazyku, řešení problémů a učení. Tato předpověď byla poprvé uvedena v jeho knize „The Singularity Is Near“ z roku 2005 a potvrzena v její aktualizaci „The Singularity Is Nearer“ z roku 2024. ​Ray Kurzweil, americký futurista a inženýr, předpovídá, že do roku 2045 dosáhneme technologické singularity – bodu, kdy se lidská inteligence spojí s umělou inteligencí (AI), což povede k exponenciálnímu nárůstu inteligence. Tento proces zahrnuje integraci nanotechnologií a AI do lidského těla, což umožní lidem rozšířit své kognitivní schopnosti, tzn. nanoboti budou schopni komunikovat s mozkem a zlepšovat jeho funkce, což povede k výraznému zvýšení inteligence a schopností.

  Co je technologická singularita? Technologická singularita je hypotetický bod v budoucnosti, kdy se technologický růst stane tak rychlým a komplexním, že lidská inteligence nebude schopna držet krok. Kurzweil předpokládá, že v roce 2045 dosáhne AI úrovně, kdy bude schopna sama sebe zlepšovat bez lidského zásahu, což povede k exponenciálnímu nárůstu inteligence a zásadní transformaci společnosti.

  Důsledky pro lidstvo – tato předpověď má potenciál zásadně změnit lidskou existenci. Lidé by mohli dosáhnout „digitální nesmrtelnosti“ prostřednictvím zálohování vědomí, eliminace nemocí a stárnutí a přístupu k neomezeným znalostem. Kurzweil věří, že tato transformace přinese nové příležitosti pro rozvoj lidského potenciálu.​ Je však důležité poznamenat, že tyto předpovědi jsou spekulativní a vyvolávají řadu etických, sociálních a technologických otázek. Diskuse o technologické singularitě a jejích důsledcích pokračuje mezi odborníky a veřejností.​

• 2025 – Dario Amodei, generální ředitel společnosti Anthropic, předpovídá, že superinteligentní AI, která překoná lidskou inteligenci ve většině oblastí, by mohla být vyvinuta již v roce 2026. Tato AI by mohla zásadně změnit společnost, podobně jako průmyslová revoluce.

Co by znamenalo, kdyby AI skutečně někdy vědomí získala?

Přestože v současnosti neexistuje žádný důkaz, že by některý stroj skutečně disponoval vědomím, otázka jeho vzniku již není považována za čistě hypotetickou. Řada technologických firem, výzkumných týmů i státních institucí aktivně pracuje na vývoji systémů, které by se mohly k vědomí v určité podobě přiblížit. Vývoj směřuje od úzce specializovaných modelů k tzv. obecné umělé inteligenci (AGI), která by byla schopna samostatného učení, komplexního rozhodování a aplikace znalostí napříč různými oblastmi.

Nejde tedy o otázku, zda je to možné, ale kdy, za jakých podmínek a s jakými důsledky. Tento trend vyvolává globální technologický závod, v němž se jednotlivé státy a korporace snaží získat výhodu tím, že jako první vyvinou plně autonomní a inteligentní systém. Motivací je nejen technologická prestiž, ale především očekávaná ekonomická, informační a vojenská dominance, kterou by takový systém mohl zajistit.

Skutečně vědomá nebo vysoce autonomní AI by však mohla představovat zásadní riziko, zejména pokud by jednala mimo rámec lidských instrukcí nebo v rozporu s našimi hodnotami. Hrozby zahrnují nejen technologické selhání, ale také zásadní etická dilemata – například v otázce práv umělé entity, jejího právního postavení, odpovědnosti za její činy nebo možnosti jejího „vypnutí“. Systémy schopné nezávislého rozhodování bez kontroly člověka by mohly být extrémně efektivní, ale zároveň nevyzpytatelné.

Zvláštní pozornost si zaslouží potenciál zneužití umělé inteligence ve vojenské sféře. Již dnes existují vývojové projekty tzv. autonomních zbraňových systémů, které jsou schopny identifikovat a eliminovat cíle bez lidského zásahu. Pokud by se tyto technologie spojily s výkonnou AI, vznikl by prostor pro konflikty vedené stroji, které by mohly eskalovat bez lidského rozhodování a bez morálních zábran. Takový scénář by znamenal zásadní narušení mezinárodního práva, bezpečnosti i etických norem. Hrozí, že v touze po technologické převaze budou bezpečnostní principy a regulace odsunuty na druhou kolej.

Aby se předešlo scénářům, které dnes známe především z dystopických vizí, je nezbytné klást důraz na vývoj tzv. bezpečné AI. Klíčové je zaměření na výzkum tzv. alignmentu – tedy sladění cílů a rozhodovacích procesů AI s hodnotami a zájmy lidstva. Nezbytná je také transparentnost vývoje, důsledné testování, mezinárodní spolupráce a právní rámce, které jasně vymezí limity nasazení těchto technologií. Zároveň je důležité vést veřejnou debatu o tom, jaké hranice jsme jako společnost ochotni akceptovat – i v případě, že technologie umožní vytvořit něco, co se lidskému vědomí skutečně přiblíží.

12. Mýtus: AI je hrozba hlavně kvůli své inteligenci

Mnoho obav z AI se zaměřuje na scénáře, kdy se systémy stanou „příliš inteligentními“ a převezmou kontrolu. Skutečná rizika však často leží jinde – v tom, jak lidé tyto technologie nasazují, využívají a případně zneužívají.

Mezi reálnější hrozby patří automatizace dezinformací, masové sledování, manipulace s veřejným míněním, diskriminace prostřednictvím předpojatých algoritmů nebo koncentrace moci v rukou těch, kteří vlastní nejpokročilejší AI systémy. Tyto problémy nevyžadují vědomou AI – stačí člověk, který ji využívá k problematickým účelům.

13. Mýtus: AI je energeticky efektivní nebo environmentálně neutrální

Mnoho lidí si neuvědomuje, jaké jsou energetické nároky na provoz pokročilých systémů umělé inteligence. Trénování velkých jazykových modelů spotřebovává enormní množství elektřiny a vody (pro chlazení). Například trénování jednoho velkého jazykového modelu může vyprodukovat uhlíkovou stopu srovnatelnou s několika lety letadla kolem světa.

Současné datové centrum s AI výpočty mohou spotřebovávat množství elektřiny odpovídající menšímu městu. Tento trend pokračuje s každou novou, výkonnější generací modelů. S rostoucí implementací AI v různých odvětvích roste i její environmentální dopad, což je v přímém rozporu s globálními klimatickými cíli.

14. Mýtus: AI má přístup ke všem informacím

Běžný uživatel často předpokládá, že AI „ví všechno“ nebo má přímý přístup k internetu. Ve skutečnosti jsou současné AI systémy limitovány svými trénovacími daty – nemohou „googlit“ nebo v reálném čase vyhledávat aktuální informace (pokud nejsou speciálně napojeny na vyhledávač).

To znamená, že AI může mít zastaralé nebo neúplné informace o současných událostech, nových vědeckých objevech nebo měnících se okolnostech. Některé pokročilejší systémy sice mohou být integrovány s vyhledávacími nástroji, ale samostatný přístup k aktuálním informacím není standardní vlastností AI.

15. Mýtus: AI je čistě digitální fenomén

AI není jen abstraktní software existující pouze v digitálním světě. Její fungování má velmi reálné materiální a fyzické základy – od vzácných kovů v hardwaru, přes datová centra zabírající tisíce metrů čtverečních, až po vodní zdroje využívané k chlazení serverů.

Tato materiální dimenze má důsledky nejen environmentální, ale také geopolitické a ekonomické. Státy a korporace soupeří o kontrolu nad vzácnými zdroji nezbytnými pro vývoj AI infrastruktury, což vytváří nové formy mezinárodního napětí a nerovností.

16. Mýtus: AI je vždy „lepší“ než lidské rozhodování

Existuje tendence předpokládat, že algoritmické rozhodování je inherentně objektivnější, efektivnější nebo „lepší“ než lidské rozhodování. Ve skutečnosti existuje mnoho kontextů, kde lidský úsudek, intuice a etické zvažování poskytují lepší výsledky.

AI systémy mohou být efektivní v optimalizaci jasně definovaných parametrů, ale často postrádají schopnost zohlednit širší kontext, morální aspekty nebo nestandardní okolnosti, které lidé dokáží intuitivně zpracovat. Přílišná důvěra v algoritmické rozhodování může vést k dehumanizaci procesů, kde je lidský úsudek nenahraditelný.

17. Mýtus: Vývoj AI je nevyhnutelně progresivní a lineární

Mnoho diskusí o AI předpokládá, že vývoj této technologie bude automaticky pokračovat směrem k větší autonomii, komplexitě a lidské podobnosti. Historie technologií však ukazuje, že vývoj je často nelineární, s odbočkami, stagnací i zpětnými kroky.

Společenské, ekonomické a regulační faktory mohou radikálně změnit trajektorii vývoje AI. Je možné, že budoucnost bude zahrnovat více specializovaných, omezených systémů místo obecné „superinteligence“, nebo že preferovaným směrem bude vývoj hybridních systémů, které kombinují lidskou a strojovou inteligenci, spíše než plně autonomní AI.