ChatGPT je chytrý, ale pořád hloupý. AGI by zvládla všechno jako člověk, jenže nikdo neví, kdy přijde

ChatGPT zvládne napsat esej, vysvětlit kvantovou fyziku i opravit kód. Přesto si stále vymýšlí fakta, a sám OpenAI přiznává, že to neumí spolehlivě zastavit.

Zdroj fotografie: Reliable (Reliamag)

Problém není v tom, že by chatbot byl k ničemu. Je v tom, že jeho plynulá čeština a sebejistý tón maskují zásadní mezeru: model nerozumí světu, jen předpovídá další slovo. Když se trefí, vypadá geniálně. Když se netrefí, servíruje nesmysl se stejnou jistotou jako pravdu. A právě tady začíná propast mezi tím, co máme dnes, a tím, čemu říkáme obecná umělá inteligence (AGI). Systém, který by kognitivní úkoly zvládal na lidské úrovni napříč obory, spolehlivě a bez dozoru. Taková věc zatím neexistuje. A kdy vznikne, na tom se neshodnou ani ti, kdo ji staví.

Proč ChatGPT zní chytře, ale chybuje hloupě

ChatGPT byl natrénován na obrovském objemu textů napsaných lidmi. Právě proto zní lidsky: naučil se vzorce jazyka, ne fakta o světě. Podle dokumentace OpenAI generuje odpovědi na základě statistické pravděpodobnosti, nikoli na základě porozumění. Výsledek je působivý, dokud nenarazíte na halucinace, tedy odpovědi, které znějí věrohodně, ale jsou smyšlené.

Technické materiály OpenAI o halucinacích jazykových modelů ukazují, že problém přetrvává i u novějších verzí. Modely se zlepšují, ale halucinace nejsou vyřešeny. Důvodem je architektura: jazykový model nemá vnitřní mechanismus ověřování pravdivosti. Může citovat neexistující studie, vymyslet jméno soudce nebo přiřadit špatné datum historické události, a udělá to se stejnou sebejistotou, s jakou správně přeloží větu z japonštiny.

DeepMind ve své taxonomii úrovní AGI  řadí současné nejlepší modely typu ChatGPT do kategorie „Emerging AGI“, tedy na nejnižší příčku. V některých úkolech, třeba v konverzaci nebo jednoduchém programování, dosahují solidní úrovně. V matematice, ověřování faktů nebo vícekrokovém plánování ale stále zaostávají. Výkon je nerovnoměrný. A právě rovnoměrnost napříč doménami je to, co odlišuje dnešní AI od hypotetické AGI.

Co vlastně AGI znamená a proč se na tom nikdo neshodne

Když se řekne „umělá obecná inteligence“, většina lidí si představí stroj, který zvládne cokoli jako člověk. Realita definic je komplikovanější. OpenAI ve své chartě popisuje AGI jako „vysoce autonomní systémy, které překonávají lidi ve většině ekonomicky hodnotné práce“. DeepMind volí širší formulaci: AI „alespoň tak schopná jako lidé ve většině kognitivních úkolů“.

Rozdíl není kosmetický. OpenAI měří ekonomický dopad, DeepMind kognitivní šíři. Jeden systém by mohl splnit jednu definici a druhou ne. A to je jádro problému: neexistuje jednotný práh, jednotný benchmark ani instituce, která by AGI oficiálně „vyhlásila“. Autoři studie DeepMind říkají: zeptejte se odborníků na definici AGI a dostanete příbuzné, ale odlišné odpovědi.

Mimochodem, AGI není totéž co superinteligence. V taxonomii DeepMind je superinteligence až úroveň nad lidskou výkonností napříč všemi doménami. Zatím nebyla dosažena ani „kompetentní AGI“, tedy systém na úrovni 50. percentilu kvalifikovaných dospělých ve většině kognitivních úloh.

Kdy to přijde: roky, nebo desetiletí?

DeepMind v roce 2025 napsal, že AGI „by mohla přijít v řádu let“. Jenže panel LEAP 2026, který sdružuje desítky expertů na prognózování AI, ukazuje něco jiného: výrazný nesoulad a nejistotu. Většina oslovených odborníků odmítá nejagresivnější odhady typu 2026–2029, které zaznívají od některých šéfů předních laboratoří.

Debata se tedy posunula. Už to není sci-fi „za desítky let“. Ale není to ani „známe termín“. Spíš jde o situaci, kdy se průmysl chová, jako by AGI byla za rohem (OpenAI v květnu 2026 oznámila, že zajišťuje přes 10 GW výpočetní infrastruktury, Stanford AI Index uvádí, že kapacita napájení AI datacenter vzrostla na 29,6 GW), zatímco akademická komunita argumentuje, že ani nevíme, jak bychom AGI spolehlivě změřili.

Podle nás je pravděpodobnější, že žádný slavnostní okamžik „AGI je tady“ nenastane. Spíš přijde spor, jestli už to AGI je, a teprve zpětně se ustálí širší shoda.

Co to znamená pro Česko a pro vás

Čekat na AGI a mezitím ignorovat dnešní AI by byla chyba. Analýza Technologického centra Praha ukazuje, že do pěti let může být technologicky nahraditelných přes 70 % kognitivních dovedností u pracovníků ve službách, prodeji a administrativě. Nejde o fyzickou práci, ale o kancelářské, zákaznické a jazykové úkoly, tedy přesně o to, v čem dnešní generativní AI už funguje obstojně.

Ministerstvo práce a sociálních věcí ve své brožuře pro rok 2026 akcentuje spíš proměnu náplně práce než masové propouštění. Klíčové dovednosti budoucnosti podle MPSV:

• AI gramotnost
• Adaptabilita a ochota učit se nové nástroje
• Kritické myšlení a schopnost ověřovat výstupy AI
• Kreativita a týmová spolupráce

Naučit se AI používat, kontrolovat a integrovat do práce je pojistka proti oběma scénářům, pomalému i rychlému vývoji.

Regulace předběhla revoluci

Zajímavé je, že Evropská unie už reguluje AI, aniž by AGI existovala. Od 2. srpna 2025 platí povinnosti pro poskytovatele modelů obecného určení podle AI Actu: technická dokumentace, pravidla pro autorská práva a veřejné shrnutí tréninkových dat. Pro modely se systémovým rizikem (nad hranicí 10²⁵ FLOP) jsou pravidla přísnější. Na mezinárodní úrovni vznikl International AI Safety Report 2026, mandátovaný 29 státy, OSN, OECD a EU.

OpenAI paralelně provozuje vlastní bezpečnostní rámec, který sleduje rizika v kategoriích biologie, kybernetické bezpečnosti a schopnosti AI vylepšovat samu sebe. DeepMind zřídil interní AGI Safety Council. Bezpečnost se řeší. Otázka je, jestli dostatečně rychle.

Globálně 59 % lidí podle Stanford AI Indexu vidí u umělé inteligence více přínosů než nevýhod. Zároveň 52 % přiznává, že jsou z ní nervózní. Obojí dává smysl. Důležitější než hádat datum příchodu AGI je sledovat, co AI umí spolehlivě bez dohledu už dnes a kde ji stále musí hlídat člověk. Protože ekonomické a pracovní dopady nedělá až AGI. Dělá je už ta „hloupá“ AI, kterou máme.