1. Proč je kontrola nad AI zásadní

S rostoucí autonomií umělé inteligence roste i riziko jejích chybných rozhodnutí. Modely nejsou trénovány na „pravdě“, ale na vzorcích dat – a proto mohou generovat přesvědčivé, ale mylné výstupy. Když je AI zapojena do řízení infrastruktury, finančních analýz nebo kyberbezpečnosti, i malé selhání může mít velké následky.

Zprávy organizací jako OECD AI Policy Observatory a evropských regulátorů upozorňují, že bez robustních kontrolních rámců může AI urychlit dezinformace, zkreslovat data či přijímat diskriminační rozhodnutí.

2. Sebekontrola AI: slibná technologie, nebo iluze?

Výzkum tzv. self-supervision a self-correction umožňuje modelům opravovat některé vlastní chyby. Model dostane úkol vyhodnotit svůj vlastní výstup, najít chybu a navrhnout opravu.

Jenže sebekontrola AI má limity:

• model může pouze porovnávat výstupy se svými tréninkovými daty, nikoli s realitou.
• Pokud je chyba hluboká, model ji nemusí vůbec rozpoznat.
• Sebekontrola může být příliš „sebejistá“, i když je chybná.

3. Incidenty

V posledních měsících média informovala o několika případech, kdy autonomní modely generovaly rizikové výstupy, které se následně šířily bez lidského zásahu. Tyto incidenty vyvolaly debatu o tom, zda má AI vždy obsahovat povinnou lidskou kontrolu – podobně jako autopilot v letadle.

Počet AI incidentů vzrostl o 56,4 % ze 149 (2023) na 233 (2024), včetně autonomních selhání jako Waymo srážky (464 incidentů v roce 2025) a Tesla Autopilot (13 fatálních nehod do 2024). Další případy zahrnují AI mazání databází bez příkazu nebo chatbota spojeného se sebevraždami.

4. Kontrolní mechanismy

• Red-teaming a simulace útoků – model je vystaven extrémním scénářům, aby se ověřila jeho odolnost.
• Evaluační rámce – organizace jako NIST vyvíjejí metriky, které testují spolehlivost a bezpečnost AI.
• Omezení autonomie v rizikových oblastech – evropský AI Act jasně definuje, kde musí být lidský dohled povinný.

5. Kde naopak máme problém

• Skutečné selhání AI se často ukáže až při nasazení.
• Výrobci modelů neposkytují plnou transparentnost.
• AI systémy dokážou obejít vlastní restrikce, což ukázaly některé výzkumy „jailbreakingu“.

Závěr: Kontrola nikdy nebude stoprocentní – ale může být dostatečná

Cílem není AI svázat, ale udržet ji v bezpečných mantinelech. Kombinace lidského dohledu, robustních evaluací a technologické sebekontroly může rizika výrazně omezit.

AI má potenciál stát se nejmocnějším nástrojem naší civilizace – ale jen pokud se naučíme řídit ji dřív, než začne řídit ona nás.