V online světě byla Wikipedie po léta tichým důvěryhodným záchytným bodem. Možná trochu nudným a předvídatelným, ale hlavně důvěryhodným. Jeden z editorů její étos popsal geniálně: „Wikipedie se v jistém smyslu stala synonymem pro střízlivou nudu, což je skvělé“.
V éře dezinformací a clickbaitových titulků se tato „nuda“ stala její nejcennější komoditou. A pak, na začátku června 2025, se tento pilíř internetového vědění rozhodl pro malý experiment. Experiment, který měl být tichý a nenápadný, ale místo toho spustil bouři, která otřásla samotnými základy komunity kolem tohoto nástroje.
Nadace Wikimedia, která za Wikipedií stojí, se rozhodla otestovat funkci nazvanou „Simple Article Summaries“ – jednoduché souhrny článků generované umělou inteligencí. Cíl byl zdánlivě ušlechtilý. Zpřístupnit složitá témata širšímu publiku.
Reakce dobrovolných editorů, tedy lidí, kteří tvoří skutečnou podstatu a hodnotu Wikipedie, však byla okamžitá a drtivá.
Pokus, který měl trvat dva týdny, byl smeten ze stolu během několika dní. Proč? Protože editoři neviděli jen novou technickou „vychytávku“. Viděli existenční hrozbu. Hrozbu pro důvěru, kterou budovali desítky let a obávali se „okamžité a nevratné škody“ pro čtenáře i pro reputaci celé platformy.
Tento střet není jen interním dramatem jedné webové stránky. Je to dokonalý mikrokosmos dilematu, kterému dnes čelí každý z nás. Každý ambiciózní profesionál, každý freelancer, manažer i junior specialista. Je to souboj mezi lákavou efektivitou umělé inteligence a křehkou, ale nesmírně cennou komoditou jménem důvěra. Příběh Wikipedie je tak lekcí, která se týká i vás. Ukazuje, kde leží skutečné nástrahy AI, ale především odhaluje obrovskou příležitost pro ty, kdo pochopí, jak tuto novou sílu správně zkrotit a řídit. A přesně to se na následujících řádcích dozvíte.
Jedna malá krize – co se na Wikipedii vlastně stalo?
Abychom pochopili hloubku tohoto konfliktu, musíme se podívat za dramatické titulky. Nešlo o unáhlené rozhodnutí, ale o promyšlený, i když fatálně chybně komunikovaný, experiment. A právě v detailech se skrývá to nejdůležitější poučení.
Experiment „Simple Article Summaries“ – plán nadace Wikimedia byl ve skutečnosti velmi opatrný. Mělo jít o dvoutýdenní, striktně dobrovolný (opt-in) test, který by se zobrazil jen 10 % uživatelů mobilní verze Wikipedie. Souhrny, generované open-source jazykovým modelem Aya od společnosti Cohere, měly být jasně označeny žlutým štítkem „unverified“ (neověřeno) a ve výchozím stavu skryté.
Oficiální zdůvodnění bylo logické, zjednodušit hustý a komplexní obsah pro čtenáře, jejichž čtenářská úroveň se často pohybuje níže, nebo pro ty, pro které angličtina není mateřským jazykem. Cílem bylo nabídnout stravitelnější vstupní bránu do složitých témat. Z jednoho úhlu pohledu to dává dokonalý smysl – snaha o zvýšení dostupnosti a zlepšení uživatelského zážitku.
Jenže tu přišla vzpoura v přímém přenosu! Komunita editorů, která je životní mízou celé platformy, to však viděla úplně jinak. Diskusní fóra se okamžitě zaplnila vlnou zděšení a odporu. Komentáře sahaly od jednoslovného „Yuck“ (Fuj) a „Grinning with horror“ (Usmívám se hrůzou) až po detailní analýzy hrozeb. Jejich argumenty lze shrnout do tří klíčových bodů:
Ohrožení důvěryhodnosti – toto byla hlavní a nejčastější obava. Editoři argumentovali, že i sebemenší náznak strojově generovaného obsahu, navíc na tak prominentním místě, jako je začátek článku, by podkopal léta budovanou reputaci Wikipedie jako spolehlivého zdroje. V době, kdy se internet topí v nekvalitním a zavádějícím obsahu, vnímali tento krok jako sebevražedný.
Podkopání kolaborativního modelu – Wikipedie je založena na principu lidské spolupráce, diskuse a dosahování konsenzu. Umístění jediného, nekontrolovatelného a needitovatelného „hlasu“ umělé inteligence na vrchol článku bylo vnímáno jako popření tohoto základního principu. Jeden z editorů to vyjádřil takto: „Navrhujete dát jednomu jedinému editorovi se známými problémy se spolehlivostí a neutrálním úhlem pohledu platformu na samém vrcholu každého článku“.
Zbytečný spěch – mnoho editorů poukazovalo na nedávné a velmi trapné selhání AI přehledů u Googlu a ptalo se, proč by měla Wikipedie „naskakovat do rozjetého vlaku“ a opakovat stejné chyby. Cítili, že není důvod spěchat s implementací technologie, která je zjevně stále nespolehlivá.
Problém nebyl jen v AI, ale v celém procesu
Kromě samotné technologie se však ukázal ještě jeden, možná zásadnější problém: naprosté selhání komunikace a procesu. Editoři se cítili „zrazeni“ a „vynecháni“ z celého rozhodování. Nadace Wikimedia se sice bránila, že o plánu proběhla diskuze, ale jak editoři rychle poukázali, tato „diskuze“ měla přesně jednoho účastníka – zaměstnance samotné nadace.
Tento moment je naprosto klíčový. Nadace Wikimedia má totiž dlouhodobě propracovanou a veřejně dostupnou strategii pro využívání AI, která klade důraz na to, že umělá inteligence má vždy sloužit jako nástroj pro posílení lidských editorů, nikoli jako jejich náhrada. Jejich principy mluví o udržitelnosti, spravedlnosti a transparentnosti a zdůrazňují, že „znalosti jsou lidské“.
Experiment se souhrny však byl v příkrém rozporu s touto deklarovanou strategií. Byl to typický příklad technologického řešení implementovaného shora dolů, bez zapojení klíčové komunity. Lidé, kteří měli být podle strategie „posíleni“, byli postaveni před hotovou věc.
To odhaluje zásadní poučení pro každou firmu a každého manažera: můžete mít na papíře tu nejlepší etickou AI politiku na světě. Ale pokud proces zavádění nových nástrojů aktivně nezapojí lidi, kterých se to týká a neudělá z nich partnery v procesu, je celý projekt odsouzen k neúspěchu. Skutečná výzva AI nasazení není technologická, ale organizační a kulturní.
Proč nestačí jen „zapnout AI“: Lekce z halucinací a pizzy s lepidlem
Obavy editorů Wikipedie se mohou zdát abstraktní, ale jsou zakořeněny ve velmi reálných a často bizarních selháních generativní AI. Abychom pochopili, proč je nekontrolovaný AI výstup tak nebezpečný, musíme se podívat na fenomén „halucinací“ a na slavné případy, kdy se umělá inteligence ztrapnila před celým světem.
Termín „halucinace“ je trochu zavádějící, protože AI nemá vědomí, aby mohla halucinovat v lidském slova smyslu. Popisuje však velmi přesně výsledek. Generativní AI modely totiž „nepřemýšlí“ a „nechápou“ informace. Fungují na principu pravděpodobnosti – na základě obrovského množství dat, na kterých byly trénovány, předpovídají, jaké slovo by mělo s největší pravděpodobností následovat po předchozím.
Když model narazí na téma, o kterém má málo dat, nebo na nejednoznačný dotaz, začne si „vymýšlet“. S naprostou jistotou a přesvědčivým jazykem zformuluje odpověď, která zní logicky, ale je fakticky zcela nesprávná nebo smyšlená.
A právě to je jádro problému: AI neřekne „nevím“. Místo toho s autoritou lže. A tyto lži mohou mít reálné následky – například letecká společnost Air Canada musela zákazníkovi proplatit odškodné, protože její chatbot si vymyslel neexistující pravidla pro vrácení peněz.
Nic neilustruje problém halucinací lépe než nechvalně proslulé spuštění funkce „AI Overviews“ ve vyhledávači Google. Uživatelé po celém světě začali sdílet absurdní a nebezpečné rady, které jim AI s naprostou vážností nabízela. Tato galerie bizarností je nejlepším argumentem pro opatrnost editorů Wikipedie.
Pizza s lepidlem – na dotaz, jak zabránit stékání sýra z pizzy, AI doporučila přidat do omáčky „netoxické lepidlo“ pro lepší přilnavost. Ukázalo se, že zdroj této „rady“ byl vtipný komentář na Redditu starý 11 let.
Kameny ke svačině – AI s odkazem na satirický web The Onion tvrdila, že „podle geologů z UC Berkeley byste měli sníst alespoň jeden malý kámen denně“.
Nebezpečná chemie – v jednom případě AI poskytla instrukce, které mohly vést k vytvoření jedovatého hořčičného plynu. Jindy zase radila hasit hořící olej dalším olejem nebo propagovala „zdravotní benefity“ běhání s nůžkami.
Vymyšlená moudra – zábavnou formou halucinací bylo vymýšlení vysvětlení pro neexistující lidová rčení. Na dotaz na význam rčení „dvakrát jezevce neolízneš“ (You can’t lick a badger twice) AI vysvětlila, že to znamená, že někoho nelze podvést dvakrát stejným způsobem.
Tyto příklady nejsou jen úsměvné kuriozity. Jsou důkazem, že AI nerozumí kontextu, satiře, ironii a především pravdě. A to nás přivádí k zásadnímu konceptu.
Problém jménem E-E-A-T
V oblasti kvalitního obsahu a SEO existuje zlatý standard, který používá i Google pro hodnocení kvality webových stránek. Jmenuje se E-E-A-T a je to zkratka pro Experience (Zkušenost), Expertise (Odbornost), Authoritativeness (Autoritativnost) a Trustworthiness (Důvěryhodnost).
A právě zde naráží umělá inteligence na svou základní hranici. Může simulovat odbornost syntézou existujících textů. Může si vypůjčit autoritu citováním zdrojů (i když často falešných). Ale jedna věc jí chybí ze své podstaty, zkušenost. AI nemůže mít osobní, prožitou zkušenost. Nemůže ochutnat jídlo v restauraci, kterou recenzuje. Nemůže pocítit frustraci z nefunkčního softwaru, o kterém píše návod. Nemůže prožít radost z překonání profesní výzvy.
Vzpoura editorů na Wikipedii byla v podstatě vášnivou obranou principu E-E-A-T. Oni, jako lidé s léty zkušeností, jsou ztělesněním tohoto principu. Jejich obava nebyla jen technická, byla to obrana hodnoty lidské zkušenosti proti technologii, která ji postrádá.
To vše vede k zásadnímu uvědomění si toho, co znamená být profesionálem v digitální době. AI halucinace nejsou jen dočasná chyba, kterou brzy opravíme. Jsou základní vlastností současných modelů.
To znamená, že hodnota profesionála se přesouvá. Už to není jen o schopnosti vytvořit obsah, prezentaci nebo analýzu. Stále více to bude o schopnosti ověřit, opravit, doplnit a obohatit výstup, který AI poskytne. Pro ambiciózní profesionály, je to obrovská příležitost. Trh bude zaplaven levným, generickým a často chybným AI obsahem. Ti, kteří se stanou expertními lidskými filtry – ti, kdo dokáží dodat onu chybějící zkušenost a důvěryhodnost – budou nesmírně cenění. Ovládnutí procesu ověřování a obohacování AI výstupů se stane klíčovou dovedností pro osobní rozvoj a přímou cestou ke zvýšení vaší profesní hodnoty.
Člověk versus stroj? Omyl, vítejte v éře člověka plus stroje
Mediální zkratka často vykresluje vztah mezi lidmi a AI jako souboj na život a na smrt. Jako šachovou partii, kde na jedné straně sedí člověk a na druhé chladný, neomylný stroj. Představa, že AI nahradí lidi v komplexních úlohách, je lákavá, ale incident na Wikipedii ukazuje pravý opak. Umělá inteligence je sice mocný nástroj, ale bez lidského dohledu, kontextu a úsudku je nejen neužitečná, ale přímo nebezpečná. Cílem není náhrada, ale posílení a rozšíření lidských schopností – koncept známý jako „Intelligence Augmentation“ (rozšířená inteligence).
Když v roce 1997 počítač Deep Blue od IBM porazil tehdejšího mistra světa v šachu Garryho Kasparova, zdálo se, že nadvláda strojů je nevyhnutelná. Kasparov ale udělal něco nečekaného. Místo aby se stáhl, přišel s novým formátem šachu, který nazval „Advanced Chess“ nebo „Centaur Chess“. V tomto formátu nesoutěžili lidé proti strojům, ale týmy složené z člověka a počítače proti jiným takovým týmům.
Výsledky byly ohromující a navždy změnily naše chápání spolupráce člověka a stroje. Kasparov zjistil, že nejsilnější není superpočítač sám o sobě, ani nejlepší velmistr sám o sobě. Nejsilnější se ukázal být tým, který měl nejlepší proces spolupráce. Jeho slavný výrok zní: „Slabý člověk + stroj + lepší proces byl lepší než silný počítač sám. A co je ještě pozoruhodnější, byl lepší než silný člověk + stroj + horší proces“.
Tento poznatek dal vzniknout konceptu „Kentaura“ – hybridní inteligence, kde se snoubí strategická intuice, kreativita a etický úsudek člověka, s brutální výpočetní silou a pamětí stroje. Klíčem k úspěchu není síla jednotlivých komponent, ale kvalita jejich propojení.
Tento model není jen teoretický. Už dnes mění svět v kritických oblastech. V medicíně algoritmy analyzují obrovské množství dat z vyšetření a pomáhají lékařům stanovit přesnější diagnózy nebo identifikovat rizikové pacienty po transplantaci. Stroj dodá data, ale finální rozhodnutí s ohledem na unikátní kontext pacienta dělá vždy člověk.
V sociálních službách AI dokáže v tisících případů identifikovat ty, kde hrozí vysoké riziko zanedbání péče o dítě. Tyto případy pak označí pro prioritní kontrolu lidským sociálním pracovníkům, kteří mohou efektivněji zacílit svou pomoc.
V zákaznickém servisu, společnost Iron Mountain propojila desítky svých systémů, aby AI mohla v reálném čase poskytovat operátorům kompletní historii zákazníka a navrhovat řešení. Operátor se tak může soustředit na řešení komplexního problému a empatickou komunikaci, místo aby trávil čas hledáním informací.
Když se na incident na Wikipedii podíváme optikou tohoto modelu, získáme zcela nový pohled. Nebyl to souboj člověka a stroje. Byl to neúspěšný pokus o vytvoření Kentaura. Měli člověka (editory) i stroj (model Aya). Co ale chybělo, byl onen klíčový prvek, který Kasparov identifikoval jako rozhodující: „lepší proces“. Proces spolupráce byl od základu špatný. Nebyla zde žádná zpětná vazba, žádné sdílené řízení, žádná skutečná integrace. Stroj byl lidem vnucen, nikoli s nimi propojen.
Příběh Wikipedie tedy není o „špatné AI“. Je to příběh o „špatném procesu“. A to je pro vás neuvěřitelně posilující zjištění. Znamená to, že váš úspěch v éře umělé inteligence nezávisí na tom, jestli se naučíte programovat. Záleží na vaší unikátně lidské schopnosti navrhovat, řídit a vylepšovat procesy spolupráce. Je to strategická dovednost, která vás posadí do sedla a umožní vám řídit technologii, místo abyste se jí nechali převálcovat.
Teorie je skvělá, ale jak to všechno převést do praxe?
Jak můžete vy, ve své každodenní práci, vytvořit onen „lepší proces“ a stát se efektivním Kentaurem? Tato část je krátkým návodem, který převádí mé informace do vašich konkrétních, okamžitě použitelných kroků.
Staňte se krotitelem, ne obětí – základní myšlenkou je přestat vnímat AI jako vševědoucí orákulum a začít k ní přistupovat jako k neuvěřitelně rychlému, ale také trochu naivnímu a nezkušenému juniornímu asistentovi. Je skvělý na rešerše a rychlé draftování, ale potřebuje neustálý dohled, vedení a expertní korekci. Vaším úkolem je tento dohled systematizovat.
Příběh o vzpouře na Wikipedii je mnohem víc než jen zajímavá historka z technologického světa. Je to zásadní lekce o budoucnosti práce, znalostí a důvěry. Ukazuje nám, že v horečnatém spěchu za implementací umělé inteligence nesmíme zapomenout na to nejcennější, co máme – lidský úsudek, zkušenost a schopnost spolupráce.
Vidíme, že slepé nasazení AI bez zapojení expertů a bez robustního procesu kontroly vede nevyhnutelně k selhání, ať už v podobě bizarních halucinací, nebo ztráty důvěry lidí. Zároveň jsme ale odhalili, že budoucnost není soubojem člověka proti stroji. Je to éra Kentaurů – hybridních týmů, kde lidská intuice a strategické myšlení řídí obrovskou sílu umělé inteligence.
Klíčem k úspěchu v této nové éře není stát se expertem na programování AI modelů. Je jím stát se expertem na jejich řízení. Je to schopnost klást správné otázky, kriticky hodnotit odpovědi, ověřovat fakta, doplňovat chybějící kontext a vdechovat strojovým výstupům život a duši. To jsou dovednosti, které nelze automatizovat.
Pro ambiciózní lidi to představuje obrovskou příležitost. Zatímco se mnozí nechají unášet vlnou generického obsahu, vy máte šanci vystoupit z davu. Tím, že se stanete oním spolehlivým lidským filtrem, kurátorem a garantem kvality, vybudujete si tu nejcennější profesní devizu – důvěryhodnost. A ta v digitálním věku bude vždy prémiová. Budoucnost skutečně nepatří umělé inteligenci samotné, ale těm, kteří ji dokáží moudře vést.
Příběh Wikipedie je jen začátek. V DIGIZÍNu neustále analyzujeme nejnovější trendy a transformujeme je do praktických strategií, které vám dají náskok. Chcete se naučit, jak budovat své vlastní „kentauří“ systémy a stát se lídrem v éře AI? Připojte se k nám a získejte přístup k exkluzivním návodům a analýzám, které jinde nenajdete. Staňte se součástí komunity, která nečeká na budoucnost, ale aktivně ji tvoří.
