Drew Ortiz psal recenze turistického vybavení pro Sports Illustrated. V profilu měl napsáno, že víkendy tráví v lese s batohem na zádech, ale server Futurism v listopadu 2023 zjistil, že Drew Ortiz nikdy neexistoval: jeho fotka se našla na webu, který prodává portréty vygenerované umělou inteligencí. Nešlo o to, že by se použila AI. Čtenářům se jen neřeklo, kdo (a co) ten text vlastně napsal.

Kdy říct, že v tom měla prsty AI

Sports Illustrated nebyl ojedinělý případ. Necelý rok předtím spustil server CNET vlastní nástroj na psaní vysvětlujících textů o financích, aniž by to čtenářům dal jasně najevo, a část článků nesla obyčejné redakční jméno, jako by je napsal člověk. Novinář Jon Christian ze serveru Futurism v lednu 2023 popsal, že v textech byly věcné chyby a že na řadě míst opisovaly z konkurenčních webů Forbes Advisor, The Balance a Investopedia, mnohdy doslova. Podobné potíže našel i u sesterského webu Bankrate. CNET musel psát opravy a ke všem starším textům nástroje přidat varování, že procházejí věcnou kontrolou.

Obě redakce, Sports Illustrated i CNET, udělaly podobnou chybu, i když ne stejně velkou. Sports Illustrated si vymyslel celého člověka i s koníčky. CNET jen zamlčel, že článek nenapsal novinář. Čtenář v obou případech dostal něco jiného, než za co to považoval.

Redakce, které tímhle prošly, si dnes hlídají jednu věc navíc: jasnou poznámku u textu, který AI pomáhala psát nebo který vznikl automaticky. CNET po skandálu automatické psaní pozastavil. Nejde o nijak složité gesto. Jde o větu, která čtenáři řekne totéž, co by mu řekl kolega u vedlejšího stolu: tohle vzniklo jinak, počítej s tím.

Kdy přiznání vyžaduje přímo zákon? Jen u úzké skupiny případů. Evropské nařízení o umělé inteligenci, takzvaný AI Act, v článku 50 ukládá tomu, kdo textem vytvořeným nebo upraveným AI informuje veřejnost o věci veřejného zájmu, přiznat, že text vznikl strojově. Výjimku má jen text, který prošel lidskou redakční kontrolou a za jehož zveřejnění nese jmenovitou odpovědnost konkrétní člověk, tedy přesně situace, kdy by transparentnost měla být samozřejmostí i bez zákona. Víc o tom, jak se strojový obsah dnes značí a jak ho poznat, popisuje článek o detekci AI obsahu.

Většinu situací ale žádný zákon neřeší, a tam rozhoduje jenom to, co od vás čeká druhá strana. Učitel u seminárky předpokládá, že práce odráží vaše vlastní porozumění látce, ne že jste odpověď zkopírovali z chatbota. Šéf u zprávy o prodejích čeká reálná čísla, ne odhad, který si model domyslel, aby zaplnil díru v datech. E-mail kolegovi, který jste si nechali jen zformulovat zdvořileji, nikdo vysvětlovat nečeká.

V pracovním týmu narazíte na podobnou volbu. Kolega, který dostane od AI hotový návrh a rovnou ho pošle dál jako podklad k diskuzi, dělá něco jiného než kolega, který stejný návrh vydává za vlastní promyšlený nápad. Rozdíl není v tom, jestli AI použil. Je v tom, jestli o tom řekl, než začala debata.

Přiznání patří tam, kde je v sázce váš výkon, úsudek nebo vaše autorství samo o sobě. Recenze restaurace podepsaná jménem, které nikdy nejedlo, je přesně tenhle případ.

Chyba, která má vaše jméno

Ověřování bývá otázka opatrnosti: nenechte se nachytat, zkontrolujte si fakta dřív, než je použijete dál. Tomu se dopodrobna věnuje článek o ověřování faktů od AI, tady jde o jiný rozměr téhož problému.

Když si model něco vymyslí a vy tomu uvěříte sami pro sebe, uděláte si ostudu nanejvýš sami sobě. Jenže drtivá většina AI výstupů, které lidé v práci i doma používají, nekončí jenom u nich. Jde ven, v e-mailu klientovi, v podkladu pro šéfa, v odpovědi zákazníkovi nebo v domácím úkolu, který učitel ohodnotí důvěrou v žáka. Zaměstnanec pošle klientovi vygenerovanou analýzu, aniž by ji přečetl celou. Student odevzdá práci se zdroji, které vypadají věrohodně a neotevřel ani jeden z nich. V tu chvíli se z chyby modelu stává vaše chyba, protože ten druhý člověk nedůvěřuje AI, důvěřuje vám.

Důvod, proč lidé tenhle krok přeskakují, není lenost, i když to tak zvenčí často vypadá. Je to nedostatek času kombinovaný s tím, jak sebejistě AI výstup zní. Odpověď od modelu nemá zaváhání v hlase, neřekne „možná“, necuká sebou. Čím hladší text, tím míň důvodů ho zpochybňovat, a přesně to je past, do které spadne i zkušený člověk ve chvíli, kdy má za dvacet minut odevzdat výstup a před sebou hotovou, uhlazenou odpověď.

Zkuste krátký test na sobě. Necháte si od AI spočítat rozpočet na rodinnou dovolenou. Čísla vypadají rozumně, tak je pošlete partnerovi bez kontroly. Model ale mezi položkami tiše přeskočil místní turistickou taxu, protože ji v datech, ze kterých se učil, vídal jen zřídka. Škoda je tu malá, nanejvýš pár stovek korun navíc na místě. U pracovní nabídky, smlouvy nebo zdravotní informace by byla stejná mezera mnohem dražší, a vznikla by úplně stejným způsobem: tichým přeskočením řádku, který model nepovažoval za důležitý.

AI výstup nemusíte prověřovat dopodrobna pokaždé. Stačí poznat chvíli, kdy vaše jméno funguje jako záruka, a přesně tam přidat práci navíc.

Robot jako zdroj, ne jako autor

Citační normy psali lidé, kteří nikdy nepočítali s tím, že by se mezi zdroje mohl vloudit stroj. Organizace MLA (Modern Language Association), jedna ze dvou hlavních citačních autorit na amerických vysokých školách, má vlastní návod na citování umělé inteligence od jara 2023 a v srpnu 2025 ho zásadně přepracovala. Princip je jednoduchý. Nástroj neuvádíte jako autora. Popíšete, co přesně vygeneroval, jakým nástrojem a kdy, ideálně s odkazem na konkrétní konverzaci, ne jen na obecnou adresu služby.

Součástí stejného doporučení je věta, která patří na nástěnku každému, kdo s AI pracuje. Nástroj dokáže halucinovat, tedy vymyslet si zdroj nebo shrnout obsah zdroje nesprávně, a proto citujte přímo to, na co AI odkazuje, ne odpověď AI samotnou. Jinými slovy, robot smí ukázat cestu ke zdroji. Nesmí být tou cestou sám.

Atribuce má ještě jednu vrstvu, na kterou se snadno zapomíná. Když si necháte od AI vygenerovat obrázek „ve stylu“ konkrétního ilustrátora nebo text, který zjevně napodobuje rukopis oblíbeného autora, vznikl z něčí práce, i když ten člověk o tom neví a nikdy nedostane podíl. Přiznat si to není povinnost, kterou by vymáhal soud. Je to jen otázka, jestli byste to samé přiznali nahlas, kdyby se vás na to ten člověk zeptal osobně.

Komu AI výstup právně patří, to je jiná otázka, kterou řeší autorský zákon, ne slušné vychování. Tady jde o skromnější věc: o zvyk přiznat si i druhým, kde končí vaše vlastní práce a kde začíná text, který poskládal model. U diplomky, článku pod vlastním jménem nebo prezentace pro klienta stačí poznámka nebo jedna věta v úvodu. U rychlé odpovědi kamarádovi na chatu samozřejmě ne.

Stejné pravidlo platí i pro obrázky, a tenhle článek není výjimka. Hlavní fotku k němu vygeneroval nástroj umělé inteligence, a proto u ní v redakčních údajích stojí přesně tohle: kdo, respektive co, ji vytvořilo. Čtenář nemusí pátrat ani hádat. U ilustračního obrázku, o kterém nikdo netvrdí, že jde o skutečnou fotografii z místa, stačí přesně tahle jedna věta v popisku.

Zvyk, který se vyplatí zavést i mimo formální citace, je jednoduchý: uložte si prompt i odpověď, kdykoliv vzniká něco, k čemu se budete muset později vrátit nebo to obhájit. Za rok už nikdo nepozná, co byl nápad AI a co vlastní úsudek, a bez záznamu to nepůjde rozlišit ani zpětně.

Na co si dát pozor

Pravidla se liší podle instituce a nikdo vám je nepřečte dopředu. Škola, zaměstnavatel i redakce mají různá očekávání, a co platí na jedné, neplatí automaticky na druhé. Nejrychlejší cesta, jak se netrefit vedle, je prostě se zeptat, co je u AI výstupů obvyklé, místo aby si to člověk domýšlel a pak se divil.

Přehnané přiznávání pomáhá stejně málo jako žádné. Poznámka pod každou přeformulovanou větou nikoho nezajímá a čtenáře i kolegy jenom unaví. Platí to hlavně tam, kde jde o výkon: o vlastní analýzu nebo vlastní rozhodnutí.

Dvojí metr je další slabina, která se objevuje častěji, než by člověk čekal. Někdo veřejně kritizuje kolegy za nepřiznané použití AI a sám přitom stejným způsobem postupuje potichu doma nebo na vedlejším projektu. Důslednost se dá ověřit jednoduše: platí totéž pravidlo pro vaši vlastní práci, které byste čekali od někoho jiného?

Normy se navíc pořád ustalují a za rok můžou vypadat úplně jinak. Škola, která dnes mlčky toleruje AI v domácích úkolech, může příští semestr zavést jasný zákaz, a firma bez jediné interní směrnice ji může mít hotovou do jara. Nejlepší pojistka je ptát se znovu, ne spoléhat na to, co platilo loni.

Ukládání promptů má i svou stinnou stránku. Kdo do chatbota vloží citlivá firemní data nebo osobní údaje klienta jen proto, aby měl záznam, vytváří nové riziko místo řešení starého. Záznam si radši uchovejte mimo samotnou konverzaci, ne v ní.

Drobnosti, na kterých to stojí

Praktická etika kolem AI, tedy to, co reálně znamená používat ji zodpovědně, neřeší velké otázky o vědomí strojů nebo budoucnosti lidstva. Řeší drobnosti: jestli pod recenzi podepíšete existujícího člověka, jestli klientovi pošlete větu, kterou jste si sami neověřili, jestli u seminárky přiznáte, co vám pomohlo. Obě redakce, Sports Illustrated i CNET, nezakoply o špatnou technologii. Zakoply o to samé, o co zakopne kdokoliv jiný: o pokušení nepřiznat druhému, jak věc doopravdy vznikla.

Drew Ortiz nikdy nebyl člověk s batohem a výhledem na hory. Byl to obrázek z databáze a jméno, které mělo čtenáře ujistit, že za textem stojí zkušenost.

Stačilo napsat pravdu, a nikdo by si toho vůbec nevšiml.