Muž, který předpověděl příchod AI, si s vámi chce promluvit o budoucnosti

Už před více než deseti lety vyslovil ekonom Erik Brynjolfsson předpověď: AI změní úplně všechno. 

Lidé začali používat nástroje před miliony lety. Pěstovali obilí a domestikovali zvířata, poté vyvinuli písmo, železné nástroje, knihtisk a střelný prach. Pokrok byl však pomalý a izolovaný, a to až do poloviny 18. století, kdy se s nástupem strojů a motorů prudce rozvinula moderní společnost. Jeden vynález navazoval na druhý. V posledních desetiletích se však tempo lidského pokroku opět zpomalilo. Růst produktivity – tedy akademický ukazatel toho, o kolik lépe se lidem daří proměňovat vstupy ve výstupy – se zhroutil. 

„Dosáhli jsme technologického stropu“ uprostřed „velké stagnace“, tvrdil v roce 2010 známý intelektuál Tyler Cowen. „Kromě zdánlivě magického internetu se život z obecného materiálního hlediska příliš neliší od života v roce 1953.“ Krátce nato vydal ekonom Robert Gordon z Northwesternské univerzity bestseller, v němž tvrdil, že naše éra bezprecedentního růstu a přelomových inovací skončila. 

Cowen a Gordon měli na své straně čísla, ale Erik Brynjolfsson se domníval, že se mýlí. Společně s ekonomem Andrewem McAfeem vydal dvě knihy, v nichž tvrdil, že digitální revoluce teprve začíná. Umělá inteligence už předčila lidské bytosti v úlohách vyžadujících myšlení a úsudek. Brzy budou díky ní autonomní auta a hyperinteligentní počítače vypadat jen jako „předskokani“, napsala tato dvojice v knize The Second Machine Age. Brynjolfsson věřil, že růst produktivity se zrychlí. Životní úroveň stoupne a zrodí se další nová společnost. 

Minulý měsíc jsem navštívila Brynjolfssona na Stanfordu, kde přednáší, a měla jsem v hlavě několik otázek: Jak mohl už roky před nástupem ChatGPT a programovacího nástroje Claude Code předvídat, čeho bude umělá inteligence schopná? A co si myslí, že dokáže teď? Bude se společnost ubírat směrem k ochromující masové nezaměstnanosti, nebo k radostnému konci práce? 

Chaos bude, ale co už

Nebyla jsem jediná, kdo hledal u tohoto vizionáře odpovědi. Brynjolfsson vede hojně navštěvované přednášky o umělé inteligenci a technologickém pokroku a zároveň řídí rušnou laboratoř, která zkoumá dopad umělé inteligence na zaměstnance, firmy a lidský blahobyt. Akademici se spoléhají na jeho data. U jednoho stolu s ním sedávají významné osobnosti ze Silicon Valley, jako je Dario Amodei ze společnosti Anthropic a Demis Hassabis z Google DeepMind. Volají mu osobně senátoři i guvernéři. 

A Brynjolfsson – vysoký a společenský muž, který mi připomínal vousatého chlapíka z reklamy na papírové utěrky Brawny, jen místo dřevorubce z něj vyrostl akademik – má podle svých slov radost, že zbytek světa konečně „vidí to, co jsem viděl já“. Umělá inteligence dnes pohání pokrok v medicíně, vědě, médiích, dopravě a energetice. Časem udělá s kancelářskými a úřednickými profesemi to samé co stroje s prací dělníků: zvýší produktivitu lidí a miliony posune do nových rolí. 

Brynjolfsson nepochybuje, že si lidé najdou nové uplatnění. Obává se však, že algoritmy by mohly ještě více oddělit horní tisícinu procenta od všech ostatních a že by si tyto elity mohly spolu s drahocenným kapitálem upevnit politickou a společenskou moc.

Dodává – doufám, že žertem –, že mocná a výkonná umělá inteligence by si mohla „dělat, co by chtěla, tedy včetně toho, že by se nás všech zbavila“.

Mohla by, zdůrazňuje, ale to neznamená, že by to nutně udělala. „Budeme se potýkat s chaosem a nevím, jak to zvládneme,“ podotkne Brynjolfsson, než si oblékne koženou bundu a odkráčí své studenty překvapit neohlášeným testem. 

Brynjolfsson byl vždy optimistou, pokud jde o technologické změny. Jeho otec pásl ovce na severním pobřeží Islandu, pak se přestěhoval do Dánska, studoval u Nielse Bohra, emigroval do Spojených států a pracoval na misích programu Apollo. „Je to docela úžasný životní příběh – dostat se od života bez elektřiny až k vysílání lidí na Měsíc,“ říká Brynjolfsson. Umělou inteligencí se stal posedlý už jako kluk. Místo aby šel spát, četl Isaaca Asimova a říkal si: „Tohle bude jednou velká věc.“ 

Jako akademik pochopil, proč tomu tak je. Technologický pokrok se liší od pokroku v mnoha jiných odvětvích. Je kombinatorický, digitální a exponenciální. Pokrok ve strojovém učení násobí efekt zlepšení rychlosti čipů. (Proto má kombinatorický charakter.) Zlepšení v oblasti strojového učení se šíří rychle a s nízkými, nebo dokonce nulovými náklady. (Protože je digitální.) Zlepšení v oblasti strojového učení vede k dalšímu zlepšení v této oblasti, místo aby se tempo dalšího pokroku postupně zpomalovalo. (Jinými slovy, má exponenciální charakter.) 

Lidé začali vyvíjet chytré stroje schopné napodobovat lidské myšlení v padesátých letech. Od té doby vývoj pokračoval, byť pomalu a nenápadně. Brynjolfsson si nikdy nebyl jistý, kdy se tento pokrok stane rychlým a viditelným, jak mi říká ve své kanceláři na Stanfordu, jíž vévodí nefunkční humanoidní robot. Byl si však „dost jistý“, že ten moment přijde. Při exponenciálním vývoji „se téměř nic nemění a neděje, až v určitém okamžiku funkce překročí hranici viditelnosti. Technicky vzato je procentuální míra růstu po celou dobu stejná. Startuje však z malého základu, a jakmile je tento základ dostatečně velký…“ 

Brynjolfsson má doktorát z MIT a strávil na této instituci třicet let studiem toho, jak lidé využívají technologie, které vynalezli, a jaké to má dopady na produkci, zaměstnanost a efektivitu. Zjistil, že tento proces je často chaotický a pomalý. Hned po dokončení postgraduálního studia přišel s pojmem „paradox produktivity“, aby popsal, proč trvalo desítky let, než se IT revoluce projevila v národních statistikách. (Počítače zvýšily produktivitu v devadesátých letech, což byl výrazný výkyv v jinak průměrném trendu.) 

V roce 1982 dorazil do kanceláře účetního Davea dvacetikilový stolní počítač. Dave přestal počítat ručně a v roce 1987 zanechal datlování do klávesnice dvěma prsty. V roce 1989 pomáhal zavádět digitální objednávkový systém. A ziskovost jeho firmy se začala zvyšovat až v roce 1994. 

Někdy se stává, že přelomové technologické výdobytky nemají vůbec vliv na klíčové ekonomické ukazatele. Chytré telefony, sociální sítě, GPS, bezkontaktní platby, aplikace pro sdílenou jízdu a platformy pro příležitostné brigády, bezplatné globální videokonference – nic z toho dosud neovlivnilo americkou produktivitu a nepodpořilo růst HDP. A podle Brynjolfssona k tomu pravděpodobně ani nikdy nedojde. Digitální služby bývají nízkonákladové nebo bezplatné. Mzdové výkazy a údaje o HDP nikdy nezachytí jejich skutečnou hodnotu ani neukážou, do jaké míry změnily moderní život. 

Brynjolfsson se zabývá umělou inteligencí po celou svou kariéru. První kurz, který kdy vedl na večerní škole Harvardu v roce 1985, se týkal „expertních systémů“ – ručně programovaných předchůdců umělé inteligence založených na rozhodování typu „pokud-pak“. Sledoval, jak algoritmy přinesly revoluci ve vyhledávání, řízení se ujaly autonomní vozy a software se naučil rozpoznávat obrázky. V roce 2012 se rozhodl v reakci na Cowena, Gordona a mnoho dalších renomovaných akademiků otevřeně vystupovat se svým přesvědčením, že technologie dosáhly bodu zlomu. 

Spolu s McAfeem napsali knihu Race Against the Machine, v níž tvrdili, že digitální revoluce nabírá na obrátkách a že technologická nezaměstnanost by brzy mohla postihnout i středně kvalifikované kancelářské pracovníky. V roce 2014 tuto tezi dále rozvedli v knize The Second Machine Age. Tvrdili, že myslící stroje přinesou obrovské bohatství – a že bude na lidech, aby je rozdělili způsobem prospěšným pro celou společnost. 

Když Brynjolfsson v roce 2020 přišel na Stanford, jeho nápady stále zněly dost výstředně. Produktivita se blížila nule. Startupová ekonomika byla v útlumu. Meta, Google a Apple už dlouhá léta nepřišly s žádnou strhující inovací. Jejich klíčové produkty ztrácely na kvalitě, pokud zrovna neničily schopnost soustředění a nedusily demokracii. „Všichni mluvili o tom, že se přestěhují do Austinu nebo do Miami,“ popisuje Brynjolfsson. „A tak jsem se ptal: Lidi, buďte ke mně upřímní. Uniklo mi něco? Ujel mi vlak?“ 

Ve stejném roce však Brynjolfsson získal přístup k GPT-3, předchůdci ChatGPT. Vložil do něj jeden ze svých odborných článků, požádal ho o komentář a odpověď ho naprosto ohromila. Vyzval chatbota, aby to zkusil znovu, tentokrát v duchu Taylor Swift. „Co budeš dělat, až továrna na vědění ztratí půdu pod nohama?“ napsal. „A jak budeš utíkat, když je ta továrna v cloudu?“ Brynjolfsson se „naštěstí“ nepokusil text zazpívat, ale jen na něj zíral a říkal si: „Do háje.“ Brzy poté společnosti OpenAI a Anthropic nabídly své produkty firmám i veřejnosti a investoři začali do algoritmů a datových center investovat stovky miliard dolarů.

Srdečný unikát

Když jsem požádala Brynjolfssonovy kolegy a spolupracovníky, aby popsali jeho silné stránky, čekala jsem, že budou hovořit o tom, jak umí programovat nebo sbírat data. Místo toho však bez výjimky zmiňovali jeho schopnost jednat s druhými. Jeden z jeho bývalých studentů obdivoval, že „nikdy – doslova nikdy – neviděl Erika chovat se k někomu nepříjemně“. Daniel Rock z Pensylvánské univerzity si vzpomněl, jak ho na jedné konferenci viděl prosprintovat kolem skupiny významných kapacit a zamířit přímo ke stolu studentů diskutujících o umělé inteligenci. „Erik je mimořádně srdečný,“ řekla mi hned na začátku rozhovoru sama od sebe Nela Richardson, hlavní ekonomka společnosti ADP, která má na starosti mzdovou agendu. Potkat „ekonoma, který se vám při rozhovoru dívá do očí“, je podle ní „něco výjimečného“. 

Jeho společenská a přátelská povaha je hnacím motorem jeho práce. Na Stanfordu si zřídil laboratoř v budově informatiky namísto budovy ekonomie, čímž se stal mostem mezi matematiky a analytiky, kteří tvrdili, že umělá inteligence je jen „módní výstřelek“, a programátory, podle nichž se „svět chýlí ke konci“, jak mi řekla Houda Nait El Barj, jeho bývalá studentka, pracující nyní v OpenAI. Brynjolfsson pořádá setkání a neúnavně zve nejrůznější hosty – miliardáře, nositele Nobelovy ceny, lidi, kteří zakládají start-upy v garážích, neznámé výzkumníky i studenty příliš mladé na to, aby si mohli pronajmout auto. K přednáškám přistupuje jako profesor na obchodní škole a do výuky si často zve osobnosti z praxe. „Ačkoli někteří ekonomové z akademické sféry k tomu zaujímají poněkud povýšený postoj, je to obrovská přednost,“ řekla mi ekonomka Diane Coyle z Univerzity v Cambridge; poskytuje to jemu i jeho studentům vhled do toho, co umělá inteligence skutečně dokáže, jak ji podniky využívají v praxi a jak proměňuje úkoly, které jejich pracovníci řeší. 

Jeho laboratoř se věnuje analytickému zkoumání těchto změn: zjišťuje, jak rychle firmy zavádějí umělou inteligenci a zda tato technologie lidské pracovníky doplňuje, zvyšuje jejich výkonnost a produktivitu, nebo je naopak nahrazuje a činí je nadbytečnými. Zároveň zkoumá, zda v současnosti nepůsobí oběma způsoby zároveň. Nedávná studie, na které se Brynjolfsson podílel společně s Danielle Li a Lindsey Raymond, zjistila, že generativní umělá inteligence zvyšuje výkonnost pracovníků v oblasti zákaznických služeb až o 30 procent. Jiná studie ukázala, že v některých profesích zaměstnanost zvyšuje, zatímco v jiných ji naopak snižuje. 

„Měření dopadu technologických změn je vždy ‚velmi obtížné‘,“ řekl mi Bharat Chandar, jeden z výzkumníků v Brynjolfssonově laboratoři. „Nemáme k dispozici experiment, v němž bychom mohli porovnat jeden svět s druhým.“ Akademici tak nemají jinou možnost než se podrobně zabývat průzkumy, které jsou příliš pomalé a obecné na to, aby byly užitečné, nebo vymýšlet nové. V roce 2021 spolupracoval Brynjolfsson a několik dalších akademiků s Úřadem pro sčítání lidu na sběru dat od tisíců průmyslových podniků. Zjistili, že umělá inteligence čelila paradoxu produktivity, který se však bleskurychle vyřešil. Firmy využívající roboty s umělou inteligencí byly zpočátku méně efektivní a ziskové, ale krátce nato jejich efektivita a ziskovost stouply. Stanfordská univerzita také spolupracovala se společností ADP na vytvoření ukazatelů, které měří, jak umělá inteligence ovlivňuje zaměstnanost, mzdy, nábor a pracovní úkoly. Výsledný „kanárkový panel“ naznačuje, že pracovníci ve věku kolem dvaceti let jsou skutečně oněmi kanárky v uhelném dole. Umělá inteligence je uvrhla do situace, kdy se jejich nábor na trhu práce výrazně propadá.

Mnohým manažerům v oboru umělé inteligence i mnoha běžným lidem se Brynjolfssonovy předpovědi zdají ještě mírné. Více než polovina dospělých se obává, že umělá inteligence připraví někoho v jejich domácnosti o práci. V oblasti Sanfranciského zálivu jsem už slyšela zasvěcené lidi tvrdit, že tempo růstu produktivity se pětinásobně zvýší a dosáhne deseti procent; že upadneme do neofeudalismu; že vyléčíme rakovinu; že budeme ještě více okouzleni svými smartphony a ještě méně šťastní; že zprávy o HDP ztratí smysl. Nejvíce mě dojala předpověď jednoho ze studentů Stanfordské univerzity. Obával se, že až dokončí studium, možná vůbec nebudou dostupná pracovní místa pro lidi s jeho vzděláním. Měla jsem chuť ho pevně obejmout.

Je to mnohem složitější

Řada akademických pracovníků se však domnívá, že Brynjolfsson dopad umělé inteligence stále přeceňuje. Jak ukazuje jeho vlastní výzkum, lidem trvá určitou dobu, než se naučí nové nástroje používat. Firmám zase zabere čas, než přizpůsobí své pracovní postupy a aktualizují systémy. V současné době firmy zjišťují, že umělá inteligence „skutečně zrychluje nebo zvyšuje“ výkon některých pracovníků, uvedl Coyle z Cambridge – „ale nepromítá se to do zisků celé organizace. Může se stát, že jedno oddělení je daleko napřed, ale pokud jsou ostatní oddělení pozadu, celý proces se nezlepší.“ 

Jiní zdůrazňují pravidla a předpisy, které zpomalují šíření AI a brzdí změny. Například Úřad pro kontrolu potravin a léčiv FDA musí schvalovat každou verzi softwaru s umělou inteligencí používaného k analýze lékařských snímků. Radiologové stále musí každý sken vyhodnotit a spolupracovat s kolegy při diagnostice a léčbě pacientů. Navíc umělá inteligence není levná; firmy musí vynaložit miliony, aby z ní měly užitek, čímž odčerpávají kapitál z jiných zdrojů. 

Gordon z Northwesternské univerzity patří k nejvýznamnějším ekonomům, kteří jsou přesvědčeni, že umělá inteligence nepřinese ve fungování ekonomiky zásadní změnu, ať si jeho dlouholetý přítel ze Stanfordu říká cokoli. V roce 2020 spolu veřejně uzavřeli sázku. Pokud průměrný roční růst produktivity v následujících deseti letech nepřekročí 1,8 procenta, vyhraje Gordon. Pokud bude větší, vítězem bude Brynjolfsson. (Vklad činí 400 dolarů a poražený tuto částku pošle na charitu.) 

Brynjolfsson zatím vítězí o pár desetin procentního bodu. Doopravdy však nevyhrává, řekl mi Gordon, protože AI ve skutečnosti produktivitu nezvyšuje. Aby vysvětlil proč, rozdělil americké zaměstnance do tří skupin: průmysloví pracovníci (přístavní dělníci, pokrývači); lidé, kteří mohou pracovat z domova, ať už to dělají, nebo ne (účetní, spisovatelé); a lidé, kteří musejí fyzicky chodit do zaměstnání (baristé, zdravotní sestry). „Zdaleka nejvíc se zatím umělá inteligence uplatňuje v kategorii práce z domova,“ řekl, avšak veškerý „růst produktivity se v posledních osmi letech odehrál mimo tuto kategorii“. Baristé a pokrývači se stali produktivnějšími, účetní naopak méně efektivními – za to můžeme poděkovat ChatGPT.

I když AI nakonec učiní bílé límečky efektivnějšími, produktivita země stejně nevzroste, říká Gordon. Vývojář z Googlu vyprodukuje za hodinu práci v hodnotě kolem 215 dolarů, číšník asi za 27 dolarů. Pokud by firmy s vysokou produktivitou pracovníky propouštěly a ty s nízkou produktivitou naopak přijímaly, podle Gordona by to přínos zcela vynulovalo. Spojené státy navíc na poli produktivity čelí obřímu protivětru v podobě stárnoucí populace a neúprosně rostoucích nákladů na zdravotní péči, vzdělání a bydlení. A co s tím udělá umělá inteligence? 

Gordon je z modelu ChatGPT nadšený, využívá ho k vyhledávání informací o Velkém hladomoru, německých tancích a podobných tématech. (V oblasti ekonomie mu ale nic nového nenabídne.) Přesto má obavy z potenciálu AI snižovat mzdy, zvyšovat nezaměstnanost a přivádět do chudoby mladé lidi, obzvlášť ty, kteří zaplatili majlant za zbytečný vysokoškolský titul. Alespoň do určité míry ho navíc těší, když technologičtí optimisté zjišťují, jak nepopulární jejich optimismus je. 

Když jsme spolu začátkem měsíce mluvili, vysokoškoláci právě během promocí bučeli na řečníky, kteří AI vychvalovali. Gordonův „vážený kolega“ Joel Mokyr, který právě získal Nobelovu cenu za práci na téma „udržitelného rozvoje díky technologickému pokroku“, se krátce nato chystal přednést slavnostní projev k zahájení akademického roku na Northwesternské univerzitě. Gordon podle svých slov pozván nebyl, ale pověřil svého výzkumného asistenta, aby zjistil, zda Mokyra vypískali. „Pokud ano, hned by mi dal vědět,“ řekl s širokým úsměvem, jako by právě vyhrál v loterii, nikoli jen sázku o 400 dolarů. 

Mokyr si jen povzdechl, když jsem mu volala, abych se na jeho projev zeptala. Předstíral rozladění ze šprýmu svého kolegy a nijak ho nevyvádělo z míry, že by ho mohli vypískat. Na dotaz, co si myslí o naší budoucnosti s umělou inteligencí, citoval Talmud: „Od té doby, co byl zničen náš Druhý chrám, bylo umění proroctví svěřeno hlupákům.“ 

V době jeho zničení zabralo zdvojnásobení produktivity lidské pracovní síly skoro tisíciletí. Na vrcholu průmyslové revoluce k tomu stačilo deset let. Před pěti lety by to trvalo století. Pokud se Brynjolfsson o AI nemýlí, bude možná stačit jen jedna generace. 

Umělé inteligenci věří, protože důvěřuje historickému vývoji (bylo by „divné“, kdyby tento typ technologie nevedl k exponenciálnímu růstu) a sám je svědkem této probíhající revoluce. „Spousta ekonomů se dívá na soubory dat a čísel a snaží se přijít na to, co se děje,“ říká. Jen málo z nich navštěvuje firmy, mluví s manažery a vede rozhovory se skutečnými lidmi. 

Brynjolfsson chápe, proč studenti během promocí pískají na řečníky. (Mimochodem, Mokyr nakonec k vypískaným nepatřil. Přednesl strhující proslov podporující imigraci, při němž bušil pěstí do řečnického pultu, a sklidil ovace vestoje.) Soucítí s lidmi, kteří si připadají jako na digitální horské dráze, z níž nemohou vystoupit. Nedávno za ním během jeho konzultačních hodin přišla studentka. Za pár týdnů měla promovat a neměla domluvenou žádnou práci. Stejně jako většina jejích přátel. „Bála se, že je její generace ztracená a odsouzená k zániku,“ říká Brynjolfsson. „To je drsné.“ 

Jenže pro lidi je podle něj snazší se strachovat a obávat se, že o něco přijdou, než aby si dokázali představit, co nového by mohlo vzniknout. Nechceme, aby AI dělala vše, co lidé svedou. Chceme, aby změnila to, co mohou dokázat. Za hranicemi dosavadního lidského poznání a výdobytků se podle něj rozkládá „mnohem větší prostor – větší, než si uvědomujeme, a tak velký, jak si jen dovedeme představit – plný věcí, které se dosud nikomu nepodařilo uskutečnit“. 

Brynjolfsson chce, aby si lidé uvědomili, co se děje, ale zároveň chápali rizika, která umělá inteligence představuje. V současnosti jsou podle něj „lidské dovednosti a schopnosti z podstaty decentralizované“. „Ať už je Bill Gates jakkoli chytrý, nemůže v Microsoftu rozhodovat o všem.“ 

Pokud však AI přebírá myšlenkové úkoly a zároveň je sama realizuje, toto omezení se vytrácí. Umělá inteligence by mohla způsobit značnou nezaměstnanost, pokud se lidé nedokážou dostatečně rychle přizpůsobit; mohla by také vytvořit nové zhoubné formy nerovnosti. Společnost musí jednat hned, jinak by se „mnohým lidem mohlo vést hůř“. 

Politické mechanismy, které by nám v tom mohly pomoct, jsou však mimo jeho působnost – jak říká, na politiku není odborník. A tak dělá to, co vždycky. Buduje základnu a rozšiřuje obzor lidského poznání. A funguje jako živá sociální síť. Druží se. Komunikuje. Dává lidi dohromady, aby na to společně přišli. 

© 2026 The Atlantic Media Co. This article originally appeared on theatlantic.com and has been translated from English with permission from The Atlantic.