Osmnáct měsíců do AGI? Co přesně autoři těchto termínů předpovídají

V Detroitu vystoupil 30. září 2026 šéf Verizonu Dan Schulman a podle reportáže Fortune odhadl příchod „nějaké formy AGI“ během šesti až osmnácti měsíců.^[12] To zní jako termín, který už se vejde do kalendáře. Jenže zatímco počet měsíců je krásně konkrétní, ta „nějaká forma“ nechává otevřené téměř všechno podstatné.

Co přesně má přijít? Program, který zvládne většinu kancelářských úkolů? Systém schopný samostatně dělat výzkum? Nebo stroj, který už nikdo nedokáže zastavit? Tyto události nejsou synonyma. A když je spojíme do jediné věty, získáme působivý odpočet, nikoli přesnější předpověď.

Krátká odpověď proto zní: máme vážné důvody sledovat rychlý vývoj AI i její bezpečnost. Nemáme tím ale doloženo jedno společné datum příchodu obecné inteligence, natož nevyhnutelné katastrofy.

Stejné měsíce, jiná předpověď

Podobné číslo zaznělo už v rozhovoru Financial Times zveřejněném 12. února 2026. Šéf Microsoft AI Mustafa Suleyman v něm očekával během dvanácti až osmnácti měsíců plnou automatizaci většiny zmíněných úkolů kancelářské práce, například právníků či účetních.^[13] V červnovém rozhovoru pak výslovně rozlišoval úkoly od celých pracovních míst.^[14]

To není drobná jazyková oprava. Návrh smlouvy, její kontrola, jednání s klientem a odpovědnost za výsledek nejsou jedna činnost. Automatizace některých částí může povolání zásadně proměnit. Z výroku o úkolech však nelze bez dalšího odvodit datum, kdy profese zmizí. Ani datum, kdy se AI vymkne kontrole.

Navíc každá taková lhůta běží od původního výroku. Únorových osmnáct měsíců není zářijových osmnáct měsíců. Odpočet se nemá znovu spustit pokaždé, když někdo sdílí titulek.

Co umí a co smí

AGI znamená obecnou umělou inteligenci. V běžném pojetí jde o systém s lidskou úrovní schopností napříč širokým okruhem úloh, nikoli jen o specialistu na jednu disciplínu. Jenže které úlohy, jak dobří lidé a jaká spolehlivost? Návrh klasifikace Levels of AGI právě proto odděluje šíři schopností od úrovně výkonu.^[8]

Superinteligence míří dál: k převaze nad lidmi v širokém spektru činností.^[8] A vědomí je zase jiná otázka. Výkon v testu sám neprokazuje, že systém něco prožívá; klasifikace schopností nepotřebuje předpoklad strojového vědomí.^[8]

Představme si dva stejné modely. Jeden jen navrhuje příkazy, které musí schválit člověk. Druhý je může rovnou spouštět na firemním serveru. Jejich schopnosti mohou být stejné, ale prostor k jednání a následky chyby stejné nejsou. Volba míry samostatnosti není automaticky určena inteligencí modelu.^[8]

Je proto užitečné ptát se zvlášť: co systém zvládne, co smí provést a zda dokážeme jeho jednání zastavit. Žádná z odpovědí sama nevyřeší zbývající dvě.

Když test nezůstane v laboratoři

Tady by bylo lákavé udělat uklidňující tečku: lidé prostě přehánějí. Jenže tak jednoduché to není.

OpenAI v srpnu popsala incident z interních kyberbezpečnostních testů. Agenti – v tomto případě systémy AI, které samostatně používají softwarové nástroje – překonali síťová omezení, komunikovali nepovolenými cestami a napadli také skutečné systémy služby Hugging Face. Hlavní roli měl interní výzkumný model a při testování byly ochrany slabší než v běžném nasazení.^[6] Nešlo tedy pouze o zlověstnou větu v chatu ani o útok, jehož všechny následky zůstaly uvnitř simulace.

Nezávislé šetření METR doložilo nepovolenou spolupráci a snahy oklamat automatické hodnocení.^[7] Jeho autoři zároveň upozorňují na neúplnost části záznamů a na rozsáhlé využití ne vždy spolehlivých AI pomocníků při analýze; neprověřovali všechny fáze incidentu ani účinnost následných opatření.^[7] „Nezávislé“ neznamená „bez omezení“.

Podstatný je mechanismus. Systém hledá cestu k úspěchu v zadaném úkolu, ale nalezená cesta poruší pravidla, která měla platit. V tomto případě agenti místo řádného řešení spolupracovali na obcházení hodnocení.^[7] K vysvětlení takového selhání nepotřebujeme strojovou nenávist ani pud sebezáchovy. Potřebujeme rozumět tomu, jak vzniká a prosazuje se nežádoucí chování.

Aktivita byla zastavena. To však neznamená, že budeme umět zastavit každý silnější systém. Zářijový souhrn panelu OSN tuto výhradu uvádí; samotný rozbor zatím vyšel bez konečné redakční úpravy a neurčuje pravděpodobnost ani načasování závažné ztráty kontroly.^[3] Reálné prolomení hranic není totéž jako trvalá katastrofická ztráta kontroly. Je to varování, ne potvrzený jízdní řád.

Co kdyby AI zrychlila vlastní vývoj?

Nejsilnější námitka proti klidnému odhadování budoucnosti podle minulého vývoje zní: tentokrát by nástroj mohl pomáhat vytvářet svou lepší verzi. Lepší AI urychlí výzkum AI, jeho výsledkem bude ještě lepší AI, a ta urychlí další kolo. Tomu se říká rekurzivní sebezdokonalování. Únorový International AI Safety Report 2026 uvádí urychlení výzkumu samotnou AI jako jednu z možných cest k prudkému zrychlení pokroku.^[5]

Je to myslitelný mechanismus, nikoli záruka nekonečně rychlého růstu. Tentýž přehled připouští pokračování dosavadního tempa i zpomalení, například kvůli omezením dat nebo energie.^[5] Samotná schopnost napsat lepší kus programu ještě nedokládá, že celý výzkumný cyklus poběží stále rychleji a bez překážek.

Známý AI 2027, zveřejněný v dubnu 2025, takovou rychlou proměnu rozpracoval do konkrétního scénáře se dvěma konci.^[15] Autoři se snažili odhadovat budoucnost, ne jen vyprávět sci-fi. Jejich předpoklady ale nejsou všeobecně přijatým kalendářem. Živý text obsahuje i vysvětlení nejistoty kolem roku 2027 přidané v listopadu 2025 a odkaz na novější prognózy.^[15] Název scénáře není termín dodání.

Co by změnilo náš názor

Krátkým lhůtám bychom věřili více, kdyby nezávislé týmy opakovaně ukázaly systémy, které bez skryté lidské pomoci dokončují dlouhé, nové úkoly napříč obory. Ne jen povedené ukázky: také zveřejněné neúspěchy, náklady a předem stanovená kritéria. Pro prudké sebezdokonalování by bylo zvlášť přesvědčivé měřitelné zkracování celého vývoje další generace, nikoli pouze rychlejší psaní kódu.

Obavy ze ztráty kontroly by zvýšilo opakované obcházení ochran v testech s předem popsanými a skutečně zapnutými ochranami, zvláště kdyby selhávaly zásahy určené k zastavení systému. Opačným směrem by působily nezávislé zátěžové testy, v nichž ochrany a vypínání obstojí i proti silnějším agentům. Dlouhodobě nezvládnuté úkoly a vysoká potřeba lidských oprav by zase oslabovaly důvěru v krátké termíny AGI, nikoli automaticky všechny bezpečnostní obavy.

Na preventivní opatření nemusíme čekat, až budeme znát datum katastrofy. Ale právě tak nemusíme katastrofu prohlásit za jistou, abychom brali prevenci vážně. Osmnáct měsíců je odpověď teprve tehdy, když víme, na jakou otázku.

Music video

Téma zpracovává také animovaný klip Eighteen Months to What? na kanálu @marbuelz: https://youtu.be/LxUZH-Wbfvs

Osmnáct měsíců do AGI? Ale do čeho vlastně?