V roce 2024 dali vědci umělé inteligenci přečíst text o středověkých anglických kostelních věžích. Její odpověď použili jako učební materiál pro další model. A postup zopakovali — znovu a znovu. Po deváté generaci psal model o něčem úplně jiném: o zajících různých barev. O architektuře ani slovo.

Nešlo o chybu ani vtip. Byla to ukázka jevu, který dnes děsí výzkumníky i tvůrce jazykových modelů. Jmenuje se zhroucení modelu (anglicky model collapse) a v kostce znamená jediné: když se AI učí od jiné AI, postupně hloupne, až začne plodit nesmysly.

Co je zhroucení modelu?

Zhroucení modelu je degradace, ke které dochází, když se generativní AI trénuje na datech vytvořených jinou AI. S každou generací model ztrácí informace o skutečném světě, jeho výstupy se stávají jednotvárnějšími a nakonec sklouznou do nesmyslu. Popsal ho tým vedený Ilií Shumailovem ve studii publikované v červenci 2024 v prestižním časopise Nature.

Klíčové zjištění: první, co se ztrácí, nejsou běžné věci, ale ty vzácné a neobvyklé — okrajové případy, výjimky, detaily. A právě ty dělají data cennými.

Proč se to děje? Představte si kopírku

Nejlepší přirovnání je kopie kopie. Vytiskněte fotku, tu naskenujte, znovu vytiskněte a zase naskenujte. Po pár cyklech zůstane rozmazaná šmouha. AI dělá totéž s informacemi: každá generace zdědí drobné nepřesnosti té předchozí a přidá vlastní. Chyby se nasčítají — a diverzita, originalita a přesnost se vytrácejí.

„Habsburská AI“ aneb digitální příbuzenské křížení

Pro tenhle jev se vžilo hned několik pojmenování: AI kanibalismus, model autophagy disorder (zkratkou příznačné „MAD“, tedy šílený) nebo habsburská AI. Poslední termín vymyslel akademik Jathan Sadowski už v roce 2023. Naráží na habsburskou dynastii, která se po generace uzavírala sňatky uvnitř rodu — a hromadila dědičné vady, až proslula svými zdravotními problémy. Model, který se donekonečna učí ze svých vlastních výstupů, na tom může být podobně: stane se z něj „zrůdný mutant s přehnanými rysy“.

A tady je ten problém: internet se plní texty od AI

Proč to není jen akademická kuriozita? Protože jazykové modely se trénují stažením obrovské části internetu — a ten už dávno není psaný jen lidmi. Podle analýzy společnosti Ahrefs, která v dubnu 2025 prověřila 900 000 nových webových stránek, obsahovalo 74,2 % z nich text vytvořený nebo spoluvytvořený umělou inteligencí. Čistě lidsky psaná byla jen zhruba čtvrtina.

Jinak řečeno: modely, které se dnes učí z čerstvého webu, se stále víc krmí výstupy svých předchůdců. Had si začíná kousat vlastní ocas.

Dá se tomu zabránit?

Dobrá zpráva: ano. A odpověď je překvapivě jednoduchá — lidská data. Autoři původní studie zdůraznili, že trénovat na AI datech není nemožné, ale filtrování musíme brát vážně. A čerstvá analýza z května 2026 ukázala něco ještě silnějšího: i jediný skutečný datový bod z reálného světa dokáže zhroucení zastavit — i když je většina tréninkových dat umělá.

Poučení je jasné: kvalitní, ověřená lidská data a lidský dohled nejsou přežitek. Jsou pojistkou proti tomu, aby AI ztratila kontakt s realitou.

A přesně to platí i ve firemním nasazení. Když stavíte firemního AI asistenta nebo automatizujete obsah, o výsledku nerozhoduje jen model — rozhoduje kvalita dat, kterými ho krmíte, a kdo nad ním drží dohled. Pokud řešíte, jak nasadit AI ve vaší firmě tak, aby vám pomáhala a ne škodila, v Praxiu to s vámi projdeme krok za krokem — nezávisle a bez balamucení. Úvodní konzultace je zdarma.

Často kladené otázky

Co je zhroucení modelu (model collapse)?

Je to postupná degradace AI modelu, který se trénuje na datech vygenerovaných jinou AI. Model ztrácí vzácné a neobvyklé informace, jeho výstupy se homogenizují a po několika generacích mohou sklouznout do nesmyslu.

Zhroutí se kvůli tomu ChatGPT nebo Gemini?

Ne bezprostředně. Velcí hráči proti tomu aktivně bojují — filtrují tréninková data, kombinují je s ověřenými lidskými zdroji a licencují kvalitní datové sady. Riziko je reálné, ale řešitelné, pokud se kvalita dat hlídá.

Mám přestat používat AI na tvorbu obsahu?

Ne. Znamená to jen, že AI výstupy je potřeba kontrolovat, editovat a doplňovat lidským vhledem a původními informacemi. AI jako pomocník ano, AI bez dozoru na autopilota ne.

Zdroje: Nature — AI models collapse when trained on recursively generated data (2024), Ahrefs — What Percentage of New Content Is AI-Generated? (2025), TechXplore — A single real-world data point may stop AI model collapse (2026), Wikipedia — Model collapse.

A otázka na závěr: až příště narazíte na článek, který „zní tak nějak obecně a hladce“ — napsal ho ještě člověk, nebo už jen ozvěna ozvěny? A poznali byste ten rozdíl?