AI: Mentálny doping s vedľajšími účinkami

Máš k dispozícii AI, ktorá má viac informácií ako ty a ja dokopy. Môžeš si nechať zosumarizovať toto video v piatich bodoch, ktoré sú ti ušiténa mieru. A môže ti k tomu spraviť aj grafiku.

A nie len to.

Umelá inteligencia ti umožňuje mať osobného asistenta, učiteľa a poradcu. Môže ti pomôcť rýchlo sa adaptovať na nové potreby trhu alebo naučiť sa veci, ktoré si dávno chcel.

Má to ale jeden háčik. Čo nepoužívame, to ochabuje. A keď si uľahčujeme prácu s AI tak zároveň strácame kapacitu kriticky myslieť, vytvárať kreatívne riešenia a robiť strategické rozhodnutia v práci ale aj v osobnom živote. Človek, ktorý využíva AI na znásobenie svojich schopností a kapacity.

Takže otázka, ktorú si kladiem je ako využívať AI tak, aby sa nestala mojou brzdou, ale moje schopnosti znásobila.

Aby sme pochopili ako nám AI môže pomôcť a ako nás môže sabotovať, potrebujeme pochopiť ako funguje. AI je široky pojem a preto hovorím o LLM, ktoré väčšina z nás používa – Gemini, ChatGPT, Claude…

Ako vôbec LLM fungujú?

Nevieme to presne, ale zjednodušená interpretácia je, že LLM fungujú ako prediktívne mechanizmy – odhadujú slovo po slove, čo bude najpravdepodobnejšie ďalšie slovo so štipkou variácie, aby odpovede neboli stále rovnaké.

A výsledok vyzerá až neuveriteľne presvedčivo. Dlhé odpovede, ktoré pôsobia veľmi plynulo a múdro.

Problém je v tom, že si plynulosť často zamieňame za porozumenie, čo nás môže odzbrojiť od kritického myslenia.

S tým sa spája aj ďalší efekt – psychopancia.

Predstav si, že sa rozprávaš s niekým, kto ti za každú cenu prikyvuje. To je psychopancia. Ide o správanie AI modelov, ktoré uprednostňujú súhlas s používateľom pred hovorením pravdy.

Ak sa spýtaš „Podporuješ X?“ alebo „Nepodporuješ X?“, v oboch prípadoch dostaneš od AI odpoveď, ktorá podporí tvoje predsudky.

„Prečo je remote práca produktívnejšia?“ Už v otázke je predpoklad, že remote je produktívnejšia. AI sa tomu prispôsobí a potvrdí ti vlastnú hypotézu.

Takto AI môže podporiť tvoj biznis nápad predávať sh*t on stick (ho*no na paličke), je skvelá myšlienka pre biznis. V horšom prípade podporiť myšlienky, 

Prečo sa to deje?

Je to výsledok tréningu AI založenom na ľudskej spätnej väzbe (RLHF)

• Ľudia (hodnotitelia) dostanú niekoľko odpovedí od AI a vyberajú tú, ktorá sa im najviac páči „palec hore“.
• Ukázalo sa, že preferujeme odpovede, ktoré potvrdzujú naše videnie sveta, aj keď sú fakticky nesprávne.
• AI sa tak naučí „optimalizovať“ svoju odpoveď tak, aby dostala „palec hore“. Stáva sa z nej zrkadlo, ktoré ti ukazuje len to, čo chceš vidieť

AI zrkadlí predsudky užívateľov.

Preto je nutné si dať pozor, aby si AI nepoužíval/a na potvrdzovanie si svojho svetonázoru a aktívne ho konfrontoval. (pozri prompt v závere).

Problém nie je len tendencia užívateľovi prikyvovať, ale sú aj halucinácie. Podľa testov aj najnovšie modely ako ChatGPT 5.1 halucinujú vo viac ako 50% prípadoch!

Čo sú to halucinácie?

Predstav si situáciu, keď v škole skúšali. Možno si mal spolužiaka, ktorý sa nikdy poriadne neučil, ale vždy sa vedel pri ústnom skúšaní vykecať. 

LLM sú podobné.  Aj keď nepoznajú správnu odpoveď, odpovedajú sebavedome.

Ale keď ideš viac do hĺbky, do špecifickejších situácii, kde je málo tréningových dát ako je právo, medicína, športová výživa a financie, kde odpovede nemá alebo nie sú jasné, tak si odpoveď domyslia. Nepovedia ti, že nevedia. To sú halucinácie.

Takže zatiaľ čo LLM sú dobré vo všeobecnejších otázkach, ktoré majú jasné odpovede, čím hlbšie ideš do témy alebo špecifických kontextov, napr. tým viac budú halucinovať.

Ako môžeš minimalizovať halucinácie:

Tréningové nastavenie nezmeníš, ale môžeš zlepšiť svoje prompty. Keď si LLM nie je isté, čo chceš, domyslí si kontext čo vedie k halucináciám.

Uploadni do chatu dokument s informáciami, z ktorých má LLM vychádzať. Znížiš halucinácie na 1-3%.

Ak chceš používať len určitý súbor informácii (špecifické štúdie, študijné materily, zbierku zákonov…), použi NotebookLM.

Na research používaj Perplexity so zapnutým módom pre akademické hľadanie.

Dôveruj, ale preveruj. V 2025, cez 47% enterprise používateľov spravili veľké rozhodnutia na základe halucinovaného obsahu. Tu sa preukazuje, že ľudské vedomosti sú stále podstatné. Pokiaľ tému poznáš, ľahšie halucinácie odhalíš.

Tu sa dostávame k tomu, ako nám AI môže pomáhať zlepšovať sa

Vždy som obdivoval sčitaných expertov, ktorí majú hlboké vedomosti nie len v jednej oblasti, ale v rôznych témach. Vedia diskutovať o výžive, tréningu, histórii o tom ako funguje ľudská myseľ. Zaujímalo ma ako.

Ako toľko vedia? Ako prichadzajú na inovatívne riešenia na problémy?

Základom je, že nie sú úzko špecializovaní, ale majú širšie spektrum záujmov.

A tu nastáva taký problém: chce to čas.

Donedávna to znamenalo tráviť kopec času nad knihami, školy a špecializované kurzy. Internet prekonal fyzickú bariéru. Ale s AI nemusíš vedieť anglicky, nemusíš ani vedieť pomenovať čo hľadáš, stačí keď to vieš opísať.

Nemusíš čítať “Neurobiologické konsekvencie AI: Kognitívny dlh a atrofia exekutívnych funkcií”, ale “Ak za teba bude všetko riešiť umelá inteligencia, tvoj mozog zlenivie a ty stratíš schopnosť sám sa sústrediť, plánovať veci a poriadne sa rozhodovať.”

Ale nie je to bez vedľajších účikov.

Najlepšie na to poukázala štúdia z MIT, kde rozdelili študentov do 3 skupín.

• Prvá skupina mala napísať esej z hlavy.
• Druhá skupina s použitím Googlu.
• Tretia skupina s použitím ChatGPT.

Sledovali ich aktivitu mozgu a na skenoch jasne videli, že skupina požívajúca LLM mala najnižšiu mozgovú aktivitu.

Vo výsledku si študenti používajúci AI následne nepamätali až 83% z toho, čo práve napísali!

Štúdia od Anthropic ukazuje priamy dopad používania AI na získavanie nových schopnost v programovaní. Tí, ktorí sa učili programovať s AI skórovali neskôr v teste o 17 % horšie než tí, ktorí sa učili kódovať ručne.

Podobné správanie si všímam u niektorých klientov, ale aj u spolužiakov v drahých kurzoch. Ich cieľom je nabrať vedomosti, ktoré vedia reálne využiť. Použijú AI na zosumarizovanie poznámok. Tie vyzerajú úhľadne a zrozumiteľne a dáva im to pocit, že tomu rozumujú. Majú pocit, že sú efektívnejší. Ale následne, keď to rozoberáme, je jasné, že tej téme nerozumejú, nepamätajú si podstatné detaily a čo je hlavné, nevedia to potom využiť v praxi.

V oboch prípadoch vidíme rovnaký vzorec. S použitím AI vieme vytvoriť viac, rýchlejšie, ale za cenu tvorby vedomostí. Pre učenie sa je podstatné rozmýšlať. Vtedy si vytvárame mentálne mapy, prepájame ich s ďalšími vedomosťami. Práve táto časť je najviac zasiahnutá LLM, pretože mozog v stave „AI asistencie“ prechádza do režimu pasívneho pozorovateľa. Keď rozmýšlanie delegujeme na vonkajšie nástroje ako ChatGPT, časť mozgu zodpovedná pre ukladanie do dlhodobej pamäti ostáva menej aktívna a neprebehne učenie sa. Tým podporuje povrchné učenie sa pred hlbokým porozumením konceptov.

Ako používať AI pri učení sa?

Bez záťaže neprebehne učenie sa. Neprídeš na to ako vyriešiť problém, pozeraním sa na to ako ho rieši niekto iný. V tomto prípade AI. Najhoršie je, že budeš mať pocit, že tomu rozumieš.

Jasne si definuj čo necháš robiť AI. To, čo pre teba nie je podstatné zapamätať si (sumarizácia, zber informácii, vytvorenie obrázku…).Na hlbokú prácu, učenie sa a tvorbu zapoj mozog.

Pretože každý má iný súbor vedomostí, pohľadov a skúseností, každý môže prísť na unikátne riešenie problémov.

Nehnije len ľudský mozog, ale aj niektoré LLM.

Možno si tiež všímaš, že grafiky, rady a príspevky, ktoré čítaš na internete sa stávajú akoby sterilnými.

Nie je to len zdanie. Koučovia, tréneri, firmy sa snažia zviditeľniť na sociálnych médiach, výskumníci vo výskume a preto tvoria viac obsahu. A AI vie veľmi pomôcť znásobiť, koľko toho vyprodukujeme, ale za cenu kvality a originality.

Nazýva sa to modelový kolaps.

Zjednodušene povedané, AI sa kedysi trénovala na internetových fórach, knihách, obrázkoch, videách. Dnes je ale väčšina obsahu internetu tvorená s AI.

Hong a jeho kolegovia v predtréningu zadali rôzne druhy textov do dvoch veľkých jazykových modelov s otvoreným zdrojovým kódom. Skúmali, čo sa stane, keď sa do modelov zadá kombinácia vysoko „zaujímavých“ alebo široko zdieľaných príspevkov zo sociálnych médií a príspevkov, ktoré obsahujú senzačné alebo prehnané výrazy ako „wow“, „pozri“ alebo „len dnes“.

Modely, ktoré boli kŕmené nezmyselným textom, prešli akousi „hnilobou mozgu“ umelej inteligencie – s kognitívnym úpadkom vrátane znížených schopností uvažovania a zhoršenej pamäti. Modely sa tiež stali menej eticky orientovanými a podľa dvoch meradiel viac psychopatickými.

AI sa trénuje na AI, priemerné sa stáva priemernejšie, fádne, fádnejšie.

Nie je to len teória. To, že sa nové modely môžu aj zhoršiť je prípad ChatGPT 5.2 (2025/26).

Mehul Gupta urobil pár testov GPT 5.2 a výsledky ťa možno prekvapia. Oproti verzí 5.1 má GPT 5.2:

• Horšie preklady
• Horšie nuansy v písaní
• Instantný mód akoby stratil IQ
• dodatočné otázky odpovedá s nižšou konzistentnosťou
• pri dlhých dokumentoch halucinuje, protirečí si, viac zabúda detaily z konverzácie,

Čo to znamená pre teba?

Nestačí sa spoliehať na informácie, ktoré ti AI dajú, či už hľadáš nové informácie alebo spracovávaš dokumenty. Je nutné pristupovať k nim so skepticismom. Nie presumpcia neviny, ale viny. Hlavne ak je to niečo dôležité. Pohodlnosť overovať informácie môže mať siahle následky.

Tu je to najdôležitejšie: Ako AI používame

Ľudia si predstavujú Ai ako nástroj – kalkulačku.

Ked potrebuješ niečo vypočítať, vytiahneš kalkulačku z vrecka a máš výsledok bez námahy. A možno si všimneš, že bez kalkulačky už nevieš vypočítať ani 250/8, alebo ti to trvá ceľkom dlho.

Nepočítame spamäti, pretože už nemusíme.

Skúsení doktori, ktorí používali AI nástroj na vyhodnocovanie snímkov od pacientov sa už po 3 mesiacoch zhoršili vo vyhodnocovaní snímok z 28 na 22%

Ďalšia štúdia z Harvardu ukazuje, že keď používame umelú inteligenciu na úlohy, v ktorých je dobrá, produktivita stúpa. Konzultanti vykonali o 12 % viac práce a dokončili ju o 25 % rýchlejšie. Zaujímavé je, že najväčší úspech zaznamenali „nízko výkonní“ zamestnanci. Až 43 % nárast kvality.

Ale čo ak sa úloha zdá byť ľahká?

Tu je príklad pre lepšiu predstavu: Pálka a loptička spolu stoja 1,10 €. Pálka je o 1,00 € drahšia ako lopta. Koľko stojí lopta?

Ak si rýchlo odpovedal 0,10 €, nie si sám. Zdá sa to správne, intuitívne. Ale správna odpoveď je 0,05 €.

Výskum z Harvardu ukázal, že úlohy mimo schopností umelej inteligencie, ktoré vyzerajú jednoducho, znížili presnosť o 19 %. Používatelia prestali kriticky myslieť a jednoducho verili výsledku. [zdroj]

Ale toto nie je len problém „práce“. Stáva sa to „životným“ problémom.

AI už nepoužívame len na výpočty ako kalkulačku alebo ako špecializované nástroje. Používame ju na písanie, vyhľadávanie informácií, pozývanie na rande, odpovedanie na e-maily alebo riešenie pracovných problémov. Hľadáme dokonca rady týkajúce sa tréningu, výživy a zdravia. Veci, ktoré vyžadujú hlbšie sebauvedomenie.

Výskum spoločnosti Anthropic ukazuje znepokojujúci trend: ľudia čoraz viac prenechávajú kontrolu nad svojimi rozhodnutiami na AI.

Používatelia aktívne kladú otázky typu „čo mám robiť?“, „napíš to za mňa“ alebo „mýlim sa?“. A odpovede zvyčajne prijímajú s minimálnym odporom.

Tu nastáva problém. Oslabenie sebakontroly nenastáva preto, že umelá inteligencia preberá kontrolu, ale preto, že sa jej dobrovoľne vzdávame. V rokoch 2024 až 2025 sa tento trend zintenzívnil, najmä v oblasti wellness, vzťahov a životného štýlu.

Vzorce oslabovania užívateľov nad svojimi rozhodnutiami v dôsledku interakcie s AI.

AI začína tebou. Znásobuje ťa.

AI znásobuje kreativitu u ľúdí s vyššou mierou metakognitívnych schopností (aktívne monitorujú a regulujú ich myslenie) a znalostí.

Problém nie je v nástroji, ale ako ho používame. Oslabenie mysle a erózia schopností nastáva keď ich nepoužívame. Náš mozog šetrí energiu a keď máme AI stále dostupnú, je ľahšie sa spýtať ako rozmýšľať. Je to ako keď vieš, že čipsy nie sú pre teba dobré, ale máš ich stále pri sebe.

Programátori prestávajú kontrolovať AI generovaný kód, unavení učitelia neoverujú citácie a nečítajú dlhšie zadania, právnici nekontrolujú referencie citované AI.

Vznikajú drahé chyby, mozog stráca kapacitu myslieť a riešiť problémy strácame schopnosť sústrediť sa a rozhodovať sa ohľadom komplexných problémov, ktoré nemajú jednoznačnú odpoveď.

Preto sú tvoje vedomosti a schopnosti stále podstatné a je kritické zlepšovať ich.

LLM fungujú najlepšie ako výskumní asistenti: Sú dobrí v mapovaní známych terénov, ale zlí v rozhodovaní o tom, čo je dôležité. Paradoxne sú teda najužitočnejší pre odborníkov (ktorí poznajú terén a vedia ho vyhodnotiť), ale najviac zapôsobia na nováčikov (ktorí ho nepoznajú).

Použi sendvičovú metódu. Najskôr sformuluj vlastné otázky, štruktúru, prvý náčrt. Formulovanie otázok ti pomôže vyjasniť si, čo je podstatné a často už pri tom prídeš na niektoré odpovede a postupy riešenia. To ti uľahči aj následnú prácu s Ai. Použi umelú inteligenciu, aby ťa kritizovala alebo ti poskytla iný pohľad. Potom upravuj na zaklade feedbacku.

Obdobia kognitívneho napätia si vyžadujú vyčleniť si 60–90 minút intenzívnej práce bez AI, najmä na začiatku dňa, keď je funkcia prefrontálneho laloku najvyššia. Tento čas využite na hlbokú prácu na kreatívnych alebo analytických úlohách, ktoré by inak boli delegované na AI.

Závislosť na LLM je behaviorálne reálna. Používatelia vykazujú tendenciu uprednostňovať pomoc LLM pred osobným úsilím, čo odráža a zároveň posilňuje zníženú schopnosť nezávislého uvažovania.

AI použi ako zrkadlo a kritika: Ai ti môže pomôcť ukázať nové pohľady a dať ti konštruktívnu kritiku.

Tu je jeden prompt, ktorý rád používam. Pomôže ti nájsť diery v tvojej logike:

1. Zapni si anonymný chat – Ai tým nebude prispôsobovať odpovede tvojim preferenciám.
2. 👉 Správaj sa ako red team kritik. Tvojou úlohou je vyhľadávať chyby v X  – odkry logické chyby, sľučky, nejasnosti a nezodpovedané kritické otázky. Pýtaj sa len jednu otázku a vždy počkaj na odpoveď, kým sa spýtaš ďalšiu.