Web se nemění jen v tom, kdo ho čte. Mění se i v tom, kdo ho vyrábí. Výzkumníci z Pew Research analyzovali téměř půl milionu anglických webových stránek z archivu Common Crawl. Porovnávali přibližně pět let, která zahrnovala období před vydáním ChatGPT i po něm v listopadu 2022.

AI už tvoří významnou část nového webového obsahu

V náhodném vzorku 10 000 stránek shromážděných v červenci 2026 vykazovalo přibližně 10 % významné znaky autorství AI. Toto číslo však zahrnovalo i starší stránky. Když Pew Research odstranil obsah publikovaný před příchodem nástrojů pro generování textu, podíl vzrostl na 35 %.

Nejde tedy o tvrzení, že třetinu celého internetu napsala AI. Jde o podíl stránek publikovaných po vydání ChatGPT, které nesou známky významného generování nebo úprav pomocí AI. To je přesnější, ale stále dost velké číslo na to, aby se změnil způsob, jakým je třeba webový obsah hodnotit.

Rozdíly mezi typy domén jsou výrazné. Stránky s doménou .com vykazovaly znaky autorství AI přibližně desetkrát častěji než stránky s doménami .edu a .gov. U obou těchto skupin byl podíl kolem 1 %. U .org to bylo 4,6 %.

Pew použil technologii společnosti Open Pangram k identifikaci pravděpodobného autorství. Výzkumníci zároveň upozorňují, že detektory mohou označit lidský text za strojový. Výsledek proto třeba číst jako orientační obraz trendu, nikoli jako přesný audit každého autora na internetu.

Analýza navíc sledovala anglické stránky z Common Crawl. Podíl 35 % proto nelze mechanicky přenést na slovenský nebo český web. Mění se však samotné prostředí, v němž budou firmy soutěžit o pozornost.

Zajímavé je, že spolu s růstem podílu označeného obsahu přibývaly i stylistické znaky, které se často spojují s AI. Patří mezi ně používání dlouhé pomlčky, oxfordských čárek a konstrukce „ne X, ale Y“. Samotný styl však není důkaz. I člověk může psát jako jazykový model. Někdy dokonce bez předplatného.

Co si z toho odnést? Pro slovenskou a českou firmu to znamená zavést redakční kontrolu, která prověří zdroje, fakta a praktickou hodnotu textu. Označení AI není náhradou za editora. Je to signál, že bez lidského ověření roste riziko průměrného nebo nesprávného obsahu.

Nekonsensuální obrazy vytvořené AI se posouvají od očividných deepfakeů k nenápadným úpravám

U nekonsensuálních obrazů vytvořených AI už problém nespočívá jen v tom, že vznikne zcela falešná nahá fotografie. Reportér 404 Media popisuje nový typ takzvaných subtlefakes. Jde o skutečné nebo realisticky vytvořené fotografie, které AI upraví jen mírně, například změní oblečení, pózu nebo tělesné proporce.

Takové obrazy se od klasických deepfakeů liší právě svou nenápadností. Při běžném procházení sociální sítě nemusí obsahovat typické chyby, podle nichž lidé falešný obraz poznávají. Reportér uvádí, že některé nedokázal identifikovat ani díky zkušenostem s vizuálním obsahem vytvořeným AI.

Část těchto příspěvků šíří ověřené účty na platformě X, které vydělávají na dosahu. V některých případech se objevil i vodoznak nástroje Grok. Hany Farid, odborník na forenzní analýzu obrazů a spoluzakladatel firmy GetReal, upozorňuje, že platformy čelí kombinaci vyššího objemu a lépe zpracovaných padělků.

Zdroj zároveň popisuje konkrétní případy zneužití podoby hereček. Takové materiály nemusejí být zcela přesvědčivé, aby způsobily psychickou nebo materiální újmu. Stačí, že se šíří rychleji, než je oběť dokáže nahlásit a vysvětlit.

Co si z toho odnést? Firmy by měly mít pravidla pro používání fotografií lidí, monitoring zneužití značky a připravený postup nahlašování. U kampaní s tvářemi zaměstnanců nebo zákazníků nestačí souhlas se zveřejněním originálu. Je třeba řešit i jeho úpravy pomocí AI.

LLM v oblasti duševního zdraví nabízejí široké využití, ale ne snadné nasazení

Systematický přehled autorů Yisong Chen, Yifan Gao, Sijing Yu a dalších mapuje v článku na arXiv využití velkých jazykových modelů v oblasti duševního zdraví. Zahrnuje analýzu příspěvků na sociálních sítích, klinické konverzační nástroje, podporu terapie, psychoedukační obsah i multimodální systémy pracující s textem, hlasem a senzory.

Autoři uvádějí možné využití při včasnějším zachycení deprese, hodnocení rizika sebevraždy a personalizované podpoře. Zároveň zdůrazňují potřebu interpretovatelnosti, bezpečnosti, rovnosti přístupu a odpovědnosti při nasazení v reálné péči.

Pro firemní prostředí je rozdíl mezi psychoedukací a diagnostikou zásadní. Chatbot, který zaměstnanci vysvětlí dostupné formy pomoci, má jiný rizikový profil než systém, který vyhodnocuje jeho psychický stav nebo doporučuje léčbu.

Samotný systematický přehled není důkazem, že konkrétní chatbot bezpečně zvládne krizovou situaci. Je mapou aplikací a rizik. Mezi výzkumným využitím a službou, která pracuje s konkrétním člověkem, zůstává velký rozdíl.

Co si z toho odnést? Slovenská a česká firma může AI použít k navigaci k ověřeným zdrojům a benefitům, nikoli k tajnému hodnocení duševního zdraví lidí. U citlivých údajů musí být od začátku jasné hranice, souhlas, přístup k datům a lidský dohled.

Co ještě stojí za přečtení?

  • Nevada povolila Tesle až 5 000 robotaxií v oblasti Las Vegas, zatímco Waymo a Uber dostaly po 1 000 vozidlech, informuje TechCrunch přes Techmeme.
  • Superwhisper zveřejnil 462megabajtový open-weight model S1-mini, který po přepisu odstraňuje výplňová slova a opravuje vlastní opravy, píše MarkTechPost.
  • GitHub uvedl, že počet commitů se za čtyři měsíce zdvojnásobil, přičemž prudký růst přispěl k výpadku trvajícímu více než sedm hodin, uvádí GitHub Blog přes Techmeme.
  • Meta zpřístupnila v USA aplikaci Pocket pro tvorbu a sdílení her pomocí generativní AI, informuje TechCrunch.
  • Federální soudce v USA zrušil část odsouzení bývalého inženýra Googlu Linweia Dinga v případu krádeže obchodních tajemství v oblasti AI, píše Reuters přes Techmeme.

Co si o tom myslím a co z toho plyne pro firmy

Názor

Třetina nových stránek s viditelnými stopami AI je důvodem ke změně redakčních pravidel, nikoli k panice z konce internetu. AI podle mě nepředstavuje hlavní problém obsahu. Problémem je publikování bez člověka, který pod text připojí své jméno a dokáže vysvětlit, proč má vzniknout.

Pew Research navíc používal detekční technologii, která se může mýlit. To je podstatná výhrada. Z čísla nelze vyvodit, že každý označený text je nekvalitní nebo že každý neoznačený text napsal člověk. Důležitější signál je jinde. Objem automaticky vyráběného obsahu roste rychleji než schopnost firem kontrolovat jeho přesnost, původ a užitečnost.

Proto odmítám představu, že řešením bude detektor textu vytvořeného AI. Detektory mohou pomoci při třídění, ale nemají rozhodovat o kvalitě. Kvalitu ukáže zdroj, přesnost, zkušenost autora a to, zda text pomůže čtenáři učinit lepší rozhodnutí.

Článek vytvořený modelem může být přesný a užitečný. Text napsaný člověkem může být prázdný. Rozhoduje proces, nikoli nálepka. Firma, která bude měřit pouze to, zda text vypadá strojově, si zavede další hezký dashboard bez jasného vlivu na obchod.

Důsledek pro slovenskou a českou firmu

Pro běžnou středoevropskou firmu se tím mění především obsahový proces. Marketingový tým by měl oddělit tvorbu konceptu, generování pracovní verze a finální schválení. Každý článek potřebuje seznam zdrojů, kontrolu faktů a podpis konkrétního člověka. Ne anonymní „marketing to zkontroloval“, ale jméno a odpovědnost.

Během jednoho týdne lze zavést jednoduchou šablonu v Google Docs nebo Notion. Obsahuje účel stránky, cílové publikum, primární zdroje, tvrzení s čísly a pole pro finální schválení. AI může připravit osnovu nebo patnáct variant titulku. Sama však nemá rozhodnout, který odborný údaj zůstane na webu.

Důsledek se týká marketingu, obchodu i vedení firmy. Marketing potřebuje více času na editaci. Obchod musí vědět, zda web slibuje to, co firma skutečně dodává. Vedení musí počítat s tím, že levnější produkce textu automaticky neznamená levnější akvizici. Pokud se zvýší počet stránek, ale nepřibudou relevantní poptávky, firma pouze zrychlila výrobu nákladů.

Pro SEO tým se změní metrika úspěchu. Počet publikovaných URL bude slabším signálem než organické návštěvy s obchodním záměrem, odeslané formuláře, telefonáty a uzavřené zakázky. Pro obchod to znamená pravidelně kontrolovat produktová tvrzení. Pro právníka nebo pracovníka compliance znamená každá automaticky připravená stránka další místo, kde může vzniknout nepřesný slib.

U zdravotních témat, právních služeb a finančních produktů je laťka vyšší. Přehled LLM o duševním zdraví ukazuje, že citlivá nasazení vyžadují pravidla, interpretaci a dohled. To platí v Česku i na Slovensku, přestože konkrétní právní povinnosti se mohou lišit podle země a sektoru. Společný praktický základ je stejný: minimalizovat data, evidovat přístupy a nechat člověka rozhodovat v rizikových případech.

U obrazů lidí je třeba doplnit souhlas o pravidla úprav pomocí AI. Značka může mít povolení použít fotografii zaměstnance, ale to ještě neznamená povolení měnit jeho tvář, tělo nebo kontext. Monitoring sociálních sítí může problém odhalit, nenahrazuje však právníka ani rychlý komunikační plán. Marketingový manažer by měl mít připravené kontakty na platformu, právní oddělení a člověka, který komunikuje s poškozenou osobou.

Největší úspora nevznikne tím, že firma vyrobí více stránek. Vznikne tím, že přestane vyrábět stránky, které nikomu nepomáhají. U AI je to stále nejlevnější forma optimalizace. A zároveň jedna z mála, u níž není třeba kupovat další model.

Na závěr

Melanie Mitchell v rozhovoru pro Quanta Magazine upozorňuje, že naše měření inteligence AI mohou vypovídat více o lidských představách než o samotných strojích. Připomíná tím starý příběh koně Clever Hans, který údajně počítal, ve skutečnosti však reagoval na nepatrné signály svého okolí.

Podobnou chybu děláme i u webového obsahu. Zaměňujeme uhlazený jazyk za porozumění. Stroj může vytvořit přesvědčivou větu. Až člověk rozhodne, zda v ní něco je.

Výzva k implementaci AI dne

Během týdne nasaďte jednoduchý AI redakční checklist pro každý nový článek nebo produktovou stránku. Použijte Google Forms ke sběru zadání a Make k vytvoření záznamu v Notion. LLM může zkontrolovat, zda text obsahuje zdroje, čísla, neověřená tvrzení a jasně označený návrh autora. Finální schválení zůstane na marketingovém nebo odborném vedoucím.

Tím odeberete copywriterovi a editorovi opakovanou kontrolu formálních chyb. U týmu, který publikuje 10 stránek měsíčně, je realistická úspora 2 až 4 hodiny týdně. Základní verzi spustíte za 1 až 2 pracovní dny.

Nejčastěji to ztroskotá na tom, že firma kontroluje pouze gramatiku a zapomene na původ dat. Nastavte proto povinné pole s odkazem na primární zdroj a použijte ho u nejbližšího textu. Nejbližší článek ať není jen další stránkou, ale prvním testem procesu, který ji dokáže udržet správnou.