Reinforcement Gap: Proč některé AI dovednosti rostou rychleji než jiné

Umělá inteligence (AI) v posledních měsících zaznamenává obrovský pokrok, zejména v oblastech, kde je možné využít posilované učení (reinforcement learning, RL). Tento způsob učení, kdy AI modely získávají zpětnou vazbu na základě jasně definovaných metrik úspěšnosti, posouvá hranice například ve vývoji AI nástrojů pro programování. Vývojové systémy jako GPT-5 či Google Gemini 2.5 dnes dokážou automatizovat úkoly, které byly ještě před nedávnem nemyslitelné. Zatímco vývoj kódu se zlepšuje raketovou rychlostí, jiné oblasti, například psaní emailů nebo komplexní chatboty, stagnují. Proč tomu tak je a co to znamená pro budoucnost umělé inteligence?

Posilované učení jako motor AI pokroku

Posilované učení využívá mechanismu, kdy AI dostává zpětnou vazbu buď v podobě jasného úspěchu či neúspěchu, nebo skóre, které může být automaticky vyhodnoceno. Nejvýhodnější jsou úkoly s jednoznačným pravdivým či nepravdivým výsledkem, například oprava chyb v kódu, kde fungují automatické testy. Takové testy jsou standardem v softwarovém vývoji – jednotkové testy, integrační testy nebo bezpečnostní kontroly. Proto je vývoj AI v oblasti programování tak dynamický a inovativní, jak potvrzuje i nedávný článek o revolučním přístupu ke kontrole kódu pomocí AI Revoluční přístup ke kontrole kódu pomocí AI: CodeRabbit mění pravidla hry.

Automatizace na základě RL přináší rychlou iteraci a zlepšení, protože AI může být trénována miliardy krát bez nutnosti lidského zásahu. To je zásadní, protože lidská hodnocení jsou časově náročná a subjektivní. Příklad z praxe vidíme rovněž u AI video modelů, kde například nový model OpenAI Sora 2 dokáže vytvářet realistická videa s konzistentními tvářemi a dodržováním fyzikálních zákonů, což svědčí o sofistikovaných RL systémech na pozadí.

Reinforcement Gap a jeho dopady

Fenomen "reinforcement gap" označuje rozdíl v rychlosti zlepšování mezi AI schopnostmi, které lze snadno testovat a vyhodnocovat, a těmi, kde je měření složité nebo subjektivní. Zatímco úspěchy v oblasti matematických výpočtů, opravování chyb nebo dokonce automatizovaného hraní her rostou exponenciálně, oblast psaní textů, tvorby kreativního obsahu nebo komplexních rozhovorů stagnuje. Pro neziskové organizace a další sektory to znamená, že nasazení AI není univerzálně efektivní a některé činnosti bude potřeba stále doplňovat lidským faktorem.

Například v neziskovém sektoru, jak jsme již probírali v článku Jak umělá inteligence mění neziskový sektor, je AI mocným nástrojem pro automatizaci rutinních administrativních úkolů, ale stále je výzvou ji efektivně využít pro komplexní komunikaci s klienty nebo tvorbu empatického obsahu. Reinforcement gap tedy ukazuje, kde AI zatím nedosahuje plného potenciálu a kde je potřeba další technologický rozvoj.

Pokud se díváme dopředu, testovatelnost úloh bude klíčovým faktorem úspěchu AI aplikací. Firmy a startupy, které dokážou vyvinout spolehlivé měřítko kvality a automatizované testovací prostředí, budou schopné nasadit AI do praxe rychleji a efektivněji. To platí nejen pro vývoj softwaru, ale i pro složitější oblasti jako finanční analýzy nebo zdravotní péče, kde existují potenciálně testovatelné metriky, byť komplikovanější než u kódování. Například v oblasti zdravotní péče bude zásadní zjistit, do jaké míry lze AI trénovat na posilovaném učení v diagnostice či terapii, což má obrovský dopad na trh práce i ekonomiku jako celek.

Na závěr je důležité si uvědomit, že reinforcement learning představuje dnes nejefektivnější a nejrychlejší cestu k vylepšení AI systémů. Nicméně tento přístup zároveň vytváří nerovnoměrné tempo vývoje různých dovedností AI. Tento „reinforcement gap“ bude hrát zásadní roli v tom, jaké úkoly AI dokáže v nejbližších letech automatizovat a které oblasti budou vyžadovat trvalý lidský dohled. Pro neziskový sektor i další oblasti to znamená, že je třeba strategicky zvažovat, kde a jak AI implementovat, aby přinesla skutečnou užitnou hodnotu.