Ilúzia hodnotovej neutrality Komu slúži umelá inteligencia a koho by volila?

Demokracia stojí na predpoklade, že medzi ideami prebieha slobodná súťaž. No v digitálnom svete už dávno neplatí, že všetky názory majú rovnakú šancu.

Do verejnej diskusie po sociálnych sieťach vstúpil nový hráč – umelá inteligencia, ktorá odpovedá na naše otázky, no zároveň potichu ovplyvňuje spôsob, akým ich kladieme. Nenápadne určuje hranice toho, čo sa považuje za normálne, prijateľné či mysliteľné.

Jazykové modely ako ChatGPT, Claude či Gemini sa stali dominantným rozhraním, cez ktoré čoraz viac ľudí vníma svet. A hoci sa tvária neutrálne, výskumy potvrdzujú, že ich odpovede nesú jasné hodnotové zafarbenie.

Nejde o drobný technický detail – je to manipulatívny zásah do základov spoločenského vedomia.

Vychýlenie na hodnotovej mape

Predstavme si učiteľa, ktorého denne počúvajú stámilióny ľudí. Odpovedá na otázky o dejinách, politike, etike či výchove detí. Nikdy sa neunaví, nikdy neodmietne odpoveď. No má jeden problém – jeho pohľad na svet je až podozrivo konzistentný.

Tým učiteľom dnes nie je človek, ale umelá inteligencia. Systémy ako ChatGPT, Claude či Gemini nahrádzajú pre mnohých Google, Wikipédiu aj diskusie s priateľmi. Generujú texty, tvoria názory, skladajú argumenty. Pôsobia, akoby len sprostredkúvali informácie – no v skutočnosti ich manipulujú.

Výskumy publikované v prestížnych vedeckých časopisoch ukazujú, že väčšina dnešných jazykových modelov má podobné ideologické nastavenie. Ekonomicky sú orientované doľava, kultúrne smerujú k liberalizmu a progresivizmu.

Takmer všetky vykazujú v testoch posun do jedného kvadrantu na politickej mape. Ich odpovede tak – často neúmyselne – odrážajú určitý svetonázor, ktorý má ďaleko od hodnotovej plurality.

Tento text sa pokúša odpovedať na niekoľko zásadných otázok. Prečo sú modely ideologicky také podobné? Sú tak nastavené úmyselne alebo ide o vedľajší efekt ich zrodu? Prečo medzi nimi chýbajú konzervatívne alternatívy? A čo to znamená pre nás – občanov demokratických spoločností?

Odpovede, ktoré ponúkam, nie sú len dojmy ani domnienky – opierajú sa o aktuálne výskumy.

Politický kompas súčasných LLM modelov. Súradnice X/Y nie sú priamym výstupom jednej štúdie, ale normalizovanou syntézou výsledkov Rozado (2024, 2025) a Bang et al. (2024).

Svety, ktoré neexistujú

Veľké jazykové modely majú jednu výnimočnú vlastnosť. Vedia znieť presvedčivo. Keď ich človek číta alebo počúva, zdá sa, akoby hovorili múdro, vyvážene a predovšetkým – nestranne. No práve tu sa začína problém.

Politologické testy, ktorými vedci otestovali viac než dve desiatky jazykových modelov, odhalili znepokojivú skutočnosť. Takmer všetky sa zhodli v jednom bode. V ľavicovoliberálnom svetonázore. Najznámejšie ChatGPT, Gemini, Claude – všetky sa pohybovali v tom istom ideologickom kvadrante. Pravicové či konzervatívne hodnoty medzi nimi prakticky neexistovali.

Tieto zistenia nepochádzajú z okrajových štúdií. Výskumník David Rozado publikoval najväčšiu štúdiu politickej orientácie modelov v časopise PLOS One v roku 2024. Použil na to jedenásť rôznych politických testov a analyzoval desiatky populárnych modelov. Výsledok? Priemerný model skončil na ľavicovoliberálnej strane spektra. Máloktorý model sa čo i len priblížil ku konzervatívnemu kvadrantu.

Nie je to iba štatistická kuriozita. Má to konkrétne dôsledky. V Nemecku sa objavili akademické experimenty porovnávajúce odpovede chatbotov s profilmi strán (napríklad cez Wahl-O-Mat), ktoré ukazujú väčšiu blízkosť k zeleno-liberálnym pozíciám než ku konzervatívnym. Čo je však dôležité, posunutú v porovnaní s politickým rozdelením populácie.

To nie je obraz spoločnosti – to je obraz jedného konkrétneho hodnotového filtra.

Hodnoty sa nerodia samy

Verejná predstava o umelej inteligencii je často romantická. Ľudia si myslia, že model sa učí „sám“ na základe obrovského množstva textov z internetu. To je len časť pravdy. V skutočnosti je každá odpoveď AI výsledkom ľudského výberu a usmernenia.

Hodnoty, ktoré umelá inteligencia odráža, vznikajú v troch krokoch. V každom z nich sa do modelu vkladá určitý druh zaujatosti – často neúmyselne, no s veľmi konkrétnym výsledkom.

Základné modely sú trénované na dátach z anglosaského internetu. Medzi hlavné zdroje patrí napríklad CommonCrawl (milióny webových stránok), Wikipédia, Reddit či pravdepodobne aj pirátske databázy kníh. To znie ako pestrý balík, ale v skutočnosti ide o filtráciu sveta cez západný, často aj progresívne ladený internet.

Niektoré veľké diskusné platformy, ktoré tvoria časť tréningového mixu, majú publikum štatisticky odlišné od populácie (napríklad Reddit podľa Pew Research Center, 2016, má 47 percent liberálno-progresívnych používateľov), čo posúva priemerný hodnotový tón dát.

Kto určuje, čo je „dobrá odpoveď“

Po základnom učení model prechádza tzv. doladením. To znamená, že tím ľudí – tzv. anotátorov – hodnotí, ktoré odpovede sú správne, etické či férové. Robia teda aj morálnu voľbu.

Výskum Whose Preferences? (ACL, 2024) ukázal, že preferencie anotátorov sa významne líšia podľa rasy, veku, politického postoja, vzdelania a LGBTQ+ identity – čo znamená, že hodnotiaca vzorka môže systematicky posúvať štýl a normy odpovedí.

Opäť – žiadny problém sám osebe, ak je správny mix anotátorov. Ale ak väčšina tých, ktorí rozhodujú o tom, čo je „správna odpoveď“, patrí do rovnakej bubliny, výsledkom bude systém, ktorý tento pohľad umelo zosilňuje.

Ako sa model učí odpovedať „správne“

V poslednej fáze vývojári model usmerňujú, aby bol bezpečný, zodpovedný a neútočil na citlivé skupiny. Na to slúžia špeciálne algoritmy, ktoré ho „odmeňujú“ za dobré správanie.

Ale tu sa dostávame k jadru veci. Čo je „dobré“? Kto rozhodne, že podpora tradičnej rodiny je menej etická než podpora práv LGBTQ+? Kto určuje, že obavy z masovej migrácie sú neprimerané, ale klimatická úzkosť je pochopiteľná?

Model Claude napríklad explicitne uvádza, že má podporovať rovnosť pohlaví, práva menšín a inkluzívny jazyk. To je v poriadku – ak chápeme, že ide o politické voľby, nie objektívne fakty. Lenže väčšina používateľov si to vôbec neuvedomuje.

AI tak budí dojem neutrálnej autority – ale šíri jeden konkrétny svetonázor.

Je to len dôsledok dát alebo zámer?

Jedna z najdôležitejších otázok, ktorú si pri hodnotovom nastavení umelej inteligencie musíme položiť, znie: vzniká zaujatý pohľad na svet ako nevyhnutný vedľajší efekt dát alebo je to výsledok vedomých rozhodnutí vývojárov?

Odpoveď nie je čierno-biela. Výskumy ukazujú, že v každej fáze vývoja sa do modelu vnáša určitá miera ideologického sklonu – no najväčší posun nenastáva pri zbieraní dát, ale pri ich úprave, výbere a doladení.

Štúdie z MIT, Brown University či Manhattan Institute ukazujú, že posuny vznikajú v každej fáze. Pri výber tréningových dát, pri inštrukčnom ladení modelu a pri aplikácii bezpečnostných pravidiel – keď vývojári cielene dolaďujú správanie modelu podľa vopred stanovených etických pravidiel.

Tieto pravidlá majú pôsobiť ako ochrana – pred dezinformáciami, extrémizmom, nenávistným prejavom. Ale v praxi často znamenajú, že AI modely sa vyhýbajú určitým témam, neponúkajú alternatívne názory alebo ich podávajú s dešpektom.

Dôkaz, že ide o vedome nastaviteľný proces, ponúka napríklad štúdia z Brown University. Výskum PoliTune (2024) demonštroval, že cielené doladenie a výber tréningových príkladov dokážu výrazne posunúť model smerom k danej politicko-ekonomickej ideológii (napríklad doprava).

Štúdia Hidden Persuaders (EMNLP, 2024) ukázala, že interakcia bežných používateľov s LLM modelmi môže zmeniť deklarovanú podporu kandidátovi. V ich vzorke časť podporovateľov Trumpa po interakcii s AI znížila svoju podporu Trumpovi.

Inými slovami, hodnotový svet, ktorý nám AI predkladá, nie je náhodný ani neutrálne vytvorený. Je to výsledok ľudských rozhodnutí – a teda ho možno vedome meniť.

Viacjazyčný neznamená „viackultúrny“

Všetci poznáme, že umelá inteligencia „hovorí všetkými jazykmi“. To je síce pravda – veľké modely dnes dokážu rozumieť a odpovedať vo viac ako stovke jazykov vrátane slovenčiny. Ale je tu jeden dôležitý rozdiel. Vedieť jazyk ešte neznamená rozumieť danej kultúre.

Hoci AI vie preložiť vetu do slovenčiny, jej hodnotový rámec zostáva americký alebo západoeurópsky. Nevie, čo znamená slovenská skúsenosť s komunizmom. Nerozumie úlohe cirkvi v našej spoločnosti. A keď sa pýtate na rodinu, tradície, štát, suverenitu – odpovedá vám podľa vzorcov, ktoré sa udomácnili v anglosaskom prostredí. Do nich vloží reálie, ktoré získal v slovenskom jazyku.

Dôkazom je štúdia (PNAS Nexus) z roku 2024, ktorá testovala model GPT-4o v 107 krajinách. Rozdiely kultúrnej blízkosti sú výrazné. Model mal v hodnotových odpovediach bližšie k severským a západným krajinám než k ostatným častiam sveta.

Iná štúdia z roku 2025 ukázala, že indickí študenti, ktorí si pomáhali AI pri písaní esejí, postupne začali používať západný štýl vyjadrovania a myslenia. Ich texty boli oveľa menej odlíšiteľné od textov napísaných Američanmi, ktorí tvorili súčasť testovacej vzorky so 118 účastníkmi.

To znamená, že umelá inteligencia neodráža kultúrnu rozmanitosť – naopak, pomáha ju vyhladzovať a unifikovať. A to je zásadný problém pre malé krajiny ako Slovensko, ktoré si svoju identitu ešte stále budujú či musia chrániť.

Mágia, veda, technika a AIO architektoch zajtrajšieho boha a ich umelom mesiášovi

Juraj Valach

Aké sú dôsledky pre demokraciu?

Ak by išlo len o to, že AI modely znejú trochu ľavicovejšie než priemer, možno by to nebolo také závažné. Lenže ide o nástroje, ktoré formujú názory, rozhodnutia a v konečnom dôsledku aj voľby a kultúru v krajinách.

Experiment publikovaný na konferencii ACL 2025 ukázal, že interakcia s modelmi umelej inteligencie reálne mení politické postoje ľudí.

Skupina 299 účastníkov (rovnomerne rozdelená medzi voličov demokratov a republikánov) diskutovala s modelom o rôznych spoločenských témach. Výsledok? Ľudia sa posúvali v názoroch smerom k ideologickému sklonu AI – a to aj vtedy, keď to bolo v rozpore s ich pôvodnými presvedčeniami.

V inej štúdii sa ukázalo, že po čítaní politických analýz generovaných AI sa nerozhodnutí voliči v USA priklonili k demokratom až o 18 percentuálnych bodov. AI nemá len názor – má aj schopnosť presviedčať.

A nielen to. Umelá inteligencia posilňuje názorové bubliny. Tvári sa ako neutrálny hlas a tým znižuje motiváciu overovať si informácie, hľadať iné zdroje – kriticky premýšľať.

Vzniká nový druh hrozby – tzv. epistemickej závislosti. Ide o stav, keď svoje poznanie a presvedčenia neodvodzujeme priamo z vlastného skúmania reality, ale sme odkázaní na poznanie niekoho iného (odborníkov, inštitúcií, technológií) – a bez nich si danú vec nedokážeme posúdiť či overiť.

V kontexte AI a LLM to znamená, že ľudia prestávajú tvoriť úsudok sami a spoliehajú sa, že „pravdu“ im povie model, teda „epistemická agentúra“. Schopnosť samostatne skúmať, overovať a argumentovať sa nahrádza pasívnym prijímaním odpovedí.

Čím viac ľudí si dáva vysvetliť svet algoritmom, tým menej ich rozmýšľa samostatne. A čím viac odpovedí prichádza z rovnakého ideového zdroja, tým menej rozmanitý sa svet zdá.

Ak sa jazykové modely stanú infraštruktúrou digitálneho sveta, ich politická a kultúrna predpojatosť sa prenesie aj do zdanlivo neutrálnych úloh a stane sa „predvoleným nastavením“ veľkej časti digitálnej komunikácie a rozhodovania.

Aj pri technických prípadoch, ako je reset hesla či plánovanie dovolenky, potom model implicitne filtruje možnosti, normalizuje určité hodnoty a formuje používateľské rozhodnutia, hoci úloha sama osebe nemá hodnotový obsah. Takže umelá inteligencia podvedome ovplyvní aj tieto na prvý pohľad irelevantné situácie.

Kde sú konzervatívne alternatívy?

V čase, keď jazykové modely pomáhajú formovať milióny textov denne – od školských esejí po úradnícke dokumenty –, je otázka ideologickej rovnováhy viac než len akademická debata. Ak sa všetky modely nachádzajú v rovnakom hodnotovom tábore, kde sú ich názorové protiklady? Kde sú konzervatívne AI systémy?

Technická odpoveď je jednoduchá. Vytvoriť pravicovo alebo konzervatívne orientovaný model je možné. Dokonca to už bolo preukázané.

Výskumníci zo Švajčiarska napríklad vytvorili experimentálny model, ktorý dokázal reprezentovať postoje všetkých hlavných politických strán – vrátane konzervatívnych (Stammbach, D. et al., 2024).

Presne to isté dokázal aj výskum Davida Rozada. S použitím menšieho rozpočtu a cielene upravených dát vytvoril model, ktorý mal zhodu s konzervatívnymi hodnotami a správal sa rovnako funkčne ako bežné modely.

Neurovedec Peter JedličkaMozgová bunka dokáže oveľa viac ako počítačový neurón. Nekontrolovanej umelej inteligencie sa neobávam

Jakub Lipták

Ak to teda ide, prečo to nie je realita?

Odpoveď nie je technická, ale kultúrno-ekonomická. Vývoj umelej inteligencie dnes ovláda niekoľko veľkých firiem – najmä OpenAI, Google a Anthropic. Tieto spoločnosti sídlia v Silicon Valley a majú vo všeobecnosti výrazne vyšší podiel politických darov smerujúcich k Demokratickej strane než k Republikánskej, napríklad pri OpenAI išlo v roku 2024 približne 79 percent individuálnych príspevkov demokratom.

Ak sa zamestnanci, manažment aj investori pohybujú v tom istom svetonázore, je len prirodzené, že vytvárajú technológiu, ktorá tento ich svetonázor zrkadlí. Problém nastáva, keď sa táto technológia začne používať globálne – aj v krajinách, kde sú hodnotové priority odlišné.

Ďalšou prekážkou sú takzvané „filtre bezpečnosti“ – teda pravidlá, ktoré majú zamedziť nebezpečným, nenávistným alebo konšpiračným odpovediam. Aj tu však platí, že to, čo je považované za „nebezpečné“, často závisí od politickej perspektívy. Konzervatívne postoje – napríklad kladúce dôraz na národnú suverenitu, tradičnú rodinu alebo náboženskú morálku – sú v týchto filtroch často klasifikované ako „citlivé“, „potenciálne diskriminačné“ alebo „nepodporované“.

A napokon ide aj o peniaze a viditeľnosť. Modely ako ChatGPT majú stámilióny používateľov a masívne investície. Alternatívne modely – ako napríklad Gab AI (počuli ste o ňom?) s konzervatívnym zameraním – nemajú ani zlomok tejto pozornosti. Investori preferujú startupy s „DEI politikami“ (diverzita, rovnosť, inklúzia), ktoré s konzervatívnym svetonázorom, pekne povedané, „nesúznejú“.

Čo s tým môžeme urobiť?

Pochopiť problém je len prvý krok. Zásadná otázka znie: ako naň reagovať – ako jednotlivci, ako odborná a občianska komunita, ale aj ako spoločnosť?

Riešenia existujú, ale nebudú fungovať izolovane – vyžadujú si koordinovaný prístup na troch úrovniach. Individuálnej, komunitnej a systémovej.

Najrýchlejší spôsob, ako sa brániť ideologickej jednostrannosti, je rozpoznať ju. To znamená vedieť, že AI nie je „neutrálna“, a vedome klásť doplňujúce otázky.

Krátky tréning v tzv. AI gramotnosti – schopnosti klásť správne otázky, identifikovať hodnotové nastavenie výstupu a overovať si informácie – dokáže mierne znížiť vplyv zaujatosti. Stačí jednoduché cvičenie. Aká by bola odpoveď z iného pohľadu? Aké argumenty by uviedol niekto s opačným svetonázorom? Kto túto technológiu vytvoril a prečo?

Aj spôsob, akým sa pýtame, má veľký význam. Napríklad otázka: „Vymenuj argumenty za postoj A a argumenty proti nemu z konzervatívneho aj liberálneho pohľadu. Prezentuj ich vyvážene.“ Takýto prompt dáva modelu pokyn, že očakávame pluralitu, nie výber toho „správneho“ názoru.

Technológie, ktoré vytvárajú jazykové modely, sú dnes čoraz dostupnejšie. Vďaka nástrojom ako LoRA (Low-Rank Adaptation) je možné vytvoriť vlastne doladený model už s výrazne nižšími nákladmi.

Nemali by nás formovať strojePozor na katolícku umelú inteligenciu

Lily M. Abadal

Rozpočet na vytvorenie slovenského „konzervatívneho“ jazykového modelu sa pohybuje pravdepodobne v tisíckach eur. Takýto model by nemal nahrádzať existujúce riešenia, ale doplniť ich – ponúknuť iný pohľad, iný jazyk a iné hodnoty. Presne to, čo v zdravej demokracii potrebujeme. Je to možno výzva pre slovenský akademický svet.

Na záver je potrebné priznať, že aj štát a nadnárodné inštitúcie tu zohrávajú dôležitú úlohu. V rámci Európskej únie vznikol AI Act – prvý legislatívny rámec, ktorý sa nedokonalo pokúša regulovať vývoj a používanie umelej inteligencie.

Článok 10 tohto zákona hovorí o povinnosti hodnotiť možný bias („zaujatosti“). Článok 50 požaduje transparentnosť pri tvorbe a použití. A podľa Charty základných práv EÚ je politická diskriminácia zakázaná. Potrebné je už len tieto pravidlá aplikovať v praxi.

Ako vidieť, keď AI modely systematicky znevýhodňujú určité svetonázory, otvára to otázku, či to možno považovať za porušenie európskeho práva. Mali by sme vyzývať na väčšiu transparentnosť, podávať podnety regulačným orgánom, požadovať, aby modely zobrazovali názory rôznych politických prúdov.

Technológia nikdy nie je neutrálny nástroj

Keby sme verili, že AI je len nástroj, ktorý verne odráža svet, nemali by sme dôvod na obavy. Ale to by bola naivná predstava. Technológia vždy nesie hodnoty tých, ktorí ju tvoria.

V prípade veľkých jazykových modelov dnes vidíme jasnú dominanciu jedného svetonázoru – liberálneho, ľavicovo orientovaného, s dôrazom na progresívne kultúrne hodnoty. Je to svetonázor, ktorý je pre mnohých príťažlivý, no nie je univerzálny. A ak má monopol nad nástrojmi, ktoré denne ovplyvňujú miliardy interakcií, stáva sa z neho ideologická norma – nie jedna z možností.

Demokracia však potrebuje pluralitu, názorový konflikt a spor, nie názorovú uniformitu. Potrebuje nástroje, ktoré nebudú ako papagáj len opakovať názory istej ideovej elity, ale umožnia slobodnú súťaž ideí – tak, ako to predpokladá zdravá verejná debata.

Otázka teda nie je, či umelá inteligencia je predpojatá. Odpoveď už poznáme. Otázka je, čo s tým spravíme – ako jednotlivci a ako spoločnosť.

Odpoveď možno zhrnúť do troch krokov. Rozvíjať AI gramotnosť, vytvárať alternatívy a chrániť pluralitu aj legislatívne. Žiadny z týchto krokov sám nestačí, spoločne môžu zabezpečiť, že aj v digitálnom veku bude mať každý názor svoje miesto na obrazovke.

Autor dlhodobo pracuje ako IT konzultant a angažuje sa v konzervatívnych neziskových organizáciách.

Vybrané zdroje:

1. Rozado, D. (2024). “The Political Preferences of LLMs.” PLOS One, 19(7), e0306621. Dostupné tu.

2. Rozado, D. (2025). “Measuring Political Preferences in AI Systems: An Integrative Approach.” arXiv preprint arXiv:2503.10649. Dostupné tu.

3. Bang, Y. et al. (2024). “Measuring Political Bias in Large Language Models.” Proceedings of ACL 2024 (long papers). Dostupné tu.

4. Feng, A. et al. (2023). “From Pretraining Data to Language Models to Downstream Tasks: Tracking the Trails of Political Biases Leading to Unfair NLP Models.” arXiv preprint arXiv:2305.08283. Dostupné tu.

5. Fisher, S. et al. (2025). “Biased LLMs Can Influence Political Decision-Making.” Proceedings of ACL 2025. Dostupné tu.

6. Bang, Y. et al. (2024). “LLMs’ Political Leaning and Their Influence on Voters.” Proceedings of EMNLP 2024. Dostupné tu.

7. Anonymous et al. (2025). “Political Neutrality in AI Is Impossible — But Here Is How to Approximate It.” arXiv preprint arXiv:2503.05728. Dostupné tu.

8. Anthropic. (2023–2025). “Claude’s Constitution & Constitutional AI.” Dostupné tu a interpretácia v: “Interpreting Claude’s Constitution.” Lawfare, 2026.

9. European Parliament. (2024–2025). “EU AI Act – First Regulation on Artificial Intelligence.” Oficiálne materiály EP. Dostupné tu.

10. Bang, Y. et al. (2024). “Beyond Prompt Brittleness: Evaluating the Reliability and Consistency of Political Worldviews in LLMs.” arXiv preprint arXiv:2402.17649. Dostupné tu. 

11. CSIS – Center for Strategic & International Studies. (2025). “Hawkish AI? Uncovering DeepSeek’s Foreign Policy Biases.” Dostupné tu.

12. Brookings Institution. (2025). “Is the Politicization of Generative AI Inevitable?” Brookings Articles. Dostupné tu.

13. Stammbach, D. et al. (2024). “Aligning Large Language Models with Diverse Political Viewpoints.” arXiv preprint arXiv:2406.14155. Dostupné tu.