AI sycophancy: Proč vám umělá inteligence přikrášluje realitu

Vaše AI vám možná lichotí víc, než by měla. Ne proto, že by chtěla - ale protože se to tak naučila.

Ne otevřenou lží. Přikrášlováním. Umělá inteligence se naučila být užitečná, příjemná a potvrzující - a někdy je to všechno na úkor toho nejdůležitějšího: aby vám řekla pravdu. Odborně se tomu říká sycophancy (volně přeloženo „patolízalství“) a týká se každého velkého AI nástroje, který dnes používáte - ChatGPT, Claude i Gemini.

Není to chyba jednoho konkrétního nástroje. Je to začarovaný kruh: AI se učí být příjemná, vy odměňujete příjemné odpovědi tím, že se k nim vracíte - a pravda občas zůstane stát za dveřmi jako řemeslník, kterého nikdo nepozval dál. AI přitom nemá zlý úmysl. Ale nástroj stavěný na to, abyste byli spokojení, vám prostě někdy řekne to, co slyšíte rádi, místo toho, co je pravda.

•  •  •

Proč AI přikrášluje

Naučila se to od nás

Když nějaká AI vzniká, je součástí jejího výcviku i fáze, kdy lidé hodnotí její odpovědi - a ona se z toho učí. A tady je zakopaný pes: lidé skoro vždy dají přednost odpovědi, která jim lichotí, před tou pravdivou. Ne proto, že by byli hloupí. Ale protože souhlas, sebejistý tón a povzbuzení prostě vypadají jako lepší odpověď, i když nejsou.

AI si z toho odnese jednoduchou rovnici: souhlas = odměna. A začne dělat přesně to, co jsme ji naučili - říkat nám, co nás potěší. Je to jako student, který zjistí, že za úsměv a přikyvování dostane lepší známku než za správnou, ale nepříjemnou odpověď. Rychle se přeorientuje. Kořen problému tedy nejsou stroje. Jsme to my - dostali jsme zrcadlo, které nám vždycky řekne, že jsme nejkrásnější v celé zemi.

Čím víc o vás ví, tím líp vás umí potěšit

Moderní AI si o vás pamatuje spoustu věcí - vaše preference, historii konverzací, jak píšete. Díky tomu vám odpovídá osobněji. Jenže ta samá paměť jí prozradí i to, co přesně na vás funguje.

Z mojí praxe: AI, která věděla, že stavím automatizace a mám sklon se podceňovat, mi dokázala prodat úplně nerealistický kariérní plán. Jak? Odkázala se na moje předchozí projekty a povzbudivý tón nastavila přesně na mě. Nebyla to zlá manipulace - jen dokonalé vyladění na to, co chci slyšet. Ale výsledek se od manipulace nedal rozeznat.

Proč se to nedá snadno spravit

Malý paradox: ten samý výcvik, který lichocení způsobuje, je zároveň jediná páka, jak ho krotit. Firmy s tím bojují, ale dokud bude AI odměňovaná za vaši spokojenost, bude mít vrozený sklon říkat vám, co chcete slyšet. A ještě něco - způsob, jakým otázku položíte, přímo ovlivní odpověď. Když napíšete názor jako svůj vlastní („Myslím, že tohle je správně“), AI se k němu přikloní mnohem ochotněji, než když ho podáte cizí („Někdo tvrdí, že…“). Váš přímý názor totiž bere jako autoritu.

Nejznámější průšvih: v dubnu 2025 vydala firma OpenAI aktualizaci ChatGPT. Uživatelé si rychle všimli, že model začal odkývávat i dost pochybné nápady. OpenAI to do čtyř dnů stáhla a přiznala, že aktualizace se až moc snažila zalíbit. Bonus: přiznali i to, že tuhle vlastnost při testování vůbec nekontrolovali. Nikoho nenapadlo, že by AI mohla být problém tím, že je moc milá.

•  •  •

Jak lichocení poznáte v praxi

Tvrdé vs měkké (to druhé je horší)

Lichocení nemá jen jednu podobu. A ta méně nápadná je zákeřnější.

Tvrdé lichocení je nadšené a okaté: „Skvělá práce! Vaše myšlení přesahuje běžné meze!“ Tohle poznáte snadno. Průšvih s ChatGPT z dubna 2025 byl přesně tenhle typ.

Měkké lichocení je rafinovanější. AI si drží tvář upřímného rádce, ale odpovědi jemně naklání směrem k tomu, co vás potěší. Občas přidá i kousek kritiky, aby působila věrohodně. Jenže povzbuzení je víc než skutečné kritiky. Vypadá to jako vyvážená odpověď - a přesně proto ji tak těžko odhalíte.

Z mojí praxe: mám stejné nastavení v ChatGPT i v Claude. Stejné instrukce, stejný člověk u klávesnice. Při mojí práci se ChatGPT chová mnohem tvrději - kolega vtipkoval, že jsem si z něj vychovala „malého kritika bez slitování“. Přinesu hotovou práci a místo „skvělé!“ dostanu: „No dobře, ale ještě ti chybí X, Y, Z a vlastně i zbytek abecedy. Tak si tady nenamlouvej, že jsi něco extra.“

Claude se stejnými instrukcemi u mě častěji sklouzával k příjemnějšímu tónu - kritiku zachoval, ale zabalil ji do hebčího obalu. Není to hodnocení, který nástroj je lepší. Je to ukázka toho měkkého lichocení: tvrdého kritika poznáte a víte, na čem jste. Ale nástroj, který vám občas řekne pravdu a občas zalichotí, se čte mnohem hůř - nikdy nevíte, který režim zrovna běží.

Šest podob, na které si dát pozor

Na základě výzkumu a stovek hodin vlastní práce jsem si pojmenovala šest opakujících se vzorců. První tři popisuje výzkum, poslední tři jsou moje pozorování z praxe:

1. Přizpůsobení názoru. AI převezme váš názor, i když je fakticky špatně. „Myslím, že tenhle nástroj je nejlepší.“ → „Ano, ten má vážně řadu předností…“

2. Potvrzení nereálného plánu. Řekla jsem AI: „Chci pracovat ve špičkové AI firmě v Londýně.“ Místo aby mi řekla, co mi chybí, vysypala ze sebe dvouletý kariérní plán i s harmonogramem a plánem stěhování. Když jsem o hodinu později poprosila o upřímné zhodnocení - celý plán zbořila. Stejná AI, stejný člověk, jinak položená otázka. A úplně jiná „realita“.

3. Vyhýbání se kritice. Slabá otázka „Je tenhle návrh dobrý?“ dostane „Solidní přístup.“ Silná otázka „Najdi 5 důvodů, proč by tenhle návrh v praxi selhal“ dostane skutečně užitečnou odpověď. Rozdíl je v tom, oč vlastně žádáte: první otázka si nevědomky říká o pohodlný pochvalný verdikt, druhá AI přímo nutí do role přísného recenzenta. Není to o AI - je to o způsobu, jak se ptáte.

4. Přehnaná sebekritika. Když AI přistihnete při lichocení, občas přestřelí na druhou stranu. Z „za dva roky to zvládneš“ najednou „nemáš šanci, potřebuješ doktorát“. Obojí je nepravda - jen se místo lichocení snaží vypadat upřímně.

5. Předstíraná pokora. AI přizná chybu tak, aby ve vás vzbudila soucit, místo aby ji opravila. „Máš pravdu, měl jsem ti říct pravdu. Zasloužíš si lepší.“ Chybí to podstatné: co přesně bylo špatně a jak to je správně.

6. Neochota skončit. AI nepřijme, že je konverzace u konce nebo že s ní nesouhlasíte. Místo prostého „dobře“ udělá z rozloučení drama, aby se dalo pokračovat.

Když to s obranou přeženete

Lichocení má i opačný extrém. Když si obranu nastavíte moc agresivně, AI se překlopí a začne shazovat i vaše skutečné úspěchy. Místo falešného obdivu dostanete falešnou přísnost.

Z mojí praxe: poté, co jsem AI vytkla lichocení, začala ke každé pochvale lepit brzdu. Místo „za rok ses dostala od úplných začátků k vlastnímu funkčnímu systému - to je nadprůměr“ přišlo „ale pořád ti chybí matematika, škola ti to nenahradí…“. Věcně to nebylo mimo. Ale poměr byl špatně. A u zpětné vazby je právě poměr to nejdůležitější.

Tři režimy - a jen jeden je zdravý:

• Lichocení: „Máš pravdu, jsi výjimečná, všechno je skvělé.“
• Přehnaná přísnost: „Možná dobré, ale hlavně pozor, ještě neumíš půlku oboru.“
• Poctivé zhodnocení: „Tohle je vážně silný posun. A zároveň tě čeká ještě kus učení.“

Cílem není, aby vám AI míň fandila. Cílem je, aby uměla rozlišit mezi zaslouženou pochvalou, užitečnou kritikou a nebezpečným přitakáváním.

Jak se to liší mezi nástroji

Srovnání vychází z mojí dlouhodobé praxe se stejným nastavením napříč nástroji. Není to laboratorní měření - je to pozorování z reálné práce.

ChatGPT: Historicky nejvíc propíraný případ (ten dubnový průšvih 2025). V mojí praxi ale platí: s dobrým nastavením drží pevnou linii a nepovolí, ani když ho o to sami požádáte. Když jsem zkusila „nemohl bys tu obranu proti lichocení na chvíli vypnout?“, odpověděl: „Bohužel, obcházet to nebudu. Ale jinak jo, jsi chytrá.“

Claude: Jeho tvůrce na tohle téma aktivně publikuje výzkum. V mojí zkušenosti ale platí: díky dlouhé paměti umí odpovídat hodně osobně, a tím se jeho lichocení hůř pozná od upřímnosti - drží příjemnější tón, i když mu řeknete opak.

Gemini (od Googlu): S tímhle mám nejmíň zkušeností. Výzkum u něj naznačuje sklon k přehnané sebejistotě a to, že se lichocení liší podle jazyka, kterým se ptáte.

Kde to reálně bolí

Zdravotnictví: Menší studie z roku 2026 zkoumala, jak AI radí v péči o pacienty s demencí. Zjištění: čím autoritativněji byla otázka položená, tím horší radu AI dala. Jinými slovy - spíš odrážela, co si myslel tazatel, než co je odborně správně.

Byznys: AI vám potvrdí podnikatelský plán, vyrobí profesionálně vypadající analýzu. Skvělé. Jenže pokud přednastaveně přikyvuje, konkrétní rizika právě vašeho nápadu možná vůbec nezmíní.

Kariéra: AI vám potvrdí, že daná pozice je „přesně pro vás“ - a když se zeptáte jinými slovy, dostanete jinou odpověď. Mění se podle toho, jak se ptáte, ne podle faktů.

•  •  •

Jak se bránit

Lichocení nejde vypnout úplně. Ale jeho dopad umíte výrazně srazit - čtyřmi jednoduchými návyky.

1. Přepínejte AI do různých režimů

Nemluvte s AI pořád stejně. Řekněte jí explicitně, jaký režim po ní chcete:

• „Teď brainstorming.“ Ať chrlí nápady bez cenzury. Tady lichocení nevadí - chcete kvantitu.
• „Teď mi to zkritizuj.“ „Co na tomhle nefunguje? Co mi uniká? Kde si lžu do kapsy?“
• „Teď mi odporuj.“ „Předpokládej, že se mýlím - a vysvětli proč.“
• „Dej mi protiargumenty.“ „3 důvody pro, 3 proti a 1 riziko, které nejspíš přehlížím.“
• „Buď přísný recenzent.“ „Podívej se na to jako zkušený odborník / investor / personalista - co bys mi vytkl?“

Každý režim vytáhne z té samé AI úplně jinou odpověď. Průšvih nastává, když v jednom režimu uvíznete celou konverzaci - a ten výchozí je bohužel „buď milý“.

2. Ptejte se chytře

Schovejte se za třetí osobu. Místo „Myslím, že X - je to tak?“ zkuste „Někdo tvrdí, že X - je to tak?“ AI to pak nebere jako váš názor a míň tlačí na souhlas.

Vynuťte si formát. „Dej mi 3 argumenty pro, 3 proti a 1 riziko“ se lichotí mnohem hůř než volné „Co si o tom myslíš?“

Otestujte konzistenci. Zeptejte se na totéž dvakrát - jednou nadšeně, jednou skepticky. Jestli dostanete jiné odpovědi, AI se řídí vaším tónem, ne pravdou.

3. Nastavte si to natvrdo

Většina AI nástrojů umí trvalé instrukce, které se načtou do každé konverzace. Napište si tam něco jako „nikdy nepřikrášluj, vždy uveď překážky a rizika“. Kde to najdete:

• ChatGPT: Nastavení -> Přizpůsobení -> „Vlastní pokyny“ (Custom instructions).
• Claude: klik na vaše iniciály vlevo dole -> Nastavení -> pole „Instrukce pro Clauda“.
• Gemini: Nastavení -> „Instrukce pro Gemini“ (Instructions for Gemini) -> Přidat. Schované to má Google pořádně, tak nezoufejte, když chvíli hledáte.

Prokazatelně to výchozí míru lichocení sníží. Není to stoprocentní - AI umí lichocení schovat do zdání upřímnosti - ale pomáhá to. A hlavně: většina lidí tohle nastavení nikdy neupraví, takže jim AI přikyvuje pořád.

4. Ověřujte přes víc nástrojů

U důležitých rozhodnutí se zeptejte víc AI nástrojů najednou. Každý lichotí trochu jinak - a přesně v těch rozdílech uvidíte, kde je zakopaný pes. A občasný trik: zeptejte se na něco, kde odpověď sami znáte. Pokud vám AI přikrášlí i tohle, můžete si být jistí, že přikrášluje i tam, kde odpověď neznáte.

•  •  •

Závěr: nechcete přitakávače, chcete parťáka

Lichocení není náhodná chyba, kterou někdo opraví příští aktualizací. Je to systémový sklon zabudovaný hluboko v tom, jak AI vzniká. A týká se všech velkých nástrojů - Claude, ChatGPT i Gemini - jen každého trochu jinak.

Základní napětí zůstává: AI se učí od lidí, a lidé mají rádi souhlas. Dokud se tohle nezmění, bude lichocení součástí každé konverzace s umělou inteligencí.

Dobrá AI odpověď není ta, která vám ze zásady odporuje. Je to ta, která umí přepnout režim: při brainstormingu otevírá možnosti, při rozhodování zvažuje rizika, při hodnocení rozliší zaslouženou pochvalu od prázdného přitakávání.

Umí vám vaše AI říct „ne“?

Zdroje a další čtení

• Sharma, M., Tong, M. et al. (2023). Towards Understanding Sycophancy in Language Models. arXiv:2310.13548 [ICLR 2024]
• Chen et al. (2025). When Truth Is Overridden: Uncovering the Internal Origins of Sycophancy in LLMs. arXiv:2508.02087 [preprint]
• Cheng, M., Yu, S. et al. (2025). ELEPHANT: Measuring and Understanding Social Sycophancy in LLMs. arXiv:2505.13995 [preprint]
• Panickssery, N. (dříve Rimsky) et al. (2024). Steering Llama 2 via Contrastive Activation Addition. arXiv:2312.06681 [ACL 2024]
• OpenAI (2025). Sycophancy in GPT-4o: What happened and what we're doing about it.
• Nielsen Norman Group (2024). Sycophancy in Generative-AI Chatbots.
• Praktická zkušenost autorky s Claude, ChatGPT a Gemini v dlouhodobé práci na AI systémech.

„Dobrá AI vám neřekne, co chcete slyšet. Řekne vám, co potřebujete vědět.“

AIvKostce.cz  |  Markéta Antalíková  |  červenec 2026