Studio Svobodného přístavu s Tomášem Mikolovem: AI jako lupa na školství, dotace i evropskou „reguluj-nekňuč“ mentalitu
Umělá inteligence
V podcastu Studia Svobodného přístavu (21. 12. 2025) se potkali Urza a Tomáš Mikolov – světově známý výzkumník AI, který v posledních měsících odešel z ČVUT do vlastního startupu (BottleCap AI). Rozhovor se rozjíždí u benefitů a hrozeb AI, ale rychle přejde k tomu, co v Česku umí být stejně výbušné jako „AGI“: věda, stát a dotace.
Mikolov mluví o současné AI střízlivě: nejde o „vědomou bytost“, ale z velké části o jazykové modely, které umí na dotaz vytvořit souvislou odpověď a propojit informace jinak než klasické vyhledávání přes klíčová slova. Velký potenciál vidí ve vzdělávání – personalizovaný „učitel“ pro každého, který se přizpůsobuje úrovni studenta.
Zajímavý obrat je, že „hrozbu“ Mikolov nepopisuje jen jako sci-fi scénáře, ale jako technologické zaostávání. Tedy: ostatní budou AI používat, zvyšovat produktivitu a budovat know-how, zatímco Evropa si to (ze strachu, neporozumění nebo regulační setrvačnosti) udělá složité nebo nemožné. A do toho padne bonmot, který sedí jak víčko na lahev: „Amerika to vymýšlí, Čína to replikuje a my to regulujem.“
Mikolov vysvětluje název startupu BottleCap AI přes evropský meme: zatímco jinde se slaví průlomy, Evropa se proslaví regulací obalů – přilepeným víčkem. Je to samozřejmě nadsázka, ale pointa je vážná: když se inovace dusí, schopní lidé odcházejí do prostředí, kde mohou stavět. Když dojde na AGI, Mikolov ji ani nezesměšňuje, ani z ní nedělá náboženství. Zdůrazňuje, že dnešní modely jsou spíš nástroje (auto, kalkulačka): v něčem nás překonají, ale nejsou to univerzální „myslící bytosti“.
Zároveň si rýpne do „doom byznysu“ – do části scény, která na strachu z AI staví marketing a fundraising. To je na celé debatě osvěžující: hype odmítá jak na straně „AI spasí vše“, tak na straně „AI nás jistě vyhubí“. Nejzajímavější tření je u dotací. V anotaci zazní, že Mikolov chápe škodlivost dotací (zmiňuje typicky zemědělství), ale v některých oborech mu připadají přínosné nebo možná nezbytné. A tady se krásně střetnou dva světy:
Svobodný přístav: dotace deformují motivace, vyrábějí závislost a platí se z nich i jalová činnost, která by bez peněz „zvenku“ neobstála.
Výzkumná praxe: některé typy výzkumu jsou dlouhé, drahé, nejisté a trh je neumí „ocenit“ v rozumném časovém horizontu.
Tohle dilema není o jedné větě. Je to o tom, kdo nese riziko omylu a jaké signály systém vysílá lidem, kteří mají pracovat na něčem, co je nepopulární, těžko měřitelné – a přitom potenciálně zásadní. Pointa je, že problém není AI. Problém je, jak pomalu se učí instituce. Celý díl působí jako jedna velká lekce:
AI se zlepšuje iterací, testem, konkurencí, zpětnou vazbou.
Stát se „zlepšuje“ formulářem, komisí a povinnou přílohou č. 7 (ideálně podepsat modře).
A když se to nepovede, účet nejde za autorem nápadu, ale za poplatníkem.
Takže pokud z toho má být něco užitečného: buď se naučíme AI používat jako nástroj kompetence a svobody, nebo z ní uděláme další kolonku do regulace a další příležitost pro dotační ekosystém. A to by byla škoda. Ne kvůli „konci světa“, ale kvůli tomu, že by nám mezitím ujela přítomnost.
Čtěte na podobné téma:
Osobnost roku AI 2025: aparátčík TOP09 za půlrok práce, která se musí předělat