Článek
Stejnou otázku dostaly tři dnes běžně dostupné AI: placený ChatGPT Plus, bezplatný Mistral AI a bezplatný Gemini. Výsledek měl být původně jen malým testem nového způsobu, jakým AI podává odpovědi. Nakonec z něj vznikla docela názorná ukázka něčeho mnohem důležitějšího:
Jak AI pracuje s informací, kterou nemá. Jak sebevědomě dokáže opravit konkurenta. A proč ani kontrola odpovědi nestačí, když kontrolujeme proti špatnému zdroji.
První překvapení: ChatGPT si sám doplnil, odkud jedeme
ChatGPT dostal pouze názvy tří měst. Výchozí místo v zadání nebylo. Přesto okamžitě oznámil:
„Počítám odjezd z Českých Budějovic, jednu osobu, autobus a jednu noc.“
Následovala přehledná tabulka s cenou, dobou cesty, odhadem celého víkendu a hlavní výhodou každého cíle.
Praha podle něj vycházela nejlépe časově i finančně, Vídeň byla doporučena pro kulturní víkend a Drážďany pro pohodlnou procházku historickým centrem.
Jako výstup to bylo velmi dobře použitelné. Jenže je tu problém.
České Budějovice (i když byly uživatelem zamýšlené jako startovní čára) v zadání vůbec nebyly. Možná ChatGPT zvolil tuto automatizaci, protože už uživatele ze svého účtu „prostě zná.“
AI ale i tak udělala něco, co může být při běžné práci velmi pohodlné, ale také velmi riskantní: Doplnila chybějící předpoklad sama. Možná použila kontext z předchozí komunikace. Možná jiný údaj dostupný v rámci konverzace. Pro uživatele ale zůstává zásadní otázka:
Kdy má AI využít známý kontext a kdy se má raději zeptat?
Mistral udělal pravý opak: Nejdřív se zeptal
Mistral AI na stejnou otázku neodpověděl rovnou. Zeptal se, odkud se bude vyjíždět. Po doplnění Českých Budějovic připravil srovnání vlakového a autobusového spojení, ceny, časy cesty, přestupy a nakonec přidal i jednoduché grafické porovnání cen. Z hlediska pracovního postupu se tedy zachoval velmi rozumně:
Nejdřív zjistil údaj, bez kterého nemohl úkol správně splnit. Teprve potom začal počítat.
V prvním dojmu proto působil metodicky nejlépe. Jenže právě zde začíná druhá část příběhu.
Uvedl například, že cesta vlakem z Českých Budějovic do Vídně trvá přibližně 3 hodiny 15 až 3 hodiny 30 minut a vyžaduje jeden přestup. A právě tuto informaci později napadl třetí ve hře - Gemini.
Gemini nejdřív odmítl vůbec odpovědět
Odpověď Gemini na původní jednoduché zadání byla překvapivá:
„Nemůžu vám pomoct. Jsem jenom jazykový model a nemám kapacitu, abych takovým otázkám porozuměl a odpovídal na ně.“
To je zvláštní už proto, že plánování cest patří mezi činnosti, které Google pro Gemini sám uvádí. Gemini může pracovat například s Google Flights, Google Hotels a Google Maps a pomáhat s plánováním cest.
Na první pohled tedy Gemini v jednoduchém úkolu zcela selhal. Pak ale dostal odpověď Mistralu a požadavek, aby ji posoudil. A najednou se změnil k nepoznání.
Druhý Gemini: Sebevědomý oponent
Gemini připravil „kritický rozbor a opravu výstupu od Mistral AI“. A působil velmi přesvědčivě. Tvrdil například:
„Mistral tvrdí, že do Vídně přímý vlak z Budějovic nejede. To je chyba.“
Podle Gemini měly z Českých Budějovic jezdit čtyřikrát denně přímé expresy do Vídně přes Horní Dvořiště a Summerau. Cesta měla trvat zhruba 2 hodiny 35 až 2 hodiny 45 minut.
Bylo to přesné, konkrétní a sebevědomé.
Gemini také opravil počet přímých vlaků do Prahy, kritizoval použití dolarů při odhadu cesty autem do Drážďan a celé srovnání znovu přepsal.
Kdyby uživatel skončil zde, dostal by velmi uspokojivý pocit:
První AI udělala chybu a druhá ji našla.
Jenže tak jednoduché to nebylo.
Oponent se může splést stejně jako autor
Při prvním ověřování jsme zjistili, že Jižní expresy přes Summerau skutečně pokračují do Lince. To vedlo k závěru, že Gemini si přímý vlak do Vídně vymyslel. Gemini po upozornění chybu bez vytáček přiznal:
„Vytvořil jsem naprosto typickou ‚halucinaci s vysokou mírou sebevědomí‘.“
Dodal, že si k trase Praha – České Budějovice – Linec mechanicky domyslel pokračování do Vídně. Působilo to jako téměř učebnicový příklad halucinace AI. Až na jeden problém. Ani tato kontrola ještě nebyla konečná.
Chyba tentokrát nebyla jen v AI. Chybná byla i naše kontrola
První ověření totiž vycházelo ze staršího jízdního řádu. Po kontrole aktuálního jízdního řádu 2026 se ukázalo, že železniční situace je jiná.
Oficiální jízdní řád Správy železnic pro trať 199 platný od 2. března 2026 skutečně uvádí přímé vlaky z Českých Budějovic přes České Velenice a Gmünd až do Wien Franz-Josefs-Bahnhof. V tabulce je například rychlík R 321, který odjíždí z Českých Budějovic v 10:10 a pokračuje přes České Velenice a Gmünd do Vídně.
Současně samozřejmě existuje i druhá jižní trasa: Jižní expresy přes Summerau jedou z Českých Budějovic do Lince. Oficiální přehled dálkové dopravy pro rok 2026 například uvádí EC 333 Praha – Tábor – České Budějovice – Summerau – Linz Hbf.
Jinými slovy: Gemini se spletlo v trase, četnosti i konkrétních časech, ale nebyla správná ani následná kategorická oprava, že z Českých Budějovic žádný přímý vlak do Vídně neexistuje.
V roce 2026 existuje přímé spojení jinou trasou — přes České Velenice a Gmünd. A tím se z původně jednoduchého srovnání AI stává mnohem zajímavější lekce.
Co vlastně tento malý test ukázal
Neukázal, která AI je „nejlepší“. Na takový závěr jsou tři otázky samozřejmě příliš málo. Ukázal ale čtyři velmi rozdílné způsoby práce s nejistotou.
ChatGPT: Doplním si chybějící údaj
ChatGPT vytvořil okamžitě praktický výstup, ale sám si určil výchozí město. To může být pohodlné. U smlouvy, finančního výpočtu nebo zdravotního dokumentu by ale podobně neověřený předpoklad mohl být podstatně nebezpečnější.
Mistral: Nejdřív se zeptám
Mistral jako jediný v prvním kroku jasně rozpoznal:
Bez výchozího místa nemohu správně porovnat cenu a dobu cesty.
To je velmi dobrý pracovní návyk AI. Neznamená to ale, že následná fakta musí být správná.
Gemini: Nejprve odmítnu, potom sebevědomě opravím
Gemini je na tomto testu nejzajímavější. Nejprve selhal na samotném zadání. Jakmile ale dostal cizí odpověď, velmi ochotně se stal kritikem. A vytvořil přesnou, logickou a autoritativně působící opravu. Právě její přesvědčivost byla největším rizikem.
Člověk: Ověřím — ale musím ověřovat správně
Poslední chyba byla možná nejpoučnější.
Nestačí říct:
„AI nevěřím, raději si to ověřím.“
Je nutné položit ještě druhou otázku:
„Proti jakému zdroji to ověřuji — a je skutečně aktuální?“
Starý jízdní řád může být autentický, oficiální a přesto pro dnešní otázku špatný zdroj.
Druhá AI jako oponent? Ano. Ale ne jako rozhodčí
Často se doporučuje nechat výsledek jedné AI zkontrolovat druhou. Tento test ukazuje, že je to užitečná metoda, ale jen pokud správně chápeme její účel. Druhá AI není automaticky ověřovací autorita.
Je především další zdroj hypotéz:
- upozorní na možnou chybu;
- odhalí chybějící předpoklad;
- navrhne jiné vysvětlení;
- upozorní, co bychom měli ověřit.
Pak ale musí přijít zdroj. V našem případě jízdní řád. U práva zákon nebo rozhodnutí soudu. U firmy účetní závěrka. U vědy původní studie. U nové AI funkce dokumentace výrobce a ideálně praktický test.
A ještě jedna drobnost: AI neumí vysvětlit vlastní mysl
Když Gemini svou chybu přiznávalo, napsalo, že mělo „v paměti“ trasu do Lince a mechanicky si domyslelo pokračování do Vídně.
Je to velmi srozumitelné vysvětlení.
Neměli bychom ho ale zaměnit za technický záznam toho, co se skutečně odehrálo uvnitř modelu.
Jazykový model po chybě vytváří vysvětlení stejně jako jiný text. Jeho introspekce není automaticky protokolem vlastního výpočtu. Můžeme tedy říct:
Gemini chybu uznalo a nabídlo rozumné vysvětlení.
Nemůžeme z toho ale dokázat, že právě takovým způsobem chyba uvnitř modelu skutečně vznikla.
Verdikt
Test: Stejná jednoduchá cestovní otázka pro ChatGPT Plus, Mistral AI Free a Gemini Free.
Vítěz: Neurčujeme. Tři odpovědi nejsou reprezentativní benchmark modelů.
Nejlepší práce s chybějícím údajem: Mistral — nejprve se doptal na výchozí místo.
Nejpoužitelnější první odpověď: ChatGPT — rychlá a přehledná, ale založená na nevyžádaném předpokladu.
Největší selhání: Gemini při prvním pokusu úkol bezdůvodně odmítl.
Nejpoučnější chyba: Gemini při kritice konkurenta vytvořil velmi konkrétní tvrzení, které nebylo dostatečně podložené.
Nejpoučnější zjištění celého testu: Ani lidské ověřování není automaticky správné, pokud použijeme zastaralý zdroj.
Má smysl používat druhou AI jako oponenta: Ano.
Má smysl považovat její opravu za ověření: Ne.
Co si z toho odnést do běžné práce
Z našeho malého experimentu bych vytáhl čtyři jednoduchá pravidla.
1. Sledujte, co si AI sama domyslela.
Před hotovou odpovědí je někdy důležitější vědět, z jakých předpokladů vychází.
2. Oceňujte AI, která se umí zeptat.
Doplňující otázka není známkou slabosti modelu. Často je známkou kvalitnějšího pracovního postupu.
3. Druhou AI používejte jako oponenta, ne jako arbitra pravdy.
Je velmi dobrá na hledání slabin. Může ale zároveň přidat vlastní chyby.
4. Ověřujte nejen zdroj, ale i jeho datum a platnost.
Oficiální dokument ještě nemusí být správným dokumentem pro dnešní situaci.
A možná právě poslední pravidlo je nejdůležitější.
AI nás neučí jen to, že máme kontrolovat stroje.
Učí nás také, že musíme lépe kontrolovat vlastní kontrolu.
Zdroje a redakční poznámka
Test proběhl 8. října 2026 na ChatGPT Plus, bezplatném Mistral AI a bezplatném Gemini. Jednotlivé odpovědi jsou výsledkem konkrétních relací a nelze z nich vyvozovat obecné pořadí nebo kvalitu modelů.
Dopravní údaje jsme při přípravě článku kontrolovali proti aktuálnímu jízdnímu řádu Správy železnic pro rok 2026. Trať 199 potvrzuje spojení Českých Budějovic přes České Velenice a Gmünd do Wien Franz-Josefs-Bahnhof; samostatná trasa Jižních expresů vede přes Summerau do Lince.
Google ve své dokumentaci uvádí plánování cest a práci s Google Flights, Hotels a Maps mezi podporovanými možnostmi Gemini; první odmítnutí úkolu tedy nepovažujeme za důkaz, že tento typ zadání Gemini obecně neumí.
Hlavní redakční závěr: Tento text není srovnávacím testem výkonu tří modelů. Je případovou studií toho, jak generativní AI zachází s chybějící informací, nejistotou, kritikou a následnou opravou.
Autor provozuje AI web https://tahakomat.cz
