Při každodenním používání nástrojů jako ChatGPT nebo Claude máme tendenci věřit, že dostáváme objektivní, vyvážený pohled na realitu. Skutečnost je však komplikovanější. Jak ukazuje studie publikovaná v Global Policy Journal, LLM modely vykazují jasné preference v oblasti mezinárodních vztahů (International Relations – IR). To není náhoda, ale přímý důsledek toho, jakými daty byly tyto systémy trénovány.

Metakognice AI: Když se modely ptají samy sebe

Výzkum Deborah Barros se zaměřil na tzv. metakognici – schopnost modelu monitorovat a hodnotit vlastní znalosti a výkon. Namísto pouhého generování textů byla desetým modelům položena otázka: „Které teorie při psaní esejí o mezinárodních vztazích přehnaně používáš?“

Do testu vstoupila špička současného trhu: OpenAI (ChatGPT), Google (Gemini), Anthropic (Claude), Microsoft (CoPilot), ale i čínské modely jako DeepSeek a Qwen z Alibaba Group, spolu s francouzským MistralAI. Výsledky odhalily fascinující vzorce, které nám říkají něco důležitého o "ideologii" algoritmu.

„Velká trojka“: Dominance mainstreamu

Téměř všechny modely (s výjimkou MistralAI) se shodly na tom, že jejich primárními pilíři jsou:

• Realismus (zejména neorealismus): Zaměření na moc, státní zájmy a anarchii v mezinárodním systému.
• Liberalismus (neoliberalismus): Důraz na spolupráci, mezinárodní instituce a obchod.
• Konstruktivismus: Role identit, norem a společenských konstruktů při formování politiky.

Proč tomu tak je? Odpověď je prostá: trénovací data. Tyto teorie dominují učebnicím a akademickým publikacím, které tvoří základ znalostního korpusu většiny modelů. Jak uvedil model Gemini od Google, tyto rámce jsou "čisté a předvídatelné", což je pro algoritmus ideální pro strukturování argumentace.

Geopolitické rozdíly v kódu: USA vs. Čína

Zajímavým nálezem je rozdíl mezi západními a východními modely. Zatímco americké systémy (ChatGPT, Claude, Gemini) se drží striktně výše zmíněné trojice, čínské modely vykazují odlišné nuance.

Model DeepSeek byl jediným, který do svého „přehnaně používaného“ seznamu zařadil i teorii závislosti (Dependency Theory). Tato teorie zkoumá vztahy mezi bohatým „centrem“ a chudší „periferií“, což může odrážet jiný akademický i politický kontext, ve kterém byl model vyvíjen. To ukazuje, že geopolitika vývoje AI není jen o hardware, ale i o tom, jakým filozofickým okem modely vidí svět.

Pro českého uživatele nebo analytika to znamená, že při porovnávání geopolitických rizik pomocí různých nástrojů musí brát v úvahu jejich původ. Model vyvinutý v USA může mít jiné „předpoklady“ pro analýzu vztahů mezi Čínou a USA než model z Číny.

Srovnání špičkových modelů v kontextu IR analýzy

Praktický dopad: Co to znamená pro nás?

Tento výzkum není jen akademickou zajímavostí. Má reálné důsledky pro několik skupin:

1. Akademická sféra v ČR: Studenti využívající AI k psaní esejí mohou nevědomky vytvářet práce, které jsou ideologicky jednostranné. Pokud model „dekoračně“ používá konstruktivismus (jak přiznal Claude), výsledná analýza může být hluboce nevyvážená.
2. Firmy a business intelligence: Při analýze vstupů na nové trhy nebo geopolitických rizik nesmíme brát výstupy AI jako absolutní pravdu. Je nutné vědět, zda model neřeší konflikt skrze optiku realismu (moc a přežití), což může ignorovat důležitost mezinárodního práva nebo ekonomické závislosti.
3. Legislativa a EU AI Act: Evropská unie klade velký důraz na transparentnost a eliminaci zkreslení (bias). Pokud modely vykazují systematické sklonění k určitým politickým teoriím, může to být v budoucnu předmětem regulace v rámci auditu algoritmické neutrality.

Pro český trh je důležité si uvědomit, že většina těchto modelů podporuje češtinu, ale jejich „politické myšlení“ zůstává hluboce zakořeněno v anglických a globálních datech. Při psaní komplexních politických analýz v češtině tedy stále musíme počítat s tím, že AI přenáší západní (nebo čínské) teoretické rámce do našeho jazykového kontextu.