Agentizace

Průběžné oslabování

Automatizace může prudce urychlit již probíhající koncentraci ekonomické a politické moci. Vlastník produktivní inteligence přirozeně reinvestuje její výnosy do další produktivity – firem, výpočetní infrastruktury, robotů a dat – i do ochrany svého postavení. Ekonomická, informační a politická moc se tak mohou navzájem posilovat, zatímco lidská práce, spotřebitelská volba i hlas ve volbách postupně ztrácejí svůj význam.
(Gradual Disempowerment: Kulveit et al., 2025)

Technofeudalismus

Kapitalismus stojí na konkurenci, investici a možnosti nových hráčů nahradit staré. Pokud však nejcennější výrobní faktor – produktivní inteligenci – ovládne několik vlastníků infrastruktury a jejich náskok začne být prakticky nedohnatelný, může se ekonomika posunout od podnikatelské soutěže k rentiérskému řádu. Přístup k inteligenci, výpočetnímu výkonu, robotům a digitálním trhům se pak podobá přístupu k půdě v minulých hierarchiích: většina je používá, malá vrstva je vlastní a vybírá rentu.
(Technofeudalism: What Killed Capitalism: Varoufakis, 2023)

Kletba inteligence

Ještě hlubší změna nastává, pokud mocní aktéři přestanou být ekonomicky závislí na schopnostech běžných lidí. Dnešní stát potřebuje vzdělané pracovníky, firmy zákazníky a oba potřebují společnost dostatečně zdravou a produktivní, aby celý systém fungoval. Kletba inteligence upozorňuje, že AGI a robotika mohou tuto pobídku oslabit podobně, jako přírodní bohatství někdy oslabuje vazbu rentiérského státu na jeho občany: produktivita, daňové příjmy, administrativa i bezpečnost mohou stále více pocházet z kapitálu namísto lidí.
(The Intelligence Curse)

Dvě ekonomiky

Masová spotřební ekonomika vznikla ve světě, kde byli pracovníci zároveň zákazníky. Pokud příjmy z práce oslabí a výnosy z automatizace zůstanou koncentrované, může se kupní síla postupně přesouvat k domácnostem napojeným na vlastnictví kapitálu. Ekonomika přitom nemusí zchudnout – může být stále produktivnější, ale rozdělit se do dvou světů: prémiové ekonomiky bydlení, vzdělání, zdravotní péče, služeb a technologií pro vlastníky kapitálu a omezené či subvencované „freemium“ ekonomiky pro zbytek populace. „K-shaped“ růst by se tak mohl změnit z přechodné nerovnosti na stabilní společenskou strukturu. Tento pojem se prosadil zejména v popisu nerovnoměrného postpandemického zotavení. Automatizace by tyto rozdíly mohla dále stabilizovat a prohloubit.
(OECD, 2021) (IMF, 2021) (World Bank, 2022)

Autoritářský lock-in

Nejnebezpečnější politický scénář vzniká spojením předchozích trendů. Dlouhodobé zhoršování životních vyhlídek může živit populismus a poptávku po radikální změně právě ve chvíli, kdy koncentrovaný kapitál získává bezprecedentní nástroje pro ovlivňování informací, sledování populace a automatizaci státní moci. Politik může získat podporu slibem, že rozbije nefunkční systém, a následně využít AI k jeho uzamčení do autoritářštější podoby – personalizované propagandě, masovému dohledu, prediktivní represi a levnější automatizaci bezpečnostního aparátu. Pokud zároveň ekonomika přestane potřebovat početnou, vzdělanou a prosperující populaci, slábne i dosavadní materiální pobídka státu do ní investovat; dlouhodobým důsledkem může být hlubší společenská marginalizace a další propad porodnosti. Oligarchie, která dnes demokratický ventil jen ucpává, by jej jednou nemusela potřebovat vůbec.
(Zuboff, 2019) (Feldstein, 2019) (Acemoglu and Johnson, 2023) (Levitsky and Ziblatt, 2018)

AGI: Umělá inteligence, která je alespoň stejně schopná jako člověk ve většině kognitivních úloh. – Google Deepmind

Scaling Laws for Neural Language Models
Jared Kaplan, Dario Amodei et al. (2020)

Základní práce současného scaling paradigmatu ukázala, že výkon jazykových modelů se s velikostí modelu, množstvím dat a výpočetním výkonem zlepšuje podle překvapivě pravidelných mocninných vztahů. Pokrok tak není závislý pouze na jednotlivých průlomech: významnou část lze předvídat z množství dostupných zdrojů. (arXiv)

Economic Policy Challenges for the Age of AI
Anton Korinek (2024)

Korinek zkoumá ekonomiku směřující k AGI, ve které může klesat role lidské práce a produktivita prudce růst. Za klíčové politické otázky označuje distribuci příjmů, hodnotu vzdělání a lidského kapitálu, sociální a politickou stabilitu, antitrust, makroekonomickou politiku i správu samotné AI. (arXiv)

Task-Completion Time Horizons of Frontier AI Models
METR (2025–2026)

METR sleduje, jak dlouhé a komplexní úkoly dokážou autonomně dokončovat špičkové AI systémy. Výsledky naznačují rychlý růst časového horizontu úloh, které modely zvládnou bez průběžné lidské pomoci. Tento ukazatel je důležitý, protože zachycuje praktickou agentní schopnost lépe než izolované výsledky na standardizovaných testech. (metr.org)

ARC Prize
ARC-AGI (2024–2025)

ARC-AGI testuje schopnost systémů zobecňovat z několika málo příkladů na nové úlohy, které vyžadují abstraktní uvažování a rychlé osvojení nových pravidel. Na rozdíl od běžných benchmarků, kde může hrát významnou roli memorování nebo rozsáhlý trénink na podobných datech, se zaměřuje na efektivitu učení a přenos schopností do neznámých situací. Vývoj výsledků na ARC-AGI proto představuje užitečný signál toho, zda AI překonává pouhé škálování znalostí směrem k obecnějším formám inteligence.
(arcprize.org)

2. 9. 2026: Model OpenAI GPT-6 (Astra) dosáhl skóre 99.9% v poslední verzi benchmarku ARC-AGI 3.

Tržní sázka

Valuace ukazují, kolik kapitálu jsou informovaní investoři ochotni vsadit na budoucí ekonomickou hodnotu vlastnictví umělé inteligence.

V roce 2026 byl Anthropic oceněn přibližně na 965 miliard USD a OpenAI na 852 miliard USD. Humanoidní robotická společnost Figure AI dosáhla při posledním významném kole v roce 2025 valuace kolem 39 miliard USD, přestože všeobecně použitelná humanoidní práce je stále před komerční zralostí.

Spolu se stovkami miliard dolarů směřujícími do datacenter, čipů a energetické infrastruktury jde o mimořádně velkou ekonomickou sázku na to, že inteligence a později fyzická práce budou škálovatelnou produkční technologií.

Další čtení

• Daron Acemoglu & Pascual Restrepo – The Race between Man and Machine (2018)

• Daron Acemoglu & Simon Johnson – Power and Progress (2023)

• Robin Hanson – The Age of Em (2016)

• Erik Brynjolfsson & Andrew McAfee – The Second Machine Age (2014)

• Anton Korinek & Lee Lockwood – Public Finance in the Age of AI (2026)

• Richard Sutton – The Bitter Lesson (2019)

• Daniel Kokotajlo et al. – AI 2027 (2025)