Najnovšie AI prelomové novinky: ChatGPT Pulse, Gemini Robotics, Qwen 3 Max

Úvod

Krajina umelej inteligencie sa vyvíja bezprecedentným tempom a významné prelomové objavy prichádzajú takmer každý týždeň od popredných technologických firiem a výskumných inštitúcií. Tento komplexný prehľad skúma najvýznamnejšie AI inovácie, ktoré menia spôsob, akým komunikujeme s technológiou – od osobných produktívnych asistentov cez pokročilú robotiku až po generovanie kreatívneho obsahu. Diskutované inovácie predstavujú zásadné posuny v AI schopnostiach – od reaktívnych systémov, ktoré odpovedajú na dopyty užívateľov, k proaktívnym systémom, ktoré predvídajú potreby; zo systémov založených na texte k multimodálnym zážitkom siahajúcim po video, obrázky aj fyzickú robotiku; a od uzavretých proprietárnych modelov ku konkurenčným open-source alternatívam, ktoré sa vyrovnajú komerčným ponukám. Porozumieť týmto vývojom je nevyhnutné pre každého, kto pracuje s AI – či už ste vývojár, tvorca obsahu, obchodný líder, alebo jednoducho niekto, koho zaujíma, ako technológia mení náš svet.

Porozumenie prechodu od reaktívnej k proaktívnej AI

Roky fungovali systémy umelej inteligencie na základnom reaktívnom modeli. Používateľ položí otázku a AI systém odpovie. Tento paradigmatický model definoval používateľskú skúsenosť od prvých chatbotov až po moderné veľké jazykové modely ako ChatGPT, Claude či Gemini. Avšak prebieha zásadný filozofický a technický posun v tom, ako AI systémy komunikujú s používateľmi. Objavenie sa proaktívnej AI predstavuje základné prehodnotenie vzťahu človeka a AI, kde systémy už nečakajú len na pokyny, ale predvídajú potreby, samostatne vyhľadávajú informácie a prezentujú kurátorsky vybrané informácie ešte pred tým, než sú vyžiadané. Tento prechod odráža vývoj ľudských asistentov – od sekretárok čakajúcich na pokyny po výkonných asistentov, ktorí proaktívne pripravujú prehľady, plánujú stretnutia a upozorňujú na dôležité informácie. Technické zázemie pre proaktívnu AI je oveľa komplexnejšie než pre reaktívne systémy – vyžaduje kontinuálne spracovanie na pozadí, sofistikovaný manažment pamäte a pokročilé schopnosti uvažovania na určenie, aké informácie budú pre konkrétneho používateľa najhodnotnejšie. Tento posun znamená aj výraznú výpočtovú záťaž, preto sú mnohé proaktívne funkcie najskôr obmedzené na prémiové úrovne AI služieb, kde sú výpočtové náklady ospravedlnené príjmami zo subscription.

Prečo je proaktívna AI dôležitá pre produktivitu a rozhodovanie

Dôsledky proaktívnej AI ďaleko presahujú rámec pohodlia. V ére informačného preťaženia, keď je bežný človek vystavený väčšiemu množstvu dát za deň, než aké človek pred sto rokmi za celý život, schopnosť AI filtrovať, syntetizovať a prezentovať relevantné informácie je čoraz hodnotnejšia. Proaktívne AI systémy môžu monitorovať viacero informačných tokov – e-maily, kalendáre, spravodajské feedy, vedecké články, trhové dáta, trendy na sociálnych sieťach – a inteligentne vyberať najrelevantnejšie položky na základe individuálnych preferencií a historického správania. Táto schopnosť rieši jeden z najväčších problémov moderného znalostného pracovníka: pomer signálu k šumu. Namiesto toho, aby používatelia denne trávili hodiny triedením nepodstatných informácií, môžu dostávať kurátorsky vybrané prehľady, ktoré už AI systém preveril na základe ich záujmov a priorít. Pre obchodníkov to znamená zostať informovaní o vývoji trhu relevantnom pre ich odvetvie bez nutnosti manuálneho výskumu. Pre výskumníkov objaviť nové články a trendy bez manuálneho sledovania desiatok zdrojov. Pre investorov rýchlejšie identifikovať príležitosti a riziká ako konkurencia. Produktivita vďaka efektívnejšiemu filtrovanie a syntéze informácií môže byť zásadná – potenciálne šetrí hodiny týždenne, pričom zároveň zvyšuje kvalitu rozhodnutí vďaka komplexnejším a aktuálnejším informáciám.

ChatGPT Pulse: Proaktívna inteligencia od OpenAI

Zavedenie ChatGPT Pulse od OpenAI predstavuje zatiaľ najviditeľnejšiu implementáciu proaktívnej AI. Pulse funguje na zásadne odlišnom princípe než tradičné chatbot interakcie. Namiesto čakania na otázky používateľa Pulse vykonáva výskum cez noc počas spánku používateľa, analyzuje jeho históriu konverzácií, uložené spomienky a pripojené aplikácie ako kalendáre a e-mail. Systém potom syntetizuje túto analýzu do personalizovaného zoznamu tém a prehľadov, ktoré by mohli byť užitočné, a každé ráno ich prezentuje ako kurátorsky vybraný digest. Implementácia je mimoriadne sofistikovaná – Pulse nevyťahuje náhodné články či trendy, ale využíva hlboké porozumenie individuálnym záujmom, profesijnému zameraniu a historickým výskumným vzorom, aby určil, čo je najrelevantnejšie. Ak sa používateľ pravidelne pýta na vývoj v AI, nové modely Qwen alebo aplikácie robotiky, Pulse uprednostní prehľady na tieto témy. Ak sa iný používateľ zameriava na finančné trhy a kryptomeny, jeho prehľady tomu zodpovedajú. Používateľ má úplnú kontrolu nad kurátorstvom, môže označiť tému “chcem sledovať”, aby dostával ďalšie prehľady, alebo témy, ktoré ho už nezaujímajú, odmietnuť. Funkcia tiež umožňuje priamu personalizáciu – používateľ môže Pulse explicitne povedať, aby sledoval konkrétne témy, akcie, počasie či akúkoľvek kategóriu informácií.

Technická architektúra Pulse odhaľuje sofistikovanosť moderných AI systémov. Funkcia využíva koncept “sleeptime compute” – koncept skúmaný napríklad v akademických prácach Letter AI o efektívnom výpočte AI. Namiesto toho, aby používateľ musel čakať na spracovanie AI počas aktívneho používania systému, Pulse vykoná najnáročnejšie operácie počas mimošpičkových hodín, keď používateľ nie je aktívny. Tento prístup výrazne zlepšuje používateľskú skúsenosť tým, že náročnú prácu vykoná vopred a výsledky prezentuje okamžite po otvorení aplikácie. Zároveň umožňuje OpenAI efektívnejšie rozložiť výpočtovú záťaž, čo zvyšuje celkovú efektivitu systému. Aktuálne je Pulse dostupný výhradne pre predplatiteľov ChatGPT Pro na mobilných platformách, čo odráža výpočtovú náročnosť aj stratégiu OpenAI využívať pokročilé funkcie ako benefit pre prémiové služby. Toto obmedzenie je dočasné – OpenAI naznačilo, že ďalšie pokročilé funkcie budú postupne sprístupnené, keď sa infraštruktúra rozšíri a náklady klesnú.

Vývoj multimodálnej AI: Od textu k videu a animácii

Kým ChatGPT Pulse predstavuje pokrok v syntéze informácií a proaktívnom uvažovaní, paralelné vývojové trendy v multimodálnej AI rozširujú možnosti vizuálnej tvorby obsahu. Tradičná evolúcia AI schopností prebiehala od generovania textu, cez obrázky až po video, pričom každý krok predstavuje exponenciálny nárast komplexnosti. Generovanie textu vyžaduje pochopenie jazykových vzorcov a sémantických vzťahov. Generovanie obrázkov pridáva výzvy priestorového myslenia, vzťahov objektov a vizuálnej konzistencie. Generovanie videa tieto výzvy násobí – je potrebné zabezpečiť časovú konzistenciu, aby objekty, postavy a prostredia zostali konzistentné naprieč stovkami či tisíckami snímok, pričom musia vykazovať realistický pohyb a fyziku. Nedávne prelomové objavy firiem ako Alibaba a Kling AI ukazujú, že tieto výzvy sú čoraz úspešnejšie prekonávané a generovanie videa modelmi už v mnohých prípadoch konkuruje profesionálnej video produkcii.

Alibaba Qwen 2.2 Animate predstavuje zásadný prelom v animácii postáv a video syntéze. Model prijíma dva vstupy: obrázok postavy a referenčné video požadovaných pohybov a výrazov. Systém potom vygeneruje nové video, kde originálna postava je animovaná tak, aby zodpovedala pohybom a výrazom z referenčného videa, pričom si zachováva pôvodný vzhľad a identitu. Technická výzva je obrovská – model musí porozumieť anatómii človeka a pohybovým vzorom, sledovať mimiku a mikro-pohyby tváre a syntetizovať nové video snímky, ktoré ostávajú vizuálne konzistentné so zdrojovou postavou a zároveň presne replikujú referenčné pohyby. Výsledky sú pozoruhodne presvedčivé – animované postavy pôsobia prirodzene, s vhodnou mimikou a plynulým začlenením do pôvodných scén. Systém automaticky upravuje osvetlenie a farebnosť, takže animovaná postava vyzerá prirodzene ako súčasť prostredia, nie ako zjavný kompozit. Táto schopnosť má okamžité využitie v zábavnom priemysle, kde by umožnila hercom prehrať scény bez fyzickej prítomnosti, alebo tvorcom generovať alternatívne výkony bez viacerých záberov. Model je dostupný cez Hugging Face a predstavuje príklad čoraz sofistikovanejších open-source AI schopností porovnateľných s komerčnými ponukami.

Kling AI 2.5 Turbo model na generovanie videa ukazuje podobné pokroky v texte-na-video generovaní. Model prijíma textové zadania a vygeneruje kvalitné video sekvencie, pričom exceluje v komplexných pohybových scénach ako boj, krasokorčuľovanie či dynamické akčné zábery. Označenie „Turbo“ signalizuje optimalizáciu na rýchlosť a nákladovú efektivitu – model poskytuje 30% zníženie nákladov oproti predošlým verziám a zároveň zlepšuje kvalitu videa. Vizualizácie sú pôsobivé – od fotorealistických vojakov v blatistom bojisku, cez anime štýl, po ručne kreslených lyžiarov, všetko vygenerované na základe textových opisov. Konzistentnosť vzhľadu postáv, detailov prostredia a fyziky pohybu naprieč rôznymi scénami ukazuje na pokročilé pochopenie vizuálnej kompozície a simulácie fyziky. Rýchlosť generovania je kľúčová pre praktické využitie – rýchlejšie generovanie znamená nižšie náklady pre tvorcov obsahu a umožňuje viac experimentovania. Tieto pokroky demokratizujú tvorbu videa – jednotlivci môžu generovať obsah, ktorý by predtým vyžadoval profesionálny tím, drahé vybavenie a veľa času.

Alibaba Qwen modely: Open-source konkurencia v AI

Vznik konkurencieschopných open-source AI modelov od Alibaby predstavuje zásadný posun v AI krajine. Dlhé roky boli najvýkonnejšie AI modely sústredené v rukách niekoľkých firiem – OpenAI, Google, Anthropic a ďalších. Tieto firmy mali výhodu vďaka proprietárnym dátam, obrovským výpočtovým zdrojom a pokročilým tréningovým technikám. Uvedenie rodiny modelov Qwen, najmä nového Qwen 3 Max, však ukazuje, že tento monopol sa začína rozpadať. Open-source modely sa čoraz viac vyrovnávajú proprietárnym riešeniam a v niektorých oblastiach ich dokonca prekonávajú.

Qwen 3 Max je najpokročilejší model Alibaby, so silnými stránkami v programovaní a agentickom správaní. Jeho výkon v AI benchmarkoch je pôsobivý – dosahuje skóre 69,6 na SWE-Bench Verified, ktorý meria riešenie reálnych programátorských problémov. V pythonovských programovacích výzvach s rozšíreným uvažovaním Qwen 3 Max dosahuje plné skóre 100, čo je na úrovni GPT-4 a GPT-5 Pro. V benchmarku GPQA (testy na úrovni vysokoškolskej fyziky, chémie a biológie) dosahuje skóre 85,4, čo je síce pod GPT-5 Pro (89,4), ale výrazne nad ostatnými modelmi. To je obzvlášť významné, lebo ukazuje, že čínsky AI vývoj už dosiahol paritu so západnými modelmi v mnohých oblastiach. Dôsledky sú zásadné – AI schopnosti sa stávajú čoraz viac komoditou a viaceré organizácie dokážu produkovať špičkové modely. Táto konkurencia by mala poháňať inovácie a znižovať náklady naprieč celým odvetvím.

Popri Qwen 3 Max Alibaba vydala aj špecializované varianty pre vybrané použitia. Qwen ImageEdit 2.5 je zameraný na úpravy obrázkov, podporuje multi-image editovanie, konzistenciu na jednej snímke a zabudovaný ControlNet pre jemné ovládanie generovania. Model zvláda zložité scenáre ako kombinovanie viacerých osôb do jedného obrázka, umiestňovanie postáv do konkrétnych prostredí, pridávanie produktov na obrázky či dokonca obnovu poškodených historických fotografií. Konzistencia vzhľadu postáv naprieč rôznymi obrázkami je pôsobivá – pri kombinovaní viacerých ľudí do jedného záberu systém zachováva ich pôvodný vzhľad a proporcie bez deformácií. Tieto schopnosti majú okamžité využitie v produktovej fotografii, zábavnom priemysle aj tvorbe obsahu.

Úloha FlowHunt pri automatizácii AI workflowov

S rozširovaním AI schopností v oblasti textu, obrázkov, videa aj robotiky je čoraz podstatnejšia výzva integrácie týchto možností do produktívnych workflowov. FlowHunt rieši túto výzvu jednotnou platformou na automatizáciu tvorby obsahu, výskumu a publikovania poháňaných AI. Namiesto toho, aby používatelia museli ručne prepínať medzi rôznymi AI nástrojmi – ChatGPT na písanie, Midjourney na obrázky, Kling na videá, rôzne nástroje na výskum – FlowHunt umožňuje plynulú integráciu týchto schopností do automatizovaných workflowov. Používatelia si môžu nastaviť postupy, ktoré automaticky vyhľadajú témy, vygenerujú obsah, vytvoria vizuály a publikujú na viaceré platformy, všetko cez jedno rozhranie. Táto automatizácia naberá na hodnote s rastúcimi AI možnosťami. Úspora času pri automatizácii rutinných úloh ako výskum, generovanie návrhov či tvorba obrázkov môže byť podstatná, čo umožní tvorcom a znalostným pracovníkom sústrediť sa na strategické rozhodnutia a kreatívny smer namiesto rutinného vykonávania. Prístup FlowHunt k automatizácii workflowov korešponduje so všeobecným trendom k proaktívnej AI – systém môže fungovať autonómne na základe preddefinovaných pravidiel a preferencií, pričom výsledky prezentuje na schválenie, nie vyžaduje neustálu kontrolu.

Gemini Robotics ER1.5: AI vstupuje do fyzického sveta

Kým väčšina nedávneho AI nadšenia sa sústredila na generovanie textu a obrázkov, Google predstavil kľúčový míľnik: Gemini Robotics ER1.5, ktorý prináša AI schopnosti do fyzického sveta cez robotické systémy. Gemini Robotics ER1.5 je vision-language-action (VLA) model, špeciálne navrhnutý na riadenie robotov. Na rozdiel od všeobecných jazykových modelov, ktoré generujú text, alebo vizuálnych modelov, ktoré analyzujú obrázky, VLA modely musia rozumieť vizuálnym informáciám, interpretovať prirodzené jazykové pokyny a generovať motorické príkazy na riadenie fyzických robotov. Toto je podstatne náročnejšia úloha než generovanie textu či obrázkov, keďže chyba v uvažovaní alebo vykonaní môže viesť k fyzickému zlyhaniu či bezpečnostným problémom.

Schopnosti modelu sú pôsobivé a špeciálne prispôsobené robotickým aplikáciám. Prejavuje rýchle a silné priestorové myslenie, čo umožňuje robotom chápať trojrozmerné prostredia a plánovať pohyby. Vie orchestrálne riadiť agentné správanie – teda roboty vykonávajú komplexné viacstupňové úlohy, ktoré vyžadujú plánovanie, rozhodovanie a prispôsobenie sa okolnostiam. Model má flexibilný “thinking budget” – vie priradiť viac výpočtových zdrojov náročným úlohám, jednoduchým zas minimum. Podstatné sú vylepšené bezpečnostné filtre špeciálne pre robotiku, ktoré zabezpečujú, že generované príkazy nespôsobia nebezpečné pohyby či poškodenie zariadenia alebo ľudí. Jedným z kľúčových benchmarkov je “pointing benchmark” – schopnosť robota presne ukázať na objekt po slovnom pokyne. Gemini Robotics ER1.5 dosahuje nad 50% úspešnosť, čo dokazuje spoľahlivé priestorové vnímanie a motorickú kontrolu. Model dokáže generovať aj 2D súradnice objektov z videa, efektívne označovať objekty, ktoré v scéne pozoruje. Praktické ukážky ukazujú ovládanie robotických ramien pri manipulácii s objektmi, pričom si zachováva presné označovanie a priestorové vzťahy – technológia sa tak posúva z teórie k praxi.

Dôsledky schopnej robotickej AI sú zásadné. Výroba, logistika, zdravotníctvo a mnoho ďalších odvetví závisí na fyzických úlohách, ktoré dnes vykonávajú ľudia alebo špecializované roboty s obmedzenou flexibilitou. Všeobecná robotická AI, schopná rozumieť prirodzeným pokynom a prispôsobiť sa novým situáciám, môže dramaticky zvýšiť efektivitu a flexibilitu v týchto oblastiach. Technológia je dostupná cez Google AI Studio, čo vývojárom a výskumníkom umožňuje experimentovať a začleniť robotickú AI do praxe.

Pokročilé programátorské schopnosti a AI agenti

Okrem konkrétnych modelov vyššie je v AI krajine zrejmý širší trend: dramatické zlepšenie programátorských schopností a agentického správania. Viaceré modely – Qwen 3 Max, Claude Opus, GPT-5 Pro – už dosahujú takmer dokonalé skóre v programátorských benchmarkoch, čo naznačuje, že AI systémy sa približujú ľudskej úrovni v softvérovom vývoji. Táto schopnosť je významná, keďže programovanie je oblasť, kde sa výkon AI dá objektívne merať a kde má jej pomoc veľkú ekonomickú hodnotu. Vývojár, ktorý využíva AI na rutinné úlohy, ladenie chýb a generovanie šablónového kódu, môže byť omnoho produktívnejší.

Vznik agentickej AI – systémov schopných autonómne plniť komplexné úlohy – je ďalší významný trend. Namiesto krokového ľudského riadenia môžu agentické systémy rozložiť komplexnú úlohu na podúlohy, vykonať ich, vyhodnotiť výsledky a prispôsobiť stratégiu podľa výsledkov. Funkcia “Okay Computer” od Kimi Moonshot je príkladom agentického režimu s rozšírenými možnosťami pre produktové a inžinierske tímy. Systém pracuje s viacstránkovými webmi, generuje mobilné dizajny, tvorí editovateľné prezentácie z veľkých dát a vytvára interaktívne dashboardy. Nativný tréning na nástroje a rozšírený token budget umožňujú komplexnejšie plánovanie než bežné chat režimy. Agentické schopnosti menia spôsob, ako znalostní pracovníci pristupujú k projektom – od manuálneho vykonávania k AI-asistovanému plánovaniu a exekúcii.

Detekcia a zlepšovanie AI-generovaného obsahu

S rastúcou prevahou AI-generovaného obsahu je čoraz dôležitejšia schopnosť takýto obsah rozpoznať a zlepšiť. Výskumníci z Northeastern University vyvinuli metódy na detekciu “AI slop” – nekvalitného AI textu charakterizovaného rozvláčnosťou, neprirodzeným tónom, opakovanými frázami a ďalšími znakmi AI generovania. Výskum identifikoval jazykové vzorce, ktoré odlišujú ľudské písanie od AI, vrátane voľby slov, štruktúry viet a celkového tónu. Príklady ukazujú, že AI-generovaný text má tendenciu byť zbytočne rozvláčny a krkolomný, zatiaľ čo ľudské písanie je priame a prirodzené. Schopnosť detegovať AI obsah má viacnásobné implikácie. Pre platformy a vydavateľov znamená kontrolu kvality, možnosť zlepšiť AI obsah pred publikovaním. Pre vzdelávacie inštitúcie umožňuje odhaliť AI-generované zadania a udržať akademickú integritu. Pre tvorcov obsahu poskytuje spätnú väzbu, ako urobiť AI text prirodzenejší. Výskum naznačuje, že s rastúcou sofistikovanosťou AI budú musieť aj detekčné metódy napredovať – vzniká tak neustály súboj medzi generovaním a detekciou AI obsahu.

Prístup vlády ku špičkovej AI a politické dôsledky

Oznámenie, že xAI sprístupňuje Grok modely americkej federálnej vláde, je významným politickým momentom s dôsledkami pre to, ako vlády využijú AI schopnosti. Dohoda poskytuje federálnym agentúram prístup k modelom Grok 4 a Grok 4 Fast za 42 centov na agentúru po dobu 18 mesiacov, spolu s inžinierskou podporou od xAI. Táto cenová štruktúra je mimoriadne výhodná, čo naznačuje, že hlavnou prekážkou pre adopciu AI vo verejnej sfére už nie sú náklady, ale skôr integrácia, školenie a politika. Dostupnosť špičkových AI modelov pre štátne agentúry môže urýchliť nasadenie AI naprieč federálnymi operáciami – od bezpečnosti po administratívu. Zároveň otvára otázky AI governance, bezpečnosti a koncentrácie moci v rukách štátu. Rozhodnutie sprístupniť špičkové modely vláde odráža širšie uznanie, že AI schopnosti sa stávajú základnou infraštruktúrou, podobne ako elektrina či internet, a vlády ich potrebujú na efektívne riadenie a konkurencieschopnosť.

Konkurenčné prostredie a budúce dôsledky

Udalosti popísané v tomto článku dokopy ilustrujú AI krajinu, ktorá rýchlo zreje a je čoraz konkurencieschopnejšia. Príchod schopných open-source modelov od Alibaby a ďalších narúša monopol niekoľkých firiem na špičkovú AI. Rozšírenie AI možností za hranice textu do videa, obrázkov, robotiky a špecializovaných domén (programovanie) vytvára rozmanitejší a výkonnejší ekosystém. Prechod k proaktívnym AI systémom, ktoré predvídajú potreby užívateľa, znamená zásadnú zmenu v interakcii človeka a AI. Integrácia AI schopností do praktických aplikácií – od tvorby obsahu cez robotiku po vládne operácie – urýchľuje reálne dopady AI technológií. Tieto trendy naznačujú, že AI bude čoraz viac súčasťou každodenných workflowov a rozhodovaní, pričom konkurenčná výhoda sa presunie od firiem, ktoré stavajú modely, k tým, ktoré AI efektívne integrujú do hodnotných aplikácií. Organizácie, ktoré dokážu tieto rozmanité AI schopnosti využiť na zvýšenie produktivity, zníženie nákladov a vytváranie novej hodnoty, budú najlepšie pripravené na úspech v AI-ekonomike.

Demokratizácia AI schopností

Jedným z najvýznamnejších dôsledkov nedávneho vývoja AI je demokratizácia schopností, ktoré boli predtým dostupné len veľkým organizáciám s rozsiahlymi zdrojmi. Open-source modely ako Qwen 3 Max, Qwen ImageEdit či Qwen 2.2 Animate sú dostupné každému s prístupom k Hugging Face a dostatočným výkonom. Text-na-video modely ako Kling AI 2.5 Turbo sú prístupné cez web rozhrania za rozumné ceny. Robotic AI schopnosti sú dostupné cez Google AI Studio. Táto demokratizácia znamená, že jednotliví tvorcovia, malé firmy a výskumníci majú prístup k AI schopnostiam, ktoré sa vyrovnajú alebo prevyšujú to, čo bolo pred pár rokmi dostupné len veľkým technologickým gigantom. Solo tvorca obsahu dnes môže generovať videá, obrázky aj text pomocou AI nástrojov, ktoré predtým vyžadovali produkčný tím a veľký rozpočet. Malá firma môže využiť AI pre zákaznícky servis, obsahový marketing či efektivitu bez vlastného vývoja. Výskumník má prístup k špičkovým modelom na experimentovanie a vývoj. Táto demokratizácia urýchľuje inovácie a otvára nové príležitosti na využitie AI v nových oblastiach.

Výzvy a úvahy

Napriek pozoruhodnému pokroku AI ostávajú významné výzvy. Požiadavky na výpočtové zdroje pri trénovaní a prevádzke špičkových modelov sú stále vysoké, čo vytvára bariéry pre subjekty bez veľkého kapitálu. Environmentálny dosah trénovania veľkých modelov a ich prevádzky vo veľkom meradle vyvoláva otázky udržateľnosti. Koncentrácia AI schopností v rukách niekoľkých organizácií – napriek rastu open-source alternatív – nesie riziká súvisiace s trhom a možným monopolom. Kvalita a spoľahlivosť AI obsahu je stále nekonzistentná – modely občas produkujú presvedčivo znejúce, ale fakticky nesprávne informácie. Bezpečnosť a zladenie AI so zámermi človeka zostáva aktívnou výskumnou témou s množstvom otvoren