Demi Vollering oslavila celkové vítězství na Tour de France Femmes fotografií, kterou upravila umělá inteligence. Při úpravě však vznikly nesmyslné nápisy a zkomolená loga partnerů týmu FDJ United- SUEZ.

Na chybu upozornil na sociálních sítích mezinárodně známý slovenský cyklistický blogger Lucas Cycling Blog .

Demi Vollering se po vítězství na Tour de France Femmes 2026 stala první závodnicí, která ovládla moderní podobu akce dvakrát. Lídrka FDJ United- SUEZ vyhrála i závěrečnou devatenáctou etapu v Nice a celkové prvenství přidala k triumfu z roku 2023.

Krátce po závodě si změnila profilovou fotografii na svém Instagramu a zveřejnila příspěvek věnovaný svému úspěchu. Na první pohled vypadala fotografie věrohodně. Při bližším pohledu však bylo zřejmé, že s ní něco není v pořádku.

Názvy Shimano, Specialized, Gobik, Red Bull a dalších partnerů se změnily na nečitelné nebo zcela vymyšlené nápisy. Deformováno bylo také logo Tour de France Femmes a některé grafické prvky na přilbě či rukavicích. Hlavní logo FDJ United- SUEZ zůstalo poměrně dobře rozpoznatelné, protože bylo na fotografii velké a výrazné.

"Nejsem si jistý, zda jsou sponzoři Demi Vollering, kteří platí tisíce eur, spokojeni s tím, že zveřejnila fotografii, na které jejich značky nelze vůbec rozeznat," uvedl Lucas Cycling Blog.

Vollering fotografii později ze svého Instagramu odstranila. Pod příspěvkem slovenského blogera zároveň zanechala stručnou reakci.

„Myslím, že jsme byli všichni trochu uneseni emocemi,“ napsala Vollering.

Pro profesionální tým nejde jen o estetickou chybu

Samozřejmě, že loga na dresu nejsou náhodnou součástí jeho designu. Partneři týmů platí za viditelnost během závodu, na pódiu, v médiích i na sociálních sítích závodníků. Příspěvek vítězky Tour má mimořádnou marketingovou hodnotu a může zasáhnout statisíce lidí.

Pokud umělá inteligence z loga vytvoří nečitelný nápis, sponzor o tuto viditelnost přichází.

Vollering nakonec chybu napravila odstraněním fotografie. Případ však ukázal, jak snadno může rychlá úprava pomocí umělé inteligence zkomolit právě ty detaily, které mají pro profesionální tým a jeho partnery velkou hodnotu.

Proč AI ničí loga, písmena a drobné detaily?

Generativní nástroje nevnímají logo jako přesný firemní znak, který musí zůstat nezměněn. Nepracují s ním jako grafický program, který uchovává jednotlivá písmena a křivky. Namísto toho vytvářejí obraz na základě vzorů, které se naučili z velkého množství fotografií.

Model proto ví, že na dresu cyklistického týmu mají být malá loga a nápisy. Nemusí však vědět, co přesně mají zobrazovat. Při úpravě dokáže vytvořit tvary připomínající písmena, ale jejich přesné pořadí ani podobu originálního loga nezachová.

Problém je výraznější u malých prvků. Velké logo FDJ United- SUEZ zabírá dostatek obrazových bodů, takže model má více informací o jeho tvaru. Menší loga jsou tvořena pouze omezeným množstvím obrazových bodů. Pokud umělá inteligence upravuje postavu, dres, světlo nebo rozlišení fotografie, může je považovat za texturu látky a vytvořit je nově.

Výsledkem jsou typické chyby generativní AI. Písmena se spojují, mizí nebo mění na neexistující znaky. Loga získávají nesprávný tvar, případně se na jejich místě objeví naprosto vymyšlená značka. Podobné problémy někdy vznikají iu prstů, zubů, šperků, špiček kol a dalších malých prvků s přesně definovanou strukturou.

Ne každá úprava pomocí AI musí poškodit původní fotografii. Nástroje určené pouze pro úpravu expozice, barev, odšumění nebo mírné doostření mohou původní detaily zachovat. Riziko výrazně roste při generativním retušování, změně obličeje, zvětšování fotografie nebo při automatickém „vylepšení“, během kterého model chybějící informace sám doplňuje.