Dynamický Turingův test zkoumající schopnost vysokoškolských studentů rozpoznat skutečné malby od maleb tvořených umělou inteligencí - Kostka, Nikita (2025)
Generativní umělá inteligence je typ umělé inteligence určený k vytváření nového obsahu, jako je text, obraz nebo video. S jejím rychlým zdokonalováním se postupně stírá hranice mezi lidskou tvorbou a výstupy generovanými programem, což činí jejich rozlišování stále náročnějším. Hlavním cílem této práce je navrhnout úpravu Turingova testu založenou na principu dynamického testování, která ověřuje, jak si vysokoškolští studenti poradí s rozlišováním mezi impresionistickými obrazy vytvořenými lidmi a obrazy generovanými umělou inteligencí. Dynamický princip zároveň umožňuje sledovat, zda se respondenti v průběhu testu zlepšují v důsledku opakovaného vystavení problému. Na základě rešerše odborné literatury byl navržen tříkolový test, který byl následně experimentálně ověřen na vzorku 9 respondentů. Test umožnil identifikovat kvalitativní rozhodovací strategie, které účastníci při výběru využívali, a dále kvantitativně hodnotit jejich výkon napříč jednotlivými koly. Nejúčinnější strategií pro identifikaci generované malby bylo zaměření se na složitost obrazu. Tato strategie se respondentům v průběhu testu osvědčila a díky dynamickému principu ji začali využívat častěji. Kvantitativní výsledky naznačují tendenci k postupnému učení, avšak statisticky významně byla tato změna potvrzena pouze částečně: signifikantní zvýšení úspěšnosti bylo prokázáno mezi prvním a třetím kolem. Analýza podle teorie odpovědi na položku navíc ukázala, že test byl pro respondenty relativně snadný a měl omezenou rozlišovací schopnost. Práce představuje zdokumentovaný návrh a konstrukci dynamického testu a přináší interpretovatelné kvalitativní výsledky. Pro jednoznačnou interpretaci a zobecnění kvantitativních zjištění by však bylo nutné experiment provést na podstatně větším vzorku respondentů.