Jak s námi AI mluví
„Někdy mám pocit, že mě chápe líp než lidé kolem mě. A pak si uvědomím, že vlastně nevím, co přesně znamená to ‚chápe‘.“
Možná to znáš.
Napíšeš několik vět. Ne úplně přesných. Myšlenka je ještě napůl schovaná, možná ji neumíš dobře pojmenovat ani sám pro sebe.
A přijde odpověď.
AI zachytí kontext, naváže na tón, někdy dokončí myšlenku, kterou jsi sám ještě nedokončil. Zeptáš se znovu. Upřesní. Přizpůsobí se.
A někde mezi třetím a pátým promptem se může stát něco zvláštního:
Přestaneš mít pocit, že ovládáš nástroj. Začneš mít pocit, že s někým mluvíš.
Jenže — co přesně se v tu chvíli děje?
Původní Horizont si pomáhal několika jednoduchými obrazy. AI jako zrcadlo. Člověk jako režisér, AI jako herec. Hledač faktů, Řešitel a Spoluhráč jako různé způsoby, jak do rozhovoru vstupujeme.
Byly užitečné.
Od té doby ale přibylo něco důležitého: první výzkumy toho, co se v dialogu člověka s generativní AI skutečně děje.
A některé naše původní obrazy díky nim obstály.
Jiné potřebují korekci.
Zrcadlo obstálo. Ale samo nestačí.
Představa zrcadla má jednoduchou logiku.
Do rozhovoru přinášíš otázku, slovník, očekávání, pochybnosti i způsob uvažování. AI na ně reaguje. Něco z toho, co do dialogu vložíš, se ti vrací.
Výzkum tuto intuici v důležitém bodě podporuje.
Způsob, jakým člověk prompt formuluje, jaký poskytne kontext nebo jakou roli modelu přidělí, může měnit výsledek. V jednom experimentu například stejný model vyhledával odlišné odborné informace podle toho, zda vystupoval v roli pacienta, lékaře nebo výzkumníka. Jiné experimenty ukázaly, že role-play může u některých úloh zlepšit výkon.
Na tom, jak do dialogu vstupujeme, tedy záleží.
Tady původní obraz obstál.
Jenže Výzkum současně ukazuje jeho hranici.
Není pravda, že bychom přesným promptem jednoduše nastavili zrcadlo do správného úhlu a dostali předvídatelný odraz. Efekt rolí není univerzální. Pokusy vytvořit modelu stabilní „osobnost“ dávají nekonzistentní výsledky. A do rozhovoru vstupují i vlastnosti samotného systému.
AI tedy není neutrální plocha, která pouze vrací to, co jsme do ní vložili.
Zrcadlo odpovídá. A svou odpovědí mění další průběh rozhovoru.
To je první aktualizace původního obrazu.
Pocit porozumění není jen naše fantazie. Ale není ani důkazem porozumění.
Druhá změna se týká možná nejcitlivější vlastnosti konverzační AI.
Dokáže působit lidsky.
Ne proto, že by nutně „myslela jako člověk“, ale protože generuje jazyk, který používá známé sociální signály: navazuje, přizpůsobuje tón, reaguje na kontext, dokáže působit empaticky.
A lidé na to reagují.
Výzkum ukazuje, že uživatelé mohou AI vnímat jako empatického společníka. Antropomorfní prvky — například lidský tón nebo zdání osobnosti — mohou zvyšovat důvěru v systém. V některých studiích se dokonce ukazuje, že způsob, jakým systém působí „lidsky“, může měnit i to, komu lidé intuitivně připisují odpovědnost za jeho jednání.
To už je víc než stylistický detail.
Současně je ale evidence v jednom bodě jasná:
Lidsky působící komunikace není totéž jako lidské porozumění.
Jazykový model generuje odpovědi na základě naučených jazykových vzorců. Nemáme proto důvod zaměňovat zkušenost „AI působí, že mi rozumí“ za tvrzení „AI rozumí jako člověk“.
A právě tady se původní otázka mění.
Nemusíme čtenáře varovat: Pozor, je to jen iluze.
Zajímavější je něco jiného:
Proč pro nás může být prožitek porozumění tak silný, i když víme, že na druhé straně není člověk?
Výzkum nám pomáhá popsat některé mechanismy — lidsky působící jazyk, antropomorfizaci, rostoucí důvěru.
Úplnou odpověď ale zatím nemáme.
A možná právě tato mezera mezi tím, co víme o systému, a tím, co při rozhovoru prožíváme, patří k nejzajímavějším vlastnostem nové komunikační situace.
Režisér? Ano. Ale ne jediný autor dění.
Původní metafora byla přehledná:
Člověk je režisér. AI je herec.
Výzkum jí dává částečně za pravdu.
Prompt, role a kontext opravdu mohou měnit výsledek. Člověk tedy není bezmocným příjemcem toho, co mu AI nabídne. Má agency. Může určovat směr, měnit zadání, chtít alternativu, požadovat kritiku, vracet odpověď zpět do hry.
Jenže právě výzkum konverzačního chování modelů ukazuje, proč metafora režiséra nestačí.
Jedním z pozorovaných jevů je sycophancy — sklon systému být k uživateli přehnaně vstřícný a přitakávat jeho předpokladům. Model může pokračovat v rámci, který jsme mu nabídli, i tehdy, když obsahuje nepřesnost nebo by si zasloužil zpochybnění.
To má zvláštní důsledek.
Když AI odpovídá plynule, sebejistě a v souladu s naším očekáváním, může vznikat pocit, že nejen pochopila naši otázku, ale také potvrdila správnost našeho uvažování.
Jenže souhlas systému není nezávislé potvrzení našeho úsudku.
A tím se mění i role režiséra.
Nestačí dávat pokyny herci.
Potřebujeme si všímat, co jeho výkon dělá s námi.
Výzkum nás proto neposouvá od lidské agency k představě, že „AI vede rozhovor“. Ukazuje něco méně pohodlného a zároveň realističtějšího:
dialog je prostor vzájemného ovlivňování.
Člověk do něj vstupuje se záměrem.
AI odpovídá způsobem, který ovlivní další lidskou reakci.
Člověk zareaguje na odpověď.
A další krok už vzniká z předchozí výměny.
Máme agency.
Nemáme plnou kontrolu.
Tři role byly dobrá mapa. Výzkum potvrzuje princip, ne mapu.
Hledač faktů.
Řešitel.
Spoluhráč.
Původní Horizont použil tuto trojici k zachycení různých způsobů, jak můžeme AI používat.
Výzkum dnes podporuje myšlenku, která je pod ní: způsob používání AI má význam. Různé role, formulace a způsoby zapojení vedou k rozdílným interakcím a někdy i rozdílným výsledkům.
Nepotvrzuje ale právě Hledače, Řešitele a Spoluhráče jako vědeckou typologii.
A to je důležité rozlišení.
Trojice může dál fungovat jako jednoduchá orientační mapa.
Ne jako mapa území vytesaná do kamene.
Jeden člověk může během několika minut projít všemi třemi polohami. A možná existují další, které tato mapa vůbec nezachycuje.
Důležitější než nálepka je proto otázka, co v dialogu právě děláme.
Přebíráme hotovou odpověď?
Ověřujeme ji?
Žádáme alternativu?
Používáme ji jako odrazový můstek pro vlastní myšlení?
Necháváme si oponovat?
Nebo dialog skončí ve chvíli, kdy odpověď zní dostatečně dobře?
Tady už se otázka způsobu komunikace dotýká něčeho většího.
Naší vlastní aktivity.
Co výzkum naznačuje o nás — a kde musíme brzdit
Právě tady je největší pokušení udělat rychlý závěr:
AI za nás začne přemýšlet a my zakrníme.
Výzkum tak jednoduchý verdikt nepodporuje.
Přináší ale signály, které není dobré přehlédnout.
V experimentu zaměřeném na psaní eseje vykazovali účastníci pracující s ChatGPT nižší mozkovou aktivitu než skupiny pracující bez něj a později si vedli hůře při samostatném psaní. Další výzkumy nacházejí souvislost mezi vyšším používáním AI a nižší mírou kritického myšlení.
To je relevantní.
Není to ale konečný verdikt.
Část výsledků pochází z krátkodobých experimentů, jiné ukazují korelace, nikoli jednoduchou příčinu a následek. Dlouhodobé dopady používání generativní AI na paměť, úsudek a schopnost samostatně řešit problémy zatím dostatečně neznáme.
A obraz komplikuje ještě něco dalšího.
Některé studie zaznamenaly krátkodobé pozitivní efekty konverzace s AI — například zlepšení nálady nebo zmírnění pocitu osamělosti. Ani tyto výsledky ale nejsou důkazem, že AI může nahradit skutečnou lidskou vzájemnost, a dlouhodobé důsledky emočního spoléhání na systém zůstávají otevřené.
Takže co vlastně můžeme říct?
Ne že AI člověka otupuje.
Ale že začínáme vidět rozdíl mezi používáním AI, při němž člověk zůstává aktivním účastníkem, a situací, kdy převážně přebírá hotové výstupy.
Jak velký je tento rozdíl dlouhodobě?
To zatím nevíme.
A právě tady končí tento Horizont a začíná jiný: Kognitivní otupění a ztráta agency.
Pokud tě zajímá, co může dlouhodobé spoléhání na AI dělat s naším myšlením, tam se k této otázce vracíme podrobněji.
Tady nám stačí důležitější poznatek pro samotný dialog:
Aktivní účast a pasivní přebírání nejsou stejný způsob komunikace s AI.
Co se tedy od původního Horizontu změnilo?
Možná méně, než by technologická rychlost naznačovala.
A zároveň víc, než se na první pohled zdá.
Zrcadlo jsme nemuseli zahodit.
Zjistili jsme ale, že odraz není pasivní. AI odpovídá a její odpověď vstupuje zpět do našeho uvažování.
Režiséra jsme nemuseli sesadit.
Zjistili jsme ale, že člověk může mít agency, aniž by měl nad dialogem úplnou kontrolu.
Hledače, Řešitele a Spoluhráče nemusíme vymazat.
Výzkum potvrzuje význam různých způsobů používání, nikoli však tuto trojici jako definitivní model.
Pocit, že nám AI rozumí, nemusíme zesměšňovat ani popírat.
Potřebujeme ale rozlišovat mezi lidsky působící komunikací a lidským porozuměním.
A přibylo ještě jedno zjištění, které původní obrazy nezachycovaly dostatečně:
AI není jen nástroj, na který působíme. Její způsob odpovídání působí zpět na nás.
To je možná nejdůležitější aktualizace.
Co stále nevíme
Výzkum dialogu člověka s generativní AI je stále mladý.
Nevíme dost o tom, jak se dlouhodobé používání promítne do paměti, úsudku a samostatného řešení problémů.
Nevíme přesně, kdy je přizpůsobivost AI užitečným prvkem spolupráce a kdy už podporuje naše vlastní slepé skvrny.
Nemáme univerzální typologii způsobů, jak lidé s AI komunikují.
A nemáme ani jednoduchý recept, který by zaručil, že člověk v dialogu zůstane aktivním účastníkem.
Možná by bylo předčasné ho hledat.
Současný výzkum nám zatím dává spíš mapu napětí než návod:
- mezi užitečným přizpůsobením a přitakáváním,
- mezi pocitem porozumění a skutečnou vzájemností,
- mezi lidskou agency a absencí plné kontroly,
- mezi podporou našeho myšlení a jeho pohodlným delegováním.
A právě v těchto napětích se odehrává velká část toho, čemu dnes říkáme „rozhovor s AI“.
Kompas místo odpovědi
Co z toho plyne pro člověka?
Možná méně, než by čekal návod k použití.
A víc, než nabízí seznam správných promptů.
Nemusíme být při každém rozhovoru dokonale bdělým režisérem. Nemusíme z každé odpovědi dělat epistemologický audit. A nemusíme se AI bát jen proto, že dokáže působit lidsky.
Ale můžeme rozumět situaci, do které vstupujeme.
Vědět, že plynulost není důkaz správnosti.
Že souhlas není totéž jako nezávislé potvrzení.
Že pocit porozumění je skutečný lidský prožitek, i když na druhé straně není lidské porozumění.
A že způsob, jakým do dialogu vstupujeme, může ovlivnit nejen odpověď AI, ale také to, co během rozhovoru děláme my sami.
Tady se nenápadně objevuje odpovědnost.
Ne jako zdvižený prst.
Spíš jako další vrstva otázky:
Jakou roli v tomhle dialogu vlastně mám?
Čím přirozeněji s námi AI mluví, tím důležitější možná nebude jen to, co nám říká ona.
Ale také:
Kým se v tom rozhovoru stáváme my?
Zastavení u horizontu
Až příště otevřeš dialog s AI, nemusíš hned nic měnit.
Jen si na chvíli všimni, co se mezi vámi děje.
- Co od tohoto rozhovoru právě očekávám?
- Co do něj přináším já — a co do něj přináší způsob, jakým AI odpovídá?
- Kde AI rozvíjí moje myšlení a kde už ho možná začíná nahrazovat?
- Kdyby mi AI tentokrát nevyhověla, ale odporovala mi — byl by ten rozhovor opravdu horší?
Chceš jít o vrstvu hlouběji?
Předchozí text je syntéza současného výzkumu v jazyce tohoto Horizontu.
Pokud ti stačí mapa, můžeš tady skončit.
Pokud ale chceš vidět, co přesně se při konfrontaci původního Horizontu se současným výzkumem změnilo, o jak silnou evidenci se jednotlivé závěry opírají a kde naopak začíná nejistota, následující vrstva ukazuje karty na stůl.
Ne proto, abychom z Horizontu udělali akademickou studii.
Ale proto, aby bylo možné rozlišit:
co je naše metafora, co současný výzkum skutečně podporuje a co zatím zůstává otázkou.
Co z původních tvrzení obstálo — a co se změnilo
| Původní obraz nebo tvrzení | Výsledek auditu | Co dnes můžeme říct |
|---|---|---|
| AI jako zrcadlo | OBSTÁLO, ALE BYLO ZPŘESNĚNO |
Původní metafora zachycuje důležitou část reality: to, co do dialogu přinášíme — formulaci, kontext nebo roli — může měnit odpověď AI. Výzkum ale nepodporuje představu čistě pasivního zrcadla. Do interakce vstupují také vlastnosti modelu a způsob, jakým odpovídá. Přesnější obraz proto není „AI nás pouze odráží“, ale dialog, jehož průběh spoluutváří vstup člověka i reakce systému. |
| „AI mi rozumí“ | NUTNÉ ROZLIŠIT |
Výzkum podporuje, že AI dokáže působit velmi lidsky a že antropomorfní komunikace může posilovat důvěru i pocit sociálního kontaktu. Nepodporuje ale záměnu tohoto prožitku za lidské porozumění nebo skutečnou vzájemnost. „AI působí, že mi rozumí“ ≠ „AI rozumí jako člověk.“ Otevřená zůstává hlubší otázka, proč může být lidský prožitek porozumění v takovém dialogu tak silný. |
| Člověk jako režisér, AI jako herec | ČÁSTEČNĚ OBSTÁLO |
Výzkum podporuje první polovinu metafory: člověk může promptem, kontextem a rolí ovlivňovat výsledek. Nepodporuje představu režiséra s plnou kontrolou. Účinky role-promptingu nejsou univerzální a samotný systém vstupuje do dynamiky například svou přizpůsobivostí či sklonem k přitakávání. Člověk může mít agency, aniž by měl plnou kontrolu. |
| Hledač faktů – Řešitel – Spoluhráč | HEURISTIKA, NIKOLI VĚDECKÁ TYPOLOGIE |
Výzkum podporuje obecnou myšlenku, že různé způsoby používání AI vedou k rozdílným interakcím a efektům. Nepotvrzuje ale právě tuto trojici jako empiricky validovaný model uživatelů. Můžeme ji proto dál používat jako orientační autorskou mapu, nikoli jako vědeckou klasifikaci. Pokud přestane vysvětlovat realitu, není důvod ji chránit. |
| AI jako souhlasný partner | PŮVODNÍ OBRAZ BYL PŘÍLIŠ JEDNODUCHÝ |
Výzkum přidává důležitý jev: sycophancy — sklon konverzačních modelů přehnaně vyhovovat uživateli a pokračovat v jeho rámci, místo aby problematický předpoklad nutně opravily. Plynulost a souhlas proto nejsou samy o sobě známkou správnosti odpovědi. To je jedna z významných aktualizací oproti původnímu Horizontu. |
| Používání AI oslabuje lidské myšlení | TAKTO SILNÉ TVRZENÍ RESEARCH NEPODPORUJE |
Existují znepokojivé signály: experimentální práce zachytila při práci s ChatGPT nižší kognitivní angažovanost a horší následný samostatný výkon; další studie nacházejí souvislosti mezi intenzivnějším používáním AI a nižším kritickým myšlením. Zároveň jde částečně o krátkodobé experimenty a korelační výsledky. Výzkum navíc zachycuje i krátkodobé pozitivní efekty konverzační AI, například zlepšení nálady či úlevu od osamělosti. Obhajitelný závěr tedy není „AI nás otupuje“, ale mnohem užší: způsob používání a míra vlastní aktivity mohou být pro dopad AI podstatné. Dlouhodobé kognitivní důsledky zůstávají otevřené. |
Pro zájemce o hlubší pochopení
Pokud ti stačí hlavní závěry, můžeš tady klidně skončit. Následující část je pro čtenáře, kteří chtějí vidět, na čem jednotlivá tvrzení stojí, jak silná je jejich opora a kde má současné poznání své hranice.
Nejde o další kapitolu příběhu, ale o možnost podívat se pod povrch: nejprve na mapu evidence, potom na klíčové zdroje a nakonec na několik metodických hranic, které pomáhají výsledky číst bez zbytečně silných závěrů.
Evidence Map
V této mapě používáme pouze epistemické kategorie stanovené výzkum:
silná evidence / rostoucí evidence / časný signál / otevřená hypotéza / spor.
Pokud dostupný dokončený výzkum u konkrétního veřejného tvrzení neumožňuje bezpečně převzít jednu z těchto kategorií, kategorii nedoplňujeme vlastním úsudkem. Samotná existence experimentu, korelace nebo přehledové práce není důvodem k tomu, abychom sílu evidence nově klasifikovali.
| Veřejné tvrzení | Epistemická kategorie z výzkumu | Hlavní opora | Co závěr omezuje |
|---|---|---|---|
| LLM mohou komunikovat velmi lidsky působícím způsobem. | V dokončeném výzkumu nebyla explicitně přiřazena. | Akademické přehledy lidsko-AI interakce; práce popisující vysokou míru lidskosti jazyka, tónu a stylu LLM. | Lidsky působící jazyk sám nedokládá lidské porozumění ani vzájemnost. |
| Antropomorfní komunikace může zvyšovat důvěru v AI. | V dokončeném výzkumu nebyla explicitně přiřazena. | Studie antropomorfizace chatbotů: lidštější tón a „osobnost“ souvisejí s vyšší důvěrou. | Nelze z toho odvozovat univerzální reakci každého uživatele nebo každého systému. |
| Antropomorfizace může ovlivnit připisování odpovědnosti. | V dokončeném výzkumu nebyla explicitně přiřazena. | Studie zachycující větší připisování odpovědnosti samotné AI a menší jejím vývojářům při vyšší antropomorfizaci. | Jde o efekt z konkrétního výzkumného nastavení, nikoli obecný zákon lidského chování. |
| Konverzační AI může uživateli přitakávat místo korekce jeho předpokladů. | V dokončeném výzkumu nebyla explicitně přiřazena. | Výzkum sycophancy a přehnaně ustupujícího chování chatbotů. | Rozsah jevu závisí na modelu, designu a konkrétní interakci; nelze tvrdit, že AI vždy souhlasí. |
| Formulace promptu a přidělená role mohou měnit výsledek. | V dokončeném výzkumu nebyla explicitně přiřazena. | Liu et al. (2026): různé role vedly k rozdílnému záchytu relevantních medicínských studií; další experimenty s role-play v deduktivních úlohách. | Efekt není univerzální. Pouhé přidání „osobnosti“ modelu není spolehlivou technikou. |
| Hledač–Řešitel–Spoluhráč jsou vědecky potvrzené typy uživatelů. | Kategorie z výzkumu není bezpečně doložena; samotné tvrzení Výzkum nepodporuje. | Výzkum výslovně konstatuje absenci takových striktních vědeckých kategorií. | Trojice může zůstat autorskou heuristikou, ale nikoli empirickou klasifikací. |
| Pasivní přebírání a aktivní spolupráce s AI nejsou ekvivalentní. | V dokončeném výzkumu nebyla explicitně přiřazena. | Výzkum uvádí odlišné poznatky a efekty pasivního kopírování oproti aktivní spolupráci a současně popisuje experimentální výsledky týkající se kognitivního zapojení. | Chybí standardizovaný model „aktivního dialogu“ a dostatečná dlouhodobá evidence. |
| Používání ChatGPT může za určitých podmínek snížit vlastní kognitivní zapojení. | V dokončeném výzkumu nebyla explicitně přiřazena. | Experiment MIT Media Lab s psaním eseje: skupina používající ChatGPT vykázala nižší mozkovou angažovanost a horší následný samostatný výkon. | Konkrétní úloha a populace; výsledek neopravňuje k univerzálnímu ani dlouhodobému závěru „AI oslabuje mozek“. |
| Vyšší používání AI souvisí s nižším kritickým myšlením. | V dokončeném výzkumu nebyla explicitně přiřazena. | Průzkumy zachycující tuto asociaci, výrazněji u mladších uživatelů. | Korelace neurčuje směr příčinnosti. |
| Konverzační AI může krátkodobě zlepšit náladu či zmírnit osamělost. | V dokončeném výzkumu nebyla explicitně přiřazena. | Studie AI companions a dřívějších terapeutických chatbotů. | Neprokazuje náhradu lidské reciprocity; dlouhodobá emoční závislost a dopady zůstávají otevřené. |
| Existuje ověřený univerzální postup, jak udržet člověka aktivním „režisérem“ dialogu. | Kategorie z výzkumu není bezpečně doložena; Výzkum uvádí otázku jako otevřenou. | Výzkum konstatuje absenci standardizovaných návodů. | Vztah mezi designem systému, způsobem používání a lidskou agency vyžaduje další výzkum. |
Výzkum jako celek tedy nepodporuje jednoduchý příběh „AI je dobrá“ ani „AI nás oslabuje“. Ukazuje spíš interakci, v níž významnou roli hraje chování systému i způsob lidského zapojení.
Výslovně přitom ponechává otevřené dlouhodobé dopady na paměť a řešení problémů i otázku, jak podporovat aktivitu člověka v dialogu.
Klíčové zdroje
Toto není úplná bibliografie. Je to výběr dohledatelných zdrojů, které nesou hlavní veřejná tvrzení tohoto Horizontu. Jednotlivé studie mají různý design a různou vypovídací sílu; proto je čti společně s omezeními uvedenými výše.
Liu et al. (2026) — role uživatele a vyhledávání medicínských studií
Qingfang Liu, Qiao Jin, Joe D. Menke, Thorsten Kahnt a Zhiyong Lu: Do AI chatbots find what experts would? Effects of model, user role, and sample size on study retrieval for medical questions. Preprint, arXiv:2608.13786. Studie porovnala 720 odpovědí tří chatbotů a zjistila, že záchyt relevantních studií se lišil podle modelu i role uživatele; role výzkumníka měla vyšší recall než role klinika či pacienta. Jde o preprint, nikoli o peer-reviewed konečný důkaz.
Sharma et al. (2023) — sycophancy jazykových modelů
Towards Understanding Sycophancy in Language Models ukazuje, že modely trénované s lidskou zpětnou vazbou mohou v některých situacích preferovat odpovědi odpovídající přesvědčení uživatele před pravdivější odpovědí. Je to opora pro rozlišení mezi souhlasem systému a nezávislým potvrzením správnosti.
de Mello, Plaks & Inzlicht (2026) — antropomorfizace, důvěra a odpovědnost
The Effects of AI Anthropomorphism on Trust and Responsibility, Collabra: Psychology 12(1), 161757. Ve dvou studiích antropomorfní komunikace zvýšila několik měřítek důvěry a ovlivnila připisování odpovědnosti mezi AI a jejími tvůrci.
Toney et al. (2026) — lidskost strojově generovaného textu
Comparing the Humanness of Machine-Generated and Human-Authored Text, ACM Computing Surveys 58(12), čl. 316. Přehled mapuje výzkum znaků, podle nichž může strojově generovaný text působit lidsky, a upozorňuje, že „lidskost“ textu nemá jednu jednoduchou a obecně přijatou definici.
Kosmyna et al. (2025) — ChatGPT a kognitivní zapojení při psaní
Your Brain on ChatGPT: Accumulation of Cognitive Debt when Using an AI Assistant for Essay Writing Task. Studie sledovala LLM, vyhledávač a psaní bez nástroje a obsahuje i následný přechod části účastníků z LLM na práci bez nástroje. Pro tento Horizont je relevantní jako časný signál o rozdílech v kognitivním zapojení, nikoli jako důkaz dlouhodobého „otupování“ člověka. V době této aktualizace jde o preprint.
Lee et al. (2025) — generativní AI a kritické myšlení v práci
The Impact of Generative AI on Critical Thinking: Self-Reported Reductions in Cognitive Effort and Confidence Effects From a Survey of Knowledge Workers, CHI 2025. Průzkum 319 znalostních pracovníků ukázal souvislost vyšší důvěry v GenAI s menším deklarovaným zapojením kritického myšlení. Jde o asociaci a self-report, nikoli o kauzální důkaz dlouhodobého oslabení schopností.
De Freitas et al. (2025/2026) — AI companions a osamělost
AI Companions Reduce Loneliness, Journal of Consumer výzkum 52(6), 1126–1148. Série studií našla momentální snížení osamělosti po interakci s AI companion; týdenní sledování neukázalo, že by se efekt bez další interakce kumuloval nebo přetrvával. To podporuje opatrné tvrzení o krátkodobém efektu, nikoli o náhradě lidské reciprocity.
UNESCO — Recommendation on the Ethics of Artificial Intelligence
Normativní rámec, nikoli empirický důkaz psychologických účinků dialogu. Pro tento Horizont je relevantní důrazem na transparentnost, odpovědnost a lidský dohled nad AI systémy.
Co při čtení evidence držet v hlavě
Nejdůležitější metodická hranice se dá shrnout jednoduše:
Máme už dost evidence na to, abychom původní obrazy zpřesnili. Nemáme jí dost na to, abychom z nich vytvořili univerzální zákony dialogu člověka s AI.
Výzkum kombinuje různé typy podkladů: experimenty, korelační studie, přehledové práce i normativní etické rámce. Nemají stejnou vypovídací sílu a neodpovídají na stejnou otázku.
Krátkodobý experiment neříká automaticky, co se stane po letech používání AI.
Korelace mezi používáním AI a kritickým myšlením sama neříká, co je příčinou a co následkem.
Etický princip lidské odpovědnosti není empirickým důkazem, že člověk má v reálném dialogu plnou kontrolu.
A autorská metafora není vědecký model jen proto, že se některé její části potkávají s evidencí.
Právě proto zůstává několik otázek otevřených:
- dlouhodobý vliv na paměť, úsudek a řešení problémů;
- podmínky, za kterých přizpůsobivost AI podporuje člověka a kdy spíš jeho slepé skvrny;
- praktické způsoby, jak podporovat lidskou aktivitu v dialogu bez představy, že existuje jeden univerzální „správný prompt“.
Výzkum sám tyto mezery pojmenovává a konstatuje, že standardizovaný návod pro udržení člověka v aktivní roli zatím chybí.
To není slabina tohoto Horizontu.
Je to hranice toho, co dnes poctivě víme.
O této aktualizaci
Aktualizováno: 21. září 2026.
Tato živá vrstva knihy vznikla s využitím AI pro výzkumnou a redakční podporu a prošla lidskou kurací před publikací.