Realita na klíč

Stav / aktualizace poznatků: 23. září 2026

Realita se nemusí vyrábět. Stačí skládat její kulisy.

Původní Horizont pracoval se silnou představou. Syntetický obsah, algoritmický výběr a personalizace se v něm skládaly téměř do obrazu světa, který lze člověku připravit na míru.

Dnešní výzkumný obraz je přesnější.

Digitální informační prostředí dokáže prokazatelně ovlivňovat, čemu jsme vystaveni, co se opakuje, co získává naši pozornost a jak přesvědčivě lze určité sdělení vytvořit a personalizovat. Za určitých podmínek se tyto mechanismy promítají také do emocí, paměti, úsudku a postojů.

Evidence ale nepodporuje představu spolehlivě programovatelné individuální „reality na klíč“ — systému, který nastaví informační vstupy a tím podle potřeby vyrobí konkrétní názor člověka.

„Realita na klíč“ proto není návod na programování člověka. Je to otázka, kdo a co dnes spoluutváří prostředí, ze kterého člověk svou realitu skládá.

Právě toto rozlišení je klíčem k této aktualizaci.

Kdo vybírá jeviště?

Ranking a doporučovací systémy skutečně mění informační expozici: co člověk vidí, v jakém pořadí, jak často a jaký obsah získává jeho pozornost.

Ale změna feedu není totéž jako změna názoru.

Velký experiment na Facebooku a Instagramu během amerických voleb v roce 2020 změnil informační prostředí uživatelů, ale během tří měsíců nezaznamenal významnou změnu hlavních měřených politických postojů. Randomizovaný experiment na X publikovaný v roce 2026 naopak za konkrétních podmínek změnu některých politických postojů zaznamenal.

Výzkumné poznatky proto hodnotí evidenci jako silnou pro změnu informační expozice a engagement, zatímco evidence pro kauzální změnu postojů je rostoucí, sporná a kontextově závislá.

Algoritmus tedy může významně ovlivňovat krajinu, kterou procházíme. To ještě neznamená, že rozhodne, kam dojdeme.

Deepfake není král manipulace

Právě deepfake se snadno stává symbolem celé změny: známá tvář, známý hlas, přesvědčivé gesto — a člověk na obrazovce říká něco, co nikdy neřekl.

Syntetický obsah může ovlivňovat emoce, paměť a úsudek a může přispívat i ke vzniku falešných vzpomínek. Nepotvrdilo se však něco, co intuitivně působí téměř samozřejmě: deepfake není doložen jako univerzálně silnější přesvědčovací zbraň než jednodušší formy dezinformace.

Scoping review 22 empirických studií popsala výsledky o jeho unikátní přesvědčovací síle jako nekonzistentní. Experimenty s celkovým počtem 682 účastníků ukázaly vznik falešných vzpomínek, ale video tento efekt systematicky neposilovalo oproti jednodušším formám misinformation. Meta-analýza 24 experimentálních studií s 20 685 účastníky z deseti zemí nachází účinky zejména na emoce a význam mediální gramotnosti, nikoli důvod automaticky považovat realistické syntetické video za mimořádně účinný nástroj změny přesvědčení či chování.

Výzkumný stav je proto přesnější než dramatická zkratka: rostoucí evidence pro kognitivní a emoční účinky deepfakes, ale otevřená hypotéza pro jejich unikátní přesvědčovací převahu nad konvenční dezinformací.

Deepfake z našeho příběhu nemizí. Jen přestává být privilegovaným nástrojem.

Možná nejde jen o to, že uvěříš

Britský experiment s 2 005 účastníky ukázal, že expozice deepfaku zvyšovala především nejistotu ohledně pravdivosti obsahu. Tato nejistota následně statisticky zprostředkovávala nižší důvěru ve zprávy na sociálních sítích.

Výzkumný stav je zde časný signál až rostoucí evidence. Z jednoho takového mechanismu ale nemůžeme vytvořit příběh o společnosti, která už nevěří ničemu. Přímý efekt expozice na důvěru bez mediačního mechanismu významný nebyl a dlouhodobý všeobecný rozpad epistemické důvěry doložen není.

Otázka proto nemusí znít jen: „Dokáže mě falešný obsah přesvědčit?“

Může znít také: „Kolik energie mě bude stát zjistit, co je vůbec skutečné?“

Nejsilnější trik možná vůbec není nový

Jedno z nejpevnějších zjištění celého H07 není futuristické. Je staré, lidské a překvapivě prosté: opakování.

Meta-analýza 182 studií, 366 efektů a 31 184 účastníků našla robustní illusory-truth effect: opakované tvrzení může působit pravdivěji. Po korekci publikačního zkreslení činil průměrný efekt g = 0,37, 95% CI [0,30; 0,44]. Evidence zahrnutá v Research spojuje předchozí expozici také s vnímanou přesností misinformation a v některých případech s ochotou obsah sdílet.

Pro samotný mechanismus opakování hodnotí Research evidenci jako silnou. A mechanismus není specifický pro AI.

Právě tady se ale AI vrací jinými dveřmi. Nemusí objevit nový psychologický zákon. Stačí, když dokáže starý mechanismus obsloužit v nové ekonomice:

vytvořit → variovat → personalizovat → distribuovat → opakovat

Ne jednu dokonalou lež. Mnoho dostatečně dobrých variant. Ne jeden zásah. Prostředí.

To stále není důkaz, že výsledkem bude předem naprogramovaný člověk. Je to ale důvod dívat se méně na kouzelnický trik a více na infrastrukturu, která určuje, co se k nám vrací znovu a znovu.

Emoce jako zesilovač, ne dálkové ovládání

Emoce mají v původním H07 silné místo. A zůstávají tam — jen jinak.

Výzkum false-news diffusion v konkrétním datasetu ukázal rychlejší, hlubší a širší šíření nepravdivých zpráv než pravdivých. Protože šlo o observační data, sama o sobě nedokazují univerzální kauzální mechanismus.

Meta-analýza 27 studií s více než 4,8 milionu pozorování však našla pozitivní vztah mezi morálně-emocionálním jazykem a sdílením.

Emoce tedy mohou pomoci obsahu cestovat. Neznamená to, že automaticky vyrobí názor.

AI mění ekonomiku přesvědčování

Tři preregistrované experimenty s celkem 4 829 účastníky ukázaly, že sdělení vytvořená jazykovými modely mohou měnit postoje a jejich přesvědčivost byla celkově srovnatelná se sděleními běžných lidských autorů.

Další preregistrovaný experiment s 900 účastníky ukázal, že personalizovaný GPT-4 mohl být v krátké strukturované debatě za daných podmínek přesvědčivější než lidský debatér.

Výzkum proto ukazuje rostoucí experimentální evidenci krátkodobého přesvědčovacího účinku AI.

To není málo. Ale není to ani důkaz programování lidí.

Experimentální situace byly krátkodobé a strukturované. Chybí dostatečná evidence o tom, zda účinek přetrvává, zda se přenáší do jiných situací a zda skutečně mění následné chování.

Tady může zůstat i pojem z původního Horizontu: narativní inženýrství.

Jen s novou hranicí. Můžeme stále lépe „inženýrovat“ sdělení — jeho podobu, varianty, personalizaci, načasování a distribuci. Nemáme důkaz, že stejně spolehlivě dokážeme inženýrovat výsledného člověka.

A co ty podivně stejné věty?

Možná jste ten pocit někdy měli: napříč médii, sociálními sítěmi nebo komentáři se vracejí podobné příběhy, obraty či jazyk.

Je to fenomén, který se ve veřejném prostoru objevuje natolik často, že jej H07 nechce jednoduše ignorovat.

Ale právě tady je potřeba ubrat jistotu.

H07 Research nenašel evidenční oporu pro závěr, že podobnost příběhů, slov nebo interpunkce sama dokazuje skryté centrální řízení informačního prostoru. Takový kauzální závěr z předaných podkladů učinit nelze.

Otázka může zůstat. Důkaz ne.

A možná je to dobrý test i pro tuto kapitolu samotnou: dokážeme si všimnout něčeho znepokojivého, aniž bychom mezeru v poznání okamžitě zaplnili vysvětlením, které se nám nabízí?

Ani štítek není neprůstřelný štít

Mohlo by se zdát, že řešení je jednoduché: označme obsah vytvořený AI a máme jasno.

Jenže experimentální výsledky označování původu obsahu jsou smíšené. Některé studie ukazují změnu přesvědčení o tom, zda obsah vytvořila AI, aniž se zároveň změnilo deklarované engagement chování; jiné nenacházejí významný hlavní efekt na vnímanou přesnost, důvěryhodnost, ochotu sdílet nebo změnu postoje.

Research proto neříká „labeling nefunguje“. Říká něco přesnějšího:

„AI-generated“ není synonymum pro „false“.

Informace o původu není totéž jako ověření pravdivosti. Ani tady tedy nemáme jednoduché tlačítko BEZPEČNO.

Pod povrchem: evidence, hranice a audit

Pro čtenáře, který chce vědět, na čem tento aktualizovaný obraz stojí, pokračuje podrobnější vrstva: co evidence podporuje, kde končí, jaké protidůkazy musíme zachovat a co stále nevíme.

Mapa hlavních tvrzení

Co stále nevíme

Největší mezery neleží v tom, zda digitální prostředí nějak působí. Leží v převodu mezi jednotlivými stupni účinku.

Nevíme dostatečně, jak dlouho přetrvávají krátkodobé přesvědčovací efekty. Nevíme obecně, kdy se změna algoritmické expozice překlápí do změny postoje. Není rozhodnuto, zda dlouhodobé rozšíření syntetických médií povede k všeobecné erozi důvěry, nebo především k lokální nejistotě a vyšším nákladům ověřování.

Zůstává také otevřená otázka, zda kombinace generativní produkce, personalizace, rankingu, opakování a emocionálního obsahu může vytvářet emergentní účinek silnější než jednotlivé mechanismy zvlášť. Research jednotlivé části podporuje v různé míře, ale jejich součet zatím neopravňuje k tvrzení o spolehlivě programovatelné „realitě na klíč“.

O co se opíráme

Následující zdroje byly v Publication Gate ověřeny jako existující, identifikovatelné a relevantní k hlavním veřejným tvrzením této aktualizace. Odkazy vedou na vydavatele, DOI nebo stabilní veřejný záznam.

• Algoritmické feedy — Facebook/Instagram: Guess, A. M. et al. (2023), How do social media feed algorithms affect attitudes and behavior in an election campaign?, Science 381(6656), 398–404. PubMed.
• Algoritmický feed — X: Gauthier, G. et al. (2026), The political effects of X’s feed algorithm, Nature 652, 416–423. DOI: 10.1038/s41586-026-10098-2.
• Deepfakes — kritický přehled: Ching, D. et al. (2025), Can deepfakes manipulate us? Assessing the evidence via a critical scoping review, PLOS ONE. DOI: 10.1371/journal.pone.0320124.
• Deepfakes a falešné vzpomínky: Murphy, G. & Flynn, E. (2022; online 2021), Deepfake false memories, Memory 30(4), 480–492. DOI: 10.1080/09658211.2021.1919715.
• Deepfakes — meta-analýza: Kang, S. & Valadez, K. (2025), Deepfakes’ Cognitive, Emotional, and Behavioral Impact: A Systematic Review and Meta-Analysis of Individual Responses, Journalism & Mass Communication Quarterly 102(4), 958–992. DOI: 10.1177/10776990251357294.
• Deepfakes, nejistota a důvěra: Vaccari, C. & Chadwick, A. (2020), Deepfakes and Disinformation: Exploring the Impact of Synthetic Political Video on Deception, Uncertainty, and Trust in News, Social Media + Society 6(1). DOI: 10.1177/2056305120903408.
• Opakování a subjektivní pravdivost: Ye, S. et al. (2026), Systematic review and meta-analysis of the evidence for an illusory truth effect and its determinants, Nature Communications. PubMed.
• Opakování misinformation a sdílení: Vellani, V. et al. (2023), The illusory truth effect leads to the spread of misinformation, Cognition 236, 105421. DOI: 10.1016/j.cognition.2023.105421.
• False-news diffusion: Vosoughi, S., Roy, D. & Aral, S. (2018), The spread of true and false news online, Science. DOI: 10.1126/science.aap9559.
• Morálně-emocionální jazyk a sdílení: Brady, W. J. et al. (2025), Estimating the effect size of moral contagion in online networks: A pre-registered replication and meta-analysis, PNAS Nexus 4(11), pgaf327. DOI: 10.1093/pnasnexus/pgaf327.
• LLM-generated persuasion: Bai, H. et al. (2025), LLM-generated messages can persuade humans on policy issues, Nature Communications 16, 6037. DOI: 10.1038/s41467-025-61345-5.
• Personalizovaná GPT-4 persuasion: Salvi, F. et al. (2025), On the conversational persuasiveness of GPT-4, Nature Human Behaviour 9, 1645–1653. DOI: 10.1038/s41562-025-02194-6.
• AI-generated-content labels: Li, F. & Yang, Y. (2024), Impact of Artificial Intelligence–Generated Content Labels On Perceived Accuracy, Message Credibility, and Sharing Intentions for Misinformation, JMIR Formative Research 8, e60024. DOI: 10.2196/60024.
• Label design pro syntetický obsah: Gamage, D. et al. (2025), Labeling Synthetic Content: User Perceptions of Label Designs for AI-Generated Content on Social Media, CHI ’25. DOI: 10.1145/3706598.3713171.

Jak tato aktualizace vznikla

Tato stránka je živou aktualizací Horizontu Realita na klíč z knihy Homo Sapiens AI. Jejím smyslem je zpřesnit původní obraz podle schváleného stavu výzkumného podkladu — ne zpětně vytvářet dojem, že jsme při psaní knihy věděli to, co víme dnes.

Výzkum a lidská kurace

Výzkumné podklady a jejich zpracování vznikaly s využitím AI. Canonical ORIGINAL sloužil jako historický a autorský vstup a jako soubor hypotéz k prověření, nikoli jako evidenční autorita.

Po dokončení výzkumu následovala samostatná lidská kurátorská kontrola autora. Ta rozhodla, které původní teze zachovat, které zpřesnit, které opustit a které otázky ponechat otevřené.

Klíčovou kurátorskou hranicí je, že metafora Realita na klíč zůstává otázkou a zrcadlem informačního prostředí, nikoli empirickým tvrzením o spolehlivém programování lidské mysli.

Jak vznikl tento text

AI byla využita také při redakčním zpracování schváleného stavu poznání do této webové podoby. V této fázi nebyl přidáván nový research ani nové faktické závěry.

Původní myšlenky knihy, jejich interpretace, lidská kurace a konečné rozhodnutí o tom, co bude publikováno, zůstávají na autorovi.