ARTYKUŁ ORYGINALNY
Test Turinga w badaniu zaawansowania interakcji człowieka i ChatGPT – eksperyment akademicki
 
Więcej
Ukryj
1
Politechnika Warszawska, Polska
 
 
Data publikacji online: 11-08-2025
 
 
Data publikacji: 11-08-2025
 
 
NSZ 2025;20(2)
 
SŁOWA KLUCZOWE
STRESZCZENIE
Cel badań i hipotezy/pytania badawcze:
Celem jest ocena zdolności systemu ChatGPT 4.0 do naśladowania człowieka prowadzącego konwersację oraz refleksja z przeprowadzonego eksperymentu. Na potrzeby badania sformułowano dwie hipotezy. W pierwszej przyjęto, że ChatGPT 4.0 potrafi skutecznie naśladować człowieka podczas prowadzenia konwersacji na zadany temat. Druga hipoteza dotyczyła wpływu formułowania odpowiedzi przez uczestników eksperymentu na ocenę zdolności ChatGPT 4.0 do przejścia testu Turinga.

Metody badawcze:
Eksperyment polegał na przeprowadzeniu trzech interaktywnych rozmów i głosowania, w których jednym z rozmówców był ChatGPT, oraz zebraniu refleksji w ankiecie ewaluacyjnej. Wyniki eksperymentu potwierdziły hipotezę, że bot potrafi skutecznie naśladować człowieka. Potwierdzenie należy potraktować jako stwierdzenie dojrzałości technologii generatywnej.

Główne wyniki:
Na podstawie przeprowadzonego testu Turinga można dojść do konkluzji, że maszyna spełnia normy oszukania człowieka powyżej 30% zgodnie z opracowaną metodą Turinga. O ile dla pierwszego celu eksperyment wykazał pozytywną odpowiedź na hipotezę, czyli ChatGPT potrafi skutecznie naśladować człowieka podczas prowadzenia konwersacji na zadany temat, o tyle sama metoda wydaje się niedostosowana do współczesnych potrzeb. Stanowi bardzo dobrą inspirację dla współczesnych badaczy. Niezależnie od jej twórcy Alana Turinga metoda byłaby stosowana być może w innej formie, co nie zaprzecza inwencji autora, który sformułował zasadę, której idea po 75 latach pozostaje aktualna. Wartością testu Turinga jest przewidzenie potrzeb i możliwości technologii cyfrowych w latach 40. XX wieku, czyli w erze analogowej.

Implikacje dla teorii i praktyki:
Badanie wykazało dojrzałość modelu językowego oraz było okazją do refleksji nad wykorzystaniem technologii generatywnych w edukacji. Ostrzeżeniem może być zidentyfikowany problem weryfikacji wiedzy podczas egzaminów, o czym dyskutuje się w środowisku akademickim, a co zapewne przyczyni się do szybszej absorpcji rozwiązań generatywnych w edukacji.
REFERENCJE (23)
1.
AORINKA ANENDYI, 2024. Przyszłość tłumaczeń: jak sztuczna inteligencja zmienia grę, https://www.linguise.com/pl/bl... (dostęp: 26.05.2025).
 
2.
BIEVER, C., 2023. ChatGPT broke the Turing test – the race is on for new ways to assess AI, Nature, vol. 619, nr 7971, s. 686-689.
 
3.
BUSINESS INSIDER, CNBC, 2024. Zastąpi ich sztuczna inteligencja? Ten zawód może zniknąć już za trzy lata, https://businessinsider.com.pl... (dostęp: 26.05.2025).
 
4.
FARAZOULI, A., CERRATTO-PARGMAN, T., BOLANDER-LAKSOV, K., MCGRATH, C., 2024. Hello GPT! Goodbye home examination? An exploratory study of AI chatbots impact on university teachers’ assessment practices, Assessment and Evaluation in Higher Education, vol. 49, nr 3, s. 363-375.
 
5.
FLORIDI, L., CHIRIATTI, M., 2020. GPT-3: Its Nature, Scope, Limits, and Consequences, Minds and Machines, vol. 30, nr 4, s. 681-694.
 
6.
GAMS, M., KRAMAR, S., 2024. Evaluating ChatGPT’s Consciousness and Its Capability to Pass the Turing Test: A Comprehensive Analysis, Journal of Computer and Communications, Scientific Research Publishing, vol. 12, nr 3, s. 219-237.
 
7.
HULMAN, A., DOLLERUP, O.L., MORTENSEN, J.F., FENECH, M.E., NORMAN, K., STØVRING, H., HANSEN, T.K., 2023. ChatGPT – versus human-generated answers to frequently asked questions about diabetes: A Turing test-inspired survey among employees of a Danish diabetes center, edited by Kolahi, PLoS ONE, vol. 18, nr 8.
 
8.
KAPUŚCIŃSKI, M., 2025. ChatGPT 4.5 – Co nowego? Praktyczne przykłady i możliwości zastosowań, https://ttms.com/pl/chatgpt-4-... (dostęp: 17.05.2025).
 
9.
KOZŁOWSKI, P., 2025. Egzamin unieważniony. Studenci korzystali ze sztucznej inteligencji, https://edukacja.dziennik.pl/a... (dostęp: 17.05.2025).
 
10.
MEI, Q., XIE, Y., YUAN, W., JACKSON, M.O., 2024. A Turing test of whether AI chatbots are behaviorally similar to humans, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, vol. 121, nr 9.
 
11.
NCBR, 2020. Sztuczna inteligencja – czy pamiętamy o teście Turinga?, https://www.gov.pl/web/ncbr/sz... (dostęp: 13.05.2025).
 
12.
PACELT, O., 2020. Test Turinga zdany? Naukowcy nie są zgodni. Czym w ogóle jest?, https://botland.com.pl/blog/te... (dostęp: 10.05.2025).
 
13.
PINAR SAYGIN, A., CICEKLI, I., AKMAN, V., 2000. Turing Test: 50 Years Later, Minds and Machines, vol. 10, nr 4, s. 463-518.
 
14.
RESTREPO ECHAVARRÍA, R., 2025. ChatGPT-4 in the Turing Test, Minds and Machines, vol. 35, nr 1, s. 8.
 
15.
SCARFE, P., WATCHAM, K., CLARKE, A., ROESCH, E., 2024. A real-world test of artificial intelligence infiltration of a university examinations system: A ‘Turing Test’ case study, PLoS ONE, vol. 19, nr 6.
 
16.
SCOTT, C., 2024. Study finds ChatGPT’s latest bot behaves like humans, only better, https://humsci.stanford.edu/fe... (dostęp: 11.05.2025).
 
17.
STUDZIŃSKA, J., 2020. Test Turinga dla (automatycznego) przekładu poezji, Porównania, vol. 26, s. 299-313.
 
18.
TAN, K.P.-S., LIU, Y.V., LITVIN, S.W., 2025. ChatGPT and online service recovery: How potential customers react to managerial responses of negative reviews, Tourism Management, vol. 107.
 
19.
TONONI, G., 2012. Integrated information theory of consciousness: an updated account, Archives Italiennes De Biologie, vol. 150, nr 2-3, s. 56-90.
 
20.
TURING, A.M., 1950. Computing Machinery and Intelligence, Mind, vol. 59, nr 236, s. 433-460.
 
21.
WEIZENBAUM, J., 1976. Computer Power and Human Reason. From Judgment to Calculations, San Francisco: W.H. Freeman.
 
22.
WIERZBICKI, A.P., 2018. Teoria i praktyka wspomagania decyzji, Warszawa: Wydawnictwa Uniwersytetu Warszawskiego.
 
23.
WODECKI, A., 2023. Generative technologies in higher education – assessment of the current state, essential skills, and a proposal for a didactic method, E-Mentor, vol. 100, nr 3.
 
eISSN:2719-860X
ISSN:1896-9380
Journals System - logo
Scroll to top