Rozwój generatywnej sztucznej inteligencji (GenAI) radykalnie zmienia krajobraz cyfrowy. Dziś trudno już odróżnić, czy dany tekst, obraz czy wideo powstał dzięki pracy człowieka, czy został wygenerowany przez algorytm. Z tego powodu zarówno przedsiębiorcy, jak i twórcy powinni znać zasady identyfikacji pochodzenia treści oraz obowiązki związane ze znakowaniem wytworów AI. Pozwoli to uniknąć nieświadomego naruszenia prawa, uchronić firmę przed zarzutami nieuczciwej konkurencji czy dezinformacji, a także odpowiednio zadbać o ochronę własnych interesów na rynku cyfrowym.
W tym poradniku:
- Poznasz dostępne metody identyfikacji i znakowania treści syntetycznych,
- Dowiesz się, jakie obowiązki przewidują najnowsze regulacje unijne oraz wybrane przykłady z innych państw,
- Zrozumiesz, jak obecne przepisy wpływają na ochronę prawnoautorską oraz odpowiedzialność za oznaczenia treści AI,
- Znajdziesz praktyczne wskazówki, które ułatwią Ci prowadzenie biznesu lub działalności twórczej w cyfrowej rzeczywistości.
Dlaczego identyfikacja i znakowanie treści syntetycznych jest ważne?
Treści wygenerowane przez AI mogą być niemal nie do odróżnienia od tych stworzonych przez człowieka. Ta cecha to z jednej strony ogromna szansa dla innowacji i efektywności biznesu, ale z drugiej – poważne zagrożenie dla uczciwości obrotu gospodarczego, integralności informacji i bezpieczeństwa prawnego.
Brak jasnej informacji o pochodzeniu treści:
- utrudnia ocenę, czy dany utwór podlega ochronie prawnoautorskiej,
- rodzi ryzyko dezinformacji, np. przez deepfake’i,
- może prowadzić do sporów o autorstwo i naruszenia praw twórców,
- stwarza zagrożenie dla odbiorców, którzy mogą paść ofiarą manipulacji lub cyberprzestępstw.
Z tego względu ustawodawcy w Unii Europejskiej i innych jurysdykcjach wprowadzają lub przygotowują regulacje dotyczące znakowania treści powstających przy użyciu AI.
Przegląd najważniejszych technik identyfikacji pochodzenia treści syntetycznych
1. Etykietowanie (labelling)
Najprostsza metoda polega na oznaczaniu treści wygenerowanych przez AI specjalnym komunikatem lub symbolem (np. „Treść stworzona z użyciem AI”). Taki sposób coraz częściej stosują duże platformy – Google, Instagram, TikTok czy YouTube.
✔ Zaletą jest prostota i czytelność dla odbiorcy.
✖ Wadą – łatwość manipulacji (etykietę można usunąć lub podmienić), niska odporność na próby obejścia oznaczenia.
2. Detektory AI (automatyczne narzędzia do rozpoznawania treści syntetycznych)
Wraz z rozwojem narzędzi AI powstały specjalne programy wykrywające, czy dana treść pochodzi od sztucznej inteligencji. Ich skuteczność bywa jednak ograniczona – badania pokazują, że detektory rozpoznają treści AI z dokładnością 35–80%, a jeśli tekst został lekko przeredagowany przez człowieka, skuteczność spada poniżej 50%.
✔ Narzędzia przydatne wstępnie,
✖ ale nie mogą stanowić wyłącznej podstawy oceny pochodzenia utworu.
3. Hashing (funkcje skrótu)
Polega na generowaniu unikalnego, krótkiego ciągu znaków (hash) dla każdej treści – jak cyfrowy „odcisk palca”. Jeśli hash jest zapisany w bazie danych, łatwo sprawdzić, czy dany plik powstał jako treść syntetyczna.
✔ Hashing jest tani i szybki,
✖ ale mało odporny na nawet drobne zmiany pliku – po edycji hasz się zmienia i trudniej ustalić pierwotne pochodzenie.
4. Fingerprinting (cyfrowy odcisk palca)
To zaawansowana wersja hashingu – pozwala wykrywać nie tylko identyczne, ale też podobne treści (np. lekko zmienione obrazy lub pliki audio). Stosowany m.in. przez platformy do wykrywania naruszeń praw autorskich.
✔ Odporny na część modyfikacji,
✖ ale nie gwarantuje 100% skuteczności i może dawać błędne wyniki (fałszywe alarmy).
5. Cyfrowy znak wodny
Treść oznacza się niewidocznym dla oka lub słuchu sygnałem, który można wykryć odpowiednim narzędziem. Stosuje się jawne (widoczne) i niejawne (ukryte, wykrywalne tylko maszynowo) znaki wodne. Rozwijane są np. przez Google DeepMind (projekt SynthID).
✔ Trudniejsze do usunięcia niż etykiety,
✖ ale nadal nie całkowicie odporne na manipulacje – niektóre techniki pozwalają je wyczyścić.
6. Metadane
Dane ukryte w pliku lub jego nagłówku (np. informacja o programie, którym utworzono plik, data, identyfikator AI). W standardzie C2PA (Coalition for Content Provenance and Authenticity) można kryptograficznie zabezpieczyć całą „historię” pliku – kto go stworzył, co i jak modyfikował.
✔ Wysoce wiarygodne,
✖ ale wymagają ustandaryzowanych narzędzi do odczytu i współpracy producentów AI.
Przykład 1 (modyfikacja na potrzeby poradnika):
Pani Anna prowadzi firmę graficzną w Gdańsku. Zleciła freelancerowi serię obrazów do kampanii reklamowej. Otrzymała pliki oznaczone jako „grafiki autorskie”. Po publikacji klient zgłosił, że obrazy są niemal identyczne z wynikami z generatora MidJourney. Okazało się, że wykonawca nie ujawnił, iż skorzystał z AI. Firma Anny została narażona na zarzut naruszenia praw autorskich, a cała kampania została wstrzymana. Gdyby obrazy były właściwie oznakowane, ryzyko nieporozumień byłoby znacznie mniejsze.
Przykład 2:
Spółka IT z Poznania korzystała z tekstów do bloga, których autor deklarował „własne opracowanie”. W trakcie audytu compliance wykryto, że część artykułów została wygenerowana przez narzędzie AI i nie była odpowiednio oznaczona, co postawiło pod znakiem zapytania prawo do ich dalszego wykorzystania i wywołało obawy o naruszenie polityki transparentności firmy.
Najważniejsze regulacje dotyczące znakowania treści generowanych przez AI – porównanie podejść UE, Chin i USA
Unia Europejska – AI Act i obowiązek oznaczania treści syntetycznych
W 2024 roku UE przyjęła Akt o sztucznej inteligencji (AI Act) – pierwszy na świecie kompleksowy akt prawny dotyczący sztucznej inteligencji. W jego finalnej wersji pojawiły się przepisy dotyczące identyfikacji pochodzenia i oznaczania treści wygenerowanych przez AI.
Art. 50 ust. 2 AI Act stanowi:
„Dostawcy systemów sztucznej inteligencji generujących treści syntetyczne, w tym tekst, obrazy, audio i wideo, mają obowiązek zapewnienia, aby treści te były oznakowane w formacie nadającym się do odczytu maszynowego i były wykrywalne jako sztucznie wygenerowane lub zmanipulowane.”
- Oznacza to, że każdy dostawca (np. twórca lub firma oferująca narzędzia AI) musi wdrożyć skuteczne i interoperacyjne mechanizmy znakowania – np. niewidoczne znaki wodne, metadane lub inne techniki wskazane w motywie 133 AI Act.
- Istnieją wyjątki – np. dla systemów, które pełnią wyłącznie funkcję pomocniczą przy „standardowej edycji”, jak poprawa interpunkcji czy wyostrzanie obrazu.
- W praktyce jednak większość w pełni generowanych treści (np. wygenerowany promptem obraz lub tekst) musi być oznaczona.
Jak wygląda to w praktyce?
- Jeżeli prowadzisz firmę lub działalność kreatywną i korzystasz z narzędzi AI do tworzenia treści na zlecenie lub do celów komercyjnych, musisz:
- sprawdzić, czy narzędzie stosuje odpowiednie oznaczenia,
- poinformować odbiorców lub kontrahentów, jeśli wytworzone treści powstały z użyciem AI,
- wdrożyć własną politykę oznaczania (np. informacja w metadanych, jawny komunikat na stronie, podpis pod grafiką).
Przykład praktyczny:
Agencja reklamowa z Wrocławia wprowadziła politykę „AI Disclosure” – każdy obraz lub tekst przygotowany przy wsparciu AI otrzymuje w metadanych wpis: „wygenerowano z wykorzystaniem AI” oraz wewnętrzny identyfikator narzędzia. Dodatkowo w umowach z klientami jasno opisują, kiedy i w jakim zakresie korzystają z rozwiązań AI.
Chiny – obowiązkowe oznaczanie treści już od 2023 roku
Chiny są światowym liderem w zakresie twardych regulacji dotyczących AI. Już od stycznia 2023 r. funkcjonuje tam wymóg znakowania treści generowanych przez AI, zarówno jawnie (np. widoczny znak wodny na obrazie), jak i w formie ukrytej (niewidoczny dla użytkownika, wykrywalny cyfrowo).
Kluczowe wymagania:
- Treści wygenerowane przez AI muszą mieć widoczne lub ukryte oznaczenie.
- Zabronione jest usuwanie lub manipulowanie oznaczeniami.
- W praktyce każda platforma lub producent AI jest zobowiązany do stosowania standardów znakowania zarówno w metadanych, jak i w samej treści.
Przykład praktyczny:
Chiński portal społecznościowy wdrożył automatyczne oznaczanie wszystkich zdjęć generowanych przez AI – użytkownik nie może usunąć znaku wodnego, a każda zmiana pliku powoduje automatyczną weryfikację oryginalności przez system.
USA – podejście ostrożne, ale dynamiczne
W Stanach Zjednoczonych nie ma (jeszcze) federalnego prawa nakazującego obowiązkowe znakowanie wszystkich treści AI, ale temat zyskuje na znaczeniu. W październiku 2023 r. prezydent USA podpisał rozporządzenie wykonawcze zobowiązujące administrację do:
- opracowania standardów wykrywania i znakowania treści AI,
- przygotowania raportu nt. najlepszych praktyk,
- regularnego aktualizowania wytycznych.
To oznacza, że choć nie ma jednolitego obowiązku, duże firmy technologiczne już wdrażają własne polityki oznaczania, spodziewając się przyszłych regulacji. Z praktycznego punktu widzenia transnarodowe korporacje stosują najostrzejsze standardy, aby spełniać wymagania UE i Chin.
Znaczenie znakowania dla ochrony prawnoautorskiej i odpowiedzialności biznesowej
Czy znakowanie treści AI zapobiega naruszeniom prawa autorskiego?
Znakowanie treści syntetycznych nie przesądza automatycznie o braku lub istnieniu ochrony prawnoautorskiej. Zgodnie z polską ustawą o prawie autorskim oraz orzecznictwem, ochronie podlega wyłącznie utwór, który jest efektem twórczego działania człowieka, ma indywidualny charakter i nie powstał wyłącznie w wyniku działania AI.
Kluczowe konsekwencje:
- Jeśli wygenerowana treść jest wyłącznie efektem działania algorytmu (bez twórczego wkładu człowieka), nie jest chroniona prawem autorskim.
- Jeśli człowiek twórczo przetworzy wygenerowaną treść (np. modyfikuje, komponuje, nadaje indywidualny charakter), taka praca może być objęta ochroną, ale tylko w zakresie autorskiego wkładu.
- Wątpliwości co do pochodzenia treści mogą prowadzić do sporów i problemów dowodowych – stąd tak ważna jest transparentność i dokumentowanie procesu powstawania treści.
Praktyczne wskazówki – jak działać, by nie narazić się na odpowiedzialność?
- Stosuj oznaczenia – nawet jeśli nie wynika to jeszcze wprost z polskiego prawa, kieruj się standardami unijnymi.
- W umowach z klientami lub kontrahentami określ, czy i w jakim zakresie używasz AI – unikniesz roszczeń dotyczących praw autorskich.
- Dokumentuj proces powstawania treści – przechowuj wersje robocze, notatki, historię edycji.
- Przestrzegaj polityk platform, na których publikujesz treści – mogą wymagać ujawnienia pochodzenia materiałów.
- Monitoruj zmiany przepisów – nowe regulacje mogą nakładać dodatkowe obowiązki w zakresie znakowania.
Przykładowe problemy prawne związane z treściami AI – na co musi uważać przedsiębiorca i twórca?
Scenariusz 1: Fałszywe przypisywanie sobie autorstwa
Firma marketingowa z Krakowa zamawia serie tekstów blogowych. Podwykonawca przesyła artykuły oznaczone jako „autorskie”. Po audycie okazuje się, że duża część tekstów została w całości wygenerowana przez narzędzie AI bez jakiegokolwiek udziału człowieka – zmieniono jedynie niektóre frazy. Klient dowiaduje się o tym przypadkiem i oskarża agencję o wprowadzanie w błąd oraz nieuczciwą praktykę rynkową.
Wniosek:
Bez właściwego oznaczenia i udokumentowania procesu powstawania treści firma naraża się na odpowiedzialność cywilną, a nawet sankcje ze strony kontrahenta lub urzędu.
Scenariusz 2: Kwestia wkładu twórczego przy współpracy człowieka z AI
Pani Dorota, freelancerka z Lublina, tworzy ilustracje na zamówienie, korzystając z generatora AI, ale każdą grafikę dodatkowo ręcznie poprawia i personalizuje. W przypadku sporu musi udowodnić, że jej wkład jest twórczy i przekracza proste wykorzystanie gotowych wyników AI. W tym celu przechowuje wersje pośrednie oraz prowadzi notatnik z opisem edycji.
Wniosek:
W sytuacji, gdy powstaje spór o prawa autorskie, ciężar udowodnienia twórczego wkładu leży po stronie osoby pretendującej do miana autora.
Scenariusz 3: Odpowiedzialność za nieprawidłowe znakowanie lub jego brak
Platforma e-learningowa publikuje kursy wideo z lektorem. Część nagrań powstała z użyciem syntezatora głosu AI, lecz nie zostało to ujawnione słuchaczom. W efekcie uczelnia, która zamawia kursy, żąda wyjaśnień i rozważa wycofanie współpracy, powołując się na wymóg transparentności i autentyczności materiałów dydaktycznych.
Wniosek:
Brak przejrzystej polityki znakowania może prowadzić do utraty zaufania i konsekwencji biznesowych, nawet jeśli nie doszło do formalnego naruszenia prawa autorskiego.
Podsumowanie – najważniejsze wskazówki dla praktyków
- Transparentność przede wszystkim! Zawsze informuj, gdy używasz AI do tworzenia treści komercyjnych.
- Oznaczaj i archiwizuj – korzystaj z oznaczeń, metadanych i prowadź dokumentację procesu twórczego.
- Śledź zmiany prawa – szczególnie AI Act w Unii Europejskiej oraz wytyczne krajowe.
- Pamiętaj o wyjątku – drobne użycie AI przy „standardowej edycji” (np. korekta interpunkcji) nie wymaga oznaczania, ale tworzenie całościowej treści już tak.
- Odpowiedzialność nie zawsze jest oczywista – spory mogą dotyczyć zarówno praw autorskich, jak i nieuczciwej konkurencji czy relacji biznesowych.
Podstawa prawna
- art. 50 ust. 2 – Akt o sztucznej inteligencji (AI Act) Unii Europejskiej
- art. 3 – Ustawa z dnia 16 kwietnia 1993 r. o zwalczaniu nieuczciwej konkurencji
- art. 5 – Ustawa z dnia 23 sierpnia 2007 r. o przeciwdziałaniu nieuczciwym praktykom rynkowym
- art. 415 – Ustawa z dnia 23 kwietnia 1964 r. – Kodeks cywilny
- art. 1 i 8 – Ustawa z dnia 4 lutego 1994 r. o prawie autorskim i prawach pokrewnych
Tematy porad zawartych w poradniku
- znakowanie treści AI 2025
- obowiązek oznaczania treści syntetycznych
- AI Act – jak stosować w firmie
- ochrona praw autorskich a sztuczna inteligencja
- metody identyfikacji treści generowanych przez AI
Przydatne adresy stron urzędowych
- https://eur-lex.europa.eu/legal-content/PL/TXT/?uri=CELEX%3A32024R1689 (pełny tekst AI Act)
- https://uokik.gov.pl/ (Urząd Ochrony Konkurencji i Konsumentów)
- https://uodo.gov.pl/ (Urząd Ochrony Danych Osobowych)
- https://www.gov.pl/web/kultura/prawo-autorskie (informacje o prawie autorskim)