Vibecoding a prawo autorskie – czy oprogramowanie wytworzone przy użyciu sztucznej inteligencji podlega ochronie?

Spis treści

Niniejsze opracowanie przedstawia wyczerpującą analizę prawną dotyczącą praw autorskich do kodu komputerowego wytworzonego w ramach „vibecodingu” – nowego paradygmatu tworzenia oprogramowania, intensywnie wspomaganego przez narzędzia generatywnej sztucznej inteligencji (AI). Vibecoding, popularyzowany na początku 2025 roku, choć znacząco przyspiesza proces deweloperski, wprowadza fundamentalną niepewność prawną w zakresie własności intelektualnej (IP).

Kluczowe wnioski raportu są następujące:

Globalny konsensus prawny wymaga ludzkiego autorstwa. Zarówno w Polsce i Unii Europejskiej, jak i w Stanach Zjednoczonych, prawo autorskie jest nierozerwalnie związane z działalnością twórczą człowieka. Kod wygenerowany w pełni autonomicznie przez AI, bez znaczącego, kreatywnego wkładu ludzkiego, nie jest uznawany za utwór i trafia do domeny publicznej. Oznacza to, że może być swobodnie wykorzystywany przez każdego, w tym przez konkurencję.
Własność zależy od wkładu twórczego i formy współpracy. Prawa autorskie do kodu powstałego w procesie vibecodingu mogą zostać przypisane człowiekowi tylko wtedy, gdy jego wkład wykracza poza proste formułowanie poleceń (promptów). Ochronie podlega twórcza selekcja, modyfikacja i aranżacja wygenerowanego materiału. Równie kluczowa jest forma prawna współpracy:
- W przypadku umowy o pracę w Polsce, art. 74 ust. 3 ustawy o prawie autorskim przyznaje pracodawcy prawa majątkowe do programu komputerowego z mocy prawa, co stanowi jedną z najsilniejszych regulacji pro-pracodawczych w Europie. Podobna zasada („work made for hire”) obowiązuje w USA.
- W przypadku umów cywilnoprawnych (umowa o dzieło, umowa zlecenia, B2B), prawa autorskie domyślnie pozostają przy twórcy (freelancerze). Ich skuteczne przeniesienie na zamawiającego wymaga precyzyjnej, pisemnej umowy, zawierającej m.in. wyszczególnione pola eksploatacji.
Największe ryzyka to naruszenia i skażenie licencyjne. Bardziej bezpośrednim i powszechnym zagrożeniem niż spory o własność jest nieświadome naruszenie praw autorskich osób trzecich. Narzędzia AI, trenowane na publicznych repozytoriach, mogą generować kod objęty restrykcyjnymi licencjami open source (np. „wirusową” licencją GPL), co może prowadzić do obowiązku ujawnienia całego kodu źródłowego produktu komercyjnego. Trwający spór Doe v. GitHub podkreśla wagę tego ryzyka.
Konieczność proaktywnego ładu korporacyjnego (governance). W odpowiedzi na te wyzwania, firmy muszą przejść od reaktywnego podejścia do proaktywnego zarządzania ryzykiem. Jest to możliwe poprzez wdrożenie zintegrowanego systemu, na który składają się:
- Polityki wewnętrzne: Jasne zasady korzystania z narzędzi AI przez deweloperów.
- Narzędzia techniczne: Skanery Analizy Składu Oprogramowania (SCA) do wykrywania ryzyk licencyjnych oraz wdrażanie AI Bill of Materials (AIBOM) w celu zapewnienia przejrzystości.
- Dokumentacja: Skrupulatne dokumentowanie wkładu ludzkiego w proces twórczy oraz pochodzenia komponentów kodu.

Raport ten dostarcza deweloperom, menedżerom i decydentom biznesowym kompleksowego przewodnika po skomplikowanym krajobrazie prawnym vibecodingu, oferując strategiczne rekomendacje umożliwiające czerpanie korzyści z innowacji AI przy jednoczesnej minimalizacji ryzyk prawnych i biznesowych.

Sekcja 1: Fenomen Vibecodingu – Nowy Paradygmat Tworzenia Oprogramowania

1.1. Geneza i Definicja: Od Koncepcji Andreja Karpathy’ego do Praktyki Deweloperskiej

Termin „vibe coding” został spopularyzowany na początku 2025 roku przez Andreja Karpathy’ego, wybitnego naukowca w dziedzinie sztucznej inteligencji.¹ W swoim wiralowym wpisie opisał on nowy rodzaj programowania, w którym deweloper „całkowicie poddaje się wibracjom, akceptuje wykładniczy wzrost i zapomina, że kod w ogóle istnieje”.⁴ Ta obrazowa metafora oddaje istotę zjawiska: jest to styl tworzenia oprogramowania, w którym główny ciężar pracy przeniesiony jest z manualnego pisania kodu na interakcję z zaawansowanymi asystentami AI.

W praktyce, vibecoding to proces deweloperski oparty na promptach, gdzie programista prowadzi konwersację z narzędziem AI, takim jak GitHub Copilot, Cursor czy Replit.⁴ Zamiast skrupulatnie tworzyć każdą funkcję i pętlę, deweloper opisuje zamierzony rezultat w języku naturalnym, a AI generuje odpowiednie fragmenty kodu.⁸Praca polega na iteracyjnym udoskonalaniu promptów, akceptowaniu sugestii, uruchamianiu kodu i przechodzeniu do kolejnego zadania, często z ograniczoną, dogłębną analizą każdej wygenerowanej linijki.⁴Ten styl pracy charakteryzuje się wysokim stopniem zaufania do maszyny i często prowadzi do sytuacji, w której kod projektu rozrasta się do rozmiarów przekraczających zdolność autora do jego pełnego zrozumienia.⁵

Należy wyraźnie odróżnić „vibe coding” w rozumieniu Karpathy’ego od potocznego, wcześniejszego użycia tego terminu, które odnosiło się do programowania w stanie „flow” lub w sprzyjającej, kreatywnej atmosferze, często przy muzyce.¹⁰ Współczesna definicja jest ściśle technologiczna i odnosi się do symbiozy człowieka z generatywną AI. Chociaż vibecoding bywa mylony z platformami „no-code”, które umożliwiają tworzenie aplikacji bez pisania kodu, stanowi on raczej ewolucję tradycyjnego programowania, gdzie kod wciąż istnieje i jest kluczowym elementem, ale jego tworzenie jest w dużej mierze zautomatyzowane.¹¹

1.2. Anatomia Procesu: Narzędzia, Rola Promptów i Pętla Iteracyjna

Proces vibecodingu opiera się na ekosystemie wyspecjalizowanych narzędzi AI, które integrują się ze środowiskami programistycznymi (IDE). Do najpopularniejszych należą GitHub Copilot, który dostarcza sugestie w czasie rzeczywistym w edytorach takich jak VS Code, oraz narzędzia takie jak Cursor, Replit, Amazon Q Developer czy JetBrains AI Assistant, które oferują bardziej zintegrowane, konwersacyjne doświadczenia.⁴ Każde z tych narzędzi ma swoje mocne strony, od szybkości prototypowania w przeglądarce po głęboką integrację z konkretnymi ekosystemami chmurowymi czy językami programowania.

Typowy przepływ pracy w modelu vibecoding można podzielić na kilka kluczowych etapów ⁴:

Definicja Celu: Proces rozpoczyna się nie od pisania kodu, ale od precyzyjnego sformułowania intencji w języku naturalnym. Deweloper opisuje, co chce zbudować, określając cele funkcjonalne, stack technologiczny (np. „użyj React i Tailwind CSS”), oczekiwania co do interfejsu użytkownika (UX) oraz ewentualne ograniczenia (np. wydajność, kompatybilność). Im bardziej szczegółowy i bogaty w kontekst jest początkowy prompt, tym trafniejszy będzie wygenerowany kod.
Generowanie Kodu Startowego: Na podstawie promptu, asystent AI generuje pierwszą wersję kodu. Jest to swego rodzaju „szkielet” (scaffolding) aplikacji. Ta wstępna wersja jest rzadko idealna – może zawierać uproszczoną logikę, generyczną stylistykę lub niezaimplementowane funkcje. Jej główną wartością jest jednak ogromna oszczędność czasu w porównaniu z manualnym tworzeniem struktury projektu od zera.
Iteracja przez Prompty: To sedno vibecodingu. Zamiast ręcznie poprawiać kod, deweloper kontynuuje konwersację z AI, wydając kolejne polecenia. Przykładowo, zamiast modyfikować plik CSS, instruuje: „Zwolnij animację do 1.5 sekundy” lub „Zmień paletę kolorów na odcienie granatu z łagodnymi gradientami”. Pętla feedbacku jest tu konwersacyjna, a nie oparta na analizie różnic w kodzie (code-diff).
Testowanie i Dokumentacja: Gdy prototyp osiągnie pożądaną funkcjonalność, deweloper może zlecić AI zadania związane z zapewnieniem jakości. Może poprosić o wygenerowanie testów jednostkowych i integracyjnych, stworzenie dokumentacji wewnątrz kodu (np. komentarzy do funkcji) oraz przygotowanie kompleksowego pliku README.md z instrukcją instalacji i opisem funkcji.

Ten proces fundamentalnie zmienia rolę dewelopera. Zamiast być rzemieślnikiem skupionym na składni, staje się on architektem i krytykiem, który kieruje pracą AI, ocenia jej wyniki i podejmuje strategiczne decyzje na wyższym poziomie abstrakcji. Wartość jego pracy przesuwa się z biegłości w pisaniu kodu na umiejętność precyzyjnego formułowania myśli i krytycznej oceny złożonych systemów.

1.3. Dychotomia Vibecodingu: Szybkie Prototypowanie a Dług Technologiczny i Ryzyka

Podejście vibecoding niesie ze sobą zarówno rewolucyjne korzyści, jak i poważne, często ukryte, ryzyka. Zrozumienie tej dychotomii jest kluczowe dla świadomego wykorzystania tej metodyki.

Korzyści:

Szybkość i Efektywność: Najbardziej oczywistą zaletą jest drastyczne przyspieszenie procesu deweloperskiego. Zadania, które tradycyjnie zajmowały tygodnie, mogą być realizowane w dni, a nawet godziny.⁷ Jest to szczególnie cenne w fazie prototypowania (tworzenie Minimum Viable Product – MVP), na hackathonach czy w projektach eksperymentalnych, gdzie szybkość walidacji pomysłu jest kluczowa.⁴
Demokratyzacja: Vibecoding obniża barierę wejścia do świata tworzenia oprogramowania. Product managerowie mogą samodzielnie prototypować swoje idee, a przedsiębiorcy weryfikować koncepcje bez potrzeby angażowania dużych zespołów technicznych.⁷
Zwiększenie Produktywności Doświadczonych Deweloperów: Dla doświadczonych programistów, AI staje się potężnym narzędziem automatyzującym żmudne i powtarzalne zadania, takie jak pisanie kodu boilerplate, implementacja standardowych wzorców czy tworzenie testów. Pozwala im to skupić się na bardziej kreatywnych i strategicznych aspektach pracy, jak architektura systemu czy rozwiązywanie złożonych problemów.⁷

Ryzyka:

Jakość i Wydajność Kodu: Kod generowany przez AI, choć funkcjonalny, rzadko jest zoptymalizowany. Może być nieefektywny, trudny do odczytania i niezgodny z najlepszymi praktykami, co w środowisku produkcyjnym jest niedopuszczalne.³ Szybkość osiągnięta na początku jest więc często iluzoryczna, jeśli nie uwzględni się czasu potrzebnego na późniejszą refaktoryzację i optymalizację.
Wyzwania z Debugowaniem i Dług Technologiczny: Największym zagrożeniem jest debugowanie kodu, którego twórca w pełni nie rozumie. Problemy często pojawiają się w późniejszej fazie projektu, gdy osiąga on około 80% ukończenia.¹⁴ Naprawa błędów w takiej „czarnej skrzynce” może być niezwykle czasochłonna i kosztowna, a czasem wręcz niemożliwa, co prowadzi do akumulacji ukrytego długu technologicznego.³
Utrzymanie i Rozwój: Długoterminowe utrzymanie i rozwijanie aplikacji stworzonej w stylu vibecoding jest problematyczne. Bez głębokiego zrozumienia jej wewnętrznej logiki i architektury, wprowadzanie zmian czy aktualizacji staje się ryzykowne i nieefektywne.³
Bezpieczeństwo: Kod generowany przez AI jest szczególnie narażony na luki bezpieczeństwa. Proces ten często omija tradycyjne mechanizmy kontroli jakości, takie jak code review, co zwiększa ryzyko wprowadzenia podatności, które mogą zostać wykorzystane przez atakujących.³

Chociaż vibecoding obniża próg wejścia do tworzenia oprogramowania, tworzy jednocześnie nową, subtelną przepaść. Z jednej strony są ci, którzy potrafią jedynie generować funkcjonalny kod za pomocą AI, a z drugiej – ci, którzy posiadają głęboką wiedzę pozwalającą na jego weryfikację, zabezpieczenie, optymalizację i, co kluczowe z perspektywy tego raportu, na posiadanie do niego praw autorskich. Ta iluzja autorstwa, gdzie użytkownik tworzy coś, czego nie jest w pełni właścicielem ani pod względem intelektualnym, ani prawnym, stanowi jedno z największych wyzwań nowej ery programowania.

Sekcja 2: Status Prawny Oprogramowania – Fundamenty Prawa Autorskiego

Zanim przejdziemy do analizy skomplikowanej kwestii własności kodu generowanego przez AI, konieczne jest zrozumienie fundamentalnych zasad, na jakich opiera się ochrona prawna oprogramowania. Zarówno w Polsce, jak i na arenie międzynarodowej, programy komputerowe cieszą się specyficznym statusem prawnym, ukształtowanym przez lata umów międzynarodowych i dyrektyw.

2.1. Ramy Międzynarodowe i Unijne

Podstawą globalnego systemu ochrony praw autorskich jest Konwencja Berneńska o ochronie dzieł literackich i artystycznych z 1886 roku.¹⁵ Ustanowiła ona trzy filary, które do dziś kształtują prawo autorskie na całym świecie, w tym w Polsce:

Zasada traktowania narodowego: Dzieła pochodzące z jednego państwa-sygnatariusza muszą być chronione w każdym innym państwie-sygnatariuszu w takim samym zakresie, jak dzieła jego własnych obywateli.¹⁷
Zasada automatycznej ochrony: Ochrona prawnoautorska powstaje automatycznie z chwilą stworzenia dzieła i nie może być uzależniona od spełnienia jakichkolwiek formalności, takich jak rejestracja czy depozyt.¹⁶
Zasada niezależności ochrony: Korzystanie z ochrony nie jest zależne od istnienia ochrony w kraju pochodzenia dzieła.

Polska jest sygnatariuszem Konwencji Berneńskiej, a jej zasady są fundamentem polskiej ustawy o prawie autorskim.²⁰

W kontekście cyfrowym, kluczowe znaczenie mają traktaty Światowej Organizacji Własności Intelektualnej (WIPO). Traktat WIPO o prawie autorskim (WCT) z 1996 roku wprost potwierdził, że programy komputerowe podlegają ochronie jako utwory literackie w rozumieniu art. 2 Konwencji Berneńskiej.²² Jest to obecnie globalnie przyjęty standard.

Dla Polski, jako członka Unii Europejskiej, decydujące znaczenie ma Dyrektywa Parlamentu Europejskiego i Rady 2009/24/WE w sprawie ochrony prawnej programów komputerowych.²⁴ Ten akt prawny harmonizuje przepisy w całej UE i stanowi, że:

Państwa członkowskie mają obowiązek chronić programy komputerowe za pomocą prawa autorskiego, traktując je jak utwory literackie w rozumieniu Konwencji Berneńskiej.²⁴
Ochrona obejmuje każdą formę wyrażenia programu komputerowego, w tym kod źródłowy, kod wynikowy, a nawet materiały przygotowawcze do jego stworzenia (np. schematy, pseudokod).²²
Ochroną nie są objęte idee i zasady, które leżą u podstaw jakiegokolwiek elementu programu, w tym jego interfejsów.²⁴

Ta ostatnia zasada, znana jako dychotomia idea-ekspresja, jest absolutnie fundamentalna. Oznacza, że prawo chroni konkretny sposób zapisu algorytmu (kod), ale nie samą koncepcję algorytmu, jego funkcjonalność czy logikę działania.²² W kontekście vibecodingu ma to kluczowe znaczenie: deweloper, opisując w prompcie funkcjonalność („stwórz system logowania z weryfikacją dwuetapową”), operuje na poziomie niechronionej idei. Narzędzie AI dostarcza natomiast konkretną, chronioną ekspresję tej idei (kod). To rodzi centralne pytanie o autorstwo tej ekspresji.

2.2. Specyfika Prawa Polskiego: Program Komputerowy jako Utwór Literacki

Polska ustawa z dnia 4 lutego 1994 r. o prawie autorskim i prawach pokrewnych (dalej: pr. aut.) w pełni implementuje międzynarodowe i unijne standardy, jednocześnie wprowadzając pewne specyficzne rozwiązania.

Zgodnie z art. 1 pr. aut., przedmiotem prawa autorskiego jest „każdy przejaw działalności twórczej o indywidualnym charakterze, ustalony w jakiejkolwiek postaci, niezależnie od wartości, przeznaczenia i sposobu wyrażenia”.²⁰ Ochrona powstaje automatycznie i nie wymaga żadnych formalności, co jest bezpośrednim odzwierciedleniem zasad Konwencji Berneńskiej.²⁰ Orzecznictwo sądowe podkreśla, że utwór musi być rezultatem działalności kreacyjnej człowieka, projekcją jego umysłu.³⁰

Kluczowy dla oprogramowania jest rozdział 7 ustawy, a w szczególności art. 74 pr. aut. Przepis ten stanowi lex specialis (regulację szczególną) wobec ogólnych zasad prawa autorskiego. Jego najważniejsze postanowienia to:

Ust. 1: Potwierdza, że „programy komputerowe podlegają ochronie jak utwory literackie”.²⁸
Ust. 2: Precyzuje zakres ochrony, stwierdzając, że obejmuje ona „wszystkie formy jego wyrażenia”, ale jednocześnie wyłącza spod ochrony „idee i zasady będące podstawą jakiegokolwiek elementu programu komputerowego, w tym podstawą łączy”.³¹
Ust. 3: Wprowadza niezwykle istotną regułę dotyczącą utworów pracowniczych, która zostanie szczegółowo omówiona w Sekcji 4.

Mimo silnej harmonizacji na poziomie UE, która determinuje ogólne ramy polskiego prawa, to właśnie w szczegółowych przepisach krajowych, takich jak art. 74 ust. 3 pr. aut., kryją się kluczowe różnice. Polska, implementując dyrektywę, wprowadziła rozwiązanie bardzo korzystne dla pracodawców, które znacząco odbiega od ogólnych zasad dotyczących innych typów utworów pracowniczych. To pokazuje, że mimo iż ogólne zasady ochrony są wspólne dla całej Unii, diababeł tkwi w szczegółach prawa krajowego, co jest fundamentalną informacją dla firm technologicznych działających w Polsce.

Sekcja 3: Kwestia Kluczowa – Kto Jest Twórcą Kodu Wygenerowanego przez AI?

Centralnym problemem prawnym związanym z vibecodingiem jest ustalenie autorstwa, a co za tym idzie – własności praw autorskich do wygenerowanego kodu. Prawo autorskie na całym świecie zostało zbudowane na fundamencie ludzkiej kreatywności, co stawia pod znakiem zapytania status prawny dzieł tworzonych przez maszyny.

3.1. Wymóg Twórcy-Człowieka: Globalny Konsensus i Lokalne Osobliwości

Istnieje fundamentalne napięcie między antropocentryczną naturą prawa autorskiego a post-ludzkim charakterem generatywnej AI. Prawo, od Konwencji Berneńskiej ¹⁵ po polską ustawę ²⁰, zostało skonstruowane w oparciu o założenie, że twórcą jest człowiek. Generatywna AI podważa to założenie, a systemy prawne na całym świecie próbują na to wyzwanie odpowiedzieć, co prowadzi do okresu znaczącej niepewności prawnej.

3.1.1. Stanowisko w Polsce i Unii Europejskiej

Zarówno polskie prawo, jak i prawo unijne, opierają się na koncepcji, że utwór musi być wynikiem ludzkiej działalności intelektualnej. Polska ustawa w art. 1 definiuje utwór jako „przejaw działalności twórczej” ²⁰, a orzecznictwo sądowe konsekwentnie podkreśla, że musi to być działalność człowieka.³⁰ Podobnie, Dyrektywa 2009/24/WE chroni program komputerowy, jeśli jest on „oryginalny w tym sensie, że stanowi własną intelektualną twórczość autora”.²²

Konsekwencją tego podejścia jest to, że dzieło (w tym kod) wygenerowane w pełni autonomicznie przez sztuczną inteligencję, bez decydującego, twórczego wkładu człowieka, nie jest uznawane za utwór w rozumieniu prawa autorskiego.³⁵ W rezultacie, taki kod nie podlega ochronie i trafia bezpośrednio do

domeny publicznej.³⁴ Oznacza to, że każdy może go swobodnie kopiować, modyfikować i wykorzystywać, również w celach komercyjnych, bez żadnych ograniczeń. Należy przy tym pamiętać, że samo narzędzie AI (np. model językowy) jest chronione jako program komputerowy, ale jego wytwory – już niekoniecznie.³⁵

3.1.2. Precedensy w Stanach Zjednoczonych

System prawny USA, będący kolebką wielu technologii AI, dostarcza kluczowych precedensów w tej materii. Amerykański Urząd ds. Praw Autorskich (U.S. Copyright Office, USCO) oraz sądy federalne zajmują jednoznaczne stanowisko: autorstwo wymaga ludzkiej ręki.

Odrzucenie autorstwa maszyn: USCO konsekwentnie odmawia rejestracji praw autorskich do dzieł, w których jako autor wskazana jest maszyna. Najgłośniejsze sprawy to słynne „selfie małpy” (Naruto v. Slater), gdzie sąd uznał, że zwierzę nie może być autorem ³⁷, oraz sprawa Thaler v. Perlmutter. W tej ostatniej, Stephen Thaler próbował zarejestrować dzieło sztuki, podając jako autora stworzony przez siebie system AI o nazwie „Creativity Machine”. Jego wniosek został odrzucony, a decyzję tę podtrzymały sądy, w tym sąd apelacyjny, który jednoznacznie stwierdził, że U.S. Copyright Act wymaga, aby autor był człowiekiem.³⁸
AI jako narzędzie: USCO traktuje AI nie jako twórcę, ale jako zaawansowane narzędzie, podobne do aparatu fotograficznego czy edytora tekstu.⁴⁵ Ochrona prawnoautorska przysługuje dziełu stworzonemu przy pomocy AI tylko wtedy, gdy człowiek sprawował nad nim „kreatywną kontrolę”, a jego wkład był wystarczający do uznania go za autora.

3.1.3. Analiza Porównawcza – Alternatywne Podejścia

Podczas gdy stanowisko UE i USA jest w dużej mierze zbieżne, inne jurysdykcje badają alternatywne ścieżki.

Wielka Brytania: Posiada unikalny i często dyskutowany przepis – art. 9(3) ustawy o prawie autorskim, wzorach i patentach z 1988 r. (CDPA). Stanowi on, że w przypadku „dzieła wygenerowanego komputerowo” (zdefiniowanego jako dzieło bez ludzkiego autora), za autora „uznaje się osobę, przez którą podjęte zostały ustalenia niezbędne do stworzenia dzieła”.⁴⁷ Potencjalnie mógłby to być programista, który stworzył AI, użytkownik, który ją uruchomił, lub firma, która zainwestowała w jej rozwój. Przepis ten powstał jednak na długo przed erą generatywnej AI i nigdy nie był przedmiotem istotnego sporu sądowego w tym kontekście. Jego praktyczne zastosowanie do wyników pracy modeli takich jak Copilot jest niepewne i stanowi prawną „szarą strefę”.⁴⁷
Chiny: Chińskie sądy wykazują zaskakującą elastyczność. W kilku głośnych sprawach przyznały prawa autorskie do obrazów wygenerowanych przez AI, argumentując, że użytkownik, poprzez iteracyjne projektowanie i modyfikowanie promptów, wniósł znaczący „wkład intelektualny”, który odzwierciedlał jego „estetyczne wybory i indywidualny osąd”.⁵¹ Należy jednak zaznaczyć, że istnieją również sprzeczne orzeczenia chińskich sądów, które odmawiały ochrony, co wskazuje na brak jednolitej linii orzeczniczej.⁵⁴
Japonia: Japońskie prawo jest niezwykle liberalne na etapie treningu AI, pozwalając na szerokie wykorzystanie danych chronionych prawem autorskim (art. 30-4 ustawy o prawie autorskim).⁵⁵ Kwestia autorstwa wyników jest mniej klarowna. Prawo japońskie, podobnie jak europejskie, wymaga, aby utwór był „twórczym wyrażeniem myśli lub uczuć ludzkich”, co silnie sugeruje konieczność istotnego wkładu człowieka w finalny produkt.⁵⁶

3.2. Rola Programisty w Procesie Vibecodingu: Użytkownik, Autor Prompta czy Twórca?

Skoro sama AI nie może być autorem, kluczowe staje się pytanie, czy programista korzystający z narzędzi takich jak Copilot może być uznany za twórcę wygenerowanego kodu. Odpowiedź zależy od charakteru i skali jego wkładu.

3.2.1. Analiza Wkładu Twórczego

Prompty jako niewystarczające: Panuje konsensus, że samo pisanie promptów (poleceń), nawet bardzo złożonych i szczegółowych, nie jest wystarczające do uzyskania praw autorskich do wygenerowanego przez AI wyniku.³⁶ USCO wprost stwierdziło, że prompty funkcjonują jak instrukcje lub idee, które same w sobie nie podlegają ochronie prawnoautorskiej.⁴⁵ Użytkownik opisuje „co” ma być zrobione, ale to model AI decyduje „jak” to wyrazić w kodzie. Ten brak kontroli nad finalną ekspresją jest decydujący. Im bardziej zaawansowane i autonomiczne staje się narzędzie AI, tym trudniej jest człowiekowi wykazać „kreatywną kontrolę”. Postęp w AI, prowadzący do mniejszej przewidywalności i większej autonomii modelu, paradoksalnie oddala użytkownika od możliwości bycia uznanym za autora.
Droga do autorstwa: Selekcja, Modyfikacja, Aranżacja: Prawa autorskie mogą powstać dopiero wtedy, gdy człowiek wnosi własny, oryginalny wkład twórczy poprzez selekcję, modyfikację i aranżacjęwygenerowanych przez AI elementów.³⁶ Przełomowa w tym kontekście jest sprawa komiksu Zarya of the Dawn. Autorka, Kris Kashtanova, użyła AI (Midjourney) do stworzenia obrazów. USCO, po ponownej analizie, przyznało jej prawa autorskie do dzieła jako całości – do stworzonego przez nią tekstu, fabuły oraz do twórczego układu i kompozycji tekstu i obrazów. Odmówiło jednak przyznania jej praw do samych, pojedynczych obrazów, uznając je za dzieło maszyny.³⁶ Ochronie podlega więc tylko ten „ludzki” wkład, a nie surowy wynik pracy AI.

3.2.2. Doktryna „Sweat of the Brow” a Prawo Autorskie

Warto podkreślić, że prawo autorskie (zarówno w systemie kontynentalnym, jak i anglosaskim) nie chroni samego wysiłku, pracy czy inwestycji finansowej. Doktryna „sweat of the brow” (potu czoła) została odrzucona.⁴⁶ Liczy się oryginalność i twórczy charakter, a nie ilość włożonej pracy. Dlatego argument, że „prompt engineering” jest skomplikowanym i czasochłonnym zajęciem, sam w sobie nie jest wystarczający do przyznania praw autorskich do wyniku.

3.3. Konsekwencje Braku Twórcy: Kod Generowany przez AI jako Domena Publiczna

Jeśli kod został wygenerowany w całości lub w przeważającej mierze przez AI, a wkład człowieka ograniczył się do prostych promptów i nie obejmował twórczej modyfikacji, taki kod nie jest utworem w rozumieniu prawa autorskiego.³⁵

Prawną konsekwencją jest to, że taki kod trafia do domeny publicznej.³⁴ Oznacza to, że:

Nikt nie posiada do niego wyłącznych praw majątkowych.
Każdy może go swobodnie kopiować, modyfikować, rozpowszechniać i wykorzystywać w celach komercyjnych.
Nie można zabronić konkurencji wykorzystania tego samego kodu w jej produktach.

Dla firm technologicznych jest to fundamentalne ryzyko. Inwestując w rozwój oprogramowania przy intensywnym użyciu vibecodingu, mogą nieświadomie tworzyć kluczowe aktywa, których nie posiadają i które nie stanowią ich własności intelektualnej. Z drugiej strony, status kodu AI jako domeny publicznej może być postrzegany nie tylko jako ryzyko, ale również jako świadoma strategia biznesowa. Firma może celowo używać vibecodingu do szybkiego tworzenia niekluczowych, generycznych komponentów, które i tak byłyby oparte na otwartych standardach lub bibliotekach. W ten sposób oszczędza cenny czas deweloperski, nie tracąc kontroli nad unikalnym, strategicznym IP, które jest tworzone tradycyjnie lub z bardzo dużym, udokumentowanym wkładem ludzkim.

Tabela 1: Międzynarodowe Podejścia do Kwestii Autorstwa Dzieł Wygenerowanych przez AI

Jurysdykcja	Podstawa Prawna / Kluczowy Precedens	Czy AI może być autorem?	Warunki ochrony dzieła wspomaganego przez AI	Kluczowe uwagi
Polska / UE	Ustawa o pr. aut. (Art. 1); Dyrektywa 2009/24/WE	Nie	Utwór musi być „własną intelektualną twórczością autora”. Wymagany jest znaczący, kreatywny wkład człowieka w finalny kształt dzieła.	Silny nacisk na antropocentryczny charakter twórczości. Dzieła w pełni autonomiczne trafiają do domeny publicznej.²²
Stany Zjednoczone	U.S. Copyright Act; Thaler v. Perlmutter; Zarya of the Dawn	Nie	Wymagana jest „ludzka ręka” i „kreatywna kontrola”. Samo promptowanie nie wystarcza. Ochrona obejmuje ludzki wkład (selekcja, aranżacja, modyfikacja).	USCO wymaga deklaracji użycia AI i wyłączenia materiałów AI z roszczenia o prawa autorskie. Bardzo klarowne i restrykcyjne stanowisko.³⁹
Wielka Brytania	Copyright, Designs and Patents Act 1988, s. 9(3)	Fikcja prawna	W przypadku „dzieła wygenerowanego komputerowo” (bez ludzkiego autora), autorem jest „osoba, która podjęła ustalenia niezbędne do stworzenia dzieła”.	Przepis archaiczny, nieprzetestowany w kontekście nowoczesnej AI. Tworzy dużą niepewność prawną, ale potencjalnie oferuje ścieżkę do ochrony.⁴⁷
Chiny	Orzecznictwo sądowe (np. sprawa dot. obrazu z AI z 2023 r.)	Nie	Tak, jeśli użytkownik wniósł znaczący „wkład intelektualny” poprzez iteracyjne promptowanie, które odzwierciedla jego „estetyczne wybory”.	Elastyczne i pragmatyczne podejście sądów, ale brak jednolitej linii orzeczniczej. Istnieją sprzeczne wyroki.⁵²
Japonia	Ustawa o prawie autorskim, art. 30-4	Nie	Utwór musi być „twórczym wyrażeniem myśli lub uczuć ludzkich”. Wymagany wkład człowieka, choć dokładny próg nie jest zdefiniowany.	Bardzo liberalne prawo na etapie treningu AI, ale konserwatywne podejście do autorstwa wyników.⁵⁵

Sekcja 4: Ustalanie Własności w Praktyce – Analiza Scenariuszy Kontraktowych

Kwestia, kto ostatecznie jest właścicielem praw majątkowych do oprogramowania stworzonego z użyciem AI, zależy nie tylko od abstrakcyjnych zasad autorstwa, ale w dużej mierze od konkretnych umów łączących twórcę z firmą. Istnieje fundamentalna asymetria prawna między stosunkiem pracy a umowami cywilnoprawnymi, która ma decydujące znaczenie dla alokacji praw.

4.1. Programista na Etacie (Umowa o Pracę)

W przypadku pracowników zatrudnionych na umowę o pracę, prawo – zarówno w Polsce, jak i w USA – silnie faworyzuje pracodawcę, często przyznając mu prawa do utworów pracowniczych automatycznie lub na podstawie silnego domniemania.

4.1.1. Polska – Reguła Specjalna dla Programów Komputerowych

Polskie prawo zawiera unikalną i niezwykle korzystną dla pracodawców z branży IT regulację. Art. 74 ust. 3 pr. aut. stanowi, że „prawa majątkowe do programu komputerowego stworzonego przez pracownika w wyniku wykonywania obowiązków ze stosunku pracy przysługują pracodawcy, o ile umowa nie stanowi inaczej”.²⁸

Jest to regulacja szczególna (lex specialis) w stosunku do ogólnych zasad dotyczących innych utworów pracowniczych, określonych w art. 12 pr. aut. Różnice są fundamentalne i wzmacniają pozycję pracodawcy ⁶⁴:

Automatyczne nabycie: Pracodawca nabywa prawa majątkowe z mocy samego prawa, od momentu powstania programu. Nie jest wymagany akt „przyjęcia utworu”, który jest warunkiem koniecznym w przypadku innych dzieł pracowniczych (art. 12).⁶⁴
Szeroki zakres praw: Nabycie obejmuje całość autorskich praw majątkowych na wszystkich znanych polach eksploatacji, a nie tylko w granicach wynikających z celu umowy o pracę i zgodnego zamiaru stron, jak to ma miejsce w art. 12.⁶⁴

Warunkiem kluczowym jest, aby program został stworzony „w wyniku wykonywania obowiązków ze stosunku pracy”. Dlatego dla pracodawcy niezwykle istotne jest precyzyjne zdefiniowanie zakresu obowiązków programisty w umowie o pracę, tak aby obejmował on tworzenie oprogramowania.³² Ta regulacja daje polskim firmom IT jedną z najsilniejszych pozycji w Europie w zakresie nabywania praw do oprogramowania, co może być istotnym czynnikiem w decyzjach inwestycyjnych.

4.1.2. Stany Zjednoczone – Doktryna „Work Made for Hire”

W Stanach Zjednoczonych obowiązuje podobna w skutkach doktryna „work made for hire” (dzieło stworzone na zamówienie/w ramach zatrudnienia).³⁸ Zgodnie z U.S. Copyright Act, dzieło stworzone przez pracownika w ramach jego obowiązków służbowych („within the scope of their employment”) jest z mocy prawa własnością pracodawcy.⁶⁹

W tym przypadku to pracodawca, a nie faktyczny twórca, jest od samego początku uznawany za autora i właściciela praw autorskich.⁷¹ Definicja „pracownika” oraz „zakresu obowiązków” nie jest sztywno określona w ustawie i była kształtowana przez orzecznictwo. Sądy stosują testy oparte na prawie agencji (common law of agency), gdzie kluczowym czynnikiem jest stopień kontroli, jaką pracodawca sprawuje nad sposobem i środkami wykonywania pracy przez pracownika (sprawa

Community for Creative Non-Violence v. Reid).³⁸

4.2. Freelancer i Umowy Cywilnoprawne (Umowa o Dzieło, Umowa Zlecenie)

Współpraca z freelancerami i niezależnymi kontraktorami opiera się na zupełnie innej zasadzie. Zarówno w Polsce, jak i w USA, domyślnie prawa autorskie pozostają przy faktycznym twórcy – freelancerze.⁶⁶ Dla firm, zwłaszcza startupów, które często opierają się na zewnętrznych specjalistach, stanowi to poważne ryzyko utraty kontroli nad kluczową własnością intelektualną, jeśli nie zadbają o odpowiednie zapisy umowne.

Aby zamawiający mógł nabyć prawa do kodu, umowa musi zawierać wyraźne, pisemne postanowienie o przeniesieniu autorskich praw majątkowych.⁷³ W Polsce, zgodnie z art. 53 pr. aut., umowa o przeniesienie autorskich praw majątkowych wymaga zachowania formy pisemnej pod rygorem nieważności.⁷⁸

Niezbędne elementy klauzuli przeniesienia praw w polskiej umowie o dzieło/zlecenia:

Oświadczenie twórcy: Wykonawca powinien oświadczyć, że przysługują mu pełne i nieograniczone prawa autorskie do tworzonego dzieła i że jest ono wolne od wad prawnych i roszczeń osób trzecich.⁷⁹
Moment przejścia praw: Umowa musi precyzyjnie określać, w którym momencie prawa przechodzą na zamawiającego. Może to być chwila dostarczenia dzieła, moment jego akceptacji (odbioru) lub moment zapłaty całości wynagrodzenia.⁷⁶
Wyszczególnienie pól eksploatacji: To absolutnie kluczowy i często pomijany wymóg polskiego prawa (art. 41 ust. 2 pr. aut.). Umowa musi jednoznacznie i wyczerpująco wymienić sposoby, w jakie zamawiający będzie mógł korzystać z utworu. Ogólne sformułowanie „przeniesienie wszystkich praw autorskich” jest niewystarczające i może zostać uznane za nieskuteczne. Dla oprogramowania, pola eksploatacji powinny obejmować co najmniej:
- utrwalanie i zwielokrotnianie kodu (np. kopiowanie na dyski, serwery),
- wprowadzanie zmian, tłumaczeń, adaptacji (prawo do modyfikacji i rozwoju),
- rozpowszechnianie, w tym wprowadzanie do obrotu, użyczenie lub najem,
- publiczne udostępnianie utworu w taki sposób, aby każdy mógł mieć do niego dostęp w miejscu i czasie przez siebie wybranym (np. przez internet).³³
Wynagrodzenie: Umowa powinna określać wynagrodzenie za przeniesienie praw. Może ono być częścią całkowitego wynagrodzenia za wykonanie dzieła, ale musi to być jasno zaznaczone.⁷³
Prawa zależne: Prawo do wykonywania praw zależnych, czyli do dokonywania opracowań utworu (np. modyfikacji, tłumaczeń na inne języki programowania), wymaga osobnej, wyraźnej zgody twórcy. Klauzula ta jest niezbędna, aby zamawiający mógł samodzielnie rozwijać i modyfikować oprogramowanie.³³

W USA, w przypadku niezależnych kontraktorów, oprogramowanie rzadko kwalifikuje się jako „work made for hire”.⁸² Dlatego kluczowa jest precyzyjna klauzula

„assignment of intellectual property”, która w sposób jednoznaczny przenosi wszystkie prawa, tytuły i udziały w stworzonym IP na zamawiającego.⁷⁵

4.3. Współpraca Zespołowa: Współautorstwo w Projektach Wykorzystujących AI

W procesie vibecodingu często bierze udział cały zespół deweloperów, którzy wspólnie, przy użyciu narzędzi AI, pracują nad jednym projektem. Rodzi to pytanie o współautorstwo.

Zgodnie z art. 9 pr. aut., utwór współautorski powstaje, gdy co najmniej dwie osoby tworzą go wspólnie, wnosząc indywidualny, twórczy wkład.²⁰ Jak ustalono w Sekcji 3, narzędzie AI nie może być współautorem, więc współtwórcami mogą być wyłącznie ludzie. W scenariuszu vibecodingu, współautorami będą ci członkowie zespołu, którzy w sposób twórczy promptowali, selekcjonowali i modyfikowali kod generowany przez AI.

Kluczowe zasady dotyczące utworów współautorskich w Polsce to:

Wspólność praw: Współtwórcom przysługuje prawo autorskie wspólnie. Jest to rodzaj współwłasności w częściach ułamkowych.²¹
Domyniemanie równych udziałów: Ustawa domniemywa, że udziały współtwórców są równe. Każdy z nich może jednak żądać sądowego określenia wielkości udziałów na podstawie faktycznego wkładu pracy twórczej.²¹ W przypadku kodu komputerowego, gdzie wkład jest często nierozłączny, może to być niezwykle trudne do udowodnienia.³²
Zarządzanie prawami: Do wykonywania prawa autorskiego do całości utworu (np. udzielenia licencji) potrzebna jest zgoda wszystkich współtwórców.⁸³ W przypadku braku zgody, spór rozstrzyga sąd.

Aby uniknąć paraliżu decyzyjnego i przyszłych konfliktów, absolutnie kluczowe jest zawarcie przez zespół umowy o współpracy (joint development agreement). Taka umowa powinna z góry precyzować udziały poszczególnych twórców, zasady podejmowania decyzji dotyczących utworu, sposób podziału ewentualnych zysków oraz procedury na wypadek odejścia jednego ze współtwórców.³²

Tabela 2: Porównanie Statusu Prawnego Oprogramowania w Różnych Formach Zatrudnienia (Polska vs. USA)

Forma współpracy	Domyślny właściciel praw (Polska)	Kluczowy przepis (Polska)	Domyślny właściciel praw (USA)	Kluczowy mechanizm (USA)	Wymagania formalne
Umowa o pracę	Pracodawca	Art. 74 ust. 3 pr. aut.	Pracodawca	Doktryna „Work Made for Hire” (dla pracowników)	Brak (nabycie z mocy prawa), ale zalecane precyzyjne zapisy w umowie o pracę.
Umowa o dzieło / zlecenia (PL) / Independent Contractor (USA)	Twórca (Freelancer)	Art. 1 ust. 1 pr. aut. (zasada ogólna)	Twórca (Independent Contractor)	Zasada ogólna (autor jest właścicielem)	Konieczna pisemna umowa o przeniesieniu autorskich praw majątkowych z wymienionymi polami eksploatacji (PL) / pisemna umowa „IP assignment” (USA).

Sekcja 5: Ukryte Ryzyka – Naruszenia i Pułapki Licencyjne

Podczas gdy dyskusje na temat własności kodu generowanego przez AI koncentrują się na abstrakcyjnych kwestiach autorstwa, największe i najbardziej bezpośrednie ryzyko dla firm leży gdzie indziej. Jest nim bardzo konkretna groźba nieświadomego naruszenia praw autorskich osób trzecich oraz „skażenia” własnościowego kodu restrykcyjnymi licencjami open source. W kontekście vibecodingu, gdzie pochodzenie kodu jest niejasne, ryzyka te eskalują.

5.1. Problem Danych Treningowych: Spór Doe v. GitHub i Kwestia Legalności Modeli AI

Narzędzia takie jak GitHub Copilot zostały wytrenowane na miliardach linijek kodu pochodzących z publicznych repozytoriów na platformie GitHub.⁸⁹ Znaczna część tego kodu jest objęta różnorodnymi licencjami open source (OSS), które nakładają na użytkowników określone obowiązki.

W 2022 roku grupa anonimowych programistów złożyła w USA pozew zbiorowy przeciwko Microsoft, GitHub i OpenAI, znany jako Doe v. GitHub.⁹² Co istotne, pozew ten nie skupiał się na pytaniu, czy AI może być autorem, ale na zarzucie, że Copilot, poprzez sposób swojego działania,

narusza warunki licencji open source, na których udostępniono kod treningowy.⁹⁰

Główne zarzuty powodów obejmowały:

Naruszenie warunków licencyjnych: Wiele licencji OSS (np. MIT, Apache, GPL) wymaga, aby przy dalszym wykorzystaniu kodu zachować informację o autorze (atrybucja) oraz tekst samej licencji. Powodowie argumentowali, że Copilot, sugerując fragmenty kodu, często „zapomina” o tych elementach, dostarczając „nagi” kod bez wymaganych atrybutów.⁹³
Naruszenie DMCA § 1202: Ten przepis amerykańskiego prawa zabrania usuwania lub zmieniania „informacji o zarządzaniu prawami autorskimi” (Copyright Management Information – CMI). Zdaniem powodów, usunięcie przez Copilot nagłówków z nazwiskiem autora i licencją jest właśnie takim działaniem.⁹⁴

Sprawa jest w toku. Sąd oddalił część roszczeń, ale kluczowy zarzut dotyczący naruszenia umowy (w tym przypadku licencji OSS jest traktowana jak umowa) pozostał w grze.⁹⁶ Niezależnie od ostatecznego wyniku, proces ten unaocznił fundamentalne ryzyko: legalność działania samych modeli AI jest kwestionowana, a front walki prawnej przeniósł się z kwestii własności na pole zgodności licencyjnej.

5.2. „Wirusowy” Efekt Licencji Open Source (Copyleft): Jak AI Może Skażać Kod Własnościowy

Największym zagrożeniem czyhającym w kodzie generowanym przez AI jest tzw. „wirusowy” efekt licencji copyleft. Licencje open source można podzielić na dwie główne kategorie ⁹⁸:

Licencje permisywne (np. MIT, Apache 2.0, BSD): Nakładają minimalne ograniczenia. Zasadniczo pozwalają na dowolne wykorzystanie kodu (w tym w produktach komercyjnych i zamkniętych), pod warunkiem zachowania oryginalnej informacji o autorze i licencji.
Licencje copyleft (np. GNU GPL, AGPL): Są to licencje „wirusowe” lub „zaraźliwe”. Ich podstawowa zasada głosi, że jeśli wykorzystasz kod objęty taką licencją w swoim projekcie, to cały twój projekt, jako dzieło pochodne, również musi być udostępniony na tej samej licencji copyleft.¹⁰⁰

Mechanizm „wirusa” licencji GPL jest prosty, ale jego konsekwencje mogą być druzgocące dla modelu biznesowego opartego na oprogramowaniu własnościowym. Jeśli deweloper, tworząc zamknięty, komercyjny produkt, nieświadomie włączy do niego nawet niewielki fragment kodu na licencji GPL, może to stworzyć prawny obowiązek upublicznienia całego kodu źródłowego tego produktu.¹⁰³

W kontekście vibecodingu ryzyko to jest spotęgowane, ponieważ źródło „skażenia” jest dla dewelopera niewidoczne. W tradycyjnym programowaniu deweloper świadomie decyduje się na użycie biblioteki na licencji GPL. W vibecodingu, Copilot może zasugerować fragment kodu pochodzący z projektu GPL, a deweloper może go zaakceptować, nie mając pojęcia o jego „toksycznym” pochodzeniu.¹⁰² To tworzy zupełnie nową, ukrytą kategorię ryzyka w łańcuchu dostaw oprogramowania, która wymaga zastosowania specjalistycznych narzędzi do detekcji.

5.3. Analiza Warunków Korzystania z Usług (ToS) Narzędzi AI: Jakie Prawa Przyznajemy Dostawcom?

Każde narzędzie AI działa w oparciu o regulamin (Terms of Service – ToS), który użytkownik akceptuje. Analiza tych dokumentów jest kluczowa dla zrozumienia, jakie prawa do danych i kodu przyznajemy dostawcy usługi.

Własność wygenerowanego kodu (Output): Należy sprawdzić, czy dostawca nie rości sobie praw do wyników pracy. Na szczęście, wiodące platformy, takie jak GitHub Copilot, w swoich regulaminach jasno stwierdzają, że nie roszczą sobie praw do sugestii, a odpowiedzialność za kod (i jego własność) spoczywa na użytkowniku.⁸⁹ Jednak nie musi to być standardem dla wszystkich narzędzi, dlatego każdorazowa weryfikacja jest niezbędna.¹⁰⁶
Wykorzystanie danych wejściowych (Input): Bardziej problematyczną kwestią jest to, co dostawca może robić z danymi, które mu dostarczamy – czyli z naszymi promptami i fragmentami kodu, które stanowią kontekst dla AI. Wiele standardowych wersji narzędzi AI zastrzega sobie prawo do wykorzystywania tych danych do dalszego trenowania i ulepszania swoich modeli.¹⁰⁷ Wprowadzenie do takiego narzędzia fragmentu poufnego kodu źródłowego, tajemnicy przedsiębiorstwa lub kodu należącego do klienta może stanowić poważne naruszenie bezpieczeństwa i zobowiązań umownych.¹⁰⁹
Rekomendacja dla firm: Rozwiązaniem tego problemu jest korzystanie z wersji Enterprise narzędzi AI. Zazwyczaj oferują one znacznie silniejsze gwarancje umowne, w tym zobowiązanie do nieużywania danych klienta do trenowania globalnych modeli oraz zapewnienie, że dane są przetwarzane w izolowanym, prywatnym środowisku.¹⁰⁷

5.4. Tarcza Prawna: Zobowiązanie Microsoftu do Ochrony Prawnej Użytkowników (Copyright Commitment)

W odpowiedzi na rosnące obawy klientów korporacyjnych dotyczące ryzyka prawnego, Microsoft wprowadził przełomową inicjatywę – Copilot Copyright Commitment.¹¹¹ Jest to zobowiązanie do ochrony prawnej, które można postrzegać jako formę ubezpieczenia wliczoną w cenę usługi.

W ramach tego programu Microsoft zobowiązał się do:

Obrony prawnej: Przejęcia na siebie obrony w przypadku, gdy klient komercyjny zostanie pozwany przez osobę trzecią o naruszenie praw autorskich w związku z używaniem usług Copilot.
Pokrycia kosztów: Zapłaty wszelkich zasądzonych odszkodowań lub kwot wynikających z ugody w takim procesie.¹¹¹

Ochrona ta nie jest bezwarunkowa. Klient musi korzystać z płatnych, komercyjnych wersji usług (w tym GitHub Copilot) oraz stosować się do wbudowanych zabezpieczeń i filtrów treści, a także nie może celowo próbować generować treści naruszających prawo.¹¹¹

Inicjatywa ta jest istotnym mechanizmem mitygacji ryzyka, przenoszącym znaczną część odpowiedzialności finansowej z użytkownika na dostawcę. Pokazuje to również, że ochrona prawna i indemnizacja stają się kluczowym elementem oferty produktowej na rynku narzędzi AI. Wybór narzędzia staje się więc nie tylko decyzją technologiczną, ale również strategiczną decyzją o transferze ryzyka. Należy jednak pamiętać, że zobowiązanie to dotyczy głównie naruszeń praw autorskich, a niekoniecznie rozwiązuje problem „skażenia” licencyjnego przez licencje copyleft.

Sekcja 6: Zarządzanie Ryzykiem i Ład Korporacyjny (Corporate Governance)

W obliczu złożonych i wielowymiarowych ryzyk związanych z vibecodingiem, firmy technologiczne nie mogą polegać na indywidualnej odpowiedzialności deweloperów. Konieczne jest wdrożenie systemowego, proaktywnego podejścia do zarządzania ryzykiem, które obejmuje aspekty organizacyjne, techniczne i prawne. Odpowiedzialność za jakość, bezpieczeństwo i legalność kodu nie jest zbywalna i ostatecznie spoczywa na organizacji, nawet jeśli do jego tworzenia użyto zaawansowanych narzędzi AI.¹¹²

6.1. Opracowanie Wewnętrznej Polityki Użytkowania AI dla Zespołów Deweloperskich

Fundamentalnym elementem ładu korporacyjnego jest posiadanie formalnej, pisemnej polityki regulującej korzystanie z generatywnej AI w procesie tworzenia oprogramowania.¹¹⁴ Taki dokument zapewnia spójność, minimalizuje ryzyko i stanowi jasne wytyczne dla pracowników.

Kluczowe elementy skutecznej polityki AI dla deweloperów:

Cel i Zakres: Precyzyjne określenie, kogo dotyczy polityka (np. wszystkich pracowników, kontraktorów), jakich narzędzi (np. asystentów kodowania, generatorów obrazów) i jakich działań.¹¹³
Lista Zatwierdzonych Narzędzi: Stworzenie i utrzymywanie listy dozwolonych narzędzi AI. Zazwyczaj powinny to być wyłącznie wersje „Enterprise”, które oferują gwarancje poufności danych i wsparcie prawne (indemnizację). Polityka powinna również definiować proces oceny i zatwierdzania nowych narzędzi.¹¹⁸
Zasady Bezpieczeństwa Danych: Bezwzględny zakaz wprowadzania do publicznych narzędzi AI jakichkolwiek informacji poufnych, w tym:
- Tajemnic przedsiębiorstwa i kodu źródłowego własnych produktów.
- Kodu źródłowego i danych należących do klientów.
- Danych osobowych (zgodnie z RODO/GDPR).¹⁰⁹
Obowiązek Weryfikacji Wyników: Każdy fragment kodu wygenerowany przez AI musi być traktowany jako kod niezweryfikowany. Polityka musi nakładać na dewelopera obowiązek przeprowadzenia starannego przeglądu (code review) pod kątem poprawności logicznej, wydajności, zgodności ze standardami kodowania oraz, co najważniejsze, potencjalnych luk bezpieczeństwa.¹¹²
Zasady Dotyczące Własności Intelektualnej:
- Przypomnienie zasad własności IP wynikających z umów (o pracę, B2B).
- Wymóg dokumentowania istotnego, twórczego wkładu ludzkiego w modyfikację i aranżację kodu AI, co jest podstawą do dochodzenia praw autorskich.¹¹⁰
- Wdrożenie w narzędziach AI (jeśli to możliwe, np. w GitHub Copilot) funkcji blokujących sugestie, które są identyczne z publicznie dostępnym kodem, w celu minimalizacji ryzyka plagiatu i naruszeń licencyjnych.¹¹³
Szkolenia i Odpowiedzialność: Wprowadzenie obowiązku regularnych szkoleń dla deweloperów na temat ryzyk i zasad zawartych w polityce. Jasne zdefiniowanie konsekwencji naruszenia polityki.¹¹⁴

Do stworzenia takiej polityki można wykorzystać dostępne szablony, dostosowując je do specyfiki, skali i apetytu na ryzyko danej organizacji.¹²⁴

6.2. Techniczne Środki Kontroli: Rola Analizy Składu Oprogramowania (SCA) i AI Bill of Materials (AIBOM)

Polityka bez narzędzi do jej egzekwowania pozostaje nieskuteczna. Dlatego kluczowe jest wdrożenie technicznych środków kontroli.

Analiza Składu Oprogramowania (Software Composition Analysis – SCA):
- Cel: SCA to zautomatyzowane narzędzia, które skanują bazę kodu projektu w celu identyfikacji wszystkich użytych komponentów open source, ich wersji oraz, co najważniejsze, powiązanych z nimi licencji i znanych luk bezpieczeństwa.¹²⁷
- Zastosowanie w Vibecodingu: W kontekście AI, rola SCA jest kluczowa do wykrywania „skażenia” kodu licencjami copyleft (np. GPL). Nowoczesne narzędzia SCA, takie jak Snyk, Mend.io (dawniej WhiteSource), Black Duck czy FOSSA, oferują integrację z IDE (np. VS Code) oraz systemami CI/CD, umożliwiając skanowanie w czasie rzeczywistym i blokowanie pull requestów zawierających niedozwolone komponenty.⁹⁹
- Nowe Wyzwania dla SCA: Tradycyjne SCA, oparte na analizie plików manifestu (np. package.json), może nie wykryć kodu wklejonego przez Copilota. Dlatego niektóre zaawansowane narzędzia (np. Black Duck) wprowadzają skanowanie fragmentów kodu (snippet scanning), które porównuje małe fragmenty kodu z ogromną bazą znanego kodu OSS, w celu identyfikacji ich pochodzenia i licencji.⁹⁹
AI Bill of Materials (AIBOM):
- Definicja i Cel: Koncepcja AIBOM to naturalna ewolucja standardu SBOM (Software Bill of Materials) w odpowiedzi na problem „czarnej skrzynki”, jakim jest generatywna AI. AIBOM to sformalizowany, szczegółowy inwentarz wszystkich „składników” użytych do budowy i działania systemu AI.¹³¹ Obejmuje on nie tylko zależności software’owe (jak w SBOM), ale również:
  - Dane treningowe i walidacyjne: Ich źródła, charakterystyka, licencje.
  - Modele AI: Wersje, architektura, parametry.
  - Algorytmy i frameworki: Np. TensorFlow, PyTorch.
  - Infrastrukturę: Wymagania sprzętowe, usługi chmurowe.¹³¹
- Znaczenie: AIBOM ma na celu zwiększenie przejrzystości, ułatwienie zarządzania ryzykiem (bezpieczeństwo, licencje, stronniczość modeli), uproszczenie audytów oraz zapewnienie zgodności z nadchodzącymi regulacjami, takimi jak EU AI Act.¹³⁵ Firmy, które już teraz zaczną tworzyć i zarządzać AIBOM-ami, zyskają przewagę konkurencyjną i będą lepiej przygotowane na przyszłe wymogi prawne.
- Wyzwania: Standaryzacja formatu AIBOM jest wciąż w toku. Wyzwaniem jest dokumentowanie dynamicznych i stochastycznych (losowych) aspektów działania AI.¹³⁸ Dodatkowym problemem są tzw. „halucynacje bibliotek” – sytuacje, gdy model AI generuje kod odwołujący się do nieistniejących pakietów, co może prowadzić do błędów w SBOM i stwarzać wektor ataku typu „dependency confusion”.¹⁴⁰
Pochodzenie Kodu (Provenance) i Watermarking: W fazie badań znajdują się techniki cyfrowego znakowania wodnego (watermarking), które polegają na osadzaniu w generowanej treści (w tym kodzie) niewidocznych sygnatur pozwalających na identyfikację modelu, który ją stworzył.¹⁴¹ Choć jest to obiecująca technologia, która mogłaby pomóc w śledzeniu pochodzenia kodu, obecnie jest ona wciąż eksperymentalna i ma istotne ograniczenia, m.in. podatność na usunięcie znaku wodnego przez proste modyfikacje kodu.¹⁴⁴

6.3. Gotowość na Transakcje M&A: Audyt IP (Due Diligence) w Firmach Technologicznych Wykorzystujących AI

Wykorzystanie generatywnej AI przez firmę będącą celem przejęcia stało się nowym, krytycznym obszarem ryzyka w transakcjach fuzji i przejęć (M&A), który może fundamentalnie wpłynąć na wycenę i powodzenie transakcji.¹⁴⁶ Potencjalny nabywca musi przeprowadzić rozszerzony audyt własności intelektualnej (IP due diligence), aby ocenić, czy kluczowe aktywa technologiczne firmy nie są obarczone wadami prawnymi.

Rozszerzona checklista audytu IP dla firm AI-native:

Inwentaryzacja i Ochrona Aktywów AI:
- Czy firma posiada szczegółowy wykaz wszystkich rozwijanych i używanych modeli AI, algorytmów i systemów? ¹⁴⁶
- Jakie środki (prawne, fizyczne, techniczne) są stosowane do ochrony tych aktywów, zwłaszcza jako tajemnic przedsiębiorstwa? Czy istnieją odpowiednie polityki i umowy o poufności (NDA)? ¹⁴⁶
Analiza Danych Treningowych:
- Skąd pochodzą dane użyte do trenowania modeli? Czy firma ma do nich pełne prawa? ¹⁴⁷
- Czy pozyskanie danych było legalne (np. czy nie naruszało ToS serwisów, z których dane „scrapowano”)? ¹⁴⁷
- Czy dane nie zawierają informacji poufnych osób trzecich lub danych osobowych, których przetwarzanie do celów treningu AI naruszałoby RODO/GDPR? ¹⁵⁰
Audyt Kodu i Licencji Open Source:
- Czy przeprowadzono kompleksowy audyt całego kodu źródłowego za pomocą narzędzi SCA? ¹⁵¹
- Czy istnieje ryzyko „skażenia” własnościowego kodu licencjami copyleft (GPL, AGPL)? Jaka jest skala tego ryzyka? ¹⁴⁹
- Czy firma posiada aktualny i dokładny SBOM/AIBOM dla swoich kluczowych produktów? ¹³⁵
Weryfikacja Własności Intelektualnej:
- Czy umowy z pracownikami i kontraktorami zawierają skuteczne klauzule przeniesienia praw autorskich do stworzonego przez nich kodu i modeli? ¹⁴⁹
- Czy firma dokumentuje wkład ludzki w procesie tworzenia z AI, aby móc obronić tezę o ludzkim autorstwie? ¹¹⁰
- Czy istnieją jakiekolwiek umowy o współwłasności IP z innymi podmiotami? ¹⁴⁶
Analiza Umów z Dostawcami i Klientami:
- Jakie są warunki korzystania z narzędzi AI od zewnętrznych dostawców? Czy pozwalają one na komercyjne wykorzystanie wyników? Czy zapewniają poufność danych wejściowych? ¹⁴⁷
- Jakie reprezentacje i gwarancje dotyczące IP i AI firma składa swoim klientom? Czy oferuje im indemnizację (zwolnienie z odpowiedzialności) na wypadek roszczeń? ¹⁵⁶

Jeśli audyt wykaże, że firma-cel intensywnie korzystała z vibecodingu, ale nie posiada polityk, nie skanuje kodu i nie jest w stanie udowodnić twórczego wkładu swoich pracowników, jej kluczowe aktywa IP mogą okazać się bezwartościowe (bo znajdują się w domenie publicznej) lub obciążone ogromnym ryzykiem prawnym (skażenie licencją GPL). Taka sytuacja może drastycznie obniżyć wycenę firmy lub nawet doprowadzić do zerwania negocjacji. Gotowość do audytu AI staje się nowym standardem „higieny” korporacyjnej w branży technologicznej.

Tabela 3: Checklist Ryzyk i Środków Mitygujących przy Stosowaniu Vibecodingu

Kategoria Ryzyka	Opis Ryzyka	Środki Mitygujące	Odpowiedzialność
Własność Intelektualna	Brak praw autorskich do kodu wygenerowanego w 100% przez AI, co skutkuje jego przejściem do domeny publicznej.	Prawne: Precyzyjne umowy z pracownikami/kontraktorami. Organizacyjne:Polityka wymagająca twórczej modyfikacji kodu AI. Techniczne: Dokumentowanie wkładu ludzkiego w systemach kontroli wersji (np. szczegółowe opisy commitów).	Dział Prawny, Lider Zespołu
	Nieskuteczne przeniesienie praw od freelancera z powodu wadliwej umowy (np. brak pól eksploatacji).	Prawne: Stosowanie zweryfikowanych wzorców umów z klauzulą przeniesienia praw i enumeratywnym wyliczeniem pól eksploatacji.	Dział Prawny, Dział Zakupów
Zgodność Licencyjna	Niezamierzone włączenie do produktu kodu objętego „wirusową” licencją copyleft (np. GPL), co grozi obowiązkiem ujawnienia całego kodu źródłowego.	Techniczne: Wdrożenie narzędzi SCA ze skanowaniem fragmentów (snippet scanning) w procesie CI/CD. Organizacyjne: Szkolenie deweloperów z rodzajów licencji OSS i ryzyka. Prawne: Okresowe audyty licencyjne.	Lider Zespołu, Deweloper, Dział Bezpieczeństwa
	Naruszenie warunków licencji permisywnych poprzez brak wymaganej atrybucji autora.	Techniczne: Użycie narzędzi SCA do automatycznego generowania plików z notami licencyjnymi. Organizacyjne: Wdrożenie procedury weryfikacji zgodności licencyjnej przed każdym wydaniem produktu.	Deweloper, Lider Zespołu
Bezpieczeństwo	Wprowadzenie do kodu luki bezpieczeństwa (np. SQL Injection, XSS) pochodzącej z sugestii AI.	Organizacyjne: Obowiązkowy, rygorystyczny proces code review dla każdego fragmentu kodu, zwłaszcza tego wspomaganego przez AI. Techniczne: Użycie narzędzi do statycznej (SAST) i dynamicznej (DAST) analizy bezpieczeństwa aplikacji.	Deweloper, Zespół Bezpieczeństwa
	Wyciek tajemnic przedsiębiorstwa lub danych klientów poprzez wprowadzenie ich jako prompt/kontekst do publicznego narzędzia AI.	Prawne: Używanie wyłącznie wersji Enterprise narzędzi AI z gwarancjami poufności. Organizacyjne: Wdrożenie i egzekwowanie polityki zakazującej wprowadzania danych poufnych do niezabezpieczonych narzędzi AI.	Wszyscy Pracownicy, Dział Bezpieczeństwa
Jakość Kodu	Akumulacja długu technologicznego z powodu niskiej jakości, nieczytelnego i nieoptymalnego kodu generowanego przez AI.	Organizacyjne: Wprowadzenie standardów kodowania i wymóg refaktoryzacji kodu AI, aby był zgodny z tymi standardami. Regularne sesje code review. Techniczne:Użycie linterów i narzędzi do analizy jakości kodu.	Deweloper, Lider Zespołu, Architekt Oprogramowania
	Trudności w utrzymaniu i rozwijaniu aplikacji z powodu braku zrozumienia jej logiki przez zespół („czarna skrzynka”).	Organizacyjne: Polityka wymagająca, aby deweloper, który akceptuje kod AI, był w stanie w pełni wyjaśnić jego działanie. Techniczne: Wymóg tworzenia szczegółowej dokumentacji dla kluczowych, złożonych modułów, zwłaszcza tych stworzonych z pomocą AI.	Lider Zespołu, Deweloper

Sekcja 7: Wnioski i Rekomendacje Strategiczne

Era vibecodingu i generatywnej sztucznej inteligencji w tworzeniu oprogramowania jest już faktem. Oferuje ona bezprecedensowe możliwości przyspieszenia innowacji, ale jednocześnie wprowadza fundamentalne wyzwania prawne i organizacyjne. Skuteczne zarządzanie własnością intelektualną w tym nowym paradygmacie wymaga przejścia od reaktywnego rozwiązywania problemów do proaktywnego budowania systemu odporności, opartego na świadomości prawnej, zdyscyplinowanych procesach i nowoczesnych narzędziach.

7.1. Podsumowanie Obecnego Stanu Prawnego i Identyfikacja „Szarych Stref”

Analiza prawna przedstawiona w niniejszym raporcie prowadzi do kilku kluczowych wniosków dotyczących obecnego stanu prawnego:

Konsensus wokół ludzkiego autorstwa: Wiodące systemy prawne, w tym polski, unijny i amerykański, są zgodne co do tego, że ochrona prawnoautorska przysługuje wyłącznie dziełom stworzonym przez człowieka. Kod wygenerowany autonomicznie przez AI jest częścią domeny publicznej.
Własność przez twórczy wkład: Prawa autorskie do kodu powstałego przy pomocy AI można nabyć jedynie poprzez znaczący, twórczy wkład człowieka, polegający na selekcji, modyfikacji i aranżacji wygenerowanych elementów. Samo promptowanie jest niewystarczające.
Umowa jako klucz do własności: W relacjach biznesowych to precyzyjnie skonstruowana umowa (o pracę lub cywilnoprawna) jest ostatecznym narzędziem alokującym prawa majątkowe do oprogramowania.
Ryzyko licencyjne jako główne zagrożenie: Największym i najbardziej bezpośrednim ryzykiem operacyjnym jest nieświadome naruszenie licencji open source, zwłaszcza „wirusowych” licencji copyleft, co może prowadzić do utraty kontroli nad całym własnościowym kodem.

Jednocześnie istnieje kilka „szarych stref”, które będą kształtowane przez przyszłe orzecznictwo i ewentualne zmiany legislacyjne:

Próg „wystarczającego wkładu twórczego”: Granica między niechronionym promptowaniem a chronioną modyfikacją jest płynna i będzie przedmiotem sporów sądowych.
Zastosowanie starych przepisów do nowej technologii: Praktyczne znaczenie brytyjskiego przepisu o „dziełach generowanych komputerowo” w kontekście nowoczesnej AI pozostaje nieznane.
„Fair use” w treningu AI: Spory sądowe w USA, takie jak Doe v. GitHub, dopiero zdefiniują granice dozwolonego użytku w procesie trenowania modeli AI.
Ewolucja regulacji: Akty prawne takie jak EU AI Act będą wprowadzać nowe obowiązki w zakresie przejrzystości i zarządzania danymi, wpływając pośrednio na kwestie IP.

7.2. Praktyczne Zalecenia dla Deweloperów, Startupów i Przedsiębiorstw

W niepewnym środowisku prawnym, zdolność do udokumentowania ludzkiego wkładu twórczego i pochodzenia kodu staje się kluczowym aktywem. Firmy, które skrupulatnie dokumentują swój proces deweloperski, budują silniejszą pozycję prawną i zwiększają wartość swojej własności intelektualnej. Poniższe rekomendacje są dostosowane do skali i potrzeb różnych podmiotów na rynku.

7.2.1. Dla Deweloperów

Myśl jak redaktor, nie dyktujący: Traktuj AI jako asystenta, który dostarcza surowy materiał. Twoją rolą jest jego krytyczna ocena, refaktoryzacja, modyfikacja i integracja z resztą systemu. Nigdy nie akceptuj kodu bez jego pełnego zrozumienia.
Dokumentuj swój wkład: Używaj systemu kontroli wersji (np. Git) w sposób świadomy. Twoje opisy commitów (commit messages) powinny wyjaśniać, dlaczego wprowadzasz zmiany, zwłaszcza gdy modyfikujesz kod wygenerowany przez AI. To tworzy zapis Twojego procesu myślowego i twórczego.
Bądź świadomy licencji: Zainstaluj w swoim IDE wtyczki, które w czasie rzeczywistym skanują kod i informują o licencjach używanych zależności. Narzędzia takie jak Snyk, SCANOSS czy wbudowane funkcje w niektórych edytorach mogą zapobiec przypadkowemu użyciu kodu z restrykcyjną licencją.¹³⁰

7.2.2. Dla Startupów i Małych Zespołów

Wdrażaj „lekkie” IP od dnia pierwszego: Nie odkładaj kwestii prawnych na później. Od samego początku stosujcie formalne, choć proste, procesy.
- Umowy: Korzystajcie ze sprawdzonych szablonów umów z pracownikami i freelancerami, upewniając się, że zawierają one skuteczne klauzule przeniesienia praw autorskich. Wiele otwartych szablonów jest dostępnych np. na GitHubie.¹⁶⁰
- Polityka AI: Stwórzcie prostą, jednostronicową politykę użytkowania AI, która określa podstawowe zasady (np. jakich narzędzi używać, jakich danych nie wprowadzać).¹¹⁷
- Dokumentacja IP: Wprowadźcie prosty system dokumentowania innowacji, np. za pomocą formularzy ujawnienia wynalazku (Invention Disclosure Forms), które można oprzeć na darmowych szablonach.¹⁶²
Korzystaj z dostępnych narzędzi: Wykorzystujcie darmowe lub tanie narzędzia do skanowania kodu w poszukiwaniu zależności open source i problemów licencyjnych. Wiele z nich oferuje plany dla małych zespołów lub projektów open source.¹²⁹

7.2.3. Dla Dużych Przedsiębiorstw

Zbuduj kompleksowy ład korporacyjny (AI Governance): Powołaj interdyscyplinarny zespół (prawnicy, IT, bezpieczeństwo, przedstawiciele biznesu) odpowiedzialny za strategię i nadzór nad wykorzystaniem AI w firmie.¹¹⁵
Inwestuj w narzędzia klasy Enterprise:
- Wybór asystenta kodowania to strategiczna decyzja biznesowa. Należy wybierać narzędzia, które oferują nie tylko funkcjonalność, ale także silne gwarancje bezpieczeństwa danych, poufności i, co kluczowe, ochronę prawną w postaci indemnizacji (jak Copilot for Enterprise).¹⁰⁷
- Wdróż zaawansowane platformy SCA i ASPM (Application Security Posture Management), które są zintegrowane z całym cyklem życia oprogramowania (SDLC) i oferują zaawansowane funkcje, takie jak snippet scanning.¹²⁷
Wdróż AIBOM: Zacznij traktować AI Bill of Materials jako standardowy element dokumentacji dla wszystkich kluczowych projektów wykorzystujących AI. Przygotuje to firmę na przyszłe regulacje i znacznie ułatwi procesy audytu, w tym w transakcjach M&A.¹³¹
Prowadź regularne audyty i szkolenia: Systematycznie weryfikuj zgodność z wewnętrzną polityką AI i prowadź obowiązkowe szkolenia dla wszystkich deweloperów, aby podnosić świadomość na temat ryzyk i najlepszych praktyk.¹¹⁰

Ostatecznie, zdolność do wykorzystania potencjału vibecodingu przy jednoczesnym zachowaniu kontroli nad własnością intelektualną i minimalizacji ryzyka prawnego będzie jednym z kluczowych czynników decydujących o przewadze konkurencyjnej firm technologicznych w nadchodzącej dekadzie.

Ostatnia aktualizacja: 16.07.2025

Czy ta porada była dla Ciebie pomocna?

Yes No