AI-generated ≠ automatycznie do oznaczenia. Co naprawdę zmienia AI Act?

2 sierpnia 2026 r. weszły w życie przepisy art. 50 AI Act dotyczące przejrzystości systemów sztucznej inteligencji.

Dla biznesu nie oznacza to jednak zasady: „użyłeś AI = musisz dodać etykietę”.

W tym przypadku inne obowiązki ma dostawca systemu AI, inne firma, która wykorzystuje taki system w swojej działalności. Jednak, nie każda korekta zdjęcia, tekst przygotowany z pomocą AI czy grafika marketingowa wymaga widocznego oznaczenia.

Jaką rolę pełnisz?

To podstawowe pytanie przed rozpoczęciem analizy compliance.

Dostawca systemu AI (ang. provider) odpowiada m.in. za to, aby system generujący syntetyczny tekst, obraz, audio lub wideo umożliwiał identyfikację takich treści poprzez odpowiednie oznaczenia maszynowo odczytywalne.

Osoba stosująca system AI (ang. deployer), czyli np. firma wykorzystująca zewnętrzne narzędzie generatywne w marketingu - ma węższe obowiązki dotyczące widocznego informowania odbiorców.

W praktyce używając AI musimy zwrócić szczególną uwagę przede wszystkim na:

• deepfake’i,
• teksty wygenerowane lub zmanipulowane przez AI i publikowane w celu informowania opinii publicznej o sprawach leżących w interesie publicznym,
• systemy rozpoznawania emocji i kategoryzacji biometrycznej.

Dlatego samo stwierdzenie, że „materiał został zrobiony przy użyciu AI”, nie przesądza jeszcze o obowiązku umieszczenia przy nim etykiety.

Deepfake to nie tylko fałszywe nagranie

AI Act definiuje deepfake szerzej niż potoczne rozumienie tego pojęcia.

Może nim być realistycznie wygenerowany lub zmanipulowany obraz, dźwięk albo wideo, który przypomina istniejącą osobę, przedmiot, miejsce, podmiot lub wydarzenie i może zostać błędnie odebrany jako autentyczny lub prawdziwy.

Dlatego problem może dotyczyć nie tylko twarzy znanej osoby.

Wyobraźmy sobie reklamę produktu. AI zmienia wygląd realnego produktu albo umieszcza go w realistycznym otoczeniu sugerującym, że zdjęcie rzeczywiście wykonano w danym miejscu. Jeżeli odbiorca może potraktować taki materiał jako prawdziwe przedstawienie rzeczywistości, trzeba by zbadać, czy wchodzimy już w zakres deepfake’u.

Z drugiej strony czysto fantazyjna, oczywiście fikcyjna grafika nie staje się automatycznie deepfake’iem tylko dlatego, że została wygenerowana przez AI.

Retusz techniczny to nie to samo co stworzenie nowej rzeczywistości

AI Act przewiduje wyjątek dla systemów wykonujących pomocnicze funkcje związane ze standardową edycją albo takich, które nie zmieniają istotnie danych wejściowych lub ich znaczenia.

W praktyce inaczej należy więc oceniać typową korektę techniczną, np. redukcję szumu, korektę ekspozycji, wyostrzenie czy usunięcie drobnego artefaktu, a inaczej wygenerowanie nowych elementów, których wcześniej w materiale nie było, albo zmianę rzeczywistego produktu w sposób mogący wpłynąć na to, jak odbiorca go postrzega.

Ważne jednak, aby nie mieszać dwóch kwestii. Wyjątek dotyczący standardowej edycji odnosi się przede wszystkim do technicznego obowiązku oznaczania wygenerowanych wyników po stronie dostawcy systemu. Nie jest to uniwersalny test przesądzający, czy firma publikująca materiał musi umieścić widoczną etykietę.

„Human in the loop” pomaga…, ale tylko w określonym przypadku

Jedna z najczęściej powtarzanych tez dotyczących AI Act brzmi: „Jeśli człowiek sprawdzi treść AI, nie trzeba jej oznaczać”.

To zbyt daleko idące uproszczenie.

Art. 50 ust. 4 przewiduje szczególną zasadę dotyczącą tekstów generowanych lub modyfikowanych przez AI i publikowanych w celu informowania opinii publicznej o sprawach leżących w interesie publicznym. Taki tekst co do zasady powinien zostać oznaczony.

Oznaczenie nie jest jednak wymagane, jeżeli treść przeszła rzeczywisty proces weryfikacji przez człowieka lub kontroli redakcyjnej, a osoba fizyczna lub prawna ponosi odpowiedzialność za jej publikację.

Nie chodzi przy tym o kliknięcie „zaakceptuj” lub samo przeczytanie tekstu na zasadzie „brzmi dobrze”. Komisja Europejska wskazuje, że kontrola powinna obejmować merytoryczną ocenę treści przez osobę posiadającą odpowiednią wiedzę i profesjonalny osąd. Sama korekta gramatyczna albo powierzchowne przejrzenie tekstu nie wystarczy.

Obowiązek oznaczenia nie dotyczy jedynie przypadków „gdy wykorzystywanie systemu AI odbywa się w ramach osobistej działalności pozazawodowej”

10 praktycznych przykładów: 

1. Uczeń używa AI do odrabiania pracy domowej

Brak dodatkowej etykiety, jako że jest to użycie dla celów osobistych, nawet jeśli wątpliwe etycznie 😊

2. Marka tworzy całkowicie wirtualną osobę / postać

Nie zawsze będzie to deepfake. Jeżeli jest to wyraźnie fikcyjna postać i nie przypomina istniejącej osoby, art. 50 ust. 4 nie oznacza automatycznego obowiązku oznaczenia. Inaczej może być, gdy materiał sprawia wrażenie autentycznej fotografii konkretnej realnej osoby.

3. AI tworzy artykuł, bądź grafikę dotyczącą bieżącej polityki, który trafia na portal informacyjny bez merytorycznej kontroli człowieka

Oznaczenie będzie zasadniczo wymagane. To klasyczny przykład tekstu dotyczącego sprawy leżącej w interesie publicznym.

4. AI generuje tło dla prawdziwego zdjęcia produktu

Nie oznaczamy automatycznie. Trzeba sprawdzić, czy powstały materiał spełnia definicję deepfake’u. Osobno należy ocenić ryzyko wprowadzenia konsumenta w błąd.

5. AI zmienia kolor rzeczywistego produktu w reklamie

Ryzyko w tm przypadku jest wyższe. Jeżeli grafika wygląda jak autentyczne zdjęcie produktu i przedstawia cechę, której produkt w rzeczywistości nie posiada, może powstać zarówno problem na gruncie AI Act, jak i prawa konsumenckiego.

6. Chatbot obsługuje klientów sklepu internetowego

Użytkownik powinien wiedzieć, że komunikuje się z AI, chyba że jest to dla rozsądnego użytkownika oczywiste. Art. 50 ust. 1 lokuje ten obowiązek przede wszystkim po stronie dostawcy systemu, dlatego przy wdrożeniu warto ustalić również prawidłowy podział ról między dostawcą technologii a przedsiębiorcą.

7. AI usuwa tło ze zdjęcia produktu

Sama taka operacja co do zasady będzie bliższa standardowej edycji niż stworzeniu syntetycznej rzeczywistości.

8. Upscaling tworzy szczegóły produktu, których nie było na oryginalnym zdjęciu

Tu potrzebna jest ostrożność. Jeżeli AI „dopowiada” fakturę, strukturę lub właściwość produktu i materiał jest prezentowany jako jego prawdziwe zdjęcie, ryzyko prawne znacząco rośnie.

9. Satyryczny deepfake znanej osoby

Nadal należy ujawnić, że materiał został wygenerowany lub zmanipulowany przez AI. Dla treści artystycznych, satyrycznych, fikcyjnych i podobnych AI Act pozwala jednak zrobić to w sposób, który nie zakłóca normalnego odbioru utworu.

10. Niniejszy tekst powstał przy użyciu AI 

Nie ma obowiązku jego oznaczenia, gdyż w całości został sprawdzony i zmieniony przez człowieka 😊

Ryzyko to nie tylko kara z AI Act

Naruszenie obowiązków przejrzystości określonych w art. 50 może podlegać administracyjnej karze pieniężnej do 15 mln EUR lub 3% całkowitego światowego rocznego obrotu przedsiębiorstwa, zgodnie z zasadami określonymi w AI Act.

Nie oznacza to jednak, że każde nieoznaczenie grafiki AI automatycznie uruchomi postępowanie UOKiK, czy powstającej Komisji Rozwoju i Bezpieczeństwa Sztucznej Inteligencji.

Inne reżimy prawne mogą mieć zastosowanie niezależnie -  przykładowo przepisy konsumenckie, dotyczące nieuczciwej konkurencji,  ochrony danych osobowych czy dóbr osobistych - ale za każdym razem trzeba sprawdzić ich przesłanki.

Co firmy powinny zrobić teraz?

Największym błędem byłoby wdrożenie polityki: „oznaczamy wszystko, co zetknęło się z AI”.

Lepszym rozwiązaniem jest prosta matryca decyzyjna:

Kto korzysta z systemu? → Jaki rodzaj treści powstaje? → Czy materiał jest deepfake’iem? → Czy tekst dotyczy sprawy publicznej? → Czy nastąpiła realna kontrola człowieka? → Kto odpowiada za techniczne, a kto za widoczne oznaczenie?

Do tego warto dołożyć szkolenia personelu. Obowiązek podejmowania działań wspierających AI literacy wynika z art. 4 AI Act i obowiązuje już od 2 lutego 2025 r.

W 2026 r. compliance AI nie powinien więc polegać na przyklejaniu etykiety „AI” do wszystkiego.

Powinien polegać na tym, aby organizacja potrafiła odpowiedzieć na znacznie ważniejsze pytanie:

Kiedy sposób wykorzystania AI może rzeczywiście wprowadzić odbiorcę w błąd i kto w organizacji odpowiada za to, aby temu zapobiec?