Obowiązek oznaczania treści AI: co już jest wymagane, a co dopiero nadchodzi?

Scena startowa: film promocyjny, który „nie do końca” jest prawdziwy

Dział marketingu dużej marki kosmetycznej zamawia „rewolucyjny” spot: piękna, charyzmatyczna ambasadorka opowiada o produkcie, pokazuje spektakularne efekty „przed i po”, wszystko dopięte na ostatni guzik. Dopiero po publikacji zarząd dowiaduje się, że ta ambasadorka nie istnieje – to całkowicie wygenerowana postać, głos i twarz stworzone przez AI. W spocie nie ma ani słowa o tym, że to wirtualna postać, a część widzów czuje się oszukana, gdy kulisy wychodzą na jaw.

Na początku dominuje zachwyt: „Jak to świetnie zrobione!”, „To przyszłość reklamy!”. Chwilę później w komentarzach pojawiają się głosy: „Myślałem, że to prawdziwa osoba, to wprowadzanie w błąd”, „Jak mam ufać marce, skoro udaje, że ta dziewczyna istnieje?”. Jedni bronią kreatywności, inni wskazują na brak transparentności i manipulację. Do dyskusji dołączają prawnicy: czy brak oznaczenia, że ambasadorka jest wirtualna, to tylko błąd wizerunkowy, czy już potencjalne naruszenie prawa konsumenckiego i zasad uczciwej reklamy?

Coraz więcej firm stoi dokładnie w tym miejscu: entuzjazm wobec generatywnej sztucznej inteligencji zderza się z pytaniem, gdzie kończy się kreatywna automatyzacja, a zaczyna manipulacja i dezinformacja. Od odpowiedzi na to pytanie zależy, czy oznaczanie treści AI stanie się dla marki przewagą, czy źródłem kłopotów.

Czym są „treści AI” i dlaczego ich oznaczanie budzi tyle sporów

Treści generowane, współtworzone i wspierane przez AI – kluczowe rozróżnienia

Zanim pojawi się kwestia obowiązku oznaczania, trzeba ustalić, co w ogóle uznajemy za „treści AI”. W praktyce pojawiają się trzy podstawowe kategorie, które mają ogromne znaczenie dla polityk firm i przyszłych regulacji:

• Treści generowane przez AI – powstają w całości lub w przeważającej części dzięki systemowi AI, przy minimalnym wkładzie człowieka. Przykład: wpis blogowy czy opis produktu stworzony na podstawie krótkiego promptu, wygenerowana od zera grafika, wideo typu deepfake z cudzym wizerunkiem.
• Treści współtworzone przez AI – człowiek nadaje kierunek, strukturę, a AI generuje fragmenty, propozycje, warianty. Następnie człowiek edytuje, łączy i przejmuje odpowiedzialność za ostateczny efekt. Przykład: scenariusz filmu tworzony przez copywritera z pomocą generatora dialogów.
• Treści wspierane przez AI – głównym twórcą jest człowiek, a AI pełni rolę narzędzia wspierającego: podpowiada słowa kluczowe, poprawia błędy, sugeruje kolorystykę zdjęcia, porządkuje akapity. Przykład: korekta językowa tekstu przez AI, automatyczne kadrowanie zdjęć.

Te granice bywają płynne. Dla regulacji prawnych ważne będzie jednak, czy AI zastępuje twórcę, czy raczej asystuje człowiekowi. Im większy udział automatu i im trudniej odbiorcy odróżnić fikcję od autentyku, tym częściej pojawia się potrzeba jasnego oznaczenia.

Różnorodność formatów: od prostego tekstu po deepfake

„Treść AI” to nie tylko artykuł wygenerowany przez chatbota. Systemy generatywne wchodzą w praktycznie każdy format, z którym pracują firmy, instytucje i twórcy:

• Tekst – artykuły, opisy produktów, reklamy, scenariusze, maile sprzedażowe, odpowiedzi na pytania klientów, komentarze na blogach i forach.
• Grafika – ilustracje, bannery reklamowe, zdjęcia produktowe „na modelu”, infografiki, logotypy, a nawet całe identyfikacje wizualne generowane przez AI.
• Wideo – krótkie spoty, animacje, filmy produktowe, trailery, generowane awatary mówiące do kamery, filmy szkoleniowe.
• Audio – podcasty, voiceovery do reklam, lektorzy do filmów instruktażowych, mowa syntetyczna w call center, imitowanie głosu znanych osób.
• Deepfake – szczególna kategoria: treści audiowizualne, które wiernie naśladują czyjś wizerunek lub głos, często w celu wywołania mylnego wrażenia, że dana osoba coś powiedziała lub zrobiła.
• Syntetyczne profile i recenzje – „użytkownicy”, którzy nie istnieją, recenzje produktów i usług tworzone masowo przez AI, komentarze na social mediach generowane automatycznie.

Każdy z tych formatów niesie inne ryzyka, ale wspólny mianownik jest prosty: odbiorca ma prawo wiedzieć, kiedy kontaktuje się z treścią, która symuluje rzeczywistość, zamiast ją dokumentować. Bez takiej świadomości nie jest w stanie rozsądnie ocenić wiarygodności i intencji nadawcy.

Oczekiwanie autentyczności vs. zgoda na „cyfrową fikcję”

Ludzie od dawna akceptują fikcję w reklamie czy kulturze – wszyscy wiedzą, że serial to nie dokument, a modelka na billboardzie jest retuszowana. Problem zaczyna się wtedy, gdy nie wiadomo, czy coś jest kreacją, czy zapisem rzeczywistości. Reklamowy spot z aktorami to jedno; film z politykiem mówiącym kontrowersyjne słowa, które faktycznie nigdy nie padły – to zupełnie inna sprawa.

Odbiorca może zgodzić się na „cyfrową fikcję”, jeśli:

• ma jasny sygnał, że to kreacja (np. adnotacja „materiał generowany przez AI” lub „wizualizacja produktu”);
• rozumie kontekst – humorystyczny, edukacyjny, eksperymentalny;
• nie jest zachęcany do podejmowania na tej podstawie decyzji finansowych, zdrowotnych, politycznych bez dodatkowej informacji.

Problem wizerunkowy i prawny pojawia się, gdy odbiorca zostaje umyślnie pozostawiony w błędzie co do charakteru treści, a na podstawie tej treści ma coś kupić, zagłosować, podpisać, wpłacić pieniądze czy udostępnić swoje dane.

Główne obszary ryzyka przy treściach AI

Kiedy rozmawia się z zarządami firm, najczęściej pojawiają się cztery rodzaje ryzyk wokół treści tworzonych przez AI:

• Dezinformacja – świadome lub nieświadome rozpowszechnianie fałszywych informacji (np. deepfake polityka, wygenerowane „dowody” na działanie suplementu diety).
• Wprowadzanie w błąd konsumenta – np. reklama pokazująca nierealne efekty, wygenerowane przez AI „realistyczne” zdjęcia, bez jasnej informacji, że to wizualizacja, a nie wynik badania.
• Naruszenie zaufania i reputacji – nawet jeśli prawo nie jest wprost złamane, klienci mogą odebrać brak oznaczenia jako nieszczerość i manipulację.
• Wtórne naruszenia praw innych osób – wykorzystanie cudzego wizerunku, głosu, stylu wypowiedzi, naruszenie dóbr osobistych czy praw autorskich.

Wniosek jest prosty: bez roboczej definicji „co jest treścią AI w naszej organizacji” nie da się zbudować rozsądnej polityki oznaczania. To zadanie nie tylko dla prawników, ale też dla marketingu, PR-u, HR-u, działów IT i compliance.

Co już dziś jest wymagane? Obecne przepisy w Polsce i UE

Prawo konsumenckie, UOKiK i zakaz wprowadzania w błąd

Choć szczegółowe regulacje dotyczące AI dopiero się klarują, podstawowe przepisy już dziś obejmują treści generowane przez sztuczną inteligencję. Kluczowe są tu:

• ustawa o przeciwdziałaniu nieuczciwym praktykom rynkowym,
• ustawa o prawach konsumenta,
• praktyka orzecznicza i decyzje UOKiK.

Jeśli treść – niezależnie od tego, czy tworzy ją człowiek, AI czy hybryda – wprowadza konsumenta w błąd lub zatajając istotne informacje wpływa na jego decyzję zakupową, może zostać uznana za nieuczciwą praktykę rynkową. Brak oznaczenia, że film promocyjny pokazuje wirtualnego ambasadora, sam w sobie nie jest jeszcze przestępstwem. Jednak jeśli konsument rozsądnie zakłada, że widzi prawdziwą osobę, a przekaz opiera się na jej autorytecie lub „prawdziwych” efektach, sprawa robi się poważna.

UOKiK już dziś interesuje się:

• fałszywymi opiniami i recenzjami – niezależnie od tego, czy powstają ręcznie, czy z użyciem AI,
• nieuczciwymi reklamami „przed i po”, jeśli efekty są nierealne lub wygenerowane komputerowo,
• ukrywaniem komercyjnego charakteru treści (np. „niby niezależna recenzja” w rzeczywistości zamówiona przez markę).

Jeżeli narzędzia AI służą właśnie do tworzenia takich manipulacyjnych treści, argument „ale to zrobiła sztuczna inteligencja” przed urzędem nie zadziała. Odpowiada ten, kto korzysta z narzędzia i decyduje o publikacji.

RODO i dane osobowe w treściach generowanych przez AI

Drugi ważny obszar to ochrona danych osobowych. Sama informacja, że coś zostało wygenerowane przez AI, nie zawsze ma bezpośredni związek z RODO. Sytuacja zmienia się, gdy:

• AI personalizuje komunikaty na podstawie danych użytkownika (np. historii zakupów, lokalizacji, zachowań na stronie);
• system generuje treści, które mogą ujawnić informacje o konkretnej osobie (np. podpowiedzi o stanie zdrowia, sytuacji finansowej, preferencjach politycznych);
• wykorzystuje się syntetyczne dane wygenerowane na podstawie realnych profili, ale nadal możliwa jest identyfikacja osoby.

W takich przypadkach pojawiają się obowiązki informacyjne wynikające z RODO: kto jest administratorem danych, jakie dane są przetwarzane, w jakim celu, na jakiej podstawie prawnej. Jeśli AI generuje np. zindywidualizowane oferty lub rekomendacje, brak informacji o automatycznym profilowaniu może być naruszeniem obowiązku przejrzystości.

Do tego dochodzi ryzyko, że treści generowane przez AI „zgadują” wrażliwe informacje (np. orientację seksualną, wyznanie, poglądy polityczne) na podstawie wzorców zachowań użytkownika. Wtedy nieprzejrzystość procesu przetwarzania staje się szczególnie problematyczna – zarówno etycznie, jak i prawnie.

Prawo autorskie i uczciwe informowanie o charakterze treści

Prawo autorskie w Polsce i w UE wychodzi z założenia, że autorem utworu jest człowiek. AI jest narzędziem, a nie podmiotem prawa. Nawet jeśli 90% treści wygenerował model, formalnie za „utwór” odpowiada człowiek, który go użył, wybrał, przetworzył, opublikował.

W praktyce oznacza to, że:

• nie ma jeszcze ogólnego obowiązku, by każdą treść stworzoną przy użyciu AI prawnie oznaczać jako „AI-generated”,
• ale istnieje obowiązek uczciwego informowania o charakterze treści, jeśli ma ona charakter reklamy, autopromocji lub ma wpływ na decyzje konsumenckie;
• naruszenia praw autorskich (np. używanie cudzych zdjęć, stylów, znaków) nie są w żaden sposób „legitymizowane” przez fakt, że narzędzie jest oparte na AI.

Jeżeli treść wygenerowana przez AI jest prezentowana jako reportaż, dokument, realne zdjęcie produktu podczas gdy jest czystą symulacją, może dojść do kolizji z różnymi przepisami: konsumenckimi, reklamowymi, a w niektórych sektorach – branżowymi kodeksami etyki.

Prawo prasowe i standardy dziennikarskie

Media i redakcje coraz chętniej sięgają po AI: do streszczania informacji, korekty, a nawet generowania gotowych tekstów na mało strategiczne tematy. Tu wchodzi w grę prawo prasowe oraz kodeksy etyki dziennikarskiej, które nakazują:

• dochowanie rzetelności i dbałość o prawdę,
• oddzielanie informacji od komentarza,
• jasne oznaczanie materiałów sponsorowanych.

Jeżeli redakcja korzysta z AI do tworzenia newsów, a system „halucynuje” fakty lub generuje zdjęcia zdarzeń, które nigdy nie miały miejsca, odpowiedzialność spada na wydawcę i dziennikarza podpisanego pod materiałem. Coraz częściej pojawia się praktyka dobrowolnego oznaczania: „materiał opracowany przy użyciu narzędzi AI”. Nie jest to dziś powszechny wymóg ustawowy, ale presja środowiskowa i ryzyko reputacyjne rosną.

Regulaminy platform: YouTube, Instagram, TikTok, X

Obok prawa państwowego ogromne znaczenie mają regulaminy platform, które już dziś wprowadzają swoje zasady dotyczące treści syntetycznych:

• YouTube wymaga oznaczania treści zmieniających realny przekaz (np. deepfake polityka), szczególnie w kontekście wrażliwych tematów.
• Meta (Facebook, Instagram) wprowadza polityki oznaczania „manipulated media” oraz testuje natywne etykiety dla treści generowanych przez AI.

Oznaczanie treści AI a odpowiedzialność karna i cywilna

Mała firma kosmetyczna publikuje spot z influencerką, której wizerunek został „podrasowany” przez AI: wygenerowane „przed i po”, skóra jak z katalogu. Kampania działa, dopóki prawnicy konkurencji nie wyciągają argumentu: wprowadzanie w błąd, naruszenie dóbr osobistych, brak rzetelnej informacji o charakterze materiału.

Z punktu widzenia odpowiedzialności prawnej oznaczanie treści AI nie jest tylko kwestią dobrych praktyk. To często dowód staranności albo jej braku. W sporach cywilnych i karnych coraz częściej pojawiają się pytania:

• czy przeciętny odbiorca miał prawo uznać treść za „prawdziwą”;
• czy twórca zrobił cokolwiek, by uniknąć wprowadzenia w błąd (np. etykieta, disclaimer, kontekst);
• czy treść mogła naruszyć dobra osobiste (np. reputację, prywatność, godność) konkretnej osoby.

Przy deepfake’ach, syntetycznych głosach czy „podrobionych” wypowiedziach polityków mówimy już nie tylko o ryzyku wizerunkowym. W grę wchodzi zniesławienie, pomówienie, a przy szkodach na większą skalę – także przepisy o bezpieczeństwie państwa czy zakazie nawoływania do nienawiści.

Oznaczenie „materiał generowany przez AI” samo w sobie nie „uświęca” treści. Może jednak pokazać, że twórca:

• nie miał zamiaru podszywać się pod rzeczywistość,
• zabezpieczył się przed zarzutem celowej manipulacji,
• działał w sposób bardziej przejrzysty niż konkurencja.

Im bardziej treść przypomina realne zdarzenie lub realną osobę, tym mocniej sądy będą oczekiwać aktywnych działań minimalizujących ryzyko wprowadzenia w błąd. Oznaczenie jest jednym z takich działań, obok wyboru łagodniejszej formy (np. stylizacja graficzna zamiast hiperrealizmu) czy ograniczenia zasięgu treści.

AI Act, DSA i inne nadchodzące regulacje a oznaczanie treści

AI Act: ogólne ramy i szczególne obowiązki dla treści syntetycznych

Wyobraźmy sobie kampanię wyborczą za kilka lat: spoty z kandydatami, którzy nigdy nie stanęli przed kamerą, „nagrania z wiecu”, który się nie odbył, a wszystko wygląda przekonująco. To dokładnie ten scenariusz, na który reaguje unijna regulacja znana jako AI Act.

AI Act nie jest wyłącznie „ustawą dla informatyków”. Wprost odnosi się do treści syntetycznych, czyli m.in. obrazów, wideo i audio wygenerowanych lub istotnie zmodyfikowanych przez sztuczną inteligencję. Przewiduje trzy kluczowe kategorie obowiązków dotyczących oznaczania:

• treści deepfake – wymagają wyraźnego oznaczenia, że są sztucznie wygenerowane lub zmodyfikowane, gdy mogą być odebrane jako autentyczne nagranie rzeczywistych osób lub wydarzeń;
• systemy interaktywne (chatboty) – użytkownik musi być poinformowany, że komunikuje się z systemem AI, a nie człowiekiem;
• treści wysokiego ryzyka – generowane przez systemy zaklasyfikowane jako high-risk (np. w obszarze zatrudnienia, edukacji, usług finansowych), gdzie obowiązki przejrzystości są szczególnie rozbudowane.

AI Act nie narzuca jednego globalnego formatu etykiety. Mówi raczej o tym, że informacja ma być jasna, zrozumiała i widoczna dla odbiorcy, biorąc pod uwagę kontekst (platforma, grupa docelowa, rodzaj treści). W praktyce dla firm oznacza to konieczność:

• przeglądu, gdzie w komunikacji pojawiają się deepfake’i lub materiały „pół-syntetyczne”,
• wprowadzenia wewnętrznych standardów etykiet (np. spójnych oznaczeń wideo, grafik, postów),
• zaprojektowania komunikatów w interfejsach (np. chat na stronie) tak, by informacja o AI nie ginęła w drobnym druku.

Zwłaszcza w marketingu i polityce granica między „kreatywną stylizacją” a deepfake’iem będzie wymagała interpretacji. AI Act jednak jasno kierunkuje: jeśli materiał może zostać wzięty za autentyczny, a nie jest, to rośnie presja na wyraźne oznaczenie.

DSA: obowiązki platform i transparentność wobec użytkownika

Użytkownik wchodzi na platformę społecznościową i widzi karuzelę „polecanych” filmów. Nie ma pojęcia, które z nich powstały przy użyciu AI, które są sponsorowane, a które są wynikiem politycznego mikrotargetowania. Taki brak przejrzystości to celny punkt uderzenia Digital Services Act (DSA).

DSA nakłada na duże platformy internetowe (tzw. VLOP-y) obowiązki dotyczące:

• transparentności algorytmów rekomendacji – użytkownik ma wiedzieć, dlaczego widzi konkretną treść,
• oznaczania treści reklamowych – w tym politycznych i kierowanych do konkretnych grup,
• zarządzania ryzykiem systemowym – w tym rozprzestrzeniania się dezinformacji i manipulacyjnych treści.

Choć DSA nie wprowadza generalnego obowiązku: „każda treść generowana przez AI musi mieć etykietę”, w praktyce prowadzi platformy do budowania własnych systemów oznaczania syntetycznych materiałów. Użytkownik ma z czasem częściej widzieć, że:

• film lub zdjęcie zostało wygenerowane lub zmodyfikowane przez AI,
• treść ma charakter reklamy, choć wygląda jak „zwykły post”,
• materiał dotyczy wrażliwych obszarów (np. wybory) i przeszedł dodatkową weryfikację.

Dla firm oznacza to, że regulamin platformy będzie stopniowo „nadganiać” prawo. Nawet jeśli krajowe przepisy nie wymagają jeszcze pełnego oznaczenia, platforma może je narzucić jako warunek publikacji lub monetyzacji.

Inne unijne inicjatywy: kodeksy, standardy techniczne, etykiety branżowe

Poza AI Act i DSA w tle pojawia się miękkie prawo i standardy, które szybko stają się rynkowym „must have”. Kilka kierunków jest szczególnie widocznych:

• kodeksy dobrych praktyk ds. dezinformacji – zachęcające platformy i reklamodawców do oznaczania syntetycznych treści politycznych i zdrowotnych,
• standardy techniczne (np. C2PA) – osadzanie w plikach informacji o pochodzeniu i historii edycji (content credentials),
• samoregulacje branżowe – np. stowarzyszenia reklamodawców czy agencji PR przyjmujące zasady „fair AI content”.

Te inicjatywy nie tworzą od razu sankcji administracyjnych, ale wpływają na reputację. Brak oznaczeń AI w sektorze, który przyjął branżowe standardy przejrzystości, może być brany pod uwagę przy nagrodach, przetargach, a nawet w relacjach z inwestorami.

Kiedy oznaczanie treści AI stanie się twardym obowiązkiem

Deepfake’i i syntetyczne wideo „udające” rzeczywistość

Polityk „przyznaje się” w nagraniu do przestępstwa, którego nie popełnił. Celebrytka „reklamuje” produkt, którego nigdy nie widziała na oczy. W obu przypadkach ktoś uznał, że wystarczy umiejętne wykorzystanie AI i cisza na temat tego, że to fikcja.

To obszar, gdzie regulacje stają się najbardziej rygorystyczne. AI Act i krajowe przepisy antydezinformacyjne zmierzają w kierunku, w którym:

• treści przedstawiające realistycznie istniejące osoby (ich wizerunek lub głos) w sytuacjach, które nie miały miejsca, będą wymagały jednoznacznego oznaczenia jako sztuczne;
• brak takiego oznaczenia, szczególnie gdy materiał dotyczy polityki, zdrowia, bezpieczeństwa publicznego, może być traktowany jako forma manipulacji lub dezinformacji;
• platformy będą miały obowiązek reakcji na zgłoszenia takich materiałów – usuwania, ograniczania zasięgu, dodawania etykiet.

Dla twórców komercyjnych (reklamy, content marek) oznacza to konieczność zadania sobie prostego pytania: czy przeciętny odbiorca może pomylić ten materiał z autentycznym nagraniem? Jeśli tak, aktywny brak oznaczenia jest dużym ryzykiem prawnym i reputacyjnym.

Reklama, influencerzy i treści sprzedażowe

Mikroinfluencer nagrywa „relację z testów” nowego suplementu. W tle – zdjęcia „wyników badań”, wszystkie wygenerowane przez AI. Ani słowa o tym, że grafiki to wizualizacje. Obok przycisk „kup teraz”. To klasyczny przykład, gdzie przepisy konsumenckie, reklamowe i platformowe zbiegają się w jednym punkcie.

Obowiązek oznaczania treści AI w reklamie nie wynika dziś z jednego magicznego przepisu. Jest efektem połączenia kilku norm:

• zakaz reklamy wprowadzającej w błąd – jeżeli obraz „dowodu” lub „rezultatu” jest wygenerowany, a nie przedstawiony jako wizualizacja, ryzyko naruszenia jest wysokie;
• obowiązek oznaczania komunikatów sponsorowanych – gdy syntetyczne treści udają spontaniczną opinię;
• kodeksy branżowe reklamy – często wymagające wyraźnego odróżnienia prezentacji produktu od realnych wyników badań.

W praktyce firmy zaczynają stosować proste, ale skuteczne rozwiązania:

• etykiety typu „wizualizacja przygotowana przy użyciu AI” przy obrazach produktów, które jeszcze nie istnieją fizycznie,
• zapis w umowach z influencerami, że muszą ujawniać użycie AI w przypadku materiałów „udających” testy, recenzje czy relacje z użycia,
• wewnętrzne wytyczne, że „przed/po” generowane przez AI są dopuszczalne wyłącznie z wyraźnym zastrzeżeniem i bez sugerowania medycznej skuteczności.

Im bardziej treść AI staje się elementem przekazu sprzedażowego, tym silniejsze są argumenty, że jej nieoznaczenie może zostać uznane za zatajenie istotnej informacji.

Polityka, wybory i treści społeczne wysokiego wpływu

Na lokalnej grupie na Facebooku pojawia się nagranie, na którym burmistrz „obraża” określoną grupę mieszkańców. Wideo rozchodzi się błyskawicznie, nikt nie pyta o źródło. Dopiero po kilku dniach wychodzi na jaw, że to syntetyk przygotowany przez anonimową stronę.

Polityka i sprawy publiczne to obszar, w którym regulacje dotyczące oznaczania treści AI będą szczególnie napięte. Można się spodziewać, że:

• treści wyborcze i referendalne zawierające syntetyczne obrazy, audio czy wideo zostaną objęte dodatkowymi wymogami przejrzystości (kto jest zleceniodawcą, czy materiał jest autentyczny, czy generowany),
• część państw wprowadzi lokalne zakazy lub ograniczenia dla nieoznaczonych materiałów AI w okresach kampanii,
• platformy będą wprowadzały specjalne etykiety i procedury weryfikacji dla treści politycznych, wymagając od reklamodawców deklaracji co do użycia AI.

W takich kontekstach brak oznaczenia treści AI może prowadzić nie tylko do odpowiedzialności cywilnej, ale także do zarzutów karnych (np. za utrudnianie przebiegu wyborów, rozpowszechnianie fałszywych informacji mogących wywołać niepokój publiczny).

Treści edukacyjne, medyczne i finansowe

Platforma edukacyjna publikuje kurs o inwestowaniu, w którym „ekspert” generowany przez AI prezentuje hipotetyczne wykresy z przeszłości jako „wynik skutecznej strategii”. Nigdzie nie ma dopisku, że to symulacja. Uczestnicy na tej podstawie lokują swoje realne oszczędności.

W obszarach takich jak zdrowie, finanse czy edukacja ryzyko szkody jest na tyle duże, że regulatorzy i sądy mogą oczekiwać ponadstandardowej przejrzystości. Oznacza to w szczególności:

• jasne zaznaczenie, kiedy materiał ma charakter symulacji, scenariusza lub demonstracji, a nie opisu rzeczywistego przypadku,
• informację, gdy rekomendacja, diagnoza wstępna lub prognoza została wygenerowana automatycznie,
• dodatkowe ostrzeżenia, że treści AI nie zastępują konsultacji ze specjalistą (lekarzem, doradcą finansowym, prawnikiem).

W systemach, które kwalifikują się jako AI wysokiego ryzyka (np. scoring kredytowy, rekrutacja, ocena uczniów), obowiązek przejrzystości obejmuje również informowanie o użyciu algorytmów i prawie do zakwestionowania decyzji. Wówczas brak oznaczenia, że dana informacja pochodzi z automatycznej oceny, może stanowić bezpośrednie naruszenie przepisów.

Projektowanie praktycznej polityki oznaczania treści AI w organizacji

Definicje robocze: co w Twojej firmie „liczy się” jako treść AI

Mapa treści: gdzie w organizacji pojawia się AI

Podczas warsztatu w średniej firmie e‑commerce okazało się, że dział marketingu ma własne subskrypcje Midjourney, HR korzysta z generatora CV i opisów stanowisk, a obsługa klienta testuje boty AI – nikt z zarządu nie miał o tym pełnej wiedzy. Gdy padło pytanie: „co z tego oznaczamy jako treści AI?”, na sali zapadła cisza. Dopiero wspólne rozrysowanie całego „łańcucha contentu” pokazało skalę zjawiska.

Zanim pojawią się procedury i wytyczne, trzeba wiedzieć, gdzie w ogóle powstają treści z udziałem AI. W praktyce taki przegląd obejmuje kilka typowych obszarów:

• marketing i social media – posty, grafiki, scenariusze wideo, landing page’e, newslettery,
• sprzedaż i obsługa klienta – odpowiedzi mailowe, chatboty, gotowe skrypty rozmów,
• HR i employer branding – ogłoszenia rekrutacyjne, opisy benefitów, materiały wizerunkowe,
• produkt i UX – teksty w aplikacji, tutoriale, komunikaty systemowe,
• obszary regulowane – treści medyczne, finansowe, prawne, edukacyjne.

Po takim przeglądzie można już nie tylko oznaczać treści, ale też ograniczyć niekontrolowane „dzikie” użycie AI. Zamiast walczyć z tym, że zespoły używają różnych narzędzi, lepiej pokierować tym świadomie i przypisać odpowiedzialność.

Progi oznaczania: kiedy AI „pomaga”, a kiedy już „tworzy” treść

W agencji kreatywnej pojawił się spór: copywriter wykorzystał AI do wygenerowania czterech wariantów hasła, a potem ręcznie je przerobił. Klient zapytał, czy to „treść AI” i czy wymaga oznaczenia – i nagle okazało się, że każdy w zespole ma swoją definicję.

Organizacja potrzebuje jasnych progów, od których treść traktowana jest jako „generowana przez AI”, a kiedy tylko jako „wspomagana”. Pomaga podział na trzy poziomy:

• AI jako inspiracja – np. lista tematów, propozycje struktur, pojedyncze sformułowania. Ostateczna treść powstaje od zera po stronie człowieka. Zwykle nie wymaga oznaczenia, choć źródło pomysłu bywa istotne w projektach badawczych lub edukacyjnych.
• AI jako współautor – generuje szkic tekstu, grafiki czy wideo, który jest później istotnie redagowany. Tu warto przyjąć zasadę: jeśli ponad połowa treści wyjściowej pochodzi z AI, traktujemy to jako treść AI do oznaczenia w newralgicznych obszarach (sprzedaż, edukacja, polityka).
• AI jako główne źródło treści – treść powstaje automatycznie i jest jedynie lekko korygowana (styl, błędy, doprecyzowanie faktów). W takim scenariuszu oznaczenie powinno być standardem wszędzie tam, gdzie odbiorca może uznać, że „rozmawia z człowiekiem” lub ogląda „autentyczny materiał”.

Najlepsze polityki nie zamrażają tych progów na zawsze. Są aktualizowane, gdy zmieniają się narzędzia, przepisy lub poziom ryzyka (np. po incydencie z deepfake’em w firmie z tej samej branży).

Język etykiet: jak mówić ludziom, że treść jest generowana

Na stronie banku pojawił się dopisek „Porada ma charakter informacyjny”, ale nigdzie nie napisano, że udziela jej chatbot AI. Klienci wierzyli, że korespondują z konsultantem, a gdy coś poszło nie tak, czuli się oszukani – nie tylko merytorycznie, ale właśnie przez brak szczerości.

Etykieta to nie tylko spełnienie wymogu prawnego. To również komunikat o intencjach. Kilka praktycznych zasad:

• prosty język – zamiast „materiał syntetyczny opracowany przy użyciu rozwiązań generatywnej sztucznej inteligencji”, lepiej: „część treści przygotowana automatycznie (AI)”,
• konkret – czy AI napisała tekst, wygenerowała obraz, czy tylko zasugerowała scenariusz? Np.: „obraz produktu jest wizualizacją wygenerowaną przez AI”,
• widoczność – oznaczenie w rogu grafiki lub tuż pod tytułem tekstu, a nie schowane w długim regulaminie na dole strony,
• spójność – te same sformułowania na stronie, w aplikacji i w social mediach. Dzięki temu odbiorcy z czasem rozumieją, co dana etykieta oznacza.

W bardziej złożonych przypadkach sprawdza się podejście dwuwarstwowe: krótka etykieta przy treści oraz link do strony „Jak używamy AI”, gdzie organizacja opisuje swoją politykę szerzej i pokazuje przykłady.

Rola zarządu, prawników i marketingu: kto „trzyma ster”

W jednej z instytucji finansowych polityka AI utknęła na etapie projektu, bo każda z jednostek chciała mieć „swoje wyjątki”. Marketing domagał się liberalnych zasad w kampaniach, dział ryzyka – pełnego zakazu w komunikatach produktowych, a prawnicy bali się odpowiedzialności za każdą nieścisłość w etykiecie.

Żeby polityka oznaczania treści AI była czymś więcej niż dokumentem w intranecie, potrzebny jest jasny model odpowiedzialności:

• zarząd / top management – zatwierdza kierunek (poziom ryzyka akceptowalny dla firmy, powiązanie z ESG i reputacją),
• dział prawny / compliance – tłumaczy przepisy na praktyczne kryteria: gdzie oznaczać zawsze, gdzie fakultatywnie, jak reagować na zgłoszenia i skargi,
• marketing / komunikacja – projektuje język etykiet, ich formę wizualną i integruje je z brand bookiem,
• IT / bezpieczeństwo – odpowiada za techniczną stronę: logi, tagi, integracje z narzędziami AI i systemami publikacji,
• właściciele biznesowi treści (product ownerzy, szefowie jednostek) – decydują, czy dana treść może być w ogóle generowana przez AI i w jakim zakresie.

Jeśli polityka ma działać, musi być podpięta pod konkretne procesy: akceptację kampanii, publikację artykułów, wdrażanie chatbotów, tworzenie materiałów sprzedażowych. Samo „posiadanie dokumentu” nie zmieni praktyki.

Proces publikacji: jak „wpleść” oznaczanie w workflow

W zespole contentowym często dział wygląda tak: brief → generowanie → korekta → wrzutka na CMS. W pośpiechu nikt nie zatrzymuje się przy pytaniu: „czy to powinno być oznaczone jako treść AI?”. Efekt – jednego dnia część artykułów ma etykietę, a inne, tworzone bardzo podobnie, już nie.

Żeby oznaczanie treści AI działało w praktyce, powinno stać się elementem standardowego workflow, a nie „dodatkowym obowiązkiem”. W praktyce oznacza to m.in.:

• pole / checkbox w narzędziu do publikacji – np. w CMS: „Czy treść była generowana przy użyciu AI?” + rozwijane opcje (tekst, grafika, wideo),
• checklista przed publikacją – 3–4 pytania pomocnicze: czy odbiorca może uznać materiał za dokumentację, dowód, relację z prawdziwego zdarzenia; czy dotyczy obszarów wysokiego ryzyka (zdrowie, finanse, polityka); czy wizerunek/głos osób jest prawdziwy czy syntetyczny,
• automatyczne tagowanie po stronie narzędzi AI – jeśli firma korzysta z własnych modeli lub API, możliwe jest dołączanie metadanych „AI-generated” już na etapie tworzenia,
• wyrywkowe audyty – np. raz na kwartał przegląd wylosowanych treści pod kątem zgodności z polityką oznaczania, z krótkim feedbackiem dla zespołów.

Po kilku miesiącach takiego podejścia zespół przestaje traktować etykietę jako „karę”, a raczej jako normalny element opisu treści, podobnie jak autor, data publikacji czy źródło danych.

Szkolenia i „higiena” korzystania z narzędzi AI

Nowa osoba w dziale social media dostała dostęp do firmowego konta w generatorze obrazów i… uznała, że szybciej będzie wrzucać grafiki „jak leci”, bez konsultacji. Do czasu, aż w kampanii pojawiła się wizualizacja „przed/po”, którą część odbiorców odebrała jako realny efekt terapii.

Nawet najlepsza polityka nie zadziała, jeśli ludzie nie rozumieją, jakie ryzyko niesie nieoznaczony content AI. Dobrze zaprojektowane szkolenie wewnętrzne nie musi być długie, ale powinno obejmować kilka elementów:

• konkretne przykłady z branży (incydenty, sprawy sądowe, kryzysy PR) i krótkie wnioski „co poszło nie tak”,
• pokazanie różnicy między inspiracją a generowaniem (na realnych fragmentach tekstów i grafik),
• omówienie lokalnych reguł firmy: kiedy oznaczamy zawsze, kiedy „na wszelki wypadek”, a kiedy nie ma takiej potrzeby,
• scenki „co robię, jeśli mam wątpliwość” – jasny punkt kontaktu (np. mail lub kanał w komunikatorze) do szybkich konsultacji.

Szkolenia działają najlepiej, gdy nie są jednorazowym „eventem compliance”, lecz wracają w formie krótkich przypomnień – np. przy rolloutach nowych narzędzi AI lub przed ważnymi kampaniami.

Dokumentowanie decyzji: ślad na wypadek sporu

Po fali krytyki za „wprowadzającą w błąd” kampanię zdrowotną, pewna organizacja pozarządowa była w stanie w kilka godzin pokazać regulatorowi: brief, wersję wygenerowaną przez AI, naniesione poprawki, notatkę, dlaczego uznano, że materiał nie wymaga etykiety. To nie zlikwidowało problemu, ale zmieniło ton rozmowy – z oskarżeń o nierzetelność na dyskusję o interpretacji przepisów.

Przy rosnącym znaczeniu dowodów w sprawach dotyczących dezinformacji i reklamy, udokumentowanie sposobu użycia AI staje się praktycznym zabezpieczeniem. W większości firm wystarczą proste rozwiązania:

• zachowywanie wersji roboczych treści generowanych przez AI (np. w folderach projektowych lub repozytorium),
• krótkie adnotacje przy kluczowych materiałach: czy i jak użyto AI, kto podjął decyzję o oznaczeniu lub jego braku,
• wspólne rejestry wykorzystania AI w kampaniach wysokiego ryzyka (polityka, zdrowie, finanse),
• ustalenie minimalnego okresu przechowywania takich danych, zsynchronizowanego z polityką retencji dokumentów (np. 2–3 lata).

Taka „ścieżka audytu” przydaje się nie tylko przy sporach z urzędami. Równie często chroni firmę w relacji z klientem lub partnerem, który po kilku miesiącach zaczyna kwestionować sposób użycia AI w projekcie.

Relacje z dostawcami i partnerami: klauzule o treściach AI

Agencja kreatywna dostarczyła kampanię dla dużej marki, korzystając obszernie z generatorów obrazów. W umowie nie było słowa o AI, a klient w swoim kodeksie etycznym miał zapis o „zakazie wykorzystywania nieoznaczonych treści syntetycznych”. Konflikt wybuchł dopiero po publikacji – i szedł nie tylko o pieniądze, ale też o reputację.

Wraz z zaostrzaniem się przepisów rośnie znaczenie klauzul dotyczących AI w umowach z agencjami, software house’ami, freelancerami czy partnerami medialnymi. Przydają się zwłaszcza zapisy, które:

• zobowiązują wykonawcę do ujawniania użycia AI w tworzonych treściach (co, w jakim zakresie, na jakim etapie),
• przerzucają część odpowiedzialności za prawa autorskie i prawa osobiste w treściach generowanych (np. wizerunki, podobieństwo do marek konkurencyjnych),
• wymagają stosowania co najmniej tak rygorystycznych zasad oznaczania treści AI, jakie obowiązują zleceniodawcę,
• przewidują sposób reakcji na zgłoszenia – np. zobowiązanie do szybkiej korekty, dodania etykiet lub wycofania materiału.

Dobrze skonstruowane klauzule nie tylko przerzucają ryzyko, ale też wymuszają rozmowę o AI na etapie planowania projektu, zamiast zostawiać ją na czas, gdy kampania jest już publiczna.

Perspektywa odbiorcy: jak testować zrozumiałość oznaczeń

W badaniu fokusowym młodzi użytkownicy aplikacji edukacyjnej uznali oznaczenie „AI tutor” za… nazwę funkcji premium, a nie informację o tym, że rozmawiają z chatbotem. Zespół produktowy był przekonany, że oznaczenie jest „przejrzyste”, dopóki nie usłyszał, jak jest faktycznie interpretowane.

Treści AI i ich etykiety warto testować na prawdziwych odbiorcach, zwłaszcza tam, gdzie mowa o zdrowiu, pieniądzach i decyzjach życiowych. Kilka prostych metod:

Najczęściej zadawane pytania (FAQ)

Czy w Polsce jest już prawny obowiązek oznaczania treści generowanych przez AI?

Wyobraź sobie sytuację: publikujesz kampanię z wirtualnym ambasadorem, wszystko wygląda świetnie, aż nagle dzwoni dział prawny z pytaniem: „Dlaczego nigdzie nie ma informacji, że to postać AI?”. I zaczyna się nerwowe sprawdzanie, czy właśnie złamano prawo.

W polskich przepisach nie ma jeszcze ogólnego, jednego zdania „treści AI muszą być oznaczane”. Obowiązek wynika pośrednio z zakazu wprowadzania konsumentów w błąd – jeśli brak informacji o użyciu AI powoduje, że odbiorca może błędnie odebrać przekaz (np. uznać deepfake za prawdziwą wypowiedź polityka), wtedy przedsiębiorca ryzykuje zarzut nieuczciwej praktyki rynkowej. Kluczowe jest więc nie tyle samo użycie AI, co efekt na decyzje odbiorcy: czy ma on realną szansę zrozumieć, z czym ma do czynienia.

Kiedy muszę oznaczyć, że reklama lub treść została wygenerowana przez AI?

Najczęstszy problem pojawia się wtedy, gdy odbiorca zakłada, że ogląda „prawdziwy świat”: realnego ambasadora, autentyczne efekty „przed i po”, prawdziwą recenzję. Jeśli w tle stoi głównie AI, a brak tej informacji może wpłynąć na decyzję o zakupie, przekaz zaczyna ocierać się o wprowadzenie w błąd.

Praktycznie oznacza to konieczność oznaczenia wszędzie tam, gdzie:

• AI tworzy wizerunki, głos lub historie, które wyglądają jak dokumentacja rzeczywistości (np. deepfake, „prawdziwy” lekarz polecający suplement);
• prezentowane efekty są w całości wygenerowane (symulacja działania kosmetyku, „zdjęcia” po zabiegu, które nigdy nie miały miejsca);
• AI zastępuje realną osobę lub fakty, a przekaz opiera się na jej autorytecie, zaufaniu lub emocjach.

Jeśli komunikat ma charakter czysto kreatywny, humorystyczny, fabularny i jasno wygląda jak kreacja (np. kreskówkowy avatar), ryzyko jest mniejsze, ale marki i tak coraz częściej wybierają jawność jako bezpieczniejszą ścieżkę.

Jak praktycznie oznaczać treści AI w reklamach i komunikacji marki?

Typowy scenariusz: marketing wrzuca kampanię z generowanymi zdjęciami, prawnicy pytają o oznaczenie, a zespół nie ma żadnego standardu i każdy robi „po swojemu”. Efekt – chaos, sprzeczne komunikaty, ryzyko wizerunkowe.

Dobrym minimum są krótkie, czytelne formuły w widocznym miejscu, np.:

• „Wizualizacja generowana przez AI” przy zdjęciach i wideo;
• „Postać w spocie jest wirtualnym ambasadorem (AI)”;
• „Tekst powstał z wykorzystaniem narzędzi AI, zredagowany przez [nazwa roli]”.

Taka informacja powinna być podana tak, by zwykły odbiorca faktycznie miał szansę ją zauważyć (np. w opisie posta, na planszy końcowej wideo, w stopce strony). W większych organizacjach opłaca się spisać krótką politykę: kiedy oznaczamy, jakich sformułowań używamy, kto to zatwierdza.

Czy zawsze trzeba informować, że tekst był tylko „wspierany” przez AI (np. korekta, podpowiedzi)?

W praktyce rzadko ktoś chce wiedzieć, czy mail ofertowy przeszedł przez korektora–człowieka czy korektora–algorytm. Problem zaczyna się dopiero wtedy, gdy rola AI wykracza poza techniczne wsparcie i realnie wpływa na treść, ton lub wiarygodność komunikatu.

Jeśli AI:

• tylko poprawia błędy językowe, układ akapitów, kadruje zdjęcia – zwykle nie ma potrzeby odrębnego oznaczania;
• tworzy całe fragmenty merytoryczne, opinie, rekomendacje, które mogą wpływać na decyzje finansowe, zdrowotne czy prawne – transparentność staje się dużo ważniejsza.

Dobrym nawykiem jest więc rozróżnienie wewnętrzne: gdzie AI jest wyłącznie narzędziem technicznym, a gdzie współautorem treści. W tej drugiej grupie warto z góry przyjąć zasadę jawności.

Jakie ryzyka grożą firmie, która nie oznacza treści generowanych przez AI?

Najczęstszy „zimny prysznic” pojawia się dopiero po fali krytyki w social mediach: użytkownicy czują się oszukani, bo myśleli, że oglądają prawdziwą osobę, realne efekty czy autentyczną recenzję. Nawet jeśli prawo nie zadziała od razu, reputacja dostaje mocno w kość.

Ryzyka są co najmniej cztery:

• prawne – zarzut wprowadzania w błąd, decyzje UOKiK, kary finansowe, konieczność wycofania kampanii;
• konsumenckie – spadek zaufania, bojkot marki, viralowe „demaskacje” deepfake’ów;
• wizerunkowe – łatka firmy, która „kombinuje” z AI i ukrywa kulisy swojej komunikacji;
• wtórne – roszczenia osób, których wizerunek/głos/styl zostały wykorzystane bez zgody.

Im bardziej treść symuluje rzeczywistość (np. „wypowiedź” eksperta, który nie istnieje), tym szybciej te ryzyka rosną.

Czy fałszywe opinie i recenzje stworzone przez AI są legalne?

Wygląda niewinnie: kilka „neutralnych” opinii, aby nowemu produktowi nie straszyło puste pole recenzji. Ktoś wklepuje prompt do generatora, wrzuca teksty na stronę i liczy, że nikt nie zauważy. A później przychodzi kontrola albo kryzys w komentarzach.

Fałszywe recenzje – niezależnie od tego, czy powstały ręcznie, czy przy pomocy AI – są traktowane jako nieuczciwa praktyka rynkowa. UOKiK już dziś interesuje się masowo generowanymi opiniami, „sztuczymi” profilami w social media i recenzjami, które udają autentyczne doświadczenia klientów. Stosowanie AI tylko przyspiesza skalę nadużycia, ale nie zmienia faktu, że to ten sam problem prawny: udawanie spontanicznego, niezależnego głosu, który w rzeczywistości jest sterowany przez sprzedawcę.

Jak przygotować firmę na przyszłe regulacje dotyczące oznaczania treści AI (np. AI Act)?

Scenariusz, który coraz częściej pojawia się w zarządach: „AI już działa w marketingu, obsłudze klienta, HR, ale nikt nie ma pełnego obrazu, co i jak jest generowane”. Kiedy na horyzoncie widać nowe przepisy, taki brak mapy szybko zamienia się w stres.

Przygotowanie warto zacząć od kilku kroków:

• zrobienie inwentaryzacji – gdzie w firmie używane są narzędzia generatywne (tekst, grafika, wideo, audio, chatboty);
• ustalenie roboczej definicji „treści AI” na potrzeby organizacji (generowane, współtworzone, wspierane) oraz różnych poziomów ryzyka;

Bibliografia i źródła

• Rozporządzenie Parlamentu Europejskiego i Rady (UE) w sprawie sztucznej inteligencji (AI Act). Parlament Europejski i Rada UE (2024) – ramy prawne UE dla systemów AI, w tym wymogi przejrzystości treści
• Dyrektywa 2005/29/WE dotycząca nieuczciwych praktyk handlowych. Parlament Europejski i Rada UE (2005) – zakaz praktyk wprowadzających w błąd w reklamie i komunikacji z konsumentem
• Ustawa z dnia 23 sierpnia 2007 r. o przeciwdziałaniu nieuczciwym praktykom rynkowym. Sejm Rzeczypospolitej Polskiej (2007) – implementacja dyrektywy UCPD w prawie polskim, definicje wprowadzania w błąd
• Wytyczne dotyczące stosowania dyrektywy 2005/29/WE o nieuczciwych praktykach handlowych. Komisja Europejska (2021) – interpretacja zakazu wprowadzania w błąd, przykłady praktyk rynkowych
• Komunikaty i decyzje w sprawach reklamy wprowadzającej w błąd. Urząd Ochrony Konkurencji i Konsumentów – praktyka UOKiK w ocenie reklamy i informacji dla konsumentów
• Kodeks Etyki Reklamy. Rada Reklamy – samoregulacja branży reklamowej, zasady uczciwości i transparentności przekazu