Nicole Nguyen opublikowała w „The Wall Street Journal” tekst, który brzmi trochę jak spowiedź: przewijając telefon, przestała odróżniać prawdziwe zdjęcia od wygenerowanych. Słoje drewna na stołku wydały jej się podejrzanie gładkie, para nad plackiem z cukinii nienaturalna, a salon wypatrzony na Pintereście miał u dołu adnotację „AI-modified”.
Kluczowe fakty:
- 2 sierpnia 2025 roku w Unii Europejskiej weszły w życie przepisy AI Act dotyczące oznaczania treści generowanych przez sztuczną inteligencję – tego samego dnia „The Wall Street Journal" opublikował artykuł o poznawczym zmęczeniu użytkowników niezdolnych do odróżnienia treści AI od prawdziwych.
- Badanie opublikowane w „Psychological Science" w 2023 roku opisało zjawisko hiperrealizmu – białe twarze generowane przez AI były częściej uznawane za ludzkie niż zdjęcia prawdziwych osób, a najlepszy uczestnik badania osiągnął zaledwie 80 procent trafności.
- Wygenerowana postać Granny Spills, stworzona przez dwuosobowe studio Blur Studios z Nowego Jorku, zgromadziła 400 tysięcy obserwujących na TikToku i milion na Instagramie w ciągu pierwszych tygodni istnienia.
Tekst ukazał się w niedzielę, 2 sierpnia. Dokładnie tego dnia w Unii Europejskiej zaczęły obowiązywać przepisy AI Act o oznaczaniu treści generowanych przez sztuczną inteligencję. Zbieg dat jest przypadkowy, ale trudno o lepszą ilustrację problemu: Amerykanie opisują zmęczenie poznawcze, my dostaliśmy na nie regulację.
https://www.instagram.com/grannyspills/?utm_source=ig_web_button_share_sheet
Bohaterki ilustracji otwierającej tekst WSJ, Shudu i Granny Spills, to postacie wygenerowane, które mają realną, ludzką publiczność. Granny Spills w pierwszych tygodniach istnienia zebrała 400 tysięcy obserwujących na TikToku i milion na Instagramie. Stoi za nią dwuosobowe studio Blur Studios z Nowego Jorku, prowadzące równolegle kilka innych postaci, w tym Wielką Stopę, ulicznego reportera i trenerkę fitness.
Chcesz czytać więcej treści związanych z AI?
Dodaj AIPORT.pl do preferowanych źródeł Google
Dlaczego mózg nie ma czym tego zweryfikować
Nguyen opisuje coś, co psychologia poznawcza zna od kilku lat. Pytanie „Czy to prawdziwe, czy AI?” / „Is this real or AI?” przestało być pytaniem eksperckim i stało się mikroopłatą, którą płacimy przy każdym przewinięciu ekranu.
Badanie zespołu Elizabeth Miller opublikowane w „Psychological Science” w 2023 roku opisało zjawisko nazwane hiperrealizmem. Białe twarze wygenerowane przez sztuczną inteligencję były uznawane za ludzkie częściej niż zdjęcia prawdziwych osób. Uczestnicy mieli normalne zdolności rozpoznawania twarzy, a najlepszy z nich osiągnął zaledwie 80 procent trafności. Wcześniejsze prace Sophie Nightingale i Hany’ego Farida pokazały coś jeszcze bardziej niepokojącego: syntetyczne twarze bywają oceniane jako bardziej godne zaufania niż prawdziwe. Międzynarodowe badanie Franka z 2024 roku, obejmujące obrazy, dźwięk i tekst, wykazało wyniki na poziomie przypadku albo poniżej.
Intuicja podpowiadająca, że „dziwne dłonie zdradzą fałszywkę”, jest już bezużyteczna. Uczestnicy tych eksperymentów byli przy tym tym pewniejsi swoich ocen, im gorzej im szło.
Skala, która przestała być anegdotą
Pinterest, powołując się na literaturę naukową, podał jesienią 2025 roku, że materiały generatywne stanowią 57 procent wszystkich treści w sieci. NewsGuard naliczył w marcu 2026 roku 3006 witryn będących farmami treści produkowanych przez AI, ponad dwa razy więcej niż rok wcześniej. Model biznesowy jest prosty: generowanie kosztuje grosze, a platformy reklamowe płacą za kliknięcia.
Sprout Social w badaniu Pulse Survey z pierwszego kwartału 2026 roku odnotował, że 56 procent użytkowników widzi treści typu slop często albo bardzo często, a 88 procent deklaruje spadek zaufania do informacji w mediach społecznościowych właśnie z powodu materiałów generowanych maszynowo. Dwie trzecie badanych przyznaje, że są dziś bardziej wybiórczy w tym, z czym wchodzą w interakcję, niż rok temu.
Piszę o tym od dawna i widzę tu mechanizm, który powinien spędzać sen z powiek działom marketingu bardziej niż samym platformom. Kiedy odbiorca traci zaufanie do obrazu, traci je hurtowo. Także wobec zdjęć, które ktoś zrobił aparatem.
Nie mam nic przeciwko generatywnej grafice. Sam sprawdzałem te narzędzia i wiem, ile realnej pracy potrafią zdjąć z barków małej redakcji czy jednoosobowej firmy. Problem zaczyna się w miejscu, w którym oszczędność przestaje być oszczędnością, a staje się ukrywaniem. Reklama z twarzą, która nigdy nie istniała, sprzedaje dokładnie to samo co reklama ze statystą, tylko bez umowy i bez odpowiedzialności. Pytanie, które sobie zadaję, brzmi inaczej niż w amerykańskiej debacie. Nie „jak rozpoznać AI”, bo za rok nie rozpozna jej nikt. Raczej: kto weźmie na siebie ciężar oznaczenia i co się stanie z tymi, którzy tego nie zrobią, kiedy okaże się, że polski regulator zacznie działać dopiero jesienią. Obawiam się, że przez kilka miesięcy będziemy mieli obowiązek bez egzekucji, a to najgorszy możliwy sygnał dla firm, które chcą grać uczciwie.
Piotr Wolniewicz, Redaktor Naczelny AIPORT.pl
Opisz krótko, czego potrzebujesz. Jesteśmy największym HUB-em AI w Polsce — w naszej bazie znajdziesz blisko 500 zweryfikowanych firm specjalizujących się w AI. W Twoim imieniu poprosimy 3-5 dopasowanych wykonawców o kontakt w ciągu 48 godzin.
Platformy odkryły, że sama etykieta nie wystarcza
Pinterest wprowadził oznaczenia „AI modified” pod koniec kwietnia 2025 roku, opierając wykrywanie na metadanych w standardzie IPTC oraz własnych klasyfikatorach działających nawet wtedy, gdy plik nie ma żadnych znaczników. W październiku 2025 roku doszła do tego możliwość ograniczenia liczby takich materiałów w wybranych kategoriach: uroda, sztuka, moda, wystrój wnętrz. Matt Madrigal, dyrektor techniczny serwisu, tłumaczył wtedy, że chodzi o oddanie użytkownikom kontroli nad proporcją między ludzką twórczością a maszynową.
TikTok automatycznie etykietuje materiały z poświadczeniami C2PA i obniża zasięgi treściom, które sam wykryje bez deklaracji autora. LinkedIn poszedł dalej i w maju 2026 roku zaczął wprost tłumić schematyczne wpisy generowane maszynowo.
Mechanizm jest wszędzie ten sam i ma tę samą lukę. Wykrywanie opiera się na metadanych, a metadane da się usunąć jednym zrzutem ekranu.
Za każdą polską firmą AI stoi konkretny człowiek z imieniem i nazwiskiem, często ten sam w kilku miejscach naraz, i to właśnie ludzie, nie tabelki finansowania, są prawdziwym bohaterem tego artykułu.
Co to oznacza dla polskich firm
Od 2 sierpnia obowiązuje w Polsce artykuł 50 AI Act. Prezydent Karol Nawrocki podpisał 24 lipca ustawę o systemach sztucznej inteligencji, która buduje krajowe zaplecze do stosowania rozporządzenia. Powstaje Komisja Rozwoju i Bezpieczeństwa Sztucznej Inteligencji. Przewodniczący ma zostać powołany w październiku, cała Komisja rozpocznie pracę w listopadzie 2026 roku.
Najczęstsze nieporozumienie dotyczy zakresu. Rozporządzenie nie każe oznaczać wszystkiego, co powstało z udziałem sztucznej inteligencji. Obowiązki uruchamiają się w konkretnych sytuacjach:
- system wchodzi w bezpośrednią interakcję z człowiekiem, na przykład konsultant tekstowy lub głosowy na stronie
- system generuje albo modyfikuje treści syntetyczne: obrazy, dźwięk, wideo, tekst
- materiał jest deepfakiem, czyli realistycznie przedstawia osoby, przedmioty lub zdarzenia, które nie miały miejsca
- treść dotyczy spraw publicznych i ma informować opinię publiczną
- system rozpoznaje emocje albo klasyfikuje osoby według cech biometrycznych
Dostawcy istniejących systemów mają okres przejściowy na dostosowanie do 2 grudnia 2026 roku.
Sebastian Kopiej, prezes zarządu agencji Commplace, zwrócił uwagę na coś, co w polskich firmach będzie boleć najbardziej: „Przejrzystość nie jest naklejką, którą można przykleić do gotowego systemu dzień przed wejściem przepisów”.
Tło jest u nas ostrzejsze niż w Stanach. NASK zidentyfikował 13,2 tysiąca reklam ze zmanipulowanymi materiałami audiowizualnymi, w których wykorzystano 380 wizerunków znanych osób, w tym dziennikarzy i celebrytek. Dwie trzecie badanych nie rozpoznaje syntetycznego głosu. CSIRT KNF w raporcie rocznym podał, że ponad 96 procent z 41 751 zgłoszonych do blokady oszukańczych domen dotyczyło fałszywych inwestycji, a deepfake z twarzą rozpoznawalnej osoby jest ich standardowym opakowaniem. Adam Vaserstein z Blur Studios opisuje swój proces produkcyjny słowami: „Zrobienie jednego filmu zajmuje pięć do dziesięciu minut” / „Making one video can be 5-10 minutes”. Oszust używa tych samych narzędzi i tego samego zegara.
Dla polskiego przedsiębiorcy praktyczny wniosek jest prozaiczny. Trzeba wiedzieć, gdzie w firmie działa AI, kto odpowiada za efekt jej pracy i w którym miejscu odbiorca może to rozpoznać. Redakcje, agencje marketingowe, sklepy internetowe i działy kadr są w tej samej grupie podmiotów stosujących co producenci oprogramowania.
Amerykanie mają zmęczenie i porady, jak sobie z nim radzić. My mamy zmęczenie, porady i rozporządzenie. Nie jestem pewien, czy to nas ratuje, ale przynajmniej daje punkt odniesienia.
Źródła i metodologia
Artykuł powstał na podstawie analizy redakcji AIPORT.pl oraz dodatkowych źródeł, w tym felietonu Nicole Nguyen w The Wall Street Journal z dnia 02.08.2026, materiału TIME o studiu Blur Studios oraz relacji TechCrunch o narzędziach Pinteresta. Dane o wykrywalności treści syntetycznych pochodzą z badań opublikowanych w „Psychological Science” (Miller i in., 2023) oraz prac Nightingale i Farida. Statystyki rynkowe: NewsGuard, Sprout Social Pulse Survey Q1 2026, Pinterest Newsroom. Kontekst polski opracowano na podstawie danych NASK, CERT Polska i CSIRT KNF, komunikatu Ministerstwa Cyfryzacji oraz analiz prawnych opublikowanych między innymi przez „Rzeczpospolitą”, prawo.pl i ITwiz, skąd pochodzi wypowiedź Sebastiana Kopieja. Cytat Adama Vasersteina zweryfikowano z oryginalnym anglojęzycznym materiałem źródłowym. Komentarz redakcyjny i ocena kontekstu branżowego: Piotr Wolniewicz, Redaktor Naczelny AIPORT.pl. Artykuł będzie aktualizowany w miarę pojawiania się nowych informacji o egzekwowaniu obowiązków przejrzystości z artykułu 50 AI Act.
