1 tydzień temu
Wprowadzenie
Generowanie obrazów przez sztuczną inteligencję (dalej. „SI”) weszło w etap dojrzałości rynkowej. Dziś nie jest to już wyłącznie eksperymentalna technologia dla projektantów i entuzjastów nowych mediów, ale narzędzie realnie wykorzystywane w marketingu, projektowaniu produktów, e-commerce, komunikacji wizualnej, redakcji treści i branżach kreatywnych[1].
Wraz z tym wzrostem znaczenia zmienił się także punkt ciężkości debaty. Po pierwszej fali zainteresowania samą zdolnością modeli do tworzenia atrakcyjnych wizualnie obrazów coraz większe znaczenie mają dziś pytania o zarządzanie procesem, ryzyko prawne, obowiązki przejrzystości i odpowiedzialność organizacji za sposób używania takich narzędzi[2].
Kontynuując wcześniejsze rozważania o prawie autorskim, trzeba postawić kolejny krok: nie wystarczy pytać, kto jest autorem obrazu wygenerowanego przez SI. Równie ważne staje się to, jak organizacja projektuje pełny cykl życia treści, od briefu i promptu, przez wybór modelu, aż po publikację, oznaczenie, archiwizację i reagowanie na potencjalne roszczenia[3].
Od narzędzia do systemu pracy
Największym błędem popełnianym przez wiele organizacji jest traktowanie generatora obrazów jak prostego automatu do produkcji gotowych grafik. W praktyce profesjonalne użycie SI działa inaczej: narzędzie nie powinno być postrzegane jako samodzielny „twórca”, ale jako element szerszego systemu pracy kreatywnej i operacyjnej.
Oznacza to, iż realną wartość tworzy nie sam prompt, ale dobrze zaprojektowany proces. Na ten proces składają się: zdefiniowanie celu biznesowego, ustalenie ograniczeń prawnych i wizerunkowych, wybór modelu dopuszczonego do użycia, wygenerowanie wielu wersji, ocena podobieństw do istniejących treści, edycja przez człowieka, decyzja publikacyjna oraz ewentualne zastosowanie oznaczeń wynikających z regulacji lub polityki wewnętrznej.
W tym ujęciu generowanie obrazu nie kończy procesu twórczego, ale go rozpoczyna. Dla biznesu kreatywnego ma to duże znaczenie, ponieważ przesuwa akcent z samego „wytworzenia pliku” na jakość kontroli nad jego powstaniem i użyciem[4].
Jak zmienia się rola człowieka
W klasycznym modelu pracy kreatywnej człowiek był bezpośrednim wykonawcą niemal każdego elementu kompozycji. W modelu generatywnym człowiek coraz częściej pełni rolę projektanta intencji, kuratora wariantów, redaktora estetyki i decydenta odpowiedzialnego za końcowy rezultat[5].
Ta zmiana nie osłabia znaczenia człowieka, ale przesuwa je na wyższy poziom abstrakcji. To człowiek ustala założenia dzieła, definiuje styl i kontekst użycia, odrzuca błędne wyniki, poprawia kompozycję, dobiera końcową wersję oraz ocenia, czy materiał może zostać komercyjnie wykorzystany bez naruszenia cudzych praw albo bez ryzyka wprowadzenia odbiorcy w błąd.
Z punktu widzenia prawa autorskiego takie rozumienie procesu ma znaczenie praktyczne. Parlament Europejski (dalej „PE”), odnosząc się do generatywnej SI, podkreśla utrzymanie zasady ‚human authorship”, czyli oparcie ochrony prawa autorskiego na ludzkim autorstwie, a nie na autonomicznym działaniu systemu.
Obraz SI jako materiał pośredni
W wielu zastosowaniach biznesowych obraz wygenerowany przez SI nie powinien być traktowany jako ostateczny utwór gotowy do automatycznej publikacji. Znacznie bezpieczniejszy i dojrzalszy operacyjnie model polega na używaniu takich obrazów jako materiału pośredniego: szkicu kreatywnego, propozycji estetycznej, wizualizacji koncepcyjnej lub bazy do dalszej obróbki przez człowieka[6].
Takie podejście przynosi kilka korzyści jednocześnie. Po pierwsze, wzmacnia ludzki wkład twórczy. Po drugie, pozwala ograniczyć ryzyko przypadkowego podobieństwa do istniejących dzieł lub komercyjnie rozpoznawalnych kampanii. Po trzecie, ułatwia wdrożenie kontroli jakości i zgodności przed wypuszczeniem materiału na zewnątrz.
W praktyce wiele najbardziej wartościowych zastosowań SI w obszarze obrazu polega właśnie na przyspieszeniu pierwszej fazy pracy, a nie na pełnej automatyzacji całego procesu. To szczególnie istotne w środowiskach, w których końcowy materiał wpływa na wizerunek marki, sprzedaż, relacje z odbiorcami albo bezpieczeństwo prawne kampanii.
Transparentność jako obowiązek i standard rynkowy
Jednym z najważniejszych kierunków rozwoju regulacyjnego w UE jest przejrzystość treści generowanych przez SI. Komisja Europejska (dalej „KE’) rozwija kodeks praktyk dotyczący znakowania i oznaczania treści generowanych przez SI właśnie po to, by wspierać zgodność z art. 50 Aktu w sprawie sztucznej inteligencji i przygotować rynek na stosowanie obowiązków transparentności od 2 sierpnia 2026 r.
FAQ Komisji wskazuje, iż kodeks ma być dobrowolnym narzędziem wspierającym zgodność dostawców i podmiotów wdrażających systemów generatywnej SI z obowiązkami wynikającymi z art. 50 ust. 2 i 4 powyższego aktu. Oznacza to, iż rynek nie będzie opierał się wyłącznie na literalnym brzmieniu przepisu, ale także na praktycznych wytycznych dotyczących sposobów znakowania, wykrywalności i ujawniania pochodzenia treści.
Z perspektywy organizacji korzystających z generatorów obrazów jest to sygnał bardzo istotny. Transparentność przestaje być jedynie dobrą praktyką komunikacyjną i staje się elementem architektury zgodności, który trzeba uwzględnić już na etapie projektowania procesu twórczego i publikacyjnego.
Co dokładnie wynika z art. 50 Aktu w sprawie sztucznej inteligencji
Artykuł 50 ww. aktu nakłada obowiązki zarówno na dostawców, jak i na podmioty wykorzystujące systemy SI w praktyce zawodowej. W odniesieniu do treści syntetycznych szczególne znaczenie mają reguły dotyczące znakowania treści generowanych lub modyfikowanych przez SI oraz ujawnieniu w przypadku deepfake’ów.
Z dostępnych materiałów interpretacyjnych wynika, iż dostawcy systemów powinni wdrażać techniczne rozwiązania pozwalające oznaczać treści generowane lub zmanipulowane przez SI w sposób możliwy do maszynowego odczytu, wykrywalny i możliwie odporny na utratę jakości treści. Z kolei wdrożeniowcy, czyli podmioty używające takich systemów zawodowo, w określonych przypadkach muszą ujawniać odbiorcom, iż dana treść została sztucznie wygenerowana albo zmanipulowana.
Warto podkreślić, iż nie chodzi tu wyłącznie o tekst. Obrazy, wideo i dźwięk są centralnym obszarem zainteresowania art. 50, zwłaszcza gdy syntetyczny materiał może zostać odebrany jako autentyczny zapis rzeczywistości[7].
Gdzie zaczyna się deepfake
W praktyce rynkowej pojęcie deepfake bywa nadużywane i używane wobec każdej treści stworzonej przez SI. To nie jest precyzyjne podejście. Z materiałów Komisji i analiz dotyczących art. 50 www. aktu wynika, iż deepfake odnosi się do obrazu, audio lub wideo wygenerowanego albo zmanipulowanego przez SI w sposób imitujący realne osoby, obiekty, miejsca, podmioty lub zdarzenia tak, by odbiorca mógł uznać taki materiał za autentyczny.
To rozróżnienie ma bardzo konkretne skutki. Fantastyczna ilustracja, abstrakcyjna kompozycja albo estetyczna wizualizacja produktu co do zasady nie niesie takiego samego ryzyka jak obraz przedstawiający pozornie prawdziwą scenę z udziałem istniejącej osoby, marki albo zdarzenia. Im wyższe ryzyko pomylenia syntetycznego obrazu z dokumentacją rzeczywistości, tym większe znaczenie zyskuje ujawnienie i kontrola przed publikacją.
Jednocześnie Akt w sprawie sztucznej inteligencji przewiduje złagodzenie dla treści o charakterze ewidentnie artystycznym, kreatywnym, satyrycznym lub fikcyjnym. Nie oznacza to jednak pełnego zwolnienia z obowiązków, ale raczej wymóg ujawnienia ingerencji SI w sposób odpowiedni, który nie zakłóca odbioru dzieła.
Prawo autorskie to tylko część układanki
W pierwszym artykule centralne miejsce zajmowało pytanie o status prawnoautorski obrazu generowanego przez SI. Druga część wymaga spojrzenia szerszego: w praktyce wiele ryzyk związanych z obrazami SI wykracza poza klasyczne pytanie o to, czy dany wynik jest „utworem” i komu przysługują do niego prawa.
Równie ważne są ryzyka dotyczące wizerunku, znaków towarowych, renomy przedsiębiorstwa, wprowadzającej w błąd komunikacji handlowej oraz wykorzystywania wizualnych motywów zbyt silnie kojarzonych z konkretnym twórcą, marką lub kampanią. Organizacja może więc ponosić ryzyko choćby wtedy, gdy spór stricte autorski nie jest oczywisty.
W praktyce oznacza to konieczność prowadzenia oceny wielowarstwowej. Materiał może być akceptowalny z jednego punktu widzenia, a jednocześnie ryzykowny z innego, na przykład bezpieczny autorsko, ale problematyczny ze względu na pozorne sugerowanie autentycznego zdjęcia prawdziwej osoby albo imitację opakowania rozpoznawalnej marki.
Znaczenie danych treningowych i rynku licencji
PE w marcu 2026 r. przyjął rezolucję dotyczącą prawa autorskiego i generatywnej SI, w której mocno akcentuje potrzebę większej przejrzystości danych treningowych, budowy mechanizmów licencjonowania treści wykorzystywanych do trenowania modeli oraz zapewnienia sprawiedliwego wynagradzania uprawnionych. Rezolucja podkreśla też utrzymanie zasady ludzkiego autorstwa i wzmacnia presję na dostawców systemów generatywnych, by lepiej dokumentowali źródła danych oraz współpracowali z twórcami i posiadaczami praw.
Ten kierunek jest istotny również dla użytkowników końcowych, choćby o ile nie budują oni własnych modeli. Wybór dostawcy narzędzia do generowania obrazów coraz bardziej będzie oceniany także przez pryzmat tego, czy dostawca przedstawia spójną politykę dotyczącą danych treningowych, respektowania mechanizmów wyłączenia, transparentności i licencjonowania.
W praktyce oznacza to, iż strategia „używajmy czegokolwiek, dopóki ktoś nas nie pozwie” staje się coraz bardziej ryzykowna. Kierunek unijny zmierza do większej rozliczalności, a nie do pozostawienia obszaru generatywnej SI w strefie pełnej dowolności[8].
Governance dla organizacji korzystających z SI obrazowej
Każda organizacja, która chce używać SI do tworzenia obrazów w sposób powtarzalny i bezpieczny, powinna zbudować własny model governance. Nie musi to oznaczać skomplikowanej struktury korporacyjnej, ale powinno oznaczać jasne role, polityki, etapy akceptacji i zasady dokumentowania decyzji.
Najprostszy skuteczny model można oprzeć na trzech liniach odpowiedzialności.
Pierwsza dotyczy zespołu kreatywnego lub marketingowego, który inicjuje potrzebę stworzenia obrazu i odpowiada za sens biznesowy oraz jakość materiału.
Druga dotyczy funkcji prawnej, compliance lub osoby wyznaczonej do oceny ryzyk związanych z użyciem SI.
Trzecia dotyczy właściciela procesu biznesowego, który odpowiada za zatwierdzenie publikacji oraz ewentualne usunięcie treści w razie sporu.
Bezpieczny workflow od briefu do publikacji
Najbardziej użyteczne podejście praktyczne polega na zaprojektowaniu workflow, który porządkuje działania zespołu i zmniejsza liczbę błędów. Taki workflow nie musi być ciężki proceduralnie, ale powinien być przewidywalny, audytowalny i dostosowany do poziomu ryzyka danej treści.
Przykładowy model może wyglądać następująco:
– brief zawiera cel biznesowy, grupę odbiorców, zakres użycia i listę wykluczeń, na przykład zakaz używania wizerunku konkretnych osób lub odniesień do istniejących marek;
– wybór narzędzia odbywa się wyłącznie z listy rozwiązań dopuszczonych przez organizację;
– prompty nie mogą nakazywać tworzenia obrazów „w stylu” konkretnego żyjącego artysty ani kopiować rozpoznawalnych kampanii;
– zespół generuje kilka wariantów i porównuje ich ryzyka, zamiast automatycznie wybierać pierwszy technicznie udany wynik;
– końcowy materiał przechodzi kontrolę jakości i compliance, obejmującą ocenę podobieństwa, ryzyka wprowadzenia w błąd oraz wymogu oznaczenia;
– wersja opublikowana jest archiwizowana razem z podstawowymi danymi o jej pochodzeniu i osobie zatwierdzającej.
Dokumentacja jako dowód należytej staranności
W sporach dotyczących generatywnej SI coraz większe znaczenie będzie mieć nie tylko sam rezultat, ale także możliwość odtworzenia procesu jego powstania. Dlatego jednym z kluczowych elementów dojrzałego compliance jest dokumentowanie użycia systemów generatywnych.
Praktyczny rejestr użycia obrazu SI może obejmować: nazwę narzędzia, datę wygenerowania, autora briefu, osobę publikującą, główne prompty, informację o późniejszej edycji, cel użycia, ocenę ryzyka, decyzję co do oznaczenia oraz miejsce publikacji. Taki rejestr nie musi być przesadnie rozbudowany, ale powinien pozwalać wykazać, iż organizacja działała świadomie i z należytą starannością.
Dokumentacja pełni też funkcję strategiczną. Ułatwia obronę przed zarzutami, wspiera wewnętrzne audyty, porządkuje odpowiedzialność w zespole i pozwala analizować, które zastosowania SI rzeczywiście przynoszą wartość, a które generują zbyt wysokie ryzyko operacyjne lub reputacyjne.
Praktyczne rekomendacje compliance
1. Przyjmij formalną politykę używania generatorów obrazów
Polityka powinna określać, kto może korzystać z narzędzi, do jakich zastosowań, na jakich warunkach oraz w jakich przypadkach wymagana jest dodatkowa akceptacja prawna lub compliance. Szczególnie istotne jest rozróżnienie użyć wewnętrznych od publicznych oraz kreatywnych od informacyjnych.
2. Ogranicz katalog narzędzi do rozwiązań zatwierdzonych
Nie każdy model lub aplikacja oferuje taki sam poziom przejrzystości, warunków licencyjnych i kontroli danych. Organizacja powinna korzystać tylko z tych narzędzi, które przeszły podstawowe due diligence i mają akceptowalne warunki użycia.
3. Wprowadź zasady redagowania promptów
Prompty powinny unikać odwołań do realnych osób, znaków towarowych, konkretnych żyjących artystów i materiałów mogących prowadzić do imitacji cudzych dzieł lub kampanii. Warto tworzyć katalog promptów dozwolonych, neutralnych i zakazanych.
4. Ustanów obowiązkowy human review
Żaden obraz przeznaczony do publikacji zewnętrznej nie powinien trafiać do obiegu bez oceny człowieka. Taka ocena powinna obejmować nie tylko estetykę, ale też ryzyko prawne, możliwość wprowadzenia odbiorcy w błąd i zgodność z zasadami marki.
5. Stosuj oznaczenia tam, gdzie wymaga tego prawo lub ryzyko
Jeżeli materiał może być uznany za deepfake albo w inny sposób sugerować autentyczność zdarzenia, osoby lub sytuacji, należy wdrożyć adekwatny disclosure. W wielu organizacjach warto przyjąć także szerszą politykę transparentności niż minimum prawne, aby ograniczyć ryzyko reputacyjne.
6. Dokumentuj ludzki wkład twórczy
Warto zachowywać informacje o selekcji wariantów, retuszu, kompozycji i zmianach dokonanych po wygenerowaniu obrazu. Taka praktyka może pomóc zarówno w wykazywaniu oryginalnego wkładu człowieka, jak i w porządkowaniu praw do materiału między członkami zespołu, klientem i wykonawcami.
7. Ureguluj zasady kontraktowe
Umowy z pracownikami, agencjami i freelancerami powinny precyzować, czy wolno używać generatywnej SI, kto odpowiada za zgodność materiałów i jak wygląda podział ryzyk oraz uprawnień do końcowych rezultatów. W przeciwnym razie organizacja może mieć trudność z dochodzeniem roszczeń lub obroną przed nimi.
8. Przygotuj procedurę reagowania na zgłoszenia
Jeżeli pojawi się zarzut naruszenia praw autorskich, wizerunku lub oznaczeń transparentności, organizacja powinna mieć gotowy proces przyjmowania zgłoszeń, czasowego wstrzymania użycia materiału, oceny sprawy i podjęcia decyzji o korekcie, usunięciu albo obronie publikacji.
9. Monitoruj rozwój wytycznych UE
Do 2 sierpnia 2026 r. i po tej dacie znaczenie będą miały nie tylko przepisy Aktu w sprawie sztucznej inteligencji, ale również praktyczne kodeksy, drafty i interpretacje rozwijane przez Komisję oraz rynek. Regularny monitoring powinien stać się częścią systemu compliance każdej organizacji używającej SI do treści wizualnych.
Co to oznacza dla biznesu kreatywnego
Dla firm i zespołów kreatywnych najważniejszy wniosek jest prosty: przewagę zyskają nie te podmioty, które generują najwięcej obrazów, ale te, które potrafią robić to w sposób uporządkowany, udokumentowany i zgodny z rosnącymi oczekiwaniami regulacyjnymi. SI przestaje być przewagą samą w sobie; przewagą staje się dopiero umiejętność bezpiecznego osadzenia tej technologii w realnym procesie biznesowym.
Dojrzałe wykorzystanie generatorów obrazów wymaga połączenia kreatywności, prawa, operacji i odpowiedzialności komunikacyjnej. Właśnie dlatego przyszłość tego obszaru będzie zależała nie tylko od jakości modeli, ale także od tego, jak dobrze organizacje nauczą się łączyć innowację z transparentnością, szybkość z kontrolą ryzyka, a skalę działania z poszanowaniem praw twórców i odbiorców[9].
r.pr. dr Wiktor Czeszejko-Sochacki
[1] https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/code-practice-ai-generated-content I https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/faqs/guidelines-and-code-practice-transparent-ai-systems I https://www.jacobacci-law.com/news-and-publications/european-parliament-adopts-resolution-on-copyright-and-generative-ai-key-implications-for-ai-developers-and-rights-holders-en
[2] https://www.kirkland.com/publications/kirkland-alert/2026/02/illuminating-ai-the-eus-first-draft-code-of-practice-on-transparency-for-ai I https://www.ddg.fr/actualite/copyright-and-generative-artificial-intelligence-the-european-parliament-resolution-of-10-march-2026
[3] https://artificialintelligenceact.eu/article/50/
[4] https://www.europarl.europa.eu/thinktank/en/document/EPRS_ATA(2026)782674
[5] https://trafficwatchdog.pl/pl/blog/hwwk9tbje204okjcza596h7q/prawa-autorskie-do-obrazow-generowanych-przez-ai-stan-na-rok-2025
[6] https://marszalstudio.pl/ai-act-fotografia-produktowa-2026/
[7] https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/library/commission-publishes-second-draft-code-practice-marking-and-labelling-ai-generated-content I https://www.aiacto.eu/en/blog/article-50-ai-act-transparence-deepfakes-contenu-ia
[8] https://www.nomosparis.com/en/european-parliament-resolution-meps-want-to-strengthen-copyright-protection-to-meet-the-challenges-of-generative-artificial-intelligence/
[9] https://www.linkedin.com/pulse/code-practice-ai-commission-seeks-balance-between-mathieu-gitton-uoiue I https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/ai-code-practice I https://thelegalwire.ai/european-parliament-adopts-resolution-on-copyright-and-generative-ai/ I https://www.jonesday.com/en/insights/2026/01/european-commission-publishes-draft-code-of-practice-on-ai-labelling-and-transparency I https://www.linkedin.com/pulse/proposal-code-practice-transparency-ai-generated-content-key-6omse I https://artificialintelligenceact.eu
