Oznaczanie treści AI: co musisz oznaczać po 2 sierpnia 2026, a czego nie

Klient przysyła Ci reklamę. Na zdjęciu właściciel firmy trzyma produkt, uśmiecha się do kamery, mówi jedno zdanie o promocji. Tyle że właściciel nigdy tego zdania nie nagrał – wygenerował je awatar, a agencja tylko podłożyła jego twarz i sklonowany głos. Właściciel się zgodził, materiał wygląda świetnie, kampania rusza w poniedziałek.

Musisz to oznaczyć? Tak. Oznaczanie treści AI to obowiązek ujawnienia, że materiał został wygenerowany albo istotnie zmodyfikowany przez sztuczną inteligencję – i dotyczy to reklam, treści marketingowych, contentu oraz publikacji w social mediach. Nie pomoże Ci fakt, że osoba na nagraniu wyraziła zgodę.

Od 2 sierpnia 2026 roku stosowany jest artykuł 50 AI Actu, a 11 sierpnia weszła w życie polska ustawa o systemach sztucznej inteligencji. Od 28 października ruszają kontrole i kary. Jeśli jesteś właścicielem firmy, pracujesz w dziale marketingu, agencji reklamowej albo odpowiadasz za publikację treści cyfrowych z użyciem AI, to nie jest już temat „na później”. Przez ostatnie tygodnie w każdej rozmowie z klientami wracał ten sam problem i za każdym razem w dwóch skrajnych wersjach: „oznaczamy wszystko, co dotknęło AI, bo bezpieczniej” albo „nikt tego nie sprawdzi, jedziemy jak dotąd”.

Obie są błędne i obie kosztują – jedna wiarygodność, druga może kosztować konkretne pieniądze.

Ten tekst jest praktycznym przewodnikiem po tym, co realnie trzeba oznaczać w marketingu, contentcie i social mediach, a czego nie. Wyjaśniam tu obowiązki prawne przy treściach generowanych i modyfikowanych przez AI, różnicę między rolą dostawcy a podmiotu stosującego AI, zasady oznaczania deepfake’ów, tekstów i materiałów multimedialnych oraz procedury kontrolne i sankcje. Bez cytowania motywów rozporządzenia zdanie po zdaniu, za to z tabelami werdyktów, konkretnymi formułami komunikatów i planem wdrożenia, który da się zrobić w tydzień.

 

Zastrzeżenie: jestem praktykiem marketingu, nie prawnikiem. Poniższe to opis stanu prawnego i dobrych praktyk według stanu na sierpień 2026 roku, a nie porada prawna. Przy nietypowych przypadkach – awatary, wizerunki, twierdzenia zdrowotne – idź do kancelarii albo skorzystaj z opinii indywidualnej, o której piszę w dalszej części.

 

Cztery rzeczy, które przesądzają o obowiązku

Zanim wejdziemy w szczegóły, zapamiętaj jedno zdanie, bo rozwiązuje ono 80% wątpliwości:

Narzędzie nie przesądza. Kontekst przesądza.

To, że użyłeś Midjourney, ChatGPT czy Gemini, samo z siebie nie tworzy obowiązku oznaczenia. O obowiązku decydują cztery rzeczy naraz:

 

1. 1. Rola – jesteś dostawcą systemu czy podmiotem stosującym?

1. 1. Rodzaj treści – tekst, obraz, audio, wideo, chatbot?

1. 1. Kontekst publikacji – co odbiorca widzi, gdzie i czego się w tym kanale spodziewa?

1. 1. Realna kontrola człowieka – kto sprawdził, kto zatwierdził, kto bierze odpowiedzialność?

Obowiązek widocznego oznaczania jest wyjątkiem uruchamianym przez konkretny scenariusz. Nie obejmuje automatycznie każdej treści, przy której AI pomogła.

 

Co się zmieniło 2 i 11 sierpnia 2026

Najwięcej pomyłek bierze się z wrzucania wszystkich dat AI Actu do jednego worka. Po AI Omnibusie (rozporządzenie UE 2026/1744, zmieniające art. 113 rozporządzenia 2024/1689) kalendarz wygląda tak:

 

Data	Co zaczyna obowiązywać
2 lutego 2025	Zakazane praktyki (art. 5) i obowiązek kompetencji AI (art. 4)
2 sierpnia 2025	Modele ogólnego przeznaczenia (GPAI), organy, przepisy o karach
2 sierpnia 2026	Art. 50: przejrzystość, chatboty, deepfake, tekst interesu publicznego
2 grudnia 2026	Koniec wąskiego okresu z art. 50 ust. 2 – techniczne znakowanie u dostawców części starszych systemów
2 grudnia 2027	Systemy wysokiego ryzyka samodzielne (załącznik III)
2 sierpnia 2028	AI w produktach regulowanych sektorowo (załącznik I)
Zwróć uwagę na 2 grudnia 2026. Widziałem już kilka interpretacji w stylu „mamy czas do grudnia”. Nie mamy. Ten termin dotyczy wyłącznie technicznego znakowania wyjść przez dostawców systemów obecnych na rynku przed 2 sierpnia. To nie są wakacje od oznaczania deepfake’ów ani tekstów o sprawach publicznych – te obowiązki działają od sierpnia.

Po stronie polskiej: ustawa z 3 lipca 2026 roku o systemach sztucznej inteligencji (Dz.U. 2026 poz. 1003) weszła w życie 11 sierpnia i przy okazji zmienia dziesięć innych ustaw. Powołuje KRiBSI – Komisję Rozwoju i Bezpieczeństwa Sztucznej Inteligencji – jako organ nadzoru rynku i pojedynczy punkt kontaktowy. Kontrole, postępowania, kary i opinie indywidualne ruszają 28 października 2026 roku.

I teraz rzecz, którą trzeba powiedzieć wprost, bo krąży odwrotna plotka: brak powołanego organu to nie okres przejściowy. Przewodniczący ma być powołany do 11 października, pierwsze posiedzenie Komisji do 11 listopada. Artykuł 50 obowiązuje niezależnie od tego kalendarza, bo rozporządzenie unijne stosuje się bezpośrednio. Materiał, który publikujesz dzisiaj, zwykle będzie dostępny także po 28 października – i wtedy już jest z czego rozliczać.

Jeden wyjątek na pocieszenie: nie oznaczamy wstecz. Treści opublikowane przed 2 sierpnia 2026 zostają, jak są. Billboard rozwieszony w lipcu nie wymaga naklejki. Ale jeśli tę samą reklamę wgrywasz ponownie na platformę po tej dacie, to jest nowa publikacja i wymaga świeżej oceny.

 

Kto ma jaki obowiązek: dostawca kontra podmiot stosujący

Ta sama treść, inny przepis, inny obowiązek. Dlatego najpierw rola, potem scenariusz, na końcu komunikat.

Podmiot stosujący (deployer, art. 3 pkt 4) – używa systemu AI pod własną kontrolą w działalności zawodowej i na własną odpowiedzialność, a nie w ramach osobistej działalności pozazawodowej. To agencja, redakcja, dział marketingu, Twoja firma. W dziewięciu przypadkach na dziesięć jesteś właśnie tutaj. Twoje obowiązki z art. 50 to ujawnianie deepfake’ów i tekstów interesu publicznego (ust. 4) oraz informowanie osób przy rozpoznawaniu emocji i biometrii (ust. 3).

Dostawca (provider, art. 3 pkt 3) – tworzy system albo zleca jego zbudowanie i wprowadza go do obrotu pod własną nazwą lub znakiem towarowym. Producent generatora, firma z własnym asystentem. Jego obowiązki: informacja o interakcji wbudowana w projekt systemu (ust. 1) i maszynowo czytelne znakowanie wyjść (ust. 2).

Pracownik nie jest osobnym podmiotem stosującym. Jeśli Twój specjalista używa ChatGPT w obowiązkach służbowych, podmiotem stosującym jest firma. Przy umowie o pracę sprawa jest oczywista – odpowiada pracodawca. Przy umowie o dzieło, zleceniu albo B2B zaczynają się odcienie szarości i patrzy się na to, pod czyim brandingiem materiał trafia do odbiorcy, kto udostępnia narzędzie i jak realnie ułożona jest współpraca. To ważne także dlatego, że osoby odpowiedzialne za publikację muszą zadbać o czytelny komunikat dla odbiorcy końcowego. Inaczej wygląda też ocena, gdy ktoś korzysta z systemu wyłącznie w osobistej działalności pozazawodowej. Sam fakt, że robocza wersja powstała pomocą sztucznej inteligencji, nie przesądza jeszcze automatycznie o obowiązku oznaczenia, jeśli człowiek realnie ją redaguje i zatwierdza.

 

Kiedy przypadkiem stajesz się dostawcą

To jest pułapka, w którą wpadają firmy budujące własne rozwiązania na cudzych modelach, w tym na generatywne systemy. Podmiot stosujący w rozumieniu AI Act staje się dostawcą, gdy:

 

• • oddaje do użytku cudzy system pod swoją nazwą lub znakiem towarowym (art. 25 ust. 1 lit. a),
  • zmienia system wysokiego ryzyka tak głęboko, że nadal jest wysokiego ryzyka (lit. b),
  • używa systemu w sposób, który czyni z niego system wysokiego ryzyka (lit. c).

Podpinasz się przez API do dużego modelu, dokładasz swoją warstwę i sprzedajesz to pod własną marką? Jesteś dostawcą z pełnym pakietem obowiązków. W praktyce dotyczy to też sytuacji, gdy agencja, redakcja lub dział marketingu nie tylko korzystają z narzędzia, ale odpowiadają za przygotowanie i publikację materiału, a nie wyłącznie za stronę techniczną. Pracownik nie jest osobnym podmiotem stosującym, bo działa w ramach organizacji; inaczej ocenia się jednak użycie systemu w osobistej działalności pozazawodowej niż użycie zawodowe. Sam prompt, własna persona asystenta czy podłączenie API bez brandowania i sprzedaży zwykle Cię dostawcą nie czynią – decyduje wprowadzenie do obrotu albo oddanie do użytku pod własną marką. Samo wsparcie pomocą sztucznej inteligencji lub pomocą AI przy pracy nad treścią nie zmienia jeszcze roli podmiotu ani automatycznie nie uruchamia obowiązku oznaczenia.

 

Co AI zrobiła z treścią: assisted, manipulated, generated

Zanim sięgniesz po przepis, odpowiedz sobie na proste pytanie: co ta AI właściwie zrobiła? Ten podział wprowadził Tomek Turba z Securitum i jest na tyle czytelny, że używam go teraz na warsztatach z zespołami klientów.

 

Poziom	Co robi AI	Przykłady	Werdykt
Assisted	AI pomaga	research, literówki, format, kadrowanie, kolory, kompresja	zwykle bez widocznej etykiety
Manipulated	AI zmienia	nowa argumentacja, podmieniony lub syntetyzowany głos, zmieniona scena, wygląd albo funkcja produktu	ocena skutku i autentyczności, zwykle „AI modified”
Generated	AI tworzy od zera	nowy tekst, obraz, audio, wideo, osoba, wydarzenie	kontekst nadal przesądza, ale w praktyce oznaczamy
Pytanie kontrolne, które warto powiesić nad biurkiem całego zespołu: czy AI zmieniła znaczenie, dowód albo pozorną autentyczność treści?

Granica między standardową edycją a istotną zmianą:

Standardowa edycja – literówki, interpunkcja, format i układ, kadrowanie i rozdzielczość, kolor, kompresja, redukcja szumu, techniczna poprawa jakości. Sens i rzeczywistość pozostają.

Istotna zmiana – nowe twierdzenia i argumenty, spreparowana wypowiedź lub głos, zdarzenie, które nie miało miejsca, nieistniejąca cecha produktu, realistyczna syntetyczna osoba. Zmienia się przekaz albo pozór autentyczności.

Reguła praktyczna: jeśli nie umiesz obronić tezy „to tylko techniczna korekta”, traktuj zmianę jako istotną i przejdź pełne drzewo decyzji.

Ładnie widać to na wizualizacjach architektonicznych, bo dostaję to pytanie od klientów z branży budowlanej. Dorzucasz do renderu drzewo, chmurkę, poprawiasz światło? To wciąż assisted, jak autokorekta w Wordzie albo Photoshop zmieniający kąt padania słońca. Ale jeśli w tle zamiast przypadkowego drzewa pojawia się rozpoznawalne miejsce, w którym budynek ma rzekomo stać – kontekst się zmienia, powstaje pozór innej rzeczywistości i obowiązek wraca; tak samo gdy mówimy o materiałach wygenerowanych od zera, o elementach w całości wygenerowane przez model, o treści częściowo zmodyfikowanych lub o samym wykorzystaniu sztucznej inteligencji przez API do dużego modelu albo własne narzędzia AI oparte na systemach generatywnych, bo wtedy treści wygenerowane trzeba ocenić pod kątem oznaczenia.

 

Pięć wejść do artykułu 50

Cały art. 50 sprowadza się do pięciu scenariuszy. Jeśli Twój materiał nie łapie się na żaden z nich, widoczna etykieta zwykle nie jest wymagana.

 

Przepis	Adresat	Pytanie kontrolne	Co musisz zrobić
art. 50 ust. 1	dostawca	System wchodzi bezpośrednio w interakcję z człowiekiem?	Zaprojektuj system tak, by odbiorca wiedział, że rozmawia z AI
art. 50 ust. 2	dostawca	System generuje syntetyczny obraz, audio, wideo lub tekst?	Znakuj wyjścia maszynowo czytelnie i w sposób wykrywalny
art. 50 ust. 3	podmiot stosujący	Rozpoznawanie emocji albo kategoryzacja biometryczna?	Poinformuj osoby poddane działaniu systemu, pilnuj podstawy w RODO
art. 50 ust. 4	podmiot stosujący	Obraz, audio lub wideo spełnia test deepfake?	Ujawnij widocznie lub słyszalnie
art. 50 ust. 4 ak. 2	podmiot stosujący	Tekst ma informować opinię publiczną o sprawie interesu publicznego?	Ujawnij, chyba że działa wyjątek redakcyjny
Przy art. 50 ust. 2 chodzi o obowiązek oznaczania i o zasady oznaczania treści generowanych wtedy, gdy system tworzy materiał od zera, a nie tylko poprawia lub przekształca istniejący plik; w praktyce to ważne dla zakresie przejrzystości treści generowanych oraz przejrzystości treści generowanych odbiorcy.

Formę i moment określa art. 50 ust. 5: jasno, rozróżnialnie, najpóźniej przy pierwszej interakcji lub ekspozycji, z uwzględnieniem wymogów dostępności. Gdy zadajesz pytanie kontrolne o zmianę znaczenia lub autentyczności, przy komunikacie o użyciu AI warto dodać też informację o skali udziału człowieka, bo pomaga to w oznaczania treści wygenerowanych.

Przykładowo: jeśli AI tylko retuszuje wizualizację architektoniczną, ocena będzie inna niż wtedy, gdy tworzy całą scenę jako materiały wygenerowane, co ma znaczenie także dla oznaczania treści generowanych.

 

Deepfake: trzy testy, które muszą wypaść razem

Deepfake w rozumieniu AI Actu (art. 3 pkt 60) jest znacznie szerszy niż podmiana twarzy, od której cała ta historia się zaczęła. Materiał jest deepfakiem, gdy spełnia wszystkie trzy warunki naraz:

 

1. 1. Format i AI – obraz, audio lub wideo wygenerowane albo zmienione przez AI.

1. 1. Podobieństwo – przypomina istniejącą osobę, obiekt, miejsce, podmiot lub zdarzenie, które mogły istnieć albo miały miejsca w rzeczywistości.

1. 1. Pozór autentyczności – w danym kontekście może fałszywie wyglądać na autentyczne.

Odpada którykolwiek – nie ma pełnej definicji deepfake’a.

Test robisz oczami przeciętnego odbiorcy i w realnym kontekście publikacji. To ważne, bo marketerzy mają skłonność do oceniania własnych materiałów okiem eksperta, który wie, gdzie szukać artefaktów. Nie pytaj tylko „czy wygląda realistycznie”. Pytaj też: kogo lub co to przypomina, co sugeruje i czego odbiorca spodziewa się w tym kanale. Formę i moment określa art. 50 ust. 5, a te zasady służą przejrzystości treści generowanych i obejmują zarówno obowiązek oznaczania treści generowanych, jak i treści wygenerowanych lub istotnie zmienionych.

Trzy warianty tego samego zdjęcia pokazują, jak bardzo kontekst zmienia wynik:

 

• • Twoje zdjęcie przerobione na postać z gry – zbroja, świecący miecz, na ramieniu czerwony kot z zielonymi oczami. Jawna fikcja, bo czerwone koty nie chodzą po tym świecie. Zwykle nie deepfake, nie oznaczamy.
  • To samo zdjęcie, realistyczna scena, w ręku prawdziwy produkt – wyglądasz jak na normalnej sesji, produkt istnieje, sytuacja nigdy się nie wydarzyła, więc materiał wymagało oznaczenia jako istotnie zmieniony.
  • Awatar mówiący słowa, których dana osoba nie nagrała – pozór autentyczności maksymalny. Takie nagrania audio lub materiały wideo oznaczamy bezwzględnie.

I najważniejsze zdanie tej sekcji: zgoda osoby na wykorzystanie wizerunku nie usuwa obowiązku transparentności. Zgoda rozwiązuje część ryzyk (dobra osobiste, wizerunek), ale materiał nadal jest deepfakiem. Transparentność odpowiada na pytanie „co widzi odbiorca”. Zgoda odpowiada na zupełnie inne pytanie.

 

Werdykty, które przydają się w codziennej produkcji

 

Przypadek	Werdykt
Sklonowany głos prawdziwego prowadzącego	Oznaczać
Awatar prezesa przekazuje wypowiedź, której nie nagrał (nawet za zgodą)	Oznaczać
Prawdziwy produkt na wygenerowanym tle, bez zmiany cech	Zwykle nie
AI dodaje produktowi funkcję albo efekt, którego nie ma	Oznaczać, plus ryzyko reklamy wprowadzającej w błąd
Wygenerowany pożar, protest albo włamanie wyglądające jak news	Oznaczać
Dubbing AI: samo tłumaczenie, bez imitowania konkretnej osoby	Zwykle nie uruchamia art. 50 ust. 4
Dubbing AI: sklonowany głos, twarz albo ruch ust realnej osoby w materiale wideo lub nagraniu audio	Materiał do testu deepfake, domyślnie ostrożnie
Prawdziwa odzież na wygenerowanej modelce	Oznaczać – sztuczna osoba sama w sobie tworzy pozór
Ten ostatni wiersz to prawdziwy problem dla e-commerce, bo generowane modelki weszły do fotografii produktowej szeroko i cicho. Prawdziwy, niezmieniony produkt na sztucznie wygenerowanej postaci wymaga ujawnienia. Produkt jest tu kwestią poboczną – to osoba tworzy pozór innej rzeczywistości, a jeśli materiał sugeruje zdarzenia, które nie miały miejsca, zwykle też wymaga oznaczenia.

Sztuka, satyra i ewidentna fikcja, a także formy o analogicznym charakterze, mogą korzystać z łagodniejszej formy ujawnienia, która nie psuje odbioru dzieła i nie utrudnia wyświetlania – na przykład informacji w opisie zamiast planszy na starcie. To nadal ocena kontekstowa, a nie automatyczne zwolnienie, i w reklamie komercyjnej interpretuje się ją wąsko.

Dorzucę jeszcze jedno, z perspektywy kogoś, kto ogląda te narzędzia od środka. Bariera techniczna właśnie zniknęła. Grok pozwala dziś wyciąć z obrazu pojedynczy segment – bluzę, trzymany przedmiot, całą sylwetkę – i podmienić go w kilka sekund, praktycznie bez ograniczeń co do osoby. Skoro zrobi to każdy stażysta między jednym mailem a drugim, cały ciężar przenosi się na kontekst publikacji i uczciwość oznaczenia.

 

Tekst z AI: trzy bramki i wyjątek redakcyjny

Tu jest dziś najtrudniej, bo rozpoznawalność tekstu generowanego spadła praktycznie do zera. Wystarczy podnieść temperaturę modelu albo rzucić w agenta „zhumanizuj mi to” i znaczniki znikają, a halucynacje brzmią jak ładnie ułożona rzeczywistość.

Dobra wiadomość: obowiązek dotyczy wąskiego wycinka tekstów informacyjnych. Uruchamia go dopiero komplet trzech odpowiedzi TAK:

 

1. 1. Tekst – AI go wygenerowała albo istotnie zmieniła?

1. 1. Cel publikacji – służy celu informowania opinii publicznej?

1. 1. Temat – dotyczy spraw leżących w interesie publicznym?

Chodzi więc o materiały publikowane w celu informowania społeczeństwa, które mogą realnie wpływać na odbiór ważnych spraw przez opinii publicznej.

Przykładowe tematy interesu publicznego: zdrowie, bezpieczeństwo konsumentów, środowisko, regulacje, cyberbezpieczeństwo, ważne zdarzenia gospodarcze, finansowe, naukowe albo kulturalne. Podobnie można oceniać też materiały o analogicznym charakterze, jeśli służą celu informowania społeczeństwa, a forma ujawnienia powinna być dobrana tak, by nie utrudniała wyświetlania ani odbioru dzieła.

Zwykły opis produktu, opis szkolenia, wpis na blogu firmowym o tym, jak dobrać oświetlenie do kuchni – to nie jest sprawa interesu publicznego i zwykła reklama nie staje się nią tylko dlatego, że użyto AI. Ale reklama z twierdzeniem o zdrowiu, bezpieczeństwie albo ekologii to już „to zależy” – i tam bym nie ryzykował.

 

„Wygląda dobrze” to nie jest kontrola

Wyjątek redakcyjny brzmi kusząco: nie oznaczasz, jeżeli tekst przeszedł merytoryczną kontrolę człowieka, ktoś prawna ponosi odpowiedzialność redakcyjną i to człowiek zatwierdził jego publikację. Problem w tym, że większość zespołów rozumie przez to szybki rzut oka przed kliknięciem „publikuj”.

Kontrola ma być merytoryczna, udokumentowana i dawać człowiekowi realną władzę nad publikacją. Sama korekta językowa nie wystarcza. W praktyce pięć kroków:

 

1. 1. Otwórz źródła

1. 1. Zweryfikuj twierdzenia, by informować opinię publiczną i całe społeczeństwo (przynajmniej dwa niezależne źródła)

1. 1. Sprawdź daty, liczby i nazwiska w interesie publicznym

1. 1. Popraw albo odrzuć

1. 1. Zatwierdź i weź odpowiedzialność

Nie wystarczy: ocena tekstu przez drugi model, poprawienie kilku przecinków, przekonanie, że nikt się nie zorientuje.

Musi być: konkretna osoba, data, realna możliwość odrzucenia. Jeśli w Twoim procesie żaden tekst nigdy nie wypada z kolejki publikacyjnej, to nie masz kontroli redakcyjnej – masz przepychanie.

Istotna ponowna edycja przez AI oznacza ponowny review. I jeszcze jedno: wyjątku redakcyjnego nie deklaruje się hurtowo dla całej strony ani całej redakcji. Ocenia się konkretny tekst, zwłaszcza gdy to materiał informacyjny o sprawach ze sfery bezpieczeństwa, zdrowia lub innych ważnych sprawach publicznych.

 

Sześć szybkich werdyktów dla tekstu

 

Sytuacja	Werdykt
AI robi research, człowiek sprawdza źródła i pisze	Nie oznaczać
AI poprawia literówki, format i przecinki	Nie oznaczać — to tylko wsparcie pomocą sztucznej inteligencji
AI tworzy zwykły opis szkolenia albo produktu	Zwykle nie
AI pisze artykuł o podatności czy leku bez realnego review	Oznaczać
Ten sam artykuł po udokumentowanej kontroli redakcyjnej	Nie, wyjątek redakcyjny — kontrola ma być merytoryczna, a sama korekta językowa tego warunku nie spełnia
Reklama z twierdzeniem o zdrowiu, bezpieczeństwie lub ekologii	To zależy — musi być konkretna osoba albo podmiot, który prawnie ponosi odpowiedzialność redakcyjną, zatwierdza ostateczną wersję i bierze odpowiedzialność za jego publikację
A tłumaczenia? Samo mechaniczne tłumaczenie nie wymaga oznaczenia, o ile nie zmienia treści – dokładnie tak, jak nikt nie oznaczał tekstów tłumaczonych programami przed erą AI. Jeśli jednak z „tłumaczenia” wychodzi inny tekst z nowymi elementami, to istotna modyfikacja i obowiązek wraca.

 

Jak i gdzie oznaczać: WSW

Właściwy komunikat w złym miejscu nie spełnia celu. Skrót, który zostaje w głowie: widoczne, słyszalne, wykrywalne.

Rozdziel dwa poziomy, bo mylą się nagminnie:

Techniczne znakowanie (dostawca, art. 50 ust. 2) – metadane, znak wodny, Content Credentials i standard C2PA, inne mechanizmy maszynowo wykrywalne. Ma być skuteczne, interoperacyjne, odporne i wiarygodne.

Informacja dla odbiorcy (art. 50 ust. 1, 3 i 4) – etykieta na obrazie lub w poście, plansza albo overlay w wideo, komunikat głosowy, informacja przed pierwszą interakcją. Gdy AI służy wyłącznie do researchu, porządkowania materiału albo korekty, taki tekst zwykle nie wymaga oznaczenia. Sama informacja ma być jasna, rozróżnialna i dostępna także w zakresie dostępności dla osób z ograniczeniami.

Metadane nie wystarczą do oznaczenia deepfake’a. Jeśli odbiorca potrzebuje specjalnego narzędzia, żeby cokolwiek odczytać, to nie jest ujawnienie.

I teraz najczęstsze pytanie ostatnich tygodni: czy znak wodny z Gemini wystarczy? Nie. Ani SynthID, ani żaden inny watermark generatora nie spełnia obowiązku informowania odbiorcy – bywa niewidoczny, bywa przycięty przy kadrowaniu, a przeciętny odbiorca nie ma pojęcia, że mały symbol w rogu cokolwiek znaczy. Do tego znaki wodne są kruche: model konkurencyjny usuwa je na polecenie w kilka sekund. Usunięcie znaku nie zwalnia Cię z niczego – test deepfake i interesu publicznego działa dalej.

 

Gotowe komunikaty, których możesz użyć od jutra

 

• • Chatbot: „Rozmawiasz z asystentem wykorzystującym sztuczną inteligencję.” – przed pierwszą odpowiedzią, nie po niej.
  • Obraz, wideo, głos: „Materiał został wygenerowany lub istotnie zmodyfikowany przy użyciu AI.”
  • Tekst: „Tekst został wygenerowany lub istotnie zmodyfikowany przy użyciu AI.”

Dobrze: krótko, konkretnie, przy pierwszym kontakcie, w dostępnej formie. Najlepszy model oznaczania łączy różne metody dla większej efektywności. W poście – na górze, nie pod „zobacz więcej” i nie w dziesiątej linijce, zwłaszcza w social mediów. W wideo – plansza na początku, ewentualnie stały znacznik w rogu, gdzie nie przeszkadza. W audio – komunikat słyszalny na wejściu, na zasadzie „materiał sponsorowany” w radiu. Przy art. 50 ust. 5 forma ujawnienia powinna uwzględniać także zakres dostępności dla odbiorców w mediach społecznościowych.

Źle: „AI mogło zostać użyte”. Mogło, a nie musiało – to nie jest spełnienie obowiązku, tylko asekuracja, którą widać na kilometr.

Oznaczaj te elementy, które faktycznie łapią się na przesłanki. W jednym poście obrazek może być prawdziwy, a tekst wygenerowany – albo odwrotnie.

 

Ikony Komisji Europejskiej

Komisja udostępniła zestaw ikon do oznaczania treści AI w trzech wariantach:

 

• • AI – ogólny znacznik udziału AI,
  • AI GENERATED – całość powstała w AI, bez elementu stworzonego przez człowieka,
  • AI MODIFIED – autentyczny materiał częściowo zmieniony przez AI.

Pliki SVG i PNG w czterech wariantach kolorystycznych pobierzesz ze strony Komisji, bez wymogu atrybucji: digital-strategy.ec.europa.eu.

Ikony są opcjonalne i wpisują się w dobrowolny kodeks dobrych praktyk. Obowiązek nie jest. Najlepiej działa ikona plus prosty tekst – sama ikona to warstwa wizualna, nie dowód zgodności. W mediach społecznościowych i social mediach taki komunikat powinien być widoczny jeszcze przed rozwinięciem opisu lub odtworzeniem materiału, jeśli format na to pozwala.

 

Oznaczenie musi przeżyć kanał

Platformy dokładają dziś własne znaczniki przy uploadzie, kiedy wykryją metadane generatora; pojawiają się też różne warianty ikon UE. Tylko że wykrywają wybiórczo. Lepiej zrobiony materiał potrafi przejść przez ten mechanizm bez żadnej etykiety – i wtedy obowiązek informowania odbiorcy o wykorzystaniu ai zostaje w całości po Twojej stronie.

Rytuał po publikacji, który wdrażam u siebie i u klientów:

 

1. 1. Otwórz materiał jako zwykły użytkownik, nie z panelu administracyjnego.

1. 1. Sprawdź na komputerze i na telefonie – kadry bywają przycinane inaczej.

1. 1. Zrób zrzut ekranu z datą.

1. 1. Po przeniesieniu na inny kanał ponów ocenę. To, że LinkedIn coś wykrył, nie znaczy, że Facebook zrobi to samo.

Ikony do oznaczania treści AI są dobrowolne, ale zalecane jako dobra praktyka.

Jeśli platforma przytnie kadr albo zdejmie warstwę z etykietą, tłumaczenie „ale ja to oznaczyłem w pliku źródłowym” nikogo nie zainteresuje.

 

Agencje i freelancerzy: tu ginie najwięcej

Najsłabszym ogniwem całego łańcucha jest moment przekazania materiału. Klient daje brief, agencja wybiera narzędzie i podejmuje decyzje produkcyjne, materiał ląduje na platformie, platforma robi z metadanymi, co chce, a na końcu odbiorca widzi coś, czego nikt świadomie nie zaprojektował.

Problem numer jeden: jeśli agencja nie powie, że użyła AI, klient nie jest w stanie spełnić art. 50 ust. 5. Bez historii powstania materiału nikt nie ujawni użycia AI przy pierwszej ekspozycji, bo nikt o nim nie wie.

Dlatego ujawnianie użycia AI wpisuje się do umowy. Pięć punktów, które od tego sezonu wchodzą do moich zleceń w obie strony – jako agencja i jako zleceniodawca podwykonawców:

 

1. 1. Ujawnienie – jakie systemy AI i do czego wykorzystano.

1. 1. Prawa – zgody na wizerunek i głos, licencje, dane wejściowe.

1. 1. Oznaczenia – kto decyduje, kto umieszcza, kto sprawdza widok na żywo.

1. 1. Metadane – nie usuwać bez zgody, raportować utratę przy eksporcie.

1. 1. Dowody i zmiany – przekazać pliki źródłowe i zrzuty ekranu, informować o istotnych zmianach. Poza plikiem źródłowym liczy się też to, czy osoby odpowiedzialne zapewniły skuteczną informację dla odbiorcy o wykorzystaniu AI w opublikowanej wersji materiału.

Do tego prawo do wstrzymania publikacji. Trwający termin kampanii nie jest wyjątkiem w AI Akcie i nie będzie argumentem przed organem.

Powiem to wprost, bo to jest realna przewaga sprzedażowa: agencja, która ma ten paragraf w umowie i potrafi wyjaśnić klientowi, co on oznacza, wygląda w tym momencie zupełnie inaczej niż konkurencja tłumacząca, że „temat jest niejasny”.

 

Rejestr decyzji: dowód, którego nikt nie ma

Compliance nie kończy się na etykiecie. Kończy się na pytaniu „kto o tym zdecydował” – i to jest pytanie, na które większość firm dziś nie odpowie.

Najprostsza zasada: decyzja ma mieć właściciela. „Marketing wrzucił” nie jest właścicielem.

Ścieżka od promptu do publikacji, którą warto odwzorować w swoim systemie zadań:

 

1. 1. Twórca zgłasza typ użycia AI i źródła materiału.

1. 1. Redaktor ocenia interes publiczny, test deepfake i jakość review.

1. 1. Compliance wchodzi tylko przy przypadkach granicznych.

1. 1. Publisher dodaje oznaczenie i publikuje.

1. 1. Właściciel weryfikuje widok na żywo i zapisuje dowód.

Twórca i redaktor mogą być tą samą osobą – w małym zespole zwykle są. Ale rola musi zostać odegrana naprawdę, nie tylko wpisana w schemat.

Minimum pól rejestru: identyfikator materiału, narzędzie i wersja, typ użycia AI, temat i cel publikacji, wynik testu deepfake i interesu publicznego, decyzja z uzasadnieniem, osoba zatwierdzająca, data i dowód z publikacji.

To może być zwykła lista w ClickUpie, Notion albo arkuszu – nie potrzebujesz nowego narzędzia. Potrzebujesz nawyku.

Dwie uwagi z praktyki. Po pierwsze, dowodem jest zrzut ekranu z datą, nie sam link – link się zmienia, obrazek bywa podmieniany, a ciągłość dowodowa pada. Po drugie, nie kopiuj do rejestru całych promptów z danymi poufnymi tylko po to, żeby „mieć compliance”. Ten rejestr trafia potem do wglądu kontrolującym i robi się z tego wyciek. Dowód ma być proporcjonalny.

Retencja: przepisy nie wskazują wprost okresu. Patrzy się na cel – okres przedawnienia ewentualnych roszczeń i czas, w którym organ może jeszcze przeprowadzić kontrolę.

 

Kompetencje zespołu (art. 4), czyli obowiązek, o którym wszyscy zapomnieli

Obowiązek kompetencji AI działa od 2 lutego 2025 roku, a więc od półtora roku. Omnibus przeformułował go na obowiązek starannego działania: wspierasz rozwój kompetencji, ale nie gwarantujesz poziomu wiedzy konkretnej osoby.

Nie ma wymogu jednego państwowego certyfikatu ani AI Officera. Jest za to konkretny zakres wiedzy przypisany do roli:

 

• • Twórca – halucynacje, źródła, dane, prawa, oznaczenia.
  • Redaktor – interes publiczny, test deepfake, prawo do odrzucenia.
  • Akceptujący – własność decyzji, dowody, eskalacja, incydenty.
  • Techniczny – metadane, C2PA, eksport, integracja chatbota.

Program proporcjonalny do wielkości firmy: krótkie szkolenie, przykłady z własnej pracy, test scenariuszowy i aktualizacja przy zmianie narzędzi albo procesu. Dowodem jest data, zakres, lista uczestników, wynik ćwiczenia i wersja instrukcji.

Dlaczego to nagle staje się ważne? Bo polska ustawa daje KRiBSI wprost prawo sprawdzania poziomu wiedzy i kompetencji podmiotów kontrolowanych w toku kontroli (art. 25 pkt 3). Kontrola może więc zapytać nie tylko o dokumenty, ale i o to, czy ludzie publikujący treści wiedzą, co robią.

 

Kontrola, kary i trzy mechanizmy obronne

Kary z AI Actu wyglądają groźnie i tak mają wyglądać, ale to górny pułap, nie cennik za nieoznaczony obrazek:

 

• • do 35 mln euro lub 7% światowego obrotu – zakazane praktyki (art. 99 ust. 3),
  • do 15 mln euro lub 3% obrotu – naruszenie pozostałych obowiązków, w tym przejrzystości z art. 50 (art. 99 ust. 4),
  • do 7,5 mln euro lub 1% obrotu – podanie organowi nieprawdziwych informacji (art. 99 ust. 5).

Procent liczy się od całkowitego rocznego światowego obrotu z poprzedniego roku. Dla przedsiębiorstw stosuje się wyższy z limitów, dla MŚP i startupów niższy.

 

Jak zaczyna się sprawa

Od 28 października 2026 roku ścieżka wygląda tak: wejście (plan kontroli, ustalenia własne Komisji albo skarga z zewnątrz), zawiadomienie z wyprzedzeniem co najmniej 7 dni i kontrola co do zasady zdalna, ostrzeżenie z działaniami naprawczymi i 21 dni na odpowiedź, decyzja z terminem 14 dni na usunięcie skutków (przy realnym ryzyku – nakaz wycofania systemu), kara płatna w 30 dni od uprawomocnienia, odwołanie do SOKiK w Warszawie.

I punkt, który zmienia kalkulację ryzyka dla każdego, kto liczy na to, że „nikt tego nie sprawdzi”: skargę może złożyć każdy – osoba fizyczna, prawna albo jednostka organizacyjna, elektronicznie. Realnym źródłem spraw będzie konkurencja, niezadowoleni odbiorcy i organizacje branżowe. Dokładnie ten sam mechanizm, który uruchomił lawinę spraw przy RODO.

Nadzór to zresztą nie jedna ścieżka. Za brak oznaczenia można odpowiadać już dziś także przed UOKiK za nieuczciwe praktyki rynkowe, przed KRRiT w usługach medialnych, a cywilnie za wizerunek i prawa autorskie.

 

Trzy rzeczy, które możesz zrobić sam, zanim ktokolwiek zapuka

Opinia indywidualna (art. 8-16 ustawy) – ocena konkretnego stanu faktycznego albo planu. Opłata 150 zł, termin 30 dni, w sprawach skomplikowanych 60. Brak odpowiedzi w terminie oznacza opinię zgodną z Twoim stanowiskiem. Wiąże Komisję. Dostępna od 28 października 2026. To odpowiednik interpretacji podatkowej i przy 150 zł jest to najtańsza polisa, jaką znam.

Układ i samozgłoszenie (rozdział 5) – zaprzestanie naruszenia i ujawnienie okoliczności pozwala zawrzeć układ z obniżką kary o 20-70%, a przy zgłoszeniu z własnej inicjatywy o 30-90% (art. 84). Przy nadzwyczajnych okolicznościach możliwe jest odstąpienie od sankcji. Do tego obniżka za reakcję: wykonanie działań z ostrzeżenia w 3 miesiące obniża karę o 10-50% (art. 107).

Piaskownica regulacyjna (rozdział 7) – Komisja ogłasza konkurs na uczestnictwo. Dla mikro, małych i średnich firm nieodpłatnie (art. 93), dla samorządów do dwukrotności minimalnego wynagrodzenia, dla pozostałych do czterokrotności. Możliwe odstępstwa i wsparcie w dochodzeniu do zgodności.

Jest jeszcze koszt, którego nie obniża żaden mechanizm. Komisja publikuje treść decyzji w Biuletynie Informacji Publicznej i prowadzi jawny wykaz systemów, wobec których nałożono karę, razem z opisem ich działania (art. 66). Kara się przedawni, wpis w wykazie zostanie, a potencjalny klient przed podpisaniem umowy sprawdzi.

 

Plan na tydzień, który realnie da się wykonać

Nie da się wdrożyć AI Actu w jeden dzień, ale minimum operacyjne to kwestia tygodnia pracy rozłożonej na godzinę dziennie.

 

Dzień	Zadanie	Co konkretnie
1	Inwentaryzacja	Jakie systemy AI, jakie kanały, jakie agencje
2	Role	Kto jest dostawcą, kto podmiotem stosującym, kto właścicielem decyzji
3	Taksonomia	Assisted, deepfake, interes publiczny – na własnych materiałach
4	Komunikaty	Treść, miejsce, dostępność, ikony w brand assets
5	Review i dowód	Checklista, rejestr, zrzuty ekranu
6	Umowy	Agencje, metadane, odpowiedzialność
7	Ćwiczenie	Szkolenie zespołu, dry run na ostatnich publikacjach, poprawki
Cel po tygodniu: każda publikacja z udziałem AI ma właściciela, ścieżkę decyzji, właściwe oznaczenie i dowód tego, co zobaczył odbiorca.

Zacznij od dnia siódmego zrobionego wstecz – weź dziesięć ostatnich publikacji i przepuść je przez test. To zajmuje pół godziny i od razu pokazuje, gdzie naprawdę jesteś. U większości zespołów, z którymi to robiłem, wynik wygląda podobnie: teksty są w porządku, problem siedzi w wizualnych materiałach reklamowych i w tym, że nikt nie wie, co dokładnie zrobiła agencja.

 

Pięć zdań, które warto zapamiętać

 

1. 1. Chatbot informuje o AI najpóźniej przy pierwszej interakcji.

1. 1. Deepfake oznaczamy widocznie lub słyszalnie przy pierwszym kontakcie.

1. 1. Tekst o sprawie interesu publicznego: oznaczenie albo realny wyjątek redakcyjny.

1. 1. Metadane, ikona unijna i automatyczna etykieta platformy nie zwalniają z weryfikacji tego, co widzi odbiorca.

1. 1. Zapisz decyzję, właściciela i dowód. Przeszkol role, które publikują.

 

Najczęstsze pytania

Czy muszę oznaczać każdy tekst napisany z pomocą ChatGPT? Nie. Obowiązek dotyczy tekstów publikowanych po to, żeby informować opinię publiczną o sprawie interesu publicznego – i nawet tam nie działa, jeśli tekst przeszedł udokumentowaną kontrolę merytoryczną człowieka, który bierze odpowiedzialność za publikację. Zwykły wpis na blogu firmowym, opis produktu czy post sprzedażowy nie łapią się na tę przesłankę.

Czy znak wodny z generatora wystarczy jako oznaczenie? Nie. Watermark i metadane to warstwa techniczna, adresowana do maszyn. Odbiorca ma dostać informację, którą zauważy i zrozumie bez dodatkowych narzędzi.

Mam zgodę prezesa na wykorzystanie wizerunku w awatarze. Muszę oznaczać? Tak. Zgoda rozwiązuje kwestię dóbr osobistych i wizerunku, ale nie usuwa obowiązku transparentności. Materiał nadal spełnia trzy testy deepfake’a.

Czy trzeba oznaczać materiały opublikowane przed 2 sierpnia 2026? Nie. Liczy się data publikacji. Ale ponowna publikacja albo nowa dystrybucja po tej dacie wymaga świeżej oceny kontekstu.

Kto odpowiada, gdy materiał przygotowała agencja? Obowiązek obciąża podmiot stosujący system AI – zwykle firmę, która publikuje pod swoim logo i czerpie korzyść z publikacji. Dlatego ujawnianie użycia AI przez agencję trzeba wpisać do umowy: bez historii powstania materiału nie da się spełnić obowiązku informowania przy pierwszej ekspozycji.

Czy tłumaczenie tekstu przez AI wymaga oznaczenia? Samo mechaniczne tłumaczenie nie, o ile nie zmienia treści. Jeśli w wyniku „tłumaczenia” powstaje inny tekst z nowymi elementami, to istotna modyfikacja.

Kiedy zaczynają się kontrole w Polsce? 28 października 2026 roku – wtedy wchodzą rozdziały ustawy o kontroli, postępowaniach i karach. Sam art. 50 rozporządzenia obowiązuje jednak od 2 sierpnia 2026 i nie czeka na krajowy kalendarz.

 

Co z tym zrobić dalej

Trzy rzeczy, które możesz zrobić w tym tygodniu, bez czekania na cokolwiek:

Weź dziesięć ostatnich publikacji z udziałem AI i przepuść je przez test trzech warunków. Dopisz paragraf o ujawnianiu użycia AI do umowy z agencją albo do briefu dla podwykonawców. Załóż rejestr decyzji w narzędziu, którego już używasz – osiem kolumn wystarczy.

Jeśli zamiast robić to samodzielnie wolisz przejść przez temat z zespołem, prowadzę szkolenia AI dla firm i instytucji – od podstaw pracy z modelami i budowania kontekstu, przez tworzenie treści i automatyzacje, po moduły poświęcone bezpieczeństwu AI i zgodności z AI Actem: role i obowiązki, drzewo decyzji dla własnych materiałów, oznaczanie w praktyce, rejestr decyzji i zapisy w umowach z agencjami. Przez ostatnie lata przeszło przez nie około 1 200 osób, w tym zespoły marketingowe, administracja publiczna i ochrona zdrowia – a formuła jest zawsze dopasowana do tego, co dana firma faktycznie publikuje, bo warsztat na cudzych przykładach nie zmienia niczyjego procesu.

Napisz do mnie, jeśli chcesz przejść przez własne materiały i proces publikacji. Zaczniemy od tych dziesięciu ostatnich postów – zwykle to wystarcza, żeby zobaczyć, co wymaga naprawy.

 

---

Stan prawny: sierpień 2026. Podstawy: rozporządzenie (UE) 2024/1689 (AI Act) w brzmieniu nadanym rozporządzeniem (UE) 2026/1744 (Digital Omnibus on AI), ustawa z 3 lipca 2026 r. o systemach sztucznej inteligencji (Dz.U. 2026 poz. 1003), wytyczne Komisji Europejskiej. Część przykładów praktycznych pochodzi ze szkolenia Securitum „Jak oznaczać treści AI, by nie dostać kary? AI Act na przykładach” (13 sierpnia 2026, prowadzenie: Tomasz Turba, konsultacja prawna: r.pr. Mikołaj Prochownik, kancelaria KWKR).