To mapa regulacji, nie porada prawna. Opisujemy konstrukcję obowiązków z art. 50 AI Act według tekstu przepisów i publicznie dostępnych projektów wytycznych. Czy i jak dotyczą Twoich treści — rozstrzyga prawnik. Data ostatniej weryfikacji treści: lipiec 2026.
AI Act tworzy wokół treści generowanych dwa odrębne obowiązki, które w publicystyce zlewają się w jeden: obowiązek techniczny po stronie dostawców systemów (treści syntetyczne mają być znakowane w formacie nadającym się do odczytu maszynowego — tzw. watermarking) oraz obowiązek ujawniania po stronie stosujących (deepfake i niektóre publikowane treści mają być oznaczone jako sztucznie wygenerowane lub zmanipulowane). Różnią się adresatem, mechanizmem i — po Digital Omnibus — częściowo terminem. Mylenie ich to najczęstszy błąd w rozmowach o „oznaczaniu treści AI”.
Czwarta gałąź huba AI Act rozplątuje ten węzeł — bo dotyka on nie tylko prawa, lecz codziennej praktyki każdego, kto publikuje: firmowych blogów, grafik w social mediach, materiałów wideo. A węzeł zaplótł się mocniej po Omnibusie, który jeden z terminów przesunął, a drugiego nie — czym wyprodukował kolejną porcję sprzecznych nagłówków.
Obowiązek pierwszy: znakowanie techniczne — sprawa maszyn i dostawców
Art. 50 ust. 2 adresowany jest do dostawców systemów generujących: wyjścia systemu (tekst, obraz, audio, wideo) mają być oznaczone w formacie nadającym się do odczytu maszynowego i wykrywalne jako sztucznie wygenerowane. W praktyce to warstwa niewidzialna dla oka — metadane, znaki wodne wpisane w strukturę pliku, sygnatury — którą wykrywają narzędzia, nie ludzie.
Terminy po Omnibusie, bo tu właśnie nastąpiło przesunięcie: systemy wprowadzane na rynek po 2 sierpnia 2026 mają być zgodne od wejścia; systemy już obecne na rynku w tej dacie dostały czas do 2 grudnia 2026. Cztery miesiące różnicy, które w nagłówkach urosły do „oznaczanie przesunięte” — w kalendarzu huba nazwaliśmy to najczęściej mylonym elementem całej układanki.
Co z tego wynika dla firmy, która nie buduje modeli: bezpośrednio — niewiele; to obowiązek narzędzi, których używasz. Pośrednio — dwie rzeczy warte zanotowania. Po pierwsze, pytanie do dostawców narzędzi generatywnych („czy i jak znakujecie wyjścia zgodnie z art. 50(2)”) wchodzi do standardu due diligence przy wyborze narzędzi — obok pytań o dane i prywatność. Po drugie, znakowanie maszynowe oznacza, że treści generowane staną się rozpoznawalne dla systemów, które będą chciały je rozpoznać — w tym, potencjalnie, dla wyszukiwarek i systemów AI oceniających źródła. To już nie prawo, lecz ekonomia widoczności: wartość treści noszących ludzki podpis może rosnąć właśnie dlatego, że reszta będzie policzalna. Odnotowujemy jako kierunek do obserwacji, nie przesądzenie.
Obowiązek drugi: ujawnianie — sprawa ludzi i publikujących
Osobne ustępy art. 50 adresowane są do podmiotów stosujących i dotyczą warstwy widzialnej: deepfake — treści obrazowe, dźwiękowe lub wideo przedstawiające istniejące osoby, miejsca lub zdarzenia w sposób, który mógłby zmylić co do autentyczności — mają być ujawnione jako sztucznie wygenerowane lub zmanipulowane. Podobny obowiązek obejmuje publikowane teksty generowane przez AI w celu informowania opinii publicznej o sprawach leżących w interesie publicznym — z wyłączeniem sytuacji, gdy treść przeszła ludzką redakcję i odpowiedzialność redakcyjną.
Ten obowiązek wchodzi w podstawowym terminie przejrzystości: 2 sierpnia 2026 — Omnibus go nie ruszył. I to on, nie watermarking, jest właściwym adresem dla pytań, które słyszymy najczęściej.
Trzy z tych pytań — z odpowiedziami na poziomie mapy, nie diagnozy:
„Czy każdy wpis na blogu pisany z pomocą AI trzeba oznaczać?” Mapa wskazuje dwie granice wpisane w przepis: cel informowania opinii publicznej o sprawach interesu publicznego (typowy content marketingowy firmy usługowej to inna kategoria niż serwis newsowy) oraz wyłączenie treści pod ludzką kontrolą redakcyjną. Gdzie dokładnie przebiegają te granice w Twoim przypadku — pytanie do prawnika; mapa mówi tyle, że przepis nie brzmi „wszystko z AI = etykieta”, jak straszą jedni, ani „bloga nie dotyczy nigdy”, jak uspokajają drudzy.
„Czy grafika z generatora do posta w social mediach to deepfake?” Konstrukcyjnie deepfake dotyczy przedstawiania istniejących osób, miejsc i zdarzeń w sposób mylący co do autentyczności — abstrakcyjna ilustracja koncepcji to inna półka niż „zdjęcie” prezesa konkurencji mówiącego rzeczy, których nie powiedział. Między tymi biegunami jest szara strefa (fotorealistyczne „zdjęcia” nieistniejących ludzi w materiałach firmy?) — i to jest dokładnie strefa na notatkę do konsultacji, nie na domysł.
„Czy wystarczy dopisek w stopce?” Przepis mówi o ujawnieniu jasnym i wyróżnialnym najpóźniej przy pierwszej interakcji/ekspozycji; szczegóły praktyczne doprecyzowują powstające kodeksy i wytyczne — projekty są w obiegu, stan finalny sprawdzaj na datę czytania. Wzorca „zgodnej stopki” mapa nie poda, bo nie istnieje jeszcze nawet w warstwie wykonawczej.
Notatki przed konsultacją
Konsekwentnie z metodą huba — inwentarz zamiast checklisty zgodności:
- Inwentarz treści generowanych: co publikujemy z udziałem AI (teksty, grafiki, audio, wideo) i gdzie (strona, social, reklamy, materiały klienckie).
- Stopień udziału człowieka: które treści przechodzą realną redakcję i kontrolę, a które idą „z generatora do publikacji” — ta granica ma znaczenie konstrukcyjne w przepisie.
- Treści przedstawiające realne osoby/miejsca/zdarzenia: osobna lista — to kandydaci do kategorii deepfake, niezależnie od intencji.
- Deklaracje dostawców narzędzi: co nasze generatory mówią o znakowaniu maszynowym (art. 50(2)) — pytanie do wysłania dostawcom już teraz.
- Terminy: ujawnianie — 2 sierpnia 2026; znakowanie techniczne systemów zastanych — 2 grudnia 2026.
Powtórka obiecana we wstępie huba: nic powyżej nie jest poradą prawną ani wzorcem zgodności. Dwa obowiązki, dwie daty, jedna mapa — z którą rozmowa z prawnikiem zaczyna się od Waszych treści, a nie od tłumaczenia, czym różni się watermarking od ujawniania.
