Sztuczna inteligencja przestała być tylko narzędziem do pisania postów i tworzenia grafik. W 2026 roku stała się także problemem prawnym, bo coraz więcej państw wymaga, aby treści wygenerowane przez AI były widocznie oznaczane, dało się je wykryć w metadanych albo dało się z nich odczytać, że nie powstały w całości ręką człowieka.
Co znajdziesz w tym artykule?
Najważniejsze informacje
- Oznaczanie treści AI to połączenie widocznej etykiety, ukrytych metadanych i technicznego watermarku, które mają ujawniać, że treść została wygenerowana lub istotnie zmodyfikowana przez AI [4].
- Unia Europejska kończy Code of Practice do art. 50 AI Act, a obowiązki transparentności mają wejść w życie 2 sierpnia 2026 r. [1].
- Chiny od 1 września 2025 r. wymagają zarówno widocznych, jak i niewidocznych oznaczeń treści AI, a przepisy obejmują tekst, obraz, audio, wideo i treści wirtualne [5].
- USA mają model patchworkowy: osobne przepisy stanowe, w tym California SB 942 od 1 stycznia 2026 r., oraz federalne regulacje dotyczące deepfake’ów intymnych.
- Dla polskiej firmy najważniejsze pytanie brzmi nie „czy AI używamy”, tylko „czy potrafimy udowodnić, że treści AI są oznaczone poprawnie i konsekwentnie”.
- Największe ryzyko to nie sam post napisany przez AI, tylko brak systemu oznaczania, brak procedur i brak kontroli nad tym, co wychodzi na zewnątrz.
Co znaczy „oznaczanie treści AI”?
Oznaczanie treści AI to każdy mechanizm, który pokazuje odbiorcy albo systemowi technicznemu, że dana treść powstała z udziałem sztucznej inteligencji. W praktyce chodzi o trzy warstwy: widoczną etykietę dla człowieka, metadane dla systemów oraz techniczny watermark albo inny znacznik, który pozwala wykryć pochodzenie treści [4].
Najprościej można to porównać do etykiety na słoiku z domowym dżemem. Sama zawartość może wyglądać bardzo naturalnie, ale odbiorca ma prawo wiedzieć, kto to przygotował i czy produkt jest „hand made”, czy raczej „zrobione z pomocą maszyny”. W regulacjach AI chodzi dokładnie o taki poziom przejrzystości. W praktyce pod pojęciem oznaczania mieszczą się takie elementy jak: label, disclosure, watermark i metadata. Komisja Europejska wskazuje, że systemy generatywne powinny być oznaczane w formacie nadającym się do odczytu maszynowego, a deepfake’i i niektóre publikacje powinny być ujawniane użytkownikom wprost [1].
Zasady obowiązujące w Unii Europejskiej
Unijne przepisy opierają się na art. 50 AI Act, który dotyczy transparentności treści generowanych lub manipulowanych przez AI. Komisja Europejska wskazuje, że obowiązki obejmują zarówno providers, czyli dostawców systemów, jak i deployers, czyli podmioty wdrażające generatywną AI w swojej działalności. Najważniejsza data to 2 sierpnia 2026 r. wtedy obowiązki transparentności z art. 50 mają stać się stosowane. Komisja prowadzi równolegle Code of Practice, który ma pomóc firmom przełożyć prawo na techniczne wdrożenia. W opublikowanym harmonogramie Komisja wskazała publikację drugiego projektu w marcu 2026 r. oraz finalizację kodeksu w maju lub czerwcu 2026 r. W praktyce UE zmierza do modelu dwuwarstwowego. Po pierwsze, treść ma być oznaczona w sposób czytelny dla człowieka. Po drugie, ma być wykrywalna technicznie dzięki metadanym i rozwiązaniom typu watermarking, o ile jest to wykonalne technicznie. Komisja podkreśla też, że stosowane środki powinny być skuteczne, interoperacyjne, odporne i wiarygodne.
Jeśli firma wklei tylko napis „AI generated” w rogu grafiki, a reszta procesu pozostanie nieudokumentowana, to może nie spełnić celu regulacji. UE oczekuje mechanizmu, który działa w całym łańcuchu publikacji, a nie jednego symbolicznego znaku.
Kogo to dotyczy?
Komisja rozróżnia dwie grupy. Dostawcy mają zadbać o techniczną oznaczalność wyjścia systemu, a podmioty wdrażające mają ujawniać treści deepfake oraz niektóre teksty generowane przez AI, gdy publikują informacje ważne z punktu widzenia interesu publicznego. Dla firm marketingowych to oznacza prostą rzecz: jeśli AI pomaga tworzyć komunikację marki, reklamy, grafiki, wideo albo treści eksperckie, trzeba już teraz ustalić, które materiały będą oznaczane, kto za to odpowiada i w jakim miejscu pojawi się disclosure. Właśnie tutaj sens ma współpraca z agencją specjalizującą się w AI, bo sam prompt nie zastąpi procesu zgodności.
Kary w UE
W obiegu prawnym i branżowym pojawiają się różne wartości kar, ale dla artykułu warto trzymać się źródeł odnoszących się do AI Act i art. 99. W materiałach eksperckich pojawiają się sankcje sięgające 35 mln EUR lub 7% globalnego rocznego obrotu dla najcięższych naruszeń, choć w zależności od rodzaju naruszenia i statusu podmiotu progi mogą być niższe.
Model regulacyjny obowiązujący w Chinach
Chiny mają dziś najbardziej rygorystyczny i technicznie uporządkowany model oznaczania treści AI. Według opublikowanych zasad z marca 2025 r. i mandatoryjnej normy GB 45438-2025, która weszła w życie 1 września 2025 r., treści AI muszą mieć zarówno oznaczenia jawne, jak i ukryte. Oznacza to, że widoczna etykieta może pojawić się w obrazie, wideo, audio albo tekście, a ukryta informacja ma być zapisana w metadanych. Przepisy obejmują nie tylko samych twórców treści, lecz także platformy, które mają pomagać w identyfikacji, klasyfikacji i egzekwowaniu oznaczeń. W materiałach prasowych i prawniczych powtarza się też zakaz usuwania, zmieniania lub ukrywania takich oznaczeń. To istotne, bo chiński model nie traktuje watermarku jako ozdoby technicznej, tylko jako element obowiązkowy, który ma utrzymać łańcuch odpowiedzialności od momentu wygenerowania treści aż do publikacji.
Dla firm z Europy ważna jest jeszcze jedna rzecz: jeśli treści są przeznaczone na rynek chiński albo publikowane na platformach działających w Chinach, trzeba liczyć się z lokalnym reżimem już dziś, a nie dopiero po wejściu w życie unijnych przepisów [5].
Najważniejsze przepisy amerykańskie
Stany Zjednoczone nie mają jednego federalnego systemu dla całej AI w obszarze oznaczania treści. Zamiast tego funkcjonuje model patchworkowy, czyli mieszanka ustaw stanowych i federalnych, które rozwiązują różne problemy osobno. Jednym z najważniejszych stanowych przepisów jest California SB 942, który według dostępnych omówień wszedł w życie 1 stycznia 2026 r. Ustawa nakłada obowiązki związane z transparentnością treści generowanych przez GenAI, w tym obowiązek udostępnienia darmowego publicznego narzędzia detekcji oraz odpowiednich disclosure dla użytkowników. Na poziomie federalnym dużo uwagi przyciąga TAKE IT DOWN Act, który dotyczy niekonsensualnych intymnych materiałów i deepfake’ów. Z dostępnych omówień wynika, że platformy muszą usuwać takie treści w ciągu 48 godzin od prawidłowego zgłoszenia, a za publikację lub groźbę publikacji przewidziano kary karne, w tym do 3 lat więzienia, jeśli chodzi o materiały z udziałem małoletnich.
Osobno pojawia się też DEFIANCE Act, który w wersji omawianej w 2026 r. przewiduje roszczenia cywilne i odszkodowania do 150 000 USD, a w przypadkach związanych z napaścią seksualną, stalkingiem albo nękaniem do 250 000 USD. Warto jednak zaznaczyć, że w USA sytuacja legislacyjna zmienia się szybko, więc przy publikacji artykułu najlepiej użyć sformułowania „projekt lub ustawa w toku” tam, gdzie finalny status może się jeszcze zmieniać.
Porównanie modeli
| Region | Co trzeba oznaczać | Od kiedy | Kogo dotyczy | Kary i ryzyko |
| UE | Deepfake, wybrane publikacje AI, treści generowane lub manipulowane przez AI, plus oznaczenia techniczne i disclosure | 2 sierpnia 2026 r. | Dostawcy i podmioty wdrażające generatywną AI | Wysokie kary administracyjne, w materiałach eksperckich wskazywane jako dziesiątki milionów euro lub procent globalnego obrotu |
| Chiny | Jawne etykiety i ukryte metadane dla tekstu, obrazu, audio, wideo i treści wirtualnych | 1 września 2025 r. | Twórcy, dostawcy usług i platformy | Sankcje za brak zgodności i ryzyko blokady, obowiązek utrzymania oznaczeń |
| USA | Zależy od stanu i typu treści, w Kalifornii obowiązki transparentności dla GenAI, a federalnie surowe reguły dla deepfake’ów | Kalifornia: 1 stycznia 2026 r. | Zależy od jurysdykcji i typu usługi | Kary administracyjne, roszczenia cywilne, nakazy usuwania, a w przypadku deepfake’ów także odpowiedzialność karna |
Co to oznacza dla polskiej firmy?
Polska firma nie może już traktować oznaczania treści AI jako dodatku do publikacji. Oznaczanie powinno być częścią procesu produkcji treści, tak samo jak akceptacja tekstu, korekta językowa i publikacja w CMS [4].
Jeśli firma prowadzi działania marketingowe w kilku krajach, musi przygotować osobne zasady dla rynku UE, osobne dla Chin i osobne dla USA. Jeden uniwersalny podpis pod grafiką nie wystarczy, bo w Chinach wymagane są także metadane, a w UE liczy się zgodność z art. 50 i przyszłym Code of Practice.
W praktyce warto wdrożyć cztery rzeczy już teraz (nasz pipeline content marketingu AI uwzględnia te wymogi od etapu draftu):
- Rejestr treści AI, w którym firma zapisuje, co zostało wygenerowane przez AI, przez jaki model i kto zaakceptował publikację.
- Zasady oznaczania dla grafik, wideo, audio, reklam i treści eksperckich.
- Procedurę publikacyjną, która rozstrzyga, kiedy disclosure jest obowiązkowe, a kiedy treść przechodzi przez redakcję człowieka.
- Audyt narzędzi i dostawców, bo brak zgodności po stronie podwykonawcy nadal może uderzyć w markę publikującą treść.
Jeżeli firma nie zrobi tego przed sierpniem 2026 r., ryzykuje nie tylko karę, ale także utratę zaufania, problem z publikacją kampanii i konieczność ręcznej rekonstrukcji procesów pod presją czasu.
FAQ
Czy każdy post napisany przez AI trzeba oznaczać?
Nie zawsze, ale w UE i Chinach obowiązki dotyczą konkretnych typów treści, zwłaszcza deepfake’ów i publikacji, które mogą wprowadzać odbiorcę w błąd.
Czy wystarczy dopisek „stworzono z pomocą AI”?
Nie zawsze, bo system może wymagać też metadanych, watermarku albo innej technicznej warstwy oznaczenia.
Czy polska firma musi znać przepisy chińskie i amerykańskie?
Tak, jeśli publikuje treści na tych rynkach albo obsługuje klientów, którzy tam działają.
Czy można usunąć watermark z treści AI?
W modelu chińskim takie działanie jest zakazane, a w praktyce biznesowej to bardzo ryzykowne także w innych jurysdykcjach.
[1] https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/code-practice-ai-generated-content
[2] https://www.cooley.com/news/insight/2025/2025-12-18-eu-ai-act-first-draft-code-of-practice-on-transparency-and-watermarking-released
[3] https://weventure.de/en/blog/ai-labeling
[4] https://www.insideprivacy.com/international/china/china-releases-new-labeling-requirements-for-ai-generated-content/
[5] https://www.twobirds.com/en/insights/2025/new-ai-content-labelling-rules-in-china-what-are-they-and-how-do-they-compare-to-the-eu-ai-act
[6] https://sumsub.com/blog/comprehensive-guide-to-ai-laws-and-regulations-worldwide
[7] https://www.realitydefender.com/insights/the-state-of-deepfake-regulations
[8] https://www.imatag.com/blog/ai-act-legal-requirement-to-label-ai-generated-content
Jak tworzymy treści zgodne z regulacjami, opisujemy na stronie content marketing AI.