Czy trzeba oznaczać post na LinkedIn napisany z AI?

Typowy post na LinkedIn przygotowany z pomocą modelu i sprawdzony przez człowieka zwykle nie wymaga oznaczenia. Sprawdź jednak, czy publikujesz deepfake lub tekst informujący o sprawie interesu publicznego. Art. 50 AI Act wyznacza te dwa przypadki.

Przepis nie liczy procentów

Art. 50 rozporządzenia 2024/1689 stosuje się od 2 sierpnia 2026. W Polsce ustawa o systemach sztucznej inteligencji weszła w życie 11 sierpnia 2026, a przepisy o kontrolach, postępowaniach i karach stosuje się od 28 października 2026 (Dz.U. 2026 poz. 1003, art. 127).

Pytanie rozstrzygające dotyczy znaczenia: czy AI zmieniła sens, dowód albo pozorną autentyczność treści. Proporcja tekstu napisanego przez model leży na zupełnie innej osi. Można puścić cały tekst przez narzędzie i nie uruchomić obowiązku, a można zmienić jedno zdanie i uruchomić go w całości.

Korekta literówek, interpunkcji, formatu i kompresji zostawia sens nietknięty. Research, w którym model podaje kierunek, a człowiek weryfikuje źródła i pisze, też. Nowa argumentacja, której nikt nie sprawdził, sklonowany głos albo produkt pokazany z funkcją, której nie ma, to już inna kategoria.

Dla zwykłego posta B2B zwykle nie

Typowy post na LinkedIn o tym, jak firma rozwiązała problem klienta, napisany przez człowieka z pomocą modelu i przez tego człowieka sprawdzony, nie jest ani deepfake’iem, ani tekstem informującym opinię publiczną o sprawie interesu publicznego. Nie wchodzi więc w żadną z bramek art. 50.

Sytuacja zmienia się w czterech miejscach, i to one są warte uwagi bardziej niż sam post:

Grafika z syntetycznym człowiekiem albo zmienionym produktem. Tu decyduje kontekst, bez względu na użyty generator. Definicja deepfake’a wymaga podobieństwa do istniejącej osoby, obiektu, miejsca albo zdarzenia oraz fałszywego pozoru autentyczności. Awatar przypominający realną osobę, także fotorealistyczna postać wymyślona przez AI, która mogłaby istnieć naprawdę, albo realny produkt pokazany z funkcją, której nie ma, zwykle spełnia te warunki, jeśli odbiorca może wziąć materiał za prawdziwy (wytyczne Komisji Europejskiej, pkt 113 i 114). W pełni fantazyjna postać bez odniesienia do rzeczywistości zwykle nie. Przy wymyślonych cechach produktu dochodzi osobne ryzyko po stronie ochrony konkurencji i konsumentów.

Wideo z klonem głosu albo twarzy. Nagranie, w którym prezes mówi zdanie, którego nigdy nie wypowiedział, spełnia definicję deepfake’a, gdy odbiorcy mogą uznać je za prawdziwe. Wytyczne Komisji Europejskiej podają podobny przykład: wideo z realistycznym syntetycznym awatarem prezesa, który gratuluje pracownikom wyników roku (pkt 114 i przykłady po pkt 116). Zgoda tej osoby na wykorzystanie wizerunku niczego tu nie zmienia, bo art. 50 ust. 4 nie przewiduje wyjątku dla zgody, a zgoda i etykieta przejrzystości to dwa osobne obowiązki.

Czat na stronie. Art. 50 ust. 1 nakazuje projektować system tak, żeby człowiek wiedział, że rozmawia z AI, najpóźniej przy pierwszej interakcji. Obowiązek adresowany jest do dostawcy systemu, a przepis zawiera wyjątek: informacja nie jest potrzebna, gdy jest to oczywiste dla rozsądnie zorientowanego odbiorcy. W praktyce, jeśli wdrażacie cudzy czat pod własną marką, warto sprawdzić w umowie, kto odpowiada za ten komunikat.

Tekst o sprawach interesu publicznego, na przykład o zdrowiu, bezpieczeństwie, środowisku, polityce, regulacjach albo ważnych zdarzeniach gospodarczych. Jeśli publikacja ma informować opinię publiczną, a AI istotnie zmieniła treść, obowiązek się pojawia, chyba że zadziała wyjątek redakcyjny.

Wyjątek redakcyjny jest węższy, niż brzmi

To jest miejsce, w którym najłatwiej się pomylić, bo nazwa sugeruje coś znacznie szerszego. Wyjątek dotyczy wyłącznie tekstu o sprawach interesu publicznego i wymaga dwóch rzeczy naraz: żeby materiał przeszedł weryfikację przez człowieka albo kontrolę redakcyjną, oraz żeby osoba fizyczna lub prawna ponosiła odpowiedzialność redakcyjną za publikację.

Według wytycznych Komisji Europejskiej ani ocena tekstu przez drugi model, ani szybki rzut oka przed kliknięciem „publikuj” nie spełniają tego warunku, a istotna zmiana wprowadzona przez AI po kontroli znosi wyjątek (pkt 135 i 136). Dalej stosujemy praktykę ostrożnościową: sprawdzamy każdą istotną część osobno i po każdej istotnej ręcznej edycji także uruchamiamy kontrolę od nowa. W razie sporu to firma musi umieć pokazać, że kontrola była realna.

Kiedy potrzebne jest widoczne oznaczenie

Druga częsta pomyłka. Znakowanie maszynowe, czyli metadane i znaki wodne, jest osobnym obowiązkiem dostawcy systemu i nie zastępuje informacji dla człowieka. Nikt nie otwiera właściwości pliku przed przeczytaniem posta.

Tam, gdzie obowiązek istnieje, informacja ma być jasna i wyraźna, podana najpóźniej przy pierwszym zetknięciu z treścią i zgodna z wymogami dostępności (art. 50 ust. 5). Według wytycznych Komisji Europejskiej nie spełnia tego informacja, którą łatwo przeoczyć, ani taka, do której odbiorca musi coś kliknąć lub rozwinąć (pkt 132 i 142). Przepis każe ujawnić, że treść została wygenerowana lub zmanipulowana, dlatego unikamy sformułowań w rodzaju „materiał mógł zostać wygenerowany”. Platformy potrafią przyciąć oznaczenie przy przetwarzaniu obrazu, a podmiot stosujący powinien zadbać, by odbiorca nadal je widział (pkt 12). Dlatego warto obejrzeć własny materiał tak, jak widzi go zwykły odbiorca, na telefonie i na desktopie, i ocenić ponownie po przeniesieniu na inny kanał.

Pełną kolejność sprawdzania rodzaju materiału, obowiązku i wyjątku opisuje poradnik oznaczanie treści AI zgodnie z art. 50.

Co zrobić w tym tygodniu

Nie potrzeba do tego projektu wdrożeniowego. Wystarczy wypisać typy treści, które naprawdę publikujecie, przypisać każdemu decyzję wraz z uzasadnieniem i ustalić, kto ją zatwierdza. Przy materiałach, które wymagają oznaczenia, zapiszcie identyfikator, użyte narzędzie, kategorię, decyzję i datę zatwierdzenia.

Jeśli publikujecie wiele formatów lub kanałów, zobacz wdrożenie oznaczania treści AI: wspólne zasady klasyfikacji, komunikaty i rejestr dla zespołu.

Jednej rzeczy do rejestru nie wkładajcie: surowych promptów. Pełny zapis konwersacji tworzy nową powierzchnię wycieku danych poufnych, a niczego nie dowodzi lepiej niż notatka z decyzji.