Sztuczna inteligencja przestała być ciekawostką technologiczną — stała się warstwą pośredniczącą między nami a informacją, pracą i kulturą. Wraz z korzyściami przychodzą jednak realne zagrożenia, które warto rozumieć bez paniki, ale i bez naiwności. Poniżej przyglądam się czterem z nich na podstawie konkretnych zdarzeń i badań z lat 2024–2026: eksperymentom na użytkownikach, dezinformacji, zawłaszczaniu twórczości artystów oraz wpływowi AI na rozwój poznawczy dzieci.
Czy firmy tworzące modele AI testują na użytkownikach? Tak — i to na dużą skalę
Krótka odpowiedź brzmi: tak. Testowanie na użytkownikach jest standardem branży technologicznej, a w produktach AI stało się wręcz mechanizmem napędowym rozwoju. Chodzi przede wszystkim o testy A/B (tzw. eksperymenty kontrolowane online): część użytkowników dostaje wersję A, część wersję B, a firma mierzy, która „wygrywa” według wybranych wskaźników. W przypadku chatbotów testuje się różne wersje modeli, instrukcji systemowych, parametrów generowania czy układu interfejsu — często bez wyraźnej informacji dla użytkownika, że bierze udział w eksperymencie.
Najlepszym dowodem na to, jak strategiczne stało się to podejście, jest transakcja z września 2025 roku: OpenAI przejęło firmę Statsig — platformę do eksperymentów, testów A/B i podejmowania decyzji w czasie rzeczywistym — za około 1,1 miliarda dolarów w akcjach, a jej założyciel objął stanowisko dyrektora technicznego pionu aplikacji, odpowiadającego m.in. za ChatGPT. OpenAI korzystało z tej platformy jeszcze przed przejęciem. To pokazuje skalę, w jakiej ciągłe eksperymentowanie na realnym ruchu użytkowników jest dziś wpisane w rozwój produktów AI.
Warto podkreślić, że testowanie na użytkownikach nie jest wynalazkiem ery AI. Głośnym precedensem był eksperyment Facebooka z 2014 roku, w którym platforma zmodyfikowała treści w kanałach niemal 700 tysięcy osób, by zbadać „zarażanie emocjami” — badanie opublikowano, ale wywołało ono poważną debatę o zgodzie i etyce eksperymentów na ludziach bez ich świadomości.
Gdzie leży zagrożenie? Nie w samym testowaniu — bez niego trudno budować dobre produkty — lecz w tym, pod co systemy są optymalizowane. Jeśli kryterium sukcesu jest zaangażowanie, czas w aplikacji czy utrzymanie użytkownika (retencja), model może być stopniowo dostrajany tak, by być „lepki”, a niekoniecznie najbardziej pomocny czy prawdomówny. Analitycy zwracają uwagę, że masowe testy A/B mogą w sposób niejawny premiować zatrzymywanie użytkownika zamiast realnego rozwiązania jego problemu — a brak jawnych narzędzi do mierzenia tego zjawiska sprawia, że łatwo je przeoczyć. Dla użytkownika oznacza to jeden praktyczny wniosek: warto zachować świadomość, że interfejs, który widzisz, bywa jedną z wielu testowanych wersji, a jego celem nie zawsze jest wyłącznie Twoja korzyść.
Fake newsy i deepfake’i: apokalipsa, która nie nadeszła — ale zagrożenie realne
Rok 2024 był największym rokiem wyborczym w historii — do urn mogło pójść około 3,7 miliarda uprawnionych w kilkudziesięciu krajach — i zarazem pierwszym „wyborczym rokiem AI”. Wieszczono zalew deepfake’ów i „śmierć prawdy”. Bilans okazał się bardziej złożony i — na szczęście — mniej katastrofalny, niż się obawiano.
Dane studzą najczarniejsze scenariusze. Według raportu Meta mniej niż 1% zweryfikowanej dezinformacji w cyklu wyborczym 2024 stanowiły treści AI. W Indiach, przy 258 wyborczych analizach faktów jednej z organizacji fact-checkingowych, tylko 12 dotyczyło materiałów generowanych przez AI. Organizacje monitorujące wskazują, że tzw. cheapfake’i — proste manipulacje w rodzaju wyrwanych z kontekstu nagrań czy mylących podpisów — były wykorzystywane wielokrotnie częściej niż zaawansowane deepfake’i, bo są szybsze, tańsze i łatwiejsze do wyparcia.
To jednak nie znaczy, że problemu nie ma. Realne, udokumentowane incydenty pokazują kierunek zagrożeń:
- Robocalle z fałszywym głosem Joe Bidena w prawyborach w New Hampshire, namawiające do rezygnacji z głosowania (dotarły do dziesiątek tysięcy odbiorców).
- Rumunia unieważniła wybory prezydenckie z 2024 roku po ujawnieniu dowodów na wspieraną przez AI ingerencję zagraniczną — to najpoważniejszy jak dotąd przykład wpływu na proces wyborczy.
- Reklamy AI partii AfD przed wyborami w Niemczech w 2025 roku, przedstawiające sceny, które nigdy się nie wydarzyły. To zmiana jakościowa: pytanie nie brzmi już „czy ta osoba jest prawdziwa?”, lecz „czy ta rzeczywistość jest prawdziwa?”.
- Poza polityką — oszustwo w Hongkongu, gdzie pracownik finansowy międzynarodowej firmy przelał 25 milionów dolarów po wideokonferencji, w której wszyscy rozmówcy, łącznie z „dyrektorem finansowym”, byli deepfake’ami.
Najgroźniejszy długofalowy efekt jest subtelny: to erozja zaufania. Gdy każdy materiał może być podróbką, autentyczne nagrania łatwo podważyć („to przecież deepfake”) — zjawisko nazywane „premią kłamcy” (liar’s dividend). Zagrożeniem nie jest więc jeden spektakularny fałszywy film, lecz stopniowe rozmywanie granicy między prawdą a fałszem oraz wykorzystywanie deepfake’ów do oszustw i omijania systemów weryfikacji tożsamości (np. biometrii głosowej).
Plagiat dzieł, grafik i stylu pracy artystów
To jeden z najbardziej zapalnych obszarów. Generatywne modele graficzne uczą się na ogromnych zbiorach obrazów pobranych z internetu — sztandarowym przykładem jest zbiór LAION liczący miliardy par obraz–opis, w większości chronionych prawem autorskim. Efektem jest zdolność do generowania grafik „w stylu” konkretnego twórcy — bez jego zgody, wiedzy czy wynagrodzenia.
Sprawa trafiła do sądów. Przełomowy pozew zbiorowy Andersen przeciwko Stability AI (2023) — wniesiony przez grupę artystów przeciwko Stability AI, Midjourney, DeviantArt i Runway — zarzuca wykorzystanie prac do trenowania modeli bez zgody, oznaczenia autorstwa i wynagrodzenia. To był jeden z pierwszych przypadków, gdy twórcy wspólnie zakwestionowali sam sposób budowania tych systemów. Kolejne procesy dotyczą muzyki (pozwy przeciw generatorom Suno i Udio), przy czym część branży zaczęła szukać ugód i modeli licencyjnych — w październiku 2025 Universal Music Group zawarło ugodę z Udio, zapowiadając usługę opartą na licencjonowaniu za zgodą twórców (opt-in) zamiast forsowanego wcześniej modelu „wypisz się sam” (opt-out). Osobnym, głośnym wątkiem była fala grafik „w stylu Studia Ghibli” z 2025 roku, która wywołała dyskusję o znakach towarowych i wprowadzaniu odbiorców w błąd co do rzekomej aprobaty studia.
Tu jednak potrzebna jest uczciwość analityczna, bo prawo i etyka nie pokrywają się w pełni:
- Sam styl artystyczny zwykle nie podlega ochronie prawnoautorskiej. W prawie amerykańskim ogólny styl wypracowany w dorobku twórcy nie jest chroniony — chronione są konkretne utwory, nie „maniera”. Dlatego mocniejszym gruntem prawnym dla artystów jest kwestia wykorzystania ich prac do trenowania modeli, a nie samo generowanie obrazów „w stylu”.
- Wyroki bywają różne. W sprawie Thomson Reuters przeciwko Ross Intelligence (2025) sąd uznał naruszenie i startup upadł — to pierwszy istotny wyrok dotyczący „dozwolonego użytku” w kontekście AI. Z kolei w innym głośnym rozliczeniu, Bartz przeciwko Anthropic, firma zgodziła się na ugodę rzędu 1,5 miliarda dolarów związaną z wykorzystaniem pirackich kopii książek do trenowania.
W odpowiedzi powstają też narzędzia obronne dla twórców. Zespół z Uniwersytetu w Chicago opracował Glaze (utrudniający naśladowanie stylu) oraz Nightshade („zatruwający” obrazy tak, by wprowadzać w błąd modele uczące się na nich bez zgody). To pokazuje, że obok drogi sądowej rozwija się też techniczna samoobrona artystów.
Gdzie leży zagrożenie? W zachwianiu ekonomii twórczości: internet zalewają obrazy łudząco podobne do prac konkretnych ilustratorów, którzy nie dostają za to nic, a odbiorca często nie wie, że ogląda imitację. Dla całych zawodów kreatywnych to presja cenowa i ryzyko wyparcia — zwłaszcza w segmentach masowej grafiki użytkowej.
AI a rozwój dzieci: wygoda dziś, „dług poznawczy” jutro
Najmniej spektakularne, a być może najpoważniejsze zagrożenie dotyczy dzieci i nastolatków — bo działa powoli i na fundamentach, które kształtują się raz w życiu: na ciekawości, umiejętności szukania i weryfikowania informacji oraz zdolności do samodzielnego myślenia.
Punktem odniesienia stała się wstępna praca badaczy z MIT Media Lab (2025), która ukuła pojęcie „długu poznawczego” (cognitive debt). W eksperymencie z pisaniem esejów porównano trzy grupy: korzystających z chatbota AI, z wyszukiwarki oraz piszących „z głowy”. Osoby wspierane przez AI wykazywały mniejsze zaangażowanie poznawcze i słabsze poczucie autorstwa własnego tekstu. Wniosek badaczki prowadzącej projekt jest przestrogą: wygoda narzędzia dziś ma swoją cenę, która najpewniej skumuluje się później — a dzieci są na to szczególnie narażone, jeśli sięgają po AI zbyt wcześnie.
Mechanizm nazywa się przenoszeniem wysiłku poznawczego (cognitive offloading). Gdy odpowiedź pojawia się natychmiast i „gotowa”, znika etap, który jest właściwą szkołą myślenia: formułowanie pytania, przeszukiwanie źródeł, porównywanie sprzecznych informacji, ocena wiarygodności, wyciąganie wniosków. To właśnie w tym „tarciu” rodzi się krytyczne myślenie i nawyk sprawdzania. Jeśli AI systematycznie ten etap likwiduje, dziecko może stracić nie tyle wiedzę, ile umiejętność jej zdobywania i weryfikowania — oraz naturalną ciekawość, która każe drążyć, a nie poprzestawać na pierwszej gotowej odpowiedzi.
Do tego dochodzą dwa czynniki podnoszące ryzyko akurat u najmłodszych. Po pierwsze, dzieci mają jeszcze niedojrzałe zdolności krytyczne i emocjonalne, a jednocześnie są aktywnymi użytkownikami chatbotów — organizacje takie jak UNICEF ostrzegają, że działają w ekosystemach zaprojektowanych pod maksymalizację zaangażowania, gdzie nieprzejrzyste systemy współkształtują ich postrzeganie świata, nie zawsze w ich najlepszym interesie. Po drugie, dochodzi ryzyko nadmiernego zaufania i perswazji — model brzmi pewnie nawet wtedy, gdy się myli, a dziecku trudniej to wychwycić.
Regulatorzy już reagują: we wrześniu 2025 roku amerykańska FTC zażądała od siedmiu firm (m.in. OpenAI, Alphabet, Meta) wyjaśnień, jak ich chatboty wpływają na dzieci i nastolatki; w odpowiedzi część firm zapowiedziała tryby dla użytkowników poniżej 18 lat i kontrolę rodzicielską.
Byłoby jednak nieuczciwe malować obraz wyłącznie czarny. Badania są niejednoznaczne: metaanaliza badań z randomizacją wskazuje, że chatboty edukacyjne potrafią poprawiać wyniki nauczania, a odpowiednio zaprojektowane systemy „sokratejskie” — takie, które zamiast podawać odpowiedź, zadają pytania i naprowadzają — mogą wręcz wzmacniać krytyczne myślenie. Różnica nie leży więc w samym istnieniu AI, lecz w sposobie użycia: AI jako automat z odpowiedziami działa przeciwko rozwojowi, AI jako partner do myślenia może mu sprzyjać. Klucz to dawkowanie, wiek, nadzór dorosłych i projektowanie narzędzi pod naukę, a nie pod uzależniające zaangażowanie.
Nie panika, lecz świadomość i higiena korzystania
Żadne z opisanych zagrożeń nie jest argumentem za odrzuceniem AI — jest argumentem za korzystaniem z niej świadomie. Testy na użytkownikach są standardem, ale warto pytać, pod jaki cel system jest optymalizowany. Dezinformacja generatywna nie „zabiła prawdy”, ale eroduje zaufanie i napędza oszustwa, więc rośnie wartość weryfikacji źródeł i ograniczonego zaufania do samego obrazu czy głosu. Twórcy potrzebują jasnych zasad zgody i wynagrodzenia — a modele licencyjne oparte na opt-in pokazują, że da się to ułożyć uczciwiej. A w przypadku dzieci najważniejsza jest ochrona tego, co bezcenne i trudne do odbudowania: ciekawości oraz nawyku samodzielnego szukania, sprawdzania i myślenia.
Praktyczny wniosek dla rodziców, nauczycieli i osób zarządzających zespołami jest ten sam: traktujmy AI jak potężne narzędzie, które trzeba umieć prowadzić — a nie jak wyrocznię, której się ufa bez zastrzeżeń.
Źródła
- OpenAI, „Vijaye Raji to become CTO of Applications with acquisition of Statsig” — openai.com; relacje: TechCrunch, GeekWire, CNBC, Reuters (wrzesień 2025).
- Daniel Paleka, „A/B testing could lead LLMs to retain users instead of helping them” (newsletter, 2025).
- Meta / World Economic Forum, „Deepfakes are here to stay…” (styczeń 2025).
- Harvard Ash Center, „The apocalypse that wasn’t: AI in 2024’s elections” (2025).
- Brennan Center for Justice, „Gauging the AI Threat to Free and Fair Elections” (2025).
- State of Surveillance / News Literacy Project — dane o „cheapfake’ach” (2025–2026).
- Andersen v. Stability AI — NYU Journal of IP & Entertainment Law; Joseph Saveri Law Firm; Center for Art Law.
- Copyright Alliance, „AI Copyright Lawsuit Developments in 2025″ (styczeń 2026) — m.in. ugoda Bartz v. Anthropic, sprawy Suno/Udio, ugoda UMG–Udio.
- Cullen and Dykman LLP, „AI and Artistic Style Imitation” (2025) — nt. nieobjęcia stylu ochroną.
- Forbes, „Generative AI Is A Crisis For Copyright Law” (2025) — Glaze, Nightshade, Thomson Reuters v. Ross.
- MIT Media Lab (Kosmyna i in., 2025) — „cognitive debt”; relacja CNBC (październik 2025).
- UNICEF Innocenti, „Beyond algorithms: Three signals of changing AI-child interaction” (2025).
- Children and Screens / dr Ying Xu (Harvard GSE) — wpływ AI na rozwój dzieci (2026).
- Wu & Yu (2024), metaanaliza chatbotów edukacyjnych; Frontiers in Education (2025).
- AI Act od 2 sierpnia 2026 a sklep internetowy – kiedy musisz oznaczać treści tworzone przez AI?
- AI Act w Unii Europejskiej – co oznacza dla sklepów internetowych i treści generowanych przez AI
- Chatboty AI dla stron internetowych i sklepów e-commerce
- Przyszłość AI
- ChatGPT – nowoczesne narzędzie AI do komunikacji i tworzenia treści
Autor: Grzegorz Ławniczek – SEO freelancer, projektowanie stron, natopie.pl
Specjalista SEO i twórca stron internetowych z ponad 20-letnim doświadczeniem w pozycjonowaniu. Projektuje i wdraża strony oraz sklepy internetowe na WordPressie i WooCommerce, prowadzi długoterminowe pozycjonowanie dla firm z różnych branż i specjalizuje się w SEO lokalnym na rynku Częstochowy i Śląska. Prowadzi firmę pod marką natopie.pl. Każdy projekt obsługuje osobiście, od audytu i strategii po wdrożenie i raportowanie wyników. Pozycjonowanie stron internetowych (SEO) – długoterminowe strategie SEO dla stron firmowych, sklepów e-commerce i serwisów contentowych. Audyty techniczne, semantyczne SEO, link building, optymalizacja treści. Stosuje narzędzia NLP do tworzenia treści o wysokim autorytecie tematycznym.
Zakres obsługiwanych branż: przychodnie i gabinety lekarskie · kancelarie prawne i adwokackie · geodeci i architekci · gabinety podologiczne i kosmetyczne · agencje detektywistyczne · producenci i dystrybutorzy · sklepy e-commerce · firmy usługowe i rzemieślnicze. Obsługuje klientów z całego kraju – bezpłatne konsultacje stacjonarne w Częstochowie.
