Deepfake – co to jest, jak go rozpoznać i co za niego grozi

Deepfake to wygenerowany lub zmanipulowany przez sztuczną inteligencję obraz, nagranie dźwiękowe albo wideo, które przypomina istniejącą osobę, miejsce lub zdarzenie i które odbiorca może niesłusznie uznać za prawdziwe – tak definiuje go unijny AI Act.

Po samym obrazie czy głosie deepfake’a nie rozpoznasz pewnie: w badaniu na ponad 3000 osób uczestnicy w praktyce zgadywali, dlatego liczy się sprawdzenie, skąd pochodzi nagranie, i potwierdzenie prośby innym kanałem. W Polsce nie ma odrębnego przestępstwa „deepfake” – tak wynika z odpowiedzi Ministerstwa Sprawiedliwości z 29 kwietnia 2026 r. – ale deepfake użyty do podszycia się pod kogoś, wyłudzenia pieniędzy albo zniesławienia podpada pod istniejące przepisy, a za podszywanie się i oszustwo kodeks karny przewiduje do 8 lat pozbawienia wolności. AI Act nie zakazuje tworzenia deepfake’ów, tylko nakłada na osoby i firmy używające narzędzi AI zawodowo obowiązek ujawnienia, że treść jest sztuczna. Poniżej znajdziesz definicję, rodzaje deepfake’ów, pięć pytań, które warto zadać przed uwierzeniem w nagranie, przepisy w Polsce i UE oraz kroki dla osoby, której wizerunek lub głos ktoś wykorzystał.

Co to jest deepfake?

Deepfake w rozumieniu AI Act to „wygenerowane przez AI lub zmanipulowane przez AI obrazy, treści dźwiękowe lub treści wideo, które przypominają istniejące osoby, przedmioty, miejsca, podmioty lub zdarzenia, które odbiorca mógłby niesłusznie uznać za autentyczne lub prawdziwe” (art. 3 pkt 60 rozporządzenia (UE) 2024/1689, czyli AI Act).

Z tej definicji wynikają trzy warunki, które muszą być spełnione jednocześnie:

1. Udział AI – treść wygenerowała albo przerobiła sztuczna inteligencja, a nie człowiek ręcznie.
2. Forma – to obraz, dźwięk albo wideo.
3. Pozór prawdy – treść przypomina istniejące osoby, przedmioty, miejsca, podmioty lub zdarzenia, a odbiorca mógłby ją wziąć za prawdziwą.

Potocznie deepfake to fałszywe nagranie lub obraz zrobione przez AI. Nazwa łączy angielskie „deep learning” (głębokie uczenie – odmiana uczenia maszynowego oparta na wielowarstwowych sieciach neuronowych) i „fake” (fałszywy), a termin upowszechnił się około 2017 r.

Deepfake to treść, a nie program: definicja opisuje wynik, nie narzędzie, i nie zależy od techniki, jaką go uzyskano. Nie ogranicza się też do podmiany twarzy – obejmuje fałszywe miejsca, przedmioty i zdarzenia, na przykład wygenerowane zdjęcie wydarzenia, które nigdy nie miało miejsca. Szerszym pojęciem są media syntetyczne, czyli wszelkie treści wygenerowane przez AI; deepfake to ta ich część, która udaje rzeczywistość.

Komisja Europejska w odpowiedziach na pytania o art. 50 wyjaśnia, że „istniejące” obejmuje także osoby, przedmioty czy zdarzenia, które mogłyby realnie istnieć albo się wydarzyć. To, czy treść może uchodzić za prawdziwą, ocenia się też po kontekście publikacji i oczekiwaniach odbiorców: tło czy efekty specjalne wygenerowane w zwykłej produkcji filmowej zwykle nie wprowadzają widza w błąd.

Czym deepfake różni się od zwykłego fotomontażu?

Deepfake różni się od fotomontażu udziałem AI: ręczna przeróbka bez sztucznej inteligencji nie mieści się w brzmieniu definicji z AI Act („przez AI”), a w drugą stronę – w definicję wchodzi też obraz fałszywego zdarzenia wygenerowany w całości od zera, jeśli można go wziąć za prawdziwy.

Granica dla fotomontażu to wniosek z brzmienia definicji, a nie z orzecznictwa. Ma ona znaczenie dla obowiązków z AI Act. Dla polskich przepisów karnych i cywilnych opisanych niżej technika nie ma znaczenia – liczy się to, co ktoś z obrazem czy nagraniem zrobił.

Jak powstaje deepfake – w jednym akapicie

Deepfake powstaje dzięki sieciom neuronowym – programom, które uczą się wzorców na wielu przykładach zamiast wykonywać ręcznie zapisane reguły – a w jednej z technik, generatywnych sieciach przeciwstawnych (GAN, opisanych w 2014 r. przez Goodfellowa i współpracowników), jeden model tworzy fałszywy obraz lub dźwięk, a drugi ocenia, czy wygląda on jak prawdziwy, i oba uczą się jednocześnie. To tylko jedna z technik, a prawna definicja deepfake’a od techniki nie zależy. Według NASK metody tworzenia deepfake’ów są „łatwo dostępne, tanie i niewymagające specjalistycznej wiedzy”, a realistyczne fałszywe treści powstają „w kilka minut”.

Jakie są rodzaje deepfake’ów?

Deepfake’i dzielą się według tego, co jest fałszowane: obraz (podmiana twarzy, sterowanie mimiką, fałszywe zdjęcie), głos (klonowanie głosu) i połączone audio-wideo, w którym fałszywa twarz i fałszywy głos są ze sobą zgrane. Taki podział trzech głównych rodzajów manipulacji podaje NASK.

Jak daleko może sięgać połączone audio-wideo, pokazuje sprawa opisana przez policję w Hongkongu: pracownik jednej z firm przelał ok. 200 mln dolarów hongkońskich (ok. 25 mln USD) po wideokonferencji, w której wszyscy uczestnicy poza nim byli deepfake’ami.

Tekst wygenerowany przez AI, na przykład artykuł albo wiadomość, nie jest deepfake’iem w rozumieniu AI Act – definicja obejmuje wyłącznie obraz, dźwięk i wideo.

Do czego używa się deepfake’ów i skąd bierze się ryzyko?

Deepfake’i służą do oszustw (fałszywe reklamy z wizerunkami znanych osób, telefony i wideorozmowy z podszytą osobą), do dezinformacji i do naruszania cudzego wizerunku, ale są też używane legalnie – w sztuce, satyrze i fikcji, co AI Act wprost przewiduje.

Użycia deepfake’ów dzielą się na cztery grupy:

• oszustwa finansowe – fałszywe reklamy inwestycji z „polecającą” znaną osobą, telefony i wideorozmowy, w których ktoś podszywa się pod członka rodziny albo przełożonego;
• dezinformacja – fałszywe wypowiedzi, nagrania i zdjęcia zdarzeń, które nie miały miejsca;
• naruszenia wizerunku i dóbr osobistych – ośmieszenie, pomówienie albo podszycie się pod konkretną osobę;
• użycia dopuszczalne – utwory artystyczne, satyryczne i fikcyjne; AI Act wymaga dla nich ujawnienia, że treść jest sztuczna, ale w sposób, który nie przeszkadza w odbiorze utworu.

Skalę fałszywych reklam w Polsce pokazuje analiza NASK-PIB przeprowadzona we współpracy z zespołem reagowania na incydenty KNF i obejmująca 12 miesięcy:

• ponad 13 tysięcy fałszywych materiałów, głównie reklamowych;
• ok. 650 unikalnych filmów, z których powstały te materiały;
• niemal 60% materiałów dotyczyło rzekomych instrumentów finansowych i programów rządowych;
• wykorzystano ponad 280 wizerunków znanych osób.

NASK opisuje też powtarzalny schemat fałszywej reklamy z deepfake’iem:

1. wprowadzenie – osobista historia;
2. opis problemu;
3. pobudzenie emocji;
4. autorytet – znana osoba „poleca”;
5. rozwiązanie – produkt albo inwestycja;
6. fałszywe dowody – recenzje, wykresy;
7. wezwanie do natychmiastowego działania.

Całość wzmacniają presja czasu, „ekskluzywność” oferty i opowieści o „ukrywanej prawdzie”.

Dlaczego prawdziwe nagranie też można podważyć?

Im szerzej znane są deepfake’i, tym łatwiej osobie przyłapanej na prawdziwym nagraniu twierdzić, że to fałszerstwo – badacze nazywają to „dywidendą kłamcy”. Pojęcie opisali Robert Chesney i Danielle Citron w „California Law Review” w 2019 r.: według nich ta „dywidenda” rośnie, paradoksalnie, wraz z sukcesem edukowania opinii publicznej o zagrożeniach. Wniosek praktyczny jest symetryczny: samo „to deepfake” nie jest dowodem fałszerstwa, tak jak samo nagranie nie jest dowodem prawdy.

Jak rozpoznać deepfake?

Deepfake’a nie da się pewnie rozpoznać po samym obrazie czy głosie – w badaniu na ponad 3000 osób uczestnicy w praktyce zgadywali, a fałszerstwa z AI oceniali jako bardziej „ludzkie” niż prawdziwe media – dlatego trzeba sprawdzać kontekst i potwierdzać prośbę innym kanałem. Badanie objęło 3002 osoby z USA, Niemiec i Chin oraz audio, obrazy i tekst (nie wideo); jego autorzy, m.in. Joel Frank i Thorsten Holz, przedstawili je na konferencji IEEE Symposium on Security and Privacy 2024.

Dlatego wskazówki poniżej to sygnały ostrzegawcze, a nie dowody: brak „błędów” nie oznacza, że nagranie jest prawdziwe, a dziwny szczegół nie przesądza, że jest fałszywe.

Pięć pytań przed uwierzeniem w nagranie:

1. Czy w nagraniu coś się nie zgadza? Nienaturalne ruchy ust, dziwna mimika, nietypowe mruganie, niespójne oświetlenie, błędy w szczegółach postaci, na przykład w liczbie palców. To wskazówki z materiałów wojskowej Jednostki Wsparcia Działań i ekspertów BBC cytowanych przez PAP – pomagają, ale niczego nie dowodzą.
2. Czy głos brzmi nietypowo i czy pada pilna prośba? Nietypowa intonacja albo nagła prośba o przelew lub dane to sygnał, by się zatrzymać.
3. Czy treść pasuje do schematu fałszywej reklamy? Znana osoba „poleca”, jest presja czasu, oferta jest „ekskluzywna”, a całość gra na emocjach.
4. Skąd pochodzi nagranie? Sprawdź, kto je opublikował, czy zgadza się z okolicznościami i czy potwierdzają je niezależne, wiarygodne źródła.
5. Czy mogę potwierdzić prośbę innym kanałem? Oddzwoń na znany ci numer, napisz innym komunikatorem. Zasadę „Ufaj, ale sprawdzaj” zaleca Jednostka Wsparcia Działań: tożsamość osoby, która prosi o pieniądze, weryfikujesz innym kanałem komunikacji.

Fałszywe fragmenty bywają ukrywane w długich, neutralnych filmach (według NASK nawet do pół godziny), z dodanym szumem i nakładanymi znakami wodnymi, które utrudniają wykrycie automatom – dlatego „wygląda naturalnie” nie wystarcza.

Pewniejszym tropem niż oględziny są znaki wodne w treściach AI, ale tylko wtedy, gdy treść oznaczono u źródła – oznaczanie treści AI w standardach C2PA i SynthID to zadanie dostawcy narzędzia. Wynik detektora to szacunek, nie dowód: nawet detektor AI po polsku i czołówka rankingu detektorów treści AI podają prawdopodobieństwo, a nie pewność.

Czy deepfake jest w Polsce nielegalny?

Deepfake nie jest w Polsce osobnym przestępstwem: według Ministerstwa Sprawiedliwości (odpowiedź z 29 kwietnia 2026 r.) czyny z użyciem deepfake’ów kwalifikuje się na podstawie ogólnych przepisów kodeksu karnego, a Komisja Kodyfikacyjna Prawa Karnego bada, czy potrzebny jest osobny typ przestępstwa – więc deepfake użyty do podszycia się pod kogoś, wyłudzenia pieniędzy czy zniesławienia podpada pod istniejące przepisy karne i cywilne.

Trzy pojęcia z tabeli warto rozumieć przed podjęciem kroków:

• ściganie na wniosek – policja i prokuratura prowadzą sprawę, gdy pokrzywdzony złoży wniosek o ściganie;
• oskarżenie prywatne – pokrzywdzony sam wnosi akt oskarżenia do sądu; prokurator co do zasady w takiej sprawie nie występuje;
• dobro osobiste – chroniona przez kodeks cywilny wartość związana z osobą; art. 23 wymienia m.in. wizerunek, cześć i nazwisko, a lista ta jest otwarta.

W odpowiedzi na interpelację poselską nr 15060 Ministerstwo Sprawiedliwości wyjaśniło, że takie czyny kwalifikuje się na podstawie ogólnych przepisów kodeksu karnego, m.in. art. 190a § 2, a w statystykach figurują one bez wyodrębnienia narzędzia, takiego jak deepfake – dlatego resort nie ma danych o liczbie takich spraw. Komisja Kodyfikacyjna Prawa Karnego przygotowuje opinię, czy obecne przepisy w wystarczający sposób karzą rozpowszechnianie deepfake’ów i czy potrzebny jest nowy typ przestępstwa. Ministerstwo poinformowało też, że 26 marca 2026 r. minister sprawiedliwości powołał Zespół do spraw bezpieczeństwa dzieci i młodzieży w świecie cyfrowym, który ma przygotować propozycje przepisów przeciw naruszaniu praw dzieci i młodzieży treściami wytworzonymi z użyciem AI. W tej samej odpowiedzi resort wskazał na Sieć Pomocy Osobom Pokrzywdzonym Przestępstwem, finansowaną z Funduszu Sprawiedliwości, która zapewnia bezpłatną pomoc prawną, psychologiczną i materialną.

Co o deepfake’ach mówi AI Act?

AI Act w art. 50 ust. 4 nakłada na podmioty stosujące system AI obowiązek ujawnienia, że deepfake został sztucznie wygenerowany lub zmanipulowany – to obowiązek ujawnienia, a nie zakaz tworzenia – i stosuje się go od 2 sierpnia 2026 r. Podmiot stosujący (ang. deployer) to osoba, firma, urząd lub inna organizacja, która używa systemu AI pod swoją kontrolą – z wyjątkiem użytku w osobistej działalności pozazawodowej (art. 3 pkt 4). Przykładem jest firma publikująca reklamę z wygenerowanym nagraniem.

Według Komisji Europejskiej znacznik maszynowy dodany przez dostawcę narzędzia nie zwalnia publikującego z ujawnienia: informacja ma być zrozumiała i dostrzegalna dla człowieka, na przykład jako widoczna lub słyszalna etykieta. Treści wygenerowanych przed 2 sierpnia 2026 r. nie trzeba oznaczać wstecznie.

Czego art. 50 nie oznacza:

• Deepfake nie należy w AI Act do kategorii wysokiego ryzyka. Obowiązki dotyczące deepfake’ów są w rozdziale IV, o przejrzystości, a nie w przepisach o systemach wysokiego ryzyka.
• Kodeks postępowania jest dobrowolny. Kodeks postępowania w sprawie przejrzystości treści generowanych przez AI pomaga wykazać zgodność z art. 50; Komisja i Rada ds. AI uznały go za adekwatny, a kto go nie podpisze, musi wykazać zgodność w inny sposób.

Tekst wygenerowany przez AI ma w art. 50 ust. 4 osobny obowiązek: dotyczy tekstu publikowanego w celu informowania opinii publicznej o sprawach leżących w interesie publicznym, z wyjątkiem treści, która przeszła kontrolę redakcyjną człowieka, gdy ktoś ponosi odpowiedzialność redakcyjną za publikację.

Co zrobić, gdy ktoś użył twojego wizerunku lub głosu?

Gdy ktoś użył twojego wizerunku lub głosu w deepfake’u, zabezpiecz dowody, zgłoś treść platformie i – jeśli doszło do szkody – zawiadom policję lub prokuraturę, pamiętając, że przy podszywaniu się z art. 190a § 2 kodeksu karnego ściganie następuje na wniosek pokrzywdzonego, a przy zniesławieniu z art. 212 kodeksu karnego pokrzywdzony sam wnosi oskarżenie prywatne.

1. Zabezpiecz dowody: adres strony, zrzuty ekranu z widoczną datą, nazwy kont, kopie wiadomości. Nie usuwaj korespondencji.
2. Zgłoś treść platformie, na której się pojawiła – przez jej formularz zgłoszeń.
3. Jeśli przelałeś pieniądze, od razu skontaktuj się ze swoim bankiem.
4. Zawiadom policję lub prokuraturę. Przy podszywaniu się złóż wniosek o ściganie; przy zniesławieniu pamiętaj, że akt oskarżenia wnosisz sam.
5. Gdy sprawa dotyczy dziecka, zgłoś treść do Dyżurnet.pl – zespołu NASK, który reaguje na szkodliwe i nielegalne treści w internecie i zajmuje się bezpieczeństwem dzieci i młodzieży. Szkoła powinna mieć spisane zasady, na co pozwala AI w szkole, w tym jak reaguje na deepfake’i tworzone przez uczniów.
6. Oszustwo albo fałszywą reklamę możesz zgłosić w CERT Polska pod adresem incydent.cert.pl.
7. Rozważ roszczenia cywilne za naruszenie wizerunku: zaniechanie naruszenia, oświadczenie odpowiedniej treści, zadośćuczynienie.
8. Szukaj pomocy: Sieć Pomocy Osobom Pokrzywdzonym Przestępstwem zapewnia bezpłatną pomoc prawną, psychologiczną i materialną.

Kroki nie gwarantują wyniku – o tym, czy i jak sprawa się zakończy, decydują platforma, organy ścigania i sąd.

FAQ

Tekst ma charakter informacyjny i nie zastępuje porady prawnika.

Źródła

• Rozporządzenie (UE) 2024/1689 (AI Act), EUR-Lex: definicja deepfake’a (art. 3 pkt 60), obowiązek ujawnienia i wyjątek dla utworów artystycznych (art. 50 ust. 4), kary (art. 99)
• Komisja Europejska: odpowiedzi na pytania o obowiązki przejrzystości z art. 50 AI Act: stosowanie od 2 sierpnia 2026 r., odroczenie do 2 grudnia 2026 r. tylko dla art. 50 ust. 2, brak obowiązku oznaczania wstecz, wyłączenie użytku osobistego, etykieta „dostrzegalna dla człowieka”, kodeks postępowania
• Odpowiedź Ministerstwa Sprawiedliwości z 29 kwietnia 2026 r. na interpelację nr 15060, Sejm RP: brak odrębnego przestępstwa, kwalifikacja m.in. z art. 190a § 2 k.k., brak statystyk, opinia KKPK
• Kodeks karny, ISAP: kary za podszywanie się (art. 190a § 2), oszustwo (art. 286 § 1) i zniesławienie (art. 212 § 2)
• NASK: „Techniki manipulacji w świecie deepfake’ów”, gov.pl: ponad 13 tys. fałszywych materiałów, ok. 650 unikalnych filmów, niemal 60% o instrumentach finansowych i programach rządowych, ponad 280 wizerunków
• Frank i in., „A Representative Study on Human Detection of Artificially Generated Media Across Countries”, arXiv: badanie 3002 osób z USA, Niemiec i Chin; większość uczestników zgadywała

Ostatnia aktualizacja: 5 listopada 2026 · Zgłoś poprawkę