Skąd w ogóle biorą się obrazy generowane przez AI?
Jak działają modele obrazowe – po ludzku, bez matematyki
Modele generujące obrazy, takie jak Midjourney, DALL·E czy Stable Diffusion, działają na jednym prostym założeniu: „nakarmić” je niewyobrażalną liczbą obrazów, aby zaczęły rozpoznawać powtarzające się wzorce. To uczenie maszynowe w praktyce – system widzi miliony zdjęć psów, kotów, samochodów, twarzy, plakatów, a do tego podpisy, tagi i opisy. Na tej podstawie uczy się związku między słowami a wizualnym efektem.
W czasie trenowania model nie zapisuje kopii obrazów jak w folderze na dysku. Zamiast tego tworzy wewnętrzną, matematyczną „mapę” cech: kolory, kształty, typowe układy, relacje pomiędzy elementami. Kiedy wpisujesz prompt, model korzysta z tej mapy, aby od zera „złożyć” nowy obraz, który pasuje do opisu. Technicznie powstaje coś nowego, choć inspirowanego tym, na czym model się uczył.
Istotny jest też proces losowości: generowanie zwykle zaczyna się od „szumu” – losowej plamy, którą algorytm krok po kroku „oczyszcza”, zbliżając się do wyniku najbardziej pasującego do Twojego tekstowego opisu. Dlatego dwa wygenerowane obrazy z tym samym promptem nie są identyczne, choć wyraźnie podobne stylistycznie.
Uczenie się wzorców a kopiowanie – gdzie leży granica?
Powszechny mit brzmi: „AI tylko się uczy, niczego nie kopiuje, więc nie ma mowy o naruszeniu praw autorskich”. Rzeczywistość jest bardziej złożona. Zdecydowana większość wygenerowanych obrazów nie jest wierną kopią konkretnych prac – to kombinacje i przetworzenia przeróżnych cech. Jednak w niektórych sytuacjach model może odtworzyć cudzy utwór zbyt wiernie.
Do takiej sytuacji może dojść, gdy:
zbiór treningowy zawiera wiele wersji tej samej, bardzo charakterystycznej pracy (np. popularny plakat, mem, viralowe zdjęcie),
użytkownik używa bardzo szczegółowego promptu, odwołującego się do konkretnego dzieła lub jego elementów,
model ma „tendencję” do zapamiętywania niektórych danych (tzw. overfitting), co bywa problemem przy niewłaściwie przygotowanych datasetach.
Jeśli wygenerowany obraz jest w praktyce rozpoznawalną kopią cudzego utworu (układ elementów, kolorystyka, kompozycja, detal), może dojść do naruszenia praw autorskich – nawet jeśli po stronie technicznej powstał „nowy plik”, a nie skan oryginału.
Prompt kontra dane treningowe – kto tu naprawdę decyduje?
Wpisując prompt, podajesz modelowi ogólny kierunek: „ilustracja fantasy, rycerz na koniu, zamglony las, filmowe oświetlenie”. Model natomiast domyśla się reszty na bazie tego, co „widział” w danych treningowych. Dobiera typ zbroi, kąt kamery, styl oświetlenia, typ faktury, a czasem również elementy przypominające istniejące prace.
Prompt rzadko wskazuje wszystkie szczegóły. Użytkownik nie opisuje każdego piksela, tylko ogólną wizję i kilka preferencji estetycznych. To oznacza, że:
duża część finalnego efektu pochodzi z statystycznych podobieństw do treści, na których model się uczył,
użytkownik ma ograniczoną kontrolę nad tym, czy model „zaciągnie” inspirację np. z konkretnego logotypu czy layoutu plakatu, zwłaszcza gdy dataset był nieprzejrzysty,
zmiana kilku słów w promcie może mocno zmienić obraz, ale wciąż w tle pracuje „pamięć” modelu o oglądanych wcześniej pracach.
To właśnie ten mechanizm rodzi napięcie między narzędziami AI a twórcami, których dzieła znalazły się w danych treningowych bez ich wiedzy lub za zgodą na innych warunkach (np. zdjęcia stockowe).
Jakie dane trafiają do zbiorów treningowych?
Zbiory treningowe modeli obrazowych to koktajl różnych typów treści. W praktyce mogą znaleźć się tam:
prace artystów publikowane w sieci (portfolio, DeviantArt, ArtStation, Instagram, Behance),
zdjęcia stockowe (często zgodnie z licencjami, ale nie zawsze w przejrzysty sposób komunikowane użytkownikom),
memy, zrzuty ekranu, kadry z filmów, grafiki z blogów i serwisów informacyjnych,
zdjęcia osób publicznych (polityków, celebrytów, influencerów) i zwykłych użytkowników.
Punkt sporny często dotyczy tego, czy wykorzystanie takich danych do trenowania stanowi naruszenie praw autorskich. Spory toczą się m.in. w USA, Wielkiej Brytanii i UE. Równolegle, praktyka wielu firm pokazuje, że tam, gdzie to możliwe, zaczyna się odchodzić od „niechlujnie zebranych” datasetów na rzecz kuratorowanych zbiorów (np. stocki na specjalnych warunkach, obrazy na otwartych licencjach).
Dla użytkownika kluczowy jest fakt: nie masz realnej wiedzy, z jakich dokładnie utworów skorzystał model, generując Twój obraz. To ogranicza możliwość samodzielnej oceny, czy nie doszło do nadmiernego podobieństwa do konkretnej, chronionej pracy – a w konsekwencji utrudnia ocenę ryzyka prawnego.
Źródło: Pexels | Autor: Google DeepMind
Podstawy prawa autorskiego w kontekście AI – szybkie uporządkowanie
Dla obrazów generowanych przez AI istotnych jest kilka elementów:
utwór musi być twórczy – nie wystarczy czysto techniczne odtworzenie schematu,
musi mieć indywidualny charakter – wyróżniać się na tle typowych, banalnych form,
twórcą jest człowiek – obecnie prawo nie uznaje maszyn za podmioty praw autorskich.
Konsekwencja jest prosta: samo działanie algorytmu, bez twórczego wkładu człowieka, nie generuje utworu w rozumieniu klasycznego prawa autorskiego. Spór toczy się o to, czy wkład osoby wpisującej prompt i nadzorującej proces jest wystarczający, aby finalny obraz potraktować jako jej utwór.
AI nie ma osobowości prawnej – dlaczego to ważne?
AI nie jest osobą fizyczną ani prawną. Nie może mieć praw, obowiązków, nie może odpowiadać przed sądem. Twórcą w świetle obecnych przepisów może być tylko człowiek (lub kilku ludzi współtworzących dzieło). Maszyna jest narzędziem, nawet jeśli to narzędzie jest „inteligentne”.
To oznacza, że:
AI nie posiada praw autorskich do wygenerowanego obrazu,
każde roszczenie dotyczy albo osoby, która użyła narzędzia, albo podmiotu, który je udostępnia,
nie można „przepisać” praw autorskich na AI – żadna klauzula umowna nie zmieni braku podmiotowości prawnej maszyny.
Mit, z którym często spotykają się marketerzy: „Skoro AI nie ma praw, to wygenerowane obrazy są niczyje, więc wolno wszystko”. W rzeczywistości to, że AI nie jest twórcą, nie oznacza automatycznie, że finalny obraz jest w domenie publicznej. Może być w ogóle niechroniony (brak utworu) lub stanowić opracowanie cudzych chronionych prac, do których prawa nadal istnieją.
Inspiracja, zapożyczenie, plagiat – jak to odróżnić?
Twórczość zawsze w mniejszym lub większym stopniu opiera się na inspiracji. Prawo autorskie nie zabrania inspirowania się, ale wyznacza granicę, kiedy inspiracja zamienia się w plagiat lub nieuprawnione opracowanie cudzego utworu.
W dużym uproszczeniu:
inspiracja – korzystasz z ogólnego klimatu, tematu, nastroju, ale nie kopiujesz konkretnych, oryginalnych elementów kompozycji czy rozwiązań,
zapożyczenie – przejmujesz drobne elementy (np. krótką frazę), które nie przesądzają o indywidualnym charakterze utworu,
plagiat / opracowanie – przejmujesz istotne, rozpoznawalne elementy formy konkretnych utworów (kompozycję, charakterystyczny układ, postać, styl naśladujący konkretną serię prac w sposób rozpoznawalny).
Jeżeli obraz generowany przez AI jest tylko „w klimacie” określonego nurtu (np. komiks amerykański lat 90., malarstwo impresjonistyczne jako całość), zwykle mieści się to w granicach dozwolonej inspiracji. Problem pojawia się, gdy prompt brzmi „w stylu [imię nazwisko współczesnego artysty]” i efekt przypomina jego konkretne prace do tego stopnia, że laik mógłby uznać je za jego autorstwa.
Jak długo trwa ochrona i co to oznacza dla AI?
Standardowa ochrona prawnoautorska w Polsce i UE trwa 70 lat po śmierci twórcy. Dopiero po tym okresie utwór trafia do domeny publicznej, co pozwala swobodnie z niego korzystać (choć nadal z poszanowaniem autorstwa – nie wolno np. przypisywać go sobie).
Konsekwencje dla generowania obrazów przez AI:
większość współczesnych prac (digital art, komiksy, ilustracje, zdjęcia stockowe) jest nadal chroniona,
prace klasyków malarstwa, którzy zmarli ponad 70 lat temu, są co do zasady w domenie publicznej (np. Van Gogh, Monet),
nawet w domenie publicznej mogą jednak istnieć prawa do konkretnych aranżacji, reprodukcji czy opracowań (np. fotografie cyfrowe obrazów muzealnych, szczególne opracowania barwne).
Jeśli AI została wytrenowana na dziełach, które są już w domenie publicznej, ryzyko naruszenia praw autorskich co do zasady jest niższe. Problem w tym, że obecnie użytkownik przeważnie nie ma wpływu na skład danych treningowych i nie ma gwarancji, że model nie wykorzysta też nowszych, chronionych prac.
Mit „program wygenerował = domena publiczna” kontra rzeczywistość
Popularne przekonanie: „Skoro obraz AI nie ma ludzkiego twórcy, to jest w domenie publicznej i każdy może z nim robić, co chce.” Rzeczywistość:
prawo nie przewiduje automatycznego wrzucania „nieutworów” do domeny publicznej,
brak ochrony prawnoautorskiej nie usuwa innych reżimów prawnych (np. prawa do wizerunku, znaków towarowych),
nawet jeśli finalny obraz nie jest chroniony, droga do niego może naruszać cudze prawa (np. wykorzystanie chronionych prac w treningu lub zbyt wierne odtworzenie konkretnego dzieła).
To, że prawo nie nadąża za technologią, nie oznacza automatycznie zielonego światła na każde wykorzystanie grafiki AI w marketingu czy produktach komercyjnych. Ryzyko pozwu można zminimalizować, ale wymaga to świadomych decyzji.
Kto ma prawa do obrazu wygenerowanego przez AI?
Twórca promptu, dostawca narzędzia czy nikt – aktualny obraz sytuacji
Na świecie nie ma jeszcze jednolitej odpowiedzi. W USA urząd rejestrujący prawa autorskie (US Copyright Office) konsekwentnie odmawia ochrony obrazom stworzonym wyłącznie przez AI, podkreślając wymóg „ludzkiego autorstwa”. Jednocześnie dopuszcza ochronę dla elementów, które faktycznie opracował człowiek (np. kolaż, układ, edycja), nawet jeśli bazą była grafika AI.
W UE brak jest jasnej, jednolitej regulacji dotyczącej „autorstwa AI”. Dominujące w doktrynie podejście: jeśli wkład człowieka jest konkretny i kreatywny (koncepcja, kontrola procesu, istotna edycja), można bronić tezy, że finalny efekt jest utworem człowieka. Gdy udział użytkownika ogranicza się do wpisania bardzo ogólnego promptu, pojawia się wątpliwość, czy jego wkład jest wystarczająco twórczy.
W praktyce większość sporów o prawa do obrazów AI rozstrzygają regulaminy serwisów, a nie abstrakcyjne teorie. Platformy wprowadzają zasady, kto i w jakim zakresie może korzystać z wygenerowanych materiałów.
Jak dużo wkładu człowieka trzeba, aby rościć prawa autorskie?
Granica między „za mało” a „wystarczająco” twórczym wkładem nie jest nigdzie ustawiona sztywno. Można jednak wyodrębnić kilka typowych scenariuszy.
Minimalny wkład: krótki, ogólny prompt
Przykłady promptów:
„beautiful sunset over mountains, 4k, ultra realistic”
„cartoon cat logo, simple, cute”
Dlaczego to zwykle za mało, by mówić o „Twoim” utworze?
Przy tak prostych komendach rola człowieka ogranicza się do zasygnalizowania tematu i kilku cech technicznych. Kluczowe decyzje twórcze (kompozycja, konkretne rozwiązania plastyczne, dobór detali) podejmuje model według własnych wzorców. W efekcie trudno obronić tezę, że to użytkownik jest autorem obrazu w klasycznym sensie prawa autorskiego.
Mit, który często pojawia się w agencjach: „Wystarczy, że sam wpiszę prompt i już jestem twórcą grafiki”. Rzeczywistość jest mniej wygodna – wpisanie jednego, ogólnego zdania bliższe jest uruchomieniu aparatu niż zaprojektowaniu kadru. Autorski wkład jest wtedy znikomy, a ochrona – mocno wątpliwa.
Nie oznacza to jednak, że nie możesz z obrazu korzystać. O zakresie uprawnień decyduje wtedy przede wszystkim licencja narzędzia (regulamin), a nie klasyczne prawo autorskie do „Twojego” utworu.
Średni wkład: precyzyjne prompty + selekcja i drobna edycja
Częstszy w praktyce jest scenariusz, w którym użytkownik:
buduje złożone prompty (długi opis, wskazówki co do kompozycji, kolorystyki, emocji,
Taki wkład bywa już postrzegany jako istotnie bardziej twórczy – szczególnie gdy edycja zmienia pierwotny materiał w świadomie zaprojektowaną całość (np. kolaż kilku wygenerowanych obrazów z ręcznie dodaną typografią, layoutem i elementami graficznymi).
Organy i sądy w różnych krajach coraz częściej skłaniają się ku podejściu: ochrona może objąć to, co faktycznie zrobił człowiek, a nie całość „surowej” generacji. W praktyce autorstwo obejmie np. układ, dobór, montaż, specyficzny retusz, ale nie koniecznie sam bazowy kadr z modelu.
Duży wkład: złożony proces kreatywny z AI jako narzędziem
Na drugim biegunie są twórcy, którzy wykorzystują AI podobnie jak kiedyś tablety graficzne czy aparaty:
planowanie koncepcji serii (świat, postacie, motyw przewodni),
iteracyjne prowadzenie modelu przez wiele etapów (refining promptów, kontrola seedów, maskowanie, inpainting/outpainting),
łączenie wyników z ręcznym rysunkiem, 3D, fotografią,
Tutaj rola człowieka jest dominująca, a AI pełni funkcję narzędzia wspierającego. Prawdopodobieństwo, że taki efekt zostanie uznany za utwór chroniony prawem autorskim, jest zdecydowanie wyższe – o ile nie dojdzie do zbyt wiernego naśladownictwa cudzych, rozpoznawalnych prac.
W praktyce sporów sądowych (tych, które już się pojawiły) kluczowe pytanie brzmi: ile było realnej, ludzkiej decyzyjności i oryginalnej koncepcji, a ile „losowej” generacji z gotowego modelu. Im więcej tego pierwszego, tym silniejsza pozycja twórcy.
Co mówią regulaminy popularnych narzędzi?
Nawet jeśli prawo autorskie nie daje jasnej odpowiedzi, bardzo konkretną odpowiedź daje regulamin narzędzia, z którego korzystasz. To on określa:
czy i w jakim zakresie możesz wykorzystywać wygenerowane obrazy (komercyjnie czy tylko prywatnie),
kto formalnie ma prawa lub licencję (użytkownik, dostawca, obaj równolegle),
jakie są ograniczenia (np. zakaz użycia w polityce, wrażliwych branżach, przy treściach kontrowersyjnych).
Mit: „Skoro zapłaciłem abonament, wszystko co wygeneruję jest w 100% moje”. Rzeczywistość: wiele platform zastrzega sobie bardzo szerokie licencje do materiałów generowanych przez użytkowników, łącznie z prawem dalszego szkolenia modeli, wykorzystania w materiałach promocyjnych czy udostępniania innym.
Przykładowe rozwiązania spotykane na rynku:
model „ty masz szeroką licencję, my też” – użytkownik może swobodnie wykorzystywać obrazy (również komercyjnie), ale dostawca zachowuje prawo do równoległego wykorzystania i trenowania na tych danych,
model „pełna licencja dla płatnych, ograniczona dla darmowych” – przy płatnym planie dostajesz szeroką, często wyłączną względem innych użytkowników licencję; w darmowej wersji twórcy zastrzegają możliwość szerokiego udostępniania obrazów,
model „my jesteśmy formalnym właścicielem” – rzadziej spotykany, ale nadal obecny, szczególnie przy narzędziach brandowych lub wewnętrznych (SaaS dla korporacji).
Z perspektywy ryzyka pozwu kluczowe jest, aby mieć jasność co do tego, co naprawdę wolno na podstawie regulaminu. Nawet jeśli nikt nie podważy prawnoautorskiego statusu obrazu, naruszenie licencji narzędzia może skończyć się roszczeniami kontraktowymi.
Relacja między użytkownikiem a dostawcą – współautorstwo czy tylko licencja?
Pojawia się też pytanie, czy dostawca narzędzia może być „współautorem” wygenerowanych prac. Na dziś dominujący pogląd jest taki, że twórcy modelu nie są współautorami każdej grafiki, którą ktoś z niego „wyciągnie”, tak jak producent aparatu nie współtworzy każdego zdjęcia robionego tym aparatem.
Zazwyczaj więc relacja ma charakter:
użytkownik – dysponent efektu (na podstawie prawa autorskiego lub przynajmniej licencji z regulaminu),
dostawca – posiadacz praw do modelu, kodu i infrastruktury + ewentualnych licencji do efektów generacji (na zasadach określonych w regulaminie).
Niektóre firmy testują jednak bardziej „agresywne” zapisy, które de facto czynią je współwłaścicielami wszystkich wygenerowanych treści. W praktyce biznesowej rzadko kończy się to sporami z użytkownikami detalicznymi, ale przy większych projektach (kampanie globalne, produkcje filmowe) takie klauzule potrafią skutecznie zablokować wykorzystanie grafiki.
Źródło: Pexels | Autor: Google DeepMind
Co wolno publikować bez większego ryzyka? Przykłady „bezpieczniejszych” scenariuszy
Obrazy AI oparte na motywach z domeny publicznej
Relatywnie spokojnym terytorium są motywy, które od dawna nie są objęte ochroną autorską:
style malarzy, którzy zmarli ponad 70 lat temu (np. Van Gogh, Klimt, Monet),
motywy klasycznych rzeźb, fresków, ornamentów,
ogólne nurty artystyczne (impresjonizm, secesja, art déco), bez nawiązań do konkretnych współczesnych opracowań.
Jeśli generujesz np. „portret kobiety w stylu impresjonistycznym” i nie kopiujesz jeden do jednego konkretnego dzieła, ryzyko roszczeń z tytułu praw autorskich jest stosunkowo niskie. Oczywiście, nadal należy uważać na inne aspekty – np. wizerunek rzeczywistych osób czy znaki towarowe w tle.
Ilustracje do bloga, social mediów i materiałów edukacyjnych
Duża część zastosowań w marketingu treści to ilustracje:
grafiki „okładkowe” do artykułów blogowych,
tła do postów social media,
slajdy w prezentacjach, raportach, webinarach.
Jeśli:
korzystasz z narzędzia, które przyznaje użytkownikowi szeroką licencję komercyjną,
nie generujesz nic „w stylu” konkretnego żyjącego artysty,
unikasz wykorzystywania rozpoznawalnych marek i wizerunków osób bez zgody,
– ryzyko sporów jest zwykle niskie. Tego typu grafiki są często mało „charakterystyczne” prawnoautorsko (proste scenki, abstrakcyjne tła), a dodatkowo ciężko komukolwiek wykazać konkretną szkodę.
W praktyce agencji marketingowych takie użycie AI stało się odpowiednikiem tanich stocków do ilustracji wpisów blogowych. Różnica polega na tym, że za każdym razem warto mieć screen lub informację, z jakiego narzędzia i na jakiej licencji pochodzi obraz – na wypadek pytań klienta lub audytu.
Materiały wewnętrzne, prototypy, mockupy
Stosunkowo bezpiecznym obszarem są też zastosowania wewnętrzne:
mockupy layoutów stron i aplikacji,
materiały koncepcyjne (concept art) wyłącznie do decyzji wewnątrz firmy,
slajdy szkoleniowe używane jedynie w obrębie organizacji.
Tam ryzyko roszczeń jest mniejsze z trzech powodów:
zasięg jest ograniczony (materiały nie krążą masowo w sieci),
z reguły generowane są dość ogólne, niekontrowersyjne sceny,
koszt „pogoni” za takim naruszeniem dla potencjalnego powoda jest nieopłacalny.
Model prawny wciąż obowiązuje, ale z praktycznego punktu widzenia roszczenia są mało prawdopodobne, o ile nie wchodzisz na pola wrażliwe (np. mockupy z wizerunkami celebrytów bez zgody).
Grafiki AI jako element większej, autorskiej całości
Niskie ryzyko prawne dotyczy też sytuacji, gdy:
AI generuje jedynie fragment tła lub drobny element sceny,
reszta projektu powstaje „klasycznie” (ilustracja, DTP, fotografia),
całość ma wyraźnie autorski charakter nadany przez twórcę.
Przykład z praktyki: projektant tworzy serię plakatów eventowych, generując w AI abstrakcyjne tekstury tła, po czym łączy je z autorską typografią, layoutem i logotypami. Nawet jeśli ktoś kiedyś zakwestionowałby status prawny samej tekstury, cała kompozycja ma mocny, ludzki komponent twórczy.
Użycie obrazów AI tam, gdzie ryzyko jest „przekrojowo rozmyte”
Są branże i pola eksploatacji, gdzie ewentualne naruszenia trudniej wykazać, a spory są rzadkie:
memiczne treści (humorystyczne posty, które szybko żyją i umierają),
grafiki do jednorazowych newsletterów,
małe projekty rzemieślnicze (np. nadruk na kilku koszulkach na prywatne wydarzenie).
To nie jest „strefa bez prawa”, ale raczej obszar, gdzie inwestowanie czasu i pieniędzy w procesy sądowe zwykle się nie opłaca. Spory najczęściej wybuchają przy dużych budżetach, istotnym naruszeniu reputacji lub masowej dystrybucji (np. ogólnopolskie kampanie, produkty fizyczne sprzedawane na szeroką skalę).
Czego lepiej unikać? Sytuacje z wysokim ryzykiem pozwu
Generowanie „w stylu” konkretnych, żyjących artystów
To najbardziej oczywista mina. Prompty typu:
„poster in the style of [imię nazwisko współczesnego ilustratora]”,
„3D character like [konkretny koncept artysty z gier]”,
„comic page drawn exactly like [autor znanej serii]”.
W wielu przypadkach efekt jest na tyle podobny do charakterystycznego dorobku danego twórcy, że trudno mówić tylko o inspiracji. Pojawiają się zarzuty:
nieuprawnionego opracowania (wykorzystanie chronionych elementów stylu i kompozycji),
czynu nieuczciwej konkurencji (żerowanie na renomie artysty),
naruszenia dóbr osobistych (w skrajnych przypadkach – gdy praca jest „podpisywana” lub sugeruje udział artysty).
Mit: „Styl nie jest chroniony, więc mogę robić co chcę”. Rzeczywistość jest bardziej złożona – sam abstrakcyjny „styl” faktycznie nie podlega ochronie, ale konkretne, powtarzalne elementy formy już tak. Jeżeli model zaczyna produkować obrazy, które laik może pomylić z oryginalnymi pracami artysty, ryzyko sporu gwałtownie rośnie.
Wykorzystywanie rozpoznawalnych postaci i marek
Osobny problem to generyczne korzystanie z:
postaci fikcyjnych (komiksowych, filmowych, z gier),
logo i elementów identyfikacji wizualnej marek,
opakowań produktów.
Tu wchodzą w grę nie tylko prawa autorskie, lecz także:
znaki towarowe – logo, charakterystyczne symbole, nazwy,
wzory przemysłowe – charakterystyczne kształty opakowań, gadżetów, urządzeń,
prawo do przedsiębiorstwa – wizerunek marki jako całości.
Firma, której znak pojawia się w Twoim obrazie AI, może zarzucać:
Naruszenia znaków towarowych i wprowadzanie odbiorców w błąd
Roszczenia marek często opierają się na dwóch filarach: ochronie znaku towarowego i zakazie wprowadzania w błąd co do pochodzenia produktu lub usługi. Jeżeli obraz wygenerowany przez AI:
pokazuje logo w sposób sugerujący, że dany produkt jest „oficjalny”,
umieszcza znak towarowy na innym towarze (np. charakterystyczne „trzy paski” na butach innego typu),
łączy rozpoznawalne brandy w sposób, który może wyglądać jak realna współpraca,
– właściciel znaku może twierdzić, że naruszasz jego prawo ochronne, pasożytujesz na renomie i psujesz reputację (np. przez wulgarne, obraźliwe konteksty).
Przykład z praktyki: twórca koszulek generuje grafiki z lekko zniekształconym logo znanej marki napojów, licząc, że „przecież to parodia”. Jeśli nadruk trafia do sprzedaży, a nie jest jednoznacznie satyryczny, ryzyko pozwu z tytułu naruszenia znaku towarowego jest realne. Sąd będzie patrzył na efekt całościowy – czy przeciętny odbiorca dostrzeże żart, czy raczej pomyśli o oficjalnym lub „podróbkowym” produkcie.
Mit bywa taki: „Jeśli zmienię 10% logo, to już moje”. Rzeczywistość jest inna – kluczowe jest podobieństwo w odbiorze, a nie procenty zmian. Jeżeli znak jest łatwo rozpoznawalny, „podrasowanie” go przez AI niewiele pomaga.
AI i wizerunki osób – prawo do wizerunku, prywatności i dóbr osobistych
Generowanie obrazów z podobiznami realnych ludzi, zwłaszcza znanych, otwiera kolejny zestaw problemów. Chodzi nie tylko o prawa autorskie do zdjęcia referencyjnego, lecz przede wszystkim o:
prawo do wizerunku – wymóg zgody na komercyjne rozpowszechnianie podobizny,
prawo do prywatności – szczególnie przy scenach intymnych, kompromitujących,
dobra osobiste – godność, cześć, dobre imię.
Największym polem minowym stały się tzw. deepfake’i i „realistyczne” portrety celebrytów w sytuacjach, do których nigdy nie doszło. Generowanie:
scen erotycznych z udziałem znanych osób,
obrazów sugerujących popełnienie przestępstwa,
grafik politycznie kontrowersyjnych, wyglądających jak prawdziwe zdjęcia,
często będzie traktowane jako naruszenie dóbr osobistych, niezależnie od tego, czy obraz jest „sztuczny” czy nie.
Z prawnego punktu widzenia wiele krajów przyjmuje, że użycie wizerunku w celach komercyjnych bez zgody to ryzyko pozwu samo w sobie. To dotyczy zarówno kampanii reklamowych, jak i sprzedaży printów, NFT czy merchu opartego na wygenerowanych podobiznach.
Mit: „Jeśli AI tylko ‘inspiruje się’ czyjąś twarzą, to nie jest to wizerunek”. W praktyce liczy się rozpoznawalność przez przeciętnego odbiorcę. Jeśli ludzie bez trudu identyfikują osobę na obrazie, argument „przecież to nie prawdziwe zdjęcie” ma słabą skuteczność.
Treści narażające na zarzuty zniesławienia i mowy nienawiści
Generatywne obrazy mogą też wchodzić w obszar odpowiedzialności za zniesławienie i mowę nienawiści. Mocno ryzykowne są sytuacje, gdy:
łączysz podobiznę konkretnej osoby z przestępczością, narkotykami, przemocą,
przedstawiasz grupy społeczne w sposób pogardliwy, dehumanizujący,
tworzysz grafiki sugerujące konkretne fakty (np. „polityk X bije dziecko”), które są nieprawdziwe.
Obrona typu „to tylko mem” lub „to tylko sztuczna inteligencja tak zrobiła” jest słaba, gdy obraz jest realistyczny i nieoznaczony jako satyra. Sąd patrzy na to, jakie wrażenie całość wywołuje w widzu, a nie na to, jak bardzo „niepoważnie” miał to traktować autor.
Dla projektów komercyjnych – kampanii, ilustracji do artykułów, okładek książek – ten obszar jest podwójnie wrażliwy. Wydawcy i domy mediowe często wprowadzają wewnętrzne zakazy wykorzystywania obrazów AI przy tekstach o konkretnej osobie, aby uniknąć zarzutu manipulowania wizerunkiem.
Reklamy i duże kampanie oparte wyłącznie na AI
Im większy budżet i im szerzejsza dystrybucja, tym bardziej opłaca się pozywać. Dlatego ryzykowne są:
spoty reklamowe oparte na kadrach generowanych przez AI,
billboardy / OOH z obrazami AI nawiązującymi do rozpoznawalnych stylów, marek czy postaci,
globalne kampanie digital, w których jedna grafika AI powielana jest na dziesiątkach rynków.
Problem nie dotyczy tylko możliwych naruszeń praw osób trzecich. Dochodzi jeszcze:
ryzyko, że dostawca modelu zastrzegł sobie szeroką licencję i „współwłasność” efektów,
brak jasności co do pochodzenia danych treningowych (przeciwnik w sądzie może twierdzić, że konkretna scena to przeróbka jego pracy),
brak uregulowanego „łańcucha praw” – szczególnie dokuczliwy w licencjonowaniu kampanii na kolejne lata i rynki.
Przykład: sieć handlowa produkuje ogólnokrajową kampanię świąteczną, w całości opartą na „bajkowych” ilustracjach AI. Po emisji zgłasza się ilustrator, którego styl jest niemal lustrzanym odbiciem użytej estetyki – i dostarcza screeny swoich prac, pokazując podobne kompozycje. Sam spór o to, czy to „kradzież stylu”, bywa wystarczającą reputacyjną katastrofą, nawet zanim sąd cokolwiek rozstrzygnie.
Stosunkowo nową kategorią są projekty, gdzie obrazy AI stają się „towarem” samym w sobie:
sklepy z nadrukami (kubki, koszulki, plakaty) bazujące na masowo generowanych grafikach,
sprzedaż paczek „AI background pack”, „AI icons”, „AI character set”,
upload obrazów AI na stocki i marketplace’y (grafiki, szablony, layouty).
Tu kumulują się różne rodzaje ryzyka:
naruszenie praw osób trzecich (twórców, marek, osób fizycznych),
naruszenie regulaminu samej platformy (np. zakaz uploadu AI-content bez oznaczenia),
roszczenia klientów, którzy kupili „licencję komercyjną”, a potem odkryli, że obraz jest problematyczny.
Mit: „Jeżeli stock zaakceptował obraz, to znaczy, że wszystko jest legalne”. W rzeczywistości większość platform zastrzega w warunkach, że akceptacja materiału nie jest gwarancją braku naruszeń, a pełną odpowiedzialność za zgodność z prawem i tak ponosi autor uploadu.
Jeśli budujesz biznes print-on-demand wyłącznie na AI, bez filtra prawnego i bez wiedzy o źródłach stylistycznych, to prosisz się o to, by w końcu ktoś rozpoznał „swój” styl, postać lub kompozycję na cudzej koszulce.
Ilustracje AI w książkach, okładkach płyt i grach komputerowych
Szczególnie uciążliwe są spory tam, gdzie obraz funkcjonuje jako „twórcze centrum” produktu:
okładka książki,
cover albumu muzycznego,
główna grafika gry indie, visual novel czy aplikacji mobilnej.
Jeśli dojdzie do sporu o prawa do takiego obrazu, konsekwencje nie ograniczają się do jednorazowego odszkodowania. W grę może wchodzić:
konieczność wycofania nakładu lub aktualizacji gry (patch usuwający sporne assety),
koszt stworzenia nowych grafik i ponownej produkcji,
zniszczenie materiałów promocyjnych, w których pojawiają się zakwestionowane obrazy.
Dlatego wydawcy coraz częściej wprowadzają w umowach klauzule, że ilustrator:
nie może opierać się wyłącznie na AI bez zgody wydawcy,
musi ujawnić, w jakim zakresie użył narzędzi generatywnych,
gwarantuje, że nie narusza praw osób trzecich i bierze na siebie odpowiedzialność regresową.
Dla autora książki lub twórcy gry oznacza to, że „tania” okładka z AI może później okazać się bardzo droga, jeśli wydawca wymusi wymianę grafiki przed kolejnym nakładem lub wersją językową.
Łączenie AI z cudzymi materiałami bez licencji
Ryzyko rośnie także tam, gdzie AI jest używana nie do generowania „od zera”, ale do przerabiania istniejących grafik:
upscaling i „odszumianie” cudzych ilustracji bez zgody autora,
„stylizacja” zdjęć stockowych ponad warunki licencji (np. „zrób z tego cover komiksowy w stylu X”),
image-to-image, w którym baza to czyjaś praca z internetu.
Wbrew obiegowej opinii, „przepuszczenie przez AI” nie zmywa wcześniejszych naruszeń. Jeśli obraz wejściowy narusza prawa, to efekt nadal może być traktowany jako nielegalne opracowanie. To dotyczy również sytuacji, gdy model generuje coś bardzo podobnego na podstawie wgranego pliku, który nie należy do Ciebie.
Mit: „Jak tylko wprowadzę istotne zmiany, to już mam własne prawa”. W rzeczywistości, aby powstało nowe, samodzielnie chronione dzieło, wkład twórczy musi być na tyle oryginalny, aby nie ograniczał się do technicznej obróbki. Sam fakt, że użyłeś AI, nie jest „twórczością” w rozumieniu prawa, jeśli główny szkielet pracy nadal pochodzi z cudzego utworu.
Modele trenowane na danych bez zgody – ryzyko „zarażenia” wyników
Coraz częstszy scenariusz: ktoś oferuje „lokalny model do grafik, bez cenzury, full freedom”, trenowany na bliżej nieokreślonych zbiorach. Użytkownik, kuszony brakiem ograniczeń w promptach, generuje obrazy i wykorzystuje je komercyjnie. Problem pojawia się, gdy:
twórcy oryginalnych datasetów wykazują, że ich prace zostały skopiowane do treningu bez licencji,
model „wypluwa” obrazy na tyle podobne do konkretnych dzieł, że można mówić o odtworzeniu, a nie tylko o „inspiracji”,
pojawiają się pozwy wymierzone nie tylko w dostawcę modelu, ale i w użytkowników, którzy komercyjnie eksploatują efekty.
Na razie praktyka sądowa dopiero się kształtuje, ale scenariusz, w którym roszczenia kierowane są równolegle do dostawcy i do użytkownika, jest w pełni możliwy. Z punktu widzenia pozywającego często łatwiej „dosięgnąć” firmę, która wypuściła kampanię na miliony odbiorców, niż anonimowego developera modelu.
Dlatego przy poważnych projektach komercyjnych znacznie rozsądniej opierać się na narzędziach, które deklarują przynajmniej próbę uregulowania kwestii datasetów (własne zbiory, licencje stockowe, mechanizmy opt-out), niż na „dzikich” modelach o niejasnym pochodzeniu.
Brak dokumentacji procesu tworzenia – ryzyko dowodowe
Nie wszystko kręci się wokół tego, co wygenerujesz. Problemem bywa też to, że nie jesteś w stanie później udowodnić, jak dana grafika powstała. W razie sporu o plagiat lub nieuprawnione opracowanie sąd będzie pytał:
jakich narzędzi użyto,
jak wyglądały kolejne iteracje,
czy istniały szkice, moodboardy, własne materiały bazowe.
Jeśli wszystko odbywa się „na żywo” w przeglądarce, bez zrzutów ekranu, historii promptów ani zapisów wersji, Twoja linia obrony staje się dużo słabsza. Ktoś pokaże bardzo podobną grafikę sprzed roku; Ty powiesz, że „to AI tak zrobiła”, ale nie będziesz miał nic, co to potwierdzi.
Dlatego przy istotnych projektach sensownym nawykiem jest:
zachowywanie historii promptów i parametrów,
robienie zrzutów z kolejnych etapów pracy,
opisywanie, które elementy są generowane, a które tworzone ręcznie.
To nie eliminuje ryzyka pozwu, ale znacząco poprawia Twoją pozycję dowodową, jeżeli trzeba będzie wykazać, że nie kopiowałeś konkretnego utworu ani nie łamałeś warunków licencji.
Najczęściej zadawane pytania (FAQ)
Czy obrazy wygenerowane przez AI są objęte prawem autorskim?
Ochrona prawnoautorska przysługuje wyłącznie utworom stworzonym przez człowieka. Sam algorytm nie może być twórcą, bo nie ma osobowości prawnej. Kluczowe jest więc to, czy człowiek, który korzysta z narzędzia AI, wniósł wystarczający, twórczy i indywidualny wkład (np. poprzez świadome projektowanie promptów, iteracje, selekcję i modyfikację wyników).
Jeśli wkład człowieka jest minimalny („wklejam jeden ogólny prompt i biorę pierwszy lepszy wynik”), istnieje spore ryzyko, że wygenerowany obraz w ogóle nie będzie chronionym utworem w klasycznym sensie. Mit brzmi: „Każdy obraz z AI automatycznie ma prawa autorskie” – rzeczywistość jest taka, że status prawny wielu takich prac jest co najmniej dyskusyjny.
Czy mogę bezpiecznie używać obrazów z Midjourney lub DALL·E w komercyjnych projektach?
Technicznie wiele platform dopuszcza komercyjne wykorzystanie wygenerowanych obrazów (regulamin usług). To jednak nie kasuje ogólnych przepisów prawa autorskiego – jeśli obraz będzie zbyt podobny do czyjegoś chronionego dzieła, możesz naruszyć cudze prawa mimo zgody od dostawcy narzędzia. Regulamin zwykle mówi, co „wolno” wobec platformy, a nie wobec wszystkich autorów, na których pracach model był trenowany.
Bezpieczniej jest unikać: odwołań do konkretnych tytułów, nazwisk żyjących artystów, logotypów, kadrów z filmów i bardzo charakterystycznych layoutów. Jeżeli tworzysz grafikę do reklamy dla klienta, traktuj AI jako narzędzie pomocnicze, a nie maszynę do kopiowania cudzych stylów 1:1 – zmniejszasz wtedy ryzyko zarzutu plagiatu lub „jechania na czyimś brandzie”.
Czy prompt typu „w stylu [imię i nazwisko artysty]” jest legalny?
Użycie nazwiska artysty w promcie jest co do zasady dozwolone jako informacja. Problem zaczyna się wtedy, gdy wygenerowany obraz jest na tyle podobny do konkretnych prac danego twórcy, że wygląda jak ich kontynuacja albo nieuprawniony „klon” serii. Wtedy możliwy jest zarzut naruszenia autorskich praw osobistych (zniekształcenie dorobku) lub majątkowych (nieuprawnione opracowanie).
Mit: „Skoro nie kopiuję pliku, tylko opisuję styl, jestem bezpieczny”. W praktyce liczy się efekt końcowy. Jeśli rezultat jest dla laika rozpoznawalny jako „nowy obraz X-a”, ryzyko prawne i reputacyjne rośnie, szczególnie w projektach komercyjnych czy kampaniach marketingowych.
Kiedy obraz z AI może zostać uznany za plagiat?
Do plagiatu dochodzi wtedy, gdy przejmujesz istotne, rozpoznawalne elementy cudzego utworu – kompozycję, układ postaci, charakterystyczne kolory i detale – w taki sposób, że przeciętna osoba może skojarzyć konkretny oryginał. Nie liczy się wyłącznie „identyczność piksel w piksel”, lecz ogólne podobieństwo formy i indywidualnych rozwiązań.
Przykład z praktyki: generujesz plakat filmowy, który powtarza układ z bardzo znanego afisza (ta sama poza bohatera, tło, kolorystyka, typowe „pasy świetlne”). Nawet jeśli AI zmieni kilka szczegółów, nadal może to być traktowane jako opracowanie lub plagiat, bo przekroczona została granica zwykłej inspiracji.
Czy mogę rościć prawa do obrazu wygenerowanego przez AI, jeśli mocno dopracowałem prompt?
Im większy i bardziej świadomy wkład człowieka, tym łatwiej bronić tezy, że powstał utwór współtworzony przez tę osobę. Mowa nie tylko o jednym zdaniu promta, ale o całym procesie: wielu iteracjach, precyzyjnym prowadzeniu modelu, łączeniu wyników, ręcznej obróbce, decydowaniu o kompozycji. To przypomina pracę reżysera lub dyrektora artystycznego, który korzysta z narzędzi, ale kształtuje finalny efekt.
Nie ma jednak jeszcze utrwalonej linii orzeczniczej, która jasno określa, „od ilu kliknięć zaczyna się twórczość”. Dlatego roszczenie do praw autorskich jest obecnie bardziej kwestią argumentacji niż twardej gwarancji. Mit o „złotym progu znaków w promcie” można spokojnie włożyć między bajki – liczy się jakość i oryginalność ludzkich decyzji, nie długość tekstu.
Czy wykorzystanie cudzych prac w treningu AI jest legalne, skoro obrazy są tylko „uczone”, a nie kopiowane?
Spór trwa i nie ma jednej odpowiedzi dla wszystkich jurysdykcji. Faktem jest, że modele nie przechowują typowych kopii plików, tylko abstrakcyjne „mapy cech”. Jednak w niektórych sytuacjach potrafią odtworzyć bardzo podobny obraz, co sugeruje faktyczne przejęcie chronionej formy. Sądy w różnych krajach badają, czy takie użycie mieści się w wyjątkach (np. prawo cytatu, dozwolony użytek, text and data mining), czy narusza prawa twórców.
Z perspektywy zwykłego użytkownika kluczowe jest to, że nie masz kontroli nad składem datasetu. Nie wiesz, czy w treningu brały udział np. płatne stocki, prywatne portfolio czy logotypy, które w ogóle nie powinny się tam znaleźć. Dlatego wygenerowanie obrazu „łudząco podobnego” do rozpoznawalnej pracy innej osoby zawsze będzie obarczone ryzykiem, niezależnie od technicznego sposobu uczenia modelu.
Jak ograniczyć ryzyko pozwu, publikując obrazy z AI?
Podstawowe zasady bezpieczeństwa są dość proste, choć wymagają dyscypliny. Przede wszystkim:
unikaj promptów wprost odwołujących się do konkretnych dzieł, marek, logotypów, kadrów z filmów i nazwisk żyjących artystów,
sprawdzaj, czy wygenerowany obraz nie jest „prawie identyczny” z pracą, którą kojarzysz z internetu lub popkultury,
traktuj generatorem wygenerowany obraz jako punkt wyjścia i wprowadzaj własne modyfikacje (koncepcyjne i graficzne),
dla dużych kampanii lub produktów o długim cyklu życia konsultuj kluczowe kreacje z prawnikiem specjalizującym się w IP.
W praktyce bezpieczniejszy jest scenariusz, w którym AI wspiera proces projektowy (prototypy, moodboardy, szkice kierunku), a finalny key visual dopracowuje człowiek. Zmniejszasz wtedy ryzyko przypadkowego „skopiowania” charakterystycznego układu z cudzej pracy, którą model zobaczył kiedyś w danych treningowych.
Co warto zapamiętać
Modele generujące obrazy (Midjourney, DALL·E, Stable Diffusion) nie przechowują gotowych kopii grafik, lecz statystyczną „mapę cech” (układy, kolory, kształty), z której za każdym razem od zera składają nowy obraz – technicznie powstaje więc nowy plik, ale mocno oparty na tym, co widziały w treningu.
Mit, że „AI niczego nie kopiuje, więc nie ma problemu z prawem”, jest fałszywy: w szczególnych sytuacjach (popularny, charakterystyczny plakat w datasetach + bardzo precyzyjny prompt + overfitting) model może wygenerować obraz będący w praktyce rozpoznawalną kopią chronionego utworu.
Użytkownik steruje tylko ogólną wizją przez prompt, natomiast detale (konkretny kadr, typ zbroi, stylistyka oświetlenia, layout) dobiera model według wzorców z danych treningowych – przez to część ryzyka prawnego pozostaje poza kontrolą osoby wpisującej opis.
Dane treningowe to mieszanka prac artystów z internetu, zdjęć stockowych, memów, kadrów z filmów, logotypów czy zdjęć osób publicznych; właśnie ta „dzika zupa” treści jest dziś osią sporów o to, czy wykorzystanie ich do treningu narusza prawa autorskie.
Coraz większa liczba firm odchodzi od chaotycznie zebranych zbiorów danych na rzecz kuratorowanych datasetów (np. licencjonowane stocki, treści na otwartych licencjach), co ma ograniczyć zarzut nieuprawnionego korzystania z cudzych prac i zmniejszyć ryzyko sporów.
