Cyberlaw by Judyta

Prawo własności intelektualnej | Intellectual Property Law, Spory technologiczne | Technology Disputes

The New York Times kontra OpenAI i Microsoft – czy sztuczna inteligencja może uczyć się na artykułach prasowych?

26 sierpnia 2026 Judyta Kasperkiewicz

Rozwój generatywnej sztucznej inteligencji doprowadził do jednego z najpoważniejszych konfliktów pomiędzy przedsiębiorstwami technologicznymi a tradycyjnymi mediami. W jego centrum znalazło się pytanie, które może przesądzić o przyszłości całego rynku informacji: czy twórca modelu AI może bez zezwolenia wykorzystywać chronione prawem autorskim artykuły do trenowania swojego systemu?

W dniu 27 grudnia 2023 roku The New York Times Company wniosła przed federalnym sądem w Nowym Jorku pozew przeciwko OpenAI oraz Microsoftowi. Wydawca twierdzi, że miliony jego publikacji zostały wykorzystane do rozwoju modeli językowych, na których opierają się między innymi ChatGPT i rozwiązania Microsoft Copilot.

Nie jest to jednak wyłącznie spór o techniczny sposób uczenia algorytmów. Jego istotą jest odpowiedź na pytanie, czy przedsiębiorstwo technologiczne może stworzyć komercyjny produkt, korzystając z pracy dziennikarzy, redaktorów i wydawców, a następnie za pomocą tego produktu konkurować z autorami materiałów wykorzystanych podczas szkolenia systemu.

Na czym polega spór The New York Times z OpenAI i Microsoftem?

The New York Times jest jednym z największych i najbardziej rozpoznawalnych wydawców prasowych na świecie. Utrzymuje rozbudowane redakcje, finansuje dziennikarstwo śledcze i oferuje znaczną część swoich treści w modelu płatnej subskrypcji.

Zdaniem wydawcy OpenAI wykorzystało bez zezwolenia ogromną liczbę artykułów, komentarzy, analiz, recenzji i innych materiałów prasowych do trenowania swoich modeli. Microsoft miał natomiast uczestniczyć w rozwoju oraz komercjalizacji tej technologii, inwestując w OpenAI i wykorzystując jej modele we własnych usługach.

Modele językowe uczą się na wielkich zbiorach tekstu. Nie przechowują artykułów w taki sam sposób jak klasyczna baza dokumentów, lecz analizują zależności pomiędzy słowami, zdaniami i pojęciami, przekształcając je w parametry matematyczne. Nie oznacza to jednak, że wcześniejsze sporządzenie kopii materiałów nie ma znaczenia prawnego. W procesie przygotowania zbioru treningowego oraz szkolenia modelu może bowiem dochodzić do zwielokrotniania całych utworów.

To właśnie ten etap stał się jednym z najważniejszych punktów sporu.

Jakie zarzuty formułuje The New York Times?

Stanowisko wydawcy opiera się na kilku powiązanych ze sobą zarzutach.

1. Wykorzystanie artykułów bez licencji

The New York Times twierdzi, że OpenAI korzystało z chronionych publikacji bez uzyskania odpowiedniej licencji i bez zapłaty wynagrodzenia. Dotyczyć to miało także materiałów znajdujących się za paywallem, a więc udostępnianych wyłącznie subskrybentom.

Sama okoliczność, że artykuł jest dostępny w internecie, nie oznacza bowiem, że można go dowolnie kopiować lub wykorzystywać komercyjnie. Publiczna dostępność treści nie jest równoznaczna z przejściem utworu do domeny publicznej.

2. Odtwarzanie fragmentów publikacji

W pozwie przedstawiono przykłady odpowiedzi generowanych przez modele OpenAI, które miały odtwarzać całe fragmenty artykułów lub treści bardzo do nich zbliżone. Zjawisko to określane jest niekiedy jako memorization albo regurgitation – zapamiętywanie i późniejsze odtwarzanie materiału treningowego.

OpenAI odpowiada, że takie rezultaty nie odpowiadają zwykłemu sposobowi korzystania z ChatGPT, a część przykładów uzyskano za pomocą specjalnie przygotowanych, wielokrotnie modyfikowanych poleceń. Według spółki modele są projektowane tak, aby tworzyć nowe wypowiedzi, a nie odtwarzać cudze publikacje.

Spór dotyczy więc również tego, czy o odpowiedzialności producenta powinny decydować możliwości systemu ujawnione podczas celowych testów, czy przede wszystkim typowe rezultaty uzyskiwane przez przeciętnego użytkownika.

3. Konkurowanie z oryginalnym wydawcą

The New York Times wskazuje, że ChatGPT i Copilot mogą udzielać odpowiedzi na podstawie informacji opracowanych przez jego dziennikarzy, nie odsyłając użytkownika do pierwotnej publikacji. Odbiorca otrzymuje wówczas streszczenie albo odpowiedź bez konieczności odwiedzenia strony wydawcy i wykupienia subskrypcji.

To szczególnie istotny argument. Prawo autorskie chroni bowiem nie tylko sam utwór, ale pośrednio również rynek jego legalnego wykorzystania. Jeżeli produkt AI zaczyna zastępować dostęp do artykułu, może wpływać na liczbę subskrypcji, ruch na stronie, wpływy reklamowe i rynek licencjonowania treści.

4. Fałszywe przypisywanie informacji wydawcy

Modele językowe mogą także generować informacje, które wyglądają jak wiadomości pochodzące z określonej gazety, mimo że w rzeczywistości nie zostały przez nią opublikowane. Zjawisko to określa się potocznie jako „halucynacje” AI.

Dla wydawcy oznacza to ryzyko utraty wiarygodności. Użytkownik może bowiem uznać, że nieprawdziwa albo niedokładna informacja pochodzi z redakcji, chociaż została wygenerowana przez model.

Czym jest fair use?

Podstawowa linia obrony OpenAI opiera się na amerykańskiej doktrynie fair use, czyli dozwolonego, uczciwego wykorzystania utworu. Pozwala ona w określonych okolicznościach korzystać z chronionych materiałów bez zgody uprawnionego.

Zgodnie z amerykańskim prawem sąd powinien uwzględnić cztery podstawowe czynniki:

cel i charakter wykorzystania, w tym jego komercyjny lub niekomercyjny charakter;
rodzaj chronionego utworu;
rozmiar i znaczenie wykorzystanej części;
wpływ wykorzystania na rynek lub wartość oryginalnego utworu.

Żaden z tych elementów nie rozstrzyga sprawy samodzielnie. Sąd dokonuje całościowej oceny konkretnego przypadku.

Czy trenowanie AI ma charakter „transformacyjny”?

OpenAI argumentuje, że trenowanie modelu jest wykorzystaniem transformacyjnym. Artykuły nie mają być udostępniane odbiorcy jako internetowa biblioteka, lecz analizowane w celu rozpoznawania zależności językowych i tworzenia systemu zdolnego do wykonywania wielu różnych zadań.

Podobne rozumowanie pojawiało się wcześniej w sprawach dotyczących wyszukiwarek internetowych i digitalizacji książek. W sprawie Google Books amerykańskie sądy uznały, że zeskanowanie książek w celu stworzenia wyszukiwarki pełnotekstowej może mieścić się w granicach fair use, ponieważ służyło innemu celowi niż udostępnianie czytelnikom pełnych kopii utworów.

Nie oznacza to jednak, że wynik tamtej sprawy można automatycznie przenieść na generatywną AI. Google Books co do zasady nie tworzyło nowych publikacji konkurujących z książkami. Model generatywny może natomiast przygotować rozbudowane streszczenie, naśladować strukturę tekstu, odpowiadać na pytania dotyczące jego treści, a w pewnych warunkach odtwarzać fragmenty materiału źródłowego.

W przypadku generatywnej AI granica pomiędzy analizowaniem utworu a korzystaniem z jego gospodarczej wartości jest więc znacznie mniej wyraźna.

Znaczenie komercyjnego charakteru działalności

OpenAI i Microsoft prowadzą działalność komercyjną. Dostęp do bardziej zaawansowanych funkcji modeli jest odpłatny, a technologia jest oferowana przedsiębiorcom i integrowana z licznymi produktami.

Komercyjny charakter wykorzystania nie wyklucza zastosowania fair use, ale może działać na niekorzyść pozwanych, szczególnie gdy ich produkt konkuruje na tym samym rynku z właścicielem praw autorskich.

Z drugiej strony OpenAI podnosi, że modele nie powstają po to, aby zastąpić konkretną gazetę. Służą wykonywaniu bardzo wielu zadań: analizowaniu danych, tłumaczeniu, programowaniu, edukacji, prowadzeniu badań czy wspieraniu działalności gospodarczej. Według spółki ich przeznaczenie jest zatem zasadniczo odmienne od celu publikacji prasowych.

Czy fakty są chronione prawem autorskim?

Prawo autorskie nie chroni samych faktów, informacji, idei ani odkryć. Chronić może natomiast sposób ich przedstawienia: dobór materiału, strukturę artykułu, język, kompozycję oraz indywidualny charakter wypowiedzi.

Model AI może więc wykorzystywać wiedzę o zdarzeniach opisanych w gazecie. Nie powinien jednak bez podstawy prawnej odtwarzać chronionej formy artykułu.

Problem polega na tym, że w przypadku wysokiej jakości dziennikarstwa wartość gospodarcza nie ogranicza się do konstrukcji zdań. Obejmuje również koszty pozyskania informacji: pracę reporterów, analizę dokumentów, weryfikację źródeł, podróże, dostęp do ekspertów i wielomiesięczne śledztwa.

Konkurent może następnie wykorzystać ustalone fakty, ponieważ same informacje nie są objęte monopolem prawa autorskiego. Z punktu widzenia wydawców prowadzi to do pytania, czy obecne instrumenty prawne wystarczają do ochrony ekonomicznych podstaw profesjonalnego dziennikarstwa.

Znaczenie wpływu AI na rynek prasy

Prawdopodobnie najważniejszym polem sporu będzie wpływ wykorzystania artykułów na istniejący oraz potencjalny rynek.

The New York Times może wykazywać, że:

odpowiedzi AI zastępują lekturę oryginalnych publikacji;
użytkownicy rzadziej odwiedzają stronę wydawcy;
wykorzystanie treści wpływa na sprzedaż subskrypcji;
istnieje rozwijający się rynek licencji na treści przeznaczone do trenowania AI;
nieodpłatne korzystanie z artykułów zmniejsza wartość takich licencji;
produkty pozwanych konkurują z usługami informacyjnymi wydawcy.

OpenAI będzie natomiast argumentować, że model nie jest substytutem gazety, a jego typowe odpowiedzi nie odtwarzają chronionych publikacji. Spółka wskazuje również, że zawiera umowy licencyjne i partnerskie z licznymi wydawcami, ale jednocześnie uważa samo trenowanie modeli na publicznie dostępnych materiałach za fair use.

Istnienie rynku licencji można interpretować dwojako. Dla wydawców stanowi dowód, że treści treningowe mają konkretną wartość gospodarczą. Dla przedsiębiorstw AI może natomiast oznaczać, że umowy zawierane są w celu uzyskania dodatkowych funkcjonalności, aktualnych treści i stabilnej współpracy, a nie dlatego, że każda operacja treningowa wymaga zezwolenia.

Dotychczasowy przebieg postępowania

W kwietniu 2025 roku sąd oddalił część zarzutów, ale pozwolił, aby zasadnicze roszczenia związane z naruszeniem praw autorskich były dalej rozpoznawane. Nie oznaczało to przesądzenia, że OpenAI lub Microsoft ponoszą odpowiedzialność. Sąd uznał jedynie, że najważniejsze twierdzenia wydawców nie mogą zostać odrzucone na wstępnym etapie i wymagają dalszego postępowania dowodowego.

Sprawa została następnie objęta skonsolidowanym postępowaniem In re OpenAI, Inc. Copyright Infringement Litigation, prowadzonym przed Sądem Okręgowym dla Południowego Dystryktu Nowego Jorku. Do wspólnego postępowania trafiły także roszczenia innych wydawców i autorów.

Istotnym elementem sporu dowodowego stały się dane dotyczące odpowiedzi generowanych przez ChatGPT. W styczniu 2026 roku utrzymano w mocy rozstrzygnięcie nakazujące udostępnienie na potrzeby postępowania próby około 20 milionów zanonimizowanych zapisów rozmów. Wydawcy chcą na ich podstawie ustalić, jak często system rzeczywiście odtwarza albo zastępuje chronione materiały. OpenAI podnosi z kolei zarzuty dotyczące prywatności użytkowników oraz zakresu żądanych danych.

Na dzień 26 sierpnia 2026 roku nie zapadło jeszcze prawomocne rozstrzygnięcie przesądzające, czy wykorzystanie publikacji The New York Times do trenowania modeli stanowi fair use. Postępowanie pozostaje w toku, a jego zakres był w międzyczasie modyfikowany. Dlatego nie można twierdzić, że amerykański sąd uznał już trenowanie modeli OpenAI na artykułach za legalne albo nielegalne.

Co zmieniają sprawy dotyczące książek?

W 2025 roku zapadły ważne rozstrzygnięcia w sprawach Bartz v. Anthropic oraz Kadrey v. Meta. Sądy uznały w ich konkretnych okolicznościach, że trenowanie modeli na książkach mogło mieć charakter wysoce transformacyjny i mieścić się w granicach fair use.

Nie ustanowiło to jednak ogólnej zasady, zgodnie z którą każde trenowanie AI na każdym zbiorze danych jest zgodne z prawem. Duże znaczenie mogą mieć:

źródło pozyskania materiałów;
legalność wykonania kopii;
sposób przechowywania danych;
zdolność modelu do odtwarzania utworów;
charakter rezultatów;
istnienie rynku licencyjnego;
rzeczywisty wpływ produktu AI na rynek oryginałów.

Sprawa The New York Times może być trudniejsza dla przedsiębiorstw AI niż część sporów dotyczących książek. Publikacje prasowe funkcjonują na aktywnym, szybko zmieniającym się rynku, a ich wartość często jest największa bezpośrednio po opublikowaniu. Odpowiedź wygenerowana przez AI może zatem konkurować z materiałem źródłowym niemal natychmiast.

Jak podobną sprawę należałoby oceniać w Unii Europejskiej?

Amerykańskiej doktryny fair use nie można bezpośrednio przenieść na grunt prawa polskiego ani unijnego. W Unii Europejskiej wyjątki od prawa autorskiego są bardziej szczegółowo określone.

Kluczowe znaczenie mają art. 3 i 4 dyrektywy 2019/790 w sprawie prawa autorskiego na jednolitym rynku cyfrowym. Art. 3 przewiduje wyjątek dotyczący eksploracji tekstów i danych prowadzonej przez organizacje badawcze oraz instytucje dziedzictwa kulturowego do celów badań naukowych.

Art. 4 obejmuje szerzej eksplorację tekstów i danych, również prowadzoną komercyjnie, ale pod warunkiem legalnego dostępu do materiałów. Uprawniony może ponadto zastrzec możliwość takiego wykorzystania swoich utworów. W odniesieniu do treści dostępnych w internecie zastrzeżenie powinno zostać dokonane w odpowiedni sposób, w szczególności za pomocą środków nadających się do odczytu maszynowego.

W prawie unijnym zasadnicze znaczenie mogą zatem mieć pytania:

czy dostawca AI posiadał legalny dostęp do publikacji;
czy wykorzystał materiały znajdujące się za paywallem;
czy wydawca skutecznie zastrzegł prawa w zakresie text and data mining;
czy wykonane kopie były niezbędne do eksploracji danych;
czy były przechowywane tylko tak długo, jak było to konieczne;
czy końcowe rezultaty nie odtwarzają chronionych elementów utworów.

Dodatkowo unijny AI Act nakłada na dostawców modeli AI ogólnego przeznaczenia obowiązek wprowadzenia polityki zgodności z prawem autorskim oraz publikowania dostatecznie szczegółowego podsumowania treści wykorzystanych do trenowania modelu. Nie rozstrzyga jednak samodzielnie, czy konkretne wykorzystanie artykułu było zgodne z prawem.

Czy trenowanie AI na artykułach jest naruszeniem prawa autorskiego?

Nie ma jeszcze jednej odpowiedzi obejmującej wszystkie modele, zbiory danych i systemy prawne.

Samo techniczne „uczenie się” modelu nie jest kategorią prawną. Oceny wymaga cały proces:

pozyskanie artykułu;
wykonanie jego kopii;
umieszczenie publikacji w zbiorze danych;
wykorzystanie treści podczas szkolenia;
przechowywanie danych;
sposób działania gotowego modelu;
charakter generowanych odpowiedzi;
wpływ systemu na rynek oryginalnych publikacji.

Możliwe jest więc, że samo analityczne wykorzystanie legalnie pozyskanych utworów zostanie uznane za dopuszczalne, ale odtwarzanie ich obszernych fragmentów w odpowiedziach będzie stanowiło naruszenie. Możliwa jest również odmienna ocena materiałów publicznie dostępnych i kopii pozyskanych z nielegalnych źródeł albo z obejściem ograniczeń dostępu.

Nie powinno się zatem sprowadzać sporu do hasła „AI uczy się tak jak człowiek”. Człowiek może przeczytać artykuł i zdobyć wiedzę, lecz stworzenie modelu wymaga przemysłowego zwielokrotniania i analizowania ogromnych zbiorów treści. Skala, sposób technicznego wykorzystania i komercyjny charakter procesu są nieporównywalne z indywidualną lekturą.

Jak wyrok może wpłynąć na rynek sztucznej inteligencji?

Jeżeli sąd przyzna rację wydawcy, dostawcy modeli mogą zostać zmuszeni do:

zawierania większej liczby umów licencyjnych;
ujawniania źródeł danych treningowych;
skuteczniejszego respektowania sprzeciwów właścicieli praw;
usuwania określonych treści ze zbiorów danych;
rozwijania zabezpieczeń przed odtwarzaniem publikacji;
wypłacania odszkodowań za bezprawne wykorzystanie materiałów.

Jeżeli przeważy argumentacja OpenAI, przedsiębiorstwa technologiczne uzyskają szerszą możliwość trenowania modeli na publicznie dostępnych treściach bez indywidualnego uzgadniania licencji. Nie musi to jednak oznaczać swobody odtwarzania artykułów ani omijania paywalli.

Najbardziej prawdopodobny kierunek rozwoju rynku może znajdować się pomiędzy tymi skrajnościami. Samo trenowanie modeli może zostać w pewnym zakresie uznane za dopuszczalne, podczas gdy odpowiedzialność będzie wiązana z pochodzeniem danych, odtwarzaniem chronionych treści, brakiem zabezpieczeń i bezpośrednim zastępowaniem usług wydawcy.

Podsumowanie

Spór The New York Times z OpenAI i Microsoftem nie jest wyłącznie konfliktem między gazetą a producentami oprogramowania. Dotyczy zasad finansowania wiedzy i twórczości w gospodarce, w której dane stały się podstawowym surowcem technologicznym.

Modele AI potrzebują wysokiej jakości materiałów, a profesjonalne media potrzebują środków na tworzenie tych materiałów. Jeżeli generatywna sztuczna inteligencja będzie mogła wykorzystywać rezultaty kosztownej pracy dziennikarskiej i jednocześnie zastępować dostęp do pierwotnych publikacji, dotychczasowy model finansowania prasy może zostać poważnie osłabiony. Z kolei zbyt szeroki obowiązek uzyskiwania indywidualnych licencji mógłby utrudnić rozwój innowacyjnych systemów i uprzywilejować tylko największe przedsiębiorstwa.

Przyszłe rozstrzygnięcie będzie więc musiało wyznaczyć granicę pomiędzy transformacyjnym wykorzystaniem informacji a przejęciem gospodarczej wartości cudzej twórczości. Od sposobu jej wyznaczenia zależeć może nie tylko przyszłość ChatGPT, lecz również przyszłość profesjonalnego dziennikarstwa.

Rejestr spraw: https://www.courtlistener.com/docket/68117049/the-new-york-times-company-v-microsoft-corporation/?utm_source=chatgpt.com

Stanowisko OpenAI dotyczące pozwu: https://openai.com/pl-PL/new-york-times/?utm_source=chatgpt.com

Stan prawny na dzień: 26 sierpnia 2026 roku

Zdjęcie: magnific.com

Spory technologiczne | Technology Disputes

Getty Images kontra Stability AI – czy sztuczna inteligencja może uczyć się na cudzych zdjęciach? Analiza jednego z najważniejszych sporów o prawa autorskie w czasach AI

19 sierpnia 202619 sierpnia 2026 Judyta Kasperkiewicz

Rozwój generatywnej sztucznej inteligencji doprowadził do zasadniczej zmiany sposobu tworzenia treści cyfrowych. Systemy generujące obrazy są dziś w stanie w ciągu kilku sekund stworzyć ilustracje, fotografie czy grafiki o jakości zbliżonej do profesjonalnych realizacji. Sukces ten nie byłby jednak możliwy bez wykorzystania ogromnych zbiorów danych treningowych obejmujących miliony zdjęć, ilustracji i grafik.

To właśnie sposób pozyskiwania tych danych stał się osią jednego z najważniejszych sporów dotyczących prawa autorskiego i sztucznej inteligencji – Getty Images (US), Inc. v. Stability AI, Inc.

Sprawa ta może odpowiedzieć na pytanie, czy twórcy modeli generatywnych mogą wykorzystywać chronione fotografie do trenowania sztucznej inteligencji bez uzyskania zgody właścicieli praw autorskich.

Stan faktyczny sprawy

W lutym 2023 roku Getty Images, jeden z największych światowych dostawców profesjonalnych fotografii stockowych, wniosło pozew przeciwko Stability AI Inc. przed United States District Court for the District of Delaware (sygn. 1:23-cv-00135).

Równolegle Getty Images wszczęło odrębne postępowanie przed High Court of Justice w Anglii i Walii, opierając część roszczeń na brytyjskim prawie autorskim.

Powód twierdzi, że Stability AI bezprawnie skopiowała miliony fotografii należących do Getty Images w celu wytrenowania modelu Stable Diffusion – jednego z najbardziej znanych modeli generujących obrazy na podstawie opisów tekstowych.

Zdaniem Getty Images działania te miały charakter komercyjny i zostały podjęte bez zawarcia jakiejkolwiek umowy licencyjnej.

Zarzuty Getty Images

Pozew obejmuje znacznie więcej niż klasyczne naruszenie prawa autorskiego. Getty Images zarzuca Stability AI między innymi:

bezprawne zwielokrotnianie milionów fotografii chronionych prawem autorskim,
naruszenie praw do znaków towarowych poprzez generowanie obrazów zawierających charakterystyczny znak wodny Getty Images,
usunięcie lub pominięcie informacji o zarządzaniu prawami autorskimi (Copyright Management Information),
nieuczciwe wykorzystywanie dorobku ekonomicznego stworzonego przez profesjonalnych fotografów.

Szczególne znaczenie zyskał fakt, że w pierwszych wersjach Stable Diffusion model potrafił generować obrazy zawierające zniekształcone wersje znaku wodnego Getty Images. Zdaniem powoda miało to świadczyć o wykorzystaniu fotografii pochodzących z jego bazy danych podczas procesu trenowania modelu.

Stanowisko Stability AI

Stability AI nie kwestionuje, że modele generatywne wymagają ogromnych zbiorów danych treningowych. Jednocześnie spółka podnosi, że proces uczenia modeli nie polega na przechowywaniu kopii fotografii ani ich późniejszym odtwarzaniu, lecz na analizie zależności statystycznych pomiędzy elementami obrazu.

Kluczowym elementem obrony pozostaje argument, że model nie przechowuje zdjęć w sposób odpowiadający klasycznej bazie danych, lecz tworzy nowe obrazy będące rezultatem procesu generatywnego. Podobnie jak w innych postępowaniach dotyczących AI, jednym z najważniejszych zagadnień pozostaje możliwość zastosowania doktryny fair use.

Najważniejsze problemy prawne

Sprawa Getty Images przeciwko Stability AI koncentruje się wokół kilku fundamentalnych pytań. Po pierwsze, czy samo kopiowanie fotografii na potrzeby trenowania modelu AI stanowi naruszenie autorskich praw majątkowych. Po drugie, czy obrazy generowane przez model mogą zostać uznane za utwory zależne lub reprodukcję chronionych fotografii. Po trzecie, czy wykorzystywanie milionów chronionych zdjęć bez licencji może zostać uznane za transformacyjne wykorzystanie utworów w rozumieniu doktryny fair use. Po czwarte, jakie znaczenie ma pojawianie się fragmentów znaków wodnych Getty Images w obrazach generowanych przez model.

Znaczenie znaku wodnego Getty Images

Jednym z najbardziej medialnych elementów całego sporu było ujawnienie, że Stable Diffusion potrafił generować ilustracje zawierające zniekształcone napisy przypominające znak wodny Getty Images. Choć nie stanowiło to dowodu kopiowania konkretnych fotografii, dla Getty Images miało być silnym argumentem wskazującym, że model był trenowany na fotografiach pochodzących z ich komercyjnej bazy. Z kolei Stability AI wskazuje, że pojawienie się podobnych elementów może wynikać z procesu uczenia statystycznego i nie oznacza automatycznie naruszenia praw autorskich do konkretnych utworów.

Znaczenie dla prawa Unii Europejskiej

Choć postępowanie toczy się głównie przed sądami amerykańskimi i brytyjskimi, jego wynik będzie miał znaczenie również dla rynku europejskiego.

W Unii Europejskiej kwestie wykorzystywania utworów do trenowania modeli AI należy analizować przede wszystkim w świetle wyjątków dotyczących text and data mining (TDM) przewidzianych w dyrektywie DSM oraz nowych obowiązków wynikających z AI Act, które nakładają na dostawców modeli ogólnego przeznaczenia obowiązek prowadzenia polityki poszanowania praw autorskich i zapewnienia odpowiedniej transparentności w zakresie wykorzystywanych danych treningowych.

Znaczenie precedensowe

Sprawa Getty Images przeciwko Stability AI jest jednym z najważniejszych procesów dotyczących generatywnej sztucznej inteligencji. Od jej rozstrzygnięcia może zależeć:

przyszły model licencjonowania danych treningowych,
odpowiedzialność twórców modeli generujących obrazy,
zakres zastosowania doktryny fair use wobec AI,
sposób funkcjonowania rynku profesjonalnych baz zdjęć,
relacja pomiędzy ochroną własności intelektualnej a rozwojem sztucznej inteligencji.

Wyrok może mieć wpływ nie tylko na twórców modeli graficznych, lecz także na cały sektor generatywnej AI.

Podsumowanie

Spór pomiędzy Getty Images a Stability AI wykracza daleko poza konflikt pomiędzy właścicielem bazy zdjęć a producentem modelu generatywnego. W jego centrum znajduje się pytanie o granice legalnego wykorzystywania cudzej twórczości przez sztuczną inteligencję oraz o to, czy dotychczasowe regulacje prawa autorskiego są wystarczające wobec technologii zdolnych do analizowania miliardów obrazów.

Niezależnie od ostatecznego rozstrzygnięcia, sprawa ta już dziś stanowi jeden z najważniejszych precedensów dotyczących relacji pomiędzy prawem autorskim, własnością intelektualną i rozwojem generatywnej sztucznej inteligencji.

Stan prawny na dzień: 19 sierpnia 2026 roku

Zdjęcie: magnific.com

Spory technologiczne | Technology Disputes

Anthropic kontra wydawcy muzyczni – czy sztuczna inteligencja może legalnie korzystać z tekstów piosenek? Analiza sprawy Concord Music Group, Inc. v. Anthropic PBC

12 sierpnia 202610 sierpnia 2026 Judyta Kasperkiewicz

Wprowadzenie

Rozwój generatywnej sztucznej inteligencji doprowadził do powstania nowej kategorii sporów z zakresu prawa własności intelektualnej. Po postępowaniach wytoczonych przeciwko OpenAI, Meta czy Google, jednym z najważniejszych procesów dotyczących praw autorskich stała się sprawa Concord Music Group, Inc. i inni przeciwko Anthropic PBC.

Spór ten nie dotyczy wyłącznie jednego modelu językowego ani jednego przedsiębiorstwa technologicznego. W rzeczywistości stawia fundamentalne pytanie o granice legalnego wykorzystywania utworów chronionych prawem autorskim podczas trenowania modeli sztucznej inteligencji oraz o odpowiedzialność dostawców AI za treści generowane przez ich systemy.

Od odpowiedzi na te pytania może zależeć przyszły model funkcjonowania całego rynku generatywnej sztucznej inteligencji.

Stan faktyczny sprawy

Pozew został wniesiony 18 października 2023 r. przez grupę największych światowych wydawców muzycznych, w tym Concord Music Group, Universal Music Publishing Group oraz ABKCO Music & Records.

Powodowie zarzucili spółce Anthropic PBC, twórcy modelu Claude, wielokrotne naruszenie autorskich praw majątkowych do tekstów utworów muzycznych.

Pierwotnie sprawa została zarejestrowana przed United States District Court for the Middle District of Tennessee pod sygnaturą 3:23-cv-01092, a następnie dalsze postępowanie toczyło się przed United States District Court for the Northern District of California pod sygnaturą 5:24-cv-03811, co wynikało m.in. z kwestii właściwości miejscowej oraz siedziby pozwanego.

W pozwie wskazano, że model Claude miał umożliwiać użytkownikom uzyskiwanie całości lub znacznych fragmentów chronionych tekstów piosenek poprzez odpowiednio sformułowane polecenia (prompty). Zdaniem strony powodowej nie były to incydentalne przypadki, lecz przewidywalny rezultat funkcjonowania modelu.

Podstawy prawne roszczeń

Pozew oparto przede wszystkim na przepisach amerykańskiej Copyright Act.

Powodowie zarzucili Anthropic między innymi:

bezpośrednie naruszenie autorskich praw majątkowych (direct copyright infringement),
przyczynianie się do naruszeń dokonywanych przez użytkowników (contributory infringement),
odpowiedzialność za naruszenia wynikającą z czerpania korzyści z bezprawnego wykorzystania utworów (vicarious infringement),
naruszenie § 1202 Digital Millennium Copyright Act (DMCA) poprzez usuwanie lub pomijanie informacji o zarządzaniu prawami autorskimi (Copyright Management Information).

Roszczenia obejmowały zarówno zakaz dalszego naruszania praw autorskich, jak również zasądzenie odszkodowania oraz wydanie stosownych nakazów sądowych ograniczających funkcjonowanie modelu w zakresie reprodukowania tekstów piosenek.

Najważniejsze zagadnienie prawne

Sedno sporu wykracza daleko poza możliwość wygenerowania tekstu konkretnego utworu.

Sąd będzie musiał odpowiedzieć przede wszystkim na pytania:

czy wykorzystanie chronionych tekstów podczas trenowania modelu językowego stanowi zwielokrotnienie utworów wymagające zgody uprawnionych,
czy odpowiedzi modelu reprodukujące teksty piosenek stanowią odrębne naruszenie prawa autorskiego,
czy dostawca modelu odpowiada za treści wygenerowane na żądanie użytkownika,
jaki poziom zabezpieczeń powinien zostać wdrożony przez producenta modelu AI, aby ograniczyć ryzyko naruszeń.

Rozstrzygnięcie tych zagadnień może mieć znaczenie dla wszystkich dostawców modeli generatywnych.

Wniosek o zabezpieczenie roszczeń

Jednym z pierwszych istotnych etapów postępowania był wniosek wydawców o udzielenie preliminary injunction, czyli zabezpieczenia roszczeń na czas trwania procesu.

Powodowie argumentowali, że dalsze umożliwianie użytkownikom uzyskiwania chronionych tekstów powoduje nieodwracalną szkodę (irreparable harm), której nie da się w pełni naprawić poprzez późniejsze odszkodowanie.

Anthropic wskazywał natomiast, że wdrożył mechanizmy ograniczające możliwość odtwarzania tekstów piosenek, a całkowite zablokowanie funkcjonowania modelu byłoby środkiem niewspółmiernym.

Rozpoznając wniosek o zabezpieczenie, sąd musiał rozważyć nie tylko interes właścicieli praw autorskich, ale również wpływ ewentualnego zakazu na rozwój innowacyjnych technologii oraz interes publiczny.

Fair use – kluczowa linia obrony

Jednym z najważniejszych zagadnień procesowych pozostaje możliwość zastosowania amerykańskiej doktryny fair use.

Anthropic może argumentować, że wykorzystanie utworów podczas trenowania modelu ma charakter transformacyjny, ponieważ nie służy zastąpieniu oryginalnych tekstów piosenek na rynku, lecz stworzeniu systemu zdolnego do przetwarzania języka naturalnego.

Ocena ta wymaga jednak przeanalizowania czterech ustawowych przesłanek fair use, obejmujących:

cel i charakter wykorzystania utworu,
charakter chronionego dzieła,
zakres wykorzystanej części utworu,
wpływ wykorzystania na potencjalny rynek oraz wartość ekonomiczną dzieła.

To właśnie interpretacja tych przesłanek może przesądzić o kierunku rozwoju orzecznictwa dotyczącego generatywnej sztucznej inteligencji w Stanach Zjednoczonych.

Znaczenie dla prawa Unii Europejskiej

Choć postępowanie prowadzone jest przed sądem amerykańskim, jego skutki mogą wykraczać daleko poza granice USA.

W prawie Unii Europejskiej podobne zagadnienia oceniane są przede wszystkim przez pryzmat wyjątków dotyczących text and data mining (TDM) przewidzianych w dyrektywie DSM, które pozwalają – w określonych warunkach – na eksplorację tekstów i danych na potrzeby analizy maszynowej.

Dodatkowo AI Act nakłada na dostawców modeli AI ogólnego przeznaczenia (GPAI) obowiązki związane z poszanowaniem praw własności intelektualnej, w tym obowiązek opracowania polityki dotyczącej przestrzegania prawa autorskiego oraz udostępniania informacji o wykorzystywanych danych treningowych.

Można zatem przypuszczać, że podobne spory będą pojawiały się również przed sądami państw członkowskich Unii Europejskiej.

Znaczenie precedensowe

Sprawa Concord Music Group v. Anthropic ma charakter precedensowy, ponieważ może wyznaczyć standardy odpowiedzialności producentów modeli generatywnych za wykorzystywanie utworów chronionych prawem autorskim.

Jeżeli sądy uznają, że trenowanie modeli AI wymaga uzyskania licencji od właścicieli praw, konsekwencje odczuje cały sektor sztucznej inteligencji – od dostawców modeli językowych po twórców narzędzi generujących obrazy, muzykę czy kod źródłowy.

Z kolei przyjęcie szerokiej interpretacji doktryny fair use mogłoby znacząco ułatwić rozwój nowych modeli AI, jednocześnie rodząc pytania o skuteczność ochrony twórców w erze sztucznej inteligencji.

Podsumowanie

Spór pomiędzy Anthropic a największymi światowymi wydawcami muzycznymi jest jednym z najważniejszych postępowań dotyczących prawa autorskiego w obszarze generatywnej sztucznej inteligencji. W jego centrum nie znajduje się jedynie kwestia tekstów piosenek, lecz odpowiedź na pytanie, gdzie przebiega granica pomiędzy ochroną twórczości a rozwojem innowacyjnych technologii.

Niezależnie od ostatecznego rozstrzygnięcia, sprawa ta będzie miała istotny wpływ na praktykę stosowania prawa autorskiego wobec modeli AI oraz na sposób projektowania i trenowania przyszłych systemów generatywnych. Można z dużym prawdopodobieństwem przyjąć, że stanie się jednym z najważniejszych precedensów wyznaczających relacje pomiędzy prawem własności intelektualnej a sztuczną inteligencją w najbliższych latach.

Stan prawny na dzień: 12 sierpnia 2026 roku

Zdjęcie: magnific.com

Spory technologiczne | Technology Disputes

Huawei pod lupą. Czy chiński gigant technologiczny rzeczywiście stanowi zagrożenie dla bezpieczeństwa państw?

5 sierpnia 202627 lipca 2026 Judyta Kasperkiewicz

Wprowadzenie

Huawei od ponad dekady znajduje się w centrum jednego z największych sporów dotyczących cyberbezpieczeństwa i bezpieczeństwa narodowego. Firma, która z niewielkiego producenta sprzętu telekomunikacyjnego stała się światowym liderem technologii 5G, jednocześnie stała się przedmiotem licznych postępowań, ograniczeń oraz debat prowadzonych przez rządy wielu państw.

Czy Huawei rzeczywiście prowadzi działalność szpiegowską? A może jest ofiarą globalnej rywalizacji technologicznej pomiędzy Stanami Zjednoczonymi a Chinami? Odpowiedź, podobnie jak w przypadku wielu sporów dotyczących nowych technologii, nie jest jednoznaczna.

Skąd wzięły się kontrowersje?

Huawei Technologies Co., Ltd. zostało założone w 1987 roku przez Ren Zhengfeia, byłego oficera Chińskiej Armii Ludowo-Wyzwoleńczej. Początkowo przedsiębiorstwo zajmowało się produkcją urządzeń telekomunikacyjnych, z czasem stając się jednym z największych światowych dostawców infrastruktury sieciowej, smartfonów oraz rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji i chmurze obliczeniowej.

Rosnąca pozycja Huawei zbiegła się z intensyfikacją napięć geopolitycznych pomiędzy Chinami a państwami zachodnimi. W efekcie kwestie technologiczne zaczęły być analizowane również przez pryzmat bezpieczeństwa narodowego.

Dlaczego sieć 5G ma tak duże znaczenie?

Technologia 5G nie służy wyłącznie szybszemu internetowi w telefonach. Stanowi fundament nowoczesnej gospodarki cyfrowej. Za jej pośrednictwem funkcjonować będą między innymi:

inteligentne miasta,
pojazdy autonomiczne,
infrastruktura energetyczna,
systemy transportowe,
szpitale,
przemysł oparty na Internecie Rzeczy (IoT),
administracja publiczna.

Kontrola nad elementami tej infrastruktury może mieć ogromne znaczenie strategiczne. Właśnie dlatego wybór dostawców technologii 5G stał się kwestią bezpieczeństwa państw, a nie wyłącznie decyzją biznesową.

Główne zarzuty wobec Huawei

Najczęściej podnoszone zarzuty dotyczą:

potencjalnej możliwości przekazywania danych władzom Chińskiej Republiki Ludowej,
ryzyka istnienia tzw. „tylnych furtek” (backdoorów) umożliwiających nieuprawniony dostęp do infrastruktury,
wpływu chińskich regulacji na działalność przedsiębiorstwa,
możliwości wykorzystania infrastruktury telekomunikacyjnej do działań wywiadowczych.

Istotnym argumentem jest również chińska ustawa o wywiadzie narodowym z 2017 r., zgodnie z którą organizacje i obywatele są zobowiązani do współpracy z organami wywiadowczymi w zakresie przewidzianym przez prawo. Krytycy wskazują, że może to rodzić ryzyko ingerencji państwa w działalność przedsiębiorstw technologicznych.

Jednocześnie publicznie nie przedstawiono dowodów potwierdzających istnienie systemowych mechanizmów szpiegowskich w urządzeniach Huawei wykorzystywanych globalnie. Debata koncentruje się więc przede wszystkim na ocenie ryzyka, a nie na wykazaniu konkretnych przypadków masowego szpiegostwa.

Stanowisko Huawei

Huawei konsekwentnie odrzuca wszystkie zarzuty. Spółka podkreśla, że:

jest przedsiębiorstwem prywatnym,
nigdy nie przekazywała danych użytkowników chińskim władzom,
nie instalowała celowo mechanizmów umożliwiających nieuprawniony dostęp do infrastruktury,
wielokrotnie deklarowała gotowość do poddawania swoich produktów niezależnym audytom bezpieczeństwa.

Firma wskazuje również, że zarzuty wobec niej mają często charakter polityczny i są elementem szerszej rywalizacji gospodarczej pomiędzy największymi mocarstwami.

Reakcje państw

Obawy związane z bezpieczeństwem doprowadziły do licznych ograniczeń.

Stany Zjednoczone wpisały Huawei na tzw. Entity List, ograniczając możliwość współpracy amerykańskich przedsiębiorstw z chińskim producentem. W konsekwencji Huawei utracił dostęp do wielu amerykańskich technologii, w tym usług Google dla nowych smartfonów.

Podobne ograniczenia dotyczące wykorzystania infrastruktury Huawei w sieciach 5G wprowadziły lub zapowiedziały m.in. Wielka Brytania, Australia, Kanada, Japonia oraz część państw Unii Europejskiej. W wielu krajach operatorzy telekomunikacyjni zostali zobowiązani do stopniowego wycofywania urządzeń Huawei z infrastruktury krytycznej.

Znaczenie dla prawa nowych technologii

Sprawa Huawei unaoczniła, że bezpieczeństwo cyfrowe stało się integralnym elementem bezpieczeństwa narodowego.

Debata dotyczy dziś nie tylko jakości urządzeń, lecz także pytań o:

odpowiedzialność producentów infrastruktury krytycznej,
znaczenie zaufania do dostawców technologii,
relacje pomiędzy bezpieczeństwem państwa a zasadami wolnego rynku,
rolę państwa w ograniczaniu działalności zagranicznych przedsiębiorstw technologicznych,
ocenę ryzyka w sytuacji braku jednoznacznych dowodów naruszeń.

Dla prawników oznacza to konieczność uwzględniania nie tylko przepisów z zakresu prawa telekomunikacyjnego czy ochrony danych osobowych, ale również regulacji dotyczących cyberbezpieczeństwa, ochrony infrastruktury krytycznej oraz bezpieczeństwa narodowego.

Podsumowanie

Spór wokół Huawei pokazuje, że w XXI wieku technologia stała się jednym z najważniejszych narzędzi rywalizacji geopolitycznej. W centrum debaty nie znajduje się wyłącznie pytanie o to, czy urządzenia konkretnego producenta są bezpieczne, lecz także o to, komu można powierzyć budowę infrastruktury, od której zależy funkcjonowanie współczesnych państw.

Niezależnie od ostatecznej oceny Huawei, sprawa ta wyznaczyła nowy kierunek rozwoju prawa nowych technologii. Pokazała, że analiza ryzyka może mieć równie duże znaczenie jak dowody naruszeń, a decyzje dotyczące dostawców technologii coraz częściej podejmowane są na styku prawa, cyberbezpieczeństwa, gospodarki i polityki międzynarodowej.

Stan prawny na dzień: 5 sierpnia 2026 roku

Zdjęcie: magnific.com

Spory technologiczne | Technology Disputes

Czy TikTok naprawdę szpieguje użytkowników? Aspekty prawne i technologiczne jednego z największych sporów o dane

29 lipca 202629 lipca 2026 Judyta Kasperkiewicz

Wprowadzenie

TikTok od kilku lat pozostaje w centrum debaty dotyczącej bezpieczeństwa cyfrowego, ochrony danych osobowych oraz wpływu mediów społecznościowych na bezpieczeństwo państw. Zarzuty kierowane wobec platformy wykraczają daleko poza klasyczne problemy związane z prywatnością. Obejmują również kwestie cyberbezpieczeństwa, możliwości wywierania wpływu na opinię publiczną oraz potencjalnego dostępu władz Chińskiej Republiki Ludowej do danych użytkowników.

Czy TikTok rzeczywiście „szpieguje” swoich użytkowników? Odpowiedź nie jest jednoznaczna.

Skąd wzięły się kontrowersje?

TikTok należy do spółki ByteDance z siedzibą w Chinach. To właśnie ten fakt od początku budził zainteresowanie regulatorów w Stanach Zjednoczonych, Unii Europejskiej oraz wielu innych państwach.

Kluczowe znaczenie ma obowiązujące w Chinach prawo, które w określonych sytuacjach nakłada na przedsiębiorców obowiązek współpracy z organami państwowymi. Krytycy wskazują, że może to rodzić ryzyko uzyskania dostępu do danych użytkowników przez chińskie służby.

Sama możliwość prawna nie oznacza jednak, że takie działania miały miejsce wobec danych wszystkich użytkowników. To właśnie różnica pomiędzy potencjalnym ryzykiem a udowodnionym naruszeniem stanowi jeden z najważniejszych elementów całej debaty.

Jakie dane zbiera TikTok?

Podobnie jak większość współczesnych platform społecznościowych, TikTok gromadzi szeroki zakres informacji, w tym:

dane identyfikacyjne użytkownika,
adres IP i przybliżoną lokalizację,
informacje o urządzeniu i systemie operacyjnym,
historię oglądanych materiałów,
aktywność w aplikacji,
dane dotyczące interakcji z innymi użytkownikami,
informacje wykorzystywane do personalizacji reklam.

Zakres tych danych nie odbiega zasadniczo od praktyk stosowanych przez inne duże platformy społecznościowe. Kontrowersje dotyczą przede wszystkim pytania, kto może uzyskać do nich dostęp i na jakich zasadach.

Zarzuty dotyczące szpiegostwa

Najczęściej powtarzane zarzuty wobec TikToka obejmują:

możliwość przekazywania danych chińskim władzom,
wykorzystywanie aplikacji do pozyskiwania informacji o użytkownikach,
możliwość wpływania przez algorytm rekomendacji na debatę publiczną,
brak pełnej przejrzystości działania systemów rekomendacyjnych.

Dotychczas nie przedstawiono publicznie dowodów potwierdzających masowe przekazywanie danych wszystkich użytkowników zagranicznych chińskim organom państwowym. Jednocześnie regulatorzy wskazują, że sam poziom ryzyka może uzasadniać stosowanie środków ostrożności.

Stanowisko TikToka

TikTok konsekwentnie odrzuca zarzuty dotyczące szpiegostwa. Spółka podkreśla, że:

dane użytkowników z wielu regionów świata są przechowywane poza Chinami,
wdrażane są programy zwiększające bezpieczeństwo infrastruktury,
dostęp do danych podlega wielopoziomowym procedurom kontroli,
firma współpracuje z regulatorami w zakresie ochrony danych osobowych.

Jednym z przykładów takich działań jest rozwój programów lokalizacji i segmentacji danych, których celem jest ograniczenie transgranicznego dostępu do informacji użytkowników.

Reakcje państw

Obawy dotyczące bezpieczeństwa doprowadziły do szeregu działań legislacyjnych i administracyjnych.

W wielu państwach zakazano instalowania TikToka na urządzeniach służbowych wykorzystywanych przez administrację publiczną. Motywacją nie było stwierdzenie popełnienia przestępstwa przez platformę, lecz ograniczenie potencjalnego ryzyka dla bezpieczeństwa narodowego.

W Stanach Zjednoczonych przez kilka lat trwały intensywne spory dotyczące możliwości ograniczenia działalności TikToka, a także wymogu sprzedaży amerykańskiej części działalności inwestorowi spoza Chin. Równolegle Komisja Europejska oraz krajowe organy ochrony danych prowadziły postępowania dotyczące zgodności funkcjonowania platformy z przepisami o ochronie danych osobowych.

Znaczenie dla prawa nowych technologii

Sprawa TikToka pokazuje, że współczesne regulacje dotyczące ochrony danych osobowych coraz częściej przenikają się z przepisami dotyczącymi bezpieczeństwa państwa.

Powstają nowe pytania prawne:

Czy państwo może ograniczyć działalność platformy wyłącznie z uwagi na potencjalne ryzyko?
Jak pogodzić swobodę prowadzenia działalności gospodarczej z ochroną bezpieczeństwa narodowego?
Czy algorytmy rekomendacyjne powinny podlegać większej transparentności?
Jakie obowiązki powinny spoczywać na platformach cyfrowych?

Odpowiedzi na te pytania będą miały znaczenie nie tylko dla TikToka, ale również dla pozostałych światowych dostawców usług cyfrowych.

Podsumowanie

Niezależnie od dalszych decyzji regulatorów, sprawa TikToka już dziś stanowi jeden z najważniejszych precedensów w obszarze prawa nowych technologii. Pokazuje bowiem, że dane stały się jednym z najcenniejszych zasobów współczesnego świata, a kontrola nad nimi jest przedmiotem nie tylko sporów biznesowych, lecz także rywalizacji geopolitycznej i wyzwań dla systemów prawnych XXI wieku.

Stan prawny na dzień: 29 lipca 2026 roku

Zdjęcie: magnific.com

Spory technologiczne | Technology Disputes

Sprawa OpenAI vs. Elon Musk – spór o przyszłość sztucznej inteligencji czy walka o kontrolę nad AI?

15 lipca 202615 lipca 2026 Judyta Kasperkiewicz

Wprowadzenie

Spór pomiędzy Elonem Muskiem a OpenAI jest jedną z najgłośniejszych spraw prawnych w historii rozwoju sztucznej inteligencji. Nie dotyczy on wyłącznie relacji pomiędzy byłym współzałożycielem a organizacją, którą pomagał tworzyć. W istocie jest to konflikt o to czy sztuczna inteligencja powinna być rozwijana jako dobro publiczne, czy może jako przedsięwzięcie komercyjne wymagające ogromnych inwestycji?

Gdzie przebiega granica pomiędzy misją społeczną a koniecznością prowadzenia działalności gospodarczej? Jakie obowiązki mają twórcy najbardziej zaawansowanych modeli AI wobec społeczeństwa?

Powstanie OpenAI

OpenAI zostało założone w 2015 r. przez grupę przedsiębiorców i naukowców, wśród których znaleźli się m.in. Elon Musk, Sam Altman, Greg Brockman, Ilya Sutskever, John Schulman oraz Wojciech Zaremba. Organizacja powstała jako podmiot non-profit, którego celem było prowadzenie badań nad sztuczną inteligencją oraz zapewnienie, aby korzyści z rozwoju Artificial General Intelligence (AGI) służyły całej ludzkości.

Twórcy deklarowali, że rozwój najbardziej zaawansowanych systemów AI powinien odbywać się w sposób odpowiedzialny, transparentny oraz bez dominacji pojedynczych podmiotów gospodarczych.

Odejście Elona Muska

Już w 2018 roku Elon Musk opuścił zarząd OpenAI. Oficjalnie wskazywano na możliwość konfliktu interesów wynikającego z rozwoju własnych projektów AI w Tesli. Według późniejszych dokumentów sądowych pojawiły się również rozbieżności dotyczące kierunku rozwoju organizacji oraz sposobu jej finansowania.

Po odejściu Musk nie uczestniczył już w zarządzaniu OpenAI, jednak przez kolejne lata wielokrotnie publicznie krytykował sposób funkcjonowania organizacji.

Transformacja modelu działalności

Największym punktem sporu stała się zmiana struktury organizacyjnej OpenAI.

W 2019 r. utworzono spółkę OpenAI LP działającą w modelu tzw. capped-profit. Konstrukcja ta miała umożliwić pozyskanie wielomiliardowych inwestycji niezbędnych do prowadzenia badań nad coraz bardziej zaawansowanymi modelami AI, jednocześnie zachowując kontrolę organizacji non-profit nad strategicznym kierunkiem działalności.

Argumentowano, że stworzenie nowoczesnych modeli językowych wymaga ogromnych zasobów obliczeniowych, specjalistycznej infrastruktury oraz finansowania, którego klasyczna organizacja non-profit nie byłaby w stanie zapewnić.

Partnerstwo z Microsoft

Kluczowym momentem było nawiązanie strategicznej współpracy z Microsoftem.

Microsoft zainwestował w OpenAI miliardy dolarów oraz udostępnił infrastrukturę obliczeniową Azure, dzięki której możliwe było trenowanie kolejnych generacji modeli GPT.

To właśnie ta współpraca stała się jednym z głównych argumentów Elona Muska. W jego ocenie organizacja, która miała działać dla dobra publicznego, stała się de facto przedsiębiorstwem komercyjnym silnie związanym z jednym z największych koncernów technologicznych świata.

OpenAI konsekwentnie podkreśla natomiast, że partnerstwo nie zmieniło podstawowej misji organizacji, a jedynie umożliwiło jej realizację.

Pozew Elona Muska

W 2024 roku Elon Musk wniósł pozew przeciwko OpenAI, Samowi Altmanowi oraz Gregowi Brockmanowi.

Głównym zarzutem było naruszenie pierwotnych założeń funkcjonowania OpenAI poprzez odejście od modelu służącego interesowi publicznemu na rzecz działalności komercyjnej.

Zdaniem Muska twórcy OpenAI mieli zobowiązać się do rozwijania AGI w sposób otwarty i dostępny dla dobra całej ludzkości. W jego ocenie współpraca z Microsoftem oraz ograniczony dostęp do najbardziej zaawansowanych modeli stanowią odejście od tej misji.

Pozew obejmował m.in. zarzuty dotyczące naruszenia zobowiązań umownych, obowiązków powierniczych oraz zasad uczciwego prowadzenia działalności.

Stanowisko OpenAI

OpenAI zdecydowanie odrzuciło zarzuty. Organizacja wskazała, że:

nie istniała wiążąca umowa gwarantująca wieczne funkcjonowanie wyłącznie jako organizacji non-profit,
Elon Musk sam wcześniej proponował zmiany modelu finansowania, które zakładały większą komercjalizację działalności,
rozwój AGI wymaga obecnie inwestycji liczonych w dziesiątkach miliardów dolarów,
model capped-profit został zaprojektowany właśnie po to, aby pogodzić misję społeczną z możliwością finansowania badań.

W odpowiedzi OpenAI opublikowało również część historycznej korespondencji wskazującej, że Musk miał świadomość konieczności zmiany modelu organizacyjnego już kilka lat wcześniej.

Kolejne etapy postępowania

Spór szybko przestał mieć wyłącznie charakter korporacyjny.

W toku postępowań sądowych składano kolejne pisma procesowe, rozszerzano zakres roszczeń oraz przedstawiano nowe dokumenty dotyczące historii OpenAI.

Jednocześnie równolegle trwały dyskusje dotyczące planowanej dalszej przebudowy struktury organizacyjnej OpenAI oraz relacji pomiędzy organizacją non-profit a podmiotami prowadzącymi działalność komercyjną.

Sprawa pozostaje w toku i nie została prawomocnie zakończona.

Znaczenie dla prawa nowych technologii

Spór OpenAI przeciwko Elonowi Muskowi wykracza daleko poza klasyczny konflikt pomiędzy założycielami. Po raz pierwszy przedmiotem tak szerokiej debaty stały się kwestie dotyczące:

odpowiedzialności twórców sztucznej inteligencji,
obowiązków organizacji deklarujących realizację misji społecznej,
dopuszczalnych granic komercjalizacji badań nad AI,
znaczenia transparentności modeli sztucznej inteligencji,
relacji pomiędzy interesem publicznym a interesem inwestorów.

Możliwe rozstrzygnięcia mogą wpływać na sposób organizowania i finansowania przyszłych projektów rozwijających zaawansowaną sztuczną inteligencję.

Podsumowanie

Spór OpenAI i Elona Muska pokazuje, że rozwój sztucznej inteligencji nie jest już wyłącznie zagadnieniem technologicznym. Coraz częściej staje się przedmiotem sporów prawnych, gospodarczych i politycznych dotyczących kontroli nad jedną z najważniejszych technologii XXI wieku.

Niezależnie od ostatecznego wyniku postępowania sprawa już dziś stanowi precedens dla prawa nowych technologii. Pokazuje bowiem, że wraz ze wzrostem znaczenia AI rosnąć będzie również liczba sporów dotyczących własności technologii, odpowiedzialności jej twórców, zasad finansowania badań oraz relacji pomiędzy interesem społecznym a komercjalizacją innowacji.

Stan prawny: 15 lipca 2026 r.

Zdjęcie: magnific.com

Autor: Adwokat Judyta Kasperkiewicz

EPOQUE Kancelaria Adwokacka
ul. Piłsudskiego 10
38-400 Krosno
Tel.: +48 507 205 077
E-mail: judyta.kasperkiewicz@adwokatura.pl

Cyber Lab, Spory technologiczne | Technology Disputes

Sprawa Kaspersky – cyberbezpieczeństwo czy geopolityka? Państwo, technologia i oskarżenia o szpiegostwo

8 lipca 20268 lipca 2026 Judyta Kasperkiewicz

Tło działalności firmy Kaspersky i sprawa oskarżeń o szpiegostwo

Firma Kaspersky założona została w 1997 roku przez Jewgienija Kaspierskiego i jego byłą żonę Natalię Kaspierską w Rosji. Od lat oferuje oprogramowanie antywirusowe o tej samej nazwie mające chronić przed atakami w internecie oraz zapewnić ochronę cyberbezpieczeństwa. W związku ze zmianami geopolitycznymi i wybuchem wojny w Ukrainie po 2014 roku firma Kaspersky stała się elementem gry politycznej. Przez lata z oprogramowania firmy Kaspersky korzystali zarówno użytkownicy prywatni, jak i publiczni.

Działalność firmy Kaspersky stała się przedmiotem oceny i próbowano odpowiedzieć na pytanie, czy jej oprogramowanie może potencjalnie stać się narzędziem wywiadowczym w rękach obcych państw.

Oskarżenia kierowane wobec firmy Kaspersky dotyczyły nie tylko technicznych kwestii, ale również uwarunkowań geopolitycznych oraz rosyjskich regulacji prawnych dotyczących współpracy rosyjskich przedsiębiorstw z państwowymi służbami. Potencjalnie nie można wykluczyć, że jeśli nawet firma nie współpracowała dobrowolnie, to służby mogły ją do takiej współpracy zmusić.

Przebieg sprawy firmy Kaspersky

Mimo, że większość dokumentów dotyczących oceny działalności firmy Kaspersky są nieujawnione, to należy wskazać na kluczowe decyzje amerykańskiego rządu podejmowane wobec niej na przestrzeni lat.

We wrześniu 2017 roku wydano dyrektywę DHS Binding Operational Directive 17-01 (2017), na podstawie, której administracja USA wydała zakaz używania oprogramowania Kaspersky przez amerykańskie agencje federalne. Departament Bezpieczeństwa Krajowego USA uznał, że rosyjskie pochodzenie firmy może stwarzać ryzyko dla bezpieczeństwa narodowego i wpisał ją w 2022 roku na listę podmiotów uznanych za zagrożenie dla bezpieczeństwa narodowego Stanów Zjednoczonych.

Natomiast w dniu 21 czerwca 2024 roku doszło do wprowadzenia zakazu sprzedaży i aktualizacji oprogramowania Kaspersky na rynku amerykańskim, a przedstawiciele kierownictwa firmy objęci zostali sankcjami. W odpowiedzi na te problemy firma Kaspersky przeniosła siedzibę spółki holdingowej do Szwajcarii, ale nie poprawiło to jej trudnej sytuacji.

Powiązanie NSA i Kaspersky w debacie publicznej wynikało z kilku zdarzeń, które nałożyły się na siebie w 2014 roku. W tym okresie Kaspersky zidentyfikował na komputerach na Bliskim Wschodzie zaawansowane narzędzia przypisywane operacjom NSA i uwzględnił ich sygnatury w swoich mechanizmach detekcji. Równolegle pracownik NSA, Nghia Hoang Pho, wyniósł z miejsca pracy materiały zawierające narzędzia operacyjne agencji i przechowywał je na prywatnym komputerze zabezpieczonym oprogramowaniem Kaspersky.

Zgodnie z informacjami przedstawianymi przez amerykańskie służby część tych danych mogła zostać przesłana do infrastruktury analitycznej producenta w ramach standardowych procesów telemetrycznych stosowanych przez oprogramowanie bezpieczeństwa. W dalszej kolejności pojawiły się twierdzenia, że dostęp do tych przesłanych materiałów uzyskały rosyjskie służby wywiadowcze. Kaspersky utrzymywał natomiast, że wykryte pliki zostały usunięte po analizie.

Dodatkowe kontrowersje wywołały doniesienia o obecności izraelskich ekspertów ds. cyberbezpieczeństwa w sieci Kaspersky w czasie incydentu. Według relacji medialnych mieli oni obserwować działania analityków firmy związane z wyszukiwaniem danych mogących mieć znaczenie wywiadowcze. Informacje te nigdy jednak nie zostały potwierdzone poprzez publiczne ujawnienie materiału pozwalającego na niezależną weryfikację zakresu i charakteru tych działań.

Współczesne podejście przy wyborze narzędzi technologicznych

Państwa coraz częściej traktują technologie jako element strategicznej infrastruktury. W przeszłości przy wyborze oprogramowania kierowano się przede wszystkim jego skutecznością i funkcjonalności, a obecnie ważniejsze staje się określenie kraju pochodzenia, uwarunkowań politycznych i ocena różnorakich ryzyk.

Trzeba przy tym pamiętać, że antywirusy mają wysoki poziom uprawnień w systemach w jakich są zainstalowane. Program taki często skanuje pliki, analizuje pamięć, obserwuje procesy i potrafi wysyłać próbki do chmury producenta. Stwarza to większe ryzyko przy ewentualnym dostępie służb do niego.

Podsumowanie

Sprawa Kaspersky do dziś pozostaje jednym z najbardziej znaczących przykładów konfliktu między oceną dowodów i ryzyka przy braku transparentności. Publicznie nie przedstawiono materiału potwierdzającego istnienie świadomego mechanizmu szpiegowskiego stworzonego przez firmę. Jednocześnie skala dostępu, jaki oprogramowanie bezpieczeństwa posiada do systemów użytkowników, sprawia, że całkowite wykluczenie takiego ryzyka również nie jest możliwe.

W praktyce oznacza to zmianę w sposobie myślenia państw o technologii – brak jednoznacznego dowodu przestał być wystarczający do utrzymania zaufania wobec infrastruktury uznanej za strategiczną.

Stan prawny na dzień: 8 lipca 2026 roku

Zdjęcie: magnific.com

Bez kategorii

Cyfrowe prawa i obowiązki: Higiena cyfrowa – jak chronić dane, nie utrudniając wymiaru sprawiedliwości?

25 marca 20264 marca 2026 Judyta Kasperkiewicz

Bezpieczeństwo prywatne a interes państwa

W debacie publicznej często pojawia się napięcie między ochroną prywatności a skutecznością działań organów ścigania. W praktyce jednak te dwie wartości nie muszą pozostawać w sprzeczności. Odpowiednio prowadzona higiena cyfrowa – czyli świadome zarządzanie danymi i bezpieczeństwem informacji – może jednocześnie chronić prywatność jednostki i ograniczać ryzyko problemów procesowych.

W świecie, w którym telefon czy laptop pełnią funkcję archiwum życia prywatnego i zawodowego, sposób przechowywania danych ma znaczenie nie tylko technologiczne, ale również prawne.

Szyfrowanie urządzeń jako standard bezpieczeństwa

Szyfrowanie dysków i urządzeń mobilnych należy dziś do podstawowych narzędzi ochrony danych. Chroni ono użytkownika przed nieuprawnionym dostępem do informacji w przypadku utraty lub kradzieży urządzenia.

Z punktu widzenia postępowania karnego pojawia się jednak pytanie, czy silne szyfrowanie może utrudniać działania organów ścigania. W praktyce problem ten rozwiązywany jest poprzez inne instrumenty dowodowe – np. analizę metadanych, dostęp do kopii zapasowych czy danych przechowywanych przez dostawców usług.

Samo stosowanie szyfrowania nie stanowi naruszenia prawa ani działania sprzecznego z interesem wymiaru sprawiedliwości. Jest ono raczej elementem racjonalnej ochrony informacji.

Backupy a zajęcie sprzętu

W postępowaniach karnych możliwe jest zabezpieczenie urządzeń elektronicznych jako potencjalnych dowodów w sprawie. W praktyce oznacza to, że telefon lub komputer może zostać zatrzymany na czas analizy.

Z perspektywy użytkownika kluczowe znaczenie ma wówczas posiadanie kopii zapasowych danych. Regularne backupy pozwalają uniknąć sytuacji, w której zajęcie sprzętu powoduje utratę dostępu do istotnych informacji – zarówno prywatnych, jak i zawodowych.

Warto przy tym pamiętać, że kopie zapasowe przechowywane w usługach chmurowych mogą same w sobie stanowić źródło danych w postępowaniu.

Menedżery haseł i kontrola dostępu

Jednym z podstawowych elementów higieny cyfrowej jest stosowanie menedżerów haseł oraz silnych, unikalnych danych uwierzytelniających dla poszczególnych usług.

Rozwiązania te ograniczają ryzyko nieautoryzowanego dostępu do kont i systemów. W kontekście postępowań karnych mogą jednak rodzić pytania dotyczące dostępu do danych przechowywanych w zabezpieczonych środowiskach.

Z punktu widzenia prawa samo stosowanie takich narzędzi nie stanowi utrudniania postępowania. Kluczowe znaczenie ma natomiast to, aby użytkownik nie podejmował działań zmierzających do celowego ukrycia lub zniszczenia materiału dowodowego.

Segmentacja danych prywatnych i zawodowych

Jednym z najczęściej pomijanych elementów bezpieczeństwa informacji jest oddzielenie danych prywatnych od zawodowych. W praktyce wiele osób przechowuje dokumenty służbowe, dane klientów czy materiały poufne na tych samych urządzeniach, na których znajdują się prywatne zdjęcia czy korespondencja.

Może to prowadzić do poważnych problemów w sytuacji zabezpieczenia sprzętu w toku postępowania.

Szczególnie dotyczy to zawodów zaufania publicznego – takich jak prawnicy, lekarze czy doradcy podatkowi – gdzie dane klientów mogą być objęte dodatkowymi reżimami ochrony.

Segmentacja danych (np. poprzez oddzielne urządzenia, konta użytkowników lub zaszyfrowane przestrzenie robocze) pozwala ograniczyć zakres potencjalnej ingerencji w sferę prywatną.

Minimalizacja retencji danych

Kolejnym elementem higieny cyfrowej jest świadome zarządzanie czasem przechowywania informacji. Gromadzenie dużych ilości niepotrzebnych danych zwiększa zarówno ryzyko naruszeń bezpieczeństwa, jak i potencjalne konsekwencje procesowe.

Zasada minimalizacji – znana z regulacji dotyczących ochrony danych osobowych – ma w tym kontekście wymiar praktyczny. Przechowywanie wyłącznie tych informacji, które są rzeczywiście potrzebne, ogranicza skalę potencjalnych problemów w przypadku incydentów bezpieczeństwa lub postępowań prawnych.

Paradoksy bezpieczeństwa cyfrowego

W praktyce pojawiają się również sytuacje paradoksalne. Silne zabezpieczenia technologiczne mogą chronić prywatność użytkownika, a jednocześnie komplikować dostęp do danych w sytuacji procesowej.

Dotyczy to np. sytuacji, w której na zabezpieczonym urządzeniu znajdują się dane osób trzecich – klientów, pacjentów lub współpracowników. Wówczas pojawia się konieczność pogodzenia interesu postępowania karnego z obowiązkiem zachowania poufności tych informacji.

Rozwiązaniem bywa stosowanie procedur selektywnego dostępu do danych lub udział biegłych, którzy analizują jedynie materiał istotny dla sprawy.

W świecie, w którym większość aktywności pozostawia ślad w postaci danych, bezpieczeństwo informacji przestaje być wyłącznie kwestią technologiczną. Staje się elementem świadomego funkcjonowania w systemie prawnym.

Higiena cyfrowa nie polega na utrudnianiu pracy organów ścigania, lecz na odpowiedzialnym zarządzaniu informacją. To właśnie ona pozwala zachować równowagę między ochroną prywatności jednostki a potrzebą skutecznego działania wymiaru sprawiedliwości.

Stan prawny na dzień: 25 marca 2026 roku

Zdjęcie: canva.com

Bez kategorii

Cyfrowe prawa i obowiązki: Granice współpracy z organami – kiedy pomoc staje się obowiązkiem?

18 marca 20264 marca 2026 Judyta Kasperkiewicz

Dobrowolność, obowiązek, przymus – trzy tryby współpracy

W przestrzeni cyfrowej organy ścigania coraz częściej zwracają się do osób prywatnych i podmiotów technicznych o udostępnienie danych lub infrastruktury informatycznej. Wbrew powszechnemu przekonaniu współpraca z organami nie zawsze ma charakter obligatoryjny. Prawo operuje tu trzema podstawowymi trybami:

dobrowolnością,
obowiązkiem procesowym,
przymusem wynikającym z decyzji organu.

Dobrowolność oznacza sytuację, w której osoba dysponująca informacją może przekazać ją organom z własnej inicjatywy lub na ich prośbę. Obowiązek pojawia się wtedy, gdy przepisy nakładają na określony podmiot konieczność wydania rzeczy lub udostępnienia danych. Przymus natomiast występuje wówczas, gdy organ – na podstawie przepisów postępowania karnego – może wymusić wykonanie określonej czynności.

Granica między tymi trybami bywa w praktyce nieostra, zwłaszcza w relacjach z podmiotami działającymi w sektorze technologicznym.

Wydanie rzeczy i udostępnienie danych

Jednym z podstawowych instrumentów procesowych jest możliwość żądania wydania rzeczy mogącej stanowić dowód w sprawie. W realiach cyfrowych „rzeczą” może być zarówno fizyczny nośnik danych (np. serwer, laptop, dysk), jak i sam zapis informacyjny.

Udostępnienie danych może przyjmować różne formy, m.in.:

przekazanie logów systemowych,
przekazanie kopii plików,
udostępnienie historii aktywności użytkownika,
zabezpieczenie danych przechowywanych na serwerze.

W praktyce organów ścigania coraz częściej stosowane są rozwiązania polegające na zabezpieczeniu kopii danych, zamiast przejmowania całej infrastruktury informatycznej.

Tajemnica zawodowa i jej ograniczenia

Szczególnym problemem jest sytuacja, w której dane objęte są tajemnicą zawodową lub umowną. Dotyczy to m.in. prawników, lekarzy, doradców podatkowych, ale także podmiotów świadczących usługi cyfrowe.

Co do zasady obowiązek zachowania tajemnicy może ograniczać możliwość przekazania danych organom ścigania. W określonych sytuacjach możliwe jest jednak zwolnienie z tajemnicy przez właściwy organ procesowy lub sąd.

Oznacza to, że osoba powołująca się na tajemnicę zawodową nie zawsze może odmówić współpracy – ostateczna ocena należy do organów prowadzących postępowanie.

Firmy IT jako „pośredni świadkowie”

Współczesne postępowania karne coraz częściej angażują podmioty techniczne, które nie są bezpośrednimi uczestnikami zdarzenia, lecz dysponują informacjami o jego przebiegu. Można je określić mianem pośrednich świadków cyfrowych.

Przykłady takich podmiotów obejmują m.in.:

administratorów serwerów, którzy posiadają dostęp do logów systemowych,
pracowników działów helpdesk, analizujących zgłoszenia użytkowników i historię aktywności,
właścicieli forów internetowych, którzy przechowują dane o użytkownikach i publikowanych treściach,
dostawców usług hostingowych, dysponujących infrastrukturą przechowującą dane.

Podmioty te mogą zostać zobowiązane do przekazania informacji istotnych z punktu widzenia postępowania karnego.

Granica współpracy – kiedy pojawia się odpowiedzialność karna

Brak współpracy z organami ścigania nie zawsze stanowi naruszenie prawa. Sytuacja zmienia się jednak w momencie, gdy działania danej osoby prowadzą do utrudniania postępowania lub zacierania śladów przestępstwa.

Ryzyko odpowiedzialności karnej może pojawić się w szczególności w przypadku:

celowego usuwania logów systemowych,
niszczenia nośników danych,
modyfikowania materiału dowodowego,
świadomego ukrywania informacji istotnych dla postępowania.

W realiach cyfrowych działania te mogą polegać na pozornie technicznych czynnościach, takich jak reset serwera, usunięcie historii aktywności czy nadpisanie danych.

Rozwój technologii sprawia, że granica między użytkownikiem a depozytariuszem danych staje się coraz mniej wyraźna. Administrator systemu, właściciel forum czy pracownik helpdesku mogą znaleźć się w sytuacji, w której dysponują informacjami kluczowymi dla postępowania karnego.

Prawo nie zakłada jednak automatycznej współpracy w każdej sytuacji. Dopiero określone przepisy procesowe przekształcają prośbę organu w obowiązek, a w dalszej kolejności – w możliwość zastosowania przymusu.

W cyfrowej rzeczywistości istotne staje się więc rozróżnienie między dobrowolną pomocą a prawnym obowiązkiem współdziałania z organami ścigania. Od tej granicy zależy zarówno zakres odpowiedzialności, jak i bezpieczeństwo prawne osób oraz podmiotów funkcjonujących w ekosystemie danych.

Stan prawny na dzień: 18 marca 2026 roku

Zdjęcie: canva.com

Bez kategorii

Cyfrowe prawa i obowiązki: prawa i obowiązki świadka „cyfrowego”

11 marca 202611 marca 2026 Judyta Kasperkiewicz

W klasycznym modelu procesu karnego kluczowym źródłem informacji był świadek osobowy – osoba, która widziała lub słyszała zdarzenie. W rzeczywistości cyfrowej coraz częściej rolę tę przejmują nośniki danych: telefony, kamery samochodowe, systemy monitoringu czy urządzenia typu wearable.

Nagranie wykonane telefonem, logi systemowe w firmowej sieci czy zapis trasy z zegarka sportowego mogą dziś stanowić materiał dowodowy o większej wartości niż relacja osoby, która była obecna na miejscu zdarzenia. Dane cyfrowe są bowiem często bardziej szczegółowe, precyzyjne i możliwe do zweryfikowania.

W konsekwencji pojawia się nowa figura uczestnika postępowania – „świadka cyfrowego”, czyli osoby, która nie tyle widziała zdarzenie, ile dysponuje danymi pozwalającymi je odtworzyć.

Typowe sytuacje „świadka cyfrowego”

W praktyce postępowań karnych rośnie liczba spraw, w których materiał dowodowy pochodzi z prywatnych urządzeń użytkowników.

Najczęstsze przykłady obejmują:

nagrania bójek, kolizji drogowych lub interwencji, wykonane telefonem lub kamerą samochodową,
screenshoty rozmów w komunikatorach internetowych,
logi systemowe w środowisku firmowym (np. historia logowań, aktywności użytkowników),
dane lokalizacyjne z urządzeń mobilnych, zegarków sportowych lub systemów GPS w pojazdach,
zapisy z kamer monitoringu należących do osób prywatnych.

W każdej z tych sytuacji osoba dysponująca materiałem może zostać wezwana w charakterze świadka i poproszona o jego udostępnienie.

Czy świadek musi wydać urządzenie?

Jednym z najczęściej pojawiających się pytań jest to, czy organ może zażądać wydania telefonu, komputera lub innego urządzenia zawierającego materiał dowodowy.

Na gruncie przepisów postępowania karnego możliwe jest zatrzymanie rzeczy mogących stanowić dowód w sprawie. Nie oznacza to jednak automatycznie konieczności trwałego przejęcia urządzenia przez organ.

W praktyce często wystarczające jest:

wykonanie kopii danych,
zabezpieczenie konkretnego pliku,
sporządzenie kopii binarnej nośnika przez biegłego.

Celem powinno być pozyskanie materiału dowodowego przy możliwie najmniejszej ingerencji w sferę prywatną świadka, która często obejmuje liczne dane niezwiązane ze sprawą.

Kopia czy oryginał danych?

W postępowaniach dotyczących danych cyfrowych istotne znaczenie ma kwestia autentyczności i integralności materiału.

W wielu przypadkach dopuszczalne jest operowanie kopią pliku, pod warunkiem że możliwe jest wykazanie jej zgodności z oryginałem. W praktyce stosuje się m.in.:

kopie binarne nośników,
sumy kontrolne (hash),
dokumentowanie procesu zabezpieczenia danych.

Takie rozwiązania pozwalają zachować wartość dowodową materiału bez konieczności trwałego zatrzymywania urządzenia należącego do świadka.

Usunięcie materiału i manipulacja nagraniem

Warto pamiętać, że materiał cyfrowy może podlegać ochronie procesowej.

Celowe usunięcie danych, które mogą stanowić dowód w sprawie, może w określonych sytuacjach zostać zakwalifikowane jako utrudnianie postępowania lub zacieranie śladów przestępstwa.

Jeszcze poważniejsze konsekwencje mogą wynikać z manipulacji materiałem dowodowym, np.:

przycinania nagrania w sposób zmieniający jego znaczenie,
montażu fragmentów nagrań,
ingerencji w metadane pliku.

Takie działania mogą prowadzić do odpowiedzialności karnej, a także podważają wiarygodność materiału w postępowaniu.

Jak zabezpieczyć materiał, aby miał wartość dowodową?

Osoba, która dysponuje nagraniem lub innymi danymi związanymi ze zdarzeniem, powinna przede wszystkim zadbać o zachowanie ich integralności.

Checklista:

Nie modyfikuj pliku – unikaj edycji, przycinania czy zmiany formatu nagrania.
Zachowaj oryginalny plik – najlepiej pozostawić go w pamięci urządzenia lub zapisać kopię w niezmienionej formie.
Zabezpiecz kopię – wykonaj kopię zapasową, aby uniknąć przypadkowej utraty danych.
Zachowaj kontekst – zapisz datę, miejsce zdarzenia i okoliczności powstania materiału.
Nie rozpowszechniaj pochopnie nagrania – publikacja w internecie może naruszać dobra osobiste lub utrudnić postępowanie.

W świecie nasyconym technologią świadkiem zdarzenia coraz częściej jest nie tylko człowiek, lecz także urządzenie, które rejestruje przebieg wydarzeń. Osoba posiadająca taki materiał staje się w praktyce depozytariuszem potencjalnego dowodu.

Oznacza to zarówno określone prawa, jak i obowiązki – przede wszystkim związane z właściwym zabezpieczeniem danych i ich udostępnieniem w toku postępowania. W epoce cyfrowej to właśnie sposób obchodzenia się z informacją może zadecydować o wartości dowodowej całego zdarzenia.

Stan prawny na dzień: 11 marca 2026 roku

Zdjęcie: canva.com