USA: Inwazja AI i deepfake'ów w kampanii wyborczej. To samo czeka nas za rok w Polsce

Zacznijmy od porządnej definicji. Deepfake to technologia wykorzystująca sztuczną inteligencję do tworzenia łudząco realistycznych, ale całkowicie sfałszowanych nagrań wideo, audio lub obrazów.

W kontekście politycznym pozwala na „włożenie” w usta kandydatów słów, których nigdy nie wypowiedzieli, co czyni ją potężnym narzędziem dezinformacji wyborczej.

Jeszcze niedawno polityczny deepfake był przede wszystkim zagrożeniem, przed którym ostrzegano przed wyborami. W kampanii 2026 roku w Stanach Zjednoczonych (red. – w listopadzie Amerykanie wybiorą Izbę Reprezentantów i 1/3 Senatu) stał się narzędziem używanym przez samych kandydatów, ich sztaby i partyjne komitety.

Skala rośnie szybko. Baza GRAIL, która kataloguje syntetyczne materiały z udziałem polityków i dotyczące spraw politycznych, od początku 2025 roku zarejestrowała ponad tysiąc takich publikacji w języku angielskim. W ciągu poprzednich ośmiu lat znalazły się w niej łącznie 1344 przypadki. Nie są to wyłącznie materiały wyborcze ani wyłącznie realistyczne deepfake’i, ale tempo dobrze pokazuje zmianę.

W czerwcu Axios pisał już o „eksplozji” AI w amerykańskich wyborach. Syntetyczne filmy i fotografie zaczęły się pojawiać w kampaniach do Senatu, Izby Reprezentantów, na gubernatorów i w prawyborach. Korzystają z nich obie partie, choć marcowy przegląd Reutersa wskazywał, że na początku kampanii znacznie częściej robili to Republikanie.

Stany Zjednoczone od dekad są źródłem politycznych trendów, na których wzorują się spin-doktorzy partii europejskich, w tym oczywiście polskich. To, co dziś obserwujemy w amerykańskiej kampanii wyborczej, za rok przed jesiennymi wyborami parlamentarnymi zobaczymy w Polsce.

Już w 2025 roku Jesse Armstrong zrobił o tym film.

W „Mountainhead”, czarnej komedii twórcy „Sukcesji”, czterech miliarderów z branży technologicznej spędza weekend w luksusowej rezydencji w górach. W tym czasie świat zaczyna się sypać. Platforma społecznościowa należąca do jednego z nich właśnie udostępniła narzędzia pozwalające produkować realistyczne fałszywe filmy. Kolejne nagrania wywołują zamieszki, konflikty między państwami i panikę na rynkach. Bohaterowie obserwują katastrofę na ekranach telefonów i zastanawiają się głównie, jak na niej zarobić.

Armstrong oczywiście podkręcił wszystko do poziomu apokalipsy. Ale zasadniczy pomysł „Mountainhead” był prosty: co się stanie z polityką, kiedy przestaniemy zakładać, że człowiek widoczny na nagraniu rzeczywiście zrobił to, co właśnie oglądamy?

W Stanach Zjednoczonych można już sprawdzić mniej widowiskową wersję tego eksperymentu.

Talarico mówi własnymi słowami. Tylko że nigdy ich tak nie powiedział

James Talarico, zwycięzca demokratycznych prawyborów i czarny koń w walce o mandat senatora z Teksasu, stoi przed flagą rodzinnego stanu. Patrzy w kamerę i mówi, że największym zagrożeniem terrorystycznym dla Ameryki są zradykalizowani biali mężczyźni.

Film wygląda jak fragment wypowiedzi kandydata.

Tyle że Talarico nigdy go nie nagrał.

Materiał przygotował National Republican Senatorial Committee, oficjalny komitet Partii Republikańskiej odpowiedzialny za wybory do Senatu. Sztuczna inteligencja odtworzyła wygląd i głos demokratycznego polityka. Na ekranie znalazł się napis „AI generated”, lecz Reuters opisywał go jako łatwy do przeoczenia: niewielkie litery w prawym dolnym rogu.

Ten przypadek jest szczególnie ciekawy, bo republikanie nie wymyślili samych słów. Talarico rzeczywiście publikował podobne wypowiedzi wcześniej w mediach społecznościowych. Fałszywa jest sytuacja, którą widzi odbiorca. Wygenerowany przez AI kandydat zostaje postawiony przed kamerą i zmuszony do ponownego odegrania swoich dawnych wypowiedzi w scenie, która nigdy się nie wydarzyła.

Kilka tygodni później można było pójść dalej.

Mike Collins, republikański kongresmen z Georgii, ubiegający się wówczas o nominację swojej partii o prawo do reprezentowania jej w wyborach do Senatu, pokazał demokratycznego senatora Jona Ossoffa mówiącego:

„Właśnie zagłosowałem za utrzymaniem shutdownu (red. – zamrożenia finansów rządu z powodu braku uchwalenia budżetu). Mówią, że zaszkodzi to farmerom, ale skąd miałbym wiedzieć. Farmę widziałem tylko na Instagramie”.

Ossoff tego nie powiedział. Tym razem również wypowiedź była wygenerowana.

Granica została więc przesunięta. Tradycyjny negatywny spot wyborczy wybiera z materiałów przeciwnika najgorsze zdanie, wycina je z kontekstu, opatruje ponurą muzyką i zdjęciem, na którym kandydat wygląda niekorzystnie. Polityka zna te sztuczki od dziesięcioleci.

Teraz można po prostu nakręcić przeciwnikowi nową scenę.

John Cornyn tańczy. Ken Paxton jedzie z kochankami

Nie każdy materiał wygenerowany przez AI jest jednak deepfake’em w tym samym sensie.

To rozróżnienie szybko robi się ważne.

W czasie republikańskich prawyborów do Senatu w Teksasie sztab Kena Paxtona pokazał senatora Johna Cornyna tańczącego z demokratyczną kongresmenką Jasmine Crockett, wówczas także kandydatką do Senatu (red. – później przegrała prawybory ze wspomnianym Jamesem Talarico). Narrator tłumaczył, że publicznie są przeciwnikami, ale prywatnie świetnie dotrzymują sobie kroku.

Cornyn odpowiedział filmem, w którym Paxton jedzie kabrioletem z dwiema kobietami podpisanymi „Mistress #1” i „Mistress #2”. Była to aluzja do oskarżeń o romans, które od lat ciągną się za Paxtonem.

W Kentucky powstał z kolei materiał, w którym jedyny antytrumpowski republikanin w Izbie Reprezentantów Thomas Massie tworzy coś na kształt romantycznego trójkąta z Alexandrią Ocasio-Cortez i Ilhan Omar.

W Georgii Brad Raffensperger, kolejny antytrumpowski republikanin i były kandydat na gubernatora, pokazywał rywali strzelających z broni i walczących ze sobą. Inni kandydaci zostawali bohaterami filmów akcji, kulturystami czy groteskowymi postaciami ze świata MAGA.

Takich rzeczy nie stawiałbym na jednej półce z Talarico i Ossoffem.

Jeżeli Cornyn tańczy z Crockett, a Paxton wiezie samochodem dwie kobiety z tabliczkami „kochanka numer jeden” i „kochanka numer dwa”, odbiorca dostaje żart. Można uważać go za głupi, obrzydliwy albo skuteczny, ale jego konstrukcja przypomina fotomontaż, karykaturę czy „Saturday Night Live”. Sztuczność jest częścią dowcipu.

Inaczej działa film, w którym kandydat spokojnie patrzy w kamerę i wypowiada zdanie, którego nigdy nie powiedział.

W medialnych relacjach oba gatunki coraz częściej dostają wspólną nazwę „deepfake”. Technicznie granica również się rozmywa, bo korzystają z podobnych narzędzi. Politycznie różnica jest zasadnicza.

Pierwszy materiał mówi: zobaczmy absurdalną wizję mojego przeciwnika. Drugi udaje dokument.

Zresztą dokładnie takie rozróżnienie próbuje dziś wprowadzać prawo. Unijny AI Act definiuje deepfake jako realistyczny obraz, dźwięk lub film, który przedstawia istniejącą osobę albo zdarzenie w sposób mogący zostać błędnie uznany za autentyczny. Osobno traktuje treści o wyraźnie satyrycznym, artystycznym lub fikcyjnym charakterze.

A kiedy prawdziwy film zaczyna wyglądać jak deepfake?

Abdul El-Sayed dostarczył tej kampanii jeszcze innego przypadku.

W czerwcu kandydat Demokratów do Senatu w Michigan nagrał film zachęcający do głosowania korespondencyjnego. Przebrał się i zachowywał jak prowadzący dziecięcy program „Blue’s Clues”: śpiewał, tańczył i tłumaczył zasady głosowania.

Film był prawdziwy.

Kiedy dwa miesiące później wrócił do obiegu, część konserwatywnych użytkowników mediów społecznościowych nie mogła w to uwierzyć. „To nie może być prawdziwe” – komentowali. Materiał wyglądał na tyle osobliwie, że dla odbiorców bardziej prawdopodobne stało się wyjaśnienie, że ktoś wygenerował go sztuczną inteligencją.

El-Sayed zdążył w międzyczasie wygrać prawybory i został oficjalnym kandydatem do Senatu w jednym z najważniejszych wyścigów w tegorocznym sezonie wyborczym. Od niego i od losów Talarico w Teksasie zależeć będzie, która partia zdobędzie większość w tej izbie Kongresu.

Republikańskim przeciwnikiem Abdula (tak, od jakiegoś czasu w debacie w USA polityk ten identyfikowany jest głównie po imieniu, zarówno przez przeciwników, jak i zwolenników) jest były kongresmen Mike Rogers. Ten również pojawił się już w materiałach AI: w jednym z nich przedstawiono go z komputerowo powiększonymi muskułami.

Historia El-Sayeda pokazuje problem, który może być poważniejszy od samej wiary w fałszywe filmy.

Obraz przestaje dostarczać rozstrzygającego dowodu.

Badacze piszą od kilku lat o „liar’s dividend”, premii dla kłamcy. Im więcej wiemy o możliwościach deepfake’ów, tym łatwiej politykowi złapanemu na autentycznym nagraniu odpowiedzieć: przecież to AI.

W przypadku El-Sayeda nie zrobił tego kandydat, tylko odbiorcy. Mechanizm był jednak podobny: widzę coś nieprawdopodobnego, więc dopuszczam możliwość, że nie wydarzyło się wcale.

Duże badanie percepcji syntetycznego głosu opublikowane w tym roku znalazło właśnie taki przesuwający się problem. Ludzie nie stali się dużo gorsi w wykrywaniu fałszywych nagrań. Znacznie częściej zaczęli za to brać nagrania autentyczne za sztuczne.

Wspomniany film „Mountainhead” zaczynał się dokładnie w tym miejscu. Katastrofę powodowały tam fałszywe filmy. Później bohaterowie nie wiedzieli już, czy filmy pokazujące katastrofę również są prawdziwe.

Dziesięć lat temu robili to Rosjanie

Jest w tej historii jeszcze jedna zmiana, technologicznie mniej efektowna.

W 2016 roku amerykańska polityka przeżyła szok po ujawnieniu skali rosyjskiej ingerencji w wybory prezydenckie.

Dwupartyjna komisja wywiadu Senatu opisała później działalność kremlowskiej Agencji Badań Internetowych. Rosyjscy operatorzy zakładali fałszywe konta i strony, podawali się za amerykańskich aktywistów, kupowali reklamy, podsycali konflikty rasowe i polityczne, a nawet namawiali prawdziwych Amerykanów do organizowania wydarzeń. Komisja uznała, że celem operacji było sianie konfliktu w amerykańskim społeczeństwie i wpłynięcie na wybory na korzyść Donalda Trumpa.

Nie były to dzisiejsze deepfake’i. Technologia generowania fotorealistycznej twarzy polityka mówiącego dowolnym głosem nie stanowiła podstawowego narzędzia ludzi Putina. Rosyjska operacja opierała się przede wszystkim na fałszywych tożsamościach, propagandzie, skradzionych materiałach, trollach i botach.

Podobieństwo leży gdzie indziej.

Fabrykowanie politycznej rzeczywistości przez podmiot podszywający się pod jej autentycznego uczestnika potraktowano wówczas jako broń wrogiego państwa. Senatorowie obu partii godzinami przesłuchiwali przedstawicieli Facebooka, Twittera i Google. Powstawały raporty, nowe procedury i zespoły do walki z ingerencją zagraniczną.

Dziesięć lat później amerykański komitet partyjny sam produkuje materiał, w którym kandydat konkurencyjnej partii zostaje pokazany przed kamerą i komputerowo zmuszony do przemówienia. Rosjanin z Petersburga udający aktywistę z Teksasu i NRSC generujący Talarico oczywiście nie są tym samym.

W pierwszym przypadku mamy tajną operację obcego państwa, w drugim jawny element krajowej walki wyborczej. Zmieniła się za to norma dotycząca samego fałszerstwa.

Prawo zostało kilka długości z tyłu

Amerykańskie prawo federalne właściwie nie nadążyło za kampanią.

Federalna Komisja Wyborcza (FEC) już w 2024 roku odmówiła rozpoczęcia szerokich prac nad odrębnymi przepisami dotyczącymi sztucznej inteligencji w reklamach wyborczych. Komisja uznała jedynie, że istniejący zakaz podszywania się pod innego kandydata może obejmować także materiały stworzone przez AI. Przepis jest jednak wąski i powstał w zupełnie innej epoce technologicznej.

W Kongresie leży Protect Elections from Deceptive AI Act. Projekt senatorki z Minnesoty Amy Klobuchar zakazywałby świadomego rozpowszechniania istotnie zwodniczych nagrań AI przedstawiających kandydatów w wyborach federalnych. Przewiduje wyjątki m.in. dla informacji prasowych i pozwala poszkodowanemu kandydatowi żądać sądowego zakazu rozpowszechniania materiału oraz odszkodowania.

Projekt został wniesiony 31 marca 2025 roku. W sierpniu 2026 nadal znajduje się tam, gdzie trafił pierwszego dnia: w senackiej Komisji Regulaminowej. Lukę w prawodawstwie próbują wypełniać stany.

Według National Conference of State Legislatures 31 stanów uchwaliło przepisy dotyczące deepfake’ów w przekazie politycznym. W Minnesocie i Teksasie obowiązują zakazy w określonym czasie przed wyborami, Maryland zakazuje zwodniczych deepfake’ów przez cały rok wyborczy, a pozostałe stany opierają się przede wszystkim na obowiązku oznaczania materiałów. Można by więc pomyśleć, że Teksas jest przed problemem chroniony.

Nie bardzo.

Stanowe prawo ma ograniczony zakres, a najbardziej spektakularne materiały pojawiają się w kampanii federalnej do Senatu. Do tego część przepisów dotyczy tylko określonego okresu przed głosowaniem, określonych rodzajów mediów albo wymaga udowodnienia zamiaru oszukania odbiorcy.

Najpopularniejszym rozwiązaniem pozostaje mały napis. Ten sam, który przy Talarico Reuters uznał za łatwy do przeoczenia.

Czy to naprawdę może zmienić wynik wyborów?

Tutaj warto ostudzić temperaturę.

Badania nie potwierdzają najprostszej wersji katastroficznego scenariusza, w którym doskonały deepfake pojawia się w internecie, miliony wyborców w niego wierzą i zmieniają głos.

Opublikowany w maju 2026 roku przegląd 25 badań empirycznych nad politycznymi deepfake’ami przynosi bardziej skomplikowany obraz. Syntetyczne filmy potrafią zmieniać sposób postrzegania polityków, wywoływać dezorientację i obniżać zaufanie do mediów oraz instytucji. Nie okazały się jednak z natury bardziej przekonujące niż inne rodzaje dezinformacji.

To ważne. Fałszywy film nie ma magicznej zdolności przeprogramowania wyborcy.

Ludzie oceniają politykę i polityków przez wcześniejsze sympatie, uprzedzenia i identyfikację partyjną. Chętniej akceptują materiał zgodny z tym, co już sądzą o kandydacie. Czasem udostępniają fałszywkę nawet wtedy, gdy nie są pewni jej prawdziwości, bo wyraża ich stosunek do przeciwnika.

Tak działa również jawna satyra.

Wyborca Paxtona nie musi wierzyć, że Cornyn rzeczywiście tańczył z Jasmine Crockett. Wystarczy, że obraz potwierdza komunikat: Cornyn jest za blisko Demokratów. Koniec końców to Paxton wygrał prawybory.

Fałsz może być politycznie użyteczny bez udawania faktu.

Także dane z realnych wyborów każą uważać z paniką. Analiza prawie 188 tys. postów z wyborów federalnych w Kanadzie w 2025 roku wykryła syntetyczne materiały w 5,86 proc. badanych obrazów wyborczych. Te uznane za szkodliwe odpowiadały jednak za zaledwie 0,12 proc. odsłon na X.

Bardziej realistyczne fałszywki były rzadsze, choć przyciągały większe zainteresowanie. Badanie jest jeszcze preprintem (red. – wstępna wersja artykułu naukowego, która została udostępniona publicznie przez autorów przed przejściem formalnego procesu recenzji naukowej), więc tym bardziej nie należy budować na nim wielkich teorii, ale trudno z niego wyciągnąć wniosek o wyborach zalanych skuteczną manipulacją.

Groźniejszy efekt widać gdzie indziej.

W przeglądzie z maja naukowcy opisują „destabilizację epistemologiczną”: odbiorca niekoniecznie wierzy w fałszywy materiał, ale zaczyna mniej ufać całemu środowisku informacji. Kolejny przegląd 74 badań opublikowany w czerwcu używa określenia „skepticism tax”, podatku od sceptycyzmu. Każde nagranie trzeba mentalnie opatrzyć pytaniem: a może tego w ogóle nie było?

To może mieć większe znaczenie niż zdolność pojedynczego filmu do zmiany czyjegoś zdania.

Do tego dochodzi czas.

Fałszywka opublikowana na trzy miesiące przed wyborami może zostać sprawdzona przez dziennikarzy, sztab i platformy. Ta wypuszczona kilkanaście godzin przed głosowaniem potrzebuje działać tylko przez kilka godzin.

W Irlandii trzy dni przed wyborami prezydenckimi w 2025 roku pojawił się deepfake informujący, że kandydatka Catherine Connolly wycofała się z wyborów. Zdobył setki tysięcy wyświetleń.

W bardzo wyrównanym wyścigu nie trzeba przekonać milionów ludzi. Czasami wystarczy skutecznie zamieszać małej grupie w odpowiednim momencie.

Nie mamy jednak uczciwych podstaw, żeby twierdzić, że deepfake rozstrzygnął już duże demokratyczne wybory.

Europa postawiła przede wszystkim na oznaczenia

Pod tym względem Europa weszła w kampanie wyborcze z mocniejszym zestawem przepisów.

Od 2 sierpnia 2026 roku obowiązuje kluczowy fragment unijnego AI Act. Osoba lub instytucja publikująca realistyczny deepfake ma poinformować odbiorcę, że materiał został wygenerowany albo zmieniony przez sztuczną inteligencję. Dostawcy narzędzi generatywnych mają z kolei zapewnić techniczne możliwości rozpoznawania syntetycznych treści. Dla części starszych systemów przewidziano okres przejściowy do grudnia.

Od października 2025 roku działa także rozporządzenie o przejrzystości reklamy politycznej. Płatny lub targetowany materiał musi być oznaczony jako reklama polityczna i wskazywać m.in. sponsora, powiązane wybory oraz sposób targetowania. Sponsorzy spoza UE nie mogą finansować takich reklam w ciągu trzech miesięcy przed wyborami.

Jest ważne ograniczenie: rozporządzenie nie reguluje treści reklamy.

Europa buduje więc przede wszystkim system, w którym wyborca powinien wiedzieć, kto do niego mówi oraz czy ogląda materiał syntetyczny. Nie ustanawia ogólnego zakazu politycznej satyry wykonywanej za pomocą AI.

To zresztą rozsądne. Zakaz obejmujący każdy film przedstawiający polityka w fikcyjnej sytuacji uderzałby także w karykaturę, komedię, sztukę i polityczny komentarz.

Problem zaczyna się tam, gdzie oznaczenie staje się formalnością zaprojektowaną tak, żeby odbiorca jej nie zauważył.

Polska już to widziała

W Polsce nie mieliśmy jeszcze kampanii podobnej do amerykańskiej z 2026 roku, w której oficjalne sztaby rutynowo pokazują przeciwników wykonujących czynności i wypowiadających kwestie wygenerowane przez komputer.

Mieliśmy za to sam materiał.

Tuż przed ciszą wyborczą przed drugą turą wyborów prezydenckich w maju 2025 roku po Facebooku i X zaczęły krążyć fotografie przedstawiające Rafała Trzaskowskiego na imprezie z kobietami i alkoholem. Sugestie dołączone do zdjęć odwoływały się m.in. do prostytutek i Zatoki Sztuki.

Zdjęcia zostały wygenerowane przez AI.

Demagog odnalazł je również w facebookowych grupach popierających Karola Nawrockiego. Nie oznacza to, że stworzył je oficjalny sztab Nawrockiego. To ważna różnica wobec amerykańskich przykładów z NRSC (Republikańskiego Komitetu Wyborczego) czy sztabów kandydatów.

NASK (Naukowa i Akademicka Sieć Komputerowa) w całym 2025 roku zgłosił platformom ponad 46 tys. materiałów zawierających dezinformację. Wśród monitorowanych kategorii były podszywanie się pod osoby publiczne, fałszywe informacje oraz treści manipulacyjne, w tym deepfake’i i skoordynowane operacje wpływu.

Instytut zaznacza, że znaczna część zgłaszanych materiałów mogła oddziaływać na proces wyborczy. Nie podaje jednak liczby samych wyborczych deepfake’ów, więc nie da się na tej podstawie porównywać ich skali ze Stanami.

Polskie prawo także nie ma odrębnego przestępstwa polegającego po prostu na „zrobieniu deepfake’a”. Jeszcze w kwietniu 2026 roku posłanka Aleksandra Kot pytała Ministerstwo Cyfryzacji o stworzenie takich przepisów, wskazując, że obecnie zastosowanie znajdują inne normy dotyczące m.in. dóbr osobistych, ochrony wizerunku czy konkretnych przestępstw. Od sierpnia mamy natomiast bezpośrednio stosowany unijny obowiązek oznaczania deepfake’ów.

Na razie jest więc różnica obyczajowa.

W Polsce realistyczna syntetyczna kompromitacja kandydata występuje przede wszystkim jako dezinformacja krążąca po sieci. W Stanach zaczęła się pojawiać z logo komitetu wyborczego.

Co właściwie zostało przekroczone

I dlatego historia amerykańskich deepfake’ów nie jest przede wszystkim historią o tym, że sztuczna inteligencja może „zniszczyć demokrację”.

Demokracja radziła sobie wcześniej z kłamstwem, propagandą, fotomontażem, wyrwanym z kontekstu cytatem, brutalną reklamą negatywną i anonimową dezinformacją.

Nowa jest dostępność narzędzia, jego jakość i zgoda samych sztabów na używanie go w charakterze quasi-dokumentu.

W 2016 roku amerykańscy senatorowie pytali, jak to możliwe, że rosyjscy operatorzy mogli podawać się w internecie za Amerykanów i produkować fikcyjną rzeczywistość polityczną.

W 2026 roku oficjalny komitet jednej z dwóch głównych partii pokazuje człowieka wypowiadającego przed kamerą słowa w scenie, która nigdy się nie wydarzyła.

Pod spodem jest napis.

Mały.

A kilka miesięcy później prawdziwy film Abdula El-Sayeda zaczyna krążyć po sieci i ludzie pytają, czy przypadkiem nie został wygenerowany przez komputer. To chyba najlepiej pokazuje, gdzie jesteśmy. Sztaby odkryły, że obraz nie musi już dokumentować wydarzenia. Ma działać w feedzie przez kilkanaście sekund. Zanim ktoś sprawdzi, skąd się wziął, wyborca zobaczy już następny.

***

W tekście celowo nie linkuję bezpośrednio omawianych deepfake’ów. Odsyłam zamiast tego do ich opisów w wiarygodnych mediach. Każde dodatkowe kliknięcie, udostępnienie czy odtworzenie może bowiem zwiększać zasięg fałszywego materiału i podpowiadać algorytmom, że warto pokazywać go kolejnym użytkownikom. Nie chciałbym więc, opisując mechanizm dezinformacji, samemu pomagać w jej rozpowszechnianiu.