ilu.: Mundek Wiśniewski

Wygenerowane nagrania i zdjęcia przedstawiające istniejących i nieistniejących ludzi. Sklonowane głosy. Armie botów grasujących w mediach społecznościowych. Politycy z sześcioma palcami. Duże modele językowe, które rozstrzygają, co jest prawdą, a co fałszem. Erozja zaufania i podważanie autentyczności prawdziwych treści. A w tym wszystkim zagubiony człowiek szukający wyjścia z pułapki, którą twórcy dezinformacji zastawiają na nas każdego dnia, coraz skuteczniej posługując się sztuczną inteligencją.

Rewolucja po rewolucji

Sztuczna inteligencja to nie tylko generowanie treści na masową skalę, które zapoczątkował debiut ChataGPT w listopadzie 2022 roku. Często zapominamy, że algorytmy już od wielu lat skutecznie sterują obiegiem informacji w mediach społecznościowych. AI przejęła w tym wypadku rolę gatekeeperów – tradycyjnych instytucji, takich jak władze, media czy Kościoły, które niegdyś decydowały o tym, jakie informacje i w jakiej formie docierają do odbiorców. Od wielu lat ich znaczenie konsekwentnie maleje. Współcześnie jesteśmy coraz bardziej zdani na łaskę nowych dystrybutorów informacji, nad którymi jako użytkownicy mamy jedynie iluzoryczną kontrolę.

Geneza algorytmów rekomendacyjnych jest ściśle powiązana z pędem ku komercjalizacji usług. Choć eksperymenty prowadzono znacznie wcześniej, przełomowy okazał się rok 2006, gdy Netflix ogłosił konkurs z nagrodą miliona dolarów dla zespołu, który poprawi skuteczność jego systemu rekomendacji filmów. Inżynierowie na całym świecie zaczęli intensywnie pracować nad algorytmami, które byłyby w stanie przewidzieć ludzkie preferencje. Eksperymenty z podobnymi systemami równolegle prowadził Facebook. Tutaj chodziło przede wszystkim o zastąpienie strumienia szeregowanych chronologicznie treści wpisami, które miały trafiać w gusta odbiorcy. Logika w obydwu przypadkach była podobna: im dłużej użytkownik zostanie na platformie, tym więcej reklam będzie można mu wyświetlić.

Przeniesienie roli gatekeeperów na algorytmy rekomendacyjne sprawiło, że odpowiedzialność za kolportowane treści uległa rozmyciu. Klasyczny gatekeeper – dziennikarz, redaktor naczelny, kościelny hierarcha, a nawet państwowy cenzor – był identyfikowalny. Można go było wskazać, skrytykować, a czasami nawet pociągnąć do odpowiedzialności. Tymczasem algorytm nie ma twarzy, nie ponosi odpowiedzialności, a jego twórcy chętnie zasłaniają się brakiem możliwości wytłumaczenia mechanizmów rządzących selekcją treści. To niezwykle wygodne.

Cały ten proces stanowi przejaw bezprecedensowej koncentracji władzy nad ekosystemem informacji i kształtowaniem ludzkiej percepcji, a demokratyczna kontrola nad nim jest iluzoryczna.

Ekonomia uwagi, także dla dezinformacji

Skoro w centrum systemów rekomendacyjnych postawiono naszą uwagę (celem jej późniejszego zmonetyzowania), algorytmy szybko zaczęły wyłapywać odpowiednie wzorce jej przyciągania. Zarejestrowały, że treści skandalizujące, polaryzujące, takie, które wzbudzają żywe emocje, klikają się najlepiej. Okazało się również, że na mobilizowanie uwagi nie ma wpływu prawdziwość informacji. Właściciele wielkich platform przestali przejmować się tym, czy publikowane treści są sprawdzone. Wystarczyło, że sprawiały, iż odbiorcy chcieli dłużej patrzeć w ekran.

Choć dziś może się wydawać inaczej, początkowo media społecznościowe nie zostały zaplanowane jako projekt dezinformacyjny. Był to efekt uboczny bezrefleksyjnej optymalizacji pod wskaźniki biznesowe. Już w 2013 roku pracownik Google Tristan Harris opracował wewnętrzną prezentację, w której opisywał psychologiczne mechanizmy wykorzystywane przez platformy do maksymalizowania zaangażowania użytkowników i de facto uzależniania ich od niekończących się strumieni treści. Harris był jednym z pierwszych sygnalistów wskazujących, że branża technologiczna wykorzystuje słabości ludzkiej natury. Niestety, jego ostrzeżenia zostały zignorowane. Przełomowym momentem mógł stać się rok 2016 i skandal wokół Cambridge Analytica. Okazało się wówczas, że zbieranie danych o preferencjach użytkowników może być wykorzystane do precyzyjnego mikrotargetowania przekazów o charakterze politycznym. To właśnie skrojone pod konkretne grupy, a nawet indywidualnych odbiorców kampanie doprowadziły do brexitu i pomogły Donaldowi Trumpowi zwyciężyć w wyborach prezydenckich w USA.

Jednak późniejszy rozwój mediów społecznościowych pokazał, że nawet pomimo konkretnych ostrzeżeń i prób wywarcia presji na cyfrowe platformy, by te ograniczyły negatywne mechanizmy, prym konsekwentnie wiodła monetyzacja świadczonych usług. Dobrze obrazuje to dziennikarskie śledztwo Jeffa Horwitza z Reutersa przeprowadzone w 2025 roku. Wykazało ono, że firma Meta (właściciel Facebooka i Instagrama) „prognozowała, że ​​10 procent jej przychodów w 2024 roku miało pochodzić z reklam oszustw i zakazanych towarów”. Co więcej, Horwitz wskazał, że „wśród działań podejmowanych przez Metę w odpowiedzi na podejrzenia o nieuczciwe działania marketingowe znalazło się pobieranie premii za oszukańcze reklamy”. Nie jest to żaden wyjątek, podobne mechanizmy funkcjonują na wszystkich liczących się platformach – YouTube przez lata był krytykowany za algorytm prowadzący użytkowników ku coraz bardziej radykalnym treściom, TikToka oskarża się o promowanie szkodliwych treści wśród nieletnich, a X (dawniej Twitter) po przejęciu przez Elona Muska znacząco ograniczył zespoły moderacyjne, co de facto otwarło platformę na zalew treści dezinformacyjnych.

Konsekwencje prawne, co według Horwitza sprytnie skalkulowała sobie Meta, są nieproporcjonalne do skali problemu. Unia Europejska nakłada wprawdzie na cyfrowych gigantów kary finansowe, wykorzystując między innymi przepisy Aktu o usługach cyfrowych (DSA) z 2022 roku, ale grzywny zostają uwzględnione w bilansie zysków i strat. Nie są zatem realnymi sankcjami, które wymuszałyby zasadniczą zmianę modelu biznesowego współczesnych platform. Trudno wyobrazić sobie bardziej żyzny grunt dla dezinformacji. Kwitnie ona właśnie tam, gdzie mechanizmy weryfikacji i standardy dbania o zgodność z faktami są niskie lub wręcz niepożądane.

Generatywna sztuczna inteligencja, czyli nowe rozdanie

Niezależnie od algorytmów filtrujących treści pojawienie się generatywnej AI wyniosło możliwości oszustwa na zupełnie nowy poziom. Choć platformy i mechanizmy dystrybucji pozostają mniej więcej te same, kluczowe zmiany dotyczą szybkości tworzenia treści i ich potencjału imitowania rzeczywistości. Dzisiaj stworzenie filmiku jako żywo przypominającego rzeczywistość (tzw. deepfake) jest dziecinnie proste i niemal nic nie kosztuje. Podobnie sklonowanie cudzego głosu – tutaj wystarczy ledwie kilkunastosekundowa próbka, by osiągnąć hiperrealistyczny efekt.

Nic dziwnego, że technologie AI szybko zaadoptowali aktorzy dezinformacji i scammerzy, dla których oszukanie nas jest warunkiem wstępnym do osiągnięcia korzyści – politycznych, militarnych, finansowych. Przykładowo na TikToku jeszcze w grudniu 2025 roku furorę robił profil Prawilne Polki, gdzie wygenerowane przez AI młode kobiety promowały treści antyunijne i zachęcały do polexitu. Profil zniknął po interwencji polskich władz, które złożyły także skargę do Komisji Europejskiej na praktyki publikowania treści przez TikTok. Problem w tym, że w miejsce Prawilnych Polek wkrótce pojawią się inne, podobne profile, a tego typu schematy działania widać na całym świecie. W Wielkiej Brytanii czy Australii sporą popularnością cieszyły się nagrania z demonstracji przeciwko migrantom, podczas których młode kobiety w żywiołowy sposób argumentowały, dlaczego polityka otwartości jest zła. Żadna z nich nie istniała w rzeczywistości, jednak stały się użytecznym narzędziem promowania określonej ideologii.

Kto na tym wszystkim zyskuje? W niektórych przypadkach tropy prowadzą do Rosji, w innych do scammerskich „korporacji” z siedzibą choćby na Sri Lance – to stamtąd koordynowano napędzaną AI antymigrancką kampanię, której celem byli obywatele Wielkiej Brytanii. Na dezinformacji nie zarabiają bowiem wyłącznie geopolityczni gracze pokroju Rosji czy Chin, realizujący głównie cele strategiczne – zyski czerpią z niej również podmioty czysto komercyjne, dla których chaos informacyjny jest po prostu lukratywnym modelem biznesowym. Farmy kliknięć z Macedonii Północnej zarabiały na protrumpowskich fake newsach w 2016 roku nie z ideologicznego przekonania, lecz dlatego, że sensacyjne bądź fałszywe nagłówki generowały ruch, a ten – przychody z reklam. Influencer ze Sri Lanki chwali się w sieci wystawnym życiem, które w dużej mierze sponsorują mu dezinformacyjne kampanie w Europie. Do tego grona dołączają krajowi politycy i partie, które często świadomie wykorzystują logikę świata algorytmów, produkując treści obliczone na oburzenie, podsycanie strachu i polaryzacji. Doskonale wiedzą, że właśnie takie treści algorytmy konsekwentnie wynoszą na szczyt.

Bój się Jezusa z krewetek

W świecie ekonomii uwagi zainteresowanie i klikalność są kluczem. A gdy schemat już „złapie”, nawet pozornie niewinne wizualizacje, także te kiepskiej jakości, mogą być wykorzystane jako broń. Media społecznościowe zalewają wygenerowane przez AI treści pokazujące osoby starsze, małe zwierzątka lub dzieci, a w kręgach co bardziej uduchowionych „cudowne” wizualizacje Jezusa. Nawet jeśli wydają się nieszkodliwe, skutecznie testują nasze zbiorowe zdolności weryfikacji. Służą także budowaniu społeczności, do których łatwiej później dotrzeć z określonym przekazem. W tym wypadku aktorzy dezinformacji mają spore sukcesy – profile lajfstajlowe, prozdrowotne, gastronomiczne, społeczne czy religijne są regularnie wykorzystywane do kolportowania treści o charakterze politycznym czy zwyczajnych pseudonaukowych bzdur.

Klasyczni aktorzy dezinformacji chętnie wspierają lub animują takie działania, także poprzez odkupywanie popularnych fanpejdżów lub tworzenie własnych, rzekomo oddolnych inicjatyw. Państwa takie jak Rosja czy Chiny opanowały sztukę penetrowania przestrzeni informacyjnej swoich przeciwników do perfekcji. Zainwestowały dużo czasu i środków w zrozumienie mechanizmów dystrybucji treści i docierania do odbiorcy masowego, a obecnie bezlitośnie eksploatują ekonomię uwagi, zarówno poprzez tworzenie konkretnych materiałów, jak i podbijanie zasięgów tym, które sprzyjają pożądanej na Kremlu czy w Pekinie narracji. Użyteczne są w tym wypadku farmy botów, często sterowanych przez systemy AI, które łatwo zaangażować do wykreowania sztucznego zainteresowania i ruchu.

Generowanie treści niskiej jakości może też mieć na celu wynajdywanie łatwych ofiar do dalszego wykorzystania. Dla większości obserwatorów oczywiste jest, że wspomniane wizualizacje Jezusa zostały wygenerowane przez AI. Nie brakuje jednak odbiorców, którym wydaje się, że Jezus utworzony z krewetek albo rzekomo ulepiony z ciasta to faktyczny cud natury lub prawdziwa sztuka. Dla oszustów to doskonałe pole do selekcji ofiar – chętnie zagadują komentujących, a potem wysyłają im linki przekierowujące do stron ze złośliwym oprogramowaniem. Skoro ktoś jest gotowy napisać pod zdjęciem Jezusa z krewetek „Amen”, istnieje spore prawdopodobieństwo, że uda się go naciągnąć na scam finansowy. Idealny przesiew tych bardziej podatnych.

Polowanie na sześć palców i kryzys zaufania

Wróćmy jednak do świata wielkiej polityki. Aktualny konflikt Izraela i USA z Iranem to jedno z pierwszych wydarzeń międzynarodowych, w trakcie którego mamy do czynienia z tak dużą intensywnością działań kognitywnych, nastawionych na zmianę percepcji społecznej i promowanie określonych narracji w przestrzeni informacyjnej. Media, szczególnie te społecznościowe, zalały fałszywe lub zmanipulowane obrazy i nagrania wideo, które mają ilustrować rzekomy przebieg walk. Mogliśmy zobaczyć eksplozje w wielu miastach na Bliskim Wschodzie, zniszczenia w wyniku ataków rakietowych i lotniczych, zestrzelone samoloty, wziętych do niewoli amerykańskich komandosów, którzy podobno mieli próbować przeprowadzić w Teheranie operację podobną do tej z Wenezueli. Wszystko to wygenerowane i fałszywe – i często nie do odróżnienia od realnych nagrań.

W marcu 2026 roku na jednym ze zdjęć, które na skalę masową kolportowano w mediach społecznościowych, znalazło się ujęcie dziwnie wyglądającej dłoni Benjamina Netanjahu. Dziennikarze potwierdzili później, że to zwyczajna gra światła, ale poproszony o analizę Grok (duży model językowy zintegrowany z platformą X) stwierdził autorytatywnie, że premier Izraela ma sześć palców, co wskazuje na syntetyczny charakter obrazu. Jego zdaniem Netanjahu został wygenerowany. Konkluzje użytkowników co do celu Izraelczyków były jasne – premier Izraela nie żyje i został zastąpiony przez cyfrowego sobowtóra. W internecie rozgorzały dyskusje na temat tego, ile palców faktycznie widać na zdjęciu i co to właściwie oznacza. Historia skończyła się równie szybko, jak wybuchła – po serii dziennikarskich weryfikacji temat przycichł, ale plotka o „sześciu palcach” zdążyła dotrzeć do wielu odbiorców, którzy nigdy nie natknęli się na sprostowanie.

Afera z sześcioma palcami to nie przypadek. Modele generatywnej AI do niedawna miały bowiem ogromny problem, by poprawnie wygenerować ludzkie dłonie. Te były zbyt skomplikowane pod względem anatomicznym i geometrycznym, co często skutkowało deformacjami. Jeszcze dwa lata temu dodatkowe palce były jednym z atrybutów, które zdradzały syntetyczne pochodzenie zdjęcia lub wideo. W ciągu kilkunastu miesięcy technologia zrobiła jednak kolosalny progres. Dziś takie wpadki pojawiają się na zdjęciach stosunkowo rzadko, co z kolei zmniejsza nasze szanse łatwego wykrycia fałszerstwa. Za to podsyca spekulacje i rozkręca teorie spiskowe tam, gdzie światło pada nietypowo, a obraz nie jest wystarczająco wyraźny.

Przy porządnie zrobionych deepfake’ach jesteśmy właściwie bez szans. Zamieszanie z palcami Netanjahu jest natomiast symptomatyczne. We współczesnym środowisku cyfrowym bardzo łatwo uderzyć w zaufanie do prawdziwości treści. Skoro wszystko może być wygenerowane, wszystko może zostać zakwestionowane. To cios w samo serce ekosystemu informacji, który opierał się na zaufaniu do źródeł i zdrowym krytycyzmie w ich analizie.

Spirala dezinformacji

Obecnie to AI odpowiada za obsługę niemal całego łańcucha dostaw w ekosystemie informacji. Treści tworzone są przy wykorzystaniu AI, by imitować rzeczywistość i wprowadzać odbiorców w błąd. Następnie są sztucznie podbijane w mediach społecznościowych przez armie botów napędzanych siłą AI. Wszystko po to, by podchwyciły je algorytmy rekomendacyjne, rozkręcając w ten sposób spiralę wyświetleń.

Jako że prawdziwe treści podlegają podobnym regułom rozprzestrzeniania w sieci, zdezorientowani odbiorcy nie wiedzą już, komu i czemu mają ufać. Dokąd idą po pomoc? Do modeli AI. Użytkownicy X-a pytali Groka wprost o to, czy nagranie z Netanjahu jest prawdziwe. Model służył za uniwersalne narzędzie interpretacji świata i weryfikowania autentyczności.

Jeszcze inni przepuszczają treści przez oprogramowanie (dodajmy, jak dotąd bardzo zawodne) do weryfikowania prawdziwości materiałów. Oparte na AI, a jakże. Kolejni, z pomocą modeli AI do generowania grafik, produkują fałszywe potwierdzenia, dlaczego dane treści zostały rozpoznane jako fałszywe lub prawdziwe.

To prawdziwa spirala dezinformacji. Nawigowanie w takim środowisku jest niezwykle trudne, zwłaszcza że weryfikowanie wszystkiego, z czym stykamy się w sieci, jest po prostu nierealne. To problem strukturalny, znacznie głębszy niż aktywność wybranych „złych aktorów”. Co więcej, niedawno pojawili się także nowi gatekeeperzy napędzani siłą AI, którzy mogą się okazać jeszcze potężniejsi niż algorytmy rekomendacyjne. Duże modele językowe stają się dla wielu osób głównymi źródłami wiedzy. ChatGPT, Grok, Gemini czy Claude są na wyciągnięcie ręki, wystarczy zapytać. Jeden maleńki prompt, a odpowiedź przyjdzie od razu. To potężna konkurencja dla klasycznych mediów. Jak się okazuje, i tutaj możliwe są daleko idące manipulacje.

Po pierwsze, duże modele językowe nie powstają w próżni informacyjnej czy ideologicznej. Bazują na danych treningowych zaciąganych z internetu, gdzie… sporo jest dezinformacji. Mogą być także manualnie „skręcane”, co dobitnie pokazuje cenzurowanie niektórych modeli przez ich twórców. Chińskiego DeepSeeka trudno jest przymusić do komentowania wydarzeń na Placu Tiananmen. Grok ma z kolei tendencję do posiłkowania się źródłami o prawicowym zabarwieniu. Takimi karmi się w końcu na X.

Jest jeszcze jeden powód, dlaczego nie powinniśmy przesadnie ufać wiedzy przekazywanej nam przez duże modele językowe. Na przełomie 2024 i 2025 roku naukowcy NewsGuard i American Sunlight Project opisali proces zatruwania dużych modeli językowych przez rosyjską sieć dezinformacyjną „Pravda”. Rosjanie mieli wpaść na pomysł bombardowania internetu fałszywymi treściami, by te zostały ostatecznie podłapane przez modele AI. To dało oczekiwane efekty i dopiero rozpoznanie zagrożenia nieco zmniejszyło zakres jego oddziaływania. Gdy jednak przeprowadzono badania po raz pierwszy, a było to nieco ponad rok temu, okazało się, że w blisko jednej trzeciej przypadków testowane modele powielały tezy „Pravdy”, a w niektórych wypadkach powoływały się na dezinformacyjną sieć jako źródło informacji.

Jak bronić się przed współczesną dezinformacją?

Jak się przed tym wszystkim bronić? Odpowiedź jest niepopularna i niewygodna – nie ma skutecznej obrony technicznej, jest tylko lepiej lub gorzej wykształcony odbiorca. Przede wszystkim musimy się nauczyć nawigować w takim ekosystemie i zaakceptować, że czekają nas nowe wyzwania. Jakub Szymik z Fundacji Obserwatorium Demokracji Cyfrowej ostrzega: „Czas przyzwyczajać się do trwałej zmiany w otoczeniu informacyjnym: dalszego rozwarstwienia w dostępie do wiedzy i prób odnalezienia się wśród zalewu sfingowanych treści. Drobne korekty w postaci oznaczeń czy działań fact-checkingowych na pewno wzmocnią prawa użytkowników – otwarte pozostaje pytanie, czy w rzeczywistości, czy jedynie kosmetycznie”.

Fact-checking i oznaczanie treści na platformach cyfrowych to „pomoc z zewnątrz”. Co z samymi użytkownikami? Czy mamy możliwości tropienia fałszywek na własną rękę? Tylko połowicznie i raczej nie w warstwie technicznej. Nie powinniśmy uczyć odbiorców, że samodzielnie będą w stanie znaleźć jakieś konkretne zniekształcone artefakty, jak choćby szósty palec. Technologia wyprzedza ludzką czujność szybciej, niż jesteśmy w stanie reagować. Znacznie ważniejsze jest coś trudniejszego, ale za to obliczonego na długotrwałą zmianę – budowanie wszechstronnych kompetencji medialnych i analitycznych, które działają niezależnie od tego, jaka technika akurat jest w modzie wśród twórców dezinformacji.

Nie chcę liczyć, ile lat zmarnowaliśmy już na jałowe dyskusje o tym, czy szkoły powinny rozwijać podstawowe zdolności fact-checkingu u dzieciaków. Dziennikarka Miłada Jędrysik z portalu OKO.press, która zajmuje się także tym zagadnieniem, wskazuje: „Mimo świadomości, że dla jakiejś części odbiorców nasze «prawdy» będą fejkami, media muszą robić swoje – nie mogą oddawać pola Grokom i ChatomGTP, choć te już odebrały im lwią część uwagi. Może się okazać, że dziewięćdziesiąt dziewięć razy sztuczna inteligencja wygeneruje coś, co nie wzbudzi podejrzeń, ale za setnym razem wyda się, że halucynuje albo powiela dezinformację. A tradycyjnym gatekeeperom nie pozostaje nic innego, jak trzymać jakość i sprawdzać, sprawdzać, sprawdzać. Choć oczywiście wszystko byłoby o wiele łatwiejsze, gdyby «dzieci sieci» już w podstawówce uczyły się, jak wykryć fałszerstwa i rozpoznać manipulacje”.

Problem w tym, że wciąż się nie uczą, a inicjatywy zwiększania świadomości w obszarze informacyjnym są spychane na później albo stają się zakładnikami politycznych pyskówek na temat tego, jak dostosować program nauczania do wymogów współczesności. Istnieją modele społeczne, które pokazują, że to możliwe. Finlandia od lat konsekwentnie buduje odporność informacyjną swoich obywateli, włączając edukację medialną do podstawy programowej już na poziomie szkoły podstawowej. Dzieci uczą się tam krytycznie analizować źródła, rozumieć mechanizmy dystrybucji treści i zadawać pytania o intencje nadawcy. Problem w tym, że fiński model to wynik wieloletnich, systemowych inwestycji w edukację, a nie jednorazowej kampanii społecznej. Wymaga woli politycznej, pieniędzy i – przede wszystkim – czasu, którego mamy coraz mniej. W Polsce wciąż toczymy spory o to, czy i jak uczyć krytycznego myślenia w szkołach.

Nasza infrastruktura komunikacyjna jest wprost stworzona pod dezinformację, a my – jako społeczeństwo – nie jesteśmy kognitywnie przygotowani do nawigowania w tym środowisku. Być może największą pułapką jest złudzenie, że problem rozwiąże kolejna technologia – detektor deepfake’ów, może mądrzejszy algorytm. Taki technosolucjonizm ignoruje fakt, że każde narzędzie weryfikacji można oszukać, obejść lub – jak pokazuje historia z „Pravdą” – po prostu zatruć.

A przecież dysponujemy już konkretnym zasobem. Jedyną infrastrukturą odporną na dezinformację, jakiej jeszcze nie udało się całkowicie zhakować, jest krytycznie myślący człowiek. I to właśnie w człowieka, nie tylko w technologię, powinniśmy inwestować, zanim stracimy zdolność odróżnienia tego, co prawdziwe, od tego, co tylko na prawdziwe wygląda. Pytanie, na ile jako społeczeństwo jesteśmy tym zainteresowani, a na ile ekonomia uwagi to naturalne dopełnienie naszej codzienności, w której szybkość i wygoda biorą górę nad refleksją i faktami.