Generatywna AI a ogłoszenia samochodów używanych: zasady, które już obowiązują

Coś się zmieniło w sposobie, w jaki reguluje się fotografię samochodową AI, a większość branży jeszcze tego nie nadrobiła.

Do niedawna uczciwa odpowiedź na pytanie „czy zdjęcia samochodów z AI są dozwolone?” brzmiała to zależy, co AI zmienia. Ta odpowiedź nadal jest słuszna. Ale nie jest już całą odpowiedzią, ponieważ pytanie zostało częściowo rozstrzygnięte na piśmie — przez regulatora, na praktycznym przykładzie dotyczącym samochodu i z obowiązkiem, który spoczywa na dealerze, a nie na firmie produkującej oprogramowanie.

Ten artykuł omawia, co faktycznie obowiązuje wobec zdjęcia w ogłoszeniu samochodu używanego, co nie obowiązuje i jakie pytania warto zadać temu, kto dostarcza Ci obrazy.

Ten artykuł ma charakter ogólnych informacji, a nie porady prawnej. W sprawach dotyczących Twojej własnej sytuacji zasięgnij własnej porady.

Rozróżnienie, które ma teraz wagę prawną

„Fotografia samochodowa AI” to jedno wyrażenie obejmujące dwie naprawdę różne rzeczy.

Generatywna AI syntetyzuje nowe piksele. Model dyfuzyjny albo GAN dostaje polecenie stworzenia obrazu i tworzy go — wymyślając detale, których nigdy nie sfotografowano. Skierowany na samochód, może wymyślić ten samochód: felgę, która nie jest tą felgą, grill z niewłaściwą liczbą listew, emblemat, którego w tej wersji wyposażenia nie ma.

Deterministyczna wizja komputerowa mierzy i przemieszcza piksele, które już istnieją. Znajduje krawędź samochodu, oddziela go od tła, ustala, gdzie stał aparat, i wkomponowuje ten sam sfotografowany samochód w inne otoczenie. Nic w pojeździe nie jest wymyślone, ponieważ nic w pojeździe nie jest generowane.

Przez lata było to rozróżnienie inżynierskie bez konsekwencji handlowych — oba podejścia dawały ładniejszy obraz, a branża całkiem rozsądnie nazywała oba „AI”. To już nieaktualne. Rozróżnienie jest teraz zawiasem, na którym obraca się obowiązek przejrzystości.

Co faktycznie obowiązuje

Zasady przejrzystości unijnego aktu w sprawie sztucznej inteligencji już działają

Przepisy o przejrzystości zawarte w artykule 50 unijnego aktu w sprawie sztucznej inteligencji (rozporządzenie (UE) 2024/1689, w branży znane jako AI Act) mają zastosowanie od 2 sierpnia 2026 roku. To nie jest przyszły termin, który można sobie zaplanować. To obowiązujące prawo.

Dla każdego, kto reklamuje pojazdy, znaczenie mają dwa obowiązki.

Artykuł 50(2) wiąże dostawcę — producenta oprogramowania. Gdy system generuje syntetyczne treści obrazowe, dostawca musi zapewnić, aby wyniki zostały „oznakowane w formacie nadającym się do odczytu maszynowego i były wykrywalne jako sztucznie wygenerowane lub zmanipulowane”. Nie możesz zrobić tego za swojego dostawcę, a Twój dostawca nie może scedować tego na Ciebie.

Artykuł 50(4) wiąże podmiot stosujący — a podmiotem stosującym jesteś Ty. Gdy wynikiem jest „deepfake”, firma, która go publikuje, musi ujawnić, że treści zostały sztucznie wygenerowane lub zmanipulowane. Artykuł 50(5) wymaga, aby to ujawnienie było jasne i wyraźne oraz zostało przekazane najpóźniej w momencie, w którym ktoś po raz pierwszy zobaczy obraz.

To ten drugi obowiązek branża wciąż pomija. Ciężar zgodności obrazów generatywnych nie zostaje po stronie dostawcy, który Ci je sprzedał. Istotna jego część przechodzi na firmę, która publikuje zdjęcie.

„Deepfake” to nie tylko twarze

Najczęstszy zarzut w tym miejscu brzmi, że deepfake to spreparowane wideo z człowiekiem, a zdjęcie samochodu w żaden sposób nie może się do tego zaliczać.

Własna definicja z aktu, w artykule 3(60), mówi co innego. Deepfake to obrazy wygenerowane lub zmanipulowane przez AI, „które przypominają istniejące osoby, przedmioty, miejsca, podmioty lub zdarzenia”. Wytyczne wykonawcze Komisji Europejskiej, opublikowane 20 lipca 2026 roku, usuwają wszelkie pozostałe wątpliwości co do zakresu słowa „przedmioty”: „realistyczne, nieożywione przedmioty materialne, w tym budynki, dzieła sztuki, maszyny, towary konsumpcyjne itp.”

Samochód używany jest przedmiotem. Definicja go obejmuje.

Warto znać dwa dalsze punkty z tych samych wytycznych. Ocena jest obiektywna — do zadziałania definicji nie jest wymagany zamiar wprowadzenia w błąd. A wysoki stopień fotorealizmu zwiększa prawdopodobieństwo takiej klasyfikacji, co jest niewygodnym wnioskiem dla kategorii, która sprzedaje się hasłem o nieodróżnialności od prawdziwej fotografii.

Ale Komisja wytyczyła granicę — na przykładzie samochodu

Tutaj wytyczne robią coś nietypowo pomocnego. Podają praktyczne przykłady po obu stronach, a przykładem wybranym dla strony zgodnej z prawem jest samochód.

Wymienione wśród rzeczy, które nie stanowią deepfake'a:

„Prawdziwy produkt (np. samochód) pokazany w reklamie na wygenerowanym przez AI tle i w wygenerowanym przez AI otoczeniu”

Wymienione wśród tych, które stanowią:

„Wygenerowany przez AI obraz produktu w reklamie lub na opakowaniu, który może wpłynąć na percepcję odbiorców i wprowadzić w błąd co do rzeczywistego wyglądu produktu”

A wyzwalacz tego drugiego przykładu wytyczne formułują wprost: obraz „sprawiający, że produkt wydaje się nieidentyczny z produktem rzeczywistym, bardziej atrakcyjny lub lepszej jakości niż w rzeczywistości”.

Czytane razem, linia regulatora jest jasna — i nie jest to linia między tłem a jego brakiem. To linia przebiegająca przez to, czy sam produkt na zdjęciu jest prawdziwy. Autentyczna fotografia autentycznego samochodu umieszczona w syntetycznym otoczeniu jest wyraźnie w porządku. Zsyntetyzowany obraz samochodu nie jest.

Jest jeszcze jeden przepis warty poznania, ponieważ to ten, który prasa branżowa całkowicie przeoczyła. Wytyczne wyłączają spod artykułu 50(2) treści „wytworzone w wyniku prostego przetwarzania danych, które nie są konkretnie wygenerowane przez AI” — a przykładem, który podaje Komisja, jest wyrenderowana klatka. Renderowanie grafiki komputerowej, tego samego rodzaju, jakie od trzydziestu lat stosuje się w grach i efektach specjalnych, w ogóle nie jest treścią syntetyczną w rozumieniu aktu.

Droga brytyjska jest inna i starsza

Wielka Brytania nie przyjęła aktu w sprawie sztucznej inteligencji i nie ma tam ogólnego prawnego wymogu oznaczania reklamy jako wykonanej przez AI. ASA powiedziała to wprost w maju 2025 roku. Ale jest to pociecha znacznie słabsza, niż brzmi, z trzech powodów.

Po pierwsze, obejmuje to już prawo leżące u podstaw. Digital Markets, Competition and Consumers Act 2024 ma zastosowanie do praktyk handlowych od 6 kwietnia 2025 roku. Wprowadzające w błąd działanie obejmuje podanie fałszywych lub wprowadzających w błąd informacji o produkcie — a sekcja 226(3) wskazuje, że ogólna prezentacja może wprowadzać w błąd nawet wtedy, gdy każda pojedyncza zawarta w niej informacja jest prawdziwa. CMA może teraz nałożyć karę samodzielnie, w drodze ostatecznego zawiadomienia o naruszeniu, w wysokości do 10% globalnego obrotu. W pierwszym roku bezpośredniego egzekwowania wszczęła postępowania wobec 14 firm i nałożyła kary w wysokości 4,7 mln £.

Wspierane przez rząd wytyczne napisane specjalnie dla handlarzy samochodami są jeszcze dosadniejsze: wprowadzające w błąd informacje mogą być przekazane ustnie, pisemnie lub wizualnie, a praktycznym przykładem drogi wizualnej jest „wykorzystanie zdjęć pojazdów”.

Po drugie, ASA nie potrzebuje przepisu o AI, żeby zadziałać. CAP Code jest neutralny wobec mediów: te same zasady obowiązują niezależnie od tego, jak obraz powstał. Zasada 3.11 zakazuje przesadzania możliwości produktu, a zasada 3.7 wymaga posiadania dowodów na obiektywne twierdzenia przed publikacją. ASA od lat orzeka przeciwko przerobionym zdjęciom produktów — uznała skargę na wyretuszowane zdjęcia w 2017 roku, na długo przed powstaniem generatywnej AI, a w czerwcu 2024 roku orzekła przeciwko wkomponowanemu obrazowi, w którym do zdjęcia stockowego cyfrowo dodano tablice rejestracyjne i przedstawiono je jako rzeczywisty wynik produktu.

Dwa szczegóły, które dealerzy regularnie mylą. Twoje własne ogłoszenie na Twojej własnej stronie mieści się w zakresie uprawnień ASA — CAP Code obejmuje marketing w niepłatnej przestrzeni, którą kontrolujesz, nie tylko reklamę płatną. A odpowiedzialność pozostaje po stronie reklamodawcy, nawet gdy reklamę wyprodukowała zautomatyzowana platforma; nie przechodzi na dostawcę narzędzia.

Po trzecie, jeśli masz akredytację, Twój kodeks może być już surowszy niż prawo. Vehicle Sales Code organizacji The Motor Ombudsman, zatwierdzony przez Chartered Trading Standards Institute i wydany 1 czerwca 2025 roku, wymaga w klauzuli 2.8, aby akredytowane firmy używały zdjęć rzeczywistego pojazdu, gdy pojazd używany sprzedawany jest przez internet. Żadna ustawa tego nie wymaga; podpisałeś się pod tym sam.

Jak to wygląda, kiedy idzie źle

Najlepiej udokumentowany publicznie przypadek nie dotyczy dealera — i to ma znaczenie — ale pokazuje dokładnie, jak wygląda porażka generatywna w prawdziwym ogłoszeniu.

W styczniu 2026 roku The Autopian przeanalizował zdjęcia Cadillaca DeVille z 1999 roku wystawionego na aukcji Bring a Trailer. Obrazy pokazywały felgi, które nie były felgami tego samochodu, grill z trzema listwami tam, gdzie model ma cztery, niepasujący układ reflektorów, tylne lampy, które nie były lampami DeVille'a, ramę drzwi nad lusterkiem, która po prostu zniknęła, oraz — detal, który zdradza wszystko — kostkę brukową widoczną wewnątrz samochodu.

Każdy z tych elementów to wymyślony detal. Żadne sprawdzanie tła by ich nie wychwyciło, ponieważ problemem nie było tło. Problemem był samochód.

Warto powiedzieć precyzyjnie, dlaczego jest to przypadek szczególnie ostry akurat dla pojazdów używanych. Nowy samochód to jedna z wielu identycznych sztuk, a zdjęcie studyjne producenta jest rozumiane jako reprezentatywne. Samochód używany to pojedynczy, konkretny przedmiot z pojedynczą, konkretną historią, a każdy ślad na nim to informacja, na której opiera się kupujący. To właśnie sprawia, że obrazy generatywne są tutaj strukturalnie bardziej ryzykowne niż niemal wszędzie indziej, gdzie się je sprzedaje.

Pytania, które warto zadać dostawcy

Nic z tego nie czyni z obrazowania AI złego pomysłu. Sprawia jedynie, że warto znać mechanizm. Pięć pytań prowadzi bardzo daleko:

1. Czy Wasz system generuje piksele pojazdu, czy tylko otoczenia wokół niego? To pytanie, na którym opierają się oba przykłady Komisji.
2. Jeśli przetworzę to samo zdjęcie dwa razy, dostanę ten sam obraz? Model generatywny jest z założenia stochastyczny — to samo wejście daje różne wyniki. Determinizm jest dowodem na proces, który mierzy, a nie wymyśla.
3. Czy oznaczacie swoje wyniki jako sztucznie wygenerowane w formacie nadającym się do odczytu maszynowego? Jeśli system jest generatywny, a Wy sprzedajecie do UE, artykuł 50(2) wymaga tego od dostawcy.
4. Co dokładnie zmienia się w obrazie, etap po etapie? Dostawca, który nie potrafi odpowiedzieć na to precyzyjnie, prosi Cię o wzięcie na siebie ryzyka, którego sam nie zmierzył.
5. Kto Waszym zdaniem ponosi obowiązek ujawnienia? Jeśli odpowiedź brzmi inaczej niż „firma publikująca ogłoszenie”, nie przeczytali artykułu 50(4).

Gdzie dokładnie stoi Motuva

Kiedyś używaliśmy modelu dyfuzyjnego. We wrześniu 2026 roku zastąpiliśmy go własnym procesem, który w ogóle nie generuje obrazów, i warto dokładnie wyłożyć, co to znaczy, zamiast prosić kogokolwiek o przyjęcie „nie jest generatywny” na wiarę.

Samochód na zdjęciu to samochód, który sfotografowałeś. Jego piksele są wycięte z Twojej własnej fotografii i wkomponowane. Nie są ponownie syntetyzowane, przemalowywane, prostowane ani poprawiane. System nie ma możliwości zmiany karoserii, koloru, wyposażenia ani stanu pojazdu, ponieważ nic w nim nie generuje pikseli pojazdu.

Studio wokół niego jest wyrenderowane, a nie wygenerowane. To scena 3D, wyrenderowana metodą path tracingu w silniku renderującym, z pozycji aparatu zmierzonej na Twoim zdjęciu. To grafika komputerowa tego samego rodzaju, jaką stosuje się w filmie i grach — „wyrenderowana klatka” Komisji.

To samo zdjęcie daje ten sam obraz. Przetwórz je dwa razy, a wyniki różnią się o 0,043 poziomu średniego — praktycznie identyczne. Nie ma ziarna losowego, próbkowania ani wariacji między uruchomieniami.

Dwie rzeczy warto uczciwie nazwać, ponieważ dostawca, który wymienia same mocne strony, nie jest z Tobą szczery. Cień kontaktowy pod samochodem tworzy wytrenowana sieć neuronowa, więc piksele tego cienia są nowe. Odczytuje ona wyłącznie sylwetkę pojazdu i nigdy nie sięga po piksele koloru samochodu, więc nie może wymyślić niczego na temat wyglądu auta — ale jest to model wytrenowany i wolimy to powiedzieć, niż pozwolić Ci to odkryć. Oraz: tablica rejestracyjna jest celowo podmieniana, co jest zmianą, o którą sam prosiłeś, którą kontrolujesz i którą możesz wyłączyć.

I to wszystko. Wolimy opublikować mechanizm niż slogan, ponieważ „nie zmieniamy samochodu” to zdanie, które może wpisać każdy dostawca, a architektura, która nie potrafi zmienić samochodu, to zupełnie coś innego.

W skrócie

• Artykuł 50 unijnego aktu w sprawie sztucznej inteligencji obowiązuje od 2 sierpnia 2026 roku. Już działa, a nie dopiero nadchodzi.
• „Deepfake” obejmuje przedmioty. Samochód się kwalifikuje. Fotorealizm zwiększa prawdopodobieństwo takiej klasyfikacji, a zamiar wprowadzenia w błąd nie jest potrzebny.
• Obowiązek ujawnienia deepfake'ów spoczywa na dealerze publikującym obraz, a nie na dostawcy oprogramowania.
• Własny przykład Komisji mówi, że prawdziwy samochód na wygenerowanym tle nie jest deepfakiem. Wygenerowany obraz samochodu, który wprowadza w błąd co do jego wyglądu — jest.
• Wielka Brytania nie ma prawa o oznaczaniu AI, ale DMCC Act, CAP Code oraz — jeśli masz akredytację — wymóg The Motor Ombudsman, by używać zdjęć rzeczywistego pojazdu i tak już obejmują wprowadzające w błąd zdjęcie w ogłoszeniu.
• Trwały test się nie zmienił: czy samochód na zdjęciu to samochód na placu? Zmieniło się to, że sposób, w jaki Twoje oprogramowanie odpowiada na to pytanie, ma teraz konsekwencje prawne.

Źródła: rozporządzenie (UE) 2024/1689, artykuły 3(60), 50 i 99; wytyczne Komisji Europejskiej dotyczące obowiązków w zakresie przejrzystości z artykułu 50, C(2026) 5054 final, 20 lipca 2026 r.; Digital Markets, Competition and Consumers Act 2024; CAP Code i orzeczenia ASA; Vehicle Sales Code organizacji The Motor Ombudsman, 1 czerwca 2025 r. Ten artykuł ma charakter ogólnych informacji, a nie porady prawnej.

Zacznij za darmo — bez karty, bez demo →

Powiązane lektury: Czy zdjęcia samochodów edytowane przez AI są mylące? · Unijny akt w sprawie sztucznej inteligencji a marketing dealerów · Przewodnik dealera po ustawie DMCC 2024