Generativ AI och annonser för begagnade bilar: reglerna som nu gäller

Något har förändrats i hur AI-bilfotografering regleras, och de flesta i branschen har inte hängt med.

Tills nyligen var det ärliga svaret på frågan ”är AI-bilfoton tillåtna?” det beror på vad AI:n ändrar. Det svaret stämmer fortfarande. Men det är inte längre hela svaret, eftersom frågan nu delvis är avgjord i skrift – av en myndighet, med ett konkret exempel med en bil och med en skyldighet som hamnar hos bilhandlaren snarare än hos programvaruföretaget.

Den här artikeln går igenom vad som faktiskt gäller för en annonsbild av en begagnad bil, vad som inte gör det och vilka frågor som är värda att ställa till den som levererar din bildbehandling.

Den här artikeln är allmän information och inte juridisk rådgivning. Ta hjälp av en egen rådgivare för just din situation.

Skillnaden som nu har juridisk tyngd

”AI-bilfotografering” är ett uttryck som täcker två i grunden olika saker.

Generativ AI skapar nya pixlar. En diffusionsmodell eller ett GAN ombeds ta fram en bild och levererar en – och hittar då på detaljer som aldrig fotograferades. När den riktas mot en bil kan den hitta på bilen: en fälg som inte är bilens fälg, en grill med fel antal lameller, ett emblem som inte finns på den utrustningsnivån.

Deterministiskt datorseende mäter och flyttar pixlar som redan finns. Det hittar bilens kontur, skiljer bilen från bakgrunden, räknar ut var kameran stod och lägger in samma fotograferade bil mot en annan fond. Ingenting på bilen hittas på, eftersom ingenting på bilen genereras.

I åratal var det här en teknisk skillnad utan kommersiella följder – båda metoderna gav en snyggare bild, och branschen kallade helt rimligt båda för ”AI”. Så är det inte längre. Skillnaden är nu det som avgör om en transparensskyldighet gäller.

Det här gäller redan

Transparensreglerna i EU:s AI-förordning gäller nu

Transparensbestämmelserna i artikel 50 i EU:s AI-förordning (förordning (EU) 2024/1689) har tillämpats sedan den 2 augusti 2026. Det här är inget framtida datum att planera inför. Det är gällande rätt.

Två skyldigheter spelar roll för alla som annonserar bilar.

Artikel 50.2 gäller leverantören – programvaruföretaget. När ett system genererar syntetiskt bildinnehåll måste leverantören se till att utdata ”märks i ett maskinläsbart format och kan upptäckas som artificiellt genererade eller manipulerade”. Du kan inte göra det här åt din leverantör, och din leverantör kan inte lämna över det till dig.

Artikel 50.4 gäller tillhandahållaren – förordningens term för den som använder systemet – och tillhandahållaren är du. När resultatet är en ”deepfake” måste företaget som publicerar det upplysa om att innehållet har genererats eller manipulerats artificiellt. Artikel 50.5 kräver att den upplysningen är tydlig och urskiljbar och lämnas senast första gången någon ser bilden.

Den andra skyldigheten är den som branschen hela tiden missar. Ansvaret för att följa reglerna kring generativa bilder stannar inte hos leverantören som sålde tekniken till dig. En betydande del av den flyttas över till företaget som publicerar bilden.

”Deepfake” handlar inte bara om ansikten

Den vanligaste invändningen här är att en deepfake är en fabricerad video av en person, och att ett bilfoto omöjligt kan räknas dit.

Förordningens egen definition i artikel 3.60 säger något annat. En deepfake är AI-genererat eller AI-manipulerat innehåll ”som liknar befintliga personer, föremål, platser, enheter eller händelser”. Europeiska kommissionens riktlinjer för tillämpningen, publicerade den 20 juli 2026, undanröjer allt kvarvarande tvivel om vad ”föremål” omfattar: ”realistiska, livlösa materiella föremål, inklusive byggnader, konstverk, maskiner, konsumentvaror och så vidare”.

En begagnad bil är ett föremål. Definitionen omfattar den.

Två ytterligare punkter i samma riktlinjer är värda att känna till. Bedömningen är objektiv – det krävs ingen avsikt att vilseleda för att definitionen ska slå till. Och en hög grad av fotorealism gör klassificeringen mer sannolik, vilket är ett obekvämt besked för en produktkategori som säljer sig på att inte gå att skilja från ett riktigt fotografi.

Men kommissionen drog gränsen – med en bil

Här gör riktlinjerna något ovanligt hjälpsamt. De ger konkreta exempel på båda sidor, och exemplet de valde för den tillåtna sidan är en bil.

Bland det som inte utgör en deepfake står, i vår översättning:

”En verklig produkt (t.ex. en bil) som visas i en annons mot en AI-genererad bakgrund och omgivande miljö”

Bland det som gör det:

”En AI-genererad bild av en produkt i reklam eller på en förpackning som kan påverka publikens uppfattning och vilseleda om produktens faktiska utseende”

Och riktlinjerna anger rakt ut vad som utlöser det andra exemplet: en bild som ”får produkten att framstå som inte identisk med den verkliga produkten, mer tilltalande eller med bättre kvalitet än i verkligheten”.

Läser man dem tillsammans blir kommissionens gräns tydlig, och den handlar inte om bakgrunder kontra inga bakgrunder. Den handlar om huruvida själva produkten är verklig i bilden. Ett äkta fotografi av en äkta bil, placerat i en syntetisk miljö, är uttryckligen godtagbart. En syntetiserad bild av bilen är det inte.

Det finns ytterligare en bestämmelse som är värd att känna till, eftersom det är den som branschpressen helt har missat. Riktlinjerna undantar från artikel 50.2 innehåll som ”framställts genom enkel databehandling som inte är specifikt AI-genererad” – och exemplet kommissionen ger är en renderad bildruta. Datorgrafisk rendering, av det slag som har använts i spel och visuella effekter i trettio år, är över huvud taget inte syntetiskt innehåll i förordningens mening.

Storbritanniens väg är en annan – och äldre

Storbritannien har inte infört AI-förordningen, och det finns inget generellt lagkrav i Storbritannien på att märka en annons som AI-skapad. ASA, reklamens tillsynsorgan i Storbritannien, sa det rakt ut i maj 2025. Men det är en mycket svagare tröst än det låter, av tre skäl.

För det första täcks det redan av den befintliga lagstiftningen. Digital Markets, Competition and Consumers Act 2024 har gällt för affärsmetoder sedan den 6 april 2025. En vilseledande handling omfattar att lämna falsk eller vilseledande information om en produkt – och avsnitt 226(3) slår fast att en samlad presentation kan vara vilseledande även när varje enskild uppgift i den är sann. CMA, Storbritanniens konkurrens- och konsumentmyndighet, kan nu själv påföra en sanktionsavgift på upp till 10 % av den globala omsättningen, genom ett slutligt överträdelsebeslut (final infringement notice). Under sitt första år med direkt tillsyn inledde CMA utredningar mot 14 företag och delade ut böter på sammanlagt 4,7 miljoner pund.

Den statligt stödda vägledning som är skriven särskilt för bilhandlare är ännu rakare: vilseledande information kan lämnas muntligt, skriftligt eller visuellt, och exemplet den ger för det visuella fallet är ”användningen av bilder på fordon”.

För det andra behöver ASA ingen AI-regel för att agera. CAP Code är medieneutral: samma regler gäller oavsett hur en bild har tagits fram. Regel 3.11 förbjuder att en produkts förmåga överdrivs, och regel 3.7 kräver att du har belägg för objektiva påståenden innan du publicerar. ASA har fällt manipulerade produktbilder i åratal – organet biföll ett klagomål mot retuscherade bilder 2017, långt innan generativ AI fanns, och i juni 2024 fällde det en sammansatt bild där registreringsskyltar hade lagts till digitalt på en arkivbild som sedan presenterades som ett verkligt resultat från produkten.

Två detaljer som bilhandlare ofta missförstår. Din egen annons på din webbplats omfattas av ASA:s uppdrag – regelverket gäller marknadsföring på obetalda ytor som du själv kontrollerar, inte bara betald reklam. Och ansvaret ligger kvar hos annonsören även när annonsen har tagits fram av en automatiserad plattform – det flyttas inte över till verktygsleverantören.

För det tredje kan din branschkod, om du är ackrediterad, redan vara strängare än lagen. The Motor Ombudsman är den brittiska bilbranschens tvistlösningsorgan. Dess Vehicle Sales Code, som är godkänd av Chartered Trading Standards Institute och utfärdades den 1 juni 2025, kräver i punkt 2.8 att ackrediterade företag använder bilder av den faktiska bilen när en begagnad bil säljs på nätet. Ingen lag kräver det – du har själv skrivit under på det.

Så här ser det ut när det går fel

Det tydligaste offentligt dokumenterade fallet gäller inte en bilhandlare, och det spelar roll – men det visar exakt hur ett generativt misslyckande ser ut i en verklig annons.

I januari 2026 granskade The Autopian bilderna på en Cadillac DeVille från 1999 som hade lämnats in för försäljning på auktionssajten Bring a Trailer. Bilderna visade fälgar som inte var bilens fälgar, en grill med tre lameller där modellen har fyra, strålkastare som inte stämde med modellen, bakljus som inte hörde till en DeVille, en dörram ovanför backspegeln som helt enkelt hade försvunnit och – detaljen som avslöjar alltihop – kullerstensgolv som syntes inne i bilen.

Allt det där är påhittade detaljer. Ingen kontroll av bakgrunden hade fångat dem, eftersom bakgrunden inte var problemet. Bilen var det.

Det är värt att vara noga med varför risken är som störst just för begagnade bilar. En ny bil är ett av många identiska exemplar, och tillverkarens studiobild uppfattas som representativ. En begagnad bil är ett enda specifikt föremål med en enda specifik historik, och varje skavank på den är information som köparen förlitar sig på. Det är det som gör generativa bilder strukturellt mer riskfyllda här än nästan någon annanstans där de säljs.

Frågorna som är värda att ställa till din leverantör

Inget av detta gör AI-bildbehandling till en dålig idé. Det gör det värt att känna till hur den fungerar. Fem frågor tar dig långt:

1. Genererar ert system pixlar av bilen, eller bara av miljön runt den? Det är den fråga som kommissionens två exempel hänger på.
2. Om jag bearbetar samma foto två gånger, får jag då samma bild? En generativ modell bygger till sin natur på slump – samma indata ger olika resultat. Determinism är ett belägg för ett flöde som mäter snarare än hittar på.
3. Märker ni era resultat som artificiellt genererade i ett maskinläsbart format? Om systemet är generativt och du säljer inom EU kräver artikel 50.2 det av leverantören.
4. Vad exakt ändras i bilden, steg för steg? En leverantör som inte kan svara exakt på det ber dig bära en risk som leverantören själv inte har mätt.
5. Vem sa ni att upplysningsskyldigheten ligger hos? Är svaret något annat än ”företaget som publicerar annonsen” har leverantören inte läst artikel 50.4.

Där Motuva står, exakt

Vi körde tidigare en diffusionsmodell. I september 2026 ersatte vi den med ett eget flöde som inte genererar bilder alls, och det är värt att redogöra exakt för vad det betyder i stället för att be någon lita på oss när vi säger ”inte generativ”.

Bilen i bilden är bilen du fotograferade. Dess pixlar friläggs ur ditt eget foto och läggs in i den nya bilden. De syntetiseras inte på nytt, lackeras inte om, rätas inte ut och förbättras inte. Systemet har ingen möjlighet att ändra bilens kaross, färg, utrustningsnivå eller skick, eftersom ingenting i det genererar pixlar av bilen.

Studion runt bilen är renderad, inte genererad. Det är en 3D-scen som renderas med path tracing i en renderingsmotor, från den kameraposition som har mätts upp i ditt foto. Det är datorgrafik av samma slag som används i film och spel – kommissionens ”renderade bildruta”.

Samma foto ger samma bild. Kör det två gånger så skiljer sig resultaten åt med i genomsnitt 0,043 nivåer – i praktiken identiska. Det finns inget slumpvärde, ingen sampling och ingen variation mellan körningarna.

Två saker är ärligt talat värda att nämna, eftersom en leverantör som bara räknar upp sina styrkor inte är rak mot dig. Kontaktskuggan under bilen tas fram av ett tränat neuralt nätverk, så de skuggpixlarna är nya. Nätverket läser bara bilens siluett och aldrig bilens färgpixlar, så det kan inte hitta på något om bilens utseende – men det är en tränad modell, och vi säger hellre det än låter dig upptäcka det själv. Och registreringsskylten byts avsiktligt ut, vilket är en ändring som du har bett om, styr och kan stänga av.

Det är allt. Vi publicerar hellre mekanismen än en slogan, eftersom ”vi ändrar inte bilen” är ett påstående som vilken leverantör som helst kan skriva, och en arkitektur som inte kan ändra bilen är något helt annat.

Kort sagt

• Artikel 50 i EU:s AI-förordning har tillämpats sedan den 2 augusti 2026. Den gäller redan – den är inte på väg.
• ”Deepfake” omfattar föremål. En bil räknas. Fotorealism gör klassificeringen mer sannolik, och ingen avsikt att vilseleda krävs.
• Upplysningsskyldigheten för deepfakes ligger hos bilhandlaren som publicerar bilden, inte hos programvaruleverantören.
• Kommissionens eget exempel säger att en verklig bil mot en genererad bakgrund inte är en deepfake. En genererad bild av bilen som vilseleder om dess utseende är det.
• Storbritannien har ingen lag om AI-märkning, men DMCC Act, CAP Code och – om du är ackrediterad – kravet från The Motor Ombudsman på bilder av den faktiska bilen omfattar redan i dag en vilseledande annonsbild.
• Det hållbara testet har inte ändrats: är bilen på bilden samma bil som står på gården? Det som har ändrats är att hur din programvara besvarar den frågan nu får rättsliga följder.

Källor: Förordning (EU) 2024/1689, artiklarna 3.60, 50 och 99; Europeiska kommissionens riktlinjer om transparensskyldigheterna i artikel 50, C(2026) 5054 final, 20 juli 2026; Digital Markets, Competition and Consumers Act 2024; CAP Code och ASA:s avgöranden; The Motor Ombudsman, Vehicle Sales Code, 1 juni 2025. Den här artikeln är allmän information och inte juridisk rådgivning.

Börja gratis – inget kort, ingen demo →

Relaterad läsning: Är AI-redigerade bilfoton vilseledande? · EU:s AI-förordning och bilhandlares marknadsföring · Bilhandlarens guide till DMCC Act 2024