Sztuczna inteligencja („Artificial intelligence”, „AI”) na dobre wkroczyła w ramy naszej codzienności, oferując szereg nowych możliwości. Oprócz niepodważalnych korzyści AI warto pamiętać również o ciemniejszych stronach korzystania z nowych technologii. Niekontrolowane wykorzystanie tego typu narzędzi może prowadzić również do licznych nadużyć, w tym naruszenia dóbr osobistych w związku z kreowaniem treści typu deepfake. Dlatego też świadomość zagrożeń i odpowiednia ochrona wizerunku w sieci stają się już koniecznością, a nie tylko wyborem dla każdego użytkownika internetu.
AI ACT
Na wstępie należy przede wszystkim zadać pytanie, czym właściwie jest deepfake? Zgodnie z pierwszą legalną definicją tego pojęcia zawartą w art. 3 pkt 60 rozporządzenia Parlamentu Europejskiego i Rady (UE) 2024/1689 z 13 czerwca 2024 r. (dalej jako „AI ACT”) przez deepfake rozumieć należy wygenerowane przez AI lub zmanipulowane przez AI obrazy, treści dźwiękowe lub treści wideo, które przypominają istniejące osoby, przedmioty, miejsca, podmioty lub zdarzenia, które odbiorca mógłby niesłusznie uznać za autentyczne lub prawdziwe. O deepfake’u będziemy mówić wówczas, gdy dana treść jednocześnie:
∑ jest stworzona przy udziale narzędzi opartych na AI,
∑ naśladuje konkretną osobę poprzez przejęcie charakterystycznych elementów jej wyglądu, głosu, gestów, sposobu poruszania się oraz innych typowych dla niej cech,
∑ stopień naśladownictwa jest na tyle daleko idący, że wywołuje w odbiorcy przekonanie, że dana treść jest prawdziwa.
Jak powstaje?
Warto również przyjrzeć się samemu procesowi tworzenia deepfake’ów, w szczególności rodzajowi danych pozyskiwanych przez algorytm, procesowi uczenia maszynowego czy chociażby sposobowi, w jaki wizerunek jest eksploatowany przez narzędzia AI. Wszystkie te kwestie będą miały znaczenie z perspektywy osób, których wizerunek może zostać wykorzystany, jak również pozwolą odbiorcom odróżniać treści prawdziwe od sztucznie generowanych przez AI.
Do powstania deepfake’ów wykorzystywane są głębokie sieci neuronowe, specjalizujące się w przetwarzaniu danych multimedialnych, tj. wideo czy dźwięku. Pierwszym etapem kreowania tego typu treści jest zbieranie danych zawierających zdjęcia, próbki głosu czy nagrania audio danej osoby, wykonane w różnych warunkach. Zasada jest prosta – im więcej danych zostanie wprowadzone do algorytmu, tym większa szansa na wytworzenie bardziej realistycznych deepfake’ów. Najbardziej pożądane będą informacje obrazujące daną osobę z różnych perspektyw, pozwalające na wyodrębnienie charakterystycznych cech jej wyglądu (np. kształtu, mimiki, ruchu ust) i głosu (np. barwy, akcentów, tempa, tonu).
Kolejno następuje etap głębokiego uczenia maszynowego (tzw. deep learning), podczas którego algorytm deepfake wykorzystuje głębokie sieci neuronowe do analizy i nauki zgromadzonych wcześniej danych, „trenuje” dany model i dokonuje odpowiednich jego adaptacji. Sieci neuronowe, jako wielowarstwowe struktury matematyczne, wyodrębniają poszczególne cechy obrazu i dźwięku.
W przypadku treści wizualnych wykorzystuje przede wszystkim siatkę pikseli danego obrazu, analizując ją najpierw pod kątem linii, podstawowych kontrastów i prostych gradientów, przez poszczególne fragmenty (np. oko, nos, usta) i tekstury (np. włosy, skóra), a w najgłębszej warstwie analizowane jest już całokształt cech (np. cała twarz, pozycja głowy, mimika i emocje). W przypadku dźwięku algorytm analizuje poszczególne fale akustyczne, ucząc się początkowo podstawowych cech (tj. wysokość dźwięku, energia sygnału, podstawowe pasma częstotliwości), następnie coraz bardziej złożone struktury (tj. formanty, barwę głosu, charakterystyczne przejścia pomiędzy dźwiękami), aby w ostatniej fazie dokonać całościowej analizy głosu danej osoby (w tym stylu mówienia, tempa, intonacji i emocji, akcentów).
W fazie deep learning wprowadzone próbki są więc dogłębnie analizowane, aby po wyuczeniu się charakterystyk danej osoby algorytm mógł już samodzielnie generować treść. Tak wytwarzane próbki są następnie porównywane przez algorytm do „oryginalnych danych”, co wiąże się z koniecznością podjęcia wielorazowych prób i korekcji poszczególnych parametrów – do momentu, aż treść będzie jak najbardziej zbliżona do oryginału.
Tworzenie udanego deepfake’a często jest więc procesem wielu prób i błędów, które oceniane są przez algorytm pod kątem jakości i wiarygodności, a następnie modyfikowane poprzez dostosowywanie parametrów sieci neuronowej i dodawanie dodatkowych danych do momentu osiągnięcia pożądanego efektu.
Pojęcie wizerunku nie doczekało się wprawdzie definicji legalnej na gruncie prawa polskiego, niemniej jednak zgodnie z powszechnie przyjętym znaczeniem tego słowa przez wizerunek rozumieć należy zespół cech zewnętrznych, charakterystycznych dla danej osoby (w tym jej wygląd czy głos), jak również sposób, w jaki dana osoba jest postrzegana i przedstawiana. Wskazać należy tym samym, że algorytm kreujący treści typu deepfake zazwyczaj wykorzystuje różne formy wizerunku, zestawiając je ze sobą. Działania te mają na celu stworzenie treści jak najbardziej zbliżonej do rzeczywistości i przypominającej daną osobę.
Oprócz więc typowych elementów wyglądu zewnętrznego i głosu człowieka (w tym charakterystycznych rysów twarzy, mimiki, fryzury, barwy głosu, sposobu mówienia) algorytmy do tworzenia deepfake’ów bazują również na innych cechach związanych z daną osobą, chociażby takich jak sposób poruszania się, gestykulacja rąk, postawa ciała, typowe elementy ubioru czy miejsca, w których pojawia się dana osoba, sposób wypowiedzi, jak również reakcje emocjonalne. Zdarza się więc, że wykorzystywane przez AI elementy wizerunku mogą wykraczać poza definicję wizerunku przyjętą przez doktrynę dla roszczeń kreowanych na postawie art. 81 ustawy z 4 lutego 1994 r. o prawie autorskim i prawach pokrewnych (dalej jako „u.p.a.”) czy na podstawie art. 23 i 24 ustawy z 23 kwietnia 1964 r. Kodeks cywilny (dalej jako „k.c.”). Co z kolei będzie prowadziło do obniżenia stopnia ochrony przysługującej w przypadku naruszenia prawa do wizerunku w związku z kreowaniem treści typu deepfake.
Co z wizerunkiem?
Funkcjonowanie w wirtualnej rzeczywistości bezsprzecznie niesie ze sobą również pewne ryzyka – niemal każdy z nas może zostać ofiarą cyberprzestępców. W przypadku gdy dojdzie do rozpowszechnienia deepfake’a z naszym wizerunkiem, warto w pierwszej kolejności zabezpieczyć dowody na tę okoliczność (np. wykonując zrzuty ekranu, zapisując linki i daty publikacji, zapisując dany deepfake na trwałym nośniku) i niezwłocznie zgłosić naruszenie platformie, na której zostało ono zidentyfikowane.
Jednocześnie warto również skierować roszczenie o zaprzestanie wykorzystywania wizerunku bezpośrednio do użytkownika, który nielegalnie opublikował treść zawierającą nasz wizerunek. Niezależnie od środków wskazanych powyżej należy pamiętać również o środkach prawnych przewidzianych między innymi na gruncie prawa cywilnego. Zgodnie bowiem z art. 23 k.c. wizerunek – jako jedno z dóbr osobistych – podlega ochronie prawnej. W przypadku więc naruszenia osoba, której wizerunek został zmodyfikowany bądź zmanipulowany za pośrednictwem narzędzi AI, może powołać się na roszczenia wskazane w art. 24 k.c., a więc żądać:
– zaniechania bezprawnego wykorzystywania wizerunku,
– usunięcia skutków publikacji deepfake’a wykorzystującego jej wizerunek, w tym złożenia oświadczenia we wskazanej formie i o wskazanej treści,
– zadośćuczynienia pieniężnego bądź zapłaty sumy pieniężnej na wskazany cel społeczny,
– naprawienia szkody na zasadach ogólnych przewidzianych w k.c., jeśli doszło do wyrządzenia szkody majątkowej.
W przypadku naruszenia wizerunku poprzez kreowanie treści typu deepfake środków ochrony prawnej można szukać również na gruncie prawa autorskiego i przewidzianej w jego ramach ochrony wizerunku czy przepisów regulujących kwestię ochrony danych osobowych.
Zabezpieczenie danych
Dynamiczny rozwój sztucznej inteligencji oraz rosnąca powszechność narzędzi umożliwiających tworzenie treści typu deepfake pokazują, jak istotne staje się właściwe zabezpieczanie naszych danych w sieci. W szczególności powinniśmy zwrócić uwagę na to, jakiego rodzaju dane udostępniamy oraz kto może mieć do nich dostęp. Być może warto również zastanowić się nad ograniczeniem grona odbiorców publikowanych materiałów.
Szczególnej ochronie powinien podlegać przede wszystkim wizerunek, który coraz częściej wykorzystywany jest do nielegalnego tworzenia treści typu deepfake. Zjawisko to niesie za sobą szereg zagrożeń związanych z dezinformacją, stratami wizerunkowymi, a niejednokrotnie również finansowymi. Dlatego też każdy świadomy użytkownik internetu powinien wdrożyć chociażby minimalne środki ochrony, aby zminimalizować ryzyko nieuprawnionego zmanipulowania jego wizerunku za pomocą narzędzi opartych na AI.
Wiktoria Burek
aplikant radcowski w Kancelarii Brightspot Legal Katarzyna Orzeł, Maciej Jojczyk sp.k.
