Deepfake’i zwiększają skuteczność kampanii dezinformacyjnych i erodują zaufanie do instytucji oraz mediów. Równocześnie przyspieszają nadużycia finansowe i tożsamościowe. Obserwujemy szybki wzrost incydentów, ograniczoną skuteczność detekcji oraz zróżnicowany wpływ na zaufanie publiczne w zależności od kontekstu polityczno-medialnego.
Sygnał
Deepfake’i przechodzą z etapu „zjawiska medialnego” do operacyjnie istotnego wektora ryzyka, który jednocześnie:
zwiększa skuteczność dezinformacji i erozję zaufania,
szybko eskaluje w oszustwach finansowych i obejściu biometrii,
ujawnia lukę między tempem ataków a skutecznością detekcji i niespójnymi ramami nadzoru.
I co z tym zrobić?
Potrzebna jest zmiana paradygmatu z reaktywnej detekcji na proaktywne mechanizmy odporności (łańcuchowe provenance/watermarking, procedury weryfikacji operacyjnej tj. out-of-band, prebunking i edukacja) wsparte spójną odpowiedzialnością platform i harmonizacją regulacji. Bez tego koszt społeczny i biznesowy będzie rosnąć szybciej niż zdolności obronne.
Kontekst
W latach 2024–2025 odnotowano istotny wzrost incydentów z użyciem deepfake’ów, w tym wielokrotne wzrosty prób oszustw i obejścia weryfikacji biometrycznej raportowane przez firmy zajmujące się weryfikacją tożsamości.
Jednocześnie eksperyment międzykulturowy wykazał, że ekspozycja na deepfake dotyczący awarii infrastruktury lokalnej zwiększała nieufność wobec rządu wśród badanych z USA, lecz nie w Singapurze, a wyższe wykształcenie osłabiało ten efekt
Równolegle przeglądy i raporty publiczne z 2024–2025 wskazały na rosnącą rolę generatywnej AI w dezinformacji oraz na potrzebę rozwiązań w zakresie identyfikowalności treści i edukacji odbiorców.
Analiza
Erozja zaufania przez “dowód zmysłowy”
Deepfake wideo/audio wzmacnia wiarygodność fałszu, bo wygląda i brzmi jak autentyk, co szybciej uruchamia akceptację treści niż jej weryfikację.
Eksperyment USA/Singapur pokazał, że ekspozycja na lokalny deepfake infrastrukturalny podnosi nieufność wobec rządu w USA, a efekt był słabszy w Singapurze; wyższe wykształcenie działało ochronnie.
Raporty ostrzegają też przed “liar’s dividend”: samo istnienie deepfake’ów pozwala kwestionować autentyczne materiały.
Siła efektu jest kontekstowa: wyniki nie przesądzają o wpływie na zachowania wyborcze w warunkach naturalnych (brak jednoznacznych danych terenowych).
Ekonomia skali po stronie atakującego
GenAI radykalnie obniża koszt i czas produkcji syntetycznych treści, zaś dystrybucja platformowa mnoży zasięg i tempo, co promuje ataki na finanse i tożsamość.
Zestawienia branżowe dokumentują skokowy wzrost prób deepfake, w tym 10x wzrost wykryć r/r, duże przyrosty regionalne oraz rosnące nadużycia przy weryfikacji biometrycznej (face-swap), a także istotne straty finansowe.
Dane branżowe są heterogeniczne metodologicznie tj. są zbierane, przetwarzane i prezentowane na różne sposoby, co bardzo utrudnia ich porównywanie. Z tegon też powodu wartości procentowe i skale mogą się różnić między dostawcami danych.
Luka detekcyjno-regulacyjna
Skuteczność detekcji zaawansowanych deepfake’ów jest ograniczona, a ramy nadzoru i odpowiedzialności platform są niespójne i często niewystarczające.
Raporty wskazują, że wykrywanie zaawansowanych próbek bywa na poziomie ok. 60–65% w warunkach operacyjnych, co przy szybkości wiralnej ekspozycji osłabia działania post factum.
Przegląd prac naukowych podkreśla niedostatek twardych danych i fragmentaryczność regulacji oraz potrzebę rozwiązań provenance/watermarking i edukacji.
Wdrożenia technologii śledzenie treści cyfrowych tj. provenance (np. C2PA) zadziałają skutecznie tylko wtedy, gdy zostaną masowo wdrożone na każdym etapie cyklu życia tej treści: od jej stworzenia aż po konsumpcję. Bez powszechnej adaptacji, czyli efektu sieciowego, ich wpływ będzie znikomy.
Moderatory podatności: polaryzacja i kompetencje poznawcze
Wpływ deepfake’ów rośnie w środowiskach spolaryzowanych i przy niskiej refleksyjności poznawczej, a efekt ten może być osłabiany przez edukację i kontekst medialny.
Różnica USA vs. Singapur sugeruje rolę ekosystemu medialnego i zaufania instytucjonalnego: wyższe wykształcenie redukowało wzrost nieufności po ekspozycji.
Rekomendacje polityczne wskazują na prebunking, nudges dokładności (łagodne zachęcanie do pożądanego zachowania) i edukację jako realne bufory.
Potrzebne są dalszw badania, także w krajach spoza Global North i w realnych kampaniach politycznych, by ocenić transferowalność efektów.
Badanie z czerwca 2023 roku porównało, jak deepfake przedstawiający zawalony most wpływa na zaufanie do rządu w USA i Singapurze, pokazując, że Amerykanie stają się mniej ufni, zwłaszcza ci z niższym wykształceniem, podczas gdy Singapurczycy nie reagują tak samo.Plusy/Szanse
Innowacje w mediach i edukacji: dubbing wielojęzyczny, rekonstrukcje historyczne, dostępność (np. synteza głosu dla osób z ubytkiem mowy).
Produkcja tańszych treści: obniżenie kosztów postprodukcji w filmie/reklamie; personalizacja przekazu w marketingu.
Rozwój narzędzi bezpieczeństwa: przyspieszenie adopcji provenance (C2PA), podpisów cyfrowych i audytowalnych łańcuchów treści.
Wzrost kompetencji cyfrowych: impulsy dla edukacji medialnej, prebunkingu i krytycznego myślenia.
Nowe rynki i usługi: detekcja deepfake, konsulting antyfraudowy, ubezpieczenia cyber.
Minusy / Zagrożenia
Erozja zaufania publicznego: “dywidenda kłamcy” czyli łatwiejsze podważanie autentycznych materiałów, co ma potencjalny wpływ na stabilność instytucji.
Dezinformacja i polaryzacja: bardziej przekonujące fałsze, szybsza dystrybucja w mediach społecznościowych.
Oszustwa finansowe i tożsamościowe: obejście biometrii (face/voice swap), wyłudzenia w wideorozmowach, straty operacyjne.
Presja na media i fact-checking: krótkie “okno prawdy”, ryzyko publikacji skażonych materiałów, koszty weryfikacji.
Ryzyka prawne i etyczne: nadużycia wizerunku (w tym pornografia niezgodna z wolą), spory o odpowiedzialność i prywatność.
Nierówności w odporności: większa podatność w ekosystemach spolaryzowanych i w grupach o niższych kompetencjach cyfrowych.
Wnioski
Wnioski krótkookresowe (1 rok)
Wdrożenie procedur “pauzy w publikacji” dla podejrzanych materiałów audio/wideo i szybkich ścieżek weryfikacji (kontakt do osób/instytucji, triangulacja źródeł).
Szkolenia z rozpoznawania sygnałów manipulacji i protokoły “call-back” przy wnioskach finansowych/operacyjnych (weryfikacja wideo/audio ≠ dowód).
Użycie wieloskładnikowej weryfikacji tożsamości: biometryka + kanał out-of-band + kontrola behawioralna.
Wnioski średniookresowe (2 lata)
Inwestycje w narzędzia provenance (uwierzytelnienie i śledzenie historii pliku, tj. C2PA, podpisy kryptograficzne, ścieżki edycyjne) i w detekcję multimodalną (analiza i identyfikacja fałszerstw w treści) i ich integracja w CMS i systemach przyjęcia treści.
Prebunking i nudges dot. dokładności przekazu w mediach społecznościowych: interwencje behawioralne zmniejszają skłonność do udostępniania fałszu.
Uzgodnienie branżowych standardów oznaczania treści syntetycznych (watermarki, etykiety) i audyty ich skuteczności.
Prebunking: to jak szczepionka na dezinformację. Zamiast prostować fałszywe informacje po fakcie, uczy ludzi rozpoznawać techniki manipulacji (np. clickbait, fałszywe autorytety) zanim się z nimi zetkną. Dzięki temu są bardziej odporni na dezinformację.Nudges dot. dokładności przekazu: To subtelne “szturchnięcia” w mediach społecznościowych, które zachęcają użytkowników do zastanowienia się nad prawdziwością treści, zanim ją udostępnią. Może to być np. wyskakujące okienko z pytaniem “Czy na pewno chcesz udostępnić tę informację, zanim ją sprawdzisz?” albo przypomnienie o konieczności weryfikacji źródeł. Celem jest spowolnienie rozprzestrzeniania się dezinformacji poprzez aktywowanie krytycznego myślenia.Wnioski długookresowe (pow. 2 lat)
Harmonizacja regulacyjna dot. odpowiedzialności platform i wymogów transparentności generatywnych treści; wsparcie badań nad detekcją i odpornością poznawczą społeczeństwa.
Budowa infrastruktury zaufania do mediów: certyfikowane łańcuchy dostaw treści, repozytoria materiałów źródłowych, polityki szybkiego odwoływania/aktualizacji.
Implikacje dla biznesu (obecnie)
Ryzyko operacyjne i finansowe rośnie: wideokonferencje/voice nie mogą być podstawą autoryzacji płatności; potrzebne polityki “two-person rule” i call-back, monitoring płatności, ubezpieczenia cyber.
Weryfikacja dostawców/klientów: kontrole KYC (programy Poznaj Swojego Klienta) z odpornością na face-swap; dostawcy biometrii muszą oferować anti-spoofing z testami żywotności.
Komunikacja kryzysowa: gotowe playbooki i runbooki na incydenty reputacyjne z użyciem syntetycznego audio/wideo.
Implikacje dla “Kowalskiego” (teraz)
Nie ufaj “samemu wideo/głosowi”: w sprawach wrażliwych (pieniądze, dane) weryfikuj drugim kanałem.
Zwracaj uwagę na kontekst: źródło, czas publikacji, konsekwencje weryfikowalne offline; korzystaj z wiarygodnych fact-checków.
Edukuj się: krótkie kursy odporności na manipulacje zwiększają czujność i redukują skłonność do udostępniania fałszu.
Podsumowanie
Deepfake’i intensyfikują dezinformację i podważają zaufanie, a ich wpływ jest modulowany przez ekosystem medialny i kompetencje poznawcze odbiorców. Dane pokazują szybki wzrost incydentów i szkód finansowych, ograniczoną skuteczność czystej detekcji oraz potrzebę łączenia technologii provenance, procedur weryfikacyjnych i edukacji użytkowników, wzmocnioną spójnymi regulacjami i odpowiedzialnością platform.
Przy okazji: nie znamy skali realnego wpływu na zachowania wyborcze w warunkach naturalnych. Literatura naukowa podkreśla tu nadal niedostatek twardych danych i potrzebę badań.