Fałszywe nagranie i zdjęcia AI po ataku w Krakowie

Co rząd mówi o zdjęciach z Krakowa

Wicepremier i minister cyfryzacji Krzysztof Gawkowski poinformował na platformie X o nocnym spotkaniu kierownictwa resortu z zespołem Ośrodka Przeciwdziałania Dezinformacji. Udział wzięli wiceministrowie Dariusz Standerski i Paweł Olszewski. Ośrodek pracuje w trybie kryzysowym i śledzi treści związane z atakiem, w którym zginęło sześć osób, a kilkanaście zostało rannych.

Według Gawkowskiego rośnie liczba powielanych fałszywych i niesprawdzonych informacji. Wykryte przekazy trafiają szybkimi kanałami kontaktu do największych platform społecznościowych. Minister napisał, że „wyostrzone obrazy bardzo często wprowadzają w błąd”, a ich dalsze udostępnianie wzmacnia dezinformację.

Podobny apel wydało MSWiA, które zaleca sprawdzanie źródła sensacyjnych doniesień i szukanie potwierdzenia w komunikatach służb. Prokurator Piotr Kosmaty poprosił świadków, aby nagrania i zdjęcia przekazywali policji lub prokuraturze, a nie publikowali ich w mediach społecznościowych.

Jak wykryto fałszywe nagranie sprawcy

Krótki film pokazuje młodego mężczyznę w samochodzie, który patrzy w kamerę, śmieje się i zapowiada, że „zrobi coś złego”. W sieci podpisywano go jako wypowiedź sprawcy ataku z 7 listopada. Rzeczpospolita opisała 10 listopada, że nagranie nie jest prawdziwe i najpewniej powstało na bazie zdjęcia z profilu społecznościowego, który już nie jest dostępny.

Demagog sprawdził plik narzędziem SynthID, czyli detektorem niewidocznego znaku wodnego, który Google umieszcza w treściach ze swoich modeli. Wynik wskazał na model Google, a pochodzenie potwierdził też detektor Hive. Kontakt24 podał, że Hive Detect ocenił prawdopodobieństwo generacji przez AI na 99,9 proc., a Sightengine dla wybranych klatek na 99 proc.

Zasięg był duży. Według Rzeczpospolitej jedna kopia filmu miała ok. 2 mln wyświetleń, a druga ok. 500 tys. Polskie Radio 24 zwraca uwagę, że wnętrze samochodu w tle miało uwiarygodnić nagranie i w pierwszych godzinach wiele osób udostępniało je jako autentyczne.

Przerobione zdjęcie z ministrem trafi do prokuratury

Drugi głośny materiał to fotografia, na której sprawca rzekomo ściska dłoń szefa MSWiA Marcina Kierwińskiego. Według CyberDefence24 i Polskiego Radia 24 powstała przez podmianę wizerunku na prawdziwym zdjęciu, a jedna z wersji miała dopisany symbol partii na ubraniu. Rzeczniczka MSWiA Karolina Gałecka zapowiedziała, że sprawa trafi do prokuratury.

W sieci krążyły też obrazy z naszywkami i flagą na kamizelce oraz „poprawione” zdjęcia ubioru, które miały sugerować wojskową przeszłość sprawcy. Minister obrony Władysław Kosiniak-Kamysz zdementował te doniesienia. Część takich plików publikowali politycy, a co najmniej jeden wpis z obrazem z sześcioma palcami u dłoni usunięto.

Osobnym wątkiem są zatrzymania. Centralne Biuro Zwalczania Cyberprzestępczości podało 9 listopada, że w ciągu doby ustaliło sześć osób w wieku 15-36 lat, które publikowały nieprawdziwe informacje lub treści gloryfikujące atak. Komunikat nie łączy tych zatrzymań z materiałami wygenerowanymi przez AI.

Dlaczego wyostrzanie AI nie odtwarza szczegółów

Narzędzie generatywne nie odzyskuje informacji, której nie ma w rozmytym zdjęciu. Kilka pikseli twarzy może pasować do bardzo wielu osób, więc model tworzy wariant prawdopodobny na podstawie wzorców z treningu. Efekt bywa przekonujący, ale nie jest zapisem tego, co działo się przed obiektywem.

Tym różni się taka funkcja od zwykłego powiększenia w edytorze zdjęć. Klasyczna interpolacja wylicza nowe piksele z sąsiednich i daje obraz miękki, bez nowych obiektów. Model generatywny dorysowuje rysy, litery, naszywki i fakturę materiału, dlatego odbiorca dostaje coś, co wygląda jak dowód.

Giancarlo Fiorella z grupy śledczej Bellingcat ujął ten problem w rozmowie z CTV News jednym zdaniem: „The platform has no way of knowing what that individual actually looks like”. Oznacza to, że platforma nie ma jak ustalić prawdziwego wyglądu danej osoby. Android.com.pl opisał, że po ataku krążyły poprawione w ten sposób obrazy zatrzymanego napastnika i znaków na jego ubraniu.

Jakie szkody wyrządziły podobne obrazy w Minneapolis

Skutki takich plików opisano już przy innych tragediach. Po strzelaninach w Minneapolis na początku 2026 roku zmieniony przez AI wizerunek funkcjonariusza służby imigracyjnej ICE posłużył internautom do fałszywego wskazania wydawcy dziennika Minnesota Star Tribune jako strzelca. Gazeta potępiła tę kampanię i podkreśliła, że agent nie miał żadnego związku z redakcją.

W naszej ocenie w Polsce ryzyko jest podobne. Dorysowany szczegół na ubraniu albo zmyślona twarz mogą posłużyć do oskarżenia niewinnej osoby lub przypisania napastnikowi poglądów, których śledczy nie potwierdzili. Takie obrazy dodatkowo obciążają rodziny ofiar i utrudniają pracę służbom.

Jak postępować z poprawionym zdjęciem

Poniższe zasady łączą zalecenia rządu i prokuratury z podstawową weryfikacją obrazu.

1. Nie udostępniaj i nie komentuj takiego pliku, także po to, aby go skrytykować. Każda reakcja zwiększa jego zasięg.
2. Szukaj potwierdzenia w komunikatach policji, prokuratury i instytucji państwowych.
3. Traktuj twarz, napis lub symbol widoczny wyłącznie na poprawionej wersji jako informację niepotwierdzoną.
4. Sprawdź pochodzenie pliku w wyszukiwarce obrazem, na przykład Google Lens lub TinEye. Może ona wskazać starszą, mniej ostrą wersję.
5. Zgłoś wpis przez narzędzia platformy, jeśli przypisuje winę konkretnej osobie lub wprowadza w błąd.
6. Jeśli masz własne nagranie lub zdjęcie z miejsca zdarzenia, przekaż je policji albo prokuraturze.

Czego na razie nie wiadomo

Dostępne komunikaty nie podają, ile fałszywych treści wykryto ani ile z nich usunęły platformy. Nie wiadomo też, jakich narzędzi użyto do przeróbek i kto jako pierwszy je rozpowszechnił. Redakcja nie analizowała poszczególnych plików i nie publikuje ich, aby nie zwiększać ich zasięgu.

Automatyczne detektory nie rozstrzygną sprawy w każdym przypadku, bo poprawiony plik powstaje na bazie prawdziwej fotografii. Przebieg ataku i motywy sprawcy ustalają śledczy, a tekst opisuje stan wiedzy z 8 listopada 2026 roku.