Konferencję IBC2026 w Amsterdamie otworzył wykład, w którym obok prelegentki wystąpił aktor AI. Eline van der Velden, założycielka i szefowa Particle 6, poprowadziła sesję „Disrupt, Innovate, Create: How to Embrace AI”, a towarzyszyła jej wirtualnie Tilly Norwood — postać wygenerowana przez jej własną firmę. Wykład otwierał trzydniowy program konferencji, który odbywał się między 11 a 13 września.
Miejsce ma tu znaczenie większe niż treść wystąpienia. IBC to najważniejsze europejskie targi technologii produkcyjnej i nadawczej. Rok wcześniej ta sama postać wywołała konflikt z amerykańskim związkiem aktorów. Teraz otwiera główną scenę branży. To przesunięcie warto opisać niezależnie od tego, co się o samym projekcie sądzi.
Czym jest Tilly Norwood i skąd wziął się spór
Tilly Norwood to postać stworzona przez Xicoia, dział AI należący do firmy producenckiej Particle6. Została pokazana jesienią 2025 roku. Konflikt wybuchł nie w momencie premiery, lecz wtedy, gdy van der Velden zasugerowała na panelu w Zurychu, że postać podpisze umowę z agencją aktorską.
Reakcja SAG-AFTRA była jednoznaczna. Związek stwierdził, że Tilly Norwood nie jest aktorką, tylko postacią wygenerowaną przez program komputerowy wytrenowany na pracy zawodowych wykonawców — bez ich zgody i bez wynagrodzenia. W argumentacji związku pojawiły się dwa wątki: taka postać nie ma doświadczenia życiowego ani emocji, a jej użycie oznacza wykorzystanie cudzych ról do odbierania pracy aktorom.
Van der Velden odpowiadała, że postać nie zastępuje człowieka, lecz jest dziełem — pracą twórczą, która ma prowokować rozmowę. Sztuczną inteligencję opisała jako „nowe narzędzie, nowy pędzel”. W listopadzie 2025 mówiła też o kolejnych kilkudziesięciu postaciach w przygotowaniu, podtrzymując jednocześnie, że nie zastąpią one prawdziwych aktorów.
Co mówi AI Act o postaciach generowanych
Od 2 sierpnia 2026 stosuje się artykuł 50 unijnego aktu o sztucznej inteligencji. Nakłada on dwie odrębne grupy obowiązków, których nie należy mylić.
Dostawcy systemów muszą nanosić na treści syntetyczne znak czytelny maszynowo i umożliwiać jego wykrycie. Przepis przewiduje wyjątek: obowiązek nie obejmuje sytuacji, w których system pełni funkcję pomocniczą przy standardowej edycji albo nie zmienia w istotny sposób danych wejściowych ani ich znaczenia. To właśnie ten wyjątek decyduje o tym, że typowa obróbka postprodukcyjna nie wpada automatycznie pod obowiązek oznaczania. Dla systemów wprowadzonych na rynek przed 2 sierpnia 2026 obowiązek oznaczania maszynowego i wykrywalności z artykułu 50 ustęp 2 ma okres przejściowy do 2 grudnia 2026.
Podmioty stosujące systemy mają obowiązek ujawniać deepfake’i oraz oznaczać wyraźnymi etykietami teksty w sprawach interesu publicznego wygenerowane lub zmodyfikowane przez AI. W przypadku takich tekstów wyjątek wymaga weryfikacji przez człowieka lub kontroli redakcyjnej oraz odpowiedzialności redakcyjnej osoby fizycznej lub prawnej za publikację. Deepfake zdefiniowano jako treść przypominającą istniejące osoby, przedmioty, miejsca, podmioty lub zdarzenia, która fałszywie sprawiałaby wrażenie autentycznej.
Za naruszenia obowiązków z artykułu 50 grożą kary administracyjne do 15 milionów euro lub 3 procent całkowitego światowego rocznego obrotu za poprzedni rok — co do zasady stosuje się wyższy pułap, a wobec małych i średnich przedsiębiorstw niższy. Niższy pułap przewidziano także dla małych spółek o średniej kapitalizacji (SMC). Egzekwowaniem zajmują się przede wszystkim krajowe organy nadzoru rynku; Urząd ds. AI ma określony, ograniczony zakres kompetencji, a Europejski Inspektor Ochrony Danych odpowiada za systemy używane przez instytucje i organy UE. Szerzej o wejściu tych przepisów w życie pisaliśmy w tekście o regulacjach AI w branży filmowej.
Czego przepis nie rozstrzyga
Tilly Norwood jest postacią wymyśloną. Nie odwzorowuje konkretnej istniejącej osoby — twórczyni podkreślała, że chodziło o uniknięcie naruszenia czyjegoś wizerunku. Sam brak odwzorowania konkretnej osoby nie wystarcza jednak do wyłączenia treści z definicji deepfake’u: obejmuje ona także przedmioty, miejsca, podmioty i zdarzenia. Ocena zależy od całego przedstawienia, kontekstu i tego, czy odbiorca może zostać wprowadzony w błąd co do autentyczności.
Dla deepfake’ów będących częścią wyraźnie artystycznego, kreatywnego lub fikcyjnego utworu przepis przewiduje ujawnienie w sposób, który nie utrudnia odbioru dzieła, a nie automatyczne zwolnienie. Osobno artykuł 50 ustęp 1 wymaga poinformowania o bezpośredniej interakcji z systemem AI, chyba że jest to oczywiste dla odbiorcy. Nie można więc wywieść braku obowiązków wyłącznie z fikcyjnego charakteru postaci. Wpływ takich postaci na rynek pracy aktorów pozostaje osobnym zagadnieniem.
Nierozstrzygnięta pozostaje też kwestia danych treningowych. Zarzut SAG-AFTRA dotyczy tego, na czym model wytrenowano. Przywołane źródła nie zawierają listy danych treningowych ani ich niezależnej weryfikacji. Artykuł 50 reguluje oznaczanie wyniku, nie pochodzenie zbioru uczącego — to obszar prawa autorskiego i sporów, które wciąż się toczą. Pisaliśmy o tym przy okazji kontraktu SAG-AFTRA dotyczącego cyfrowych klonów aktorów.
Warto wreszcie odnotować ograniczenie po stronie źródeł. Opis wykładu pochodzi z materiałów organizatora targów, a wypowiedzi twórczyni — z wywiadów branżowych. Relacja IBC z wystąpienia zawiera deklarację o kierowanym przez ludzi procesie łączącym scenariusz, projekt postaci, głos, osobowość i wykonanie. Nie stanowi to niezależnego audytu technicznego ani dokładnego rozliczenia, ile z wystąpień jest generowane, a ile przygotowywane ręcznie. To rozróżnienie ma znaczenie dla oceny całego zjawiska.
Dwa sposoby czytania tej sytuacji
Zwolennicy tej ścieżki argumentują, że syntetyczna postać nie odbiera roli konkretnemu człowiekowi, bo powstaje w budżetach, których i tak nie byłoby stać na obsadę; że jest narzędziem prezentacji pomysłu, nie substytutem obsady; i że próba zablokowania technologii przeniesie produkcję poza jurysdykcje, które ją ograniczają.
Strona przeciwna wskazuje, że zdolność modelu bierze się z prac wykonawców, którzy nie wyrazili zgody i nie otrzymali wynagrodzenia; że obecność takiej postaci na głównej scenie branżowych targów normalizuje rozwiązanie, zanim ustalono warunki jego stosowania; i że argument o niskich budżetach opisuje stan przejściowy, nie docelowy. Spór nie jest rozstrzygnięty i nie należy go przedstawiać jako rozstrzygniętego.
Dlaczego to istotne dla polskich produkcji i studentów
Praktyczny wniosek jest prosty: przy każdym użyciu narzędzi generatywnych trzeba osobno ustalić, kim się w danym momencie jest w rozumieniu przepisu. Produkcja korzystająca z gotowego modelu jest zwykle podmiotem stosującym, nie dostawcą — obowiązek znakowania maszynowego leży wtedy po stronie twórcy narzędzia, ale obowiązek ujawnienia deepfake’u po stronie produkcji.
Drugi wniosek dotyczy dokumentacji. Skoro spory o dane treningowe pozostają otwarte, warto prowadzić rejestr: jakie narzędzie, w jakiej wersji, do jakiego ujęcia, z jakimi materiałami wejściowymi. To samo dotyczy zgód od osób, których wizerunek lub głos trafia do jakiegokolwiek modelu — także przy pracach studenckich, gdzie ten etap bywa pomijany.
Trzeci dotyczy warsztatu. Jeśli branża rzeczywiście idzie w stronę, którą sygnalizuje program IBC, to wartością przestaje być samo wygenerowanie wiarygodnej postaci. Zostaje reżyseria aktorska, prowadzenie sceny i decyzja o tym, co w kadrze ma się wydarzyć — kompetencje, których żaden model nie dostarcza.
Źródło: IBC — IBC2026 Conference tackles AI in action, live sport, creator disruption, and trust in content
Źródła uzupełniające: IBC — relacja z wystąpienia Tilly Norwood; SAG-AFTRA — stanowisko w sprawie syntetycznej postaci; Komisja Europejska — artykuł 50 AI Act; Komisja Europejska — FAQ o przejrzystości; Komisja Europejska — artykuł 99 o karach.
Obrazek wyróżniający: Tilly Norwood — kadr z teledysku „Take the Lead”, udostępniony przez Particle6 / Xicoia. Postać i obraz powstały z użyciem AI; nie jest to zdjęcie wystąpienia na IBC. Materiał źródłowy.