56 artykułów
Systemy AI w rekrutacji i ocenie kredytowej powtarzają i wzmacniają istniejące nierówności. Badania z 2025 roku pokazują, że algorytmy faworyzują określone grupy, mimo rzekomej obiektywności.
Modele językowe stosowane w selekcji CV wykazują systematyczne preferencje — wobec własnych generacji, wobec określonych grup etnicznych i płci. W 2026 federalny sąd w Kalifornii rozpatruje pierwszą zbiorową sprawę przeciwko systemowi rekrutacyjnemu opartemu na AI.
Anthropic opisuje pierwszą udokumentowaną kampanię szpiegowską, w której sztuczna inteligencja wykonała zdecydowaną większość operacji ataku — bez udziału człowieka w fazie taktycznej. Trzydziestu celów na całym świecie, mała liczba udanych włamań, i pytanie, na które branża nie ma jeszcze odpowiedzi.
Coraz więcej badań sugeruje, że nadmierne poleganie na generatywnej sztucznej inteligencji może osłabiać nasze zdolności poznawcze. Czy outsourcing myślenia do algorytmów prowadzi do długoterminowego spadku kompetencji intelektualnych?
Systemy sztucznej inteligencji coraz częściej decydują o tym, kto dostanie pracę, kredyt, a nawet diagnozę medyczną. Problem polega na tym, że te decyzje bywają obciążone ukrytą dyskryminacją — rasową, płciową, ekonomiczną. Skąd się bierze i jak jej przeciwdziałać?
Algorytmiczne decyzje o zatrudnieniu, kredycie i ubezpieczeniu zaczynają trafiać przed sądy. Jak prawo reaguje na dyskryminację ukrytą w danych.
Nowe badanie UW pokazuje, że ludzie kopiują uprzedzenia algorytmów w rekrutacji — gdy algorytmy dyskrymują, ludzie to odtwarzają w swoich decyzjach, utrwalając nierówności w procesie rekrutacji.
Narzędzia screeningu CV uczą się z historycznych decyzji i reprodukują ukryte wzorce. Badania Stanford i VoxDev z 2025 pokazują systematyczne faworyzowanie i odrzucanie grup chronionych. Regulacje w Kaliforniach, Nowym Jorku i Kolorado wchodzą w życie między 2025 a 2026.
Chatbot odpowiada w sekundę, a gdzieś w okolicy ubywa wody, której nikt nie zobaczy w rachunku. Centra danych AI zużywają coraz więcej wody — głównie na chłodzenie — i rosną tam, gdzie wody brakuje.
Sztuczna inteligencja generuje obrazy, teksty i muzykę, ale kogo prawnie uznać za twórcę? Algorithms nie mają osobowości prawnej, a dane treningowe zawierają miliony chronionych utworów. Nietzschejski problem autorstwa w erze AI.
W 2025 roku na całym świecie odbyło się ponad 100 wyborów narodowych — i w każdych z nich pojawiały się deepfakes. Przegląd najnowszych przypadków nadużyć AI w kampaniach wyborczych.
W 2025 roku oszuści wykorzystujący sztuczną inteligencję do klonowania głosu i twarzy wyłudzili setki tysięcy dolarów. To już nie futurystyczna wizja — to codzienność w korporacjach.
Zgłoszone straty z oszustw deepfake przekroczyły 2,19 mld dol. globalnie, z czego 1,65 mld dol. w samym 2025 roku. FBI po raz pierwszy w historii wyodrębniło kategorię przestępczości związaną z AI.
W 2025 roku ponad 40% specjalistów finansowych zetknęło się z deepfake w próbie oszustwa. Głos sklonowany z 20 sekund nagrania wystarcza, by przejąć przelew — a narzędzia są dostępne za darmo.
Syntetyczny głos prezesa, fałszywa wideokonferencja i przelewy na miliony. Oszustwa z użyciem AI przestają być futurystyczną wizją i stają się codziennością.
Od klonu głosu z trzech sekund audio po wieloosobowe wideokonferencje z syntetycznymi twarzami — AI przemieniła oszustwo finansowe z rzemiosła w skalowalny przemysł. Przyglądamy się mechanizmom i realnym stratom.
W 2025 roku liczba deepfake'ów wzrosła niemal dziewięciokrotnie. Ataki na firmy — od przestępczych przelewów po fałszywe rekrutacje — stają się przemysłem.
Raport Resemble AI z listopada 2025 wskazuje 1 567 unikalnych incydentów deepfake, ponad 296 miliardów wyświetleń i udokumentowane straty przekraczające 1,28 mld USD. Zorganizowane grupy przestępcze wykorzystują AI do tworzenia syntetycznych tożsamości i atakowania zaufania publicznego na skalę przemysłową.
Wiceprezes Rezerwy Federalnej Michael S. Barr w kwietniu 2025 ostrzegał przed dwudziestokrotnym wzrostem ataków deepfake w ciągu trzech lat. Raport Resemble AI z listopada 2025 dokumentuje ponad 1,28 mld USD udokumentowanych strat z powodu oszustw z użyciem syntetycznych mediów.
Phishing z wykorzystaniem deepfake'ów staje się jednym z najniebezpieczniejszych wektorów ataku. Przestępcy podszywają się pod szefów i bliskich, wykorzystując sklonowane głosy i wideo. Jak rozpoznać oszustwo i nie dać się nabrać?
Oszustwa „na prezesa” przestały opierać się na mailach pisanych z literówkami. Dziś pracownik działu finansowego może uczestniczyć w wideokonferencji ze swoim szefem — który nie istnieje.
Raport FBI z 2025 roku pokazuje, że deepfake na rozmowach wideo stał się standardem w oszustwach zatrudnienia — ponad 13 milionów dolarów strat i rosnące ryzyko dla firm. Przestępcy używają syntetycznych twarzy i głosów, by przejść procesy rekrutacyjne, a następnie uzyskać dostęp do sieci korporacyjnych.
Analiza rosnących oszustw opartych na deepfake'ach, w tym przypadku z Australią, gdzie deepfake Anthony Albanese wyłudził 7,4 miliona dolarów.
Singapurska policja opisała przebieg oszustwa, w którym dyrektor finansowy po wideorozmowie z osobami odtworzonymi technologią deepfake przelał oszustom ponad 499 tysięcy dolarów. Raport IRONSCALES pokazuje, że nawet przeszkolone firmy przegrywają.
Według ankiety Gartner 62% organizacji doświadczyło ataku z użyciem deepfake w ciągu ostatniego roku, a straty z przestępczości internetowej w USA wzrosły do rekordowych 20,8 miliarda dolarów. Rozmowa wideo przestała być dowodem tożsamości.
Przestępcze grupy łączą syntetyczne media z danymi z wycieków, tworząc tożsamości, które przetrwają 6–18 miesięcy i umożliwiają oszustwa finansowe na miliony dolarów. Raporty wskazują na straty między 20 a 40 mld USD rocznie.
Algorytmy rekrutacyjne i kredytowe powtarzają stare uprzedzenia w nowym opakowaniu. Przegląd 189 badań z ostatnich 10 lat pokazuje, że 79,9 procent analiz skupia się na płci, a 89,4 procent nie proponuje żadnych rozwiązań dla świata rzeczywistego.
W marcu 2026 roku w USA udokumentowano co najmniej 9 przypadków niesłusznych aresztowań opartych na rozpoznawaniu twarzy. Większość dotyczy osób czarnoskórych. Algorytmy FRT mają wyższy wskaźnik fałszywych dopasowań w społecznościach nie-białych, a regulatorzy zaczynają ograniczać ich użycie.
Przestępcy podszywają się pod znane marki AI — fałszywe strony, podrobione instalatory i technika InstallFix prowadzą do kradzieży danych i backdoorów. Pokazujemy, jak rozpoznać podróbkę i gdzie bezpiecznie pobierać narzędzia AI.
Profile rekruterów wygenerowane przez AI wyglądają lepiej niż prawdziwe — spójna historia zatrudnienia, realistyczne zdjęcie, poprawny język. Ofiary oddają dane osobowe i dane logowania, a firmy tracą kontrolę nad tym, kogo właściwie zatrudniają.
Raport roczny CERT Orange Polska za 2025 rok opisuje przemysłową skalę oszustw: rekordową liczbę zablokowanych domen phishingowych, dominację fałszywych inwestycji oraz asystentów AI, którzy piszą wiarygodne teksty i budują strony za oszustów.
Oszuści łączą klonowanie głosu z symulacją porwania dziecka. Nowa fala przestępstw w 2025 roku wykorzystuje AI do tworzenia hiperrealistycznych połączeń alarmowych, które łamią rodziny.
Microsoft opisuje, jak koreańscy agenci wykorzystują AI — podmianę twarzy, modyfikację głosu i generowane tożsamości — by przechodzić rekrutacje na zdalne stanowiska IT w firmach zachodnich i przelewać wynagrodzenia do swojego państwa.
Raport Internet Crime Complaint Center po raz pierwszy w prawie 25-letniej historii wydzielił osobną sekcję o sztucznej inteligencji: 22 364 skarg z odniesieniem do AI i blisko 893 miliony dolarów zgłoszonych strat w jeden rok.
Wywiad izraelski używał systemu AI Lavender, który na jednym etapie wojny zidentyfikował 37 000 potencjalnych celów powiązanych z Hamas. The Guardian zebrał zeznania sześciorga oficerów wywiadu.
W teście na 5 400 scenariuszach klinicznych modele AI powtarzały fałszywe informacje wprowadzone w zapytaniu w 50–82% przypadków. Nawet najlepsze z nich — przy domyślnych ustawieniach — nie przekraczały progu 50% poprawnych odpowiedzi.
Sprawa Mata v. Avianca z 2023 roku otworzyła nowy rozdział: od tego czasu ponad 1300 incydentów halucynacji w dokumentach sądowych. W 2025 roku sądy nałożyły grzywny, usunęły adwokatów z spraw i skierowały ich do dyscypliny.
Systemy AI do rekrutacji klasyfikowane jako high-risk w rozporządzeniu UE o AI. Algorytmy dziedziczą historyczne uprzedzenia, a ofiary często nie wiedzą, dlaczego zostały odrzucone. Prawo zaczyna nadganiać technologię.
Raport Amicus International Consulting z lipca 2025 pokazuje, jak systemy AI analizują wzorce podróży, zachowania i biometrię, czyniąc anonimowość praktycznie niemożliwą. EPIC wskazuje, że zautomatyzowane systemy decyzyjne ukrywają swoje działanie za maską neutralności.
Spory RIAA przeciw Suno i Udio zakończyły się porozumieniami licencyjnymi, ale nie rozstrzygnęły kluczowego pytania: czy model uczący się z chronionych nagrań łamie prawo, i czy utwór wygenerowany przez AI może być chroniony prawem autorskim w USA.
Narzędzia oparte na AI monitorują pracowników coraz częściej. Badania wskazują na rosnące ryzyko psychospołeczne, luki prawne i niejasną odpowiedzialność za decyzje algorytmów.
Raport instytutu DAIR opisuje, jak kierowcy dostawczy Amazona pracują pod nadzorem co najmniej dziewięciu aplikacji i technologii jednocześnie. Badania Coworker.org pokazują, że ten model eksportowany jest do krajów o słabej ochronie prywatności.
Systemy predykcyjnego policyjnego obiecują przewidywanie przestępstw, zanim do nich dojdzie. W praktyce powielają historyczne uprzedzenia systemu wymiaru sprawiedliwości — a różnice w dokładności rozpoznawania twarzy sięgają nawet 40:1.
Rozmowy z ChatGPT, Gemini i innymi modelami są zbierane i mogą być używane do treningu. Brak federalnej regulacji w USA i fragmentaryczne prawo w poszczególnych stanach zostawiają konsumentów bez realnej ochrony.
Kody QR na paragonach, parkingach i ogłoszeniach stały się codziennością — i nową furtką dla oszustów. Jak działa quishing i dlaczego tak trudno go wychwycić?
Badanie Uniwersytetu Waszyngtońskiego pokazuje, że osoby współpracujące ze stronniczym rekomendatorem AI przejmują jego uprzedzenia — nawet wtedy, gdy samodzielnie byłyby bezstronne. Przy ostrym stronniczeniu ludzie podejmują decyzje niemal tak samo stronnicze jak system.
Dziesięć miliardów odwiedzin w publicznych narzędziach AI w miesiącu, dwadzieścia procent incydentów z shadow AI, średnia strata o 670 tys. dolarów wyższa. W firmach kontrola nad danymi przegrywa z produktywnością.
Generatywna AI sugeruje nazwy pakietów, których nie ma — a atakujący rejestrują je wcześniej. Jak AI zmienia ryzyko w łańcuchu dostaw i dlaczego tradycyjne skanery nie wystarczają.
Raport Stanford AI Index 2025 odnotował wzrost incydentów związanych z AI o 56,4 procent w ciągu jednego roku. Systemy nadzoru oparte na sztucznej inteligencji wprowadzają dyskryminację strukturalną: błędna identyfikacja twarzy, przewidywania algorytmiczne w policji i brak przejrzystości w decyzjach zautomatyzowanych.
Narzędzia sztucznej inteligencji monitorują, oceniają i dyscyplinują pracowników w coraz większej skali. Co mówi najnowszy raport Parlamentu Europejskiego o ryzykach tak zwanej algorytmicznej zarządzania?
Mężczyzna otworzył 46 kont w ABN AMRO, omijając rozpoznawanie twarzy technologią deepfake. Pokazujemy, jak działa atak na weryfikację tożsamości, ile narzędzi oszuści mają do dyspozycji i jak regulatorzy reagują.
Algorytmy diagnozują szybciej niż lekarze, ale kto odpowiada za błąd? Analiza przypadków, w których AI w medycynie zaszkodziło — i dlaczego zaufanie do algorytmów może być niebezpieczne.
Sztuczna inteligencja monitoruje pracowników z dokładnością, o jakiej nie śniło się starszym systemom. Dane o kliknięciach, lokalizacji, emocjach i przerwach tworzą cyfrowego zwierzchnika.
70 procent dużych firm planuje lub już wdraża monitoring pracowników wspomagany sztuczną inteligencją. Systemy analizują maile, rozmowy na Slacku, czas reakcji na wiadomości i nawet ruchy myszy — a wyniki wpływają na oceny, awanse i decyzje o zwolnieniu.
Zarządzanie algorytmiczne przestało być domeną platform gig economy — według badań Parlamentu Europejskiego dotyka już ponad 42 procent pracowników. Europarlament chce, by kluczowe decyzje o ludziach podejmowali ludzie.
Rozpoznawanie twarzy, scraping danych i biometria AI — sztuczna inteligencja usuwa prywatność z każdej interakcji online. RODO to tarcza, czy już tylko pamiątkowy dokument?