Sztuczna inteligencja w branży game-dev – w jaki sposób wykorzystać jej potencjał?

Na temat sztucznej inteligencji napisano już wiele, a wątków i zagadnień z nią związanych będzie tylko więcej – coraz doskonalsze AI wkracza w kolejne dziedziny życia, w tym coraz mocniej w branżę game-dev.

Dyskusja na temat wykorzystania AI w game-dev już dawno stała się bardzo konkretna i wielowątkowa. Wynika to zarówno z dynamiki rozwoju sztucznej inteligencji, jak i z jej rosnącego wpływu na praktycznie każdy etap produkcji gier. AI już teraz wspiera tworzenie postaci i lokacji (oraz ich poszczególnych elementów), tworzenie głosów, fabuły, muzyki i kodu, a po premierze może choćby moderować czat, sterować NPC lub analizować zachowanie gracza w celu dostosowania rozgrywki do jego zachowań i preferencji.

Ten podział ma kluczowe znaczenie. Inne zagadnienia prawne wiążą się bowiem z narzędziami do produkcji gry, a inne dotyczą rozgrywki, rozmów z użytkownikiem i na bieżąco tworzonych treści dostosowanych do konkretnego gracza. W pierwszym przypadku pytamy przede wszystkim o prawa do materiałów wejściowych i rezultatów działania narzędzi oraz warunki korzystania z nich. W drugim – dochodzą m.in. obowiązki przejrzystości, bezpieczeństwo działania systemu i ochrona danych osobowych.

Gra jest produktem wielowarstwowym: łączy kod, grafikę, modele 3D, muzykę, tekst, fabułę, głos, bazy danych i rozwiązania techniczne. Elementy najczęściej pochodzą więc od różnych twórców i podlegają odmiennym licencjom lub reżimom prawnym. Wykorzystanie AI rodzi dodatkowe pytania m.in. o to, co trafiło do modelu, na jakich warunkach powstał rezultat, komu i w jakim zakresie przysługują prawa lub uprawnienia do korzystania z niego, kto go później zmienił i jak ostatecznie może zostać użyty.

Samo zdanie, że „asset wygenerowała AI”, prawnie niewiele wyjaśnia – bo co to właściwie znaczy? Rezultat może zawierać istotny wkład człowieka albo być automatycznym wynikiem ogólnego polecenia (promptu). Może też nie naruszać prawa autorskiego, a jednocześnie odtwarzać cudzy znak, wizerunek, głos lub informację poufną – często także bez wiedzy osoby, która korzysta z danego wytworu AI.

Z perspektywy studia kluczowe są cztery obszary: ochrona efektów pracy, ryzyko korzystania z cudzej własności intelektualnej, obowiązki wynikające z AI Act oraz prywatność graczy. Każdy z nich trzeba odnieść do konkretnej funkcji i konkretnego modelu AI, a nie do AI rozumianej jako jedno zjawisko.

AI Act nie wprowadza prostego obowiązku oznaczania wszystkiego, co powstało z udziałem modelu. Reguluje określone systemy, role i zastosowania, a obowiązki przejrzystości zależą m.in. od tego, czy użytkownik wchodzi w bezpośrednią interakcję z AI oraz od rodzaju generowanej lub manipulowanej treści. W grze będzie to istotne zwłaszcza przy generatywnych NPC, deepfake'ach i rozwiązaniach analizujących emocje lub dokonujących kategoryzacji biometrycznej graczy.[1]

Osobna kwestia to odbiór rynku. Gracz może zaakceptować AI użyte do testowania błędów, a krytycznie oceniać produkcję, w której głosy aktorów lub grafiki zastąpiono generowanymi odpowiednikami. Podobne głosy widać w samej branży. W badaniu GDC 2026 52% respondentów oceniło wpływ generatywnej AI na branżę negatywnie, a jedynie 7% pozytywnie; pozytywne oceny były wyraźnie częstsze wśród osób pełniących role executive oraz business operations/services.[2]

Równie istotne są dane. Telemetria, czat, nagrania głosu i historia zakupów mogą pozwalać budować bardzo dokładny profil użytkownika, np. dla personalizacji, analityki lub marketingu, a w niektórych modelach usługowych mogą również zasilać dalsze doskonalenie modeli. W game-devie AI dotyka więc całego cyklu życia gry: od materiałów źródłowych, przez produkcję, po relację z graczem po premierze.

Jakie narzędzia i systemy AI wykorzystuje się w game-devie?

Przenosząc to na grunt praktyczny, warto wrócić do podziału zastosowań AI w game-devie. Pierwsza grupa obejmuje narzędzia produkcyjne – używane przez grafików, scenarzystów, programistów, sound designerów i testerów, tj. osoby, które pracują nad grą na etapie produkcji, przed jej premierą i których efekty pracy są szczególnie widoczne z perspektywy gracza. Druga grupa to systemy działające już w samej grze, a więc wpływające bezpośrednio na to, co widzi lub słyszy gracz, jak przebiega rozgrywka oraz jak te elementy dostosowywane są do zachowań i preferencji konkretnego gracza. Prawnie te grupy nie są tożsame, nawet gdy korzystają z podobnego modelu bazowego.

W produkcji gry AI wykorzystuje się przede wszystkim do:

• przygotowywania i dopracowywania koncepcji, dialogów, questów, lokalizacji, dokumentacji projektowej i kodu,
• generowania grafiki, tekstur, modeli 3D, animacji, muzyki i efektów dźwiękowych,
• syntezy lub klonowania głosu,
• wspierania testów, wyszukiwania błędów i automatyzacji QA.

 

Konkretny pipeline może łączyć kilka usług. Scenario może posłużyć do przygotowania wariantów concept artu i tekstur, a Adobe Firefly – concept artu; Meshy – do wygenerowania lub wstępnego oteksturowania modelu 3D; ElevenLabs – do syntezy głosu, lokalizacji albo efektów dźwiękowych; GitHub Copilot lub Claude Code – do pracy nad kodem. Unity ML-Agents służy do trenowania zachowań agentów i może wspierać automatyczne testy buildów. Jednak żadne z tych narzędzi to nie „przycisk do zrobienia gry”: wynik trzeba wybrać, poprawić i połączyć z resztą projektu. Z perspektywy ryzyka prawnego ludzka selekcja i weryfikacja pozostają więc nadal kluczowym elementem procesu.[3]

Różny jest też sposób wdrożenia i wykorzystywania narzędzi. Studio może korzystać z ogólnodostępnej usługi chmurowej, uruchomić model lokalnie albo dostroić go na własnych materiałach. Ta decyzja wpływa nie tylko na jakość wyniku. Zmienia również przepływ danych, możliwość zachowania poufności, warunki licencji i zakres zależności od dostawcy – i są to kluczowe aspekty, na które należy zwrócić uwagę przy wyborze sposobu wdrożenia lub hostowania AI. Nazwa produktu sama w sobie mówi niewiele; znaczenie mają wersja usługi, aktualny regulamin, użyta funkcja, ustawienia konta i konfiguracja dotycząca retencji lub wykorzystywania danych do doskonalenia usługi.

Inworld Unreal AI Runtime, NVIDIA ACE for Games czy Convai ilustrują drugą grupę: rozwiązania pozwalające tworzyć NPC, które rozpoznają wypowiedź gracza, układają odpowiedź, generują głos, a czasem również wybierają działanie w świecie gry. AI może też sterować przeciwnikami, dobierać poziom trudności, generować część mapy, moderować czat lub wykrywać nadużycia. Tu rezultat nie jest zamkniętym assetem zatwierdzonym przed premierą, tylko powstaje podczas rozgrywki, często w kontekście, którego studio nie mogło wcześniej w całości przewidzieć. To zasadnicza różnica prawna i operacyjna: część efektów gry przestaje być w pełni przewidywalna i zależy od działania systemu w konkretnym kontekście.[4]

Prawnik patrzący na wszystkie te narzędzia w pierwszej kolejności powie: sprawdźcie warunki korzystania z narzędzia i politykę prywatności. Co przy tym istotne, sama informacja, że warunki korzystania (regulamin, itp.) dopuszczają użycie komercyjne (choć jest ono kluczowe dla gier), nie jest wystarczająca. Trzeba sprawdzić zasady dotyczące danych wejściowych i wyników, retencji, wykorzystywania danych do trenowania lub doskonalenia usługi, odpowiedzialności i korzystania z podwykonawców. Przy systemie działającym w grze dochodzą logi, filtry treści, procedura wyłączenia funkcji i scenariusz awaryjny, gdy model nie odpowiada albo generuje treści niezgodne z prawem, ratingiem wiekowym lub polityką treści studia. Warto też utrzymywać katalog zatwierdzonych narzędzi wraz z wersją warunków, na których z nich korzystano, a także – jeśli narzędzie jest nadal używane – na bieżąco monitorować ich zmiany.

Prawo autorskie i tajemnica przedsiębiorstwa – ochrona elementów gry powstałych przy użyciu AI

W przypadku assetu powstałego z użyciem AI podstawowe pytanie nie brzmi: czy wykorzystano model AI, ale czy i gdzie znajduje się twórczy wkład człowieka. Prawo autorskie chroni konkretny sposób wyrażenia będący rezultatem działalności twórczej o indywidualnym charakterze, nie zaś sam pomysł, metodę czy regułę działania. Na gruncie prawa UE nie istnieje odrębny test oryginalności „dla AI”: znaczenie ma to, czy rezultat można przypisać własnej twórczości człowieka i jego swobodnym, twórczym wyborom. Samo wydanie ogólnego polecenia i wybór jednego z automatycznie wygenerowanych wariantów może nie wystarczyć do wykazania autorstwa całego wyniku. Z kolei świadome iterowanie, zestawianie elementów, zmiana kompozycji, retusz, animacja lub montaż mogą tworzyć przestrzeń dla chronionego wkładu człowieka. Ocena pozostaje jednak konkretna: ochroną objęte są tylko te elementy, które rzeczywiście odzwierciedlają swobodne i twórcze wybory człowieka.[5]

Trzeba przy tym rozdzielić pojedynczy element od gry jako całości. Nawet jeżeli określona tekstura lub krótki dialog nie spełnią przesłanek ochrony, twórczy dobór i układ wielu składników podlegają odrębnej ocenie. Dla studia kluczowy pozostaje łańcuch praw: ustalenie autorów, podstaw nabycia praw, pól eksploatacji oraz zasad użycia materiałów wejściowych. Pliki źródłowe, historia wersji, prompty, warstwy edycyjne i komentarze w repozytorium mogą później pomóc wykazać zakres twórczego wkładu człowieka, pochodzenie wykorzystanych materiałów oraz przebieg procesu ich weryfikacji. Taka dokumentacja nie wyklucza sama w sobie naruszenia, ale pozwala odtworzyć proces powstania assetu i wykazać działania podjęte przez studio w celu ograniczenia ryzyka.

Inaczej działa ochrona tajemnicy przedsiębiorstwa. Nie chroni ona formy dlatego, że jest twórcza, lecz konkretne informacje posiadające wartość gospodarczą, które jako całość lub w szczególnym zestawieniu nie są powszechnie znane ani łatwo dostępne dla osób zwykle zajmujących się tym rodzajem informacji, o ile uprawniony – przy zachowaniu należytej staranności – podjął działania mające na celu utrzymanie ich w poufności. W game-devie mogą to być prompty systemowe, wewnętrzne pipeline'y, zbiory treningowe, wagi dostrojonego modelu, kod, dokumentacja, dane testowe czy nieujawnione assety. Sam napis „confidential” nie wystarczy. Potrzebne są ograniczenia dostępu, NDA, reguły korzystania z prywatnych kont i zewnętrznych usług chmurowych oraz podział informacji i materiałów na te, które wolno przesyłać do zewnętrznych modeli, i te, które mogą być wykorzystywane wyłącznie wewnątrz studia. Zasady te muszą być przejrzyste, egzekwowane i realnie stosowane przez osoby mające dostęp do informacji stanowiących tajemnicę przedsiębiorstwa.[6]

Wybór nie sprowadza się więc do wskazania jednego „lepszego” reżimu. W praktyce warto każdorazowo analizować oba reżimy – prawo autorskie i ochronę tajemnicy przedsiębiorstwa – ponieważ opierają się na innych przesłankach, chronią projekt z innej perspektywy i mogą się wzajemnie uzupełniać. Prawo autorskie ma kluczowe znaczenie przy ujawnionej, twórczej postaci assetu, ponieważ ochrona nie znika po publikacji. Tajemnica przedsiębiorstwa znajduje zastosowanie przede wszystkim do zaplecza: procesu, danych, konfiguracji i know-how. Po premierze ujawnione graczom elementy – takie jak wygląd postaci lub fragment dialogu – przestają być poufne, lecz model, prompt systemowy i sposób ich wytworzenia mogą nadal pozostać tajne. W praktyce ochronę buduje się więc warstwowo: prawem autorskim, tajemnicą przedsiębiorstwa, umowami z pracownikami i wykonawcami, a w odpowiednich przypadkach także znakami towarowymi lub wzorami przemysłowymi.

Na czym polega ryzyko bezprawnego wykorzystania cudzej własności intelektualnej w grze?

Ryzyko bezprawnego wykorzystania cudzej własności intelektualnej powstaje po obu stronach modelu – przy materiale wejściowym (input) i przy wyniku (output).

Na wejściu problemem może być przesłanie cudzej grafiki, muzyki, kodu, nagrania głosu albo poufnej dokumentacji bez odpowiedniej podstawy prawnej, również w celu dostrojenia modelu. Przepisy o eksploracji tekstów i danych nie tworzą ogólnej licencji na „uczenie AI wszystkim, co jest w Internecie”. Art. 26³ ustawy o prawie autorskim pozwala na zwielokrotnianie rozpowszechnionych utworów w celu eksploracji tekstów i danych, chyba że uprawniony zastrzegł inaczej; w przypadku treści publicznie dostępnych online zastrzeżenie powinno być dokonane w formacie przeznaczonym do odczytu maszynowego wraz z metadanymi. Sama kwalifikacja konkretnego procesu trenowania lub dostrajania modelu jako eksploracji tekstów i danych wymaga przy tym oceny sposobu technicznego wykorzystania materiałów. Co ważne, nawet zgodna z prawem analiza materiału nie legalizuje późniejszego rozpowszechnienia wyniku odtwarzającego chroniony sposób wyrażenia.[7]

Na wyjściu model może wygenerować element identyczny z cudzym utworem albo przejmujący chronione elementy jego twórczego sposobu wyrażenia, rozpoznawalną postać, logo lub fragment kodu objęty obowiązkami licencyjnymi; niezależnie od praw własności intelektualnej może też odtworzyć głos konkretnej osoby. Sam styl – rozumiany jako ogólny sposób tworzenia – nie jest co do zasady przedmiotem wyłącznego prawa. Ryzyko rośnie jednak wtedy, gdy wynik przejmuje charakterystyczny układ, konkretne detale lub kombinację chronionych elementów wcześniejszego dzieła. W przypadku kodu dodatkowym błędem jest założenie, że „open source” oznacza brak warunków: licencja może wymagać m.in. zachowania informacji o autorstwie i treści licencji, a w przypadku licencji copyleft – w określonych sytuacjach także udostępnienia kodu źródłowego.

Dlatego odbiór i akceptacja assetu AI nie powinny kończyć się na pytaniu, czy dobrze wygląda i pasuje nam do gry. W procesie akceptacji warto odnotować użyte narzędzie i jego wersję, materiały referencyjne, osobę dokonującą selekcji oraz zakres późniejszej modyfikacji assetu. Przy grafice i audio potrzebna może być kontrola podobieństwa; przy kodzie – przegląd licencji i skan repozytorium. Umowy z wykonawcami powinny wymagać ujawnienia użytych narzędzi i dokumentacji, a przy większych ryzykach określać odpowiedzialność za materiały wejściowe. Taki ślad pozwala zareagować, zanim zakwestionowany element trafi do finalnego buildu gry. Po premierze spór może oznaczać nie tylko odszkodowanie, lecz także wymianę assetu, wstrzymanie dystrybucji albo naruszenie zapewnień złożonych wydawcy lub platformie. Te ostatnie obowiązki są bardzo praktyczne: np. Steam wymaga w Content Survey opisania wykorzystania generatywnej AI w procesie tworzenia lub w samym produkcie, a przy treściach generowanych na żywo – również wskazania zastosowanych środków zapobiegawczych mających przeciwdziałać generowaniu treści nielegalnych.[8]

Przegląd powinien objąć nie tylko prawo autorskie. W assetach mogą pojawić się cudze znaki towarowe, wzory przemysłowe, wizerunek, pseudonim albo charakterystyczny głos pozwalający rozpoznać konkretną osobę. Model AI może odtworzyć takie elementy, mimo że nie skopiował utworu w rozumieniu prawa autorskiego. Z tego powodu prompt „w stylu” znanego twórcy lub „głosem” aktora nie powinien być traktowany wyłącznie jako neutralna instrukcja techniczna. Im wyraźniej wynik nawiązuje do konkretnej marki, postaci lub osoby, tym mniej przydatne jest abstrakcyjne pytanie, czy sam styl podlega ochronie. Liczy się finalny materiał, sposób jego wykorzystania oraz ryzyko naruszenia konkretnego prawa albo wywołania wrażenia związku, zgody czy oficjalnego charakteru.[9]

Gry w kontekście przepisów AI Act – w jakich przypadkach znajdą one zastosowanie?

AI Act nie reguluje gry jako kategorii produktu. Stosuje się go do konkretnego systemu AI, jeżeli spełnione są przesłanki terytorialne, a studio występuje w jednej z ról określonych w rozporządzeniu. Studio może być wyłącznie podmiotem stosującym cudze rozwiązanie, ale może też samo występować jako dostawca – np. gdy rozwija system lub zleca jego rozwój i wprowadza go do obrotu albo oddaje do użytku pod własną nazwą lub znakiem towarowym. W przypadku systemów wysokiego ryzyka obowiązki dostawcy mogą ponadto przejść na inne podmioty w sytuacjach określonych w art. 25 AI Act, m.in. wskutek określonej istotnej modyfikacji systemu lub zmiany jego przeznaczenia. Sama integracja API nie przesądza jeszcze tej kwalifikacji. Trzeba ustalić, kto odpowiada za system, model bazowy, warstwę wykonawczą, dane, zabezpieczenia i komunikat kierowany do gracza.

Dla zwykłych gier największe praktyczne znaczenie mają obowiązki przejrzystości z art. 50, stosowane od 2 sierpnia 2026 r. Gracz rozmawiający z generatywnym NPC powinien zostać poinformowany, że wchodzi w interakcję z AI, chyba że z uwzględnieniem okoliczności i kontekstu użycia jest to dla niego oczywiste. Dostawca systemu generującego syntetyczny obraz, dźwięk, wideo lub tekst ma zapewnić maszynowo czytelne i wykrywalne oznaczenie wyniku, z uwzględnieniem technicznej wykonalności i wyjątków wskazanych w rozporządzeniu. Przy deepfake'ach obowiązek ujawnienia obciąża także podmiot stosujący system; jeżeli deepfake stanowi część ewidentnie artystycznego, twórczego, satyrycznego lub fikcyjnego dzieła lub programu, informacja może zostać przekazana w odpowiedni sposób, który nie utrudnia odbioru dzieła. Osobne reguły dotyczą rozpoznawania emocji i kategoryzacji biometrycznej. Dla systemów generujących syntetyczne treści wprowadzonych do obrotu przed 2 sierpnia 2026 r. termin dostosowania do art. 50 ust. 2 upływa 2 grudnia 2026 r.[10]

Typowe zastosowania AI służące samej rozgrywce – np. sterowanie NPC, generowanie dialogów czy dynamiczne dostosowywanie poziomu trudności – nie stają się tylko z tego powodu systemami wysokiego ryzyka. Inaczej może być, gdy system AI jest przeznaczony do jednego z zastosowań wymienionych w załączniku III, np. do rekrutacji lub oceny kandydatów, monitorowania lub oceny pracowników, oceny efektów uczenia się albo określonych zastosowań biometrycznych. Wtedy trzeba zastosować zasady kwalifikacji z art. 6. Samo objęcie zastosowania załącznikiem III nie kończy analizy: art. 6 ust. 3 przewiduje określone przypadki, w których system nie jest wysokiego ryzyka, przy czym system wykonujący profilowanie osób fizycznych pozostaje wysokiego ryzyka. Po zmianach z lipca 2026 r. przepisy rozdziału III sekcji 1–3 dla systemów wysokiego ryzyka z załącznika III będą stosowane od 2 grudnia 2027 r., a dla systemów z art. 6 ust. 1 i załącznika I – od 2 sierpnia 2028 r. Niezależnie od tych terminów trzeba brać pod uwagę obowiązujące zakazane praktyki oraz podejmować środki wspierające rozwój kompetencji w zakresie AI pracowników i innych osób zajmujących się w imieniu dostawcy lub podmiotu stosującego obsługą i wykorzystywaniem systemów.

Szczególnej ostrożności wymagają mechanizmy wykorzystujące podatność osoby lub określonej grupy wynikającą z wieku, niepełnosprawności albo szczególnej sytuacji społecznej lub ekonomicznej. Zakazana praktyka może powstać, jeżeli celem lub skutkiem systemu jest dokonanie znaczącej zmiany zachowania danej osoby lub osoby należącej do tej grupy w sposób, który wyrządza lub może z uzasadnionym prawdopodobieństwem wyrządzić tej osobie lub innej osobie poważną szkodę. Nie znaczy to, że personalizacja, nagrody czy monetyzacja są z definicji zakazane. Problem zaczyna się, gdy system wykorzystuje konkretną podatność w warunkach spełniających przesłanki zakazanej praktyki. Przydatny jest rejestr obejmujący nazwę systemu, funkcję, dostawcę, rolę studia, kategorię ryzyka, datę wdrożenia, sposób nadzoru i komunikat dla gracza. Bez takiej ewidencji łatwo przeoczyć fakt, że niewielka aktualizacja zmieniła kwalifikację prawną funkcji.

Od strony organizacyjnej rozsądne jest więc ocenianie funkcji AI przy każdej większej aktualizacji, a nie tylko przed premierą. Zmiana dostawcy modelu, dodanie pamięci rozmów NPC, analizy głosu lub automatycznej sankcji wobec gracza może zmienić zakres danych, rolę studia i obowiązki informacyjne. Osoba zatwierdzająca wdrożenie powinna mieć dostęp zarówno do opisu technicznego, jak i do treści komunikatu dla użytkownika. Sama klauzula w regulaminie gry nie zawsze będzie wystarczająca, jeżeli informacja zgodnie z przepisami powinna dotrzeć do gracza najpóźniej przy pierwszej interakcji lub ekspozycji na dany system lub treść.

Ryzyko naruszenia prywatności osób fizycznych – użytkowników gier

Gra może zbierać znacznie więcej danych niż wynika z formularza konta. Adres IP, identyfikator urządzenia, telemetria, historia rozgrywki, czat, głos, obraz z kamery, lokalizacja, zakupy i relacje społeczne tworzą razem szczegółowy obraz użytkownika. Model może na podstawie takich danych wnioskować o zainteresowaniach, sytuacji finansowej, wieku, stanie emocjonalnym albo skłonności do określonych zachowań. Fakt, że takie wnioski powstały automatycznie, nie wyłącza RODO[11] i nie stanowi samodzielnej podstawy ich dalszego użycia.

Administrator powinien oddzielić cele, które w produkcji bywają często wrzucane do jednego worka pod nazwą „ulepszanie usługi”: utrzymanie konta, bezpieczeństwo, matchmaking, analitykę, personalizację, marketing i trenowanie modeli. Dla każdego celu trzeba ustalić odpowiednią podstawę z art. 6 RODO, a przy danych szczególnych kategorii – spełnić również warunki z art. 9. Obowiązują też minimalizacja, ograniczenie retencji, przejrzystość, bezpieczeństwo i ochrona danych w fazie projektowania. Informacja dla gracza powinna wskazywać, czy jego rozmowy, nagrania lub telemetria trafiają do dostawcy AI, służą wyłącznie bieżącej funkcji czy także późniejszemu treningowi lub doskonaleniu usługi. Trzeba ustalić role stron; jeżeli dostawca działa jako podmiot przetwarzający – należy zawrzeć umowę powierzenia, a jeżeli występuje w innej roli – odpowiednio ułożyć podstawy i obowiązki stron. W każdym przypadku trzeba również zweryfikować ewentualne transfery poza EOG.

Profilowanie nie zawsze oznacza automatyczne podejmowanie decyzji z art. 22 RODO. Próg może jednak zostać osiągnięty, gdy decyzja opiera się wyłącznie na zautomatyzowanym przetwarzaniu i wywołuje wobec użytkownika skutki prawne lub w podobny sposób istotnie na niego wpływa. W konkretnych okolicznościach może to dotyczyć np. trwałego zablokowania, blokady dostępu do zakupionej usługi albo automatycznego rozstrzygnięcia zarzutu oszustwa. Wtedy trzeba zbadać nie tylko podstawę decyzji i zakres informacji o jej logice i konsekwencjach, ale także wyjątki i zabezpieczenia przewidziane w art. 22, w tym – gdy ma to zastosowanie – realną możliwość interwencji człowieka i zakwestionowania decyzji. Zwykły matchmaking lub dynamiczny poziom trudności najczęściej pozostaną poniżej tego progu, choć nadal podlegają pozostałym zasadom RODO.[12]

Szczególne ryzyko pojawia się przy dzieciach, analizie głosu i twarzy, rozpoznawaniu emocji oraz stałym monitorowaniu. Dane biometryczne należą do szczególnej kategorii danych wtedy, gdy są przetwarzane w celu jednoznacznego zidentyfikowania osoby fizycznej; niezależnie od tego głos czy obraz mogą stanowić dane osobowe. Warto rozdzielić surowe nagranie, transkrypcję, profil głosowy i wnioski modelu, bo każdy element może mieć inny cel i okres retencji. Jeżeli dany rodzaj przetwarzania z dużym prawdopodobieństwem może powodować wysokie ryzyko dla praw lub wolności osób fizycznych, należy przeprowadzić ocenę skutków dla ochrony danych. Pomagają przetwarzanie na urządzeniu, pseudonimizacja, krótka retencja, rozdzielenie danych produkcyjnych i treningowych oraz bezpieczne ustawienia dla najmłodszych.

Najwięcej problemów wywołuje wtórne wykorzystanie danych. Nagranie przesłane po to, aby NPC mógł odpowiedzieć, nie powinno automatycznie stawać się materiałem treningowym, bazą do profilowania marketingowego i źródłem danych dla systemu przeciwdziałającego oszustwom (anti-fraud). Każdy z tych celów wymaga odrębnej oceny, a użytkownik musi otrzymać informację odpowiadającą rzeczywistemu przepływowi danych. W relacji z dostawcą modelu trzeba też ustalić, czy zachowuje on prompty i odpowiedzi, czy używa ich do doskonalenia własnych usług oraz w jaki sposób realizowane są żądania usunięcia danych. Bez tego studio może formalnie deklarować krótką retencję, podczas gdy kopie pozostają w systemach podwykonawcy.

Dokumentacja nie powinna powstawać dopiero po zgłoszeniu gracza lub pytaniu wydawcy. Już w preprodukcji warto powiązać mapę przepływów danych z mapą praw do assetów, listą zatwierdzonych narzędzi i klasyfikacją według AI Act. Nie chodzi o mnożenie formularzy, lecz o odpowiedź na kilka pytań: skąd pochodzi treść, kto ją zatwierdził, jakie warunki korzystania z narzędzia obowiązywały w chwili użycia, na jakiej podstawie przetwarzane są dane i jak wyłączyć system, gdy zacznie działać inaczej niż zakładano.

Podsumowanie

Wykorzystanie AI w branży game-dev nie jest wyłącznie kwestią technologiczną czy organizacyjną. Coraz częściej oznacza również konieczność podejmowania konkretnych decyzji prawnych – dotyczących praw do wykorzystywanych materiałów, zasad korzystania z narzędzi AI, ochrony know-how, przetwarzania danych graczy, obowiązków wobec platform dystrybucyjnych czy wymogów wynikających z AI Act.

W praktyce szczególnie istotne będzie ustalenie, z jakich narzędzi korzystano na poszczególnych etapach produkcji, na jakich zasadach licencyjnych, jakie dane lub materiały zostały do nich wprowadzone oraz w jakim zakresie rezultat pracy AI został następnie zmodyfikowany lub zweryfikowany przez człowieka. Im wcześniej kwestie te zostaną uporządkowane w procesie produkcyjnym, tym mniejsze będzie ryzyko, że problem prawny ujawni się dopiero po premierze gry – kiedy jego usunięcie może być znacznie droższe, a czasem wręcz niemożliwe bez ingerencji w gotowy produkt.

AI daje branży gamingowej bardzo szerokie możliwości, ale wraz z nimi rośnie ryzyko – szczególnie tam, gdzie zasady korzystania z AI nie są od początku wkomponowane w proces produkcyjny. Technologia rozwija się tu szybciej niż prawo i praktyka jego stosowania, dlatego tym ważniejsze staje się bieżące zarządzanie ryzykiem związanym z konkretnym sposobem wykorzystania AI.

zespół game dev kancelarii Leśniewski Borkiewicz Kostka & Partners S.K.A.

Artykuł powstał w ramach realizacji projektu Centrum Rozwoju Małych i Średnich Przedsiębiorstw sfinansowanego ze środków Ministerstwa Rozwoju i Technologii. 

---

[1] Rozporządzenie Parlamentu Europejskiego i Rady (UE) 2024/1689 z dnia 13 czerwca 2024 r. w sprawie ustanowienia zharmonizowanych przepisów dotyczących sztucznej inteligencji (akt w sprawie sztucznej inteligencji), tekst skonsolidowany na dzień 27 lipca 2026 r.

[2] GDC Festival of Gaming, 2026 State of the Game Industry (dostęp: 24.08.2026).

[3] Scenario: https://www.scenario.com/; Meshy: https://docs.meshy.ai/en/webapp/guides/use-cases/game-assets; Adobe Firefly: https://www.adobe.com/products/firefly/features/ai-art-generator/concept-art.html; ElevenLabs: https://elevenlabs.io/use-cases/gaming; GitHub Copilot: https://github.com/features/copilot; Anthropic Claude Code: https://code.claude.com/docs/en/overview; Unity ML-Agents: https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents (dostęp: 24.08.2026).

[4] Inworld Unreal AI Runtime: https://inworld.ai/blog/introducing-unreal-ai-runtime-sdk; NVIDIA ACE for Games: https://developer.nvidia.com/ace-for-games; Convai: https://docs.convai.com/api-docs/plugins-and-integrations/unity-plugin (dostęp: 24.08.2026).

[5] Art. 1 ustawy z dnia 4 lutego 1994 r. o prawie autorskim i prawach pokrewnych, t.j. Dz.U. z 2025 r. poz. 24: https://eli.gov.pl/eli/DU/2025/24/ogl; wyrok TSUE z 16.07.2009 r., C-5/08, Infopaq International, ECLI:EU:C:2009:465; wyrok TSUE z 1.12.2011 r., C-145/10, Painer, ECLI:EU:C:2011:798; wyrok TSUE z 12.09.2019 r., C-683/17, Cofemel, ECLI:EU:C:2019:721.

[6] Art. 11 ustawy z dnia 16 kwietnia 1993 r. o zwalczaniu nieuczciwej konkurencji, t.j. Dz.U. z 2026 r. poz. 85: https://eli.gov.pl/eli/DU/2026/85/ogl.

[7] Art. 26²–26³ ustawy z dnia 4 lutego 1994 r. o prawie autorskim i prawach pokrewnych, t.j. Dz.U. z 2025 r. poz. 24: https://eli.gov.pl/eli/DU/2025/24/ogl; art. 3–4 dyrektywy Parlamentu Europejskiego i Rady (UE) 2019/790 z dnia 17 kwietnia 2019 r.: https://eur-lex.europa.eu/eli/dir/2019/790/oj.

[8] Valve, Steamworks Documentation – Content Survey, sekcja „Generative Artificial Intelligence Content”: https://partner.steamgames.com/doc/gettingstarted/contentsurvey?l=polish (dostęp: 24.08.2026).

[9] Art. 23–24 ustawy z dnia 23 kwietnia 1964 r. – Kodeks cywilny, t.j. Dz.U. z 2026 r. poz. 795: https://eli.gov.pl/eli/DU/2026/795/ogl; art. 81 ustawy o prawie autorskim i prawach pokrewnych; ustawa z dnia 30 czerwca 2000 r. – Prawo własności przemysłowej, t.j. Dz.U. z 2023 r. poz. 1170 ze zm.: https://eli.gov.pl/eli/DU/2023/1170/ogl; wyrok SN z 7.03.2023 r., II CSKP 659/22.

[10] Rozporządzenie (UE) 2024/1689, w szczególności art. 3–6, 25, 50, 111 i 113 oraz załącznik III, tekst skonsolidowany na dzień 27 lipca 2026 r.: https://eur-lex.europa.eu/legal-content/PL/TXT/?uri=CELEX:02024R1689-20260727; rozporządzenie Parlamentu Europejskiego i Rady (UE) 2026/1744 z dnia 8 lipca 2026 r.: https://eur-lex.europa.eu/legal-content/PL/TXT/?uri=CELEX:32026R1744; Komisja Europejska, Guidelines on transparency obligations for providers and deployers of AI systems, 20.07.2026: https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/library/guidelines-transparency-obligations-providers-and-deployers-ai-systems (dostęp: 24.08.2026).

[11] Rozporządzenie Parlamentu Europejskiego i Rady (UE) 2016/679 z dnia 27 kwietnia 2016 r. w sprawie ochrony osób fizycznych w związku z przetwarzaniem danych osobowych i w sprawie swobodnego przepływu takich danych oraz uchylenia dyrektywy 95/46/WE (ogólne rozporządzenie o ochronie danych; „RODO”), w szczególności art. 4–6, 9, 12–15, 22, 25, 28, 32, 35 i 44–49: https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2016/679/oj

[12] Wyrok TSUE z 7.12.2023 r., C-634/21, SCHUFA Holding (Scoring), ECLI:EU:C:2023:957; wyrok TSUE z 27.02.2025 r., C-203/22, Dun & Bradstreet Austria, ECLI:EU:C:2025:117.