Co dziś sprzedajemy za wygodę współpracy z AI?
Platformy reklamowe budują dziś coś na kształt “autopilota demokracji konsumenckiej”: wystarczy podpiąć kartę i powiedzieć, że chcesz sprzedać więcej, a resztą – od kreacji po targetowanie – zajmie się algorytm, którego nikt z zewnątrz nie jest w stanie realnie skontrolować. To wygodne dla marek, ale niebezpieczne dla wolności słowa, bo władzę nad tym, jakie treści zyskują zasięg, oddajemy kilku prywatnym firmom, które odpowiadają za wynik finansowy, a nie za pluralizm debaty.
W rozmowach opisywanych przez media Mark Zuckerberg szkicuje reklamową utopię: biznes przychodzi na platformę, podaje cel, podpina konto bankowe, nie musi mieć kreacji, ustawień grup docelowych ani własnego systemu pomiaru – “czyta tylko to, co my wyplujemy”. To jest definicja czarnej skrzynki: reklamodawca traci wpływ na to, komu, co i dlaczego jest pokazywane, a jedyną prawdą staje się dashboard Meta.
W praktyce oznacza to także przesunięcie akcentu: algorytm może wzmacniać treści bardziej kontrowersyjne, spolaryzowane czy emocjonalne, jeśli podnoszą współczynnik zaangażowania i przychody z reklam. Granica między “optymalizacją kampanii” a manipulacją emocjami użytkowników staje się płynna – a reklamodawca nawet nie widzi dokładnie, w którą stronę została przesunięta.
Snapchat idzie w inną stronę, ale problem jest podobny: Sponsored AI Lenses pozwalają markom wrzucać użytkownika w gotowe, wygenerowane przez AI światy, w których to selfie jest biletem do reklamy. To wygląda jak zabawa – filtr, mem, coś do wysłania znajomym – ale pod spodem to precyzyjnie mierzone, personalizowane środowisko, które ma nas skłonić do konkretnych reakcji.
Dla wolności słowa kluczowe jest to, że coraz trudniej odróżnić, co jest spontaniczną ekspresją użytkownika, a co – doświadczeniem zaprojektowanym przez algorytmy platformy pod cele marki. Jeśli młody użytkownik spędza więcej czasu w takich “światach”, a mniej przy klasycznych mediach, jego obraz rzeczywistości filtrują korporacyjne modele, nie redakcje czy nauczyciele.
W klasycznej reklamie treść była jawna: banner, spot, slogan – można było je krytykować, badać, regulować. W modelu czarnej skrzynki manipulacja przesuwa się z poziomu przekazu na poziom doboru i sekwencji bodźców. Algorytm uczy się, że dana osoba reaguje lepiej na lęk niż na nadzieję, na presję grupy niż na argumenty – i podaje jej kolejne warianty, nie informując nikogo o kryteriach tej optymalizacji.
Tego typu systemy mogą też stać się narzędziem dyskretnej dyskryminacji cenowej czy “karania” określonych postaw – na przykład poprzez wyższe ceny, gorsze oferty lub brak dostępu do informacji – co komentatorzy rynku opisują już dziś jako realne ryzyko przy AI‑napędzonych platformach reklamowych. I znów, nawet jeśli regulacje formalnie zakazują takiego działania, wykazanie naruszenia jest trudne, bo jedynym świadkiem jest model i logi, do których nikt z zewnątrz nie ma pełnego wglądu.
Wizja Zuckerberga: “podłącz konto i zaufaj”
W rozmowach opisywanych przez media Mark Zuckerberg szkicuje reklamową utopię: biznes przychodzi na platformę, podaje cel, podpina konto bankowe, nie musi mieć kreacji, ustawień grup docelowych ani własnego systemu pomiaru – “czyta tylko to, co my wyplujemy”. To jest definicja czarnej skrzynki: reklamodawca traci wpływ na to, komu, co i dlaczego jest pokazywane, a jedyną prawdą staje się dashboard Meta.
W praktyce oznacza to także przesunięcie akcentu: algorytm może wzmacniać treści bardziej kontrowersyjne, spolaryzowane czy emocjonalne, jeśli podnoszą współczynnik zaangażowania i przychody z reklam. Granica między “optymalizacją kampanii” a manipulacją emocjami użytkowników staje się płynna – a reklamodawca nawet nie widzi dokładnie, w którą stronę została przesunięta.
Snapchat: reklama jako doświadczenie, nie baner
Snapchat idzie w inną stronę, ale problem jest podobny: Sponsored AI Lenses pozwalają markom wrzucać użytkownika w gotowe, wygenerowane przez AI światy, w których to selfie jest biletem do reklamy. To wygląda jak zabawa – filtr, mem, coś do wysłania znajomym – ale pod spodem to precyzyjnie mierzone, personalizowane środowisko, które ma nas skłonić do konkretnych reakcji.
Dla wolności słowa kluczowe jest to, że coraz trudniej odróżnić, co jest spontaniczną ekspresją użytkownika, a co – doświadczeniem zaprojektowanym przez algorytmy platformy pod cele marki. Jeśli młody użytkownik spędza więcej czasu w takich “światach”, a mniej przy klasycznych mediach, jego obraz rzeczywistości filtrują korporacyjne modele, nie redakcje czy nauczyciele.
Manipulacja bez słów: jak działa czarna skrzynka
W klasycznej reklamie treść była jawna: banner, spot, slogan – można było je krytykować, badać, regulować. W modelu czarnej skrzynki manipulacja przesuwa się z poziomu przekazu na poziom doboru i sekwencji bodźców. Algorytm uczy się, że dana osoba reaguje lepiej na lęk niż na nadzieję, na presję grupy niż na argumenty – i podaje jej kolejne warianty, nie informując nikogo o kryteriach tej optymalizacji.
Tego typu systemy mogą też stać się narzędziem dyskretnej dyskryminacji cenowej czy “karania” określonych postaw – na przykład poprzez wyższe ceny, gorsze oferty lub brak dostępu do informacji – co komentatorzy rynku opisują już dziś jako realne ryzyko przy AI‑napędzonych platformach reklamowych. I znów, nawet jeśli regulacje formalnie zakazują takiego działania, wykazanie naruszenia jest trudne, bo jedynym świadkiem jest model i logi, do których nikt z zewnątrz nie ma pełnego wglądu.
Co to robi z polską debatą publiczną?
Polski marketer, wpinając kampanie w te systemy, staje się de facto uczestnikiem globalnej gry, w której kilku graczy technologicznych ustala reguły widoczności treści politycznych, społecznych i konsumenckich. Jeśli kampanie społeczne czy obywatelskie zdają się na te same algorytmy, które optymalizują reklamy komercyjne, ich przekaz także będzie przycinany do logiki klikalności i sprzedaży, a nie długoterminowego interesu społecznego.
W praktyce może to prowadzić do sytuacji, w której ważne, ale “nudne” tematy – klimatyczne, zdrowotne, edukacyjne – przegrywają z prostymi emocjami, teoriami spiskowymi czy komunikatami “tu i teraz”, bo algorytm szybciej monetyzuje outrage niż refleksję.
Dla wolności słowa nie jest groźne samo istnienie reklam, tylko fakt, że mechanizm selekcji treści jest nieprzejrzysty, scentralizowany i sterowany celem zysku, a nie przejrzystym mandatem demokratycznym.
AI - potencjalne zagrożenia
Automatyzacja procesów marketingowych przez sztuczną inteligencję niesie ze sobą głęboki problem zarządzania danymi – im bardziej algorytm “wie” o użytkowniku, tym skuteczniej potrafi nim sterować.
Systemy uczące się z ogromnych zbiorów danych często agregują i przetwarzają informacje osobowe w sposób trudny do prześledzenia, co zwiększa ryzyko naruszeń RODO. W praktyce oznacza to, że dane klientów – ich emocje, zachowania, a nawet predyspozycje psychologiczne – mogą być analizowane i kategoryzowane przez modele AI bez ich świadomej zgody. Brak transparentności w tym procesie sprawia, że trudno wskazać, kto realnie odpowiada za ochronę prywatności: reklamodawca, platforma czy sam dostawca modelu.
W kontekście danych firmowych sytuacja staje się jeszcze bardziej złożona. Coraz więcej organizacji korzysta z narzędzi opartych na AI do analizy rynku, konkurencji czy efektywności zespołów, wprowadzając do tych systemów wrażliwe dane gospodarcze. Jeśli aplikacja korzysta z zewnętrznego API lub “uczy się” w chmurze, każdy błąd w konfiguracji może spowodować wyciek poufnych informacji biznesowych. Z pozoru niewinne zapytanie do modelu o “prognozę sprzedaży” może stać się sposobem na ujawnienie fragmentów wewnętrznych raportów lub planów strategicznych. Wraz z rozwojem tzw. prompt injection i data poisoning, atakujący mogą wprowadzić do modelu dane, które modyfikują jego zachowanie lub wyciągają informacje bez wiedzy użytkownika.
Niebezpieczeństwo dotyczy też samej architektury modeli. Wielkie systemy generatywne często działają jako “czarne skrzynki” – nikt poza ich twórcami nie ma pełnej wiedzy o tym, jakie dane trenowały model i jak są w nim przechowywane. W efekcie dochodzi do sytuacji, w której zasady zgodności z RODO – takie jak “prawo do bycia zapomnianym” – stają się w praktyce niemożliwe do wdrożenia.
Gdy dane osobowe zostaną zakodowane w przestrzeni wektorowej modelu, ich usunięcie z bazy wiedzy jest technicznie niezwykle trudne, jeśli nie niemożliwe. To rodzi pytania o odpowiedzialność prawną i etyczną zarówno po stronie korporacji, jak i regulatorów, którzy nie nadążają za tempem technologicznej ewolucji.
Hakerzy coraz częściej wykorzystują te słabości, tworząc ataki specyficzne dla środowisk AI. Mogą np. zasymulować zapytania z pozoru neutralne, aby model “wypluł” fragmenty danych treningowych zawierające wrażliwe informacje – adresy e‑mail, dane medyczne czy wewnętrzne dokumenty firmowe. Inne techniki polegają na modyfikacji plików konfiguracyjnych i bibliotek, by wprowadzić własny kod (tzw. supply‑chain attack) lub przechwycić odpowiedzi modelu w czasie rzeczywistym.
W epoce integracji AI z systemami płatności, CRM‑ami i zasobami firm, jedna niewykryta luka może dać cyberprzestępcy dostęp do całego ekosystemu danych. Dlatego prawdziwym wyzwaniem nie jest już samo tworzenie inteligentnych algorytmów, lecz zrozumienie, jak je chronić i kontrolować w świecie, który coraz bardziej przypomina cyfrowe laboratorium bez drzwi ani okien.
Co mogą zrobić marketerzy w Polsce?
Nie ma prostego powrotu do świata bez algorytmów, ale są trzy praktyczne kroki:
- domagać się od platform większej transparentności: raportów o tym, jak system podejmuje decyzje i jakie ma ograniczenia, zamiast ślepo ufać wynikom kampanii;
- utrzymywać część budżetu w kanałach, gdzie mają większą kontrolę nad kontekstem – własne media, newslettery, lokalne portale – żeby nie oddawać całej widoczności czarnej skrzynce;
- świadomie projektować kreacje i cele kampanii tak, by nie opierały się wyłącznie na wzmacnianiu silnych emocji, bo to właśnie ten mechanizm algorytmy najchętniej “kręcą” do maksimum.
To niewygodne, bo wymaga rezygnacji z części “łatwych wygranych”, jakie obiecują nam platformy. Ale jeśli polscy marketerzy nie zaczną zadawać pytań teraz, obudzą się w świecie, w którym nie tylko reklamy, ale i całe społeczne rozmowy są regulowane przez umowy licencyjne i modele, których nikt poza Doliną Krzemową nie rozumie.
Źródła:
- https://www.forbes.com/sites/kirimasters/2025/05/21/meta-says-just-trust-us-with-ai-ads-will-amazon-follow-suit/
- https://www.innobu.com/zuckerbergs-ai-ad-vision-the-death-of-agencies/
- https://techcrunch.com/podcast/metas-speeding-up-the-mad-men-to-math-men-pipeline/
- https://techcrunch.com/2025/11/02/meta-has-an-ai-product-problem/
- https://mediagrouponlineinc.com/2025/04/08/snapchat-rolls-out-ai-powered-sponsored-lenses-to-supercharge-brand-engagement/
- https://www.thekeyword.co/news/snapchat-introduces-sponsored-ai-lenses
- https://www.socialmediatoday.com/news/snapchat-adds-sponsored-ai-lenses/744692/
- https://techcrunch.com/2025/04/08/snapchat-rolls-out-sponsored-ai-lenses-for-brands/?+VR+News
- https://techcrunch.com/2024/05/01/snapchat-launches-new-ar-and-ml-tools-for-brands-and-advertisers/
- https://developmentcorporate.com/uncategorized/vibe-coding-strategic-analysis-early-stage-saas-ceos/
- https://www.reddit.com/r/ArtificialInteligence/comments/1orewim/meta_just_lost_200_billion_in_one_week_zuckerberg/
Polecam także:
Komentarze
Prześlij komentarz