Domniemany wyciek danych OmniGPT z 2025 roku: co potwierdzono i co z tego wynika dla firm

Stan prawny na dzień 30 lipca 2026.

W styczniu 2025 r. na forum przestępczym pojawiła się oferta sprzedaży danych z OmniGPT za 100 dolarów. Analitycy Cyble znaleźli w udostępnionych próbkach klucze API, hasła, dane kart płatniczych i fragmenty firmowych dokumentów, ale nikt publicznie nie potwierdził ani rzeczywistej skali zbioru, ani metody włamania, ani tezy o wycieku danych treningowych. Półtora roku później ta sama historia krąży w sieci już jako pewnik, wzbogacona o rzekome śledztwa regulatorów po obu stronach Atlantyku. Prawdziwa lekcja leży gdzie indziej: między firmą a dostawcą modelu wyrósł pośrednik, którego prawie nikt nie audytuje.

Co się właściwie wydarzyło w styczniu 2025 roku

24 stycznia 2025 r. użytkownik posługujący się pseudonimem „Gloomer” wystawił na sprzedaż zbiór danych, który miał pochodzić z zaplecza OmniGPT, popularnego agregatora dającego dostęp do wielu modeli językowych w jednym interfejsie. Cena wywoławcza wynosiła 100 dolarów. Sprzedający twierdził, że dysponuje ponad 34 milionami linii rozmów, około 30 tysiącami adresów e-mail, a mniej więcej co piąty rekord miał zawierać także numer telefonu. Wszystkie te liczby pochodzą z ogłoszenia sprzedającego i nikt ich niezależnie nie zweryfikował. CSO Online opisało sprawę 12 lutego 2025 r. i konsekwentnie pisało o zdarzeniu domniemanym.

21 lutego 2025 r. własną analizę opublikowało Cyble Research and Intelligence Labs. Badacze pracowali na czterech plikach przypisywanych OmniGPT: Files.txt z odnośnikami do dokumentów użytkowników, Messages.txt z treścią promptów, User_Email_Only.txt z adresami oraz UserID_Phone_Number.txt z identyfikatorami i numerami telefonów. To, co znaleźli w środku, jest dla mnie najciekawszą częścią całej historii, ponieważ pokazuje, czym w praktyce są prompty w firmie. W rozmowach siedziały tokeny Bearer, klucze API do OpenAI, poświadczenia dostępowe do baz danych, hasła, schematy baz, fragmenty kodu, adresy endpointów, dane kart płatniczych i dokumenty organizacyjne. Cyble zastrzegło jednak wprost, że nie weryfikowało pochodzenia plików ani tego, czy ujawnione poświadczenia nadal działają, że OmniGPT nie odniósł się do zarzutów, a cała ocena dotyczy tego, jak dotkliwe byłoby zdarzenie, gdyby twierdzenia sprawcy okazały się prawdziwe.

Forcepoint w komentarzu z 5 marca 2025 r. również pisało o „alleged breach” i przesunęło ciężar dyskusji na shadow AI, czyli sytuację, w której pracownicy na własną rękę wysyłają do narzędzi AI kod, dane finansowe i informacje o klientach. NSFOCUS w analizie z 10 marca 2025 r. postawił sprawę jeszcze ostrożniej: ścieżka ataku nie została ujawniona, a wstrzyknięcie SQL, nadużycie API, socjotechnika czy błędna konfiguracja to hipotezy, nie ustalenia.

30 lipca 2026 r. przejrzałem publicznie dostępne źródła: wyszukiwarkę decyzji i komunikatów UODO, bazę CVE prowadzoną przez MITRE, sekcje prasowe europejskich organów nadzorczych oraz stronę i kanały społecznościowe OmniGPT. Szukałem haseł „OmniGPT”, „OmniGPT breach”, „OmniGPT leak” i „OmniGPT RODO”, także w połączeniu z nazwami organów. W sprawdzonych źródłach nie znalazłem raportu kryminalistycznego, numeru CVE przypisanego OmniGPT, wskazania podatnego komponentu, decyzji organu nadzorczego, komunikatu spółki o zgłoszeniu naruszenia ani zawiadomienia klientów. Negatywny wynik takiego przeglądu nie dowodzi, że dokumenty te nie istnieją; oznacza tyle, że nie znalazłem ich publicznie. Liczba 34 milionów oznaczała w ogłoszeniu sprzedającego linie danych, nie rozmowy i nie użytkowników. Jedna konwersacja potrafi wygenerować kilkadziesiąt rekordów, więc przeliczanie tej liczby na „34 miliony wyciekłych rozmów” jest już nadinterpretacją nadinterpretacji.

Wyciek bazy, trening modelu i ekstrakcja danych to trzy różne rzeczy

Trzy zjawiska bywają wrzucane do jednego worka, choć różnią się i technicznie, i prawnie.

Pierwsze to wyciek bazy aplikacji. Ktoś dostaje się do warstwy, w której usługa przechowuje prompty, odpowiedzi, dane kont i odnośniki do plików. Próbki opisane przez Cyble wyglądały właśnie na dane warstwy aplikacyjnej, choć nikt nie przedstawił ekspertyzy kryminalistycznej ani potwierdzenia ze strony spółki.

Drugie to użycie rozmów do dalszego trenowania modelu. To odrębna operacja przetwarzania i wymaga ustalenia, kto podjął decyzję o treningu, który model trenowano, czy dane trafiały do OpenRouter albo bezpośrednio do dostawców modeli, na jakiej podstawie prawnej to się działo, czy użytkownicy zostali o tym poinformowani i czy mogli skutecznie się sprzeciwić. Na oficjalnym subreddicie OmniGPT w lipcu 2024 r. konto odpowiadające jako przedstawiciel platformy pisało o pracach nad opcją rezygnacji z treningu wspólnie z OpenRouter. To ciekawy trop, ale wpis na forum nie jest polityką prywatności ani oświadczeniem spółki.

Trzecie to ekstrakcja danych z pamięci modelu, czyli skłonienie go odpowiednimi zapytaniami do odtworzenia informacji zapamiętanych podczas treningu. Nie znalazłem żadnego dowodu, by wobec OmniGPT zastosowano taki atak, i nikt nie przedstawił dowodu na wyciek danych treningowych. Platforma była przede wszystkim pośrednikiem w dostępie do cudzych modeli, a nie dowiedzionym dostawcą własnego modelu ogólnego przeznaczenia.

Rozróżnienie ma praktyczne skutki. Prompt, log operacyjny i zbiór treningowy to trzy różne kategorie w sensie prawnym, choć mogą zawierać dokładnie te same informacje i wywoływać podobne szkody. Jeżeli firma buduje ocenę ryzyka na haśle „dostawca nie trenuje na naszych danych”, zabezpiecza się przed jednym z trzech scenariuszy i zostawia otwarte dwa pozostałe.

Agregator AI jako ryzyko dla danych firmowych

Tu dochodzę do sedna. Firma może wybrać solidny model bazowy, podpisać przyzwoitą umowę z jego dostawcą i mimo wszystko stracić dane, dlatego że agregator trzyma prompty, odpowiedzi, załączniki, identyfikatory użytkowników i odnośniki do plików we własnej infrastrukturze. Użytkownik ma poczucie, że rozmawia z ChatGPT, Claude albo Gemini. Technicznie treść przechodzi przez pracodawcę, agregator, dostawcę routingu, hosting, system plików i kolejnych podprocesorów. Każde z tych ogniw ma inną rolę, inny regulamin i inną retencję.

Dlatego pytanie „czy OpenAI albo Anthropic trenuje na naszych danych?” jest za wąskie. Trzeba ustalić, kto zapisuje prompty i załączniki, jak długo je przechowuje, jakie podmioty otrzymują dane, czy odnośniki do plików wymagają autoryzacji, czy treści trafiają do logów, analityki albo zbiorów służących poprawie usługi oraz kto i w jakim terminie zgłasza naruszenie. Administrator, który nie zna odpowiedzi, ma trudność z wykazaniem zgodności z art. 5, 24, 25, 28, 32 i 44 RODO jeszcze zanim ktokolwiek się do niego włamie.

Warto też pamiętać, że jedna usługa potrafi pełnić różne role dla różnych operacji. Wobec firmowego klienta agregator może przetwarzać prompty na jego polecenie jako procesor, ale w zakresie danych kont, bezpieczeństwa platformy, analityki czy ulepszania własnego produktu bywa odrębnym administratorem. Nazwa umowy tego nie przesądza, przesądza to, kto realnie decyduje o celach i sposobach.

Wyciek danych u dostawcy AI: obowiązki firmy według RODO

Sam fakt włamania nie przesądza naruszenia art. 32 RODO. Środki bezpieczeństwa mają być odpowiednie do ryzyka, a nie absolutnie niezawodne, i ocenia się je z perspektywy chwili wdrożenia, z uwzględnieniem stanu wiedzy technicznej, kosztów i charakteru danych. Kiedy jednak dochodzi do sporu o odpowiedzialność, to administrator musi wykazać, że jego środki odpowiadały ryzyku. To reguła rozkładu ciężaru dowodu w postępowaniu, a nie automatyczna konsekwencja każdego incydentu.

Uzupełnieniem jest wyrok C-687/21 z 25 stycznia 2024 r., w którym Trybunał potwierdził, że nieuprawnione ujawnienie nie dowodzi samo w sobie nieodpowiedniości zabezpieczeń, a osoba żądająca pieniędzy musi wykazać rzeczywistą szkodę. Wcześniejszy wyrok C-300/21 z 4 maja 2023 r. ustawił ramy roszczeń: potrzebne są łącznie naruszenie, szkoda i związek przyczynowy, ale sąd nie może wymagać przekroczenia jakiegoś progu dotkliwości.

Polskie sądy w sprawach o zadośćuczynienie za naruszenie ochrony danych zasądzały kwoty wyraźnie niższe od żądanych. Sąd Okręgowy Warszawa-Praga wyrokiem z 17 marca 2022 r. w sprawie II C 1228/19 zasądził 1 000 zł przy żądaniu 20 000 zł, a Sąd Okręgowy w Warszawie wyrokiem z 7 lutego 2023 r. w sprawie III C 280/22 zasądził 1 500 zł przy żądaniu 30 000 zł, przy czym publiczne omówienia wskazywały, że to drugie orzeczenie było wtedy nieprawomocne. Dwa kazuistyczne rozstrzygnięcia nie wyznaczają jeszcze typowej stawki: pokazują raczej, że sądy podchodzą do takich żądań ostrożnie i ważą charakter danych oraz realność zagrożenia. Ciężar finansowy przy dużym wycieku bierze się nie z pojedynczej kwoty, lecz z efektu masowego.

Osobno działa mechanizm zgłoszeniowy. Art. 33 RODO wymaga zgłoszenia naruszenia organowi bez zbędnej zwłoki, w miarę możliwości w ciągu 72 godzin od stwierdzenia, chyba że ryzyko dla osób jest mało prawdopodobne. Przy promptach zawierających hasła, tokeny, dane finansowe, informacje zdrowotne albo tajemnicę zawodową obrona tezy o niskim ryzyku byłaby bardzo trudna. Art. 34 dodaje obowiązek zawiadomienia samych osób, gdy ryzyko jest wysokie, i to zawiadomienia użytecznego, czyli wskazującego zmianę haseł, rotację kluczy API, zastrzeżenie karty i wzmożoną czujność wobec phishingu. Każde naruszenie trzeba udokumentować na podstawie art. 33 ust. 5, także to niezgłoszone, a niepewność co do liczby osób nie usprawiedliwia czekania, skoro art. 33 ust. 4 pozwala uzupełniać informacje sukcesywnie.

I rzecz, o której często się zapomina: usunięcie rozmowy nie unieważnia skopiowanego hasła ani tokenu. Jeżeli w promptach kiedykolwiek pojawiły się klucze API, jedyną skuteczną reakcją jest ich rotacja.

Kancelarie, tajemnica zawodowa i pozorna anonimizacja

Dla mnie i dla koleżanek oraz kolegów z zawodu ta sprawa ma dodatkowe ostrze. Wklejenie akt, opinii, danych zdrowotnych czy strategii procesowej do konsumenckiego narzędzia AI może naruszyć jednocześnie RODO, umowę z klientem i tajemnicę zawodową z art. 3 ust. 3 do 6 ustawy o radcach prawnych albo art. 6 Prawa o adwokaturze. RODO w motywach 75 i 85 traktuje utratę poufności danych objętych tajemnicą zawodową jako szczególnie poważne ryzyko, a legalne powierzenie danych dostawcy nie znosi obowiązku zachowania tajemnicy.

Nie pomaga też anonimizacja polegająca na wykreśleniu nazwiska. Stan faktyczny, nazwa projektu, daty, wartość transakcji i konfiguracja stron potrafią zidentyfikować sprawę lepiej niż imię i nazwisko. Regulamin dostawcy nie zastąpi tu własnej oceny powierzenia, retencji, transferów poza EOG i realnej możliwości trwałego usunięcia danych.

Podobny problem dotyczy tajemnicy przedsiębiorstwa. Ochrona z art. 11 ustawy o zwalczaniu nieuczciwej konkurencji obejmuje informacje, wobec których przedsiębiorca podjął przy zachowaniu należytej staranności działania w celu utrzymania ich poufności. Brak jakichkolwiek zasad korzystania z AI osłabia tę argumentację, choć sam w sobie nie musi automatycznie pozbawiać informacji ochrony.

Shadow AI, czyli gdzie naprawdę zaczyna się wyciek

Materiał analizowany przez Cyble to w dużej mierze zapis tego, co ludzie wklejają do czatu w codziennej pracy. Kod, dane kandydatów, wynagrodzenia, informacje o klientach, czasem dane zdrowotne. Polityka „nie wklejamy danych do AI” niczego tu nie załatwia, jeżeli nie towarzyszą jej zatwierdzone narzędzia, ograniczenia techniczne, wykrywanie sekretów przed wysłaniem promptu oraz działania służące zapewnieniu odpowiedniego poziomu kompetencji AI, których od 2 lutego 2025 r. wymaga art. 4 AI Act. Szkolenie jest jednym ze środków, a nie jedynym; równie dobrze liczą się instrukcje, wsparcie techniczne i dobór narzędzi do doświadczenia zespołu.

Pracodawca nie uwolni się od odpowiedzialności samym wskazaniem, że pracownik złamał instrukcję. W wyroku C-741/21 z 11 kwietnia 2024 r. TSUE stwierdził, że administrator zwalnia się z odpowiedzialności z art. 82 dopiero wtedy, gdy wykaże, iż szkody w żaden sposób nie da mu się przypisać, a samo powołanie się na błąd osoby działającej pod jego kierownictwem takiego skutku nie wywołuje. Znaczenie ma cały system upoważnień, instrukcji, kontroli i środków technicznych.

AI Act nie jest tu główną podstawą oceny

Kusi, żeby całą sprawę podpiąć pod AI Act, ale chronologia na to nie pozwala. W lutym 2025 r. stosowano zasadniczo tylko przepisy o definicjach, zakazanych praktykach i kompetencjach w zakresie AI, obowiązujące od 2 lutego 2025 r. Obowiązki dostawców modeli ogólnego przeznaczenia weszły w fazę stosowania 2 sierpnia 2025 r., czyli już po incydencie. Art. 53 ust. 1 lit. d, który nakazuje dostawcom GPAI publikowanie ogólnego podsumowania treści użytych do treningu, nie dowodzi zresztą niczego o OmniGPT, skoro agregator udostępniający cudze modele nie staje się z tego powodu dostawcą każdego z nich.

Kalendarz stosowania AI Act zmieniło rozporządzenie (UE) 2026/1744, opublikowane 24 lipca 2026 r. i obowiązujące od 27 lipca 2026 r., które znowelizowało m.in. art. 113. Dla firm liczą się trzy daty. 2 sierpnia 2026 r. zaczyna się stosowanie art. 50, czyli obowiązków przejrzystości. Systemy generatywne wprowadzone do obrotu przed tym dniem mają czas na dostosowanie do art. 50 ust. 2 do 2 grudnia 2026 r. Obowiązki dla części systemów wysokiego ryzyka przesunięto na 2 grudnia 2027 r. i 2 sierpnia 2028 r.

Art. 50 nie jest jednolitym nakazem oznaczania każdej treści AI przez każdą firmę, ponieważ zakres zależy od roli podmiotu oraz rodzaju systemu i treści. Dostawca systemu wchodzącego w bezpośrednią interakcję z człowiekiem projektuje go tak, by osoba wiedziała, że rozmawia z maszyną. Dostawca systemu generującego treści syntetyczne oznacza wynik w formacie odczytywalnym maszynowo. Stosujący system rozpoznawania emocji albo kategoryzacji biometrycznej informuje osoby nim objęte. Stosujący, który tworzy deepfake, ujawnia sztuczne pochodzenie materiału, a stosujący publikujący tekst przeznaczony do informowania opinii publicznej o sprawach istotnych publicznie ujawnia jego generowanie przez AI, chyba że treść przeszła weryfikację redakcyjną i ktoś odpowiada za nią redakcyjnie. Równolegle Komisja przez Biuro ds. AI zyskuje narzędzia nadzorcze wobec dostawców GPAI.

Warstwa krajowa dopiero się uruchamia. Ustawa z 3 lipca 2026 r. o systemach sztucznej inteligencji, ogłoszona 27 lipca 2026 r. w Dz.U. 2026 poz. 1003, przewiduje utworzenie Komisji Rozwoju i Bezpieczeństwa Sztucznej Inteligencji. Wchodzi w życie zasadniczo 11 sierpnia 2026 r., część przepisów obowiązuje od 28 lipca 2026 r., a kolejne zaczną obowiązywać 28 października 2026 r. Znaczenie praktyczne, czyli działający organ nadzoru rynku i tryb skargowy, ustawa nabędzie więc dopiero w kolejnych miesiącach. Żaden z tych przepisów nie działa wstecz i żaden nie zastępuje RODO w ocenie wycieku.

Mity o wycieku danych OmniGPT

Kilka tez, które w tej sprawie krążą jako oczywiste, wymaga sprostowania.

Teza pierwsza: skoro doszło do wycieku, art. 32 RODO został naruszony. Wyroki C-340/21 i C-687/21 mówią co innego. Wyciek jest poważnym sygnałem wymagającym wyjaśnienia, nie automatycznym rozstrzygnięciem.

Teza druga: dane były nieszyfrowane. Publikacja w Microsoft Community, aktualizowana w październiku 2025 r., przywołuje OmniGPT jako przykład braku szyfrowania danych w spoczynku, ale nie powołuje się na żaden raport kryminalistyczny. To, że sprawca pokazał dane w postaci jawnej, nie rozstrzyga, czy baza była zaszyfrowana na dysku i odszyfrowywana przez aplikację, czy pozyskana po przejęciu uprzywilejowanej sesji.

Teza trzecia: każdy poszkodowany dostanie odszkodowanie. C-300/21 wymaga szkody i związku przyczynowego, choć bez progu dotkliwości, a C-340/21 dopuszcza, by samą szkodą była racjonalnie uzasadniona obawa przed nadużyciem. W polskiej doktrynie Katarzyna Ciućkowska krytycznie oceniła zasądzanie zadośćuczynienia na podstawie art. 448 k.c. przy incydentach tworzących jedynie zagrożenie prywatności bez dalszych następstw; nie kwestionuje przy tym samej dopuszczalności roszczeń z art. 82 RODO. Rozstrzygać będą charakter danych i realność zagrożenia.

Teza czwarta: zgoda to jedyna możliwa podstawa rozwijania modeli AI. Europejska Rada Ochrony Danych w opinii 28/2024 z 17 grudnia 2024 r. dopuszcza rozważenie prawnie uzasadnionego interesu, ale wymaga konkretnego celu, testu niezbędności i testu równowagi. Ta sama opinia rozróżnia model anonimowy od modelu zawierającego dane osobowe i przypomina, że bezprawne pozyskanie danych na etapie treningu może rzutować na legalność późniejszego korzystania z modelu.

Teza piąta: dane publicznie dostępne są wolne. Nie są, zwłaszcza gdy chodzi o dane zdrowotne i inne kategorie z art. 9 RODO. Świadome opublikowanie jednej informacji nie oznacza zgody na masowe agregowanie dalszych danych i budowanie profilu, co Trybunał podkreślił w wyroku C-446/21 z 4 października 2024 r. Po stronie prawa autorskiego art. 4 dyrektywy 2019/790 dopuszcza eksplorację tekstów i danych tylko wobec utworów legalnie dostępnych i przy braku skutecznego zastrzeżenia praw, więc nie legalizuje ani sięgania po prywatne repozytorium, ani obchodzenia zabezpieczeń.

Jak firmy powinny reagować na ryzyko wycieku danych u agregatora AI

Dla przedsiębiorcy wniosek brzmi prosto: audyt modelu bazowego bez audytu agregatora, wtyczek, agentów i podprocesorów jest audytem połowicznym. Zacznij od ustalenia roli dostawcy. Jeżeli przetwarza prompty wyłącznie na polecenie firmy, potrzebna jest umowa powierzenia z art. 28 RODO. Jeżeli sam decyduje o celach, na przykład prowadzi analitykę albo ulepsza własny produkt, występuje jako odrębny administrator lub współadministrator, a wtedy zamiast powierzenia trzeba sprawdzić jego podstawę prawną, obowiązek informacyjny wobec osób i ewentualne uzgodnienie z art. 26 RODO. Niezależnie od roli potrzebne są lista podprocesorów, zasady transferu poza EOG, prawo do audytu i umowny termin zgłoszenia incydentu krótszy niż ustawowe 72 godziny. Do tego mechanizmy techniczne, które nie pozwolą wysłać w prompcie klucza API ani numeru PESEL.

Dla działu prawnego i compliance sprawa OmniGPT jest wygodnym materiałem szkoleniowym właśnie dlatego, że nie została potwierdzona. Pokazuje, jak twierdzenie sprzedawcy z forum przestępczego staje się po kilkunastu miesiącach „wyciekiem danych treningowych z postępowaniami regulatorów”. W materiałach o AI warto trzymać rejestr, który konsekwentnie oddziela fakt od twierdzenia napastnika, analizy eksperckiej i hipotezy prawnej.

Dla pracownika wniosek jest jeszcze prostszy. Wszystko, co wkleisz do czatu, gdzieś ląduje, zwykle na dłużej, niż sądzisz, i w miejscu, którego nie widzisz. Jeżeli w firmie nie ma zatwierdzonego narzędzia, to nie znaczy, że wolno użyć dowolnego.

Chętnie przejdę z Tobą przez taki przegląd u Ciebie w firmie: mapę przepływu danych w narzędziach AI, ustalenie ról i umowy powierzenia wraz z listą podprocesorów, politykę AI z realnymi ograniczeniami technicznymi, ocenę ryzyka pod AI Act i procedurę na wypadek incydentu u dostawcy. Pracuję też przy wdrożeniach AI, automatyzacji obiegu dokumentów i podpisach elektronicznych, więc zwykle da się to poukładać przy okazji porządkowania procesów, a nie obok nich.

Sprawdzasz, czy dane Twojej firmy są bezpieczne u dostawcy AI?

Agregator to kolejny podmiot w łańcuchu, a odpowiedzialność wobec klientów i UODO zostaje po stronie firmy. Sprawdzam umowy z dostawcami, zakres powierzenia i to, co realnie trafia do modelu. Zobacz compliance i RODO albo napisz do mnie.

Tekst ma charakter informacyjny i nie zastępuje indywidualnej porady prawnej.

Źródła dotyczące wycieku danych OmniGPT i RODO

• Cyble Research and Intelligence Labs, analiza plików przedstawianych jako dane OmniGPT, 21 lutego 2025 r. link.

• CSO Online, relacja o wystawieniu danych na sprzedaż przez użytkownika „Gloomer”, 12 lutego 2025 r. link.

• Forcepoint, komentarz o domniemanym incydencie i ryzyku shadow AI, 5 marca 2025 r. link.

• NSFOCUS via Security Boulevard, analiza pięciu incydentów LLM i uwaga o nieustalonej ścieżce ataku, 10 marca 2025 r. link.

• Microsoft Community Hub, materiał przywołujący OmniGPT jako przykład braku szyfrowania danych w spoczynku, aktualizacja z 19 października 2025 r. link.

• Hackers4u, wtórny opis incydentu dodający niepotwierdzone elementy, traktuję jako źródło niewiarygodne. link.

• Dyskusja na oficjalnym subreddicie OmniGPT o opcji rezygnacji z treningu, lipiec 2024 r. link.

• Rozporządzenie (UE) 2016/679, RODO, tekst polski. link.

• Rozporządzenie (UE) 2024/1689, AI Act, tekst polski, w tym art. 50 i 113. link.

• Rozporządzenie (UE) 2026/1744 zmieniające AI Act, opublikowane 24 lipca 2026 r., obowiązujące od 27 lipca 2026 r. link.

• Komisja Europejska, kalendarz stosowania przepisów AI Act. link.

• Komisja Europejska, FAQ o podsumowaniu treści treningowych dla dostawców GPAI. link.

• Ustawa z 3 lipca 2026 r. o systemach sztucznej inteligencji, Dz.U. 2026 poz. 1003. link.

• Rządowe Centrum Legislacji, status wejścia w życie ustawy o systemach sztucznej inteligencji. link.

• Ustawa z 10 maja 2018 r. o ochronie danych osobowych, tekst jednolity Dz.U. 2019 poz. 1781 ze zm. link.

• Ustawa z 16 kwietnia 1993 r. o zwalczaniu nieuczciwej konkurencji, tekst jednolity Dz.U. 2026 poz. 85. link.

• Ustawa z 6 lipca 1982 r. o radcach prawnych, tekst jednolity Dz.U. 2024 poz. 499 ze zm. link.

• Ustawa z 26 maja 1982 r. Prawo o adwokaturze, tekst jednolity Dz.U. 2024 poz. 1564 ze zm. link.

• Wyrok TSUE z 14 grudnia 2023 r., C-340/21, Natsionalna agentsia za prihodite, ECLI:EU:C:2023:986. link.

• Wyrok TSUE z 4 maja 2023 r., C-300/21, Österreichische Post. link.

• Wyrok TSUE z 25 stycznia 2024 r., C-687/21, MediaMarktSaturn, ECLI:EU:C:2024:72. link.

• Wyrok TSUE z 11 kwietnia 2024 r., C-741/21, juris, ECLI:EU:C:2024:288. link.

• Wyrok TSUE z 4 października 2024 r., C-446/21, Schrems. link.

• Prezes UODO, ocena wyroku C-741/21, 7 czerwca 2024 r. link.

• UODO, przypomnienie o obowiązku zgłaszania naruszeń, 24 stycznia 2024 r. link.

• UODO, stanowisko dotyczące korzystania z DeepSeek, 6 lutego 2025 r. link.

• EROD, opinia 28/2024 o ochronie danych w modelach AI, 17 grudnia 2024 r. link.

• EROD, wytyczne 01/2021 o przykładach zgłaszania naruszeń. link.

• Dyrektywa (UE) 2019/790 w sprawie prawa autorskiego na jednolitym rynku cyfrowym. link.

• Wyrok SO Warszawa-Praga z 17 marca 2022 r., II C 1228/19, żądanie 20 000 zł, zasądzono 1 000 zł. link.

• Wyrok SO w Warszawie z 7 lutego 2023 r., III C 280/22, żądanie 30 000 zł, zasądzono 1 500 zł, według publicznych omówień nieprawomocny. link.

• K. Ciućkowska, glosa do wyroku III C 1169/19, 2024 r. link.