Nowe rozporządzenie USA o weryfikacji modeli AI. Konsekwencje dla firm w Polsce i Europie

W czerwcu 2026 roku doszło do ważnego wydarzenia na styku polityki bezpieczeństwa i rozwoju sztucznej inteligencji. Prezydent USA Donald Trump podpisał 2 czerwca 2026 roku wykonawcze rozporządzenie ustanawiające dobrowolny mechanizm weryfikacji najnowszych modeli AI pod kątem zagrożeń dla bezpieczeństwa narodowego. Decyzja ta ma znaczenie nie tylko dla amerykańskich firm technologicznych, ale również dla europejskich i polskich przedsiębiorstw korzystających z rozwiązań AI lub współpracujących z globalnymi dostawcami.

Dobrowolna weryfikacja, ale z realnymi konsekwencjami

Rozporządzenie, którego treść przytacza Associated Press, pozwala administracji federalnej na 30-dniowy przegląd zaawansowanych systemów AI przed ich publicznym udostępnieniem. Udział firm ma charakter dobrowolny, co było warunkiem akceptacji przez administrację. Jak wskazano w oficjalnym komunikacie Białego Domu, celem jest „zabezpieczenie infrastruktury krytycznej i wzmocnienie własnych cyberobron rządu”.

Kluczowym elementem jest to, że decyzja o tym, które modele zostaną poddane weryfikacji, należy do dyrektora Agencji Bezpieczeństwa Narodowego (NSA). Jak zauważa SecurityWeek w analizie rozporządzenia, taka koncentracja władzy budzi obawy części ekspertów. Juan Londoño z libertariańskiego Cato Institute ocenił, że przyznanie NSA tak dużego zakresu swobody to „niebezpieczny precedens”, który – w zależności od interpretacji – może być użyty do selekcjonowania firm według kryteriów pozamerytorycznych.

Kontrowersje wokół Claude Mythos i przyspieszone regulacje

Bezpośrednim impulsem do powstania rozporządzenia było ogłoszenie przez firmę Anthropic w kwietniu 2026 roku jej najnowszego modelu – Claude Mythos. Sprawa miała swój kontekst: firma toczyła wtedy spór prawny z administracją Trumpa dotyczący kontraktu z Pentagonem. Po premierze Mythos sekretarz skarbu Scott Bessent i szef Rezerwy Federalnej Jerome Powell zwołali nadzwyczajne spotkanie z prezesami banków z Wall Street, ostrzegając ich przed zdolnościami modelu do znajdowania luk bezpieczeństwa w oprogramowaniu. Dostęp do Claude Mythos został ograniczony do wąskiej grupy zaufanych partnerów, którą później rozszerzono o kolejne 150 organizacji.

Równolegle z rozporządzeniem Trumpa swój własny głos w dyskusji o tempie rozwoju AI zabrał sam Anthropic. W poście na blogu firma wezwała światowe laboratoria AI do wypracowania mechanizmu skoordynowanego wstrzymania lub spowolnienia prac na wypadek, gdyby ryzyko utraty kontroli nad systemami stało się zbyt duże. Jak szczegółowo opisuje SecurityWeek, przedstawiciele Anthropic argumentują, że obecne tempo ulepszeń, zwłaszcza w zakresie autonomicznego kodowania, może wkrótce doprowadzić do powstania systemu zdolnego do samodzielnego projektowania własnego następcy – zjawiska określanego jako „rekurencyjne samodoskonalenie”.

Naukowcy potwierdzają: AI tworzy złośliwe oprogramowanie nowej generacji

Ostrzeżenia firm nie pozostają w sferze teoretycznej. Zespół badaczy z Uniwersytetu w Toronto zaprezentował niedawno koncepcyjnego „robaka” AI, który samodzielnie dostosowuje swoją strategię hakerską podczas rozprzestrzeniania się między urządzeniami. Jak wynika z doniesień, narzędzie oparto na ogólnodostępnym, otwartym modelu AI, co znacząco obniża koszt przeprowadzania ataków. Jeden z głównych autorów badania, którego wypowiedź przytacza Associated Press, podkreślił, że „stary laptop w piwnicy, o którym zapomniałeś, może zostać użyty jako podstawa do ataku na szpitale czy sieci energetyczne”.

Ta informacja ma bezpośrednie przełożenie na codzienną praktykę firm. O ile do niedawna główne zagrożenie stanowiły dedykowane grupy atakujące konkretne, wartościowe cele, o tyle systemy oparte na AI potrafią automatyzować eksplorację sieci i znajdować słabe punkty nawet tam, gdzie ich wcześniej nie szukano.

Co oznaczają te zmiany dla polskich firm

Europejskie i polskie przedsiębiorstwa powinny śledzić rozwój tych regulacji z kilku powodów. Po pierwsze, amerykańskie przepisy często stają się punktem odniesienia dla późniejszych regulacji w Unii Europejskiej, w tym dla wdrażania dyrektywy NIS2 dotyczącej bezpieczeństwa sieci i systemów informacyjnych. Po drugie, wiele polskich firm korzysta z narzędzi AI dostarczanych przez amerykańskie podmioty – ograniczenia w dostępie do najnowszych wersji modeli mogą wpłynąć na ich funkcjonalność lub harmonogram aktualizacji.

Dla specjalistów ds. bezpieczeństwa w polskich firmach kluczowe wnioski są trzy. Po pierwsze, warto monitorować komunikaty dotyczące bezpieczeństwa modeli AI wykorzystywanych w organizacji – zwłaszcza tych, które mogą być uznane za „zaawansowane”. Po drugie, standardy takie jak Building Security In Maturity Model (BSIMM), o których przypomina w swoim raporcie Bruce Schneier, pozostają użytecznym narzędziem do oceny dojrzałości procesów bezpieczeństwa. Po trzecie, nadal najskuteczniejszą obroną jest konsekwentne stosowanie sprawdzonych praktyk: aktualizacji, segmentacji sieci, kopii zapasowych i cyberhigieny użytkowników. Żaden model AI, nawet najdoskonalszy, nie zastąpi dobrze zarządzanego środowiska IT.

W dłuższej perspektywie warto obserwować, czy pomysł skoordynowanego „zatrzymania” rozwoju AI przedstawiony przez Anthropic zyska wsparcie innych laboratoriów i rządów. Na razie rywalizacja rynkowa jest zbyt silna, by mówić o realnym wstrzymaniu prac, ale sam fakt, że główni gracze publicznie debatują nad takim scenariuszem, świadczy o skali wyzwania, przed którym stoimy.