Jedno błędne kliknięcie nie wyłączy prądu w całym kraju. Ale zaplanowany cyberatak, wspomagany przez zaawansowane modele sztucznej inteligencji, może wywołać efekt domina. Giganci AI już zastanawiają się, kto zapłaci za taki kryzys polityczną cenę i jak wpłynąć na regulacje, które powstaną w jego następstwie.
9 października Maria Curi, dziennikarka serwisu Axios zajmująca się polityką technologiczną, opisała przygotowania kierownictwa OpenAI, Anthropic i innych firm na wypadek sytuacji, w której incydent z udziałem sztucznej inteligencji wywoła gwałtowną reakcję społeczną i polityczną. Czytaj: wielki kryzys. Axios pisze o scenariuszach „publicznego i politycznego buntu” po katastrofalnym incydencie. Rozpatrywano przede wszystkim cyberatak uderzający w usługi finansowe, sieć, a także infrastrukturę krytyczną, taką jak dostawy prądu czy wody. Rozmówcy dziennikarki przekazali jej również, że firmy chcą przygotować argumenty, które pozwolą im wpływać na regulacje uchwalane po takim kryzysie.
Nie ma obecnie informacji o wykrytym planie ataku ani pewności, że do takiej katastrofy dojdzie. Axios opisuje wyłącznie ćwiczenia i analizowane scenariusze. Część rozmówców, którzy poprosili o anonimowość, uważa jednak, że taki incydent może nastąpić nawet w ciągu 6–12 miesięcy. Dziennikarka próbowała porozmawiać o sprawie z rzecznikami firm. OpenAI potwierdziło prowadzenie ćwiczeń przygotowawczych, podkreślając, że „nie uważa omawianych zdarzeń za nieuchronne”. Anthropic odmówił komentarza. To nie pierwszy raz, gdy analizowany jest „czarny” scenariusz z udziałem AI. Ten wydaje się mieć jednak inne podłoże.
Przejąć kontrolę nad elektrownią
Zacznijmy od tego, jak mógłby wyglądać taki scenariusz. Pracownik firmy obsługującej miejską infrastrukturę otrzymuje wiadomość przypominającą pilne zgłoszenie od dostawcy. Otwiera link i wpisuje dane na fałszywej stronie. Napastnicy przejmują dostęp do części firmowych usług. AI pomaga im szybciej rozpoznać uprawnienia i znaleźć błędy w systemie. Luki w zabezpieczeniach, na przykład wynikające z niewłaściwego oddzielenia sieci biurowej od przemysłowej, pozwalają atakującym dotrzeć do systemów sterowania.
Tego samego dnia w kilku dzielnicach miasta gaśnie światło. Niektóre stacje bazowe przechodzą na zasilanie rezerwowe, a następnie tracą łączność. Terminal w sklepie odmawia autoryzacji. Wodociągi uruchamiają procedury awaryjne. Mieszkańcy są zdezorientowani, sieci społecznościowe huczą od domysłów, a politycy oskarżają się nawzajem. Dochodzi do krajowego kryzysu.
Opisany łańcuch zdarzeń nie jest jednak automatyczny. Samo kliknięcie w link nie pozwoli nikomu przejąć kontroli nad elektrownią, nawet przy użyciu zaawansowanego modelu AI. Słabości technicznych i organizacyjnych musiałoby być więcej. Nie każdy blackout oznacza brak internetu, a awaria płatności nie musi wynikać z uszkodzenia sieci energetycznej. Współczesne systemy mają wiele zabezpieczeń: separację sieci, redundancję, czyli celowe powielanie elementów, zabezpieczenia fizyczne, a nawet procedury ręcznej obsługi. Ryzyko ataku rośnie, gdy zdalny dostęp jest zbyt szeroki, a uprawnienia administratorów nadmierne. AI może dodatkowo ułatwić atak, przyspieszając analizę dużej liczby informacji, pomagając w tworzeniu przekonujących wiadomości phishingowych czy wyszukiwaniu luk w systemach.
11 października brytyjski serwis informatyczny „The Register”, jeden z najpopularniejszych na świecie, opisał badania Booz Allen Hamilton (BAH), amerykańskiej firmy specjalizującej się w usługach dla sektora rządowego, obronnego i wywiadowczego. W październikowych testach laboratoryjnych eksperci BAH wykazali, że zaawansowane modele sztucznej inteligencji potrafią w ciągu kilku minut przeprowadzić skuteczne ataki na przemysłowe systemy sterowania. W warunkach laboratoryjnych modele osiągnęły cele w ośmiu scenariuszach związanych z takimi systemami. W jednym z testów przejście od naruszenia zabezpieczeń na brzegu sieci do działań wewnątrz środowiska przemysłowego zajęło nieco ponad 16 minut. Modele i szczegóły testów nie zostały ujawnione.
Wcześniej, w lutym, Gartner, jedna z najważniejszych i najbardziej wpływowych amerykańskich firm analityczno-badawczych, prognozowała, że do 2028 r. błędnie skonfigurowana AI doprowadzi do wyłączenia krajowej infrastruktury krytycznej w jednym z państw G20 (opisywana prognoza dotyczyła awarii związanej z błędnie skonfigurowaną sztuczną inteligencją w infrastrukturze cyberfizycznej).
Niemal w każdym scenariuszu na pierwszym miejscu znajduje się prąd. To energia elektryczna zasila pompy, systemy chłodzenia, sygnalizację, stacje telekomunikacyjne i część systemów opieki zdrowotnej. Choć placówki takie jak szpitale mają zwykle własne zasilanie awaryjne, jego wydajność i czas pracy są ograniczone. Woda i kanalizacja wymagają pomp, a telekomunikacja służy nie tylko przekazywaniu informacji, ale też koordynowaniu napraw.
Brak energii mógłby doprowadzić do załamania łańcuchów dostaw, a w konsekwencji do potężnego kryzysu. Jego skutki rozkładałyby się nierówno. Osoby korzystające ze sprzętu medycznego, seniorzy, mieszkańcy wysokich pięter oraz ludzie bez gotówki lub własnego transportu odczuliby je szybciej. W ciągu kilku godzin narastałyby trudności komunikacyjne i transportowe, a przy dłuższej awarii wzrosłoby ryzyko problemów z dostępem do wody, żywności i opieki medycznej.
Ponadto po takim incydencie kluczowe byłoby ustalenie, kto faktycznie przeprowadził atak i z jakiego terytorium działał. Czy ktoś mu pomagał? Model AI może być narzędziem użytym przez przestępcę, grupę sponsorowaną przez państwo albo osobę działającą samodzielnie. Nie oznacza to automatycznie odpowiedzialności całego państwa, w którym model powstał. Pochopne oskarżenia mogłyby zaostrzyć relacje międzypaństwowe, co samo w sobie również może być celem ataku.
Dużo czerwonych guzików, czyli jak przeciwdziałać?
CISA, czyli amerykańska Agencja ds. Cyberbezpieczeństwa i Bezpieczeństwa Infrastruktury, w wytycznych „Principles for the Secure Integration of Artificial Intelligence in Operational Technology” z grudnia 2025 r. zaleca m.in. oddzielanie sieci IT od OT. Pierwsze służą do zarządzania informacjami i danymi w biurze, np. pocztą elektroniczną. Drugie sterują fizycznymi urządzeniami i maszynami w przemyśle, np. w elektrowniach. CISA zaleca również ograniczanie zdalnego dostępu, monitorowanie nietypowych połączeń i zmniejszanie zakresu uprawnień przyznawanych użytkownikom.
Brytyjskie National Cyber Security Centre (NCSC-UK), odpowiednik CISA (będący częścią agencji wywiadowczej), także zaleca bardzo restrykcyjne podejście do uprawnień, zgodne z zasadą Zero Trust, czyli braku domyślnego zaufania. Brytyjczycy ostrzegają, że podłączanie autonomicznych agentów AI i modeli językowych bezpośrednio do sieci sterujących urządzeniami tworzy nowe wektory ataków. NCSC zaleca, by przed wdrożeniem AI każda organizacja znała i klasyfikowała zasoby OT, co pozwoli dobrać odpowiednie zabezpieczenia. Od niedawna wspólne wytyczne agencji bezpieczeństwa coraz mocniej podkreślają potrzebę ograniczania ryzyka związanego z wykorzystaniem AI w środowiskach przemysłowych.
Także twórcy modeli mogą wprowadzać zabezpieczenia. Chodzi m.in. o ocenę zdolności modeli do przeprowadzania cyberataków, ograniczanie dostępu do narzędzi wykonujących krytyczne działania, niezależną weryfikację bezpieczeństwa czy możliwość szybkiego wycofania niebezpiecznych funkcji. Jedna z ważniejszych kwestii bezpieczeństwa, czyli tzw. granica kompetencji, wciąż kuleje. Firmy takie jak OpenAI czy Anthropic mogą ograniczać możliwości własnych interfejsów i udostępnianych narzędzi, ale nie mogą jednym poleceniem wyłączyć wszystkich kopii swoich modeli.
Proponowany w debacie tzw. „kill switch”, czyli awaryjny wyłącznik bezpieczeństwa, który pozwala człowiekowi natychmiast zatrzymać określoną usługę lub agenta AI, ma dziś sens wyłącznie jako mechanizm kontroli nad konkretnym systemem. Jako uniwersalny wyłącznik całej sztucznej inteligencji pozostaje jednak niewiarygodny.
Prawo ma swoją cenę
Skoro sprawa jest szeroko komentowana, dlaczego scenariusze opisane przez Axios są wyjątkowe? Chodzi o zagrożenie wynikające z faktu, że firmy oferujące modele AI, pod płaszczykiem przygotowywania polityków na reakcję po takim incydencie, mają oczywisty interes w kształtowaniu przyszłych regulacji.
Giganci, tacy jak OpenAI czy Anthropic, przygotowują scenariusze na wypadek „czarnego scenariusza” – np. zorganizowanego z użyciem AI cyberataku na banki czy elektrownie. Oficjalnie edukują polityków, jak reagować na taki kryzys. Ich rzeczywisty cel może być jednak inny: kto pierwszy pomoże politykom napisać procedury kryzysowe, ten zadecyduje, jak te procedury będą wyglądać. Korporacje chcą upewnić się, że nowe przepisy nie uderzą bezpośrednio w ich zyski, lecz pozwolą im kontrolować sposób regulacji rynku. Wprowadzenie surowych, odgórnych rygorów bezpieczeństwa (certyfikatów, audytów, drobiazgowej dokumentacji) może przy okazji uderzyć w mniejsze firmy. Dla giganta wydanie miliona dolarów na audyt zewnętrzny i armię prawników to drobny wydatek; dla startupu taki koszt może oznaczać bankructwo jeszcze przed wypuszczeniem produktu na rynek.
Małe firmy mówią już o tym wprost. 3 czerwca 2026 roku podczas tzw. okrągłego stołu Expert Voices na wydarzeniu New York Tech Week przedstawiciele i założyciele startupów oraz eksperci prawni zaalarmowali, że labirynt przepisów i wymóg kosztownych certyfikacji betonują pozycję gigantów i wręcz „miażdżą” innowacyjność mniejszych zespołów. W ich opinii wadliwie skonstruowane i niejasne prawo oddaje przyszłość technologii w ręce dominujących gigantów, jeszcze zanim startupy zdążą w ogóle rozwinąć skrzydła.
To nie są mrzonki. Z analizy opublikowanej przez „Guardiana” wynika, że Dolina Krzemowa pompuje dziesiątki milionów dolarów w komitety polityczne (Super PACs) i lobbing, aby blokować niekorzystne dla siebie ustawy regulacyjne. Organizacja Center for Democracy & Technology na bieżąco monitoruje walkę na szczeblu stanowym w USA. Kluczowy spór dotyczy tu odpowiedzialności prawnej: głównie tego, że giganci lobbują za przepisami przerzucającymi odpowiedzialność na wdrożeniowców (firmy, które kupują ich model i udostępniają go użytkownikom). Hipotetyczny przykład: jeśli system AI wygeneruje niebezpieczny błąd lub naruszy prawo, gigant chce uniknąć odpowiedzialności, twierdząc, że to wina klienta, który „źle użył narzędzia”. W dużym skrócie: gigant kupuje ustawy chroniące jego zyski, aby koszty jego błędów płacił klient.
Przeczytajcie też: „Gdzie moje Robuxy?”. Co wiadomo o oszustwach w Robloxie
.5042037947778868704.jpg/jcr:content/Krzysztof%20Sobczak.jpg)
