{"id":9074,"date":"2026-03-30T22:57:01","date_gmt":"2026-03-30T22:57:01","guid":{"rendered":"https:\/\/architeles.eu\/ethics\/?p=9074"},"modified":"2026-03-31T06:05:02","modified_gmt":"2026-03-31T06:05:02","slug":"sledztwo-w-dobie-ai-analiza-dowodow-i-srodowiska-przestepstwa-w-celu-odtworzenia-zdarzen-i-wykazania-popelnienia-czynu-zabronionego","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/architeles.eu\/ethics\/index.php\/2026\/03\/30\/sledztwo-w-dobie-ai-analiza-dowodow-i-srodowiska-przestepstwa-w-celu-odtworzenia-zdarzen-i-wykazania-popelnienia-czynu-zabronionego\/","title":{"rendered":"\u015aledztwo w dobie AI \u2013 analiza dowod\u00f3w i \u015brodowiska przest\u0119pstwa w celu odtworzenia zdarze\u0144 i wykazania pope\u0142nienia czynu zabronionego."},"content":{"rendered":"

Wsp\u00f3\u0142czesna nauka o zbrodni oraz wymiar sprawiedliwo\u015bci znajduj\u0105 si\u0119 w bezprecedensowym punkcie zwrotnym, w kt\u00f3rym klasyczne metody dochodzeniowe krzy\u017cuj\u0105 si\u0119 z wyk\u0142adniczym rozwojem sztucznej inteligencji (AI), tworz\u0105c ca\u0142kowicie nowy paradygmat dowodowy. Algorytmy uczenia maszynowego, g\u0142\u0119bokie sieci neuronowe oraz zaawansowana analityka predykcyjna przesta\u0142y by\u0107 wy\u0142\u0105cznie domen\u0105 laboratori\u00f3w informatycznych, staj\u0105c si\u0119 integralnym i krytycznym narz\u0119dziem nowoczesnego procesu karnego. Niniejszy artyku\u0142 stanowi wyczerpuj\u0105c\u0105 i wieloaspektow\u0105 analiz\u0119 wp\u0142ywu sztucznej inteligencji na proces odtwarzania zdarze\u0144 przest\u0119pczych \u2013 od fundamentalnej redefinicji klasycznej zasady wymiany Locarda w cyfrowym \u015brodowisku, poprzez immersyjn\u0105, tr\u00f3jwymiarow\u0105 rekonstrukcj\u0119 miejsc zbrodni, a\u017c po niezwykle skomplikowane wyzwania natury etycznej, spo\u0142ecznej i procesowej, zwi\u0105zane z autentykacj\u0105 dowod\u00f3w w realiach dezinformacji i technologii deepfake. Zrozumienie tych zjawisk jest absolutnie kluczowe dla zagwarantowania rzetelno\u015bci \u015bledztwa oraz realizacji zasady prawdy materialnej w post\u0119powaniu karnym, w kt\u00f3rym technologia ma s\u0142u\u017cy\u0107 sprawiedliwo\u015bci, nie naruszaj\u0105c przy tym fundamentalnych praw jednostki.<\/b><\/p>\n

Wst\u0119p<\/strong><\/h2>\n

Na pocz\u0105tku XX wieku francuski pionier kryminalistyki, Edmond Locard, sformu\u0142owa\u0142 zasad\u0119, kt\u00f3ra na zawsze zdefiniowa\u0142a prac\u0119 \u015bledczych: \u201eka\u017cdy kontakt pozostawia \u015blad\u201d. Przez dziesi\u0119ciolecia oznacza\u0142o to poszukiwanie pod mikroskopem drobin szk\u0142a, pojedynczych w\u0142\u00f3kien czy zaschni\u0119tych kropli krwi. Dzi\u015b, w 2026 roku, postulat Locarda nie przesta\u0142 obowi\u0105zywa\u0107 \u2013 on po prostu zdigitalizowa\u0142 si\u0119 na naszych oczach. Wsp\u00f3\u0142czesny sprawca rzadziej gubi na miejscu zbrodni portfel, ale za to ka\u017cda jego wirtualna akcja \u2013 logowanie do routera, usuni\u0119cie wiadomo\u015bci czy modyfikacja wsp\u00f3\u0142rz\u0119dnych GPS w smartfonie \u2013 generuje nieusuwalne artefakty i zera i jedynki, kt\u00f3re krzycz\u0105 o jego obecno\u015bci.<\/p>\n

Rozw\u00f3j technologii doprowadzi\u0142 tradycyjny wymiar sprawiedliwo\u015bci do \u015bciany. Klasyczne metody dochodzeniowe, opieraj\u0105ce si\u0119 na ludzkiej percepcji, ton\u0105 w oceanie danych. Sytuacja, w kt\u00f3rej \u015bledczy musi manualnie przeanalizowa\u0107 terabajty dysk\u00f3w twardych, setki godzin nagra\u0144 z miejskiego monitoringu czy tysi\u0105ce stron billing\u00f3w, ca\u0142kowicie parali\u017cuje proces karny. W tym krytycznym momencie wdro\u017cenie sztucznej inteligencji (AI) przesta\u0142o by\u0107 intryguj\u0105c\u0105 innowacj\u0105 z Doliny Krzemowej, a sta\u0142o si\u0119 absolutn\u0105, strukturaln\u0105 konieczno\u015bci\u0105. Zaawansowane sieci neuronowe i analityka predykcyjna potrafi\u0105 w u\u0142amku sekundy kategoryzowa\u0107 dowody i wykrywa\u0107 wzorce zachowa\u0144, kt\u00f3rych przeci\u0105\u017cony ludzki m\u00f3zg po prostu by nie dostrzeg\u0142.<\/p>\n

Ta technologiczna rewolucja kryje w sobie jednak fundamentalne niebezpiecze\u0144stwo. Skrzy\u017cowanie bezdusznych algorytm\u00f3w z sal\u0105 s\u0105dow\u0105 zderza si\u0119 z prawem do rzetelnego procesu. Najpowa\u017cniejszym wyzwaniem jest tu problem \u201eczarnej skrzynki\u201d (black box). Co z tego, \u017ce maszyna z 99-procentow\u0105 pewno\u015bci\u0105 wska\u017ce winnego lub autentyczno\u015b\u0107 dowodu, je\u015bli przez stopie\u0144 skomplikowania algorytmu ani oskar\u017cyciel, ani obro\u0144ca nie s\u0105 w stanie w pe\u0142ni wyt\u0142umaczy\u0107 ludzkim j\u0119zykiem ca\u0142ego \u0142a\u0144cucha jej wnioskowania? Stajemy przed cywilizacyjnym dylematem: jak wykorzysta\u0107 gigantyczn\u0105, matematyczn\u0105 skuteczno\u015b\u0107 AI, nie oddaj\u0105c jednocze\u015bnie sprawiedliwo\u015bci w r\u0119ce kodu, kt\u00f3ry nie posiada moralno\u015bci, empatii ani zrozumienia ludzkiego kontekstu?<\/p>\n

Aby zrozumie\u0107 skal\u0119 tego zjawiska w tym artykule przeanalizujemy cztery obszary, w kt\u00f3rych\u00a0 Ai na nowo definiuje poj\u0119cie prawdy materialnej.<\/p>\n

    \n
  1. Rekonstrukcja \u015brodowiska przest\u0119pstwa (kryminalistyka wchodzi w tr\u00f3jwymiar i wirtualn\u0105 rzeczywisto\u015b\u0107)<\/li>\n
  2. Analityka w medycynie s\u0105dowej (algorytmy w roli asystent\u00f3w w prosektorium)<\/li>\n
  3. Kryminalistyka cyfrowa (DFIR) (jak opanowa\u0107 i przeanalizowa\u0107 gigabajty dowod\u00f3w)<\/li>\n
  4. Autentykacja dowod\u00f3w (prawda w s\u0105dzie w dobie dezinformacji i technologii deepfake)<\/li>\n<\/ol>\n

    Problem 1: Rekonstrukcja \u015brodowiska przest\u0119pstwa i miejsca zbrodni<\/strong><\/h2>\n

    \u015arodowisko przest\u0119pstwa to skomplikowany, wielowymiarowy uk\u0142ad przestrzenny i materialny. Tradycyjne metody ogl\u0119dzin, oparte na manualnych pomiarach, ta\u015bmach mierniczych, odr\u0119cznych szkicach i dwuwymiarowej fotografii kryminalistycznej, przez dekady stanowi\u0142y z\u0142oty standard. Dzi\u015b jednak wykazuj\u0105 pot\u0119\u017cne ograniczenia poznawcze, z kt\u00f3rymi wymiar sprawiedliwo\u015bci musi si\u0119 zmierzy\u0107. S\u0119dziowie i \u0142awnicy, pr\u00f3buj\u0105cy zrekonstruowa\u0107 w g\u0142owach u\u0142amkow\u0105 dynamik\u0119 morderstwa na podstawie p\u0142askich, wycinkowych obraz\u00f3w, s\u0105 nara\u017ceni na b\u0142\u0119dy interpretacyjne. Zrozumienie pola widzenia \u015bwiadka czy mechaniki uderzenia staje si\u0119 niezwykle trudne. Odpowiedzi\u0105 na ten kryzys jest integracja sztucznej inteligencji z systemami skanowania przestrzennego \u2013 technologia, kt\u00f3ra przenosi miejsce zbrodni do cyberprzestrzeni, tworz\u0105c jego absolutnie wiernego, cyfrowego bli\u017aniaka (digital twin).<\/p>\n

    Fundamentem tej rewolucji jest zaawansowana sensoryka i systemy skanowania tr\u00f3jwymiarowego, kt\u00f3re w ostatnich latach sta\u0142y si\u0119 powszechnie dost\u0119pne. Skanowanie laserowe LiDAR (Light Detection and Ranging), polegaj\u0105ce na emisji wi\u0105zek \u015bwiat\u0142a i mierzeniu czasu ich powrotu, pozwala wygenerowa\u0107 perfekcyjn\u0105 chmur\u0119 punkt\u00f3w przestrzeni. Co niezwykle istotne, technologia ta trafi\u0142a z drogich laboratori\u00f3w wprost do kieszeni policjant\u00f3w. Jak wykazuj\u0105 badania Kottnera i wsp\u00f3\u0142pracownik\u00f3w (2024), czujniki LiDAR wbudowane w komercyjne urz\u0105dzenia, takie jak iPhone 13 Pro, w po\u0142\u0105czeniu z aplikacjami bazuj\u0105cymi na AI (np. Recon-3D czy Scaniverse Pro), pozwalaj\u0105 na niemal natychmiastowe wygenerowanie tr\u00f3jwymiarowej dokumentacji. Nierzadko zast\u0119puje to tradycyjn\u0105 ta\u015bm\u0119 miernicz\u0105. Z kolei testy aplikacji Canvas 3D Pocket wykaza\u0142y margines b\u0142\u0119du na poziomie zaledwie 8%, co ca\u0142kowicie zmienia realia pracy patroli prewencji, kt\u00f3re jako pierwsze zabezpieczaj\u0105 teren zbrodni lub wypadku.<\/p>\n

    R\u00f3wnolegle w polskiej praktyce \u015bledczej standardem staj\u0105 si\u0119 dedykowane platformy analityczne, takie jak krakowski system V-SIM firmy CYBID. Oprogramowanie to \u0142\u0105czy modele 3D z zaawansowan\u0105 fizyk\u0105. Jego modu\u0142 CRASH, oparty na modelach wielobry\u0142owych, rekonstruuje wypadki komunikacyjne, podczas gdy modu\u0142 CRIME to pot\u0119\u017cne narz\u0119dzie kryminalistyczne. Algorytmy potrafi\u0105 w nim analizowa\u0107 mechanizm powstawania plam krwi (BPA) i bada\u0107 trajektorie pocisk\u00f3w na konfigurowalnych, anatomicznych modelach cia\u0142a. Z kolei na rozleg\u0142ych terenach otwartych dominuj\u0105 drony operacyjne, takie jak aktywnie wdra\u017cane przez Polsk\u0105 Policj\u0119 modele DJI Matrice 200. Wyposa\u017cone w g\u0142owice optoelektroniczne ze stabilizacj\u0105 3D i termowizj\u0105, wsp\u00f3\u0142pracuj\u0105 z algorytmami AI, kt\u00f3re w czasie rzeczywistym \u201ezszywaj\u0105\u201d setki zdj\u0119\u0107 z drona w sp\u00f3jn\u0105 ortomozaik\u0119. Modele predykcyjne potrafi\u0105 z nich automatycznie identyfikowa\u0107 bro\u0144 z precyzj\u0105 przekraczaj\u0105c\u0105 80%, a twarze z precyzj\u0105 97%. Wag\u0119 tych technologii doceni\u0142a Szko\u0142a Policji w Pile, inicjuj\u0105c mi\u0119dzynarodowe szkolenia dla funkcjonariuszy z ponad 20 pa\u0144stw.<\/p>\n

    Zwie\u0144czeniem ca\u0142ego procesu cyfrowej rekonstrukcji jest wirtualna rzeczywisto\u015b\u0107 (VR). Zeskanowane milimetr po milimetrze i przeanalizowane przez AI modele trafiaj\u0105 bezpo\u015brednio na sal\u0119 s\u0105dow\u0105. Decydenci procesowi \u2013 nak\u0142adaj\u0105c gogle VR \u2013 mog\u0105 w skali 1:1 \u201eprzenie\u015b\u0107 si\u0119\u201d w czasie i przestrzeni, by osobi\u015bcie zweryfikowa\u0107 zeznania. Jak pot\u0119\u017cne jest to narz\u0119dzie, udowodni\u0142 bezprecedensowy proces s\u0105dowy w Niemczech z 2016 roku. Przed s\u0105dem stan\u0105\u0142 w\u00f3wczas 94-letni Reinhold Hanning, by\u0142y stra\u017cnik SS oskar\u017cony o wsp\u00f3\u0142udzia\u0142 w zamordowaniu 170 tysi\u0119cy os\u00f3b w obozie koncentracyjnym Auschwitz. Jego kluczowa linia obrony przez lata opiera\u0142a si\u0119 na jednym, pozornie trudnym do obalenia twierdzeniu: Hanning utrzymywa\u0142, \u017ce pe\u0142ni\u0142 s\u0142u\u017cb\u0119 w innej cz\u0119\u015bci obozu, a ze swojej wie\u017cyczki stra\u017cniczej nie widzia\u0142 ani rampy selekcyjnej, ani krematori\u00f3w. Twierdzi\u0142, \u017ce o skali ludob\u00f3jstwa dowiadywa\u0142 si\u0119 jedynie z plotek, w zwi\u0105zku z czym nie mia\u0142 pe\u0142nej \u015bwiadomo\u015bci trwaj\u0105cej zbrodni.<\/p>\n

    Udowodnienie mu k\u0142amstwa po ponad siedemdziesi\u0119ciu latach graniczy\u0142o z cudem \u2013 ob\u00f3z zosta\u0142 cz\u0119\u015bciowo zniszczony przez wycofuj\u0105cych si\u0119 nazist\u00f3w, ukszta\u0142towanie terenu uleg\u0142o zmianie, a wok\u00f3\u0142 wyros\u0142y drzewa, kt\u00f3re zniekszta\u0142ca\u0142y wsp\u00f3\u0142czesn\u0105 perspektyw\u0119. Zwyk\u0142e zdj\u0119cia i p\u0142askie mapy archiwalne nie wystarcza\u0142y, by z ca\u0142\u0105 pewno\u015bci\u0105 przekona\u0107 s\u0119dzi\u00f3w. Wtedy do akcji wkroczyli eksperci z Bawarskiego Urz\u0119du Kryminalnego (LKA). Wykorzystuj\u0105c zaawansowane skanery laserowe, zbadali ka\u017cdy ocala\u0142y centymetr obozu, a brakuj\u0105ce elementy architektoniczne \u2013 zniszczone wie\u017ce i baraki \u2013 zrekonstruowali na podstawie oryginalnych, nazistowskich plan\u00f3w budowlanych. W ten spos\u00f3b powsta\u0142 fotorealistyczny, w pe\u0142ni interaktywny model 3D ca\u0142ego kompleksu.<\/p>\n

    Podczas procesu nast\u0105pi\u0142 moment, kt\u00f3ry na zawsze zmieni\u0142 oblicze \u015bwiatowego s\u0105downictwa. S\u0119dzia oraz eksperci, wykorzystuj\u0105c stanowiska wirtualnej rzeczywisto\u015bci, za\u0142o\u017cyli gogle VR i zostali cyfrowo przeniesieni dok\u0142adnie na wie\u017c\u0119 stra\u017cnicz\u0105 Hanninga. System odtworzy\u0142 warunki z 1944 roku, uwzgl\u0119dniaj\u0105c precyzyjny wzrost oskar\u017conego i jego unikalne pole widzenia. Wirtualna rekonstrukcja by\u0142a wstrz\u0105saj\u0105ca i bezlitosna dla obrony \u2013 bez cienia w\u0105tpliwo\u015bci udowodni\u0142a, \u017ce z tamtego konkretnego punktu Hanning mia\u0142 bezpo\u015bredni, niezak\u0142\u00f3cony niczym widok na ramp\u0119, gdzie przeprowadzano selekcj\u0119, oraz na dymy unosz\u0105ce si\u0119 z krematori\u00f3w. Fizycznie niemo\u017cliwe by\u0142o, aby nie wiedzia\u0142, w czym uczestniczy. Wobec tak absolutnego, tr\u00f3jwymiarowego dowodu, oskar\u017cony zosta\u0142 skazany.<\/p>\n

    To samo immersyjne podej\u015bcie, gwarantuj\u0105ce doj\u015bcie do obiektywnej prawdy materialnej, kszta\u0142tuje dzi\u015b polski wymiar sprawiedliwo\u015bci. Krajowa Szko\u0142a S\u0105downictwa i Prokuratury powo\u0142a\u0142a Pracowni\u0119 VR\/AI, gdzie w ramach projektu \u201eVeRdykt\u201d edukuje prawnik\u00f3w z zakresu wykorzystania wirtualnej rzeczywisto\u015bci do badania linii wzroku \u015bwiadka i analizowania miejsc zbrodni. Technologia ta drastycznie minimalizuje ryzyko pomy\u0142ek, kt\u00f3re przez lata wynika\u0142y z b\u0142\u0119dnej interpretacji opisowych protoko\u0142\u00f3w ogl\u0119dzin.<\/p>\n

    \"Germany<\/p>\n

    VR Auschwitz<\/span><\/p>\n


    \nProblem 2: Analityka w Patologii, Medycynie S\u0105dowej i Dowodach Fizycznych<\/strong><\/h2>\n

    Chocia\u017c globaln\u0105 dyskusj\u0119 o AI zdominowa\u0142y rozmowy o inwigilacji cyfrowej i analizie gigabajt\u00f3w danych, r\u00f3wnie rewolucyjne \u2013 cho\u0107 znacznie bardziej dyskretne \u2013 zmiany zachodz\u0105 w obszarze twardych dowod\u00f3w fizycznych i biologicznych. Patologia i medycyna s\u0105dowa to dyscypliny w ogromnym stopniu opieraj\u0105ce si\u0119 na wizualnej ocenie, manualnej precyzji i wieloletnim do\u015bwiadczeniu bieg\u0142ego. Dzi\u015b to do\u015bwiadczenie jest wspomagane przez narz\u0119dzia decyzyjne o niespotykanej dot\u0105d dok\u0142adno\u015bci. Jak dowodz\u0105 systematyczne przegl\u0105dy literatury z 2025 roku, algorytmy uczenia maszynowego wykazuj\u0105 pot\u0119\u017cn\u0105 skuteczno\u015b\u0107 w prosektoriach i laboratoriach kryminalistycznych. Prawdziwym prze\u0142omem sta\u0142a si\u0119 po\u015bmiertna diagnostyka obrazowa, czyli wirtualna autopsja (PMCT – Post-Mortem Computed Tomography). Zanim lekarz przyst\u0105pi do klasycznej, inwazyjnej sekcji zw\u0142ok, cia\u0142o jest skanowane, a sieci neuronowe potrafi\u0105 zautomatyzowa\u0107 proces segmentacji narz\u0105d\u00f3w i uk\u0142adu kostnego na obrazach z tomografu. Umo\u017cliwia to natychmiastowe wykrycie mikrop\u0119kni\u0119\u0107 ko\u015bci czy ukrytych wewn\u0119trznych krwotok\u00f3w, kt\u00f3rych lokalizacja w tradycyjny spos\u00f3b by\u0142aby niemal niemo\u017cliwa lub doprowadzi\u0142aby do zniszczenia dowodu.<\/span><\/p>\n

    R\u00f3wnie imponuj\u0105ce wyniki AI osi\u0105ga w balistyce ko\u0144cowej i analizie ran. Systemy klasyfikacyjne potrafi\u0105 z dok\u0142adno\u015bci\u0105 od 88% do nawet 98% analizowa\u0107 mikroskopijne otarcia nask\u00f3rka, stanowi\u0105c nieocenione wsparcie w identyfikacji kalibru, k\u0105ta strza\u0142u oraz jednoznacznym kategoryzowaniu ran wlotowych i wylotowych. Z kolei w dziedzinie genetyki sztuczna inteligencja drastycznie przyspieszy\u0142a automatyzacj\u0119 proces\u00f3w ekstrakcji i prognozowania profili DNA z mikroskopijnych ilo\u015bci materia\u0142u. Co fascynuj\u0105ce, nowym standardem staje si\u0119 analityka mikrobiomu \u2013 algorytmy osi\u0105gaj\u0105 dok\u0142adno\u015b\u0107 rz\u0119du 90% w ustalaniu pochodzenia geograficznego sprawcy lub ofiary wy\u0142\u0105cznie na podstawie unikalnej flory bakteryjnej pozostawionej na miejscu zbrodni.<\/span><\/p>\n

    Aby w pe\u0142ni zrozumie\u0107, jak algorytm ratuje \u015bledztwo tam, gdzie zawodzi ludzkie oko, warto spojrze\u0107 na procedur\u0119 zwan\u0105 testem na obecno\u015b\u0107 okrzemek (diatom test). To kluczowe badanie stosowane, gdy \u015bledczy musz\u0105 ustali\u0107, czy wy\u0142owiona z wody ofiara uton\u0119\u0142a, wci\u0105gaj\u0105c wod\u0119 do p\u0142uc, czy te\u017c zosta\u0142a zamordowana na l\u0105dzie, a jej cia\u0142o wrzucono do rzeki w celu zatarcia \u015blad\u00f3w. Dowodem s\u0105 okrzemki, czyli mikroskopijne jednokom\u00f3rkowe glony obecne w zbiornikach wodnych. Je\u015bli podczas toni\u0119cia wraz z wod\u0105 dostan\u0105 si\u0119 do krwiobiegu, a nast\u0119pnie do szpiku kostnego i narz\u0105d\u00f3w wewn\u0119trznych, bezspornie potwierdza to utoni\u0119cie jako przyczyn\u0119 zgonu. Tradycyjnie test ten stanowi koszmar dla laboranta, poniewa\u017c wymaga manualnego, wielogodzinnego poszukiwania pod mikroskopem setek mikroskopijnych form w zniszczonych tkankach ofiary. Proces ten jest \u017cmudny, wycie\u0144czaj\u0105cy i obarczony gigantycznym marginesem b\u0142\u0119du wynikaj\u0105cym z fizycznego przem\u0119czenia wzroku badacza.<\/span><\/p>\n

    Zastosowanie g\u0142\u0119bokich sieci neuronowych ca\u0142kowicie odwr\u00f3ci\u0142o t\u0119 sytuacj\u0119. Algorytmy wizyjne, trenowane na dziesi\u0105tkach tysi\u0119cy obraz\u00f3w mikroskopowych, potrafi\u0105 dzi\u015b samodzielnie skanowa\u0107 pr\u00f3bki. Jak wykazuj\u0105 najnowsze badania, AI wyszukuje i klasyfikuje okrzemki ze wsp\u00f3\u0142czynnikiem precyzji na poziomie 90% i czu\u0142o\u015bci\u0105 rz\u0119du 95%. Maszyna w kilka minut wykonuje prac\u0119, kt\u00f3ra cz\u0142owiekowi zajmowa\u0142a dni, drastycznie podnosz\u0105c wydajno\u015b\u0107 laboratori\u00f3w i gwarantuj\u0105c niepodwa\u017calno\u015b\u0107 diagnozy przed s\u0105dem.<\/span><\/p>\n

    Mimo tych fascynuj\u0105cych wynik\u00f3w, \u015brodowisko naukowe stawia tward\u0105 granic\u0119: sztuczna inteligencja to wy\u0142\u0105cznie technologia wspomagaj\u0105ca, a nie s\u0119dzia ostateczny. W niezale\u017cnych badaniach przeprowadzonych w 2024 roku testowano skuteczno\u015b\u0107 du\u017cych modeli j\u0119zykowych w analizie obraz\u00f3w z miejsc zbrodni. O ile modele \u015bwietnie radzi\u0142y sobie z klasycznymi, przewidywalnymi scenami zab\u00f3jstw, osi\u0105gaj\u0105c \u015bredni wynik 7.8 na 10, o tyle ponosi\u0142y spektakularn\u0105 pora\u017ck\u0119 w \u015brodowiskach wysoce chaotycznych i niestandardowych, takich jak pogorzeliska, gdzie ich skuteczno\u015b\u0107 spada\u0142a do poziomu 7.1. Zmienno\u015b\u0107 wydajno\u015bci system\u00f3w brutalnie udowadnia, \u017ce maszyna gubi si\u0119, gdy brakuje jasnych, wyuczonych wzorc\u00f3w. Ostateczna, hermeneutyczna ocena materia\u0142u dowodowego musi pozosta\u0107 w gestii ludzkiego intelektu, bo tylko cz\u0142owiek potrafi zrozumie\u0107 pe\u0142en kontekst ludzkiej tragedii.<\/span><\/p>\n

    \"Resistant<\/p>\n

    Problem 3: Kryminalistyka Cyfrowa (DFIR) i zarz\u0105dzenie potopem danych<\/strong><\/h2>\n

    Wsp\u00f3\u0142czesne laboratoria kryminalistyczne nie walcz\u0105 ju\u017c tylko z przest\u0119pcami, ale przede wszystkim z czasem i niewyobra\u017caln\u0105 ilo\u015bci\u0105 danych. Ka\u017cdy zabezpieczony smartfon czy komputer to potencjalny punkt zwrotny w \u015bledztwie, ale te\u017c ogromne obci\u0105\u017cenie operacyjne.<\/p>\n

    1. Parali\u017c analityczny i „cyfrowy potop”<\/b><\/h3>\n

    Problem „backlog\u00f3w”, czyli narastaj\u0105cych op\u00f3\u017anie\u0144 w analizie dowod\u00f3w, sta\u0142 si\u0119 barier\u0105 dla wymiaru sprawiedliwo\u015bci. Z bada\u0144 wynika, \u017ce blisko 69% \u015bledczych nie dysponuje wystarczaj\u0105cym czasem, aby rzetelnie i kompleksowo przeanalizowa\u0107 zabezpieczone materia\u0142y cyfrowe. Praca, kt\u00f3ra kiedy\u015b wymaga\u0142a przejrzenia kilkunastu plik\u00f3w, dzi\u015b oznacza analiz\u0119 terabajt\u00f3w danych, co bez wsparcia technologicznego generuje wielotygodniowe zatory.<\/p>\n

    W odpowiedzi na te historyczne niedobory kadrowe, bran\u017ca wdro\u017cy\u0142a radykalne rozwi\u0105zania automatyzuj\u0105ce, kt\u00f3re zmieniaj\u0105 rol\u0119 technika z „przegl\u0105daj\u0105cego” w „nadzoruj\u0105cego” proces analityczny.<\/p>\n

    2. AI jako filtr: Wy\u0142uskiwanie „ig\u0142y w stogu siana”<\/b><\/h3>\n

    Kluczem do nowoczesnego \u015bledztwa jest priorytetyzacja \u015blad\u00f3w. Narz\u0119dzia takie jak Cellebrite Pathfinder czy Inseyets nie tylko gromadz\u0105 dane, ale aktywnie je interpretuj\u0105:<\/p>\n

      \n
    • \n

      Modu\u0142y „Watchlists”:<\/b> Automatycznie wykrywaj\u0105 okre\u015blone wzorce zachowa\u0144, \u017cargon przest\u0119pczy oraz s\u0142owa kluczowe ukryte w tysi\u0105cach rozm\u00f3w.<\/p>\n<\/li>\n

    • \n

      Rozpoznawanie wizualne:<\/b> Algorytmy AI b\u0142yskawicznie identyfikuj\u0105 na zdj\u0119ciach i filmach obiekty takie jak bro\u0144 czy narkotyki, a tak\u017ce wykorzystuj\u0105 systemy rozpoznawania twarzy do \u0142\u0105czenia os\u00f3b z r\u00f3\u017cnych materia\u0142\u00f3w dowodowych.<\/p>\n<\/li>\n

    • \n

      Transkrypcja i korelacja:<\/b> Systemy te potrafi\u0105 automatycznie tworzy\u0107 transkrypcje i t\u0142umaczenia rozm\u00f3w audio\/wideo, koreluj\u0105c je z histori\u0105 komunikacji w celu odtworzenia pe\u0142nej osi czasu zdarze\u0144. Pozwala to na drastyczn\u0105 redukcj\u0119 tzw. b\u0142\u0119d\u00f3w poznawczych \u015bledczego, kt\u00f3ry m\u00f3g\u0142by przeoczy\u0107 nieoczywiste powi\u0105zanie.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n

      \n

      Z akt \u015bledczych (Case Study \u2013 Cellebrite Pathfinder):<\/b> W hrabstwie Montgomery (Teksas) narz\u0119dzie Pathfinder odegra\u0142o kluczow\u0105 rol\u0119 w \u015bledztwie dotycz\u0105cym handlu fentanylem. AI b\u0142yskawicznie przeanalizowa\u0142a terabajty danych lokalizacyjnych i komunikator\u00f3w z urz\u0105dze\u0144 ofiary, rekonstruuj\u0105c pe\u0142n\u0105 o\u015b czasu. Zamiast wielomiesi\u0119cznej, r\u0119cznej analizy, system w kilka godzin wskaza\u0142 kluczowe powi\u0105zania, doprowadzaj\u0105c policj\u0119 bezpo\u015brednio do dostawcy narkotyk\u00f3w.<\/p>\n<\/blockquote>\n

      3. Generatywna AI: Nowy \u015bwiadek oskar\u017cenia<\/b><\/h3>\n

      W latach 2025-2026 kluczowym elementem wykazywania winy sta\u0142a si\u0119 analiza interakcji podejrzanych z modelami takimi jak ChatGPT. Narz\u0119dzia typu Magnet Axiom pozwalaj\u0105 na:<\/p>\n

        \n
      • \n

        Analiz\u0119 prompt\u00f3w:<\/b> Badanie zapyta\u0144 kierowanych do sztucznej inteligencji (np. pytania o to, jak unikn\u0105\u0107 wykrycia lub zatrze\u0107 \u015blady) pozwala na bezpo\u015brednie wykazanie premedytacji w post\u0119powaniu karnym.<\/p>\n<\/li>\n

      • \n

        Wsparcie dla nowych \u015brodowisk:<\/b> Automatyzacja obejmuje ju\u017c nie tylko standardowe komunikatory, ale i logi interakcji z zaawansowanymi modelami generatywnymi oraz przegl\u0105darkami opartymi na Chromium.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n

        4. Ochrona personelu i efektywno\u015b\u0107 bud\u017cetowa<\/b><\/h3>\n

        Sztuczna inteligencja pe\u0142ni r\u00f3wnie\u017c rol\u0119 „tarczy” dla zdrowia psychicznego funkcjonariuszy. Wykorzystanie AI w narz\u0119dziach takich jak Griffeye pozwala na:<\/p>\n

          \n
        • \n

          B\u0142yskawiczn\u0105 kategoryzacj\u0119 CSAM:<\/b> Automatyczna identyfikacja i izolacja materia\u0142\u00f3w przedstawiaj\u0105cych wykorzystywanie dzieci drastycznie redukuje czas, w kt\u00f3rym \u015bledczy musz\u0105 mie\u0107 kontakt z drastycznymi tre\u015bciami.<\/p>\n<\/li>\n

        • \n

          Zarz\u0105dzanie oparte na danych (Data-driven):<\/b> Dzi\u0119ki analityce predykcyjnej laboratoria mog\u0105 dzi\u015b przewidzie\u0107, ile czasu zajmie dana ekspertyza. Pozwala to na obiektywne planowanie bud\u017cet\u00f3w i zarz\u0105dzanie zasobami ludzkimi, co jest kluczowe w obliczu globalnych niedobor\u00f3w kadrowych w organach \u015bcigania.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n

          \n

          Z akt \u015bledczych (Case Study \u2013 Magnet Griffeye):<\/b> Agencja stanowa New York State Police wykorzysta\u0142a AI do walki z dystrybucj\u0105 materia\u0142\u00f3w z wykorzystywaniem nieletnich (CSAM). Oprogramowanie Griffeye samodzielnie przeczesa\u0142o no\u015bniki podejrzanego, automatycznie oznaczaj\u0105c i grupuj\u0105c nielegalne tre\u015bci. Pozwoli\u0142o to natychmiast uj\u0105\u0107 sprawc\u0119, a jednocze\u015bnie uchroni\u0142o technik\u00f3w policyjnych przed wielogodzinn\u0105, wyniszczaj\u0105c\u0105 psychicznie ekspozycj\u0105 na drastyczne obrazy.<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n
          Producent<\/th>\nNarz\u0119dzie<\/th>\nZastosowanie algorytm\u00f3w AI w analizie dowodowej<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n
          Cellebrite<\/strong><\/td>\nPathfinder<\/em><\/td>\nZaawansowana analityka \u015bledcza AI. Automatyczna transkrypcja i t\u0142umaczenie rozm\u00f3w wideo\/audio. Ekstrakcja kluczowych wniosk\u00f3w, priorytetyzacja \u015blad\u00f3w oraz korelacja historii komunikacji, rekonstrukcja osi czasu w celu redukcji b\u0142\u0119d\u00f3w poznawczych.<\/td>\n<\/tr>\n
          Cellebrite<\/strong><\/td>\nInseyets \/ Smart Search<\/em><\/td>\nModu\u0142 „Watchlists” wykrywaj\u0105cy okre\u015blone wzorce, \u017cargon przest\u0119pczy i s\u0142owa kluczowe w wynikach ekstrakcji. Rozpoznawanie twarzy, identyfikacja obiekt\u00f3w (broni, narkotyk\u00f3w) z materia\u0142\u00f3w zabezpieczonych z urz\u0105dze\u0144.<\/td>\n<\/tr>\n
          Magnet Forensics<\/strong><\/td>\nAxiom \/ Axiom Cyber<\/em><\/td>\nZautomatyzowane przetwarzanie komunikator\u00f3w prywatnych, wsparcie przegl\u0105darek Chromium. Wdra\u017canie system\u00f3w analizy log\u00f3w interakcji oskar\u017conych z generatywnymi modelami sztucznej inteligencji, takimi jak ChatGPT (analiza prompt\u00f3w).<\/td>\n<\/tr>\n
          Magnet Forensics<\/strong><\/td>\nGriffeye \/ Witness<\/em><\/td>\nB\u0142yskawiczne procesowanie ogromnych wolumen\u00f3w plik\u00f3w graficznych i wideo (DVR). Wykorzystanie AI do identyfikacji i izolacji materia\u0142\u00f3w wykorzystywania seksualnego dzieci (CSAM), co drastycznie redukuje obci\u0105\u017cenie psychiczne personelu \u015bledczego.<\/td>\n<\/tr>\n
          Axon<\/strong><\/td>\nEcosystem AI<\/em><\/td>\nEkosystem AI wspomagaj\u0105cy zarz\u0105dzanie dowodami, systemy Fleet In-Car Camera oraz automatyzacja procedur biurokratycznych dla policji.<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

          Dzi\u0119ki implementacji wska\u017anik\u00f3w kompromitacji (IoC)<\/b> \u2013 czyli automatycznie wykrywanych \u015blad\u00f3w cyfrowej aktywno\u015bci przest\u0119pczej \u2013 oraz system\u00f3w zarz\u0105dzania dowodami, takich jak Axon Ecosystem AI<\/i>, policja przechodzi z modelu reaktywnego na predykcyjny.<\/p>\n

          Laboratoria mog\u0105 teraz nie tylko analizowa\u0107 to, co ju\u017c si\u0119 sta\u0142o, ale r\u00f3wnie\u017c realizowa\u0107 analityk\u0119 predykcyjn\u0105<\/b> \u2013 np. przewidywa\u0107 czas niezb\u0119dny na wykonanie ekspertyzy, co pozwala na obiektywne zarz\u0105dzanie bud\u017cetami i kadrami. Sztuczna inteligencja nie zast\u0119puje \u015bledczego, ale daje mu narz\u0119dzia, by w cyfrowym potopie danych odnale\u017a\u0107 to, co najwa\u017cniejsze \u2013 prawd\u0119 o zdarzeniu i dowody na premedytacj\u0119 sprawcy.<\/p>\n

          Problem 4: Autentykacja dowod\u00f3w, deepfake i walka o prawd\u0119 w s\u0105dzie<\/strong><\/h2>\n

          Prawdopodobnie najbardziej niszczycielskim zjawiskiem, z jakim mierzy si\u0119 dzi\u015b wymiar sprawiedliwo\u015bci w kontek\u015bcie nowych technologii, jest utrata zaufania do najbardziej fundamentalnych no\u015bnik\u00f3w dowodowych \u2013 obrazu i d\u017awi\u0119ku. Szybki rozw\u00f3j generatywnych modeli sztucznej inteligencji, w tym technologii text-to-image (np. Midjourney) czy algorytm\u00f3w klonowania g\u0142osu (voice cloning), sprawi\u0142, \u017ce stara zasada \u201ezobaczy\u0107 znaczy uwierzy\u0107\u201d uleg\u0142a ca\u0142kowitej destrukcji.<\/p>\n

          Znaczenie tego problemu jest gigantyczne: dowody multimedialne \u2013 od nagra\u0144 z kamer nasobnych policjant\u00f3w (bodycams), przez miejski monitoring i pods\u0142uchy, a\u017c po materia\u0142y z prywatnych smartfon\u00f3w \u2013 stanowi\u0105 podstaw\u0119 w ponad 80% proces\u00f3w s\u0105dowych w samych Stanach Zjednoczonych. Wraz ze wzrostem hiperrealizmu cyfrowych falsyfikat\u00f3w, ro\u015bnie nie tylko ryzyko skazania niewinnych obywateli i eskalacji wymusze\u0144, ale tak\u017ce niebezpiecze\u0144stwo skutecznego dyskredytowania prawdziwych dowod\u00f3w w sprawach tak powa\u017cnych, jak korupcja czy wykorzystywanie seksualne dzieci.<\/p>\n

          \"\"
          Real frames vs. Deepfake frames<\/figcaption><\/figure>\n

          \u201eDywidenda K\u0142amcy\u201d, czyli nowy dylemat Temidy<\/b><\/h3>\n

          Wybitni analitycy prawni alarmuj\u0105 o powstaniu nowego, niezwykle gro\u017anego fenomenu psychologiczno-prawnego, nazywanego \u201eDywidend\u0105 K\u0142amcy\u201d (Liar’s Dividend)<\/b>. Na sali rozpraw ten paradygmat materializuje si\u0119 w postaci tak zwanej \u201eobrony na deepfake\u201d.<\/p>\n

          Jak to dzia\u0142a w praktyce? Obro\u0144cy z pe\u0142n\u0105 premedytacj\u0105 podwa\u017caj\u0105 autentyczno\u015b\u0107 prawdziwych dowod\u00f3w obci\u0105\u017caj\u0105cych ich klient\u00f3w, sugeruj\u0105c s\u0119dziom lub \u0142awnikom, \u017ce kompromituj\u0105ce nagranie wideo to w rzeczywisto\u015bci zmanipulowany konstrukt sztucznej inteligencji. W ten spos\u00f3b prawnicy potrafi\u0105 wykorzysta\u0107 \u201eDywidend\u0119 K\u0142amcy\u201d, aby obali\u0107 legalnie zdobyty materia\u0142 z monitoringu miejskiego, zmuszaj\u0105c prokuratur\u0119 do powo\u0142ywania bardzo kosztownych bieg\u0142ych w celu udowodnienia jego autentyczno\u015bci. Cz\u0119sto samo zasianie tzw. uzasadnionej w\u0105tpliwo\u015bci (reasonable doubt) wystarczy, by zablokowa\u0107 kluczowy dow\u00f3d.<\/p>\n

          S\u0105dy powoli ucz\u0105 si\u0119 nawigowa\u0107 w tej nowej, cyfrowej mgle:<\/p>\n

            \n
          • \n

            Zdecydowane odrzucenie:<\/b> W kalifornijskim procesie Huang v. Tesla<\/i>, s\u0119dzia stanowczo odrzuci\u0142 zarzuty o rzekome spreparowanie przez AI nagrania wideo z wypadku, uznaj\u0105c je za bezpodstawne i lakoniczne.<\/p>\n<\/li>\n

          • \n

            Zatrwa\u017caj\u0105ca rzeczywisto\u015b\u0107:<\/b> Z drugiej strony, we wrze\u015bniu 2025 roku, s\u0105d w hrabstwie Alameda by\u0142 zmuszony do zawieszenia pow\u00f3dztwa i na\u0142o\u017cenia pot\u0119\u017cnych sankcji procesowych na strony, gdy bezspornie udowodniono, \u017ce przed\u0142o\u017cone w post\u0119powaniu zeznania wideo kluczowego \u015bwiadka by\u0142y ca\u0142kowicie sfabrykowanym materia\u0142em deepfake.<\/p>\n<\/li>\n

          • \n

            Taktyka w sprawach karnych:<\/b> W sprawach o pedofili\u0119 i eksploatacj\u0119 nieletnich oskar\u017ceni coraz cz\u0119\u015bciej powo\u0142uj\u0105 si\u0119 na to, \u017ce inkryminuj\u0105ce materia\u0142y zabezpieczone na ich dyskach to wy\u0142\u0105cznie twory sztucznej inteligencji, zmuszaj\u0105c organy \u015bcigania do anga\u017cowania zaawansowanych system\u00f3w weryfikacji.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n

            Cyfrowa kryminalistyka: Jak \u015bledczy demaskuj\u0105 algorytmy?<\/b><\/h3>\n

            W tej technologicznej wojnie o prawd\u0119 laboratoria kryminalistyczne nie pozostaj\u0105 bezbronne. Globalnym standardem \u2013 wykorzystywanym w ponad 100 krajach przez czo\u0142owe agencje rz\u0105dowe \u2013 sta\u0142o si\u0119 oprogramowanie firmy Amped Software, w szczeg\u00f3lno\u015bci pot\u0119\u017cne narz\u0119dzia Amped FIVE oraz Amped Authenticate. Realizuj\u0105 one rygorystyczny proces weryfikacji integralno\u015bci plik\u00f3w poprzez wieloetapow\u0105 analiz\u0119 fizyczn\u0105 i matematyczn\u0105:<\/p>\n

              \n
            • \n

              \u015aledzenie cyfrowego DNA:<\/b> Oprogramowanie skrupulatnie analizuje pe\u0142n\u0105 histori\u0119 cyklu \u017cycia pliku \u2013 ka\u017cda manipulacja oprogramowaniem graficznym pozostawia trwa\u0142y \u015blad w algorytmach kompresji (np. podw\u00f3jna kompresja JPEG) i strukturze metadanych, obna\u017caj\u0105c niewidoczne go\u0142ym okiem fa\u0142szerstwa.<\/p>\n<\/li>\n

            • \n

              Identyfikacja urz\u0105dzenia \u017ar\u00f3d\u0142owego (PRNU):<\/b> Kluczem jest zjawisko niejednorodno\u015bci reakcji fotodetektor\u00f3w na \u015bwiat\u0142o (PRNU – Photo Response Non-Uniformity), kt\u00f3re dzia\u0142a jak unikalny „odcisk palca” fizycznej matrycy w aparacie. Obraz wygenerowany przez AI lub sztucznie zmanipulowany nie b\u0119dzie posiada\u0142 tego sp\u00f3jnego, fizycznego szumu PRNU.<\/p>\n<\/li>\n

            • \n

              Analiza makroblok\u00f3w wideo:<\/b> W przypadku film\u00f3w modyfikowane fragmenty klatki wykazuj\u0105 anomalie w wektorach ruchu i kodowaniu strukturalnym, kt\u00f3re drastycznie odstaj\u0105 od statystyki oryginalnego strumienia wideo.<\/p>\n<\/li>\n

            • \n

              Zwalczanie ognia ogniem (Detekcja GAN):<\/b> Najpot\u0119\u017cniejsz\u0105 broni\u0105 bieg\u0142ych s\u0105 systemy oparte na tych samych technologiach, co deepfake’i \u2013 g\u0142\u0119bokich sieciach neuronowych (np. filtry „Face GAN Deepfake” czy „Diffusion Model Deepfake”). Filtr lokalizuje twarz i przypisuje jej wsp\u00f3\u0142czynnik pewno\u015bci (confidence score) od 0 do 1. Wyniki powy\u017cej 0.8 kategoryzowane s\u0105 z ogromn\u0105 pewno\u015bci\u0105 jako syntetyczne falsyfikaty (oznaczane kolorem czerwonym), a w przypadku portret\u00f3w z popularnych generator\u00f3w (jak Midjourney), systemy te wskazuj\u0105 niezwykle wysoki wsp\u00f3\u0142czynnik ufno\u015bci o fa\u0142szerstwie. Autentyczne wizerunki oznaczane s\u0105 na zielono.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n

              Dwie strony medalu: Od demaskowania AI po rekonstrukcj\u0119 niewidzialnego<\/b><\/h3>\n

              Cho\u0107 syntetyczne falsyfikaty to najbardziej medialne wyzwanie ostatnich lat, cyfrowa kryminalistyka na co dzie\u0144 toczy boje na jeszcze jednym, r\u00f3wnie wa\u017cnym froncie. Paradoksalnie, pot\u0119\u017cnym wyzwaniem dla wymiaru sprawiedliwo\u015bci pozostaj\u0105 materia\u0142y w 100% autentyczne, ale skrajnie nieczytelne. Kamery miejskiego monitoringu (CCTV) zniekszta\u0142caj\u0105 obraz, nocne nagrania ton\u0105 w cyfrowym szumie, a istotne detale zamazuj\u0105 si\u0119 w ruchu. W takich sytuacjach to samo zaawansowane oprogramowanie, kt\u00f3re przed chwil\u0105 demaskowa\u0142o deepfake’i (jak Amped FIVE), staje si\u0119 narz\u0119dziem do precyzyjnej, naukowo weryfikowalnej rekonstrukcji zdarze\u0144. Zastosowanie rygorystycznych algorytm\u00f3w pozwala ustabilizowa\u0107 obraz i wydoby\u0107 z chaosu twarde fakty, dopuszczalne przez s\u0105dy.<\/p>\n

              \"\"
              Amped FIVE w praktyce<\/figcaption><\/figure>\n

              Doskona\u0142ym dowodem na pot\u0119g\u0119 tej matematycznej analityki jest sprawa brutalnego morderstwa 47-letniej Clair Ablewhite z hrabstwa Nottinghamshire (2022 r.). \u015aledczy dysponowali autentycznym nagraniem z kamery s\u0105siada, na kt\u00f3rym wida\u0107 uciekaj\u0105cego sprawc\u0119, jednak szerokok\u0105tny obiektyw drastycznie zniekszta\u0142ca\u0142 proporcje jego sylwetki, uniemo\u017cliwiaj\u0105c identyfikacj\u0119. To, co dla ludzkiego oka by\u0142o bezu\u017cyteczn\u0105 plam\u0105 pikseli, dla oprogramowania \u015bledczego sta\u0142o si\u0119 kopalni\u0105 danych. Ekspert policyjny, wykorzystuj\u0105c narz\u0119dzie Undistort<\/i> na drodze odwrotnej projekcji, matematycznie „wyprostowa\u0142” zniekszta\u0142cony obraz, nani\u00f3s\u0142 wirtualn\u0105 siatk\u0119 3D i przeprowadzi\u0142 precyzyjn\u0105 fotogrametri\u0119. Obliczenie dok\u0142adnego wzrostu sprawcy bezpo\u015brednio z klatek wideo okaza\u0142o si\u0119 prze\u0142omowe \u2013 pozwoli\u0142o odrzuci\u0107 ni\u017cszych podejrzanych i powi\u0105za\u0107 sylwetk\u0119 z w\u0142a\u015bciwym m\u0119\u017cczyzn\u0105. Oparty na matematyce, weryfikowalny raport z oprogramowania nie pozostawi\u0142 obronie pola do manewru; przyparty do muru sprawca przyzna\u0142 si\u0119 do winy i zosta\u0142 skazany na do\u017cywocie. Ta sprawa udowadnia, \u017ce niezale\u017cnie od tego, czy \u015bledczy walcz\u0105 ze sztuczn\u0105 inteligencj\u0105, czy z u\u0142omno\u015bci\u0105 sprz\u0119tu, ich najpot\u0119\u017cniejsz\u0105 broni\u0105 pozostaje precyzyjna, cyfrowa analityka.<\/p>\n