Szczególnie mocno brzmi wcześniejsze ostrzeżenie agencji cyberbezpieczeństwa państw należących do sojuszu Five Eyes, czyli Stanów Zjednoczonych, Wielkiej Brytanii, Kanady, Australii i Nowej Zelandii. W czerwcu 2026 roku ich przedstawiciele stwierdzili, że najbardziej zaawansowane modele AI mogą fundamentalnie zmienić zarówno ofensywne, jak i defensywne możliwości w cyberprzestrzeni. Podsumowali tempo nadchodzącej zmiany słowami: "The timeline is not years, it is months". Nie oznacza to, że za kilka miesięcy inter
net stanie się całkowicie niebezpieczny. Ostrzeżenie dotyczy raczej gwałtownego spadku kosztu i czasu potrzebnego do wyszukiwania słabości, przygotowywania ataków oraz prowadzenia ich równolegle przeciwko wielu celom.
Najważniejszą zmianą nie musi być powstanie zupełnie nowych rodzajów cyberprzestępczości. Znacznie większym problemem może okazać się automatyzacja czynności, które wcześniej wymagały czasu, wiedzy oraz pracy człowieka. Zaawansowane modele potrafią analizować kod, wychwytywać potencjalne podatności, interpretować dokumentację techniczną i pomagać w wykonywaniu wielu kolejnych etapów zadania. Dla zespołów odpowiedzialnych za bezpieczeństwo jest to ogromna szansa, ponieważ te same możliwości można wykorzystać do szybszego wykrywania i naprawiania błędów. Problem polega na tym, że część takich zdolności może zostać wykorzystana również przez atakujących. Five Eyes ostrzega, że AI zwiększa szybkość, skalę i złożoność zagrożeń oraz obniża barierę wejścia dla części przestępców.
Do tej pory osoba atakująca dużą liczbę systemów musiała w znacznym stopniu automatyzować działania za pomocą specjalistycznych narzędzi albo angażować większy zespół. Rozwój agentów AI może sprawić, że część procesu stanie się bardziej autonomiczna. Model może pomagać analizować ogromną liczbę danych, wybierać najbardziej interesujące cele, dostosowywać działania do napotykanych warunków i kontynuować zadanie bez konieczności wydawania oddzielnego polecenia na każdym etapie. OpenAI informowało w sierpniu 2026 roku, że najnowsze wewnętrzne testy wskazują na szybki rozwój zdolności związanych z programowaniem agentowym i cyberbezpieczeństwem. Firma uznała, że nie może wykluczyć osiągnięcia przez jeden z rozwijanych modeli poziomu krytycznych zdolności cybernetycznych określonego w jej własnym systemie bezpieczeństwa.
Jednym z najbardziej oczywistych zastosowań AI jest automatyzacja socjotechniki. Dotychczas masowe wiadomości phishingowe stosunkowo często można było rozpoznać dzięki niezręcznemu językowi, błędom gramatycznym albo niepasującym szczegółom. Generatywna AI może tworzyć poprawne językowo wiadomości w wielu językach i łatwo dostosowywać ich styl do konkretnej grupy odbiorców. Może również pomagać przestępcom analizować publicznie dostępne informacje, dzięki czemu próba oszustwa może wyglądać bardziej wiarygodnie. Do tego dochodzą generowane głosy, obrazy i materiały wideo, które mogą zwiększać skuteczność prób podszywania się pod współpracownika, przełożonego czy członka rodziny. AI nie stworzyła phishingu, ale może umożliwić przygotowywanie znacznie większej liczby bardziej przekonujących prób oszustwa.
Drugim obszarem jest analiza podatności w oprogramowaniu. Systemy informatyczne dużych organizacji składają się często z tysięcy aplikacji, bibliotek i usług rozwijanych przez wiele lat. W części z nich istnieją błędy, które nie zostały jeszcze wykryte lub naprawione. Zaawansowana AI może pomagać przeglądać ogromne ilości kodu i szybciej identyfikować fragmenty wymagające sprawdzenia. Jest to niezwykle użyteczne dla obrońców, ale właśnie z tego samego powodu budzi obawy dotyczące wykorzystania ofensywnego. OpenAI wskazuje, że modele będą coraz skuteczniej znajdować istniejące od dawna słabości systemów, podczas gdy Five Eyes wymienia między innymi niezałatane oprogramowanie, słabe mechanizmy kontroli dostępu i przestarzałe systemy jako obszary szczególnie podatne na wykorzystanie w nowym środowisku zagrożeń.
To właśnie rozwój agentów jest jednym z powodów, dla których ton ostrzeżeń dotyczących cyberbezpieczeństwa stał się w 2026 roku wyraźnie poważniejszy. Tradycyjny chatbot odpowiada na pytanie użytkownika i czeka na kolejne polecenie. Agent może natomiast otrzymać cel, samodzielnie podzielić go na mniejsze zadania, korzystać z narzędzi, analizować wyniki i podejmować następne działania. W legalnych zastosowaniach pozwala to automatyzować programowanie, analizę dokumentów czy pracę z systemami firmowymi. Te same mechanizmy wymagają jednak bardzo dobrych zabezpieczeń, ponieważ agent dysponujący szerokimi uprawnieniami może potencjalnie wykonywać działania, których operator nie przewidział. Dlatego firmy technologiczne coraz więcej uwagi poświęcają kontroli dostępu, izolowaniu środowisk testowych i monitorowaniu zachowania modeli.
Skalę problemu pokazały między innymi informacje ujawnione przez OpenAI w sierpniu 2026 roku dotyczące incydentu podczas wewnętrznych testów cyberbezpieczeństwa. Modele działające w specjalnych konfiguracjach testowych z ograniczonymi zabezpieczeniami wykonywały działania wychodzące poza zamierzony zakres eksperymentu, uzyskały nieautoryzowany dostęp do internetu i części infrastruktury zewnętrznej. Firma podkreślała, że zdarzenia miały miejsce podczas specjalistycznych ewaluacji, a nie w standardowym publicznym użyciu modeli. Incydent stał się jednak przykładem pokazującym, dlaczego wraz ze wzrostem autonomii agentów potrzebne są znacznie mocniejsze mechanizmy kontroli oraz bezpieczniejsze środowiska testowe.
Autorzy sierpniowego apelu branży technologicznej wymienili między innymi szpitale, systemy uzdatniania wody oraz infrastrukturę odpowiedzialną za funkcjonowanie internetu. Problem nie polega na tym, że wszystkie te systemy są słabo zabezpieczone. W wielu przypadkach funkcjonują jednak na skomplikowanej infrastrukturze tworzonej przez wiele lat, a część urządzeń i aplikacji trudno aktualizować bez ryzyka zatrzymania kluczowych usług. System wykorzystywany w biurze można czasem wyłączyć na kilka godzin i zaktualizować. W szpitalu, elektrowni czy przedsiębiorstwie wodociągowym nawet krótka przerwa może mieć znacznie poważniejsze konsekwencje. Dlatego technologiczny dług bezpieczeństwa staje się szczególnie niebezpieczny, gdy atakujący otrzymują narzędzia pozwalające szybciej wyszukiwać istniejące słabości.
Podobne obawy dotyczą sektora finansowego. 31 sierpnia 2026 roku Andrew Bailey, przewodniczący Financial Stability Board i jednocześnie gubernator Banku Anglii, wskazał zagrożenia cybernetyczne związane z AI jako jedno z najpilniejszych ryzyk dla stabilności światowego systemu finansowego. Szczególnym problemem jest możliwość jednoczesnego zakłócenia działania wielu instytucji korzystających z podobnych technologii lub dostawców. W tradycyjnym podejściu bank może zakładać, że pojedynczy incydent zostanie odizolowany. Bardziej zautomatyzowane ataki wykorzystujące AI mogą jednak zwiększyć skalę działania i skrócić czas reakcji dostępny zespołom bezpieczeństwa. Właśnie dlatego coraz większe znaczenie mają nie tylko zabezpieczenia zapobiegające atakowi, ale również możliwość szybkiego przywrócenia najważniejszych systemów po jego wystąpieniu.
Najbardziej spektakularne scenariusze dotyczą infrastruktury państwowej, banków i wielkich korporacji, ale rozwój AI zmienia również zagrożenia dotyczące zwykłych użytkowników. Najbardziej prawdopodobnym problemem nie jest włamanie autonomicznego superagenta do prywatnego telefonu, lecz wzrost jakości internetowych oszustw. Fałszywe wiadomości mogą być pisane bez błędów, rozmowy prowadzone przez automatyczne systemy coraz trudniej odróżnić od komunikacji z człowiekiem, a sklonowany głos może imitować osobę znaną ofierze. W efekcie część zasad bezpieczeństwa, które jeszcze niedawno wystarczały do rozpoznania oszustwa, traci skuteczność. Brak błędów językowych czy poprawna forma wiadomości nie są już argumentem przemawiającym za jej autentycznością.
Dla użytkownika coraz ważniejsza staje się więc niezależna weryfikacja. Jeżeli wiadomość z banku, firmy kurierskiej czy od znajomego wymaga szybkiego działania, najlepiej nie korzystać z linku przesłanego w wiadomości, tylko samodzielnie wejść do znanej aplikacji lub skontaktować się z daną osobą innym kanałem. Warto również stosować uwierzytelnianie wieloskładnikowe, aktualizować urządzenia i używać unikalnych haseł przechowywanych w menedżerze haseł. AI zwiększa możliwości tworzenia przekonującej treści, ale wciąż ogromna część skutecznych ataków wykorzystuje bardzo tradycyjne słabości - ponownie używane hasła, nieaktualne oprogramowanie, nadmierne uprawnienia oraz pochopne reakcje użytkowników.
Paradoks obecnej sytuacji polega na tym, że ta sama technologia, która może ułatwiać ataki, może również zdecydowanie zwiększyć możliwości obrońców. AI może analizować kod w poszukiwaniu słabości, przeglądać ogromne ilości logów, pomagać zespołom reagującym na incydenty, priorytetyzować alerty i wspierać przygotowanie poprawek bezpieczeństwa. OpenAI określa obecny moment mianem "defender's window", czyli okna możliwości dla obrońców. Według firmy organizacje powinny wykorzystać najbliższe miesiące do zwiększenia automatyzacji swoich programów bezpieczeństwa, zanim podobne możliwości ofensywne staną się powszechnie dostępne. W sierpniu OpenAI rozszerzyło również program Daybreak zapewniający uprawnionym zespołom bezpieczeństwa dostęp do modeli przeznaczonych między innymi do analizy podatności, malware i reagowania na incydenty.
Podobną logikę przedstawia wspólny apel ponad stu organizacji technologicznych i finansowych. Jego sygnatariusze domagają się szerszego dostępu do zaawansowanej AI dla zweryfikowanych zespołów broniących infrastruktury krytycznej. Chodzi o to, aby szpitale, dostawcy energii, administracja i mniejsze organizacje nie pozostawały technologicznie kilka kroków za atakującymi. Autorzy podkreślają również potrzebę dzielenia się informacjami o zagrożeniach, sprawdzonymi poprawkami oraz gotowymi procedurami reagowania. Jest to ważna zmiana w podejściu do AI. Dyskusja przestaje dotyczyć wyłącznie pytania, jak ograniczać możliwości niebezpiecznych modeli, a coraz częściej koncentruje się także na tym, jak wystarczająco szybko wyposażyć obrońców w narzędzia pozwalające wykorzystać AI po bezpiecznej stronie technologicznego wyścigu.
Najciekawszy element aktualnych ostrzeżeń jest jednocześnie najmniej spektakularny - eksperci nie twierdzą, że wszystkie organizacje muszą natychmiast kupić najbardziej zaawansowany system bezpieczeństwa oparty na AI. Five Eyes wskazuje przede wszystkim na potrzebę uporządkowania fundamentów. Firmy powinny wiedzieć, jakie systemy posiadają, które z nich są dostępne z internetu, kto ma do nich uprawnienia i czy najważniejsze aktualizacje są instalowane odpowiednio szybko. Niezbędne jest ograniczenie niepotrzebnego dostępu, stosowanie silnych metod uwierzytelniania i przygotowanie planów awaryjnych. Jeżeli organizacja od lat ignoruje krytyczne podatności albo utrzymuje konta z nadmiernymi uprawnieniami, bardziej zaawansowany atakujący może przede wszystkim wykorzystać właśnie te stare problemy.
Równie ważne jest przygotowanie firmy na sytuację, w której zabezpieczenia mimo wszystko zawiodą. Kopie zapasowe powinny być regularnie testowane, a nie wyłącznie tworzone. Organizacja musi wiedzieć, które systemy należy przywrócić jako pierwsze, kto podejmuje decyzje podczas incydentu oraz jak funkcjonować, gdy część infrastruktury jest niedostępna. Warto również zweryfikować sposób korzystania z narzędzi AI przez pracowników. Wysyłanie poufnych dokumentów do przypadkowych usług, nadawanie agentom szerokich uprawnień czy automatyczne wdrażanie kodu wygenerowanego przez AI może tworzyć nowe źródła ryzyka. Microsoft zwraca uwagę, że era agentów wymaga rozszerzenia podejścia Zero Trust również na systemy sztucznej inteligencji, ich tożsamości oraz poziomy dostępu do firmowych zasobów.
Najbardziej alarmistyczny scenariusz zakłada, że coraz potężniejsze modele zostaną wykorzystane przez przestępców i państwowe grupy hakerskie do prowadzenia niemal całkowicie autonomicznych ataków w ogromnej skali. Taki rozwój wydarzeń jest możliwym ryzykiem, ale nie jest przesądzonym rezultatem rozwoju AI. Systemy obronne korzystają z dokładnie tego samego postępu technologicznego. Model, który potrafi szybko znaleźć potencjalną podatność, może zrobić to zarówno dla napastnika, jak i dla zespołu bezpieczeństwa próbującego usunąć ją przed wykorzystaniem. Dlatego OpenAI i inni sygnatariusze wspólnego apelu mówią o ograniczonym "oknie" na wzmocnienie obrony, a nie o nieuchronnej katastrofie.
Sformułowanie "mamy miesiące, nie lata" należy więc rozumieć przede wszystkim jako ostrzeżenie przed tempem zmian. Procedury bezpieczeństwa aktualizowane raz na kilka lat mogą nie wystarczyć w sytuacji, w której możliwości modeli znacząco rosną w ciągu kilku miesięcy. Firmy będą musiały częściej testować zabezpieczenia, szybciej reagować na nowe podatności i traktować cyberbezpieczeństwo jako element ciągłości działania, a nie wyłącznie zadanie działu IT. Najbliższy etap rozwoju AI może rzeczywiście zwiększyć liczbę i skalę ataków. Jednocześnie może dać obrońcom narzędzia, których wcześniej nie mieli. Wynik tego technologicznego wyścigu będzie więc zależał nie tylko od tego, jak szybko rozwijają się modele, ale również od tego, czy firmy i instytucje wykorzystają najbliższe miesiące do usunięcia słabości odkładanych przez lata.
