#CyberMagazyn: Brutalność ICE to wytwór AI? Fejki „pasują do narracji”

• Rozwój technologii sztucznej inteligencji istotnie wpłynął na przestrzeń informacyjną: coś, co kiedyś uznawaliśmy za dowody i potwierdzenie faktów, obecnie może stać się poważną pułapką. 
• Sprawa amerykańskiej ICE budzi wiele emocji ze względu na ostatnie wydarzenia w Stanach Zjednoczonych. Przyglądając się jednak sytuacji bliżej, widzimy, że największe zasięgi zyskują... fejkowe treści. 
• Śmiertelne postrzelenie Alexa Prettiego przez federalnych funkcjonariuszy wywołało poruszenie. Problem w tym, że „oliwy do ognia" dolewały deepfake'i, które stawały się viralowymi filmikami. 

Przez dekady fotografia i nagrania wideo funkcjonowały jako uprzywilejowana forma dowodu w debacie publicznej. Materiały wizualne z protestów, interwencji policji czy działań służb federalnych były wykorzystywane przez media, organizacje praw człowieka i sądy jako zapis faktów. Manipulacje istniały, lecz wymagały czasu i kompetencji, co ograniczało ich skalę.

Rozwój generatywnej sztucznej inteligencji radykalnie zmienił ten porządek. Obrazy i wideo mogą być dziś tworzone bez istnienia zdarzenia, a algorytmy generatywne „symulują rzeczywistość”, bazując na statystycznych wzorcach, a nie danych z miejsca zdarzenia. 

Jak opisuje Wired, w przypadku tematów politycznie spolaryzowanych AI zaczęła pełnić funkcję narzędzia narracyjnego, a nie dokumentacyjnego. W kontekście ICE ma to szczególne znaczenie, ponieważ agencja ta działa często poza zasięgiem kamer, a brak oficjalnych nagrań sprzyja „wypełnianiu luk” przez treści generowane algorytmicznie.

Fejki o ICE „pasują do narracji”

ICE stało się jednym z głównych tematów wizualnej dezinformacji z powodów strukturalnych. Po pierwsze, działania agencji odbywają się w przestrzeni publicznej: na ulicach, w domach prywatnych, miejscach pracy i obiektach religijnych. 

Po drugie, funkcjonariusze noszą charakterystyczne oznaczenia, które AI łatwo replikuje. 

Po trzecie, ICE jest silnie osadzone w konflikcie politycznym dotyczącym migracji i praw obywatelskich. To powoduje zapotrzebowanie na obrazy, które potwierdzają określone przekonania – niezależnie od ich prawdziwości. 

Jak zauważa Axios, w przypadku ICE fałszywe materiały wizualne są często udostępniane nie dlatego, że uznano je za prawdziwe, ale dlatego, że „pasują do narracji”.

Szczegółowo o ICE pisze InfoSecurity24 w materiale: Imperium departamentu bezpieczeństwa. Czy ICE to najbardziej wpływowa agencja w USA?

Masowa produkcja deepfake'ów: „AI fan fiction” wokół ICE

Na Facebooku, Instagramie i X funkcjonowały konta publikujące dziesiątki i setki filmów wygenerowanych przy pomocy AI (deepfake, które miały rzekomo przedstawiać starcia z agentami ICE: konfrontacje uliczne, naloty w barach, zatrzymania przed kościołami czy dramatyczne pościgi.

Materiały te często stylizowano na relacje newsowe, dodając paski informacyjne i fikcyjne logotypy mediów. Wired określił ten trend jako „AI fan fiction”, podkreślając, że są to wizualne narracje polityczne, które niedokumentują rzeczywistości, lecz materializują emocje i oczekiwania odbiorców. 

Algorytmy platform społecznościowych promowały te treści ze względu na wysoki poziom zaangażowania.

Reakcje instytucji publicznych i ostrzeżenia służb

Nietypowym elementem tego zjawiska była reakcja instytucji publicznych. 

Policja metropolitalna w Las Vegas ostrzegła mieszkańców, że w sieciach społecznościowych krążą wygenerowane przez AI filmy, prezentowane jako nagrania z protestów przeciwko ICE w południowej Nevadzie. Materiały te zawierały charakterystyczne błędy: zdeformowane twarze, nielogiczne ruchy, fikcyjne elementy otoczenia. 

Jak relacjonowało NBC News, służby apelowały, by nie traktować tych materiałów jako dowodów zdarzeń, ponieważ żaden z nich nie miał potwierdzonego źródła.

Dezinformacja wokół ICE. Udokumentowane przykłady

Jednym z najbardziej charakterystycznych i jednocześnie najmniej intuicyjnych aspektów dezinformacji wizualnej wokół działań ICE jest fakt, że materiały wygenerowane przez sztuczną inteligencję były wykorzystywane równolegle do dyskredytowania dwóch przeciwnych stron tego samego sporu: z jednej strony ofiar interwencji lub protestów, z drugiej – samej agencji ICE jako instytucji państwowej. 

Choć intencje twórców tych treści bywały odmienne, a przekaz ideologiczny często sytuował się po przeciwnych biegunach, mechanizm dezinformacyjny pozostawał w istocie ten sam. Polegał na wytwarzaniu wizualnych narracji, które nie dokumentowały rzeczywistości, lecz ją symulowały.

W przypadku ofiar, AI wykorzystywano do przekształcania ich wizerunku w sposób podważający ich wiarygodność lub moralną legitymację. W obiegu internetowym pojawiały się materiały sugerujące, że osoby zabite lub poszkodowane podczas interwencji ICE zachowywały się agresywnie, prowokacyjnie albo działały z premedytacją. 

Były to często statyczne fotografie „ożywiane” przez algorytmy generatywne lub krótkie klipy tworzone na bazie pojedynczego kadru, którym AI nadawała pozory ruchu i intencjonalności. 

Jak wykazywały analizy redakcji fact-checkingowych, algorytmy te nie rekonstruowały rzeczywistych zachowań, lecz tworzyły narrację wizualną całkowicie oderwaną od faktów, opartą na statystycznym „zgadywaniu”, jak dana scena mogłaby wyglądać. 

Tego rodzaju treści skutecznie przesuwały uwagę odbiorców z pytania o działania służb na pytanie o rzekome winy ofiary, wpisując się w znany mechanizm przerzucania odpowiedzialności, tyle że w nowej, silnie oddziałującej wizualnie formie.

Równolegle jednak, w tej samej przestrzeni informacyjnej, funkcjonowały deepfake’i mające na celu dyskredytowanie samej agencji ICE. 

Były to filmy i obrazy przedstawiające agentów w fikcyjnych sytuacjach brutalności, chaosu lub groteski: nieistniejące starcia z cywilami, absurdalne pościgi, rzekome aresztowania funkcjonariuszy przez lokalną policję czy inscenizowane sceny „obywatelskiego oporu”. 

Część z tych treści miała charakter otwarcie satyryczny, jednak znaczna ich liczba była stylizowana na pseudodokumentalne nagrania, z użyciem pasków informacyjnych, fikcyjnych logotypów mediów i estetyki znanej z relacji newsowych. 

Jak podkreślali dziennikarze analizujący to zjawisko, odbiorcy bardzo często nie byli informowani, że mają do czynienia z treścią wygenerowaną przez AI, a sam materiał był udostępniany jako „dowód” rzekomych działań ICE.

Jednym z najbardziej jaskrawych i jednocześnie symptomatycznych przykładów tej drugiej kategorii dezinformacji był viralowy film przedstawiający rzekomy pościg agentów ICE za osobą przebraną za wikinga, poruszającą się w wannie na kółkach. 

Nagranie to było masowo udostępniane w mediach społecznościowych jako autentyczny zapis absurdalnego, lecz brutalnego epizodu z udziałem federalnych funkcjonariuszy. W praktyce jednak materiał ten nie dokumentował żadnego rzeczywistego zdarzenia i stanowił przykład treści wygenerowanej przez algorytmy AI. 

Analiza przeprowadzona przez serwis fact-checkingowy Snopes wykazała, że wideo nosiło liczne cechy charakterystyczne dla deepfake«ów. Postacie poruszały się w sposób nienaturalny, ich ruchy były niespójne z fizyką ciała, a elementy otoczenia ulegały deformacjom lub zmieniały się pomiędzy kolejnymi klatkami. 

Szczególnie widoczne były błędy w animacji twarzy i sylwetek funkcjonariuszy, które w niektórych momentach traciły proporcje lub „rozmywały się” w tle. 

Dodatkowo, w materiale pojawiały się fikcyjne logotypy stacji telewizyjnych i paski informacyjne, imitujące estetykę relacji newsowych, mimo że żadna realna redakcja nigdy nie opublikowała takiego nagrania.

Istotnym elementem tego przypadku była również emocjonalna i narracyjna konstrukcja nagrania. Absurdalna forma – połączenie wizerunku „wikinga” z improwizowanym pojazdem w postaci wanny – nadawała materiałowi charakter groteskowy, co znacząco zwiększało jego potencjał viralowy. Jednocześnie obecność agentów ICE w roli agresywnych uczestników pościgu wzmacniała krytyczną narrację wobec agencji, sugerując chaos, niekompetencję lub nadmierną brutalność funkcjonariuszy. 

Dla wielu odbiorców przekaz wizualny był na tyle sugestywny, że sam fakt jego masowego rozpowszechnienia zaczął funkcjonować jako „dowód” określonego obrazu działań ICE, niezależnie od autentyczności materiału.

Paradoks całego zjawiska polegał na tym, że oba typy manipulacji – uderzające w ofiary i ICE – wzajemnie się wzmacniały, zamiast się znosić. 

Materiały dyskredytujące ICE przyczyniały się do ogólnego chaosu wizualnego, w którym instytucja mogła podważać również autentyczne nagrania jako „kolejne fake’i”. Z kolei treści oczerniające ofiary korzystały z tej samej nieufności wobec obrazu, sugerując, że „nic nie jest pewne” i że każda interpretacja wydarzeń jest równie prawdopodobna. 

W efekcie prawdziwe, udokumentowane fakty ginęły w morzu wizualnych symulacji, a debata publiczna przesuwała się z poziomu ustalania rzeczywistości na poziom rywalizacji narracji. 

Jak zauważali komentatorzy analizujący ten proces, w takim środowisku sztuczna inteligencja nie tyle „kłamie” w klasycznym sensie, ile produkuje nadmiar alternatywnych obrazów, z których każdy wygląda wiarygodnie, lecz żaden nie musi być prawdziwy. 

Dezinformacja przestaje więc polegać na przekonaniu odbiorców do jednej fałszywej wersji wydarzeń, a zaczyna na podważeniu samej możliwości ustalenia, co faktycznie się wydarzyło. To właśnie ten mechanizm – a nie pojedyncze fake’i – stanowi dziś jedno z największych wyzwań dla rzetelnej debaty publicznej wokół ICE i innych instytucji funkcjonujących w silnie spolaryzowanym otoczeniu informacyjnym.

Realne zabójstwo w środowisku dezinformacji

Sprawa Alexa Prettiego w Minneapolis jest jednym z najważniejszych punktów odniesienia, jeśli chodzi o analizę współczesnej dezinformacji wizualnej. Łączy ona wydarzenie faktycznie potwierdzone i szeroko udokumentowane z natychmiastową falą treści wygenerowanych przez sztuczną inteligencję, które zniekształcają jego obraz w przestrzeni publicznej. 

Alex Jeffrey Pretti, 37-letni pielęgniarz intensywnej terapii w szpitalu Departamentu ds. Weteranów, został 24 stycznia 2026 r. śmiertelnie postrzelony przez federalnych funkcjonariuszy w Minneapolis w stanie Minnesota, podczas działań związanych z egzekwowaniem prawa imigracyjnego. Był obywatelem USA, nie miał poważnej przeszłości kryminalnej, posiadał legalne pozwolenia, w tym na broń.

Śmierć Prettiego nastąpiła w kontekście tzw. „Operation Metro Surge” – największej od lat mobilizacji funkcjonariuszy federalnych w Minneapolis, prowadzonej przez służby imigracyjne ICE i Customs and Border Protection (CBP) w grudniu 2025 i styczniu 2026 r. 

Według śledztwa organizacji ProPublica, to dwóch agentów federalnych — Border Patrol agent Jesus Ochoa oraz CBP officer Raymundo Gutierrez — oddało strzały, które doprowadziły do śmierci Prettiego.

W tym miejscu należy zwrócić uwagę, że śmiertelne strzały nie padły ze strony agentów ICE jak podawało większość mediów, lecz Customs and Border Protection (CBP) (Urząd Celny i Ochrony Granic) i Border Patro (Straż Graniczna). 

Relacje medialne i nagrania z miejsca zdarzenia wskazują, że Pretti trzymał w ręku telefon komórkowy, którym dokumentował działania agentów, a nie broń, jak twierdziło część oficjalnych komunikató.

Materiały wideo, analizowane przez niezależne redakcje, pokazują moment konfrontacji: Pretti został popchnięty i spryskany gazem przez funkcjonariuszy, potem powalony na ziemię, a następnie seria strzałów padła z bliskiej odległości — łącznie ok. 10 — co doprowadziło do jego śmierci. 

Po zabójstwie Alexa Prettiego w mediach społecznościowych zaczęły pojawiać się obrazy i filmy określane jako „AI-enhanced” lub „AI-altered”, które miały przedstawiać moment strzelaniny lub jej przebieg. 

Poprzez swoją kompozycję wizualną i sposób opisu sugerowały narrację egzekucji, mimo że nie znajduje ona potwierdzenia w żadnych autentycznych nagraniach ani ustaleniach śledczych. 

Fact-checkerzy i media podkreślali, że obrazy te były syntetycznymi symulacjami, a nie dokumentacją zdarzenia. Cyfrowi analitycy wskazali jednak, że wiele z tych materiałów zawiera artefakty i błędy charakterystyczne dla treści generowanych algorytmicznie, a nie autentyczne nagrania z miejsca zdarzeni.

Przykładem tego może być zdjęcie wygenerowane przez AI, które przedstawia mężczyznę przypominającego Alexa Prettiego, upadającego do przodu, podczas gdy funkcjonariusz ICE celuje w jego plecy bronią. 

Inne posty zawierały „realistyczne” nagrania wideo, w tym wygenerowany przez sztuczną inteligencję film na TikToku, na którym Pretti rozmawia z agentem ICE oraz film na Facebooku, na którym policjant przypadkowo strzela z pistoletu Prettiego. Post oznaczony przez społeczność jako „wzmocniony przez sztuczną inteligencję” miał ponad 44 miliony wyświetleń.  

Pomimo że samo zdarzenie jest faktem potwierdzonym konsekwencjami (śmiertelnym postrzeleniem) i szerokim rozgłosem medialnym, reakcja w przestrzeni informacyjnej szybko przekształciła to wydarzenie w pole dezinformacji wizualnej i narracyjnej. Już kilka godzin po śmierci Prettiego w sieci zaczęły pojawiać się:

• „AI-ulepszone" stopklatki rzekomo przedstawiające moment strzału, które nie mają źródła w autentycznych nagraniach;
• wygenerowane rekonstrukcje przebiegu zdarzenia, które często wprowadzały elementy sprzeczne z dostępnymi faktami;
• fałszywe identyfikacje funkcjonariuszy, w tym nieistniejące zdjęcia i profile rzekomych uczestników incydentu.

W efekcie publiczna percepcja przypadku Prettiego stała się mieszaniną autentycznych obrazów i nagrań oraz materiałów syntetycznych, które wzajemnie się przenikały, wzmacniały i zacierały granice między faktem a fikcją. 

Śledztwa dziennikarskie wskazywały, że wiele z tych materiałów AI było rozpowszechnianych jako „dowody” niezgodnych wersji wydarzeń, co prowadziło do dalszego zamieszania i polaryzacji opinii publicznej wokół działań ICE w Minneapolis.

Takie zjawisko ilustruje, jak w sensie informacyjnym realne tragedie mogą zostać pochłonięte przez sztuczną narrację, w której obrazy generowane przez algorytmy nie tylko tworzą alternatywne wersje wydarzeń, ale i skutecznie konkurować o uwagę odbiorców, podważając przy tym klasyczne źródła dowodowe i relacje świadków. Co więcej, fakt, że materiały wizualne — zarówno prawdziwe, jak i syntetyczne — zostały rozpowszechnione równolegle, sprawia, że analiza obiegu informacyjnego wokół Prettiego jest dziś jednym z najbardziej przejmujących przykładów zderzenia autentycznych wydarzeń z cyfrową deformacją rzeczywistości w erze generatywnej AI.

AI zgaduje co mogło się wydarzyć

Jednym z kluczowych mechanizmów dezinformacji wizualnej, który ujawnił się po wydarzeniach w Minneapolis, było masowe rozpowszechnianie materiałów opisywanych jako „AI-enhanced”. 

Termin ten sugerował odbiorcom, że mają do czynienia z nagraniami lub zdjęciami, których jakość została jedynie technicznie poprawiona, np. poprzez wyostrzenie obrazu czy redukcję szumu. 

W rzeczywistości, jak ostrzegały media i eksperci zajmujący się analizą obrazu, takie określenie było mylące, ponieważ w większości przypadków nie chodziło o poprawę istniejącego materiału, lecz o tworzenie nowych elementów obrazu przez algorytm.

Algorytmy generatywne nie „odkrywają” szczegółów ukrytych w pikselach oryginalnego nagrania. Zamiast tego statystycznie zgadują, jak dany fragment sceny „mógłby” wyglądać, bazując na ogromnych zbiorach danych treningowych. 

W praktyce oznacza to, że AI „dopisuje” brakujące piksele, rekonstruuje sylwetki, kontury twarzy czy układ ciał w przestrzeni, nawet jeśli w oryginalnym materiale takie informacje nie istnieją.

Jak wykazał serwis fact-checkingowy Full Fact, obrazy określane jako „AI-ulepszone” w kontekście strzelaniny w Minneapolis zawierały halucynacje algorytmiczne: zdeformowane proporcje postaci, nienaturalne ułożenie kończyn, brak spójności między pozycją ciała a otoczeniem czy błędne relacje przestrzenne między osobam.

Podobne wnioski przedstawiały amerykańskie redakcje. NBC News zwracał uwagę, że obrazy i filmy udostępniane w mediach społecznościowych jako „lepsze ujęcia” zdarzenia w rzeczywistości oddalały odbiorców od faktów, ponieważ algorytmy generatywne wprowadzały elementy, które nigdy nie znalazły się w kadrze kamer. 

Eksperci cytowani przez NBC podkreślali, że tego typu materiały mogą sprawiać wrażenie bardziej realistycznych niż autentyczne nagrania, ponieważ są „czystsze”, ostrzejsze i wizualnie spójniejsze, a jednocześnie mniej wierne rzeczywistości.

Odkryć twarz agenta

Szczególnie groźnym rozwinięciem tego zjawiska były próby tzw. „odmaskowywania” agentów za pomocą narzędzi AI. 

W sieci zaczęły krążyć wizerunki rzekomo przedstawiające twarze funkcjonariuszy federalnych biorących udział w interwencji. Były one prezentowane jako „ujawnione” lub „odtworzone” na podstawie dostępnych nagrań, mimo że żadna z tych twarzy nie pochodziła z autentycznych materiałów. 

W rzeczywistości algorytmy generatywne tworzyły zupełnie nowe, fikcyjne wizerunki, które nie odpowiadały żadnym realnym osobom. 

Jak ostrzegał The Washington Post, każda kolejna wersja „odmaskowanego” funkcjonariusza wyglądała inaczej, co samo w sobie było dowodem na to, że AI nie odsłania tożsamości, lecz ją wymyśla. 

Tego rodzaju praktyki prowadziły do fałszywych oskarżeń, publicznego piętnowania przypadkowych osób oraz eskalacji teorii spiskowych. Dziennik wskazywał, że generatywna AI, używana w ten sposób, staje się narzędziem fałszywej identyfikacji, które może realnie szkodzić ludziom niemającym żadnego związku ze sprawą.

Wszystkie te zjawiska – od „AI-enhanced” obrazów po fikcyjne „odmaskowania” – pokazują, że algorytmy generatywne nie tylko zniekształcają pojedyncze detale, lecz aktywnie produkują alternatywną rzeczywistość wizualną. 

W efekcie odbiorcy otrzymują obrazy, które wydają się bardziej kompletne i sugestywne niż autentyczne nagrania, ale w rzeczywistości są symulacjami pozbawionymi wartości dowodowej. 

To właśnie ta zdolność AI do tworzenia pozornie spójnych, lecz fałszywych przedstawień sprawia, że dezinformacja wizualna staje się dziś jednym z najpoważniejszych wyzwań dla rzetelnej debaty publicznej wokół działań ICE i innych instytucji działających w warunkach silnej presji społecznej.

Narracje polityczne i teorie spiskowe

W warstwie informacyjnej wokół działań ICE zaczęły się pojawiać nie tylko materiały wizualne generowane przez AI lecz także szeroko rozpowszechniane narracje polityczne i teorie spiskowe, które dodatkowo komplikowały percepcję faktów. 

Chaos informacyjny — wzmocniony przez treści wizualne, dezinformację AI i emocjonalne reakcje użytkowników — sprzyjał powstawaniu i rozprzestrzenianiu się opowieści, które niewiele miały wspólnego z rzeczywistymi ustaleniami czy dowodami, a jednocześnie były atrakcyjne i sugestywne z punktu widzenia odbiorcy emocjonalnego. mający realizować cele ideologiczne, a nie jedynie egzekwować prawo imigracyjne.

W mediach tradycyjnych i społecznościowych pojawiały się narracje przedstawiające ICE jako „prywatną armię Donalda Trumpa” lub instrument polityczny jego administracji, mający realizować cele ideologiczne, a nie jedynie egzekwować prawo imigracyjne. 

Takie określenia były obecne w komentarzach publicystycznych i kulturalnych, także w relacjach mediów analizujących ekspansję i brutalność działań agencji, wskazując na obawy przed przekształceniem jej w formację zbrojną postrzeganą jako lojalna wobec jednej frakcji politycznej, a nie niezależna służba federalna funkcjonująca w ramach DHS. 

Równolegle krążyły twierdzenia, że w ICE zatrudniani są rzekomo uczestnicy szturmu na Kapitol 6 stycznia 2021 roku.

Associated Press opisało przypadki fałszywych informacji, jakoby były lider grupy Proud Boys miał zostać agentem ICE, co zarówno agencja, jak i osoba ta zaprzeczyły, podkreślając, że nie ma podstaw do takich twierdzeń. 

Wskazuje to, że narracje były modyfikowane i w niektórych obiegach internetowych mogły być łączone z dezinformacyjnymi tezami o zatrudnianiu uczestników w federalnych służbach, mimo braku dowodów na ich prawdziwość.

W tym kontekście narracje polityczne dotyczące ICE i twierdzenia o udziale pełnieniu służby w ICE przez osoby uczestniczące w wydarzeniach z 6 stycznia 2021r w agencji stały się elementem szerszej konfiguracji dezinformacyjnej, w której granice między faktami, hipotezami i spekulacjami zacierają się pod naporem nagromadzonych i często sprzecznych treści. 

Fakt, że elementy te były często powielane przez konta o różnym charakterze ideologicznym, sprawiał, że nawet autentyczne obawy lub krytyka mogły zostać wciągnięte w sieć teorii spiskowych, co dodatkowo utrudniało odbiorcom rozróżnianie pomiędzy rzetelną informacją a niezweryfikowanym spekulacyjnym przekazem. 

To, że narracje o zatrudnianiu uczestników szturmu na Kapitol w ICE zyskały pewną popularność w mediach społecznościowych, należy rozpatrywać przede wszystkim jako przejaw silnej polaryzacji politycznej oraz spadku zaufania do instytucji publicznych. 

W środowisku informacyjnym zdominowanym przez emocjonalne przekazy, uproszczenia i treści generowane algorytmicznie, niezweryfikowane twierdzenia mogą funkcjonować na równi z ustaleniami opartymi na faktach. W rezultacie narracje te stały się elementem jednego obiegu dezinformacyjnego, w którym spekulacje i teorie spiskowe nie tyle zastępują rzeczywistość, ile skutecznie podważają możliwość jej jednoznacznego ustalenia.

Jeden wspólny obieg dezinformacyjny

Wszystkie opisane zjawiska — od deepfake«ów i algorytmicznych halucynacji AI, przez przekazy wizualne kreowane pod wpływem emocji, aż po narracje polityczne i teorie spiskowe — funkcjonują dziś w jednym wspólnym obiegu informacji, w którym treści są wzajemnie wzmacniane niezależnie od ich prawdziwości. 

Algorytmy platform społecznościowych promują treści, które generują zaangażowanie — polaryzujące, emocjonalne, kontrowersyjne — co prowadzi do sytuacji, w której prawda informacyjna jest często zagłuszana przez narracyjne momentum falsyfikatów i niezweryfikowanych interpretacji. 

W takim środowisku zarówno obrazy generowane przez AI, jak i polityczne teorie spiskowe zaczynają pełnić podobną funkcję narracyjną: nie jako dowody, lecz jako elementy kulturowej opowieści o tym, jak świat „miał miejsce”.

Przypadek ICE — zarówno w wymiarze realnych wydarzeń, jak i w kontekście wizualnej i narracyjnej dezinformacji — pokazuje, że obraz oraz opowieść o obrazie przestają być jednoznacznymi dowodami, a stają się narzędziami narracyjnymi w rywalizacji o interpretację rzeczywistości. 

W epoce generatywnej sztucznej inteligencji i ekosystemów społecznościowych, które wzmacniają treści angażujące, społeczeństwo stoi przed poważnym wyzwaniem: bez rygorystycznej weryfikacji źródeł informacji, świadomości mechanizmów manipulacji oraz umiejętności krytycznego analizowania narracji, zdolność odróżniania faktów od symulacji, interpretacji od spekulacji, staje się coraz bardziej ograniczona — zarówno w dyskursie o działaniach instytucji publicznych, jak i w ogólnym rozumieniu fundamentalnych wydarzeń politycznych.