v3.0
ANALIZA Źródło: Tekst wklejony News 3 min

«Firmy AI kupują używane książki w ogromnych ilościach, skanują je w sposób niszc...»

autor: —

Moduł Bezpieczeństwo nie wykrył zagrożeń
Treść nie została sklasyfikowana jako phishing, scam, romance scam ani hijacking marki. Moduł aktywuje się automatycznie dla każdego artykułu — zawsze darmowo.
Zawsze darmowy
Zaloguj się, aby zapisać tę analizę na swoim koncie i mieć do niej dostęp później. Zaloguj przez Google

Co tu jest nie tak 5

19 nacechowanych zwrotów krytyczne

M.in. „w sposób niszczący”, „ambicja”, „gwałtowny wzrost” — wartościowanie zamiast neutralnego opisu.

Tekst dzieli świat na MY i ONI istotne

«MY»: Antykwariusze, księgarze, autorzy i pośrednio – czytelnicy… · «ONI»: Korporacje AI (zwłaszcza Anthropic) oraz sieć anonimowych…. Taki podział włącza plemienność zamiast myślenia.

Tekst sugeruje więcej, niż mówi wprost istotne

Mówi: «Firmy AI na masową skalę legalnie kupują i fizycznie niszczą używane książki – w tym…». A sugeruje: «Choć działania te są formalnie legalne, ich skala i tajność sugerują, że branża AI…».

Najmocniejszy chwyt w tym tekście
Apel do strachu

«Ryzyko dla unikatowych egzemplarzy: Antykwariusze podkreślają realne zagrożenie dla ostatnich egzemplarzy rzadkich książek, które…»

Gdy twoje ciało migdałowate aktywuje się, dosłownie spada przepływ krwi w korze przedczołowej — nie chodzi o brak woli, tylko o fizjologię.

Co zrobić: Po przeczytaniu zatrzymaj się i nazwij emocję, którą czujesz. Jeśli to strach — przeczytaj jeszcze raz na chłodno, sprawdzając proporcje.

Zanim uwierzysz, zapytaj: Co ten tekst chce, żebyś poczuł — zamiast pomyślał?
Chcesz zobaczyć pełną analizę 13 wymiarów?

Rozkład treści

24 zdań sklasyfikowanych przez Claude Haiku 4.5
Fakty 71%
17 zdań
Opinie 8%
2 zdania
Perswazja 0%
0 zdań
Neutralne 21%
5 zdań

Klasyfikacja typu treści

Multi-label — artykuł może łączyć cechy kilku gatunków. Pokazujemy najsilniej wykryte, posortowane malejąco po dopasowaniu.

News Informacyjne 78%

Tekst opisuje bieżące wydarzenia (kwiecień 2026), podaje kto/co/gdzie/kiedy; oparty na dokumentach sądowych i raportach dziennikarskich.

Analiza ekspercka Informacyjne 62%

Tekst analizuje mechanizmy prawne (fair use, first-sale doctrine), motywacje biznesowe i zagrożenia dla rzadkich książek z odwołaniami do źródeł.

Opinia w formie wiadomości Opiniotwórcze 45%

Zawarte są oceny autora (np. ambicja Anthropic, zagrożenie dla egzemplarzy), wyrażane jako fakty bez wyraźnego oznaczenia gatunku tekstowego.

Rozkład artykułów w polskich mediach

5%
15%
50%
25%
5%
Fake news
Niska
Przeciętna
Rzetelna
Wzorcowa

Nagłówek vs. treść

1
2
3
4
5

Ocena 4/5. Im więcej żółtych kwadratów, tym lepiej nagłówek odpowiada treści.

Sygnał stylu AI heurystyka, nie detektor

Czy tekst zawiera wzorce kojarzone z LLM. To NIE jest detekcja — żaden detektor nie istnieje.
elevated Więcej wzorów typowych dla tekstów z LLM

Tekst wykazuje kilka cech charakterystycznych dla stylu redakcyjnego z udziałem narzędzi generatywnych, choć jest to subiektywna ocena językowa modelu, nie detekcja AI.

  • Struktura bardzo regularna i schematyczna: sekcje 'Co się potwierdza', 'Pośrednicy i bazy danych', 'Źródła' z identycznym formatowaniem punktowym
  • Nadmierna gładkość i kompletność wywodu — każdy wątek jest domknięty, brak charakterystycznych 'szwów' dziennikarskiego montażu
  • Formuły wprowadzające o wysokiej powtarzalności ('Motywacją jest...', 'Celem było...', 'Zasada X pozwala...')
  • Nawiasy z wyjaśnieniami terminów przy każdym pojęciu specjalistycznym — zabieg typowy dla tekstów dążących do encyklopedycznej kompletności
  • Brak głosu redakcyjnego i subiektywnych przejść; tekst sprawia wrażenie syntezy wielu źródeł bez wyraźnej narracyjnej perspektywy autora

Struktura narracji

Jak zbudowany jest kościec tego artykułu — niezależnie od poszczególnych zdań.

1. PROBLEM
Masowe niszczenie książek dla danych AI
Firmy AI skupują i fizycznie niszczą ogromne ilości używanych książek – w tym unikalne, wycofane z druku egzemplarze – aby pozyskać 'czyste' dane treningowe wolne od treści generowanych przez AI. Proceder odbywa się w tajemnicy, za pośrednictwem anonimowych pośredników.
2. WINNY
Korporacje AI i ich sieć pośredników
Głównym winowajcą jest Anthropic (udokumentowany przypadek Project Panama), ale artykuł sugeruje, że praktykę przejęła szersza, trudna do zidentyfikowania sieć podmiotów pośredniczących (Zoom Books, 2077AI, ISBNdb), które celowo maskują tożsamość zleceniodawców i umożliwiają im unikanie odpowiedzialności publicznej.
3. ROZWIĄZANIE
Artykuł nie formułuje wprost żadnego rozwiązania – brak propozycji regulacji, alternatywnych metod skanowania czy mechanizmów ochrony rzadkich zbiorów. Pośrednio sugeruje potrzebę większej przejrzystości i być może ochrony prawnej unikatowych egzemplarzy, ale pozostawia to niedopowiedziane.
Teza jawna

Firmy AI na masową skalę legalnie kupują i fizycznie niszczą używane książki – w tym rzadkie egzemplarze – wyłącznie w celu pozyskania danych treningowych, co odbywa się celowo w ukryciu za siecią pośredników.

Teza ukryta

Choć działania te są formalnie legalne, ich skala i tajność sugerują, że branża AI świadomie omija odpowiedzialność etyczną i wizerunkowo-społeczną. Zniszczenie fizycznego dziedzictwa kulturowego dla komercyjnych celów korporacji nie powinno być akceptowane wyłącznie dlatego, że mieści się w ramach prawa.

Jak zbudowana jest argumentacja

Autor buduje uzasadnienie warstwowo: najpierw potwierdza praktykę dokumentami sądowymi i dziennikarskimi (Anthropic/Project Panama), następnie pokazuje jej rozszerzenie na szerszą sieć pośredników ukrywających tożsamość zleceniodawców, a na końcu wprowadza perspektywę antykwariuszy jako świadków szkód kulturowych. Zestawienie wewnętrznego cytatu 'destructively scan all the books in the world' z deklarowaną tajnością projektu służy budowaniu wrażenia złej woli, nie tylko technologicznej konieczności. Legalność praktyki (fair use, first-sale doctrine) jest przyznana, ale natychmiast zrównoważona kwestią nieodwracalnych strat dla rzadkich egzemplarzy.

Konstrukcja «my vs. oni»
«MY»
Antykwariusze, księgarze, autorzy i pośrednio – czytelnicy oraz społeczeństwo jako strażnicy fizycznego dziedzictwa kulturowego i literackiego.
«ONI»
Korporacje AI (zwłaszcza Anthropic) oraz sieć anonimowych pośredników, działające w ukryciu, bez zainteresowania wartością kulturową książek, wyłącznie dla zysku technologicznego.

Asymetria językowa jest wyraźna, choć stonowana: strona 'oni' opisywana jest przez pryzmat tajności ('utrzymanie projektu w tajemnicy', 'anonimowość klientów'), chłodnego instrumentalizmu ('brak zainteresowania stanem okładek', 'bez negocjacji cen') i niepokojących ambicji ('zniszczyć skanowaniem wszystkie książki na świecie'). Strona 'my' – antykwariusze – pojawia się jako bierni obserwatorzy wyrażający 'obawy' i 'strach' przed bezpowrotną utratą dziedzictwa, co wzmacnia emocjonalny kontrast bez otwartej polaryzacji.

Język wartościujący

Słowa, które obok znaczenia niosą ocenę emocjonalną — i ich neutralne odpowiedniki.

Temperatura języka Wysoka 19 wyrażeń w 24 zdaniach
Słowo nacechowane
«w sposób niszczący»
zd. 1
Neutralne odpowiedniki
  • «destrukcyjne»
  • «rozbierające»
Dlaczego to wartościujące

Słowo 'niszczący' niesie negatywną konotację, zamiast neutralnego 'destrukcyjne skanowanie'

Słowo nacechowane
«ambicja»
zd. 4
Neutralne odpowiedniki
  • «cel»
  • «zamiar»
Dlaczego to wartościujące

Słowo 'ambicja' w połączeniu z 'niszczeniem' niesie pejoratywną ocenę zamiast neutralnego 'cel' lub 'plan'

Słowo nacechowane
«gwałtowny wzrost»
zd. 7
Neutralne odpowiedniki
  • «znaczny»
  • «zauważalny»
Dlaczego to wartościujące

Słowo 'gwałtowny' niesie dramatyczną, alarmistyczną konotację zamiast neutralnego 'znaczny' lub 'zauważalny'

Słowo nacechowane
«AI slop»
zd. 9
Neutralne odpowiedniki
  • «dane generowane przez AI»
  • «syntetyczne dane AI»
Dlaczego to wartościujące

Slangowe, pejoratywne określenie danych AI; niesie ocenę negatywną.

Słowo nacechowane
«brudnych danych»
zd. 9
Neutralne odpowiedniki
  • «danych niskiej jakości»
  • «niezweryfikowanych danych»
Dlaczego to wartościujące

Metafora moralnie nacechowana (brud = nieczystość, złe); implikuje nieczystość bez uzasadnienia.

Słowo nacechowane
«niszczenia milionów książek»
zd. 10
Neutralne odpowiedniki
  • «niszczenia książek»
  • «destruktywnego skanowania książek»
Dlaczego to wartościujące

Dramatyzacja przez kwantyfikator 'milionów'; niesie ocenę katastroficzną.

Słowo nacechowane
«nie wygląda dobrze wizerunkowo»
zd. 10
Neutralne odpowiedniki
  • «budzi kontrowersję»
  • «jest problemem PR»
Dlaczego to wartościujące

Sugeruje zawstydnienie i winą; zachowuje dystans, ale implikuje moralną wątpliwość.

Słowo nacechowane
«utrudnia weryfikację»
zd. 14
Neutralne odpowiedniki
  • «sprawia trudności w weryfikacji»
  • «uniemożliwia pełne śledzenie»
Dlaczego to wartościujące

Sugeruje szkodliwość i ukrywanie; implikuje niedozwoloną konspirację.

Słowo nacechowane
«destrukcyjne metody»
zd. 16
Neutralne odpowiedniki
  • «metody wymagające demontażu»
  • «metody inwazyjne»
Dlaczego to wartościujące

Słowo «destrukcyjne» niesie negatywną konotację emocjonalną.

Słowo nacechowane
«realne zagrożenie»
zd. 17
Neutralne odpowiedniki
  • «potencjalne ryzyko»
  • «możliwe konsekwencje»
Dlaczego to wartościujące

Formułacja «realne zagrożenie» sugeruje pewność niebezpieczeństwa bez ilościowych danych.

Słowo nacechowane
«bezpowrotnie znikają»
zd. 17
Neutralne odpowiedniki
  • «mogą być niedostępne»
  • «mogą zniknąć z rynku»
Dlaczego to wartościujące

«Bezpowrotnie» intensyfikuje poczucie straty i nie do odwrócenia szkody.

Słowo nacechowane
«niszczącego skanowania»
zd. 18
Neutralne odpowiedniki
  • «skanowania wymagającego otwarcia»
  • «skanowania destruktywnego»
Dlaczego to wartościujące

«Niszczącego» niesie silną negatywną ocenę i sugeruje celowe zniszczenie.

Słowo nacechowane
«czystej, ludzkiej treści»
zd. 19
Neutralne odpowiedniki
  • «treści sprzed ery generatywnych AI»
  • «treści niezawierającej wyjścia modeli»
Dlaczego to wartościujące

«Czystej» sugeruje czystość moralną i wartość, przeciwstawnie do «zanieczyszczonej».

Słowo nacechowane
«zanieczyszczone»
zd. 19
Neutralne odpowiedniki
  • «zawierające wyjście AI»
  • «mniej oryginalne»
Dlaczego to wartościujące

Metafora sanitarna ocena negatywnie dane z internetu bez merytorycznego wyjaśnienia.

Słowo nacechowane
«niszczeniu książek»
zd. 21
Neutralne odpowiedniki
  • «przetwarzaniu»
  • «recyklingowi»
  • «likwidacji»
Dlaczego to wartościujące

Słowo 'niszczeniu' niesie ocenę negatywną; neutralnie byłoby 'recyklingiem' lub 'przetwarzaniem'.

Słowo nacechowane
«sekretnie kupować»
zd. 21
Neutralne odpowiedniki
  • «kupować za pośrednictwem»
  • «nabywać poprzez»
  • «zatrudniać firmy do zakupów»
Dlaczego to wartościujące

Przysłówek 'sekretnie' sugeruje nieuczciwość i tajemniczość; faktycznie chodzi o pośredników handlowych.

Słowo nacechowane
«Obawy»
zd. 22
Neutralne odpowiedniki
  • «zastrzeżenia»
  • «wątpliwości»
  • «krytyka»
Dlaczego to wartościujące

Wybór słowa 'obawy' zamiast 'zastrzeżeń' czy 'wątpliwości' wzmacnia emocjonalny wymiar artykułu.

Słowo nacechowane
«destroying rare books»
zd. 23
Neutralne odpowiedniki
  • «processing rare books»
  • «scanning and recycling»
  • «utilizing rare books»
Dlaczego to wartościujące

Słowo 'destroying' zamiast 'processing' czy 'scanning and recycling' narzuca interpretację negatywną i szkodliwą.

Słowo nacechowane
«shred millions»
zd. 24
Neutralne odpowiedniki
  • «recycle millions»
  • «process millions»
  • «convert to pulp»
Dlaczego to wartościujące

Czasownik 'shred' (niszczyć, rozrywać) ma silny wydźwięk negatywny; 'recycle' lub 'process' byłoby neutralne.

Test 5 sekund: Przeczytaj zdanie z wartościującym słowem, potem to samo z neutralnym odpowiednikiem. Jeśli ocena czytelnika wyraźnie się zmienia — to znaczy, że moc tkwiła w słowie, nie w treści.

Wykryte chwyty erystyczne i techniki perswazyjne

Każdy wykryty chwyt z krótkim wyjaśnieniem i cytatem z artykułu.
Apel do strachu 1× w tekście
«Ryzyko dla unikatowych egzemplarzy: Antykwariusze podkreślają realne zagrożenie dla ostatnich egzemplarzy rzadkich książek, które mogą bezpowrotnie znikać z obiegu fizycznego.»
Wywołanie poczucia zagrożenia (utraty zdrowia, statusu, miłości, dziecka, państwa) zamiast podania argumentu — żeby odbiorca podjął decyzję pod presją emocji.
Język nacechowany emocjonalnie 1× w tekście
«Motywacją jest pozyskanie czystej, ludzkiej treści sprzed ery generatywnych modeli AI, gdy dane z internetu są coraz bardziej "zanieczyszczone".»
Użycie słów, które obok znaczenia (denotacja) niosą wyraźną ocenę emocjonalną (konotacja) — żeby narzucić odbiorcy wartościowanie zanim zdąży je przeanalizować.

Audyt źródeł

Kogo artykuł cytuje, kogo nie — i czy podane źródła można zweryfikować.

Faktoskop nie korzysta z zewnętrznych fact-checkerów. Sięgamy bezpośrednio do źródeł pierwotnych (GUS, NBP, ZUS, stenogramy Sejmu, peer-reviewed). Każde cytowane źródło dostaje pill S1–S5 z poziomem zaufania.
12
Cytowanych
6/12
Weryfikowalnych
0
Ekspertów
brak
Druga strona
Co artykuł cytuje
Inne 404 Media – reportaż o zakupach książek przez firmy AI ?
Weryfikowalne

Główne źródło dziennikarskie opisujące bieżącą falę zakupów książek przez pośredników AI od kwietnia 2026 r.

Brakuje: brak nazwisk dziennikarzy prowadzących śledztwo
Inne The Washington Post – dokumenty sądowe Anthropic / Project Panama ?
Weryfikowalne

Źródło opisujące wewnętrzne dokumenty Anthropic dotyczące Project Panama i destrukcyjnego skanowania książek.

Brakuje: brak sygnatury akt sądowych · brak nazwisk sędziów
Inne Tom's Hardware – relacja o hurtowych zakupach i niszczeniu książek ?
Weryfikowalne

Źródło wspierające opis praktyki outsourcingu zakupów do pośredników i destrukcyjnego skanowania.

Inne NL Times – obawy antykwariuszy w Europie ?
Weryfikowalne

Źródło relacjonujące obawy europejskich (holenderskich) antykwariuszy dotyczące skupu rzadkich egzemplarzy.

Brakuje: brak imiennych wypowiedzi konkretnych antykwariuszy
Inne Futurism – AI firms destroying rare books ?
Weryfikowalne

Dodatkowe źródło dziennikarskie potwierdzające praktykę niszczenia rzadkich książek przez firmy AI.

Inne News.com.au / Daily Telegraph – AI labs buy, scan, shred millions of rare books ?
Weryfikowalne

Dodatkowe źródło medialne relacjonujące skalę zakupów i niszczenia książek przez laboratoria AI.

Inne ISBNdb – serwis hurtowego pozyskiwania książek fizycznych ?
Niepełne źródło

Firma otwarcie reklamująca usługi hurtowego skupu książek dla klientów AI, cytowana jako pośrednik przyznający się do NDA i praktyk destrukcyjnych.

Brakuje: brak bezpośrednich cytatów z przedstawicieli firmy · brak daty oświadczenia
Anonimowe Antykwariusze i księgarze (USA, Holandia, Niemcy, Hiszpania, Nowa Zelandia)
Niepełne źródło

Zbiorczo cytowani jako źródło obserwacji o gwałtownym wzroście zamówień od kwietnia 2026 r., bez podania konkretnych nazwisk.

Brakuje: brak imiennych wypowiedzi · brak nazw konkretnych księgarni · brak liczby respondentów
Inne Wewnętrzne dokumenty Anthropic (Project Panama)
Niepełne źródło

Dokumenty wskazujące na cel 'destructively scan all the books in the world' i dążenie do tajności projektu, ujawnione w postępowaniu sądowym.

Brakuje: brak sygnatury akt sądowych · brak daty dokumentów · brak potwierdzenia autentyczności poza relacją WaPo
Inne Rozstrzygnięcie sądowe – fair use / first-sale doctrine (USA)
Niepełne źródło

Orzeczenie sędziego uznające destrukcyjne skanowanie legalnie nabytych książek za transformacyjny użytek w ramach fair use.

Brakuje: brak sygnatury sprawy · brak nazwy sądu · brak daty orzeczenia · brak imienia sędziego
Inne Ugoda Anthropic z autorami – ok. 1,5 mld USD
Niepełne źródło

Informacja o ugodzie finansowej Anthropic z autorami w sprawie nieautoryzowanych kopii, przywołana jako kontekst osobny od legalnych zakupów.

Brakuje: brak źródła potwierdzającego kwotę · brak daty ugody · brak nazwy sprawy sądowej
Inne Zoom Books (kanadyjski pośrednik) i 2077AI
Niepełne źródło

Wymienione z nazwy firmy pośredniczące w hurtowych zakupach książek dla klientów z branży AI.

Brakuje: brak oficjalnych oświadczeń tych firm · brak potwierdzenia powiązania z konkretnymi firmami AI
Czego artykuł NIE cytuje
głos drugiej strony Stanowisko Anthropic ?

Anthropic jest głównym bohaterem artykułu i oskarżanym podmiotem – brak jakiegokolwiek oficjalnego komentarza lub odpowiedzi firmy na opisywane zarzuty.

głos drugiej strony Stanowisko innych firm AI (OpenAI, Google, Meta)

Artykuł sugeruje, że praktyka dotyczy szerszej branży AI, jednak żadna inna firma nie jest zapytana o komentarz ani potwierdzona jako uczestnik.

głos drugiej strony Stanowisko pośredników – Zoom Books i 2077AI

Firmy wymienione z nazwy jako pośrednicy w skupie książek nie mają możliwości odniesienia się do stawianych im zarzutów.

ekspert Prawnik specjalizujący się w prawie autorskim / fair use

Artykuł zawiera złożone twierdzenia prawne dotyczące fair use i first-sale doctrine, które powinny być zweryfikowane przez niezależnego eksperta prawnego, a nie jedynie opisane na podstawie relacji medialnych.

ekspert Bibliotekarz lub archiwista – ekspert ds. ochrony zbiorów ?

Artykuł podnosi kwestię zagrożenia dla unikatowych egzemplarzy, ale nie cytuje żadnego eksperta ds. ochrony dziedzictwa dokumentacyjnego mogącego ocenić realną skalę ryzyka.

ekspert Przedstawiciel organizacji autorskich lub wydawców ?

Sprawa bezpośrednio dotyczy interesów autorów i wydawców – brak głosu ich reprezentantów (np. Authors Guild) osłabia kompletność obrazu konfliktu.

dane Niezależne dane o skali rynku używanych książek i wpływie zakupów AI

Artykuł operuje ogólnymi opisami 'gwałtownego wzrostu zamówień', ale nie przytacza żadnych danych liczbowych z niezależnych źródeł rynkowych potwierdzających skalę zjawiska.

głos drugiej strony Stanowisko Better World Books i World of Books

Firmy wymienione jako dostawcy książek dla Anthropic nie mają głosu w artykule – ich wiedza o celu zakupów i ewentualna odpowiedzialność nie są wyjaśnione.

Brakujące perspektywy

Co nie zostało wypowiedziane, choć tekst stawia tezę — i dlaczego to ważne dla pełnego obrazu.
Artykuł nie zawiera oficjalnego stanowiska firm AI (poza Anthropic) ani ich rzeczników ws. obecnej fali zakupów – brak głosu oskarżonych utrudnia ocenę, czy praktyki są celowe i skoordynowane.
Brakuje porównania skali zjawiska z historycznymi precedensami masowego skanowania książek – np. projektem Google Books – co pozwoliłoby ocenić, czy obecna praktyka jest bezprecedensowa czy kontynuacją wcześniejszych działań.
Artykuł nie wyjaśnia, jakie konsekwencje finansowe ponoszą antykwariusze i rynek rzadkich książek długoterminowo – podaje jedynie obserwacje wzrostu zamówień, bez danych o trwałych stratach dla kolekcjonerów czy bibliotek.
Brakuje perspektywy prawnej poza USA – orzeczenie o fair use dotyczy prawa amerykańskiego, a artykuł opisuje zjawisko w Europie (Holandia, Niemcy, Hiszpania), gdzie przepisy o dozwolonym użytku mogą się istotnie różnić.
Artykuł nie podaje, ile książek faktycznie zostało zniszczonych przez podmioty inne niż Anthropic w ramach obecnej fali zakupów od kwietnia 2026 r. – skala zjawiska poza udokumentowanym przypadkiem 'Project Panama' pozostaje nieznana.

Analiza zdanie po zdaniu

«Nie wszystkie transakcje są bezpośrednio przypisywane firmom AI - wiele odbywa się przez pośredników, co utrudnia weryfikację.»

OPINIA

«sprawie Anthropic / Project Panama (styczeń 2026) [Link: https://www.washingtonpost.com/technology/2026/01/27/anthropic-ai-scan-destroy-books/]»

NEUTRALNE

«Tom's Hardware: Relacja o hurtowych zakupach i niszczeniu książek (lipiec 2026) [Link: https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/ai-companies-are-reportedly-shredding-millions-of-books-to-train-models-tech-giants-outsource-to-middlemen-to-secretly-buy-up-books-for-training-material]»

NEUTRALNE

«NL Times: Obawy antykwariuszy w Europie (czerwiec 2026) [Link: https://nltimes.nl/2026/06/25/rare-book-dealers-fear-tech-firms-destroying-obscure-editions-train-ai-models]»

NEUTRALNE

«Futurism: "AI firms destroying rare books" (lipiec 2026) [Link: https://futurism.com/artificial-intelligence/ai-companies-destroying-rare-books]»

NEUTRALNE

Kliknij zdanie oznaczone jako fakt lub perswazja, aby zobaczyć szczegółową analizę.

Powiązane analizy