Правна уредба на използването на данни в LLM

Въведение

Всеки маркетинг специалист иска да знае:

Как големите езикови модели използват моите данни и какво им е позволено да правят с тях от юридическа гледна точка?

Доскоро това беше абстрактен въпрос. Днес той определя:

✔ как се усвоява вашето съдържание

✔ дали вашият сайт може да се появи в отговорите на изкуствения интелект

✔ дали можете да поискате премахване или корекции

✔ как работят сигналите „отказ“ и „не обучавай“

✔ как структурираните данни влияят на съответствието

✔ как авторското право взаимодейства с генерираните отговори

✔ как AI компаниите тълкуват лицензирането, индексирането и справедливото използване

✔ какво се счита за нарушение в синтезирания резултат

Навлязохме в свят, в който обучението на модели, събирането на данни, поверителността на потребителите и авторското право се сблъскват – и марките трябва да разберат правилата , ако искат да оцелеят в търсенето и откриването, задвижвани от LLM.

Това ръководство разглежда цялостната правна среда за използването на LLM данни през 2025 г., какво трябва да знаят марките и как да защитят – и оптимизират – съдържанието си за ерата на изкуствения интелект.

1. Как LLM събират и използват данни: трите правни категории

От правна гледна точка използването на LLM данни попада в три категории:

Категория 1 – Данни, използвани за обучение („учене“)

Това включва уеб съдържание, използвано за обучение на моделите как функционира езикът.

Правните въпроси тук включват:

• авторски права

• лицензи

• разрешение за извличане

• интерпретация на robots.txt

• производни произведения

• трансформативно използване

• права върху бази данни (ЕС)

Споровете относно данните за обучение са най-голямата отворена правна битка.

Категория 2 — Данни, използвани за извличане („Референция“)

Това са данни, които моделите не запомнят напълно, но достъпват по време на изпълнение чрез:

• индексиране

• вграждания

• RAG (генериране с подпомагано извличане)

• векторно търсене

• контекстуално извличане

Това е по-близо до „използване на търсачка“, отколкото до обучение.

Правните въпроси включват:

• правила за кеширане

• ограничения за използване на API

• изисквания за atributtion

• задължения за фактическа точност

Категория 3 — Данни, генерирани от ИИ („Изходни данни“)

Това включва:

• AI обобщения

• цитирания

• пренаписвания

• сравнения

• структурирани отговори

• персонализирани препоръки

Правните въпроси тук включват:

• отговорност

• клевета

• точност

• авторски права върху резултатите

• справедливо посочване на авторството

• неправилно представяне на марката

Всяка LLM платформа има различни правила за всяка категория, което създава правна неяснота, която маркетолозите трябва да разберат.

2. Глобални правни рамки, които определят използването на данни от LLM

2024–2025 г. донесоха бързи промени в регулаторната среда.

Ето законите, които са от най-голямо значение:

1. Закон на ЕС за изкуствения интелект (прилагане през 2024–2025 г.)

Първият в света пълен регламент за изкуствения интелект.

Ключови разпоредби, засягащи маркетолозите:

✔ прозрачност на обучението — моделите трябва да разкриват категориите данни

✔ право на отказ от използване за обучение

✔ правила за воден знак/произход

✔ документация за безопасност

✔ класификация на риска

✔ санкции за небезопасни резултати

✔ строги правила за биометрични + лични данни

✔ задължения за „системи за изкуствен интелект с висок риск“

ЕС има най-строгите LLM регулации в световен мащаб.

2. GDPR (вече регулира обработката на данни от LLM)

LLM трябва да спазват GDPR за:

• лични данни

• чувствителни данни

• съгласие

• ограничаване на целта

• право на изтриване

• право на коригиране

GDPR засяга както обучението, така и извличането на RAG.

3. DMCA + Закон за авторското право на САЩ

Ключови въпроси:

• обучението по авторски текстове „справедливо използване” ли е?

• генерираното резюме се счита ли за нарушение?

• резултатът конкурира ли с оригиналното произведение?

• Трябва ли компаниите за изкуствен интелект да лицензират големи масиви от данни?

Множество съдебни дела ще определят това през следващите 2–3 години.

4. Закон за защита на данните на Обединеното кралство и пътна карта за регулиране на изкуствения интелект

Подобен на GDPR, но по-гъвкав.

Ключови въпроси:

• обучение за „легитимен интерес“

• Сигнали за отказ

• изключения от авторското право

• прозрачност на изкуствения интелект

5. Канадският AIDA (Закон за изкуствения интелект и данните)

Фокусира се върху:

• риск

• съгласие

• прозрачност

• мобилност на данните

Обхваща както обучението, така и RAG процесите.

6. Калифорнийски CCPA / CPRA

Обхваща:

• лични данни

• отказ

• обучение ограничения

• права на потребителите

7. Япония, Сингапур, Корея Нововъзникващи закони за изкуствения интелект

Те се фокусират върху:

• авторско право

• допустимо индексиране

• ограничения за лични данни

• задължения за минимизиране на халюцинациите

Япония е особено важна за законността на обучението в областта на изкуствения интелект.

3. Какво могат и не могат да правят компаниите за изкуствен интелект с вашите данни

В тази секция се обяснява с ясни думи настоящата правна реалност.

А. Какво могат да правят законно компаниите за изкуствен интелект

• ✔ Индексирайте повечето публично достъпни страници

Доколкото спазват robots.txt (въпреки че това все още се обсъжда).

• ✔ Обучавайте се на публично достъпни текстове (в много юрисдикции)

Съгласно аргументите за „справедливо използване“ — но съдебни дела тестват това.

• ✔ Използвайте сайта си за извличане

Това се счита за „подобно на търсене“ поведение.

• ✔ Генерирайте производни обяснения

Резюметата обикновено са законни, ако не са дословни.

• ✔ Цитирайте и поставяйте линкове към вашия уебсайт

Цитирането се насърчава от закона, а не се ограничава.

Б. Какво не могат да правят законно компаниите за изкуствен интелект

• ❌ Използвайте съдържание, защитено с авторски права, без лиценз

Прякото възпроизвеждане не е защитено от справедливото използване.

• ❌ Игнорирайте сигналите за отказ от обучение

ЕС изисква спазване на изискванията.

• ❌ Обработвайте лични данни без правно основание

Прилага се GDPR.

• ❌ Генериране на клеветнически или вредни резюмета

Това създава отговорност.

• ❌ Представяте погрешно вашата марка

Съгласно законите за защита на потребителите.

• ❌ Да третирате защитено/платено съдържание като свободно достъпно

Неразрешеното извличане на данни е незаконно.

4. Възходът на директивите „Не обучавайте“ и „AI роботи“

2024–2025 г. въведоха нови стандарти:

**1. Мета тагове noai и noindexai

Използвани от OpenAI, Anthropic, Google, Perplexity.

**2. User-Agent: GPTBot (и еквиваленти)

Позволява изрично отказване от AI индексиране и обучение.

3. Закон на ЕС за изкуствения интелект: задължителен интерфейс за отказ

LLM трябва да предоставят на собствениците на съдържание възможност да поискат:

✔ премахване от обучение

✔ корекция на факти

✔ премахване на вредни резултати

Това е значителна промяна.

4. OpenAI Attribution & Opt-Out Hub

OpenAI вече поддържа:

✔ отказ от обучение

✔ премахване на съдържание от паметта на модела

✔ предпочитания за цитиране на източници

5. „AI Web Publisher Controls“ (Gemini Overviews) на Google

Сайтовете могат да определят:

✔ кои страници могат да се използват в AI Overviews

✔ разрешения за откъси

✔ достъпност на RAG

5. Как LLM се справят с авторските права днес

Авторското право е основното юридическо поле за битка за LLMs.

Ето какво е важно:

1. Обучение срещу резултат

Обучение: аргумент за „справедливо използване“ Резултат: не трябва да се възпроизвежда дословно текст, защитен с авторски права

Повечето съдебни дела се фокусират върху законността на обучението.

2. Деривативни произведения

Резюметата обикновено са законни. Дословното възпроизвеждане не е.

3. Аргумент за трансформативно използване

AI компаниите твърдят:

• „обучението” е трансформативно

• „вградените представяния“ не са копия

• „статистическото обучение“ не е нарушение

Съдилищата (все още) не са се произнесли окончателно.

4. Права върху бази данни (специфични за ЕС)

LLM не могат свободно да усвояват:

• курирани директории

• собствени бази данни

• събиране на данни, изискващи лицензиране

Това засяга сайтовете за сравнение на SaaS, платформите за рецензии и нишовите набори от данни.

5. Обучение на базата на лиценз (бъдещето)

Очаквайте:

✔ лицензирани пулове от съдържание

✔ споразумения за платени данни

✔ обучителни канали само за партньори

✔ нива на премиум индекс

AI ще се развива в посока на лицензирани екосистеми от знания.

6. Отговорност: Кой носи отговорност за неправилни отговори на AI?

През 2025 г. отговорността зависи от:

1. Регион

ЕС: строга отговорност за компаниите, работещи с AI САЩ: отговорността все още е в процес на развитие Обединеното кралство: хибриден подход Азия: значителни различия

2. Вида на грешката

• клевета

• вредни препоръки

• неправилно представяне

• невярна медицинска/финансова информация

3. Контекста на потребителя

Професионална употреба срещу лична употреба срещу потребителска употреба.

4. Дали марката е била представена погрешно

Ако AI система опише неточно дадена марка, отговорността може да включва:

• компанията за изкуствен интелект

• платформата, предоставяща отговора (търсачка)

• възможно издателят (в редки случаи)

7. Как трябва да реагират марките: Правни и технически насоки

Ето съвременната стратегия за реагиране.

1. Публикувайте ясни, машинно четими данни

Wikidata + Schema намаляват правната двусмисленост.

2. Поддържайте хигиената на данните

LLM трябва да виждат последователни факти във всички области.

3. Наблюдавайте изхода на AI за вашата марка

Проверете:

✔ ChatGPT

✔ Gemini

✔ Copilot

✔ Claude

✔ Perplexity

✔ Apple Intelligence

Отбележете неточностите.

4. Използвайте официалните канали за корекции

Повечето платформи вече позволяват:

✔ заявки за корекции

✔ посочване на предпочитания източник

✔ подаване на актуализации на модели

✔ отказ от обучение

5. Прилагане на метаконтрол на роботи и изкуствен интелект

Използване:

<meta name="robots" content="noai">
<meta name="ai" content="noindexai">
User-Agent: GPTBot
Disallow: /

…ако искате да блокирате обучението.

6. Защита на собственически данни

Заключете:

✔ защитено съдържание

✔ SaaS табла

✔ частна документация

✔ потребителски данни

✔ вътрешни ресурси

7. Укрепване на бранда за правна яснота

Силното и последователно присъствие на субекта намалява риска от:

✔ халюцинирани твърдения

✔ грешни списъци с функции

✔ неправилни цени

✔ дезинформация

Тъй като LLM третират валидираните субекти като „по-безопасни“ за цитиране.

8. Ролята на Ranktracker в навигирането в правната среда

Ranktracker поддържа AI видимост, съобразена с нормативните изисквания.

Уеб одит

Открива проблеми с метаданните, конфликти в схемата, структурни проблеми.

Търсачка на ключови думи

Създава съвместими с изискванията кластери от съдържание за яснота на дефинициите.

Проверка и мониторинг на обратни връзки

Създава консенсус между авторитетни сайтове (важно за правна валидация).

Проверка на SERP

Разкрива сигнали за категории + обекти, използвани от AI системи.

AI Article Writer

Създава ясно, структурирано и машинно четимо съдържание, което намалява двусмислието.

Ranktracker гарантира, че вашата марка е в съответствие със законите, подходяща за AI и последователно представена в цялата генеративна екосистема.

**Заключителна мисъл:

AI правото се превръща в новото SEO — и всяка марка трябва да се адаптира**

Правната среда за използване на LLM данни се развива с главоломна скорост.

През следващите 24 месеца AI законът ще предефинира:

✔ как се индексира съдържанието

✔ какво може да се използва за обучение

✔ кога се изисква посочване на източника

✔ какво се счита за нарушение

✔ как се прилагат фактическите корекции

✔ какви данни трябва да разкриват системите за изкуствен интелект

✔ как марките могат да контролират представянето си

За маркетолозите това не е само правен проблем — това е проблем с видимостта, проблем с доверието и проблем с идентичността.

AI моделите вече определят как милиарди хора разбират марките. Ако правната ви позиция е неясна, видимостта на AI става нестабилна. Ако данните ви са непоследователни, вашата организация става ненадеждна. Ако разрешенията ви са двусмислени, съдържанието ви става рисковано за цитиране от моделите.

За да успеете в новата ера на генеративното откритие, трябва да третирате правната, техническата и оптимизацията на субекта като една единна дисциплина.

Това е бъдещето на AI SEO.