LLM-tietojen käytön oikeudellinen ympäristö

Johdanto

Jokainen markkinoija haluaa tietää:

Miten suuret kielimallit käyttävät tietojani – ja mitä ne saavat laillisesti tehdä niillä?

Vielä viime aikoihin asti tämä oli abstrakti kysymys. Nykyään se määrittää:

✔ miten sisältösi otetaan vastaan

✔ näkyykö sivustosi tekoälyn vastauksissa

✔ voitko pyytää tietojen poistamista tai korjaamista

✔ miten ”opt-out” ja ”do-not-train” -signaalit toimivat

✔ miten strukturoidut tiedot vaikuttavat vaatimustenmukaisuuteen

✔ miten tekijänoikeudet vaikuttavat generatiivisiin vastauksiin

✔ miten AI-yritykset tulkitsevat lisensointia, indeksointia ja oikeudenmukaista käyttöä

✔ mikä lasketaan rikkomukseksi syntetisoidussa tuotoksessa

Olemme astuneet maailmaan, jossa mallien koulutus, tietojen kerääminen, käyttäjien yksityisyys ja tekijänoikeuslaki törmäävät toisiinsa – ja brändien on ymmärrettävä säännöt, jos ne haluavat selviytyä LLM-pohjaisessa haussa ja löytämisessä.

Tässä oppaassa käydään läpi LLM-tietojen käytön oikeudellinen tilanne vuonna 2025, mitä brändien on tiedettävä ja miten suojata – ja optimoida – sisältöäsi tekoälyaikakaudella.

1. Kuinka LLM:t keräävät ja käyttävät dataa: kolme oikeudellista luokkaa

Oikeudellisesti LLM-tietojen käyttö jakautuu kolmeen luokkaan:

Luokka 1 – Koulutukseen käytettävät tiedot (”oppiminen”)

Tämä sisältää verkkosisällön, jota käytetään mallien opettamiseen kielen toiminnasta.

Oikeudellisia kysymyksiä ovat esimerkiksi:

• tekijänoikeudet

• lisenssit

• scraping-lupa

• robots.txt-tulkinta

• johdannaisteokset

• muuntava käyttö

• tietokantaoikeudet (EU)

Koulutustietoja koskevat riidat ovat suurin avoin oikeudellinen kiista.

Luokka 2 — Hakua varten käytetyt tiedot (”viite”)

Tämä on dataa, jota mallit eivät muista kokonaan, mutta jota ne käyttävät suorituksen aikana seuraavien kautta:

• indeksointi

• upotukset

• RAG (hakua tukeva generointi)

• vektorihaku

• kontekstuaalinen haku

Tämä on lähempänä ”hakukoneen käyttöä” kuin koulutusta.

Oikeudellisia kysymyksiä ovat muun muassa:

• välimuistisäännöt

• API:n käyttörajoitukset

• lähdeviittausvaatimukset

• tosiasioiden paikkansapitävyysvelvoitteet

Luokka 3 – AI:n tuottamat tiedot (”tulos”)

Tämä sisältää:

• AI-yhteenvedot

• viittaukset

• uudelleenkirjoitukset

• vertailut

• rakenteelliset vastaukset

• henkilökohtaiset suositukset

Oikeudellisia kysymyksiä ovat muun muassa:

• vastuu

• kunnianloukkaus

• tarkkuus

• tuotoksen tekijänoikeudet

• oikeudenmukainen lähteen maininta

• brändin väärinkäyttö

Jokaisella LLM-alustalla on erilaiset säännöt kullekin luokalle, mikä aiheuttaa oikeudellista epäselvyyttä, jonka markkinoijien on ymmärrettävä.

2. LLM-tietojen käyttöä muokkaavat globaalit oikeudelliset puitteet

Vuosina 2024–2025 sääntely muuttui nopeasti.

Tässä ovat tärkeimmät lait:

1. EU:n tekoälylaki (toteutetaan vuosina 2024–2025)

Maailman ensimmäinen kattava tekoälyä koskeva sääntely.

Markkinoijia koskevat keskeiset säännökset:

✔ koulutuksen läpinäkyvyys – mallien on paljastettava tietoluokat

✔ oikeus kieltäytyä koulutuksen käytöstä

✔ vesileimaus-/alkuperäsäännöt

✔ turvallisuusdokumentaatio

✔ riskiluokitus

✔ rangaistukset vaarallisista tuloksista

✔ tiukat säännöt biometrisille ja henkilötiedoille

✔ ”korkean riskin tekoälyjärjestelmän” velvoitteet

EU:lla on maailman tiukimmat LLM-säännökset.

2. GDPR (sääntelee jo LLM-tietojen käsittelyä)

LLM-järjestelmien on noudatettava GDPR-asetusta seuraavissa asioissa:

• henkilötiedot

• arkaluonteiset tiedot

• suostumus

• tarkoituksen rajoittaminen

• oikeus tietojen poistamiseen

• oikeus tietojen oikaisemiseen

GDPR vaikuttaa sekä koulutukseen että RAG-hakuihin.

3. DMCA + Yhdysvaltain tekijänoikeuslaki

Keskeiset kysymykset:

• onko tekijänoikeudella suojatun tekstin kouluttaminen "oikeudenmukaista käyttöä"?

• onko luotu tiivistelmä tekijänoikeuden loukkaus?

• kilpaileeko tulos alkuperäisen teoksen kanssa?

• Pitääkö tekoälyyritysten hankkia lisenssi suurille tietokannoille?

Useat oikeudenkäynnit määrittelevät tämän seuraavien 2–3 vuoden aikana.

4. Yhdistyneen kuningaskunnan tietosuojalaki ja tekoälyn sääntelyn etenemissuunnitelma

Samanlainen kuin GDPR, mutta joustavampi.

Keskeiset kysymykset:

• ”Oikeutettu etu” -koulutus

• opt-out-signaalit

• Tekijänoikeuspoikkeukset

• AI:n läpinäkyvyys

5. Kanadan AIDA (tekoäly- ja tietosuojalaki)

Keskittyy:

• riski

• suostumus

• läpinäkyvyys

• tietojen siirrettävyys

Kattaa sekä koulutuksen että RAG-putket.

6. Kalifornian CCPA / CPRA

Kattaa:

• henkilötiedot

• opt-out

• koulutus rajoitukset

• käyttäjäkohtaiset oikeudet

7. Japanin, Singaporen ja Korean uudet tekoälylait

Nämä keskittyvät:

• tekijänoikeudet

• sallittu indeksointi

• henkilötietojen rajoitukset

• velvollisuudet minimoida harhaluulot

Japani on erityisen tärkeä tekoälyn koulutuksen laillisuuden kannalta.

3. Mitä tekoälyyritykset voivat ja eivät voi tehdä tiedoillasi

Tässä osiossa selitetään selkeästi nykyinen oikeudellinen tilanne.

A. Mitä tekoälyyritykset voivat laillisesti tehdä

• ✔ Indeksoi useimmat julkisesti saatavilla olevat sivut

Niin kauan kuin ne noudattavat robots.txt-tiedostoa (vaikka tästä keskustellaan edelleen).

• ✔ Kouluta julkisesti saatavilla olevalla tekstillä (monissa lainkäyttöalueissa)

”Oikeudenmukaisen käytön” perusteella – mutta oikeudenkäynnit ovat testaamassa tätä.

• ✔ Käytä sivustoasi hakutoiminnoissa

Tätä pidetään ”hakukoneiden kaltaisena” käyttäytymisenä.

• ✔ Luo johdannaisia selityksiä

Yhteenvedot ovat yleensä laillisia, jos ne eivät ole sanatarkkoja.

• ✔ Viittaa ja linkitä verkkosivustoosi

Lainausmerkit ovat laillisesti suositeltavia, eivät rajoitettuja.

B. Mitä tekoälyyritykset eivät voi laillisesti tehdä

• ❌ Käytä tekijänoikeudella suojattua sisältöä sanasta sanaan ilman lisenssiä

Suora kopiointi ei ole oikeudenmukaisen käytön suojaamaa.

• ❌ Jätä huomiotta koulutuksen kieltäytymisilmoitukset

EU vaatii säännösten noudattamista.

• ❌ Käsittele henkilötietoja ilman laillista perustetta

GDPR on voimassa.

• ❌ Luo loukkaavia tai haitallisia yhteenvetoja

Tämä aiheuttaa vastuuta.

• ❌ Esitä brändiäsi väärin

Kuluttajansuojalain nojalla.

• ❌ Käsitellä omistusoikeudellista / maksullista sisältöä avoimena

Luvaton tietojen kerääminen on laitonta.

4. ”Älä kouluta” -direktiivien ja tekoälyrobottien nousu

Vuosina 2024–2025 otettiin käyttöön uudet standardit:

**1. noai- ja noindexai -metatunnisteet

Käytössä OpenAI:ssa, Anthropicissa, Googlessa ja Perplexityssä.

**2. User-Agent: GPTBot (ja vastaavat)

Mahdollistaa tekoälyn indeksoinnin ja koulutuksen nimenomaisen kieltämisen.

3. EU:n tekoälylaki: Pakollinen kieltäytymisrajapinta

LLM-mallien on tarjottava sisällön omistajille mahdollisuus pyytää:

✔ poistamista koulutuksesta

✔ tietojen korjaamista

✔ haitallisten tulosten poistamista

Tämä on merkittävä muutos.

4. OpenAI Attribution & Opt-Out Hub

OpenAI tukee nyt seuraavia toimintoja:

✔ koulutuksen opt-out

✔ sisällön poistaminen mallin muistista

✔ lähdeviittausten asetukset

5. Googlen ”AI Web Publisher Controls” (Gemini Overviews)

Sivustot voivat määrittää:

✔ mitkä sivut voidaan käyttää AI-yleiskatsauksissa

✔ katkelmien käyttöoikeudet

✔ RAG-saavutettavuus

5. Kuinka LLM-mallit käsittelevät tekijänoikeuksia nykyään

Tekijänoikeudet ovat LLM-mallien keskeinen oikeudellinen kiistakohta.

Tässä on tärkeää:

1. Koulutus vs. tuotanto

Koulutus: ”kohtuullisen käytön” argumentti Tuotos: tekijänoikeudella suojattua tekstiä ei saa toistaa sanatarkasti

Useimmat oikeusjutut keskittyvät koulutuksen laillisuuteen.

2. Johdannaisteokset

Yhteenvedot ovat yleensä laillisia. Sana sanalta toistaminen ei ole.

3. Muuntava käyttö -argumentti

Tekoälyyritykset väittävät:

• ”koulutus” on transformatiivista

• ”upotetut esitykset” eivät ole kopioita

• ”tilastollinen oppiminen” ei ole loukkaus

Tuomioistuimet eivät ole (vielä) antaneet lopullista päätöstä.

4. Tietokantaoikeudet (EU-spesifiset)

LLM-mallit eivät voi vapaasti käyttää:

• kuratoidut hakemistot

• omistusoikeudelliset tietokannat

• lisensointia vaativat tietokokoelmat

Tämä vaikuttaa SaaS-vertailusivustoihin, arvostelualustoihin ja niche-tietokantoihin.

5. Lisenssipohjainen koulutus (tulevaisuus)

Odotettavissa:

✔ lisensoidut sisältökokonaisuudet

✔ maksulliset datasopimukset

✔ vain kumppaneille tarkoitetut koulutussyötteet

✔ premium-indeksitasot

Tekoäly kehittyy kohti lisensoituja tietämys ekosysteemejä.

6. Vastuu: Kuka on vastuussa virheellisistä AI-vastauksista?

Vuonna 2025 vastuu riippuu seuraavista tekijöistä:

1. Alue

EU: vahva vastuu AI-yrityksille Yhdysvallat: vastuu edelleen kehittymässä Iso-Britannia: hybridi-lähestymistapa Aasia: vaihtelee suuresti

2. Virheen tyyppi

• kunnianloukkaus

• haitalliset suositukset

• vääristely

• lääketieteelliset/taloudelliset väärät tiedot

3. Käyttäjän konteksti

Ammattimainen vs. henkilökohtainen vs. kuluttajakäyttö.

4. Onko brändiä esitetty väärin

Jos tekoälyjärjestelmä kuvaa brändiä virheellisesti, vastuu voi sisältää seuraavaa:

• tekoälyyritys

• vastauksen toimittava alusta (hakukone)

• mahdollisesti julkaisija (harvinaisissa tapauksissa)

7. Miten brändien tulisi reagoida: oikeudellinen ja tekninen ohjekirja

Tässä on moderni vastausstrategia.

1. Julkaise selkeää, koneellisesti luettavaa dataa

Wikidata + Schema vähentävät oikeudellista epäselvyyttä.

2. Ylläpidä tietojen puhtautta

LLM-mallien on nähtävä yhdenmukaiset tiedot kaikilla pinnoilla.

3. Seuraa brändiäsi koskevia tekoälyn tuotoksia

Tarkista:

✔ ChatGPT

✔ Gemini

✔ Copilot

✔ Claude

✔ Perplexity

✔ Apple Intelligence

Ilmoita epätarkkuuksista.

4. Käytä virallisia korjauskanavia

Useimmat alustat sallivat nyt:

✔ korjauspyynnöt

✔ lähteiden mainitseminen

✔ mallin päivityspyyntöjä

✔ kieltäytyminen koulutuksesta

5. Robottien ja tekoälyn metakontrollien täytäntöönpano

Käyttö:

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

…jos haluat estää koulutuksen.

6. Suojaa omistusoikeudelliset tiedot

Lukitse:

✔ suljettu sisältö

✔ SaaS-hallintapaneelit

✔ yksityiset asiakirjat

✔ käyttäjätietoja

✔ sisäiset resurssit

7. Vahvista brändin identiteettiä oikeudellisen selkeyden vuoksi

Vahva ja johdonmukainen entiteetin jalanjälki vähentää seuraavien riskien mahdollisuutta:

✔ harhaanjohtavat väitteet

✔ virheelliset ominaisuusluettelot

✔ virheelliset hinnat

✔ väärää tietoa

Koska LLM-mallit pitävät validoituja entiteettejä "turvallisempina" siteerattavina.

8. Ranktrackerin rooli lainsäädännön navigoinnissa

Ranktracker tukee vaatimustenmukaisuutta edistävää tekoälyn näkyvyyttä.

Verkkotarkastus

Havaitset metatietojen ongelmat, skeemakonfliktit ja rakenteelliset ongelmat.

Avainsanahaku

Luo vaatimustenmukaisia sisältöklustereita määritelmien selkeyden varmistamiseksi.

Takaisinkytkentöjen tarkistaja ja valvoja

Luo konsensusta arvovaltaisten sivustojen välillä (tärkeää oikeudellisen validoinnin kannalta).

SERP-tarkistaja

Paljastaa AI-järjestelmien käyttämät kategoria- ja entiteettisignaalit.

AI-artikkelien kirjoittaja

Tuottaa selkeää, jäsenneltyä, koneellisesti luettavaa sisältöä – vähentäen epäselvyyksiä.

Ranktracker varmistaa, että brändisi on laillisesti vaatimustenmukainen, tekoälyystävällinen ja edustettuna johdonmukaisesti koko generatiivisessa ekosysteemissä.

**Lopullinen ajatus:

AI-laki on tulossa uudeksi SEO:ksi – ja jokaisen brändin on sopeuduttava siihen**

LLM-datan käytön lainsäädäntökehitys etenee huimaa vauhtia.

Seuraavien 24 kuukauden aikana tekoälylaki määrittelee uudelleen:

✔ miten sisältöä indeksoidaan

✔ mitä voidaan käyttää koulutukseen

✔ milloin lähdeviittaus on pakollinen

✔ mikä lasketaan rikkomukseksi

✔ miten faktatiedot korjataan

✔ mitä tietoja tekoälyjärjestelmien on julkistettava

✔ miten brändit voivat hallita esitystään

Markkinoijille tämä ei ole vain oikeudellinen kysymys — se on näkyvyyden kysymys, luottamuksen kysymys ja identiteetin kysymys.

AI-mallit muokkaavat nyt sitä, miten miljardit ihmiset ymmärtävät brändejä. Jos oikeudellinen asemasi on epäselvä, AI-näkyvyytesi muuttuu epävakaaksi. Jos tietosi ovat epäjohdonmukaisia, yrityksesi muuttuu epäluotettavaksi. Jos käyttöoikeutesi ovat epäselvät, mallien on riskialtista siteerata sisältöäsi.

Menestyäksesi uuden sukupolven generatiivisessa löytämisessä sinun on käsiteltävä oikeudellisia, teknisiä ja entiteetin optimointia yhtenäisenä kokonaisuutena.

Tämä on AI-SEO:n tulevaisuus.