LLM datu izmantošanas juridiskā ainava

Ievads

Katrs mārketinga speciālists vēlas zināt:

Kā lielie valodas modeļi izmanto manu datus — un ko tie drīkst darīt ar tiem saskaņā ar likumu?

Līdz šim tas bija abstrakts jautājums. Šodien tas nosaka:

✔ kā tiek apstrādāts jūsu saturs

✔ vai jūsu vietne var parādīties AI atbildēs

✔ vai jūs varat pieprasīt izņemšanu vai labojumus

✔ kā darbojas signāli „atteikties” un „nemācīt”

✔ kā strukturēti dati ietekmē atbilstību

✔ kā autortiesības mijiedarbojas ar ģeneratīvajām atbildēm

✔ kā AI uzņēmumi interpretē licencēšanu, indeksēšanu un godīgu izmantošanu

✔ kas tiek uzskatīts par pārkāpumu sintēzētos rezultātos

Mēs esam nonākuši pasaulē, kurā saduras modeļu apmācība, datu vākšana, lietotāju privātums un autortiesību likumi — un zīmoliem ir jāizprot šie noteikumi, ja tie vēlas izdzīvot LLM balstītā meklēšanā un atklāšanā.

Šajā rokasgrāmatā ir izklāstīts pilnīgs 2025. gada LLM datu izmantošanas tiesiskais konteksts, kas zīmoliem jāzina un kā aizsargāt un optimizēt savu saturu mākslīgā intelekta ērā.

1. Kā LLM vāc un izmanto datus: trīs juridiskās kategorijas

Juridiski LLM datu izmantošana iedalās trīs kategorijās:

1. kategorija — dati, ko izmanto apmācībai (“mācīšanai”)

Tas ietver tīmekļa saturu, ko izmanto, lai mācītu modeļiem, kā darbojas valoda.

Juridiskie jautājumi šajā gadījumā ir šādi:

• autortiesības

• licences

• atļauja skenēt

• robots.txt interpretācija

• atvasinātie darbi

• transformatīva izmantošana

• datubāzes tiesības (ES)

Strīdi par apmācības datiem ir lielākā atklātā juridiskā cīņa.

2. kategorija — dati, kas tiek izmantoti atgūšanai („atsauce”)

Šie ir dati, kurus modeļi neiemācās pilnībā, bet piekļūst tiem darbības laikā, izmantojot:

• indeksēšana

• ievietojumi

• RAG (meklēšanas papildināta ģenerēšana)

• vektoru meklēšana

• konteksta meklēšana

Tas ir tuvāk “meklēšanas dzinēja izmantošanai” nekā apmācībai.

Juridiskie jautājumi ietver:

• kešēšanas noteikumi

• API izmantošanas ierobežojumi

• attēlošanas prasības

• faktisko precizitātes saistības

3. kategorija — AI ģenerētie dati („izvade”)

Tas ietver:

• AI kopsavilkumi

• citāti

• pārrakstīšana

• salīdzinājumi

• strukturētas atbildes

• personalizēti ieteikumi

Juridiskie jautājumi šeit ietver:

• atbildība

• apmelošana

• precizitāte

• izlaides autortiesības

• taisnīga atribūcija

• zīmola nepareiza attēlošana

Katra LLM platforma katrai kategorijai piemēro atšķirīgus noteikumus, radot juridisku neskaidrību, ko mārketinga speciālistiem ir jāizprot.

2. Globālie juridiskie regulējumi, kas ietekmē LLM datu izmantošanu

2024.–2025. gadā notika straujas izmaiņas regulējumā.

Šeit ir svarīgākie likumi:

1. ES AI likums (ieviešana 2024.–2025. gadā)

Pasaulē pirmais pilnīgs AI regulējums.

Galvenie noteikumi, kas ietekmē mārketinga speciālistus:

✔ apmācības pārredzamība — modeļiem jāatklāj datu kategorijas

✔ atteikšanās tiesības apmācību izmantošanai

✔ ūdenszīmju/izcelsmes noteikumi

✔ drošības dokumentācija

✔ riska klasifikācija

✔ sankcijas par nedrošiem rezultātiem

✔ stingri noteikumi par biometrisko un personas datu apstrādi

✔ „augsta riska AI sistēmas” pienākumi

ES ir visstingrākie LLM regulējumi pasaulē.

2. GDPR (jau regulē LLM datu apstrādi)

LLM jāatbilst GDPR attiecībā uz:

• personas dati

• jutīgi dati

• piekrišana

• mērķa ierobežojums

• tiesības uz dzēšanu

• tiesības uz labošanu

GDPR ietekmē gan apmācību, gan RAG atgūšanu.

3. DMCA + ASV autortiesību likums

Galvenās problēmas:

• vai apmācība par autortiesībām aizsargātu tekstu ir „taisnīga izmantošana”?

• vai ģenerēts kopsavilkums uzskatāms par pārkāpumu?

• vai rezultāts konkurē ar oriģinālo darbu?

• vai AI uzņēmumiem ir jāiegūst licence lieliem datu kopumiem?

Vairākas tiesas prāvas to noteiks nākamajos 2–3 gados.

4. Apvienotās Karalistes Datu aizsardzības likums un AI regulējuma ceļvedis

Līdzīgs GDPR, bet elastīgāks.

Galvenie jautājumi:

• „likumīgās intereses” apmācība

• atteikšanās signāli

• autortiesību izņēmumi

• AI pārredzamība

5. Kanādas AIDA (Mākslīgā intelekta un datu likums)

Koncentrējas uz:

• risks

• piekrišana

• pārredzamība

• datu mobilitāte

Attiecas gan uz apmācību, gan RAG procesiem.

6. Kalifornijas CCPA / CPRA

Attiecas uz:

• personas dati

• atteikšanās

• apmācības ierobežojumi

• lietotājam specifiskas tiesības

7. Japāna, Singapūra, Koreja Jaunie AI likumi

Tie koncentrējas uz:

• autortiesības

• atļautā indeksēšana

• personas datu ierobežojumi

• pienākums samazināt halucinācijas

Japāna ir īpaši svarīga AI apmācību likumīguma ziņā.

3. Ko AI uzņēmumi var un nevar darīt ar jūsu datiem

Šajā sadaļā ir skaidri izskaidrots pašreizējais tiesiskais stāvoklis.

A. Ko AI uzņēmumi var darīt likumīgi

• ✔ Indeksējiet lielāko daļu publiski pieejamo lapu

Kamēr tie ievēro robots.txt (lai gan par to joprojām notiek debates).

• ✔ Apmācieties, izmantojot publiski pieejamus tekstus (daudzās jurisdikcijās)

Saskaņā ar „taisnīgas izmantošanas” argumentiem — bet tiesas prāvas to pārbauda.

• ✔ Izmantojiet savu vietni atgūšanai

Tas tiek uzskatīts par „meklēšanai līdzīgu” rīcību.

• ✔ Ģenerējiet atvasinātos paskaidrojumus

Kopsavilkumi parasti ir likumīgi, ja tie nav burtiski citāti.

• ✔ Citējiet un izveidojiet saites uz savu vietni

Citāti ir likumīgi atbalstīti, nevis ierobežoti.

B. Ko AI uzņēmumi nevar darīt likumīgi

• ❌ Izmantot autortiesību aizsargātu saturu bez licences

Tieša reproducēšana nav aizsargāta saskaņā ar godīgu izmantošanu.

• ❌ Ignorēt atteikšanās signālus apmācībai

ES nosaka atbilstību.

• ❌ Apstrādāt personas datus bez juridiska pamata

Tiek piemērots GDPR.

• ❌ Izveidot apmelojošus vai kaitīgus kopsavilkumus

Tas rada atbildību.

• ❌ Nepareizi attēlot savu zīmolu

Saskaņā ar patērētāju aizsardzības likumiem.

• ❌ Uzskatīt patentētu/maksas saturu par atklātu

Neatļauta skrapēšana ir nelikumīga.

4. „Do Not Train” un AI robotu direktīvu popularitātes pieaugums

2024.–2025. gadā tika ieviesti jauni standarti:

**1. noai un noindexai metatagi

Izmanto OpenAI, Anthropic, Google, Perplexity.

**2. Lietotāja aģents: GPTBot (un līdzvērtīgi)

Ļauj skaidri atteikties no AI indeksēšanas un apmācības.

3. ES AI likums: obligāta atteikšanās saskarne

LLM jānodrošina satura īpašniekiem iespēja pieprasīt:

✔ izņemšanu no apmācības

✔ faktu labošanu

✔ kaitīgu rezultātu izņemšanu

Tā ir būtiska izmaiņa.

4. OpenAI atribūcijas un atteikšanās centrs

OpenAI tagad atbalsta:

✔ apmācības atteikšanos

✔ satura noņemšanu no modeļa atmiņas

✔ avota citēšanas preferences

5. Google “AI Web Publisher Controls” (Gemini pārskati)

Vietnes var norādīt:

✔ kuras lapas var izmantot AI pārskatos

✔ fragmentu atļaujas

✔ RAG pieejamību

5. Kā LLM šodien rīkojas ar autortiesībām

Autortiesības ir galvenais juridiskais strīdus jautājums saistībā ar LLM.

Šeit ir svarīgākais:

1. Apmācība pret rezultātu

Apmācība: arguments par „taisnīgu izmantošanu” Rezultāts: nedrīkst reproducēt autortiesību aizsargātu tekstu vārdu pa vārdam

Lielākā daļa tiesas prāvu ir vērstas uz apmācības likumību.

2. Atvasinātie darbi

Kopsavilkumi parasti ir likumīgi. Burtiska reproducēšana nav likumīga.

3. Transformatīvās izmantošanas arguments

AI uzņēmumi argumentē:

• „apmācība” ir transformatīva

• „iekļautās reprezentācijas” nav kopijas

• „statistiskā apmācība” nav pārkāpums

Tiesas (vēl) nav pieņēmušas galīgo lēmumu.

4. Datubāzu tiesības (specifiski ES)

LLM nevar brīvi apstrādāt:

• kūrēti katalogi

• proprietārās datu bāzes

• datu vākšana, kam nepieciešama licence

Tas ietekmē SaaS salīdzināšanas vietnes, atsauksmju platformas un nišas datu kopas.

5. Licencēta apmācība (nākotne)

Sagaidāms:

✔ licencētu satura krātuves

✔ maksas datu līgumi

✔ apmācības plūsmas tikai partneriem

✔ premium indeksa līmeņi

AI virzīsies uz licencētu zināšanu ekosistēmu izveidi.

6. Atbildība: kas ir atbildīgs par nepareizām AI atbildēm?

2025. gadā atbildība būs atkarīga no:

1. Reģionu

ES: stingra atbildība AI uzņēmumiem ASV: atbildība joprojām attīstās Apvienotā Karaliste: hibrīda pieeja Āzija: ļoti atšķirīga

2. Kļūdas veidu

• difamācija

• kaitīgi ieteikumi

• nepatiesa informācija

• medicīniskā/finansiālā dezinformācija

3. Lietotāja konteksts

Profesionāla, personiska vai patērētāju lietošana.

4. Vai zīmols tika nepareizi attēlots

Ja AI sistēma nepareizi apraksta zīmolu, atbildība var ietvert:

• AI uzņēmums

• platforma, kas sniedz atbildi (meklēšanas dzinējs)

• iespējams, izdevējs (retos gadījumos)

7. Kā zīmoliem vajadzētu reaģēt: juridiski tehniskā rokasgrāmata

Šeit ir mūsdienīga reaģēšanas stratēģija.

1. Publicējiet skaidrus, mašīnlasāmus datus

Wikidata + Schema samazina juridisko neskaidrību.

2. Uzturiet datu higiēnu

LLM ir jāredz konsekventi fakti visās virsmās.

3. Uzraugiet AI izvadi par jūsu zīmolu

Pārbaudiet:

✔ ChatGPT

✔ Gemini

✔ Copilot

✔ Claude

✔ Perplexity

✔ Apple Intelligence

Atzīmējiet neprecizitātes.

4. Izmantojiet oficiālos labojumu kanālus

Lielākā daļa platformu tagad ļauj:

✔ korekcijas pieprasījumus

✔ atsauces uz avotu

✔ modeļu atjauninājumu iesniegšanu

✔ atteikšanos no apmācības

5. Robotu un AI metakontroles īstenošana

Izmantojiet:

<meta name="robots" content="noai">
<meta name="ai" content="noindexai">
Lietotāja aģents: GPTBot
Aizliegt: /

…ja vēlaties bloķēt apmācību.

6. Aizsargājiet patentētus datus

Bloķējiet:

✔ slēgtu saturu

✔ SaaS paneļus

✔ privāto dokumentāciju

✔ lietotāju dati

✔ iekšējie resursi

7. Nostipriniet zīmola vienotību, lai nodrošinātu juridisko skaidrību

Spēcīga, konsekventa identitāte samazina šādus riskus:

✔ nepamatotas prasības

✔ nepareizu funkciju sarakstu

✔ nepareizu cenu noteikšanu

✔ dezinformācija

Tā kā LLM apstiprinātas vienības uzskata par "drošākām" citēšanai.

8. Ranktracker loma juridiskās vides navigācijā

Ranktracker atbalsta atbilstību normatīvajām prasībām atbilstošu AI redzamību.

Tīmekļa audits

Atklāj metadatu problēmas, shēmas konfliktus, strukturālas problēmas.

Atslēgvārdu meklētājs

Veido atbilstošus satura kopumus, lai nodrošinātu definīciju skaidrību.

Atpakaļsaišu pārbaudītājs un monitors

Veido konsensu starp autoritatīvām vietnēm (svarīgi juridiskai validācijai).

SERP pārbaudītājs

Atklāj kategorijas + vienību signālus, ko izmanto AI sistēmas.

AI rakstu autors

Izveido skaidru, strukturētu, mašīnlasāmu saturu, samazinot neskaidrības.

Ranktracker nodrošina, ka jūsu zīmols atbilst likumdošanas prasībām, ir AI draudzīgs un tiek konsekventi pārstāvēts visā ģeneratīvajā ekosistēmā.

**Nobeiguma doma:

AI likums kļūst par jauno SEO — un katram zīmolam ir jāpielāgojas**

LLM datu izmantošanas tiesiskais regulējums attīstās ārkārtīgi strauji.

Nākamajos 24 mēnešos AI likums no jauna definēs:

✔ kā tiek indeksēts saturs

✔ ko var izmantot apmācībai

✔ kad ir nepieciešama atribūcija

✔ kas uzskatāms par pārkāpumu

✔ kā tiek īstenotas faktu labojumi

✔ kādus datus AI sistēmām ir jāatklāj

✔ kā zīmoli var kontrolēt savu attēlojumu

Mārketinga speciālistiem tas nav tikai juridisks jautājums — tas ir redzamības jautājums, uzticības jautājums un identitātes jautājums.

AI modeļi tagad veido to, kā miljardiem cilvēku saprot zīmolus. Ja jūsu juridiskā pozīcija nav skaidra, jūsu AI redzamība kļūst nestabila. Ja jūsu dati ir nekonsekventi, jūsu uzņēmums kļūst neuzticams. Ja jūsu atļaujas ir neskaidras, jūsu saturs kļūst riskants modeļiem, lai to citētu.

Lai gūtu panākumus jaunajā ģeneratīvās atklāšanas ērā, jums ir jāuzskata juridiskā, tehniskā un uzņēmuma optimizācija par vienotu disciplīnu.

Tā ir AI SEO nākotne.