Het juridische landschap van het gebruik van LLM-gegevens

Intro

Elke marketeer wil weten:

Hoe gebruiken grote taalmodellen mijn gegevens – en wat mogen ze daar wettelijk gezien mee doen?

Tot voor kort was dit een abstracte vraag. Tegenwoordig bepaalt het:

✔ hoe uw content wordt opgenomen

✔ of uw site kan verschijnen in AI-antwoorden

✔ of u verwijdering of correcties kunt aanvragen

✔ hoe 'opt-out'- en 'do-not-train'-signalen werken

✔ hoe gestructureerde gegevens van invloed zijn op de naleving

✔ hoe auteursrecht samenwerkt met generatieve antwoorden

✔ hoe AI-bedrijven licenties, crawling en redelijk gebruik interpreteren

✔ wat als inbreuk geldt in gesynthetiseerde output

We zijn een wereld binnengetreden waarin modeltraining, gegevensverzameling, gebruikersprivacy en auteursrecht met elkaar botsen — en merken moeten de regels begrijpen als ze willen overleven in LLM-aangedreven zoek- en ontdekkingsprocessen.

Deze gids geeft een overzicht van het volledige juridische landschap van LLM-gegevensgebruik in 2025, wat merken moeten weten en hoe u uw content kunt beschermen – en optimaliseren – voor het AI-tijdperk.

1. Hoe LLM's gegevens verzamelen en gebruiken: de drie juridische categorieën

Juridisch gezien valt het gebruik van LLM-gegevens uiteen in drie categorieën:

Categorie 1 — Gegevens die worden gebruikt voor training ("leren")

Dit omvat webcontent die wordt gebruikt om modellen te leren hoe taal werkt.

Juridische vragen hier zijn onder meer:

• auteursrecht

• licenties

• scraping toestemming

• interpretatie van robots.txt

• afgeleide werken

• transformatief gebruik

• databankrechten (EU)

Geschillen over trainingsgegevens vormen de grootste open juridische strijd.

Categorie 2 — Gegevens die worden gebruikt voor het ophalen van informatie ("Referentie")

Dit zijn gegevens die modellen niet volledig onthouden, maar waartoe ze tijdens de uitvoering toegang hebben via:

• indexering

• embeddings

• RAG (Retrieval-Augmented Generation)

• vectorzoekopdracht

• contextuele opvraging

Dit lijkt meer op "zoekmachinegebruik" dan op training.

Juridische vragen zijn onder meer:

• cachingregels

• Beperkingen op het gebruik van API's

• attributievereisten

• verplichtingen inzake feitelijke nauwkeurigheid

Categorie 3 — Door AI gegenereerde gegevens ("output")

Dit omvat:

• AI-samenvattingen

• citaten

• herschrijvingen

• vergelijkingen

• gestructureerde antwoorden

• gepersonaliseerde aanbevelingen

Juridische vragen hier zijn onder meer:

• aansprakelijkheid

• laster

• nauwkeurigheid

• auteursrecht op output

• eerlijke bronvermelding

• verkeerde voorstelling van het merk

Elk LLM-platform heeft verschillende regels voor elke categorie, wat leidt tot juridische onduidelijkheid die marketeers moeten begrijpen.

2. Wereldwijde juridische kaders die het gebruik van LLM-gegevens bepalen

In 2024–2025 vond een snelle verandering in de regelgeving plaats.

Dit zijn de belangrijkste wetten:

1. EU-AI-wet (implementatie in 2024-2025)

De eerste volledige AI-regelgeving ter wereld.

Belangrijkste bepalingen voor marketeers:

✔ transparantie van trainingen — modellen moeten gegevenscategorieën openbaar maken

✔ opt-outrechten voor trainingsgebruik

✔ regels voor watermerken/herkomst

✔ veiligheidsdocumentatie

✔ risicoclassificatie

✔ sancties voor onveilige outputs

✔ strikte regels voor biometrische + persoonsgegevens

✔ verplichtingen voor "hoogrisico-AI-systemen"

De EU heeft wereldwijd de strengste LLM-regelgeving.

2. AVG (regelt al de verwerking van LLM-gegevens)

LLM's moeten voldoen aan de AVG voor:

• persoonsgegevens

• gevoelige gegevens

• toestemming

• doelbinding

• recht op verwijdering

• recht op rectificatie

De AVG heeft invloed op zowel training als RAG-opvraging.

3. DMCA + Amerikaanse auteursrechtwetgeving

Belangrijkste kwesties:

• is training over auteursrechtelijk beschermde tekst 'redelijk gebruik'?

• is een gegenereerde samenvatting een inbreuk?

• concurreert de output met het originele werk?

• moeten AI-bedrijven een licentie hebben voor grote datasets?

Meerdere rechtszaken zullen hierover de komende 2-3 jaar uitsluitsel geven.

4. Britse wet op gegevensbescherming en routekaart voor AI-regelgeving

Vergelijkbaar met de AVG, maar flexibeler.

Belangrijkste kwesties:

• training in "gerechtvaardigd belang"

• opt-out-signalen

• uitzonderingen op het auteursrecht

• AI-transparantie

5. Canadese AIDA (wet inzake kunstmatige intelligentie en gegevens)

Richt zich op:

• risico

• toestemming

• transparantie

• gegevensmobiliteit

Heeft betrekking op zowel training als RAG-pijplijnen.

6. Californische CCPA / CPRA

Heeft betrekking op:

• persoonsgegevens

• opt-out

• opleidingsbeperkingen

• gebruikersspecifieke rechten

7. Japan, Singapore, Korea Opkomende AI-wetgeving

Deze richten zich op:

• auteursrecht

• toegestane indexering

• beperkingen op persoonsgegevens

• verplichtingen om hallucinaties tot een minimum te beperken

Japan is vooral belangrijk voor de wettigheid van AI-training.

3. Wat AI-bedrijven wel en niet mogen doen met uw gegevens

In dit gedeelte wordt de huidige juridische realiteit in duidelijke bewoordingen uitgelegd.

A. Wat AI-bedrijven wettelijk mogen doen

• ✔ Crawl de meeste openbaar toegankelijke pagina's

Zolang ze zich houden aan robots.txt (hoewel hierover nog discussie bestaat).

• ✔ Train op openbaar beschikbare tekst (in veel rechtsgebieden)

Onder het mom van 'fair use' – maar rechtszaken testen dit.

• ✔ Gebruik uw site bij het ophalen van informatie

Dit wordt beschouwd als 'zoekachtig' gedrag.

• ✔ Genereer afgeleide verklaringen

Samenvattingen zijn over het algemeen legaal als ze niet woordelijk zijn.

• ✔ Citeer en link naar uw website

Citaten worden wettelijk aangemoedigd en zijn niet aan beperkingen onderhevig.

B. Wat AI-bedrijven wettelijk niet mogen doen

• ❌ Gebruik auteursrechtelijk beschermde inhoud letterlijk zonder licentie

Directe reproductie valt niet onder fair use.

• ❌ Opt-outsignalen voor training negeren

De EU verplicht naleving.

• ❌ Verwerk geen persoonsgegevens zonder wettelijke basis

De AVG is van toepassing.

• ❌ Lasterlijke of schadelijke samenvattingen genereren

Dit creëert aansprakelijkheid.

• ❌ Geef een verkeerde voorstelling van uw merk

Op grond van wetgeving inzake consumentenbescherming.

• ❌ Eigen/betaalde inhoud behandelen als open

Ongeautoriseerd scrapen is illegaal.

4. De opkomst van "Do Not Train" en AI-robotrichtlijnen

In 2024-2025 werden nieuwe normen geïntroduceerd:

**1. noai- en noindexai -metatags

Gebruikt door OpenAI, Anthropic, Google, Perplexity.

**2. User-Agent: GPTBot (en equivalenten)

Maakt expliciete opt-out van AI-crawling en -training mogelijk.

3. EU AI-wet: verplichte opt-out-interface

LLM's moeten inhoudseigenaren een manier bieden om het volgende aan te vragen:

✔ verwijdering uit training

✔ correctie van feiten

✔ verwijdering van schadelijke outputs

Dit is een belangrijke verandering.

4. OpenAI Attribution & Opt-Out Hub

OpenAI ondersteunt nu:

✔ opt-out voor training

✔ verwijdering van inhoud uit het modelgeheugen

✔ voorkeuren voor bronvermelding

5. Google's "AI Web Publisher Controls" (Gemini Overviews)

Sites kunnen specificeren:

✔ welke pagina's kunnen worden gebruikt in AI-overzichten

✔ machtigingen voor fragmenten

✔ RAG-toegankelijkheid

5. Hoe LLM's vandaag de dag omgaan met auteursrecht

Auteursrecht is het belangrijkste juridische strijdtoneel voor LLM's.

Dit is wat belangrijk is:

1. Training versus output

Training: argument van 'redelijk gebruik' Output: mag auteursrechtelijk beschermde tekst niet letterlijk reproduceren

De meeste rechtszaken richten zich op de wettigheid van training.

2. Afgeleide werken

Samenvattingen zijn meestal legaal. Letterlijke reproductie is dat niet.

3. Argument van transformatief gebruik

AI-bedrijven stellen:

• "training" is transformatief

• "ingebedde representaties" zijn geen kopieën

• "statistisch leren" is geen inbreuk

Rechtbanken hebben (nog) geen definitieve uitspraak gedaan.

4. Databaserechten (specifiek voor de EU)

LLM's kunnen niet vrijelijk gegevens opnemen:

• samengestelde mappen

• eigen databases

• gegevensverzamelingen waarvoor een licentie vereist is

Dit heeft gevolgen voor SaaS-vergelijkingssites, beoordelingsplatforms en niche-datasets.

5. Licentiegebaseerde training (de toekomst)

Verwacht:

✔ gelicentieerde contentpools

✔ betaalde dataovereenkomsten

✔ trainingsfeeds exclusief voor partners

✔ premium indexniveaus

AI zal zich ontwikkelen in de richting van gelicentieerde kennisecosystemen.

6. Aansprakelijkheid: wie is verantwoordelijk voor onjuiste AI-antwoorden?

In 2025 hangt aansprakelijkheid af van:

1. Regio

EU: sterke aansprakelijkheid voor AI-bedrijven VS: aansprakelijkheid nog in ontwikkeling VK: hybride aanpak Azië: varieert sterk

2. Type fout

• laster

• schadelijke aanbevelingen

• verkeerde voorstelling van zaken

• medische/financiële desinformatie

3. Context van de gebruiker

Professioneel versus persoonlijk versus consumentengebruik.

4. Of het merk verkeerd werd voorgesteld

Als een AI-systeem een merk onjuist beschrijft, kan de aansprakelijkheid het volgende omvatten:

• het AI-bedrijf

• het platform dat het antwoord levert (zoekmachine)

• mogelijk de uitgever (in zeldzame gevallen)

7. Hoe merken moeten reageren: het juridisch-technische draaiboek

Dit is de moderne responsstrategie.

1. Publiceer duidelijke, machinaal leesbare gegevens

Wikidata + Schema verminderen juridische onduidelijkheid.

2. Zorg voor gegevenshygiëne

LLM's moeten consistente feiten zien op alle oppervlakken.

3. Controleer de AI-output over uw merk

Controleer:

✔ ChatGPT

✔ Gemini

✔ Copilot

✔ Claude

✔ Perplexity

✔ Apple Intelligence

Markeer onjuistheden.

4. Gebruik officiële correctiekanalen

De meeste platforms staan nu het volgende toe:

✔ correctieverzoeken

✔ bronvermeldingen

✔ het indienen van modelupdates

✔ opt-out voor training

5. Handhaaf meta-controles voor robots en AI

Gebruik:

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

…als u training wilt blokkeren.

6. Bescherm eigendomsgegevens

Vergrendel:

✔ afgeschermde inhoud

✔ SaaS-dashboards

✔ privédocumentatie

✔ gebruikersgegevens

✔ interne bronnen

7. Versterk merkentiteiten voor juridische duidelijkheid

Een sterke, consistente entiteitsvoetafdruk vermindert het risico op:

✔ onterechte claims

✔ verkeerde functielijsten

✔ onjuiste prijzen

✔ verkeerde informatie

Omdat LLM's gevalideerde entiteiten als "veiliger" beschouwen om te citeren.

8. De rol van Ranktracker bij het navigeren door het juridische landschap

Ranktracker ondersteunt compliance-vriendelijke AI-zichtbaarheid.

Webaudit

Detecteert metadata-problemen, schema-conflicten en structurele problemen.

Zoekwoordzoeker

Bouwt compliant contentclusters voor definitieve duidelijkheid.

Backlink Checker & Monitor

Bouwt consensus op tussen gezaghebbende sites (belangrijk voor juridische validatie).

SERP-checker

Onthult categorie- en entiteitssignalen die door AI-systemen worden gebruikt.

AI-artikelschrijver

Produceert duidelijke, gestructureerde, machinaal leesbare content, waardoor ambiguïteit wordt verminderd.

Ranktracker zorgt ervoor dat uw merk wettelijk conform is , AI-vriendelijk is en consistent wordt weergegeven in het hele generatieve ecosysteem.

**Laatste gedachte:

AI-wetgeving wordt de nieuwe SEO — en elk merk moet zich hieraan aanpassen**

Het juridische landschap van LLM-gegevensgebruik evolueert razendsnel.

In de komende 24 maanden zal AI-wetgeving het volgende herdefiniëren:

✔ hoe content wordt gecrawld

✔ wat kan worden gebruikt voor training

✔ wanneer bronvermelding vereist is

✔ wat als inbreuk geldt

✔ hoe feitelijke correcties worden afgedwongen

✔ welke gegevens AI-systemen moeten vrijgeven

✔ hoe merken hun vertegenwoordiging kunnen controleren

Voor marketeers is dit niet alleen een juridische kwestie, maar ook een kwestie van zichtbaarheid, vertrouwen en identiteit.

AI-modellen bepalen nu hoe miljarden mensen merken begrijpen. Als uw juridische positie onduidelijk is, wordt uw AI-zichtbaarheid onstabiel. Als uw gegevens inconsistent zijn, wordt uw entiteit onbetrouwbaar. Als uw toestemmingen dubbelzinnig zijn, wordt uw content riskant voor modellen om te citeren.

Om succesvol te zijn in het nieuwe tijdperk van generatieve ontdekkingen, moet u juridische, technische en entiteitsoptimalisatie als één geheel benaderen.

Dit is de toekomst van AI SEO.