Krajobraz prawny wykorzystania danych LLM

Wprowadzenie

Każdy marketer chce wiedzieć:

W jaki sposób duże modele językowe wykorzystują moje dane — i co mogą z nimi robić zgodnie z prawem?

Do niedawna było to pytanie abstrakcyjne. Dzisiaj decyduje ono o tym:

✔ w jaki sposób Twoje treści są przetwarzane

✔ czy Twoja strona może pojawiać się w odpowiedziach AI

✔ czy możesz zażądać usunięcia lub poprawek

✔ jak działają sygnały „opt-out” i „do-not-train”

✔ jak dane strukturalne wpływają na zgodność

✔ w jaki sposób prawa autorskie oddziałują na generatywne odpowiedzi

✔ w jaki sposób firmy zajmujące się sztuczną inteligencją interpretują licencjonowanie, indeksowanie i dozwolony użytek

✔ co stanowi naruszenie w syntetycznych wynikach

Wkroczyliśmy w świat, w którym szkolenie modeli, gromadzenie danych, prywatność użytkowników i prawo autorskie zderzają się ze sobą — a marki muszą zrozumieć zasady, jeśli chcą przetrwać w wyszukiwaniu i odkrywaniu opartym na LLM.

W niniejszym przewodniku omówiono pełny obraz sytuacji prawnej w zakresie wykorzystania danych LLM w 2025 r., informacje, które marki powinny znać, oraz sposoby ochrony i optymalizacji treści w erze sztucznej inteligencji.

1. Jak LLM gromadzą i wykorzystują dane: trzy kategorie prawne

Z prawnego punktu widzenia wykorzystanie danych LLM dzieli się na trzy kategorie:

Kategoria 1 — dane wykorzystywane do szkolenia („uczenia się”)

Obejmuje to treści internetowe wykorzystywane do nauczania modeli działania języka.

Kwestie prawne w tym zakresie obejmują:

• prawa autorskie

• licencje

• zezwolenie na scraping

• interpretacja pliku robots.txt

• dzieła pochodne

• wykorzystanie transformacyjne

• prawa do baz danych (UE)

Spory dotyczące danych szkoleniowych są największym otwartym sporem prawnym.

Kategoria 2 — dane wykorzystywane do wyszukiwania („odniesienia”)

Są to dane, których modele nie zapamiętują w całości, ale uzyskują do nich dostęp w czasie wykonywania poprzez:

• indeksowanie

• osadzanie

• RAG (generowanie wspomagane wyszukiwaniem)

• wyszukiwanie wektorowe

• wyszukiwanie kontekstowe

Jest to bliższe „korzystaniu z wyszukiwarki” niż szkoleniu.

Kwestie prawne obejmują:

• zasady buforowania

• ograniczenia dotyczące korzystania z API

• wymogi dotyczące przypisywania autorstwa

• obowiązki dotyczące zgodności z faktami

Kategoria 3 — Dane generowane przez sztuczną inteligencję („wyniki”)

Obejmuje to:

• Podsumowania AI

• cytaty

• przepisywanie

• porównania

• ustrukturyzowane odpowiedzi

• spersonalizowane rekomendacje

Kwestie prawne w tym przypadku obejmują:

• odpowiedzialność

• zniesławienie

• dokładność

• prawa autorskie do wyników

• rzetelne podanie źródła

• fałszywe przedstawianie marki

Każda platforma LLM ma inne zasady dla każdej kategorii, co powoduje niejasności prawne, które marketerzy muszą zrozumieć.

2. Globalne ramy prawne kształtujące wykorzystanie danych LLM

W latach 2024–2025 nastąpiły gwałtowne zmiany regulacyjne.

Oto najważniejsze przepisy:

1. Ustawa UE o sztucznej inteligencji (wdrożenie w latach 2024–2025)

Pierwsza na świecie pełna regulacja dotycząca sztucznej inteligencji.

Kluczowe przepisy mające wpływ na marketerów:

✔ przejrzystość szkoleń — modele muszą ujawniać kategorie danych

✔ prawo do rezygnacji z wykorzystania danych do celów szkoleniowych

✔ zasady dotyczące znaków wodnych / pochodzenia

✔ dokumentacja bezpieczeństwa

✔ klasyfikacja ryzyka

✔ kary za niebezpieczne wyniki

✔ surowe zasady dotyczące danych biometrycznych i danych osobowych

✔ Obowiązki dotyczące „systemów sztucznej inteligencji wysokiego ryzyka”

UE ma najsurowsze przepisy dotyczące LLM na świecie.

2. RODO (już reguluje przetwarzanie danych LLM)

LLM muszą być zgodne z RODO w zakresie:

• dane osobowe

• dane wrażliwe

• zgoda

• ograniczenie celu

• prawo do usunięcia

• prawo do sprostowania

RODO ma wpływ zarówno na szkolenie, jak i na odzyskiwanie RAG.

3. DMCA + amerykańskie prawo autorskie

Kluczowe kwestie:

• czy szkolenie dotyczące tekstów chronionych prawem autorskim stanowi „dozwolony użytek”?

• czy wygenerowane streszczenie stanowi naruszenie praw autorskich?

• czy wynik konkuruje z oryginalnym dziełem?

• Czy firmy zajmujące się sztuczną inteligencją muszą uzyskać licencję na duże zbiory danych?

W ciągu najbliższych 2–3 lat zostanie to określone w wyniku wielu postępowań sądowych.

4. Brytyjska ustawa o ochronie danych i plan działania w zakresie regulacji AI

Podobne do RODO, ale bardziej elastyczne.

Kluczowe kwestie:

• szkolenie w zakresie „uzasadnionego interesu”

• Sygnały rezygnacji

• wyjątki od praw autorskich

• Przejrzystość sztucznej inteligencji

5. Kanadyjska ustawa AIDA (Artificial Intelligence and Data Act)

Koncentruje się na:

• Ryzyko

• zgoda

• przejrzystość

• mobilność danych

Obejmuje zarówno procesy szkoleniowe, jak i procesy RAG.

6. Kalifornijska ustawa CCPA / CPRA

Obejmuje:

• dane osobowe

• rezygnacja

• ograniczenia szkoleniowe

• prawa użytkownika

7. Japonia, Singapur, Korea Powstające przepisy dotyczące sztucznej inteligencji

Skupiają się na:

• prawa autorskie

• dopuszczalne indeksowanie

• ograniczenia dotyczące danych osobowych

• obowiązki minimalizowania halucynacji

Japonia ma szczególne znaczenie dla legalności szkoleń w zakresie sztucznej inteligencji.

3. Co firmy zajmujące się sztuczną inteligencją mogą, a czego nie mogą robić z danymi użytkowników

W tej sekcji wyjaśniono w jasny sposób aktualną sytuację prawną.

A. Co firmy zajmujące się sztuczną inteligencją mogą robić zgodnie z prawem

• ✔ Indeksuj większość publicznie dostępnych stron

O ile przestrzegają oni zasad robots.txt (choć nadal jest to przedmiotem dyskusji).

• ✔ Trenuj na publicznie dostępnych tekstach (w wielu jurysdykcjach)

W ramach argumentów dotyczących „dozwolonego użytku” — ale sądy sprawdzają to w procesach sądowych.

• ✔ Wykorzystaj swoją witrynę do wyszukiwania

Jest to uważane za zachowanie „podobne do wyszukiwania”.

• ✔ Generuj pochodne wyjaśnienia

Streszczenia są zasadniczo legalne, o ile nie są dosłowne.

• ✔ Cytuj i umieszczaj linki do swojej witryny

Cytaty są prawnie zalecane, a nie ograniczane.

B. Czego firmy zajmujące się sztuczną inteligencją nie mogą robić zgodnie z prawem

• ❌ Wykorzystywanie treści chronionych prawem autorskim bez licencji

Bezpośrednia reprodukcja nie jest chroniona w ramach dozwolonego użytku.

• ❌ Ignorowanie sygnałów rezygnacji z treningu

UE nakłada obowiązek zgodności.

• ❌ Przetwarzaj dane osobowe bez podstawy prawnej

Obowiązuje RODO.

• ❌ Generowanie zniesławiających lub szkodliwych streszczeń

Powoduje to powstanie odpowiedzialności.

• ❌ Fałszywe przedstawianie marki

Zgodnie z przepisami dotyczącymi ochrony konsumentów.

• ❌ Traktowanie treści zastrzeżonych / płatnych jako otwartych

Nieautoryzowane scrapowanie jest nielegalne.

4. Powstanie dyrektyw „Nie szkol” i „Roboty AI”

W latach 2024–2025 wprowadzono nowe standardy:

**1. Meta tagi noai i noindexai

Używane przez OpenAI, Anthropic, Google, Perplexity.

**2. User-Agent: GPTBot (i odpowiedniki)

Umożliwia wyraźną rezygnację z indeksowania i szkolenia AI.

3. Ustawa UE o sztucznej inteligencji: obowiązkowy interfejs rezygnacji

LLM muszą zapewnić właścicielom treści możliwość złożenia wniosku o:

✔ usunięcie z procesu szkolenia

✔ poprawienie faktów

✔ usunięcie szkodliwych wyników

To poważna zmiana.

4. Centrum atrybucji i rezygnacji OpenAI

OpenAI obsługuje teraz:

✔ rezygnację ze szkolenia

✔ usuwanie treści z pamięci modelu

✔ preferencje dotyczące cytowania źródeł

5. „AI Web Publisher Controls” (Przegląd Gemini) firmy Google

Witryny mogą określić:

✔ które strony mogą być wykorzystywane w przeglądach AI

✔ uprawnienia do fragmentów

✔ dostępność RAG

5. Jak LLM radzą sobie obecnie z prawami autorskimi

Prawa autorskie są głównym polem bitwy prawnej dla modeli LLM.

Oto, co ma znaczenie:

1. Szkolenie a wyniki

Szkolenie: argument „dozwolonego użytku” Wynik: nie wolno reprodukować dosłownie tekstów chronionych prawem autorskim

Większość pozwów sądowych koncentruje się na legalności szkolenia.

2. Utwory pochodne

Streszczenia są zazwyczaj legalne. Dosłowne powielanie nie jest.

3. Argument dotyczący wykorzystania transformacyjnego

Firmy zajmujące się sztuczną inteligencją argumentują:

• „szkolenie” ma charakter transformacyjny

• „osadzanie reprezentacji” nie jest kopiowaniem

• „uczenie statystyczne” nie stanowi naruszenia

Sądy nie wydały (jeszcze) ostatecznego orzeczenia.

4. Prawa do baz danych (specyficzne dla UE)

LLM nie mogą swobodnie pobierać danych:

• katalogi kuratorskie

• zastrzeżone bazy danych

• zbiory danych wymagające licencji

Ma to wpływ na serwisy porównujące oprogramowanie SaaS, platformy recenzujące i niszowe zbiory danych.

5. Szkolenia oparte na licencjach (przyszłość)

Oczekiwania:

✔ licencjonowanych zbiorów treści

✔ płatne umowy dotyczące danych

✔ kanały szkoleniowe dostępne wyłącznie dla partnerów

✔ poziomy indeksów premium

Sztuczna inteligencja będzie zmierzać w kierunku licencjonowanych ekosystemów wiedzy.

6. Odpowiedzialność: kto ponosi odpowiedzialność za błędne odpowiedzi AI?

W 2025 r. odpowiedzialność będzie zależała od:

1. Regionu

UE: silna odpowiedzialność firm zajmujących się sztuczną inteligencją USA: odpowiedzialność wciąż ewoluuje Wielka Brytania: podejście hybrydowe Azja: duże zróżnicowanie

2. Rodzaju błędu

• zniesławienie

• szkodliwe rekomendacje

• fałszywe przedstawianie

• błędne informacje medyczne/finansowe

3. Kontekstu użytkownika

Wykorzystanie zawodowe, osobiste czy konsumenckie.

4. Czy marka została błędnie przedstawiona

Jeśli system sztucznej inteligencji nieprawidłowo opisuje markę, odpowiedzialność może obejmować:

• firma zajmująca się sztuczną inteligencją

• platforma dostarczająca odpowiedź (wyszukiwarka)

• ewentualnie wydawca (w rzadkich przypadkach)

7. Jak powinny reagować marki: podręcznik prawno-techniczny

Oto nowoczesna strategia reagowania.

1. Publikuj jasne dane, które mogą być odczytywane przez maszyny

Wikidata + Schema zmniejszają niejasności prawne.

2. Utrzymuj higienę danych

LLM muszą widzieć spójne fakty we wszystkich obszarach.

3. Monitoruj wyniki AI dotyczące Twojej marki

Sprawdź:

✔ ChatGPT

✔ Gemini

✔ Copilot

✔ Claude

✔ Perplexity

✔ Apple Intelligence

Zgłaszaj nieścisłości.

4. Korzystaj z oficjalnych kanałów korekcyjnych

Większość platform umożliwia obecnie:

✔ wniosków o poprawki

✔ podawanie preferowanych źródeł

✔ przesyłanie aktualizacji modeli

✔ rezygnację z udziału w szkoleniach

5. Wdrożenie kontroli meta robotów i sztucznej inteligencji

Użyj:

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

…jeśli chcesz zablokować szkolenia.

6. Ochrona danych zastrzeżonych

Zablokuj:

✔ treści zamknięte

✔ pulpity nawigacyjne SaaS

✔ prywatną dokumentację

✔ dane użytkowników

✔ zasoby wewnętrzne

7. Wzmocnienie podmiotów marki w celu zapewnienia jasności prawnej

Silna, spójna obecność podmiotu zmniejsza ryzyko:

✔ nieuzasadnionych roszczeń

✔ błędnych list funkcji

✔ nieprawidłowych cen

✔ dezinformacji

Ponieważ modele LLM traktują zweryfikowane podmioty jako „bezpieczniejsze” do cytowania.

8. Rola Ranktrackera w poruszaniu się po środowisku prawnym

Ranktracker wspiera zgodną z przepisami widoczność AI.

Audyt sieci

Wykrywa problemy z metadanymi, konflikty schematów, problemy strukturalne.

Wyszukiwarka słów kluczowych

Tworzy zgodne z przepisami klastry treści w celu zapewnienia jasności definicji.

Narzędzie do sprawdzania i monitorowania linków zwrotnych

Buduje konsensus między autorytatywnymi witrynami (ważne dla walidacji prawnej).

Narzędzie do sprawdzania SERP

Ujawnia sygnały kategorii + podmiotów wykorzystywane przez systemy AI.

AI Article Writer

Tworzy przejrzystą, uporządkowaną i czytelną dla maszyn treść, zmniejszając niejasności.

Ranktracker zapewnia zgodność Twojej marki z przepisami prawa, przyjazność dla sztucznej inteligencji i spójną reprezentację w całym ekosystemie generatywnym.

**Końcowa refleksja:

Prawo dotyczące sztucznej inteligencji staje się nowym SEO — i każda marka musi się do tego dostosować**

Sytuacja prawna dotycząca wykorzystania danych LLM zmienia się w zawrotnym tempie.

W ciągu najbliższych 24 miesięcy prawo dotyczące sztucznej inteligencji na nowo zdefiniuje:

✔ sposób indeksowania treści

✔ co można wykorzystać do szkolenia

✔ kiedy wymagane jest podanie źródła

✔ co uznaje się za naruszenie

✔ sposób egzekwowania poprawek faktograficznych

✔ jakie dane muszą ujawniać systemy sztucznej inteligencji

✔ w jaki sposób marki mogą kontrolować swój wizerunek

Dla marketerów nie jest to tylko kwestia prawna — jest to kwestia widoczności, zaufania i tożsamości.

Modele AI kształtują obecnie sposób, w jaki miliardy ludzi postrzegają marki. Jeśli Twoja pozycja prawna jest niejasna, widoczność Twojej AI staje się niestabilna. Jeśli Twoje dane są niespójne, Twoja firma staje się niewiarygodna. Jeśli Twoje uprawnienia są niejednoznaczne, cytowanie Twoich treści przez modele staje się ryzykowne.

Aby odnieść sukces w nowej erze generatywnego odkrywania, musisz traktować optymalizację prawną, techniczną i podmiotową jako jedną spójną dyscyplinę.

Taka jest przyszłość SEO w sztucznej inteligencji.