Právne prostredie používania údajov LLM

Úvod

Každý marketingový pracovník chce vedieť:

Ako veľké jazykové modely používajú moje údaje – a čo s nimi môžu legálne robiť?

Donedávna to bola abstraktná otázka. Dnes to určuje:

✔ ako sa váš obsah spracováva

✔ či sa vaša stránka môže zobrazovať v odpovediach umelej inteligencie

✔ či môžete požiadať o odstránenie alebo opravy

✔ ako fungujú signály „opt-out“ a „do-not-train“

✔ ako štruktúrované údaje ovplyvňujú súlad

✔ ako autorské práva interagujú s generatívnymi odpoveďami

✔ ako spoločnosti zaoberajúce sa umelou inteligenciou interpretujú licencovanie, prehľadávanie a spravodlivé používanie

✔ čo sa považuje za porušenie v syntetizovanom výstupe

Vstúpili sme do sveta, v ktorom sa stretávajú trénovanie modelov, zbieranie údajov, súkromie používateľov a autorské právo – a značky musia pochopiť pravidlá , ak chcú prežiť v oblasti vyhľadávania a objavovania poháňanom LLM.

Táto príručka rozdeľuje kompletný právny rámec používania údajov LLM v roku 2025, čo potrebujú značky vedieť a ako chrániť – a optimalizovať – svoj obsah pre éru umelej inteligencie.

1. Ako LLM zbierajú a používajú údaje: Tri právne kategórie

Z právneho hľadiska sa používanie údajov LLM delí do troch kategórií:

Kategória 1 – Dáta používané na trénovanie („učenie“)

Patria sem webové obsahy používané na výučbu modelov, ako funguje jazyk.

Právne otázky v tejto oblasti zahŕňajú:

• autorské práva

• licencie

• scraping povolenie

• interpretácia súboru robots.txt

• derivátne diela

• transformatívne použitie

• práva k databázam (EÚ)

Spory týkajúce sa údajov na trénovanie sú najväčším otvoreným právnym sporom.

Kategória 2 – Dáta používané na vyhľadávanie („referenčné“)

Ide o údaje, ktoré modely nezapamätávajú v plnom rozsahu, ale k nim majú prístup počas behu prostredníctvom:

• indexovanie

• vloženia

• RAG (generovanie s rozšíreným vyhľadávaním)

• vektorové vyhľadávanie

• kontextové vyhľadávanie

Toto je bližšie k „používaniu vyhľadávača“ ako k trénovaniu.

Právne otázky zahŕňajú:

• pravidlá ukladania do vyrovnávacej pamäte

• obmedzenia používania API

• požiadavky na pripisovanie

• povinnosti týkajúce sa faktickej správnosti

Kategória 3 – Dáta generované umelou inteligenciou („výstup“)

Sem patria:

• súhrny vytvorené umelou inteligenciou

• citácie

• prepisy

• porovnania

• štruktúrované odpovede

• personalizované odporúčania

Právne otázky v tomto prípade zahŕňajú:

• zodpovednosť

• ohováranie

• presnosť

• autorské práva k výstupu

• spravodlivé priznanie autorstva

• nesprávne uvádzanie značky

Každá platforma LLM má pre každú kategóriu odlišné pravidlá, čo vytvára právnu nejasnosť, ktorú musia marketéri pochopiť.

2. Globálne právne rámce, ktoré formujú využívanie údajov LLM

V rokoch 2024–2025 došlo k rýchlym zmenám v regulácii.

Tu sú najdôležitejšie zákony:

1. Zákon EÚ o umelej inteligencii (implementácia v rokoch 2024–2025)

Prvá úplná regulácia umelej inteligencie na svete.

Kľúčové ustanovenia, ktoré ovplyvňujú marketingových pracovníkov:

✔ transparentnosť trénovania – modely musia odhaľovať kategórie údajov

✔ právo na odmietnutie použitia školenia

✔ pravidlá týkajúce sa vodoznakov/pôvodu

✔ bezpečnostná dokumentácia

✔ klasifikácia rizík

✔ sankcie za nebezpečné výstupy

✔ prísne pravidlá pre biometrické a osobné údaje

✔ povinnosti týkajúce sa „vysoko rizikových systémov umelej inteligencie“

EÚ má najprísnejšiu reguláciu LLM na svete.

2. GDPR (už upravuje spracovanie údajov LLM)

LLM musia spĺňať požiadavky GDPR v nasledujúcich oblastiach:

• osobné údaje

• citlivé údaje

• súhlas

• obmedzenie účelu

• právo na vymazanie

• právo na opravu

GDPR ovplyvňuje ako trénovanie, tak aj vyhľadávanie RAG.

3. DMCA + americký autorský zákon

Kľúčové otázky:

• je školenie o autorských právach k textom „spravodlivým používaním“?

• považuje sa vygenerované zhrnutie za porušenie autorských práv?

• konkuruje výstup originálnemu dielu?

• Musí spoločnosť zaoberajúca sa umelou inteligenciou licencovať veľké súbory údajov?

V priebehu nasledujúcich 2–3 rokov to vyrieši viacero súdnych sporov.

4. Zákon o ochrane údajov Spojeného kráľovstva a plán regulácie umelej inteligencie

Podobné ako GDPR, ale flexibilnejšie.

Kľúčové otázky:

• „legitímny záujem“ školenie

• signály odmietnutia

• výnimky z autorských práv

• Transparentnosť umelej inteligencie

5. Kanadský zákon AIDA (zákon o umelej inteligencii a údajoch)

Zameriava sa na:

• riziko

• súhlas

• transparentnosť

• mobilita údajov

Zahŕňa aj školenia, aj RAG procesy.

6. Kalifornský CCPA / CPRA

Zahŕňa:

• osobné údaje

• odhlásenie

• obmedzenia školenia

• práva špecifické pre používateľa

7. Japonsko, Singapur, Kórea Nové zákony týkajúce sa umelej inteligencie

Zameriavajú sa na:

• autorské práva

• povolené indexovanie

• obmedzenia týkajúce sa osobných údajov

• povinnosti minimalizovať halucinácie

Japonsko je obzvlášť dôležité z hľadiska zákonnosti školenia v oblasti umelej inteligencie.

3. Čo môžu a nemôžu spoločnosti zaoberajúce sa umelou inteligenciou robiť s vašimi údajmi

Táto časť jasne vysvetľuje súčasnú právnu realitu.

A. Čo môžu spoločnosti zaoberajúce sa umelou inteligenciou legálne robiť

• ✔ Prehľadávajte väčšinu verejne dostupných stránok

Pokiaľ dodržiavajú robots.txt (hoci to je stále predmetom diskusie).

• ✔ Trénujte na verejne dostupných textoch (v mnohých jurisdikciách)

Na základe argumentov „spravodlivého používania“ – ale súdne spory to testujú.

• ✔ Používajte svoju stránku na vyhľadávanie

Toto sa považuje za „vyhľadávacie“ správanie.

• ✔ Generujte odvodené vysvetlenia

Súhrny sú vo všeobecnosti legálne, ak nie sú doslovné.

• ✔ Citovať a odkazovať na vašu webovú stránku

Citácie sú legálne podporované, nie obmedzované.

B. Čo spoločnosti zaoberajúce sa umelou inteligenciou nemôžu legálne robiť

• ❌ Používanie autorsky chráneného obsahu doslovne bez licencie

Priama reprodukcia nie je chránená v rámci spravodlivého používania.

• ❌ Ignorovať signály odmietnutia trénovania

EÚ vyžaduje dodržiavanie predpisov.

• ❌ Spracovávať osobné údaje bez právneho základu

Platí GDPR.

• ❌ Generovať hanlivé alebo škodlivé súhrny

Tým vzniká zodpovednosť.

• ❌ Skresľovať svoju značku

Podľa zákonov na ochranu spotrebiteľa.

• ❌ Zaobchádzať s proprietárnym/plateným obsahom ako s otvoreným

Neoprávnené kopírovanie je nezákonné.

4. Nárast smerníc „Do Not Train“ a AI robotov

V rokoch 2024–2025 boli zavedené nové štandardy:

**1. Meta tagy noai a noindexai

Používané spoločnosťami OpenAI, Anthropic, Google, Perplexity.

**2. User-Agent: GPTBot (a ekvivalenty)

Umožňuje výslovné odmietnutie prehľadávania a trénovania umelej inteligencie.

3. Zákon EÚ o umelej inteligencii: Povinné rozhranie na odmietnutie

LLM musia poskytovať spôsob, akým môžu vlastníci obsahu požiadať o:

✔ odstránenie z trénovania

✔ opravu faktov

✔ odstránenie škodlivých výstupov

Ide o významnú zmenu.

4. OpenAI Attribution & Opt-Out Hub

OpenAI teraz podporuje:

✔ odmietnutie tréningu

✔ odstránenie obsahu z pamäte modelu

✔ preferencie citovania zdrojov

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

Webové stránky môžu špecifikovať:

✔ ktoré stránky môžu byť použité v prehľadoch AI

✔ povolenia na úryvky

✔ prístupnosť RAG

5. Ako LLM dnes zaobchádzajú s autorskými právami

Autorské práva sú hlavným právnym bojiskom pre LLM.

Tu je to, na čom záleží:

1. Tréning vs. výstup

Trénovanie: argument „spravodlivého používania“ Výstup: nesmie reprodukovať text chránený autorskými právami doslovne

Väčšina súdnych sporov sa zameriava na zákonnosť tréningu.

2. Odvodené diela

Súhrny sú zvyčajne legálne. Doslovné reprodukovanie nie je.

3. Argument transformatívneho použitia

Spoločnosti zaoberajúce sa umelou inteligenciou argumentujú:

• „tréning“ je transformatívny

• „vložené reprezentácie“ nie sú kópiami

• „štatistické učenie“ nie je porušením

Súdy (zatiaľ) nerozhodli definitívne.

4. Práva k databázam (špecifické pre EÚ)

LLM nemôžu voľne prijímať:

• kurátorské adresáre

• proprietárne databázy

• zbierky údajov vyžadujúce licencovanie

To má vplyv na porovnávacie stránky SaaS, recenzie a špecializované dátové súbory.

5. Školenia na základe licencie (budúcnosť)

Očakávajte:

✔ licencované zdroje obsahu

✔ platené dohody o údajoch

✔ školenia určené výhradne pre partnerov

✔ prémiové úrovne indexov

AI sa bude uberať smerom k licencovaným znalostným ekosystémom.

6. Zodpovednosť: Kto je zodpovedný za nesprávne odpovede umelej inteligencie?

V roku 2025 bude zodpovednosť závisieť od:

1. Regióne

EÚ: silná zodpovednosť pre spoločnosti zaoberajúce sa umelou inteligenciou USA: zodpovednosť sa stále vyvíja Spojené kráľovstvo: hybridný prístup Ázia: veľké rozdiely

2. Typu chyby

• ohováranie

• škodlivé odporúčania

• skresľovanie

• nesprávne informácie v oblasti medicíny/financií

3. Kontext používateľa

Profesionálne vs. osobné vs. spotrebiteľské použitie.

4. Či bola značka nesprávne prezentovaná

Ak systém umelej inteligencie nesprávne opisuje značku, zodpovednosť môže zahŕňať:

• spoločnosť zaoberajúca sa umelou inteligenciou

• platforma poskytujúca odpoveď (vyhľadávač)

• prípadne vydavateľ (v ojedinelých prípadoch)

7. Ako by mali značky reagovať: Právno-technický manuál

Tu je moderná stratégia reakcie.

1. Zverejňujte jasné, strojovo čitateľné údaje

Wikidata + Schema znižujú právnu nejednoznačnosť.

2. Udržujte čistotu údajov

LLM musia vidieť konzistentné fakty vo všetkých oblastiach.

3. Monitorujte výstupy umelej inteligencie týkajúce sa vašej značky

Skontrolujte:

✔ ChatGPT

✔ Gemini

✔ Copilot

✔ Claude

✔ Perplexity

✔ Apple Intelligence

Označte nepresnosti.

4. Používajte oficiálne kanály na opravu

Väčšina platforiem teraz umožňuje:

✔ žiadosti o opravu

✔ uvádzanie preferencií zdrojov

✔ predkladanie aktualizácií modelov

✔ odmietnutie účasti na tréningu

5. Vynútenie robotov a meta kontrol AI

Použitie:

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

…ak chcete blokovať školenie.

6. Ochrana proprietárnych údajov

Zablokujte:

✔ obsah za bránou

✔ SaaS panely

✔ súkromnú dokumentáciu

✔ údaje používateľov

✔ interné zdroje

7. Posilnenie značkových subjektov pre právnu jasnosť

Silná a konzistentná stopa subjektu znižuje riziko:

✔ nepravdivých tvrdení

✔ nesprávnych zoznamov funkcií

✔ nesprávnych cien

✔ dezinformácií

Pretože LLM považujú overené entity za „bezpečnejšie“ na citovanie.

8. Úloha Ranktrackeru v navigácii v právnom prostredí

Ranktracker podporuje viditeľnosť umelej inteligencie, ktorá je v súlade s predpismi.

Webový audit

Detekuje problémy s metadátami, konflikty schém, štrukturálne problémy.

Vyhľadávač kľúčových slov

Vytvára klastre obsahu v súlade s predpismi pre jasnosť definícií.

Kontrola a monitorovanie spätných odkazov

Vytvára konsenzus medzi autoritatívnymi webovými stránkami (dôležité pre právnu validáciu).

Kontrola SERP

Odhaľuje signály kategórií a entít používané systémami umelej inteligencie.

AI Article Writer

Vytvára čistý, štruktúrovaný a strojovo čitateľný obsah, čím znižuje nejednoznačnosť.

Ranktracker zabezpečuje, že vaša značka je v súlade so zákonom, kompatibilná s umelou inteligenciou a konzistentne zastúpená v celom generatívnom ekosystéme.

**Záverečná myšlienka:

Zákon o umelej inteligencii sa stáva novým SEO – a každá značka sa musí prispôsobiť**

Právne prostredie používania údajov LLM sa vyvíja závratnou rýchlosťou.

V priebehu nasledujúcich 24 mesiacov právo týkajúce sa umelej inteligencie predefiniuje:

✔ spôsob, akým sa obsah prehľadáva

✔ čo sa môže použiť na školenie

✔ kedy je potrebné uvádzať zdroj

✔ čo sa považuje za porušenie

✔ ako sa vynucujú faktické opravy

✔ aké údaje musia systémy umelej inteligencie zverejňovať

✔ ako môžu značky kontrolovať svoje zastúpenie

Pre marketérov to nie je len právna otázka — je to otázka viditeľnosti, otázka dôvery a otázka identity.

Modely umelej inteligencie teraz formujú spôsob, akým miliardy ľudí chápu značky. Ak je vaša právna pozícia nejasná, viditeľnosť vašej umelej inteligencie sa stáva nestabilnou. Ak sú vaše údaje nekonzistentné, vaša entita sa stáva nedôveryhodnou. Ak sú vaše povolenia nejednoznačné, váš obsah sa stáva rizikovým pre citovanie modelmi.

Aby ste uspeli v novej ére generatívneho objavovania, musíte právnu, technickú a optimalizáciu subjektu považovať za jednu jednotnú disciplínu.

To je budúcnosť AI SEO.