LLM duomenų naudojimo teisinė aplinka

Įvadas

Kiekvienas rinkodaros specialistas nori žinoti:

Kaip dideli kalbos modeliai naudoja mano duomenis ir ką jie gali daryti su jais pagal įstatymą?

Iki šiol tai buvo abstraktus klausimas. Šiandien jis lemia:

✔ kaip įsisavinamas jūsų turinys

✔ ar jūsų svetainė gali būti rodomas AI atsakymuose

✔ ar galite prašyti pašalinti ar pataisyti

✔ kaip veikia „atsisakymo“ ir „nemokyti“ signalai

✔ kaip struktūrizuoti duomenys veikia atitiktį

✔ kaip autorių teisės sąveikauja su generatyviniais atsakymais

✔ kaip AI įmonės interpretuoja licencijavimą, nuskaitymą ir sąžiningą naudojimą

✔ kas laikoma pažeidimu sintezuotuose rezultatuose

Mes įžengėme į pasaulį, kuriame susiduria modelių mokymas, duomenų rinkimas, vartotojų privatumas ir autorių teisių įstatymai – ir prekių ženklai turi suprasti taisykles, jei nori išlikti LLM pagrįstoje paieškoje ir atradimuose.

Šiame vadove išsamiai aprašoma 2025 m. LLM duomenų naudojimo teisinė situacija, ką prekių ženklai turi žinoti ir kaip apsaugoti bei optimizuoti savo turinį dirbtinio intelekto eroje.

1. Kaip LLM renka ir naudoja duomenis: trys teisinės kategorijos

Teisiškai LLM duomenų naudojimas skirstomas į tris kategorijas:

1 kategorija – duomenys, naudojami mokymui („mokymuisi“)

Tai apima internetinį turinį, naudojamą modeliams mokyti, kaip veikia kalba.

Teisiniai klausimai čia apima:

• autorių teisių

• licencijos

• skrapingo leidimas

• robots.txt interpretavimas

• išvestiniai kūriniai

• transformacinis naudojimas

• duomenų bazių teisės (ES)

Ginčai dėl mokymo duomenų yra didžiausia atvira teisinė kova.

2 kategorija – duomenys, naudojami paieškai („nuorodos“)

Tai duomenys, kurių modeliai visiškai neįsimena, bet prie kurių prieina vykdymo metu per:

• indeksavimas

• įterpimai

• RAG (paieškos papildyta generavimas)

• vektorių paieška

• kontekstinis paieška

Tai labiau primena „paieškos variklio naudojimą“ nei mokymą.

Teisiniai klausimai apima:

• kešavimo taisyklės

• API naudojimo apribojimai

• atributo reikalavimai

• faktų tikslumo įsipareigojimai

3 kategorija – AI generuojami duomenys („išvestis“)

Tai apima:

• AI santraukos

• cituojami šaltiniai

• perrašymai

• palyginimai

• struktūrizuoti atsakymai

• asmeninės rekomendacijos

Teisiniai klausimai čia apima:

• atsakomybė

• šmeižtas

• tikslumas

• kūrinio autorinės teisės

• sąžiningas priskyrimas

• prekės ženklo klaidinimas

Kiekviena LLM platforma turi skirtingas taisykles kiekvienai kategorijai, todėl kyla teisinis neaiškumas, kurį rinkodaros specialistai privalo suprasti.

2. Pasaulinės teisinės sistemos, kurios formuoja LLM duomenų naudojimą

2024–2025 m. įvyko greiti reguliavimo pokyčiai.

Štai svarbiausi įstatymai:

1. ES AI aktas (įgyvendinimas 2024–2025 m.)

Pirmasis pasaulyje išsamus AI reglamentas.

Pagrindinės nuostatos, turinčios įtakos rinkodaros specialistams:

✔ mokymų skaidrumas – modeliai turi atskleisti duomenų kategorijas

✔ teisė atsisakyti mokymų naudojimo

✔ vandens ženklų / kilmės taisyklės

✔ saugos dokumentacija

✔ rizikos klasifikavimas

✔ baudos už nesaugius rezultatus

✔ griežtos taisyklės dėl biometrinių ir asmens duomenų

✔ „didelės rizikos AI sistemos“ įsipareigojimai

ES turi griežčiausius LLM reglamentus pasaulyje.

2. BDAR (jau reglamentuoja LLM duomenų tvarkymą)

LLM turi atitikti BDAR reikalavimus dėl:

• asmens duomenys

• jautrūs duomenys

• sutikimas

• tikslo apribojimas

• teisė į ištrynimą

• teisė į ištaisymą

BDAR turi įtakos tiek mokymui, tiek RAG paieškai.

3. DMCA + JAV autorių teisių įstatymas

Pagrindiniai klausimai:

• ar mokymas apie autorių teisių saugomą tekstą yra „sąžiningas naudojimas“?

• ar sukurtas santrauka laikoma pažeidimu?

• ar rezultatas konkuruoja su originalu?

• ar AI įmonės privalo įsigyti licencijas dideliems duomenų rinkiniams?

Per ateinančius 2–3 metus tai bus apibrėžta keliuose teismo procesuose.

4. JK duomenų apsaugos įstatymas ir AI reguliavimo gairės

Panašus į BDAR, bet lankstesnis.

Pagrindiniai klausimai:

• „teisėtas interesas“ mokymas

• atsisakymo signalai

• Autorių teisių išimtys

• AI skaidrumas

5. Kanados AIDA (Dirbtinio intelekto ir duomenų įstatymas)

Sutelkia dėmesį į:

• rizika

• sutikimas

• skaidrumas

• duomenų judumas

Apima tiek mokymo, tiek RAG procesus.

6. Kalifornijos CCPA / CPRA

Apima:

• asmens duomenys

• atsisakymas

• mokymas apribojimai

• vartotojui būdingos teisės

7. Japonijos, Singapūro, Korėjos nauji AI įstatymai

Sutelkia dėmesį į:

• autorių teisės

• leidžiama indeksavimas

• asmens duomenų apribojimai

• įsipareigojimai sumažinti haliucinacijas

Japonija yra ypač svarbi AI mokymų teisėtumo atžvilgiu.

3. Ką AI įmonės gali ir ko negali daryti su jūsų duomenimis

Šiame skyriuje aiškiai paaiškinama dabartinė teisinė situacija.

A. Ką AI įmonės gali daryti teisėtai

• ✔ Nuskaitykite daugumą viešai prieinamų puslapių

Kol jos laikosi robots.txt (nors tai vis dar diskutuojama).

• ✔ Mokykitės iš viešai prieinamų tekstų (daugelyje jurisdikcijų)

Pagal „sąžiningo naudojimo“ argumentus – tačiau tai yra tikrinama teismuose.

• ✔ Naudokite savo svetainę paieškai

Tai laikoma „paieškos tipo“ elgesiu.

• ✔ Sukurkite išvestinius paaiškinimus

Santraukos paprastai yra teisėtos, jei jos nėra pažodinės.

• ✔ Cituokite ir pateikite nuorodas į savo svetainę

Cituoti yra teisiškai skatinama, o ne ribojama.

B. Ko AI įmonės negali daryti teisėtai

• ❌ Naudoti autorių teisių saugomą turinį be licencijos

Tiesioginis atgaminimas nėra saugomas pagal sąžiningo naudojimo principą.

• ❌ Ignoruoti atsisakymo signalus mokymui

ES reikalauja laikytis reikalavimų.

• ❌ Apdorokite asmens duomenis be teisinio pagrindo

Taikomas BDAR.

• ❌ Kurti šmeižikiškus ar žalingus santraukas

Tai sukuria atsakomybę.

• ❌ Neteisingai pateikti savo prekės ženklą

Pagal vartotojų apsaugos įstatymus.

• ❌ Laikyti nuosavybės teise saugomą / mokamą turinį atviru

Neteisėtas duomenų rinkimas yra neteisėtas.

4. „Negalima mokyti“ ir AI robotų direktyvų populiarėjimas

2024–2025 m. įvesti nauji standartai:

**1. noai ir noindexai metagairės

Naudojami OpenAI, Anthropic, Google, Perplexity.

**2. User-Agent: GPTBot (ir lygiaverčiai)

Leidžia aiškiai atsisakyti AI nuskaitymo ir mokymo.

3. ES AI aktas: privaloma atsisakymo sąsaja

LLM turi suteikti turinio savininkams galimybę prašyti:

✔ pašalinimą iš mokymo

✔ faktų pataisymą

✔ pašalinti žalingus rezultatus

Tai yra didelis pokytis.

4. OpenAI priskyrimo ir atsisakymo centras

OpenAI dabar palaiko:

✔ mokymų atsisakymą

✔ turinio pašalinimą iš modelio atminties

✔ šaltinio citavimo nuostatas

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

Svetainės gali nurodyti:

✔ kokios puslapiai gali būti naudojami AI apžvalgose

✔ ištraukų leidimus

✔ RAG prieinamumą

5. Kaip LLM šiuo metu tvarko autorių teises

Autorių teisės yra pagrindinė LLM teisinė kovos arena.

Svarbu tai, kas nurodyta toliau:

1. Mokymas ir rezultatas

Mokymas: „sąžiningo naudojimo“ argumentas Rezultatas: negalima tiksliai atkurti autorių teisių saugomo teksto

Dauguma teisminių ginčų yra susiję su mokymo teisėtumu.

2. Išvestiniai kūriniai

Santraukos paprastai yra teisėtos. Pažodinis atkūrimas – ne.

3. Transformacinio naudojimo argumentas

AI įmonės teigia:

• „mokymas“ yra transformuojantis

• „įterptos reprezentacijos“ nėra kopijos

• „statistinis mokymasis“ nėra pažeidimas

Teismai (dar) nėra priėmę galutinio sprendimo.

4. Duomenų bazių teisės (specifinės ES)

LLM negali laisvai įtraukti:

• kuruojami katalogai

• nuosavybės duomenų bazės

• duomenų rinkiniai, kuriems reikalinga licencija

Tai turi įtakos SaaS palyginimo svetainėms, atsiliepimų platformoms ir nišiniams duomenų rinkiniams.

5. Licencijuojamas mokymas (ateitis)

Tikėtina:

✔ licencijuotų turinio rinkinių

✔ mokamų duomenų sutartis

✔ mokymai tik partneriams

✔ aukščiausios kokybės indeksų lygiai

AI pereis prie licencijuotų žinių ekosistemų.

6. Atsakomybė: kas atsakingas už neteisingus AI atsakymus?

2025 m. atsakomybė priklausys nuo:

1. Regiono

ES: didelė AI įmonių atsakomybė JAV: atsakomybė vis dar kinta JK: mišrus požiūris Azija: labai skiriasi

2. Klaidos tipo

• šmeižtas

• žalingos rekomendacijos

• klaidingas pateikimas

• medicininė/finansinė dezinformacija

3. Vartotojo konteksto

Profesinis, asmeninis ir vartotojiškas naudojimas.

4. Ar prekės ženklas buvo neteisingai pateiktas

Jei AI sistema netiksliai apibūdina prekės ženklą, atsakomybė gali apimti:

• AI įmonė

• atsakymą pateikianti platforma (paieškos sistema)

• galbūt leidėjas (retomis atvejais)

7. Kaip prekės ženklai turėtų reaguoti: teisinis ir techninis žaidimų planas

Štai šiuolaikinė atsako strategija.

1. Skelbkite aiškius, kompiuteriui suprantamus duomenis

Wikidata + Schema sumažina teisinį neaiškumą.

2. Užtikrinkite duomenų kokybę

LLM turi matyti nuoseklius faktus visose srityse.

3. Stebėkite AI išvestį apie jūsų prekės ženklą

Patikrinkite:

✔ ChatGPT

✔ Gemini

✔ Copilot

✔ Claude

✔ Perplexity

✔ „Apple Intelligence“

Pažymėkite netikslumus.

4. Naudokite oficialius koregavimo kanalus

Dauguma platformų dabar leidžia:

✔ koregavimo prašymus

✔ šaltinio nurodymą

✔ modelių atnaujinimų pateikimą

✔ atsisakyti mokymų

5. Robotu ir AI metakontrolių taikymas

Naudokite:

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

…jei norite užblokuoti mokymą.

6. Saugokite nuosavybės teises į duomenis

Užrakinkite:

✔ riboto prieinamumo turinį

✔ SaaS informacijos suvestines

✔ privatų dokumentaciją

✔ vartotojų duomenis

✔ vidiniai ištekliai

7. Stiprinkite prekės ženklo subjektus, siekdami teisinio aiškumo

Stiprus, nuoseklus subjekto įvaizdis sumažina šių rizikų tikimybę:

✔ klaidingų teiginių

✔ neteisingų funkcijų sąrašų

✔ neteisingų kainų

✔ klaidingos informacijos

Kadangi LLM patvirtintas subjektas yra laikomas „saugesniu“ cituoti.

8. Ranktracker vaidmuo navigacijoje teisinėje aplinkoje

Ranktracker palaiko atitiktį reikalavimams atitinkančią AI matomumą.

Interneto auditas

Aptinka metaduomenų problemas, schemos konfliktus, struktūrines problemas.

Raktinių žodžių ieškiklis

Sukuria atitikties reikalavimus atitinkančius turinio klasterius, kad apibrėžimai būtų aiškūs.

Atgalinių nuorodų tikrintuvas ir stebėtojas

Sukuria konsensusą tarp autoritetingų svetainių (svarbu teisinio patvirtinimo atžvilgiu).

SERP tikrintuvas

Atskleidžia kategorijos + subjekto signalus, kuriuos naudoja AI sistemos.

AI straipsnių rašytojas

Sukuria aiškų, struktūrizuotą, kompiuteriui suprantamą turinį, sumažindamas dviprasmiškumą.

Ranktracker užtikrina, kad jūsų prekės ženklas atitiktų teisinius reikalavimus, būtų suderinamas su AI ir nuosekliai atstovaujamas visoje generatyviojoje ekosistemoje.

**Paskutinė mintis:

AI teisė tampa naujuoju SEO – ir kiekvienas prekės ženklas turi prisitaikyti**

LLM duomenų naudojimo teisinė aplinka sparčiai keičiasi.

Per ateinančius 24 mėnesius AI teisė iš naujo apibrėš:

✔ kaip nuskaitomas turinys

✔ kas gali būti naudojama mokymui

✔ kada reikalingas autorystės nurodymas

✔ kas laikoma pažeidimu

✔ kaip vykdomi faktų pataisymai

✔ kokius duomenis turi atskleisti AI sistemos

✔ kaip prekių ženklai gali kontroliuoti savo atstovavimą

Rinkodaros specialistams tai nėra tik teisinis klausimas — tai matomumo klausimas, pasitikėjimo klausimas ir tapatybės klausimas.

AI modeliai dabar formuoja milijardų žmonių supratimą apie prekių ženklus. Jei jūsų teisinė pozicija yra neaiški, jūsų AI matomumas tampa nestabilus. Jei jūsų duomenys yra nenuoseklūs, jūsų subjektas tampa nepatikimas. Jei jūsų leidimai yra dviprasmiški, jūsų turinys tampa rizikingas modeliams cituoti.

Norėdami sėkmingai veikti naujoje generatyvaus atradimo eroje, turite traktuoti teisinę, techninę ir subjekto optimizaciją kaip vieną vieningą discipliną.

Tai yra AI SEO ateitis.