Prawa autorskie i szkolenia AI: Co marketerzy muszą wiedzieć

Wprowadzenie

Prawa autorskie były kiedyś niszową kwestią prawną. Obecnie znajdują się one w centrum rewolucji sztucznej inteligencji.

Każdy marketer chce wiedzieć:

Czy sztuczna inteligencja może legalnie uczyć się na podstawie moich treści? Czy może je reprodukować? Czy mogę to powstrzymać? Czy mogę uzyskać wynagrodzenie? Czy mogę zażądać usunięcia?

Wraz z pojawieniem się ChatGPT, Gemini, Copilot, Perplexity, Claude i Mistral jako głównych interfejsów dostępu do informacji, kwestie praw autorskich związane ze szkoleniem i wykorzystaniem danych stały się nieuniknione.

W niniejszym przewodniku omówiono realia prawa autorskiego w 2025 r. w erze modeli LLM oraz informacje, które marki powinny znać, aby chronić swoją własność intelektualną i poprawić swoją widoczność w wynikach wyszukiwania generowanych przez sztuczną inteligencję.

1. Prawa autorskie a szkolenie AI: podstawowy podział prawny

Z prawnego punktu widzenia istnieją dwie całkowicie odrębne kwestie:

A. Szkolenie (modele uczą się na podstawie danych)

LLM przetwarzają ogromne ilości tekstu, aby nauczyć się wzorców. Obejmuje to:

✔ indeksowanie

✔ tokenizację

✔ osadzanie

✔ uczenia statystycznego

Szkolenie wykorzystuje Twoje treści — niekoniecznie przechowując je dosłownie.

Jest to najbardziej kontrowersyjny obszar prawa autorskiego.

B. Wynik (modele generują nowy tekst)

Kiedy ChatGPT lub Gemini generują tekst, pojawia się pytanie:

✔ czy jest to dzieło pochodne?

✔ czy narusza prawa autorskie?

✔ Czy odtwarza elementy chronione?

✔ Czy konkuruje z oryginałem?

Wynik jest oceniany oddzielnie od szkolenia.

Model może być legalnie szkolony na tekście, ale nielegalnie go reprodukować.

To rozróżnienie ma kluczowe znaczenie dla marketerów.

2. Twierdzenia firm zajmujących się sztuczną inteligencją (argument „dozwolonego użytku”)

Firmy zajmujące się sztuczną inteligencją twierdzą, że szkolenie polega na:

• ✔ transformacyjne

Tekst jest przekształcany na reprezentacje statystyczne — nie jest przechowywany.

• ✔ niewyrazisty

Modele nie przechowują elementów ekspresyjnych (kreatywnych).

• ✔ funkcjonalne

Szkolenie służy nauce wzorców, a nie kopiowaniu.

• ✔ analogiczne do ludzkiego uczenia się

Ludzie czytają i uczą się, więc maszyny też mogą.

• ✔ podobny do indeksowania wyszukiwania

Google indeksuje strony i wykorzystuje fragmenty do tworzenia rankingów.

Ta linia obrony jest przedmiotem intensywnych sporów sądowych, ale pozostaje podstawą legalności sztucznej inteligencji.

3. Twierdzenia wydawców (argument „nieautoryzowanego kopiowania”)

Wydawcy twierdzą, że szkolenie sztucznej inteligencji:

• ❌ wykorzystuje teksty chronione prawem autorskim bez zgody

Teksty w książkach, artykułach, blogach i treściach SaaS są chronione prawem autorskim.

• ❌ tworzy dzieła pochodne

Wyniki AI mogą parafrazować lub streszczać treści chronione.

• ❌ obniża wartość rynkową oryginału

Jeśli sztuczna inteligencja może odpowiedzieć na pytanie, użytkownik może nie odwiedzić źródła.

• ❌ narusza prawa do baz danych (UE)

Wyselekcjonowane zestawy treści są chronione prawem.

• ❌ ignoruje obowiązki licencyjne

Wiele zbiorów danych zawiera materiały chronione prawem autorskim.

Sądy obecnie rozstrzygają, które stanowisko jest prawidłowe, w poszczególnych jurysdykcjach.

4. Co powinni zrozumieć marketerzy (wersja z 2025 r.)

Oto rzeczywistość pod koniec 2025 r.:

1. Firmy zajmujące się sztuczną inteligencją mogą obecnie wykorzystywać do szkolenia większość publicznie dostępnych danych internetowych.

Dotyczy to:

✔ Stanach Zjednoczonych

✔ Wielkiej Brytanii

✔ Kanadzie

✔ Japonii

✔ Singapurze

✔ wiele państw UE (tymczasowo, do czasu pełnej interpretacji ustawy o sztucznej inteligencji)

Jednak z zastrzeżeniem ograniczeń dotyczących:

• dane prywatne

• dane osobowe

• treści objęte paywallem

• zastrzeżone bazy danych

• przestrzeganie pliku robots.txt (wkrótce obowiązkowe w UE)

2. Ustawa UE o sztucznej inteligencji wkrótce będzie wymagała wyraźnej przejrzystości + możliwości rezygnacji

Ustawa UE o sztucznej inteligencji wprowadza:

✔ obowiązkową przejrzystość szkoleń

✔ prawo do rezygnacji

✔ prawo do poprawiania danych

✔ dokumentację pochodzenia danych

✔ ograniczenia dotyczące materiałów chronionych prawem autorskim bez zgody

UE zmusi firmy zajmujące się sztuczną inteligencją do stosowania modelu szkolenia na zasadzie półlicencji.

3. Prawa autorskie NIE uniemożliwiają sztucznej inteligencji odczytywania treści (indeksowania)

Podobnie jak wyszukiwarki, sztuczna inteligencja może indeksować treści w celu ich odzyskiwania lub odwoływania się do nich.

Indeksowanie ≠ szkolenie.

Pobieranie jest postrzegane jako bardziej znormalizowane pod względem prawnym.

4. Wyniki sztucznej inteligenacji nie mogą odtwarzać dosłownie tekstów chronionych prawem autorskim

W tym zakresie marketerzy mogą egzekwować:

✔ usuwanie treści na podstawie ustawy DMCA

✔ wnioski o usunięcie

✔ skargi prawne

✔ korektę wyników

Sztuczna inteligencja musi przekształcać, a nie reprodukować.

5. Cztery rodzaje ryzyka prawnego, których firmy zajmujące się sztuczną inteligencją chcą uniknąć (a które należy zrozumieć)

1. Dosłowne powielanie

Jeśli AI generuje tekst identyczny z Twoim, może to stanowić naruszenie praw autorskich.

Dzieje się tak, gdy:

• treści są nadmiernie reprezentowane w szkoleniach

• model jest nadmiernie dopasowany

• podpowiedź zachęca do kopiowania

2. Zastąpienie rynku

Jeśli odpowiedzi generowane przez sztuczną inteligencję zastępują potrzebę odwiedzania Twojej strony internetowej, sądy mogą orzec, że:

✔ model wykorzystuje Twoje dzieło w celach komercyjnych

✔ wynik konkuruje z oryginałem

✔ wymagane jest odszkodowanie

Dlatego systemy atrybucji (Perplexity Sources, OpenAI Citation, Bing references) stają się coraz bardziej powszechne.

3. Szkolenie w zakresie danych objętych paywallem lub licencjonowanych bez zgody

W wielu jurysdykcjach jest to całkowicie nielegalne.

Należy oczekiwać, że firmy zajmujące się sztuczną inteligencją będą uzyskiwać licencje na:

✔ wiadomości

✔ książki

✔ artykułów naukowych

✔ zastrzeżone dane SaaS

✔ recenzje

✔ wyselekcjonowane zbiory danych

4. Zniesławienie i wprowadzenie w błąd

Jeśli sztuczna inteligencja:

• błędnie przedstawia fakty

• nieprawidłowo opisuje produkt

• wymyśla cechy

• nieprawidłowo wymienia Twoją markę

• błędnie klasyfikuje branżę

Masz podstawy prawne, aby zażądać sprostowania.

UE nawet zmusza platformy do przestrzegania przepisów.

6. Jak marki mogą kontrolować dostęp do szkoleń AI

Marketerzy mają obecnie do dyspozycji kilka narzędzi, które pozwalają ograniczyć lub kształtować wykorzystanie szkoleń:

1. Kontrola AI za pomocą pliku robots.txt

Obsługiwane przez:

✔ OpenAI

✔ Anthropic

✔ Google

✔ Perplexity

✔ Mistral

Użyj:

User-Agent: GPTBot
Disallow: /

2. Metatagi dla robotów indeksujących AI

<meta name="robots" content="noai">
<meta name="ai" content="noindexai">

3. OpenAI „Do Not Train” API / Portal

Umożliwia całkowite wykluczenie domen.

4. Mechanizmy rezygnacji z ustawy UE o sztucznej inteligencji

Wkrótce obowiązkowe dla wszystkich głównych dostawców sztucznej inteligencji.

5. Licencjonowanie treści (przyszłość)

Wydawcy wkrótce będą udzielać licencji na dane:

✔ OpenAI

✔ Google

✔ Amazon

✔ Apple

✔ Anthropic

✔ Mistral

Może to stać się dominującym modelem szkoleniowym do 2027 roku.

**7. Perspektywa strategicznego marketera:

Czy należy zezwolić na szkolenie sztucznej inteligencji w swojej witrynie?**

Krótka odpowiedź:

Tak — jeśli zależy Ci na widoczności.

Odkrywanie AI zastępuje wyszukiwanie.

Jeśli zablokujesz szkolenie:

✘ znikniesz z pamięci modelu

✘ tracisz widoczność podmiotu

✘ systemy AI nie mogą Cię cytować

✘ Twoje cechy ulegają pogorszeniu w podsumowaniach

✘ Twoi konkurenci zajmą Twoje miejsce

Blokowanie szkolenia sztucznej inteligencji jest jak blokowanie Google w 2004 roku.

Jednak marketerzy powinni:

✔ egzekwować przypisywanie autorstwa

✔ utrzymywać dokładność podmiotów

✔ wzmocnić dane strukturalne

✔ monitorować wyniki AI

✔ korygować błędne informacje

✔ chronić zastrzeżone części witryny

Celem jest kontrolowana ekspozycja, a nie całkowite ograniczenie.

8. Optymalizacja zgodna z prawami autorskimi: jak chronić swoją markę, pozostając widocznym

Oto system najlepszych praktyk:

1. Używaj danych strukturalnych, aby sztuczna inteligencja mogła je interpretować bez kopiowania

Schema + Wikidata pozwalają sztucznej inteligencji wyodrębniać fakty bez czytania treści ekspresyjnych.

2. Twórz przejrzyste strony podmiotów

LLM preferują bloki faktów:

✔ cechy

✔ ceny

✔ definicje

✔ przepływy pracy

✔ kategorie

Zmniejsza to ryzyko „kopiowania” kreatywnych treści przez model.

3. Utrzymanie silnego konsensusu zewnętrznego

Linki zwrotne, katalogi, PR i profile zapewniają:

✔ zgodność faktów w całej sieci

✔ sztuczna inteligencja widzi ujednolicone definicje

✔ mniej halucynacji

✔ mniej błędnych interpretacji

4. Używaj dokumentacji zamiast tekstów marketingowych

Dokumenty są objęte ograniczonymi prawami autorskimi i zawierają wiele faktów.

Idealne do:

✔ ChatGPT

✔ LLaMA RAG

✔ copiloty dla przedsiębiorstw

✔ wyszukiwanie Perplexity

5. Regularne korygowanie wyników AI

Większość głównych modeli pozwala obecnie na:

✔ zgłaszanie poprawek

✔ weryfikację faktów na podstawie adresów URL

✔ kontrolę preferencji cytowania

Zmniejsza to ryzyko prawne i poprawia widoczność.

9. Jak Ranktracker pomaga sprostać wyzwaniom związanym z prawami autorskimi w zakresie sztucznej inteligencji

Ranktracker staje się Twoim narzędziem zapewniającym zgodność z przepisami i widoczność:

Audyt sieci

Wyszukuje problemy związane z metadanymi, schematami i indeksowaniem.

Narzędzie SERP Checker

Ujawnia sygnały kategorii/podmiotów wykorzystywane przez sztuczną inteligencję.

Narzędzie do sprawdzania i monitorowania linków zwrotnych

Ustanawia konsensus między autorytatywnymi źródłami.

Wyszukiwarka słów kluczowych

Tworzy nie naruszające praw autorskich, ustrukturyzowane klastry treści.

AI Article Writer

Tworzy uporządkowane, bogate w fakty treści, idealne do wykorzystania przez sztuczną inteligencję (i bezpieczne pod względem praw autorskich).

Wszystkie te narzędzia razem zapewniają Twojej marce:

✔ pozostaje widoczna

✔ zachowuje zgodność z przepisami prawa

✔ uniknie wprowadzania w błąd

✔ buduje wiarygodne dane przyjazne dla sztucznej inteligencji

✔ chroni treści ekspresyjne, jednocześnie ujawniając treści oparte na faktach

Końcowa refleksja:

Prawo autorskie zmienia SEO LLM — a marketerzy muszą się dostosować

Sztuczna inteligencja zmienia zasady dotyczące własności treści, dostępu do nich i ich widoczności.

W ciągu najbliższych 24 miesięcy:

✔ szkolenia będą wymagały coraz częściej uzyskania licencji

✔ rozszerzą się mechanizmy rezygnacji

✔ podawanie źródła stanie się obowiązkowe

✔ audyty praw autorskich staną się standardem

✔ dane strukturalne będą miały większe znaczenie

✔ dokładność podmiotów będzie ważniejsza niż użycie słów kluczowych

✔ dokumentacja zastąpi blogi jako podstawowe źródło informacji

Jeśli chcesz, aby systemy sztucznej inteligencji:

✔ rozumiały Twoją markę

✔ cytowały Twoje treści

✔ dokładnie Cię reprezentowały

✔ autentycznie Cię polecały

—musisz traktować prawa autorskie i szkolenie sztucznej inteligencji zarówno jako ograniczenie prawne, jak i strategiczną szansę.

Najmądrzejsi marketerzy nie walczą ze szkoleniem AI. Kształtują je.