Právní prostředí používání dat LLM

Úvod

Každý marketér chce vědět:

Jak velké jazykové modely využívají moje data – a co s nimi mohou legálně dělat?

Donedávna to byla abstraktní otázka. Dnes určuje:

✔ jak je váš obsah přijímán

✔ zda se váš web může objevit v odpovědích AI

✔ zda můžete požádat o odstranění nebo opravy

✔ jak fungují signály „opt-out“ a „do-not-train“

✔ jak strukturovaná data ovlivňují dodržování předpisů

✔ jak autorská práva interagují s generativními odpověďmi

✔ jak společnosti zabývající se umělou inteligencí interpretují licencování, procházení a spravedlivé použití

✔ co se považuje za porušení v syntetizovaném výstupu

Vstoupili jsme do světa, kde se střetávají trénování modelů, sběr dat, soukromí uživatelů a autorské právo – a značky musí pochopit pravidla, pokud chtějí přežít v oblasti vyhledávání a objevování založeném na LLM.

Tato příručka rozebírá kompletní právní prostředí pro používání dat LLM v roce 2025, co značky potřebují vědět a jak chránit – a optimalizovat – svůj obsah pro éru AI.

1. Jak LLM shromažďují a používají data: tři právní kategorie

Z právního hlediska spadá používání dat LLM do tří kategorií:

Kategorie 1 – Data používaná pro školení („učení“)

Zahrnuje webový obsah používaný k výuce modelů, jak jazyk funguje.

Právní otázky v této oblasti zahrnují:

autorská práva
licence
scraping povolení
interpretací souboru robots.txt
odvozená díla
transformativní použití
práva k databázím (EU)

Spory týkající se trénovacích dat jsou největší otevřenou právní bitvou.

Kategorie 2 – Data používaná pro vyhledávání („reference“)

Jedná se o data, která si modely nezapamatují úplně, ale přistupují k nim během běhu prostřednictvím:

indexování
vložení
RAG (Retrieval-Augmented Generation)
vektorové vyhledávání
kontextové vyhledávání

Toto se blíží spíše „používání vyhledávače“ než trénování.

Právní otázky zahrnují:

pravidla ukládání do mezipaměti
omezení použití API
požadavky na uvedení zdroje
povinnosti týkající se faktické přesnosti

Kategorie 3 – Data generovaná umělou inteligencí („výstup“)

To zahrnuje:

Shrnutí AI
citace
přepisy
srovnání
strukturované odpovědi
personalizovaná doporučení

Právní otázky zde zahrnují:

odpovědnost
pomluva
přesnost
autorská práva k výstupům
spravedlivé uvedení zdroje
zkreslení značky

Každá platforma LLM má pro každou kategorii odlišná pravidla, což vytváří právní nejednoznačnost, kterou musí marketéři pochopit.

2. Globální právní rámce, které formují využití dat LLM

V letech 2024–2025 došlo k rychlým změnám v regulaci.

Zde jsou nejdůležitější zákony:

1. Zákon EU o umělé inteligenci (implementace v letech 2024–2025)

První úplná regulace AI na světě.

Klíčová ustanovení týkající se marketérů:

✔ transparentnost trénování — modely musí odhalit kategorie dat

✔ právo na odmítnutí použití pro účely školení

✔ pravidla pro vodoznaky / původ

✔ bezpečnostní dokumentace

✔ klasifikace rizik

✔ sankce za nebezpečné výstupy

✔ přísná pravidla pro biometrické a osobní údaje

✔ povinnosti „vysoce rizikových systémů umělé inteligence“

EU má nejpřísnější regulaci LLM na světě.

2. GDPR (již upravuje zpracování dat LLM)

LLM musí být v souladu s GDPR v následujících oblastech:

osobní údaje
citlivé údaje
souhlas
omezení účelu
právo na výmaz
právo na opravu

GDPR se týká jak trénování, tak vyhledávání RAG.

3. DMCA + americký zákon o autorských právech

Klíčové otázky:

je školení o autorsky chráněném textu „fair use“?
představuje vygenerované shrnutí porušení autorských práv?
Konkuruje výstup původnímu dílu?
musí společnosti zabývající se umělou inteligencí získat licenci na velké datové soubory?

V příštích 2–3 letech to vyřeší několik soudních sporů.

4. Britský zákon o ochraně osobních údajů a plán regulace AI

Podobné jako GDPR, ale flexibilnější.

Klíčové otázky:

„Oprávněný zájem“ školení
Signály pro odhlášení
výjimky z autorských práv
Transparentnost AI

5. Kanadský zákon AIDA (zákon o umělé inteligenci a datech)

Zaměřuje se na:

riziko
souhlas
transparentnost
mobilita dat

Zahrnuje jak školení, tak RAG pipeline.

6. Kalifornský zákon CCPA / CPRA

Zahrnuje:

osobní údaje
odhlášení
omezení školení
práva specifická pro uživatele

7. Japonsko, Singapur, Korea Nové zákony týkající se umělé inteligence

Zaměřuje se na:

autorská práva
přípustné indexování
omezení osobních údajů
povinnosti minimalizovat halucinace

Japonsko je obzvláště důležité pro legalitu školení v oblasti AI.

**3. Co mohou a nemohou společnosti zabývající se umělou inteligencí dělat s vašimi údaji**

Tato část jasně vysvětluje současnou právní situaci.

A. Co mohou společnosti zabývající se umělou inteligencí legálně dělat

✔ Procházejte většinu veřejně přístupných stránek

Pokud dodržují robots.txt (i když to je stále předmětem diskuse).

✔ Trénujte na veřejně dostupném textu (v mnoha jurisdikcích)

Na základě argumentů „fair use“ – ale soudní spory to prověřují.

✔ Použijte svůj web při vyhledávání

Toto je považováno za „vyhledávací“ chování.

✔ Generujte odvozené vysvětlení

Shrnutí jsou obecně legální, pokud nejsou doslovná.

✔ Citace a odkazy na váš web

Citace jsou legálně podporovány, nejsou omezeny.

B. Co AI společnosti nemohou legálně dělat

❌ Používat obsah chráněný autorskými právy doslovně bez licence

Přímá reprodukce není chráněna v rámci fair use.

❌ Ignorujte signály o odmítnutí tréninku

EU vyžaduje dodržování předpisů.

❌ Zpracovávat osobní údaje bez právního základu

Platí GDPR.

❌ Generovat hanlivé nebo škodlivé shrnutí

To vytváří odpovědnost.

❌ Zkreslovat vaši značku

Podle zákonů na ochranu spotřebitele.

❌ Zacházet s proprietárním / placeným obsahem jako s otevřeným

Neoprávněné kopírování je nelegální.

4. Vzestup směrnic „Do Not Train“ a AI robotů

V letech 2024–2025 byly zavedeny nové standardy:

**1. Meta tagy `noai` a `noindexai`

Používají je OpenAI, Anthropic, Google, Perplexity.

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

Umožňuje výslovné odmítnutí procházení a trénování AI.

3. Zákon EU o umělé inteligenci: Povinné rozhraní pro odhlášení

LLM musí poskytnout vlastníkům obsahu možnost požádat o:

✔ odstranění z trénování

✔ opravu faktů

✔ odstranění škodlivých výstupů

Jedná se o významnou změnu.

4. OpenAI Attribution & Opt-Out Hub

OpenAI nyní podporuje:

✔ odhlášení z tréninku

✔ odstranění obsahu z paměti modelu

✔ předvolby citování zdrojů

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

Webové stránky mohou specifikovat:

✔ které stránky lze použít v přehledech AI

✔ oprávnění pro úryvky

✔ přístupnost RAG

5. Jak LLM dnes zacházejí s autorskými právy

Autorská práva jsou hlavním právním bojištěm pro LLM.

Zde je to, na čem záleží:

1. Trénink vs. výstup

Trénink: argument „fair use“ Výstup: nesmí doslovně reprodukovat text chráněný autorskými právy

Většina soudních sporů se zaměřuje na legálnost trénování.

2. Odvozená díla

Shrnutí jsou obvykle legální. Doslovné reprodukce nikoli.

3. Argument transformativního použití

Společnosti zabývající se umělou inteligencí argumentují:

„školení“ je transformativní
„vložená zobrazení“ nejsou kopiemi
„statistické učení“ není porušením

Soudy (zatím) nevydaly rozhodující rozsudek.

4. Práva k databázím (specifická pro EU)

LLM nemohou volně přijímat:

kurátorské adresáře
proprietární databáze
sbírky dat vyžadující licenci

To má dopad na srovnávací weby SaaS, recenzní platformy a specializované datové sady.

5. Školení na základě licence (budoucnost)

Očekávejte:

✔ licencované fondy obsahu

✔ placené dohody o datech

✔ školicí kanály pouze pro partnery

✔ prémiové úrovně indexů

AI se bude ubírat směrem k licencovaným znalostním ekosystémům.

6. Odpovědnost: Kdo nese odpovědnost za nesprávné odpovědi AI?

V roce 2025 bude odpovědnost záviset na:

1. Regionu

EU: silná odpovědnost pro společnosti zabývající se AI USA: odpovědnost se stále vyvíjí Velká Británie: hybridní přístup Asie: velké rozdíly

2. Typu chyby

pomluva
škodlivá doporučení
zkreslení
nesprávné informace v oblasti medicíny/financí

3. Kontextu uživatele

Profesionální vs. osobní vs. spotřebitelské použití.

4. Zda byla značka nesprávně prezentována

Pokud systém umělé inteligence nepravdivě popisuje značku, odpovědnost může zahrnovat:

společnost zabývající se umělou inteligencí
platforma poskytující odpověď (vyhledávač)
případně vydavatel (ve výjimečných případech)

7. Jak by měly značky reagovat: Právně-technický manuál

Zde je moderní strategie reakce.

1. Publikujte jasná data, která jsou strojově čitelná

Wikidata + Schema snižují právní nejednoznačnost.

2. Udržujte data v pořádku

LLM musí vidět konzistentní fakta napříč všemi povrchy.

3. Sledujte výstupy AI týkající se vaší značky

Zkontrolujte:

✔ ChatGPT

✔ Gemini

✔ Copilot

✔ Claude

✔ Perplexity

✔ Apple Intelligence

Označte nepřesnosti.

4. Používejte oficiální kanály pro opravy

Většina platforem nyní umožňuje:

✔ žádosti o opravu

✔ uvádění preferencí zdrojů

✔ předkládání aktualizací modelů

✔ odhlášení z tréninku

5. Prosazování robotů a meta kontrol AI

Použití:

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

…pokud chcete blokovat školení.

6. Chraňte proprietární data

Zamkněte:

✔ obsah za bránou

✔ SaaS dashboardy

✔ soukromou dokumentaci

✔ uživatelská data

✔ interní zdroje

7. Posílení značky pro právní jasnost

Silná a konzistentní stopa entity snižuje riziko:

✔ nepodložených tvrzení

✔ nesprávných seznamů funkcí

✔ nesprávných cen

✔ dezinformací

Protože LLM považují ověřené entity za „bezpečnější“ pro citování.

8. Role Ranktrackeru v orientaci v právním prostředí

Ranktracker podporuje viditelnost AI v souladu s předpisy.

Webový audit

Detekuje problémy s metadaty, konflikty schémat, strukturální problémy.

Vyhledávač klíčových slov

Vytváří klastry obsahu v souladu s předpisy pro jasnost definic.

Kontrola a monitorování zpětných odkazů

Vytváří konsensus mezi autoritativními weby (důležité pro právní ověření).

Kontrola SERP

Odhaluje signály kategorií a entit používané systémy umělé inteligence.

AI Article Writer

Vytváří čistý, strukturovaný a strojově čitelný obsah, čímž snižuje nejednoznačnost.

Ranktracker zajišťuje, že vaše značka je v souladu s právními předpisy, je kompatibilní s AI a je konzistentně zastoupena v celém generativním ekosystému.

**Závěrečná myšlenka:

AI právo se stává novým SEO – a každá značka se musí přizpůsobit**

Právní prostředí týkající se používání dat LLM se vyvíjí závratnou rychlostí.

V příštích 24 měsících AI právo předefinuje:

✔ způsob procházení obsahu

✔ co lze použít pro školení

✔ kdy je vyžadováno uvedení zdroje

✔ co se považuje za porušení

✔ jak jsou prosazovány faktické opravy

✔ jaké údaje musí systémy umělé inteligence zveřejňovat

✔ jak mohou značky kontrolovat své zastoupení

Pro marketéry to není jen právní otázka — je to otázka viditelnosti, otázka důvěry a otázka identity.

Modely AI nyní formují způsob, jakým miliardy lidí chápou značky. Pokud je vaše právní postavení nejasné, vaše viditelnost v AI se stává nestabilní. Pokud jsou vaše údaje nekonzistentní, vaše entita se stává nespolehlivou. Pokud jsou vaše oprávnění nejednoznačná, váš obsah se stává pro modely riskantním.

Abyste uspěli v nové éře generativního objevování, musíte právní, technickou a optimalizaci entity považovat za jednu jednotnou disciplínu.

To je budoucnost AI SEO.