Το νομικό τοπίο της χρήσης δεδομένων LLM

Εισαγωγή

Κάθε έμπορος θέλει να γνωρίζει:

Πώς χρησιμοποιούν τα μεγάλα γλωσσικά μοντέλα τα δεδομένα μου και τι επιτρέπεται νομικά να κάνουν με αυτά;

Μέχρι πρόσφατα, αυτό ήταν ένα αφηρημένο ερώτημα. Σήμερα, καθορίζει:

✔ τον τρόπο με τον οποίο απορροφάται το περιεχόμενό σας

✔ αν ο ιστότοπός σας μπορεί να εμφανίζεται στις απαντήσεις της τεχνητής νοημοσύνης

✔ αν μπορείτε να ζητήσετε τη διαγραφή ή τη διόρθωση

✔ πώς λειτουργούν τα σήματα «opt-out» και «do-not-train»

✔ πώς τα δομημένα δεδομένα επηρεάζουν τη συμμόρφωση

✔ πώς αλληλεπιδρά το πνευματικό δικαίωμα με τις γενετικές απαντήσεις

✔ πώς οι εταιρείες τεχνητής νοημοσύνης ερμηνεύουν την αδειοδότηση, την ανίχνευση και την εύλογη χρήση

✔ τι θεωρείται παραβίαση στα συνθετικά αποτελέσματα

Έχουμε εισέλθει σε έναν κόσμο όπου η εκπαίδευση μοντέλων, η συλλογή δεδομένων, η ιδιωτικότητα των χρηστών και η νομοθεσία περί πνευματικών δικαιωμάτων συγκρούονται — και οι μάρκες πρέπει να κατανοήσουν τους κανόνες αν θέλουν να επιβιώσουν στην αναζήτηση και την ανακάλυψη που βασίζονται σε LLM.

Αυτός ο οδηγός αναλύει το πλήρες νομικό τοπίο του 2025 σχετικά με τη χρήση δεδομένων LLM, τι πρέπει να γνωρίζουν οι μάρκες και πώς να προστατεύουν — και να βελτιστοποιούν — το περιεχόμενό τους για την εποχή της τεχνητής νοημοσύνης.

1. Πώς τα LLM συλλέγουν και χρησιμοποιούν δεδομένα: Οι τρεις νομικές κατηγορίες

Νομικά, η χρήση δεδομένων LLM χωρίζεται σε τρεις κατηγορίες:

Κατηγορία 1 — Δεδομένα που χρησιμοποιούνται για εκπαίδευση («μάθηση»)

Αυτό περιλαμβάνει περιεχόμενο ιστού που χρησιμοποιείται για να διδάξει στα μοντέλα πώς λειτουργεί η γλώσσα.

Τα νομικά ζητήματα εδώ περιλαμβάνουν:

πνευματικά δικαιώματα
άδειες
άδεια
ερμηνεία του αρχείου robots.txt
παράγωγα έργα
μετασχηματιστική χρήση
δικαιώματα βάσεων δεδομένων (ΕΕ)

Οι διαμάχες σχετικά με τα δεδομένα εκπαίδευσης αποτελούν τη μεγαλύτερη ανοιχτή νομική μάχη.

Κατηγορία 2 — Δεδομένα που χρησιμοποιούνται για ανάκτηση («Αναφορά»)

Πρόκειται για δεδομένα που τα μοντέλα δεν απομνημονεύουν πλήρως, αλλά στα οποία έχουν πρόσβαση κατά την εκτέλεση μέσω:

ευρετηρίαση
ενσωματώσεις
RAG (Αναζήτηση-Ενισχυμένη Δημιουργία)
αναζήτηση διανυσμάτων
αναζήτηση με βάση το πλαίσιο

Αυτό είναι πιο κοντά στη «χρήση μηχανών αναζήτησης» παρά στην εκπαίδευση.

Τα νομικά ζητήματα περιλαμβάνουν:

κανόνες προσωρινής αποθήκευσης
περιορισμοί χρήσης API
απαιτήσεις απόδοσης
υποχρεώσεις ακρίβειας των γεγονότων

Κατηγορία 3 — Δεδομένα που παράγονται από την τεχνητή νοημοσύνη («Έξοδος»)

Αυτό περιλαμβάνει:

περίληψη AI
παραπομπές
αναδιατυπώσεις
συγκρίσεις
δομημένες απαντήσεις
εξατομικευμένες προτάσεις

Τα νομικά ζητήματα εδώ περιλαμβάνουν:

ευθύνη
δυσφήμιση
ακρίβεια
πνευματικά δικαιώματα της παραγωγής
δίκαιη αναφορά
ψευδής παρουσίαση της μάρκας

Κάθε πλατφόρμα LLM έχει διαφορετικούς κανόνες για κάθε κατηγορία, δημιουργώντας νομική αμφισημία που οι έμποροι πρέπει να κατανοήσουν.

2. Παγκόσμια νομικά πλαίσια που διαμορφώνουν τη χρήση δεδομένων LLM

Το 2024–2025 έφερε ραγδαίες αλλαγές στη νομοθεσία.

Ακολουθούν οι νόμοι που έχουν τη μεγαλύτερη σημασία:

1. Νόμος της ΕΕ για την τεχνητή νοημοσύνη (εφαρμογή 2024–2025)

Ο πρώτος πλήρης κανονισμός για την τεχνητή νοημοσύνη στον κόσμο.

Βασικές διατάξεις που επηρεάζουν τους εμπόρους:

✔ διαφάνεια στην εκπαίδευση — τα μοντέλα πρέπει να αποκαλύπτουν τις κατηγορίες δεδομένων

✔ δικαιώματα εξαίρεσης από τη χρήση της εκπαίδευσης

✔ κανόνες υδατογράφησης/προέλευσης

✔ τεκμηρίωση ασφάλειας

✔ ταξινόμηση κινδύνου

✔ κυρώσεις για μη ασφαλή αποτελέσματα

✔ αυστηροί κανόνες για βιομετρικά + προσωπικά δεδομένα

✔ υποχρεώσεις για «συστήματα τεχνητής νοημοσύνης υψηλού κινδύνου»

Η ΕΕ έχει την αυστηρότερη νομοθεσία για τα LLM παγκοσμίως.

2. GDPR (επιβάλλει ήδη κανόνες για την επεξεργασία δεδομένων LLM)

Τα LLM πρέπει να συμμορφώνονται με τον GDPR για:

προσωπικά δεδομένα
ευαίσθητα δεδομένα
συγκατάθεση
περιορισμός σκοπού
δικαίωμα διαγραφής
δικαίωμα διόρθωσης

Ο GDPR επηρεάζει τόσο την εκπαίδευση όσο και την ανάκτηση RAG.

3. DMCA + Νόμος περί πνευματικών δικαιωμάτων των ΗΠΑ

Βασικά ζητήματα:

Η εκπαίδευση σε κείμενα που προστατεύονται από πνευματικά δικαιώματα αποτελεί «εύλογη χρήση»;
Η δημιουργημένη περίληψη αποτελεί παραβίαση;
το αποτέλεσμα ανταγωνίζεται το πρωτότυπο έργο;
Πρέπει οι εταιρείες τεχνητής νοημοσύνης να αποκτήσουν άδεια χρήσης για μεγάλα σύνολα δεδομένων;

Πολλαπλές αγωγές θα καθορίσουν αυτό το ζήτημα τα επόμενα 2-3 χρόνια.

4. Νόμος περί προστασίας δεδομένων του Ηνωμένου Βασιλείου και χάρτης πορείας για τη ρύθμιση της τεχνητής νοημοσύνης

Παρόμοιος με τον GDPR, αλλά πιο ευέλικτος.

Βασικά ζητήματα:

εκπαίδευση «έννομου συμφέροντος»
Σήματα εξαίρεσης
εξαιρέσεις πνευματικών δικαιωμάτων
Διαφάνεια της τεχνητής νοημοσύνης

5. AIDA του Καναδά (Νόμος για την τεχνητή νοημοσύνη και τα δεδομένα)

Εστιάζει σε:

κίνδυνος
συγκατάθεση
διαφάνεια
κινητικότητα δεδομένων

Καλύπτει τόσο τις διαδικασίες εκπαίδευσης όσο και τις διαδικασίες RAG.

6. CCPA / CPRA της Καλιφόρνια

Καλύπτει:

προσωπικά δεδομένα
αποχώρηση
εκπαίδευση περιορισμοί
δικαιώματα συγκεκριμένων χρηστών

7. Ιαπωνία, Σιγκαπούρη, Κορέα Νέοι νόμοι για την τεχνητή νοημοσύνη

Αυτοί εστιάζουν σε:

πνευματικά δικαιώματα
επιτρεπόμενη ευρετηρίαση
περιορισμοί προσωπικών δεδομένων
υποχρεώσεις ελαχιστοποίησης των παραισθήσεων

Η Ιαπωνία είναι ιδιαίτερα σημαντική για τη νομιμότητα της εκπαίδευσης στην τεχνητή νοημοσύνη.

**3. Τι μπορούν και τι δεν μπορούν να κάνουν οι εταιρείες τεχνητής νοημοσύνης με τα δεδομένα σας**

Αυτή η ενότητα εξηγεί με σαφήνεια την τρέχουσα νομική πραγματικότητα.

Α. Τι μπορούν να κάνουν νόμιμα οι εταιρείες τεχνητής νοημοσύνης

✔ Ανίχνευση των περισσότερων δημόσια προσβάσιμων σελίδων

Εφ' όσον συμμορφώνονται με το robots.txt (αν και αυτό εξακολουθεί να αποτελεί αντικείμενο συζήτησης).

✔ Εκπαιδεύστε σε δημόσια διαθέσιμο κείμενο (σε πολλές δικαιοδοσίες)

Σύμφωνα με τα επιχειρήματα «εύλογης χρήσης» — αλλά οι αγωγές δοκιμάζουν αυτό το θέμα.

✔ Χρησιμοποιήστε τον ιστότοπό σας στην ανάκτηση

Αυτό θεωρείται «συμπεριφορά τύπου αναζήτησης».

✔ Δημιουργήστε παράγωγες εξηγήσεις

Οι περιλήψεις είναι γενικά νόμιμες, εφόσον δεν είναι κατά λέξη.

✔ Αναφέρετε και συνδέστε τον ιστότοπό σας

Οι αναφορές ενθαρρύνονται νομικά και δεν περιορίζονται.

Β. Τι δεν μπορούν να κάνουν νόμιμα οι εταιρείες τεχνητής νοημοσύνης

❌ Χρησιμοποιήστε περιεχόμενο που προστατεύεται από πνευματικά δικαιώματα χωρίς άδεια

Η άμεση αναπαραγωγή δεν προστατεύεται από την εύλογη χρήση.

❌ Αγνοήστε τα σήματα εξαίρεσης για εκπαίδευση

Η ΕΕ επιβάλλει τη συμμόρφωση.

❌ Επεξεργαστείτε προσωπικά δεδομένα χωρίς νομική βάση

Ισχύει ο ΓΚΠΔ.

❌ Δημιουργία δυσφημιστικών ή επιβλαβών περιλήψεων

Αυτό δημιουργεί ευθύνη.

❌ Παρουσιάστε ψευδώς το εμπορικό σήμα σας

Σύμφωνα με τους νόμους περί προστασίας των καταναλωτών.

❌ Να αντιμετωπίζετε το αποκλειστικό/περιορισμένης πρόσβασης περιεχόμενο ως ανοιχτό

Η μη εξουσιοδοτημένη συλλογή δεδομένων είναι παράνομη.

4. Η άνοδος των οδηγιών «Μην εκπαιδεύετε» και «AI Robots»

Το 2024–2025 εισήχθησαν νέα πρότυπα:

**1. Μετα-ετικέτες `noai` και `noindexai`

Χρησιμοποιούνται από OpenAI, Anthropic, Google, Perplexity.

**2. `User-Agent: GPTBot` (και ισοδύναμα)

Επιτρέπει τη ρητή εξαίρεση από την ανίχνευση και την εκπαίδευση AI.

3. Νόμος της ΕΕ για την τεχνητή νοημοσύνη: Υποχρεωτική διεπαφή εξαίρεσης

Τα LLM πρέπει να παρέχουν στους ιδιοκτήτες περιεχομένου τη δυνατότητα να ζητήσουν:

✔ αφαίρεση από την εκπαίδευση

✔ διόρθωση των γεγονότων

✔ αφαίρεση επιβλαβών αποτελεσμάτων

Αυτή είναι μια σημαντική αλλαγή.

4. OpenAI Attribution & Opt-Out Hub

Το OpenAI υποστηρίζει πλέον:

✔ εξαίρεση από την εκπαίδευση

✔ αφαίρεση περιεχομένου από τη μνήμη του μοντέλου

✔ προτιμήσεις αναφοράς πηγών

5. «Έλεγχοι εκδότη ιστού AI» της Google (Επισκόπηση Gemini)

Οι ιστότοποι μπορούν να καθορίσουν:

✔ ποιες σελίδες μπορούν να χρησιμοποιηθούν στις επισκοπήσεις AI

✔ δικαιώματα αποσπασμάτων

✔ προσβασιμότητα RAG

5. Πώς χειρίζονται τα LLM τα πνευματικά δικαιώματα σήμερα

Τα πνευματικά δικαιώματα είναι το βασικό νομικό πεδίο μάχης για τα LLM.

Αυτό που έχει σημασία είναι:

1. Εκπαίδευση έναντι εξόδου

Εκπαίδευση: επιχείρημα «εύλογης χρήσης» Απόδοση: δεν πρέπει να αναπαράγεται κατά λέξη κείμενο που προστατεύεται από πνευματικά δικαιώματα

Οι περισσότερες αγωγές επικεντρώνονται στη νομιμότητα της εκπαίδευσης.

2. Παράγωγα έργα

Οι περιλήψεις είναι συνήθως νόμιμες. Η αναπαραγωγή κατά λέξη δεν είναι.

3. Επιχείρημα μετασχηματιστικής χρήσης

Οι εταιρείες τεχνητής νοημοσύνης υποστηρίζουν:

η «εκπαίδευση» είναι μετασχηματιστική
οι «ενσωματωμένες αναπαραστάσεις» δεν είναι αντίγραφα
η «στατιστική μάθηση» δεν αποτελεί παραβίαση

Τα δικαστήρια δεν έχουν αποφανθεί (ακόμα) οριστικά.

4. Δικαιώματα βάσεων δεδομένων (ειδικά για την ΕΕ)

Τα LLM δεν μπορούν να εισάγουν ελεύθερα:

επιμελημένοι κατάλογοι
ιδιόκτητες βάσεις δεδομένων
συλλογές δεδομένων που απαιτούν άδεια χρήσης

Αυτό επηρεάζει τους ιστότοπους σύγκρισης SaaS, τις πλατφόρμες αξιολόγησης και τα εξειδικευμένα σύνολα δεδομένων.

5. Εκπαίδευση βάσει άδειας χρήσης (το μέλλον)

Αναμένεται:

✔ ομάδες περιεχομένου με άδεια χρήσης

✔ συμφωνίες για δεδομένα επί πληρωμή

✔ ροές εκπαίδευσης μόνο για συνεργάτες

✔ επίπεδα premium index

Η τεχνητή νοημοσύνη θα εξελιχθεί προς οικοσυστήματα γνώσης με άδεια χρήσης.

6. Ευθύνη: Ποιος είναι υπεύθυνος για λανθασμένες απαντήσεις της τεχνητής νοημοσύνης;

Το 2025, η ευθύνη εξαρτάται από:

1. Την περιοχή

ΕΕ: ισχυρή ευθύνη για τις εταιρείες τεχνητής νοημοσύνης ΗΠΑ: η ευθύνη εξακολουθεί να εξελίσσεται Ηνωμένο Βασίλειο: υβριδική προσέγγιση Ασία: ποικίλλει σημαντικά

2. Τύπος σφάλματος

δυσφήμιση
επιβλαβείς συστάσεις
ψευδείς δηλώσεις
εσφαλμένες ιατρικές/οικονομικές πληροφορίες

3. Το πλαίσιο χρήσης

Επαγγελματική χρήση έναντι προσωπικής χρήσης έναντι χρήσης από καταναλωτές.

4. Εάν η μάρκα παρουσιάστηκε με παραπλανητικό τρόπο

Εάν ένα σύστημα τεχνητής νοημοσύνης περιγράφει ανακριβώς μια μάρκα, η ευθύνη μπορεί να περιλαμβάνει:

η εταιρεία τεχνητής νοημοσύνης
η πλατφόρμα που παρέχει την απάντηση (μηχανή αναζήτησης)
ενδεχομένως ο εκδότης (σε σπάνιες περιπτώσεις)

7. Πώς πρέπει να αντιδράσουν οι μάρκες: Ο νομικός-τεχνικός οδηγός

Αυτή είναι η σύγχρονη στρατηγική αντίδρασης.

1. Δημοσίευση σαφών, αναγνώσιμων από μηχανές δεδομένων

Το Wikidata + Schema μειώνουν τη νομική αμφισημία.

2. Διατήρηση της υγιεινής των δεδομένων

Τα LLM πρέπει να βλέπουν συνεπή στοιχεία σε όλες τις επιφάνειες.

3. Παρακολουθήστε τα αποτελέσματα της τεχνητής νοημοσύνης σχετικά με την επωνυμία σας

Ελέγξτε:

✔ ChatGPT

✔ Gemini

✔ Copilot

✔ Claude

✔ Perplexity

✔ Apple Intelligence

Σημειώστε τις ανακρίβειες.

4. Χρησιμοποιήστε επίσημα κανάλια διόρθωσης

Οι περισσότερες πλατφόρμες επιτρέπουν πλέον:

✔ αιτήματα διόρθωσης

✔ αναφορά προτιμήσεων πηγών

✔ υποβολή ενημερώσεων μοντέλων

✔ εξαίρεση από την εκπαίδευση

5. Εφαρμογή ελέγχων ρομπότ και τεχνητής νοημοσύνης

Χρήση:

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

…εάν θέλετε να αποκλείσετε την εκπαίδευση.

6. Προστατέψτε τα ιδιόκτητα δεδομένα

Κλείδωμα:

✔ περιεχόμενο με περιορισμένη πρόσβαση

✔ Πίνακες ελέγχου SaaS

✔ ιδιωτική τεκμηρίωση

✔ δεδομένα χρήστη

✔ εσωτερικοί πόροι

7. Ενίσχυση των οντοτήτων της μάρκας για νομική σαφήνεια

Μια ισχυρή και συνεπής παρουσία της οντότητας μειώνει τον κίνδυνο:

✔ ψευδείς ισχυρισμοί

✔ λανθασμένων καταλόγων χαρακτηριστικών

✔ λανθασμένων τιμών

✔ παραπληροφόρησης

Επειδή τα LLM αντιμετωπίζουν τις επικυρωμένες οντότητες ως «ασφαλέστερες» για αναφορά.

8. Ο ρόλος του Ranktracker στην πλοήγηση στο νομικό τοπίο

Το Ranktracker υποστηρίζει την ευνοϊκή για τη συμμόρφωση ορατότητα της τεχνητής νοημοσύνης.

Έλεγχος ιστού

Εντοπίζει προβλήματα μεταδεδομένων, συγκρούσεις σχήματος, δομικά προβλήματα.

Εύρεση λέξεων-κλειδιών

Δημιουργεί συστάδες περιεχομένου που συμμορφώνονται με τους κανόνες για σαφήνεια των ορισμών.

Έλεγχος και παρακολούθηση backlink

Δημιουργεί συναίνεση μεταξύ έγκυρων ιστότοπων (σημαντικό για νομική επικύρωση).

Έλεγχος SERP

Αποκαλύπτει σήματα κατηγορίας + οντότητας που χρησιμοποιούνται από συστήματα τεχνητής νοημοσύνης.

AI Article Writer

Παράγει καθαρό, δομημένο, αναγνώσιμο από μηχανές περιεχόμενο — μειώνοντας την αμφισημία.

Το Ranktracker διασφαλίζει ότι η επωνυμία σας είναι νομικά συμμορφωμένη, φιλική προς την τεχνητή νοημοσύνη και εκπροσωπείται με συνέπεια σε ολόκληρο το γενετικό οικοσύστημα.

**Τελική σκέψη:

Ο νόμος για την τεχνητή νοημοσύνη γίνεται το νέο SEO — και κάθε μάρκα πρέπει να προσαρμοστεί**

Το νομικό τοπίο της χρήσης δεδομένων LLM εξελίσσεται με ιλιγγιώδη ταχύτητα.

Στους επόμενους 24 μήνες, ο νόμος για την τεχνητή νοημοσύνη θα επαναπροσδιορίσει:

✔ τον τρόπο ανίχνευσης του περιεχομένου

✔ τι μπορεί να χρησιμοποιηθεί για εκπαίδευση

✔ πότε απαιτείται αναφορά της πηγής

✔ τι θεωρείται παραβίαση

✔ τον τρόπο επιβολής των διορθώσεων των πραγματικών στοιχείων

✔ ποια δεδομένα πρέπει να αποκαλύπτουν τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης

✔ πώς μπορούν οι μάρκες να ελέγχουν την παρουσίασή τους

Για τους εμπόρους, αυτό δεν είναι απλώς ένα νομικό ζήτημα — είναι ένα ζήτημα ορατότητας, ένα ζήτημα εμπιστοσύνης και ένα ζήτημα ταυτότητας.

Τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης διαμορφώνουν πλέον τον τρόπο με τον οποίο δισεκατομμύρια άνθρωποι αντιλαμβάνονται τις μάρκες. Εάν η νομική σας στάση δεν είναι σαφής, η ορατότητα της τεχνητής νοημοσύνης σας γίνεται ασταθής. Εάν τα δεδομένα σας είναι ασυνεπή, η οντότητά σας γίνεται αναξιόπιστη. Εάν οι άδειες σας είναι ασαφείς, το περιεχόμενό σας γίνεται επικίνδυνο για τα μοντέλα να το αναφέρουν.

Για να επιτύχετε στη νέα εποχή της γενετικής ανακάλυψης, πρέπει να αντιμετωπίζετε τη νομική, τεχνική και οντολογική βελτιστοποίηση ως μια ενιαία επιστήμη.

Αυτό είναι το μέλλον του AI SEO.