Az LLM adatfelhasználás jogi háttere

Bevezetés

Minden marketinges szeretné tudni:

Hogyan használják az adatok nagy nyelvi modellek – és mit tehetnek velük jogilag?

Egészen a közelmúltig ez egy elvont kérdés volt. Ma azonban ez határozza meg:

✔ hogyan kerülnek be a tartalmaid

✔ megjelenik-e webhelye az AI válaszokban

✔ kérhet-e eltávolítást vagy javítást

✔ hogyan működnek az „opt-out” és a „do-not-train” jelzések

✔ hogyan befolyásolják a strukturált adatok a megfelelést

✔ hogyan hat a szerzői jog a generatív válaszokra

✔ hogyan értelmezik az AI-vállalatok a licencelést, a feltérképezést és a tisztességes felhasználást

✔ mi minősül jogsértésnek a szintetizált kimenetben

Beléptünk egy olyan világba, ahol a modellek képzése, az adatgyűjtés, a felhasználói adatvédelem és a szerzői jogi törvények ütköznek egymással – és a márkáknak meg kell érteniük a szabályokat, ha túl akarnak élni az LLM-alapú keresésben és felfedezésben.

Ez az útmutató részletesen bemutatja az LLM-adatok használatának 2025-ös jogi környezetét, a márkák számára fontos tudnivalókat, valamint azt, hogyan lehet védeni és optimalizálni a tartalmakat az AI-korszakban.

1. Hogyan gyűjtik és használják az LLM-ek az adatokat: a három jogi kategória

Jogi szempontból az LLM-adatok felhasználása három kategóriába sorolható:

1. kategória – Képzéshez („tanuláshoz”) használt adatok

Ide tartoznak a modelleknek a nyelv működésének tanításához használt webes tartalmak.

A jogi kérdések itt a következők:

• szerzői jog

• licencek

• scraping engedély

• robots.txt értelmezés

• származékos művek

• átalakító felhasználás

• adatbázis-jogok (EU)

A képzési adatokkal kapcsolatos viták a legnagyobb nyitott jogi csatatér.

2. kategória – visszakeresésre használt adatok („referencia”)

Ezek olyan adatok, amelyeket a modellek nem jegyeznek meg teljes egészében, hanem futásidőben érnek el a következőkön keresztül:

• indexelés

• beágyazások

• RAG (visszakereséssel kiegészített generálás)

• vektoros keresés

• kontextus szerinti visszakeresés

Ez inkább a „keresőmotorok használatához” hasonlít, mint a képzéshez.

A jogi kérdések a következők:

• gyorsítótár szabályok

• API használati korlátozások

• attribúciós követelmények

• ténybeli pontosságra vonatkozó kötelezettségek

3. kategória – AI által generált adatok („kimenet”)

Ide tartoznak:

• AI-összefoglalók

• hivatkozások

• átírások

• összehasonlítások

• strukturált válaszok

• személyre szabott ajánlások

A jogi kérdések itt a következőket tartalmazzák:

• felelősség

• rágalmazás

• pontosság

• a kimenet szerzői joga

• tisztességes forrásmegjelölés

• márka hamis ábrázolása

Minden LLM-platformnak különböző szabályai vannak az egyes kategóriákra vonatkozóan, ami jogi bizonytalanságot teremt, amelyet a marketingeseknek meg kell érteniük.

2. Az LLM-adatok felhasználását meghatározó globális jogi keretek

2024–2025 gyors szabályozási változásokat hozott.

A legfontosabb törvények a következők:

1. EU AI törvény (2024–2025 végrehajtás)

A világ első teljes körű AI-szabályozása.

A marketingeseket érintő legfontosabb rendelkezések:

✔ a képzés átláthatósága – a modelleknek nyilvánosságra kell hozniuk az adatkategóriákat

✔ a képzés használatának kizárási joga

✔ vízjelek / származási szabályok

✔ biztonsági dokumentáció

✔ kockázati besorolás

✔ büntetések a nem biztonságos eredményekért

✔ szigorú szabályok a biometrikus és személyes adatokra vonatkozóan

✔ „magas kockázatú AI-rendszer” kötelezettségek

Az EU rendelkezik a világszerte legszigorúbb LLM-szabályozással.

2. GDPR (már szabályozza az LLM-adatok feldolgozását)

Az LLM-eknek meg kell felelniük a GDPR-nek a következőkre vonatkozóan:

• személyes adatok

• érzékeny adatok

• hozzájárulás

• célhoz kötöttség

• törléshez való jog

• helyesbítéshez való jog

A GDPR mind a képzésre, mind a RAG-visszakeresésre hatással van.

3. DMCA + amerikai szerzői jogi törvény

Főbb kérdések:

• A szerzői joggal védett szövegekről szóló képzés „tisztességes felhasználásnak” minősül?

• A generált összefoglaló jogsértésnek minősül?

• a kimenet versenyez-e az eredeti művel?

• Az AI-vállalatoknak engedélyt kell szerezniük a nagy adathalmazokhoz?

Több per fogja ezt meghatározni a következő 2–3 évben.

4. Az Egyesült Királyság adatvédelmi törvénye és az AI-szabályozás ütemterve

Hasonló a GDPR-hez, de rugalmasabb.

Főbb kérdések:

• „jogszerű érdek” képzés

• opt-out jelzések

• szerzői jogi kivételek

• AI átláthatóság

5. Kanada AIDA (Mesterséges Intelligencia és Adatvédelmi Törvény)

Fókuszban:

• kockázat

• hozzájárulás

• átláthatóság

• adatok mobilitása

Kiterjed mind a képzésre, mind a RAG-folyamatokra.

6. Kaliforniai CCPA / CPRA

Hatálya alá tartozik:

• személyes adatok

• lemondás

• képzési korlátozások

• felhasználó-specifikus jogok

7. Japán, Szingapúr, Korea Új AI-törvények

Ezek a következőkre összpontosítanak:

• szerzői jog

• megengedett indexelés

• személyes adatokra vonatkozó korlátozások

• a hallucinációk minimalizálására vonatkozó kötelezettségek

Japán különösen fontos az AI képzés jogi szabályozása szempontjából.

3. Mit tehetnek és mit nem tehetnek az AI-vállalatok az Ön adataival

Ez a szakasz világosan elmagyarázza a jelenlegi jogi helyzetet.

A. Mit tehetnek legálisan az AI-vállalatok

• ✔ A legtöbb nyilvánosan elérhető oldal bejárása

Amennyiben betartják a robots.txt szabályokat (bár ez még vita tárgyát képezi).

• ✔ Képezze a nyilvánosan elérhető szövegeket (sok joghatóságban)

A „tisztességes használat” érvelés alapján – de ezt peres eljárások vizsgálják.

• ✔ Használja webhelyét a visszakereséshez

Ez „keresésszerű” magatartásnak minősül.

• ✔ Generáljon származékos magyarázatokat

Az összefoglalók általában legálisak, ha nem szó szerinti idézetek.

• ✔ Hivatkozzon webhelyére és linkeljen rá

A hivatkozások jogilag ösztönözettek, nem korlátozottak.

B. Mit nem tehetnek legálisan az AI-vállalatok

• ❌ Szerzői joggal védett tartalmak szó szerinti felhasználása engedély nélkül

A közvetlen reprodukció nem élvezi a tisztességes használat védelmét.

• ❌ A képzéshez az opt-out jelzéseket figyelmen kívül hagyja

Az EU előírja a megfelelést.

• ❌ Személyes adatok feldolgozása jogalap nélkül

A GDPR alkalmazandó.

• ❌ Rágalmazó vagy káros összefoglalók létrehozása

Ez felelősséget von maga után.

• ❌ A márkád hamis ábrázolása

A fogyasztóvédelmi törvények értelmében.

• ❌ A tulajdonosi jogokkal védett/fizetős tartalmakat nyíltnak tekinteni

A jogosulatlan adatgyűjtés illegális.

4. A „Ne képezzen” és az AI robotok irányelveinek térnyerése

2024–2025-ben új szabványok léptek életbe:

**1. noai és noindexai meta címkék

Az OpenAI, Anthropic, Google és Perplexity használja.

**2. User-Agent: GPTBot (és egyenértékűek)

Lehetővé teszi az AI-alapú indexelés és képzés kifejezett letiltását.

3. EU AI törvény: kötelező opt-out interfész

Az LLM-eknek lehetőséget kell biztosítaniuk a tartalomtulajdonosok számára, hogy kérjék:

✔ eltávolítás a képzésből

✔ a tények helyesbítését

✔ a káros kimenetek eltávolítását

Ez egy jelentős változás.

4. OpenAI Attribution & Opt-Out Hub

Az OpenAI mostantól támogatja:

✔ képzésből való kilépés

✔ tartalom eltávolítása a modell memóriájából

✔ forráshivatkozási beállítások

5. A Google „AI Web Publisher Controls” (Gemini Overviews)

A webhelyek megadhatják:

✔ mely oldalak használhatók az AI áttekintésekben

✔ kivonat engedélyek

✔ RAG hozzáférhetőség

5. Hogyan kezelik az LLM-ek a szerzői jogokat manapság

A szerzői jog az LLM-ek legfontosabb jogi csatatere.

A következőket kell figyelembe venni:

1. Képzés vs. kimenet

Képzés: „tisztességes használat” érv Kimenet: nem szabad szó szerint reprodukálni a szerzői joggal védett szöveget

A legtöbb per a képzés jogszerűségére összpontosít.

2. Származékos művek

Az összefoglalók általában legálisak. A szó szerinti reprodukció nem az.

3. Átalakító felhasználás érv

Az AI-vállalatok érvelése:

• a „képzés” átalakító jellegű

• a „beágyazott ábrázolások” nem másolatok

• a „statisztikai tanulás” nem jogsértés

A bíróságok (még) nem hoztak döntő ítéletet.

4. Adatbázis-jogok (EU-specifikus)

Az LLM-ek nem tudnak szabadon adatokat felvenni:

• kurált könyvtárak

• saját adatbázisok

• licencelést igénylő adatgyűjtemények

Ez hatással van a SaaS-összehasonlító oldalakra, a véleményező platformokra és a niche adatbázisokra.

5. Licencalapú képzés (a jövő)

Várható:

✔ licencelt tartalomkészletek

✔ fizetős adatszerződések

✔ kizárólag partnereknek szóló képzési feedek

✔ prémium indexszintek

Az AI a licencelt tudás-ökoszisztémák felé fog elmozdulni.

6. Felelősség: Ki felelős a helytelen AI-válaszokért?

2025-ben a felelősség a következőktől függ:

1. Régió

EU: erős felelősség az AI-vállalatok számára USA: a felelősség még alakul Egyesült Királyság: hibrid megközelítés Ázsia: nagy eltérések

2. A hiba típusától

• rágalmazás

• káros ajánlások

• hamis ábrázolás

• orvosi/pénzügyi téves információk

3. Felhasználói kontextus

Szakmai, személyes vagy fogyasztói használat.

4. A márka téves ábrázolása

Ha egy AI-rendszer pontatlanul írja le a márkát, a felelősség a következőket foglalhatja magában:

• az AI-vállalat

• a választ szolgáltató platform (keresőmotor)

• esetleg a kiadó (ritka esetekben)

7. Hogyan kell a márkáknak reagálniuk: a jogi-technikai stratégia

Íme a modern válaszstratégia.

1. Tisztán, géppel olvasható adatok közzététele

A Wikidata + Schema csökkenti a jogi bizonytalanságot.

2. Adat tisztaságának fenntartása

Az LLM-eknek minden felületen konzisztens tényeket kell látniuk.

3. Figyelje az AI által a márkájáról generált eredményeket

Ellenőrizze:

✔ ChatGPT

✔ Gemini

✔ Copilot

✔ Claude

✔ Perplexity

✔ Apple Intelligence

Jelentsd a pontatlanságokat.

4. Használja a hivatalos javítási csatornákat

A legtöbb platform ma már lehetővé teszi:

✔ javítási kérelmek

✔ forrásmegjelölés preferenciák

✔ modellfrissítési kérelmek benyújtása

✔ a képzésből való kilépés

5. Robotok és AI meta-vezérlők érvényesítése

Használat:

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

…ha blokkolni szeretné a képzést.

6. Saját adatok védelme

Zárja le:

✔ zárt tartalmak

✔ SaaS irányítópultok

✔ magán dokumentáció

✔ felhasználói adatok

✔ belső erőforrások

7. A márka entitásainak megerősítése a jogi egyértelműség érdekében

Az erős, következetes entitás lábnyom csökkenti a következő kockázatokat:

✔ téves állítások

✔ helytelen funkciók listája

✔ helytelen árazás

✔ téves információk

Mivel az LLM-ek a validált entitásokat „biztonságosabbnak” tekintik hivatkozás céljából.

8. A Ranktracker szerepe a jogi környezetben való eligazodásban

A Ranktracker támogatja a szabályoknak megfelelő AI-láthatóságot.

Webes audit

Észleli a metaadatokkal kapcsolatos problémákat, a sémakonfliktusokat és a strukturális problémákat.

Kulcsszókereső

Megfelelő tartalmi klasztereket hoz létre a definíciók egyértelműsége érdekében.

Visszalinkelés-ellenőrző és -figyelő

Konszenzust alakít ki a hiteles webhelyek között (fontos a jogi érvényesítés szempontjából).

SERP-ellenőrző

Felfedi az AI rendszerek által használt kategória- és entitásjelzéseket.

AI cikkíró

Tiszta, strukturált, géppel olvasható tartalmat állít elő, csökkentve ezzel a kétértelműséget.

A Ranktracker biztosítja, hogy márkája jogilag megfelelő, AI-barát és következetesen jelen legyen az egész generatív ökoszisztémában.

**Záró gondolat:

Az AI-jog az új SEO-vá válik – és minden márkának alkalmazkodnia kell hozzá**

Az LLM-adatok felhasználásának jogi környezete villámgyorsan változik.

A következő 24 hónapban az AI-jog újra fogja definiálni:

✔ hogyan történik a tartalom feltérképezése

✔ mit lehet felhasználni a képzéshez

✔ mikor szükséges a forrás megjelölése

✔ mi minősül jogsértésnek

✔ hogyan érvényesítik a ténybeli javításokat

✔ milyen adatokat kell közzétenniük az AI-rendszereknek

✔ hogyan tudják a márkák ellenőrizni a megjelenésüket

A marketingesek számára ez nem csupán jogi kérdés — hanem láthatósági kérdés, bizalmi kérdés, és identitáskérdés is.

Az AI-modellek ma már milliárdnyi ember márkákról alkotott véleményét alakítják. Ha jogi álláspontja nem egyértelmű, AI-láthatósága instabillá válik. Ha adatai nem konzisztensek, vállalkozása megbízhatatlanná válik. Ha engedélyei nem egyértelműek, tartalma kockázatos lesz a modellek számára.

Ahhoz, hogy sikeres legyen a generatív felfedezések új korszakában, a jogi, technikai és entitásoptimalizálást egységes fegyelemként kell kezelnie.

Ez az AI SEO jövője.