Má ještě někdo obavy z autorských práv u AI? Právní prostředí je stále divočejší

Jsem právník specializující se na IP a tyto případy sleduji velmi pozorně.

Právní prostředí se rychle mění:

Vyrovnání Anthropic za 1,5 miliardy dolarů (Bartz v. Anthropic) je největší náhrada škody za autorská práva v historii USA. Bylo odškodněno zhruba 500 000 děl asi 3 000 dolary za každé. Není to mnoho za jedno dílo, ale ukazuje to, že soudy budou ukládat skutečné sankce.

Co říká úřad pro autorská práva:

Zpráva z května 2025 byla zásadní. Závěry byly tyto:

• Používání chráněných děl k trénování AI může být porušením práv
• Fair use se automaticky na trénování AI nevztahuje
• Klíčová otázka je, zda výstupy AI konkurují původním dílům

Pro jednotlivé tvůrce:

Máte větší páku, než si myslíte. Dokumentujte vše – kdy jste publikovali, na jakých platformách byl váš obsah použit. Zvažte vstup do kolektivních licenčních organizací, které vznikají speciálně pro práva v oblasti AI.

Německé soudní rozhodnutí proti OpenAI za trénování na licencovaném hudebním obsahu ukazuje, že nejde jen o americkou záležitost. Mezinárodní tlak roste.

S tímto dilematem jsme se setkali přímo u nás ve firmě.

Dilema blokování vs. viditelnost je skutečné:

Nejprve jsme zablokovali GPTBot a ClaudeBot. Návštěvnost zůstala stabilní asi 3 měsíce, pak jsme si všimli něčeho znepokojivého – zmizely zmínky o naší značce v AI odpovědích. Místo nás byli citováni konkurenti, kteří crawling povolili.

Co děláme teď:

1. Povolit AI crawlery, ale nastavit jasné licenční podmínky v robots.txt
2. Používat Am I Cited k monitorování citací
3. Sledovat, zda citace přinášejí referral traffic
4. Vše dokumentovat pro případné budoucí nároky

Monitoring je klíčový. Nemůžete chránit to, co nevidíte. Sledování citací v ChatGPT, Perplexity a Claude děláme každý týden.

Realitou je, že blokování AI vám možná uškodí více na viditelnosti, než ochrání váš obsah, protože trénování už stejně proběhlo na historických datech.

Pohled velkého vydavatele.

Aktivně jednáme o licencích s několika AI společnostmi. Co mohu sdílet:

Co hraje roli při vyjednávání:

• Objem návštěvnosti a autoritativní metriky
• Unikátní, proprietární obsah, který nejde nahradit
• Jasná dokumentace původních dat publikace
• Ochota odejít (tedy opravdu blokovat)

Kolektivní licencování:

Spolupracujeme s oborovými skupinami na vytvoření kolektivních organizací po vzoru ASCAP z hudby. Problém je, že obsah je velmi různorodý – zprávy, návody, kreativní psaní mají různou hodnotu.

Upřímně:

Jednotliví tvůrci to sami nevyjednají. Mocenský nepoměr je příliš velký. Kolektivní postup je cesta vpřed.

Evropský přístup s opt-out registry vypadá slibně. Přenést důkazní břemeno na AI firmy, že mají svolení, místo aby tvůrci museli dokazovat porušení, by bylo zásadní.

Tohle je všechno opravdu přínosný kontext.

Myšlenka kolektivního licencování dává smysl – určitě se podívám po organizacích pro nezávislé tvůrce.

Doplňující otázka: Pokud používáte monitorovací nástroje – vidíte, že AI systémy skutečně uvádějí zdroje správně, nebo je to spíš generování bez citace?

To je důležité pro to, zda má viditelnost v AI odpovědích opravdu hodnotu.

Skvělá otázka. Sleduji vzorce citování napříč AI platformami.

Atribuce se výrazně liší podle platformy:

• Perplexity: Nejlepší v citování zdrojů – téměř vždy uvádí odkazy
• ChatGPT s prohlížením: Cituje při aktivním hledání, ne při odpovědích z trénovacích dat
• Claude: Zlepšuje se, ale zatím nekonzistentní
• Google AI Overview: Odkazuje na zdrojové stránky, pokud je obsah zahrnut

Klíčový rozdíl:

Rozlišujeme:

1. Trénování na vašem obsahu (bez atribuce, historické)
2. Retrieval/RAG systémy citující váš obsah (atribuce, v reálném čase)

RAG systémy jsou pro tvůrce vlastně přínosné – přinášejí traffic a uvádějí zdroj. Problém je trénování, a proto se právní bitvy soustředí tam.

Proto je monitoring důležitý. Chcete vidět, jestli jste citovaní v retrieval odpovědích, protože z těch máte reálný prospěch.

Menší tvůrce s praktickým přístupem.

Přestal jsem s tím bojovat a začal jsem optimalizovat. Když už AI systémy můj obsah stejně používají, chci:

1. Být citován místo jen shrnut – Formátovat obsah pro snadnou atribuci
2. Sledovat zmínky – Vědět, kdy mě AI zmiňuje
3. Budovat autoritu – Více autority = více citací = více návštěvnosti

Co opravdu funguje:

• Otázkově-odpovědní formát článků
• Jasné expertní bio u autora
• Pravidelný monitoring AI odpovědí v mých tématech

Není ideální, že se přizpůsobujeme systému, který bral bez dovolení. Ale pragmaticky je viditelnost v AI odpovědích stejně důležitá jako SEO.

Ochranné nástroje typu Glaze jsou zajímavé, ale bojím se, že se z toho stane závod ve zbrojení. Je lepší být viditelný a zdokumentovaný než skrytý a zapomenutý.

Přidávám pár praktických právních tipů pro tvůrce:

Dokumentujte vše:

• Screenshoty původní publikace s datem
• Záznamy na Archive.org pro historický důkaz
• Jakýkoli důkaz, že váš obsah reprodukují AI systémy

Registrujte svá autorská práva: V USA nemůžete žalovat za porušení bez registrace. Úřad je pomalý, ale je to nezbytné pro budoucí nároky.

Sledujte hromadné žaloby: Formují se pro různé typy obsahu. I když nejste v čele, můžete se přidat jako člen skupiny.

Čtěte pokyny k ochraně: Úřad pro autorská práva poznamenal, že AI firmy, které implementují filtrace a prevenci podobnosti, mohou mít silnější argumenty pro fair use. To vyvíjí tlak na platformy, aby respektovaly práva tvůrců.

Právní rámec se buduje právě teď. Tvůrci, kteří dokumentují a organizují se, budou mít výhodu.

Pohled agentury, která spravuje obsah desítek klientů.

Hybridní přístup, který doporučujeme:

1. Povolit AI crawlery kvůli objevení a citacím
2. Agresivně monitorovat nástroji jako Am I Cited
3. Jasné licenční podmínky na právních stránkách
4. Vše dokumentovat pro případné nároky

Co říkáme klientům:

U historických trénovacích dat už je pozdě bojovat. Je to drahé a nejisté. Soustřeďte se na:

• Citace v aktuálních retrieval systémech (přináší traffic)
• Budování důkazních materiálů pro budoucí kompenzační rámce
• Zapojení do kolektivních licenčních snah

Přístupy v Číně a EU jsou zajímavé – obě oblasti chrání tvůrce víc než USA. Sledujeme případné regulační změny, které by mohly změnit poměry.

Vedeme malé nezávislé médium s pětičlenným týmem.

Naše realita:

Nemáme na to, abychom žalovali OpenAI nebo Anthropic. Ani nemůžeme vyjednávat individuální licenční smlouvy. Ale můžeme:

• Sledovat naši viditelnost v AI odpovědích
• Optimalizovat obsah pro citování
• Dokumentovat vše
• Připojit se ke kolektivním snahám, jakmile vzniknou

Postřeh z monitoringu:

Začali jsme používat Am I Cited před 3 měsíci. Zjistili jsme, že v našem oboru jsme citováni docela často – ale i tak byli konkurenti citováni více, přestože mají méně autoritativní obsah. Na této mezeře teď pracujeme.

Problém autorských práv jen tak nezmizí, ale ani AI vyhledávání. Hrajeme na obě strany – usilujeme o lepší práva tvůrců a zároveň optimalizujeme pro současnou realitu.

Tato diskuze byla nesmírně přínosná. Děkuji všem.

Moje závěry:

1. Právní prostředí se mění – zásadní vyrovnání a soudní rozhodnutí ukazují, že trénování AI není automaticky fair use
2. Kolektivní akce je klíčová – jednotliví tvůrci by se měli spojit prostřednictvím licenčních organizací
3. Monitorovat a dokumentovat – sledujte citace v AI už teď, abyste mohli těžit z budoucích rámců odměn
4. Pragmatická optimalizace – bojujte za svá práva, ale současně optimalizujte pro viditelnost v aktuálních systémech
5. Rozlišovat trénování a retrieval – citace v RAG systémech jsou pro tvůrce přínosné

Mé další kroky:

• Začít monitorovat s Am I Cited
• Hledat kolektivní licenční organizace
• Dokumentovat svůj obsah s jasnými daty publikace
• Pokračovat v tvorbě kvalitního obsahu, který budou AI systémy chtít citovat

Přirovnání k hudebnímu průmyslu sedí – autoři nakonec získali tantiémy ze streamingu, ale až po letech organizování. My musíme udělat totéž.