Důsledky autorského práva pro AI vyhledávače a generativní AI

Porozumění porušení autorských práv při tréninku AI

Důsledky autorského práva pro AI vyhledávání představují jednu z nejzásadnějších právních výzev, kterým dnes čelí průmysl umělé inteligence. Při vývoji AI vyhledávačů a generativních AI systémů je zapotřebí obrovské množství trénovacích dat k naučení vzorců, struktur a vztahů v textu, obrázcích a dalším obsahu. Klíčovým problémem je, že většina těchto trénovacích dat je získávána bez souhlasu držitelů autorských práv. Americký úřad pro autorská práva zaujal jasné stanovisko, že použití chráněných děl k tréninku AI modelů může představovat prima facie porušení práv na rozmnožování a vytváření odvozených děl, které jsou držitelům autorských práv zaručeny zákonem o autorských právech.

Vývoj a nasazení generativních AI systémů zahrnuje několik výlučných práv, která mají držitelé autorských práv. K porušení může dojít v několika fázích AI procesu, včetně momentu, kdy vývojáři stahují a ukládají díla pro účely tréninku, i během samotného trénovacího procesu při tvorbě mezikopií. Nejspornější otázkou je, zda vnitřní váhy modelu – matematické parametry umožňující generování výstupů – představují porušující kopie základních trénovacích dat. Pokud jsou výstupy AI výrazně podobné vstupním trénovacím datům, existuje silný argument, že samotné váhy modelu porušují práva na rozmnožování a odvozené dílo původních děl.

Obrana fair use a její omezení

Jedním z nejvýznamnějších posunů v oblasti autorského práva AI je zpráva Úřadu pro autorská práva z května 2025, která řešila, zda lze nepovolené použití chráněných materiálů pro trénink AI obhájit jako fair use. Závěry této zprávy výrazně omezují ochranu fair use dostupnou pro AI vývojáře. Koncept transformativnosti – tedy zda použití slouží jinému účelu než původní dílo – je stěžejní pro analýzu fair use, ale Úřad pro autorská práva konstatoval, že transformativnost „je otázka míry“ při aplikaci na trénink AI.

Zpráva popsala dvě krajní polohy v rámci spektra transformativního užití. Na jedné straně je trénink základního modelu generativní AI na rozsáhlých a rozmanitých datech za účelem tvorby výstupů v různých situacích pravděpodobně transformativní. Na druhé straně je trénink AI modelu na tvorbu výstupů výrazně podobných chráněným dílům z trénovací sady pravděpodobně netransformativní. Většina reálných AI systémů se pohybuje někde uprostřed a pokud je model trénován k tvorbě obsahu, který „sdílí účel oslovit určité publikum“, jde o užití „v nejlepším případě mírně transformativní“. To znamená, že mnoho komerčních AI vyhledávačů a produktů generativní AI nemůže spoléhat na silnou ochranu fair use.

Úřad pro autorská práva výslovně odmítl dva časté argumenty AI vývojářů. Za prvé, názor, že trénink AI je od základu transformativní, protože není určen k expresivním účelům, je „mylný“. AI modely vstřebávají „podstatu jazykového vyjádření“ – tedy způsob výběru a uspořádání slov na úrovni věty, odstavce i celého dokumentu. Za druhé, analogie tréninku AI s lidským učením neospravedlňuje porušování autorského práva. Zatímco lidé si uchovávají jen nedokonalý dojem z děl, která zažili, a to skrze své unikátní vnímání, generativní AI vytváří dokonalé kopie a dokáže díla analyzovat téměř okamžitě. Tento zásadní rozdíl analogii lidského učení oslabuje a naznačuje, že rovnováha zákona o autorském právu mezi podporou kreativity a inovace nemusí v kontextu AI fungovat dle záměru.

Nedávné vysoce sledované žaloby na AI společnosti

Důsledky autorského práva pro AI vyhledávání se staly velmi konkrétními díky řadě žalob proti hlavním AI společnostem. The New York Times podal v prosinci 2025 přelomovou žalobu na Perplexity AI s obviněním, že společnost nelegálně kopírovala miliony článků a šířila novinářskou práci bez povolení. Times uvedl, že obchodní model Perplexity je založen na scrapingu a kopírování obsahu, včetně obsahu za paywallem, k pohonu generativních AI produktů. Dále Times tvrdil, že Perplexity porušil jeho ochranné známky dle Lanhamova zákona vytvářením smyšleného obsahu či „halucinací“ a jejich falešným přiřazením novinám prostřednictvím zobrazení vedle registrovaných ochranných známek.

Perplexity AI se stal zvláštním terčem opatření na ochranu autorských práv a čelí žalobám od více významných vydavatelů a tvůrců obsahu. Dow Jones vlastněný Murdochem a New York Post podali obdobné žaloby na Perplexity kvůli použití chráněného obsahu. Encyclopedia Britannica a Merriam-Webster Dictionary také žalovaly Perplexity s tvrzením, že systematicky scrapeuje obsah a tím porušuje základní autorskoprávní ochranu. Chicago Tribune, Forbes a Wired obvinily Perplexity z plagiátorství, přičemž Wired například uvedl, že Perplexity zkopíroval článek právě o svých vlastních problémech s plagiátorstvím. Reddit v říjnu 2025 zažaloval Perplexity a tři další společnosti kvůli nelegálnímu scraping jeho dat pro trénink AI vyhledávačů.

Tyto žaloby odhalují vzorec agresivního scrapingu obsahu a nepovoleného užití, který překračuje tradiční hranice fair use. Zpráva Úřadu pro autorská práva konkrétně uvádí, že „komerční využívání rozsáhlých souborů chráněných děl za účelem produkce expresivního obsahu, který konkuruje původním dílům na existujících trzích, zvláště pokud byl přístup k původnímu dílu získán nelegálně, překračuje zavedené hranice fair use.“ Tato formulace přesně popisuje jednání uváděná v těchto žalobách a naznačuje, že soudy by v těchto případech mohly dospět k závěru o porušení autorského práva.

Dopad na trh a licenční důsledky

Analýza dopadu na trh ze strany Úřadu pro autorská práva znamená významné rozšíření toho, jak právo posuzuje vliv nepovoleného užití. Tradičně se soudy zaměřovaly hlavně na ztracené prodeje a přímé nahrazení – tedy když porušující dílo přímo nahrazuje původní a způsobuje ztráty na příjmech. Úřad však identifikoval tři samostatné formy dopadu na trh relevantní pro trénink AI. Kromě přímého nahrazení zpráva zmiňuje ředění trhu a konkurenci ve stejné třídě děl, kdy AI generované výstupy soutěží na stejném trhu jako původní díla, i když nejde o identické kopie. To je obzvlášť problematické, protože AI systémy dokážou generovat obsah ve stejném stylu, žánru či kategorii jako originály, a to s bezprecedentní rychlostí a v obrovském měřítku.

Třetí formou dopadu na trh je ztráta licenčních příležitostí. Vzhledem k rozvoji trhu s licencemi pro trénink AI Úřad konstatoval, že pokud existují nebo jsou pravděpodobné licenční možnosti, bude to svědčit v neprospěch fair use. To je zásadní, protože to znamená, že AI vývojáři se nemohou odvolávat na fair use v případech, kdy je možné sjednat licenční dohodu. Zpráva uznala, že některé jednorázové licenční dohody pro tréninková data již byly vyjednány, ale škálovatelné řešení může vyžadovat kolektivní licence. Úřad však doporučil umožnit trhu s licencemi další rozvoj bez zásahu státu, což naznačuje, že licencování bude stále důležitějším faktorem v autorskoprávních sporech.

Mantinely a strategie zmírnění

Jedním z pozitivních zjištění pro AI vývojáře ve zprávě Úřadu pro autorská práva je použití mantinelů k prevenci nebo minimalizaci tvorby porušujících výstupů. Zpráva dospěla k závěru, že zavedení mantinelů hovoří ve prospěch argumentu o fair use. Tyto mantinely zahrnují blokování zadání, která by pravděpodobně vedla k reprodukci chráněného obsahu, tréninkové protokoly omezující pravděpodobnost tvorby porušujících výstupů a interní systémové pokyny, které modelům zakazují generovat jména chráněných postav či vytvářet obrázky ve stylu žijících umělců. Toto zjištění naznačuje, že AI vývojáři, kteří implementují důkladné ochranné prvky bránící reprodukci chráněného obsahu, mohou posílit svou obranu fair use.

Účinnost mantinelů jako obrany fair use je však omezená. Zpráva zmiňuje rozpory v názorech na to, jak často jsou původní díla v AI výstupech zásadně replikována a jak těžké by bylo zavést komplexní mantinely. Skutečnost, že mantinely mohou pouze hovořit ve prospěch fair use – nikoli poskytnout úplnou obranu – znamená, že i AI systémy s ochrannými opatřeními mohou stále čelit odpovědnosti za porušení autorského práva. Navíc zpráva poznamenává, že vědomé použití pirátských či nelegálně získaných děl jako trénovacích dat svědčí proti fair use, i když to není určující, což naznačuje, že soudy budou zkoumat původ trénovacích dat a mohou penalizovat vývojáře, kteří použijí nelegální obsah.

Důsledky pro AI vyhledávače a tvůrce obsahu

Důsledky autorského práva pro AI vyhledávání vytvářejí složité prostředí jak pro AI společnosti, tak pro tvůrce obsahu. Pro provozovatele AI vyhledávačů je právní prostředí stále nepříznivější vůči praxi scrapingu a využívání chráněného obsahu bez povolení. Kombinace nepříznivých doporučení ohledně fair use z Úřadu pro autorská práva, několika vysoce sledovaných žalob a soudních rozhodnutí naznačujících, že trénink AI nemusí splňovat podmínky pro ochranu fair use, znamená, že společnosti provozující AI vyhledávače čelí významným právním i finančním rizikům. Rozsah možné odpovědnosti je obrovský, protože tyto systémy jsou trénovány na miliardách chráněných děl.

Pro tvůrce obsahu a vydavatele představují autorskoprávní důsledky AI vyhledávání jak výzvy, tak příležitosti. Výzvou je, že jejich dílo je používáno k tréninku AI systémů, které mohou konkurovat jejich vlastním produktům a službám, což může snižovat hodnotu jejich obsahu a schopnost jej zpeněžit. Příležitostí je rozvíjející se licenční trh, kde vydavatelé mohou potenciálně vyjednat odměnu za použití svého obsahu při tréninku AI. To však vyžaduje, aby vydavatelé aktivně sledovali, jak je jejich obsah využíván, a uplatňovali svá autorská práva prostřednictvím licenčních jednání nebo soudních sporů. Právě zde jsou monitorovací nástroje zásadní – znalost toho, jak se vaše značka, doména a URL zobrazují v AI generovaných odpovědích, vám umožní odhalit nepovolené užití a vyjednávat z pozice síly.