Maakt iemand zich nog zorgen over contentrechten bij AI? Het juridische landschap wordt steeds wilder

IE-advocaat hier die deze zaken op de voet volgt.

Het juridische landschap verandert snel:

De Anthropic-schikking van $1,5 miljard (Bartz v. Anthropic) is de grootste auteursrechtelijke schadevergoeding in de Amerikaanse geschiedenis. Ongeveer 500.000 werken werden gecompenseerd met circa $3.000 per werk. Dat is niet enorm per stuk, maar het laat zien dat rechters echte straffen opleggen.

Wat het Copyright Office zegt:

Het rapport van mei 2025 was belangrijk. Hun conclusies:

• Gebruik van auteursrechtelijk beschermd werk voor AI-training kan een inbreuk zijn
• Fair use geldt niet automatisch bij AI-training
• De kernvraag is of AI-uitvoer concurreert met het originele werk

Voor individuele makers:

Je hebt meer invloed dan je denkt. Documenteer alles – wanneer je publiceerde, op welke platformen je content is gebruikt. Overweeg je aan te sluiten bij collectieve licentieorganisaties die speciaal voor AI-rechten ontstaan.

De uitspraak van de Duitse rechter tegen OpenAI voor training op gelicentieerde muziek laat zien dat dit geen uitsluitend Amerikaans probleem is. Internationale druk neemt toe.

Wij stonden voor exact dit dilemma bij ons bedrijf.

De afweging blokkeren vs. zichtbaarheid is echt:

Eerst blokkeerden we GPTBot en ClaudeBot. Het verkeer bleef ongeveer 3 maanden stabiel, toen viel iets op – onze merkvermeldingen in AI-antwoorden daalden flink. Concurrenten die wel crawling toestonden werden wél geciteerd.

Wat we nu doen:

1. AI-crawlers toestaan maar duidelijke licentievoorwaarden in robots.txt opnemen
2. Met Am I Cited monitoren wanneer en hoe we worden genoemd
3. Bijhouden of vermeldingen zorgen voor verwijzingsverkeer
4. Alles documenteren voor mogelijke toekomstige claims

Monitoren is cruciaal. Je kunt niet beschermen wat je niet ziet. Wij volgen onze citatiegraad wekelijks in ChatGPT, Perplexity en Claude.

De realiteit is dat AI blokkeren je zichtbaarheid waarschijnlijk meer schaadt dan dat het je content beschermt, want de training is al gebeurd op historische data.

Perspectief van een grote uitgever hier.

We zijn actief in licentieonderhandelingen met meerdere AI-bedrijven. Wat ik kan delen:

Wat het verschil maakt in onderhandelingen:

• Trafficvolume en autoriteitsstatistieken
• Unieke, eigen content die niet is te repliceren
• Duidelijke documentatie van de oorspronkelijke publicatiedata
• Bereidheid om weg te lopen (dus blokkeren)

De collectieve licentie-aanpak:

We werken samen met branchegroepen aan collectieve organisaties, vergelijkbaar met ASCAP voor muziek. De uitdaging is dat content zo divers is – nieuws, handleidingen, creatief schrijven hebben elk een andere waardepropositie.

Mijn eerlijke mening:

Individuele makers zullen moeite hebben om zelf te onderhandelen. Het machtsverschil is te groot. Collectieve actie is de weg vooruit.

De EU-aanpak met opt-out registers is veelbelovend. De bewijslast bij AI-bedrijven leggen in plaats van bij makers zou een grote stap zijn.

Dit is allemaal heel waardevolle context.

Het idee van collectieve licenties klinkt logisch – ik ga zeker kijken naar organisaties die onafhankelijke makers vertegenwoordigen.

Vervolgvraag: Voor wie monitoringtools gebruikt – zien jullie dat AI-systemen bronnen echt correct toeschrijven, of is het meestal zonder bronvermelding?

Dat verschil is belangrijk voor de vraag of zichtbaarheid in AI-antwoorden daadwerkelijk waardevol is.

Goede vraag. Ik onderzoek citatiepatronen op AI-platforms.

Toeschrijving verschilt sterk per platform:

• Perplexity: Beste in bronvermelding – bijna altijd links
• ChatGPT met browsen: Verwijst bij actief zoeken, niet bij antwoorden op basis van training
• Claude: Verbetering zichtbaar maar nog wisselend
• Google AI Overview: Linkt naar bronpagina’s als die worden meegenomen

Het belangrijkste onderscheid:

Er is een verschil tussen:

1. Training op je content (geen bronvermelding, historisch)
2. Retrieval/RAG-systemen die je content citeren (bronvermelding, real-time)

RAG-systemen zijn juist goed voor makers – ze brengen verkeer en geven bronvermelding. Het trainingsdeel is het probleem, en daar ligt de juridische focus.

Daarom is monitoring zo belangrijk. Je wilt zien of je wordt genoemd in retrieval-antwoorden, want die leveren je daadwerkelijk wat op.

Kleinere maker hier met een praktische aanpak.

Ik ben gestopt met ertegen vechten en ben me gaan optimaliseren. Als AI-systemen mijn content toch gebruiken, wil ik:

1. Geciteerd worden in plaats van samengevat – Content zo opmaken dat het makkelijk te citeren is
2. Vermeldingen bijhouden – Weten wanneer ik genoemd word
3. Autoriteit opbouwen – Meer autoriteit = meer citaties = meer verkeer

Wat echt werkt:

• Vraag-antwoord structuur in mijn content
• Duidelijke deskundigheid in auteursbio’s
• Regelmatige monitoring van AI-antwoorden rondom mijn onderwerpen

Het is niet ideaal dat we meebuigen met een systeem dat zonder te vragen neemt. Maar praktisch gezien is zichtbaarheid in AI-antwoorden net zo belangrijk als SEO.

De Glaze-achtige beschermtools zijn interessant maar ik vrees een wapenwedloop. Liever zichtbaar en goed gedocumenteerd dan verborgen en vergeten.

Nog wat praktische juridische tips voor makers:

Documenteer alles:

• Screenshots van je oorspronkelijke publicatie met datum
• Archive.org-archieven als historisch bewijs
• Elk bewijs dat AI-systemen je content reproduceren

Registreer je auteursrechten: In de VS kun je niet procederen zonder registratie. Het Copyright Office werkt traag maar dit is cruciaal voor toekomstige claims.

Volg de class actions: Er lopen groepsacties voor verschillende contentsoorten. Ook als je niet de initiatiefnemer bent kun je vaak meedoen.

Lees de richtlijnen voor waarborgen: Het Copyright Office merkte op dat AI-bedrijven die contentfiltering en gelijkenispreventie inzetten, sterker staan bij fair use-argumenten. Dit dwingt platforms om makersrechten te respecteren.

Het juridische kader wordt nu opgebouwd. Makers die documenteren en organiseren zullen daar het meest van profiteren.

Bureauperspectief: wij beheren content voor tientallen klanten.

De hybride aanpak die wij aanraden:

1. AI-crawlers toestaan voor vindbaarheid en citatie
2. Actief monitoren met tools als Am I Cited
3. Duidelijke licentievoorwaarden op juridische pagina’s
4. Alles documenteren voor mogelijke toekomstige claims

Wat we klanten adviseren:

De trein is vertrokken als het gaat om historische trainingsdata. Daartegen vechten is duur en onzeker. Focus op:

• Genoemd worden in huidige RAG/retrieval-systemen (levert verkeer op)
• Bouw een documentatiespoor voor toekomstige compensatiekaders
• Doe mee aan collectieve licentie-initiatieven

De Chinese en EU-aanpakken zijn interessant – beide bieden momenteel meer bescherming voor makers dan de VS. We volgen de regelgeving die het evenwicht kan verschuiven.

Ik run een kleine indie-uitgeverij met een team van 5 schrijvers.

Onze realiteitscheck:

We kunnen niet procederen tegen OpenAI of Anthropic. We kunnen niet individueel over licenties onderhandelen. Maar we kunnen wel:

• Onze zichtbaarheid in AI-antwoorden volgen
• Content optimaliseren voor bronvermelding
• Alles documenteren
• Aansluiten bij collectieve initiatieven zodra die er zijn

Het inzicht uit monitoring:

Sinds 3 maanden gebruiken we Am I Cited. We ontdekten dat we vrij vaak worden genoemd in onze niche – maar concurrenten werden vaker geciteerd ondanks minder autoriteit. Dat gat proberen we nu te dichten.

De contentrechtenkwestie verdwijnt niet, maar AI search ook niet. We spelen op twee borden: pleiten voor betere rechten én optimaliseren voor de huidige realiteit.

Deze thread is ontzettend waardevol geweest. Dank jullie wel.

Mijn conclusies:

1. Het juridisch landschap verandert – grote schikkingen en rechterlijke uitspraken stellen dat AI-training geen automatisch fair use is
2. Collectieve actie is cruciaal – individuele makers moeten zich verenigen via licentieorganisaties
3. Monitoren en documenteren – volg AI-citaties nu om te profiteren van toekomstige compensatiekaders
4. Pragmatisch optimaliseren – strijd voor je rechten, maar optimaliseer tegelijk voor zichtbaarheid in huidige systemen
5. Maak onderscheid tussen training en retrieval – RAG-citaties bieden makers juist voordeel

Mijn volgende stappen:

• Beginnen met monitoren via Am I Cited
• Organisaties voor collectieve licenties bekijken
• Mijn content documenteren met duidelijke publicatiedata
• Blijven werken aan kwalitatieve content die AI-systemen willen citeren

De vergelijking met de muziekindustrie klopt – makers kregen uiteindelijk streamingvergoedingen, maar pas na jaren van organiseren. Wij moeten hetzelfde doen.