Czy ktoś jeszcze martwi się o prawa do treści w kontekście AI? Krajobraz prawny robi się dziki

Jestem prawnikiem IP i śledzę te sprawy na bieżąco.

Krajobraz prawny szybko się zmienia:

Ugoda Anthropic na 1,5 mld $ (Bartz v. Anthropic) to największe odszkodowanie za naruszenie praw autorskich w historii USA. Wynagrodzenie objęło ok. 500 000 utworów po około 3 000 $ za utwór. To nie jest dużo za pojedynczą pracę, ale sygnalizuje, że sądy będą nakładać realne kary.

Co mówi urząd ds. praw autorskich:

Raport z maja 2025 był istotny. Wnioski:

• Wykorzystanie utworów chronionych prawem autorskim do treningu AI może stanowić naruszenie
• Dozwolony użytek nie stosuje się automatycznie do treningu AI
• Kluczowe jest, czy odpowiedzi AI konkurują z oryginalnymi utworami

Dla indywidualnych twórców:

Masz więcej siły niż myślisz. Dokumentuj wszystko – kiedy publikujesz, na jakich platformach użyto twojej treści. Rozważ dołączenie do organizacji zbiorowego zarządzania powstających z myślą o prawach AI.

Wyrok niemieckiego sądu przeciw OpenAI za trening na licencjonowanej muzyce pokazuje, że to nie tylko amerykański problem. Rośnie międzynarodowa presja.

Dokładnie z tym dylematem mierzyliśmy się w naszej firmie.

Dylemat blokowania a widoczność jest realny:

Początkowo blokowaliśmy GPTBot i ClaudeBot. Ruch na stronie był stabilny przez ok. 3 miesiące, potem zauważyliśmy coś niepokojącego – liczba wzmianek o naszej marce w odpowiedziach AI znacznie spadła. Konkurenci, którzy pozwolili na crawling, byli cytowani zamiast nas.

Co robimy teraz:

1. Pozwalamy robotom AI, ale wdrażamy jasne warunki licencyjne w robots.txt
2. Używamy Am I Cited do monitorowania gdzie i jak jesteśmy cytowani
3. Śledzimy, czy cytowania przekładają się na ruch z poleceń
4. Dokumentujemy wszystko na potrzeby ewentualnych roszczeń

Monitoring jest kluczowy. Nie możesz chronić tego, czego nie widzisz. Monitorujemy nasze wskaźniki cytowań co tydzień w ChatGPT, Perplexity i Claude.

Rzeczywistość jest taka, że blokowanie AI może bardziej zaszkodzić twojej widoczności niż ochronić treść, bo trening i tak odbył się na danych historycznych.

Perspektywa dużego wydawcy.

Jesteśmy w trakcie negocjacji licencyjnych z wieloma firmami AI. To, czym mogę się podzielić:

Co ma znaczenie w negocjacjach:

• Wielkość ruchu i wskaźniki autorytetu
• Unikalne, autorskie treści nie do podrobienia
• Jasna dokumentacja oryginalnych dat publikacji
• Gotowość do wyjścia z rozmów (czyli blokowanie)

Podejście zbiorowe:

Współpracujemy z branżowymi grupami nad organizacjami zbiorowego zarządzania na wzór ASCAP dla muzyki. Wyzwanie polega na tym, że treści są bardzo zróżnicowane – wiadomości, poradniki, twórczość literacka mają różną wartość.

Szczera opinia:

Pojedynczym twórcom będzie trudno negocjować indywidualnie. Różnica sił jest zbyt duża. Jedyną drogą jest działanie zbiorowe.

Europejskie rejestry rezygnacji są obiecujące. Przeniesienie ciężaru dowodu na firmy AI, by udowodniły zgodę, zamiast na twórców - to byłaby wielka zmiana.

To wszystko bardzo pomocny kontekst.

Pomysł zbiorowego licencjonowania ma sens – na pewno poszukam organizacji, które reprezentują niezależnych twórców.

Pytanie uzupełniające: Czy osoby korzystające z narzędzi do monitoringu widzą, że systemy AI faktycznie poprawnie przypisują źródła, czy to głównie generowanie bez cytowania?

To robi dużą różnicę, czy widoczność w odpowiedziach AI jest faktycznie wartościowa.

Świetne pytanie. Badałam wzorce cytowań w różnych platformach AI.

Przypisywanie źródeł bardzo się różni w zależności od platformy:

• Perplexity: Najlepszy w cytowaniu – prawie zawsze podaje linki
• ChatGPT z przeglądaniem: Cytuje, gdy aktywnie wyszukuje, nie dla odpowiedzi na bazie treningu
• Claude: Poprawia się, ale nadal niekonsekwentny
• Google AI Overview: Linkuje do stron źródłowych, jeśli są uwzględnione

Kluczowe rozróżnienie:

Jest różnica między:

1. Treningiem na twojej treści (bez cytowania, historycznie)
2. Systemami retrieval/RAG cytującymi twoją treść (cytowanie, w czasie rzeczywistym)

Systemy RAG są korzystne dla twórców – generują ruch i przypisanie. Problemem jest trening, na tym skupiają się batalie prawne.

Dlatego monitoring jest ważny. Chcesz wiedzieć, czy jesteś cytowany w odpowiedziach retrieval, bo to one przynoszą korzyści.

Mniejszy twórca z praktycznym podejściem.

Przestałem z tym walczyć i zacząłem się do tego optymalizować. Skoro AI i tak będzie używać mojej treści, chcę:

1. Być cytowany, nie streszczany – Formatować treści pod łatwe przypisanie
2. Śledzić wzmianki – Wiedzieć, kiedy jestem referencją
3. Budować autorytet – Większy autorytet = więcej cytowań = więcej ruchu

Co faktycznie działa:

• Format pytań i odpowiedzi w moich treściach
• Jasne kompetencje eksperckie w bio autora
• Regularny monitoring odpowiedzi AI dla moich tematów

Nie jest idealnie, że dostosowujemy się do systemu, który brał bez pytania. Ale pragmatycznie, widoczność w AI staje się tak ważna jak SEO.

Narzędzia pokroju Glaze są ciekawe, ale obawiam się wyścigu zbrojeń. Lepiej być widocznym i udokumentowanym niż ukrytym i zapomnianym.

Kilka praktycznych porad prawnych dla twórców:

Dokumentuj wszystko:

• Zrzuty ekranu oryginalnych publikacji z datami
• Archiwizacja w Archive.org na dowód historyczny
• Wszelkie dowody na reprodukcję twojej treści przez AI

Rejestruj prawa autorskie: W USA nie można pozwać o naruszenie bez rejestracji. Urząd ds. praw autorskich działa powoli, ale to niezbędne do przyszłych roszczeń.

Śledź pozwy zbiorowe: Tworzą się dla różnych typów treści. Nawet jeśli nie jesteś liderem, możesz dołączyć jako członek klasy.

Przeczytaj wytyczne ochronne: Urząd ds. praw autorskich zauważył, że firmy AI wdrażające filtrowanie i prewencję podobieństw mogą mieć mocniejsze argumenty za dozwolonym użytkiem. To wywiera presję na platformy, by respektowały prawa twórców.

Ramy prawne właśnie powstają. Twórcy, którzy dokumentują i się organizują, będą mogli skorzystać.

Perspektywa agencji zarządzającej treściami wielu klientów.

Polecane podejście hybrydowe:

1. Pozwalać botom AI dla korzyści z wyszukiwań i cytowania
2. Agresywnie monitorować narzędziami typu Am I Cited
3. Jasne warunki licencyjne na stronach prawnych
4. Dokumentować wszystko pod przyszłe roszczenia

Co mówimy klientom:

Dane historyczne już zostały wykorzystane do treningu. Walka z tym jest kosztowna i niepewna. Skup się na:

• Byciu cytowanym w obecnych systemach RAG/retrieval (przynosi ruch)
• Budowie dokumentacji na rzecz przyszłych ram wynagradzania
• Udziale w inicjatywach zbiorowego licencjonowania

Podejście Chin i UE jest ciekawe – obie jurysdykcje zapewniają większą ochronę niż USA. Czekamy na zmiany regulacyjne, które mogą zmienić układ sił.

Prowadzę małe niezależne wydawnictwo z zespołem 5 redaktorów.

Nasza rzeczywistość:

Nie stać nas na procesowanie z OpenAI czy Anthropic. Nie wynegocjujemy umów licencyjnych indywidualnie. Ale możemy:

• Śledzić naszą widoczność w odpowiedziach AI
• Optymalizować treści pod cytowanie
• Dokumentować wszystko
• Dołączać do inicjatyw zbiorowych, gdy się pojawią

Wnioski z monitoringu:

Od 3 miesięcy używamy Am I Cited. Odkryliśmy, że jesteśmy cytowani w naszej niszy dość często – ale konkurenci, mimo mniejszego autorytetu, byli cytowani częściej. Teraz pracujemy nad zmniejszeniem tej różnicy.

Problem praw do treści nie zniknie, ale AI w wyszukiwaniu też nie. Gramy na obu frontach – walczymy o lepsze prawa twórców i optymalizujemy pod obecną rzeczywistość.

Ten wątek był niezwykle wartościowy. Dziękuję wszystkim.

Moje wnioski:

1. Krajobraz prawny się zmienia – duże ugody i wyroki potwierdzają, że trening AI to nie jest automatycznie dozwolony użytek
2. Kluczowe jest działanie zbiorowe – indywidualni twórcy muszą się zrzeszać przez organizacje licencyjne
3. Monitoruj i dokumentuj – śledź cytowania AI już teraz, by skorzystać z przyszłych ram wynagrodzeń
4. Pragmatyczna optymalizacja – walcząc o prawa, optymalizuj widoczność w obecnych systemach
5. Oddzielaj trening od retrieval – cytowania RAG są faktycznie korzystne dla twórców

Moje kolejne kroki:

• Zacząć monitorowanie przez Am I Cited
• Poszukać organizacji zbiorowego licencjonowania
• Dokumentować treści z jasnymi datami publikacji
• Nadal tworzyć jakościowe treści, które AI chce cytować

Porównanie do branży muzycznej jest trafne – twórcy dostali tantiemy za streaming dopiero po latach organizowania się. My musimy zrobić to samo.