Dôsledky AI vyhľadávačov a generatívnej AI na autorské práva

Pochopenie porušovania autorských práv pri tréningu AI

Dôsledky AI vyhľadávania na autorské práva predstavujú jednu z najvýznamnejších právnych výziev, ktorým dnes čelí odvetvie umelej inteligencie. Pri vývoji AI vyhľadávačov a generatívnych AI systémov je potrebné obrovské množstvo tréningových dát, aby sa naučili vzorce, štruktúry a vzťahy v texte, obrázkoch či inom obsahu. Kritickým problémom je, že väčšina týchto tréningových dát sa získava bez povolenia držiteľov autorských práv. Americký úrad pre autorské práva zaujal jasné stanovisko, že použitie chránených diel na trénovanie AI modelov môže predstavovať prima facie porušenie práva na rozmnožovanie a tvorbu odvodených diel, ktoré autorský zákon priznáva vlastníkom práv.

Vývoj a nasadenie generatívnych AI systémov sa dotýka viacerých výlučných práv držiteľov autorských práv. Porušenie môže nastať v rôznych fázach AI procesu, vrátane sťahovania a ukladania diel na účely tréningu či tvorby medzičasových kópií počas samotného tréningu. Najspornejšou otázkou je, či vnútorné váhy modelu—matematické parametre umožňujúce generovať výstupy—predstavujú porušujúce kópie pôvodných tréningových dát. Ak sú AI-generované výstupy podstatne podobné vstupným dátam, existuje silný argument, že samotné váhy modelu porušujú práva na rozmnožovanie a odvodené dielo pôvodných diel.

Ochrana fair use a jej obmedzenia

Jedným z najdôležitejších vývojov v oblasti autorských práv a AI bol májový report Úradu pre autorské práva z roku 2025, ktorý sa zaoberal tým, či je možné obhajovať neautorizované použitie chránených materiálov na tréning AI prostredníctvom fair use. Zistenia reportu významne obmedzili ochranu fair use pre vývojárov AI. Koncept transformatívnosti—teda či použitie slúži inému účelu než pôvodné dielo—je kľúčový pre analýzu fair use, no úrad konštatoval, že transformatívnosť je „vecou stupňa“ pri aplikácii na AI tréning.

Report identifikoval dva póly spektra transformatívneho použitia. Na jednom konci je trénovanie generatívneho AI modelu na veľkých a rôznorodých dátach s cieľom generovať výstupy v rozličných situáciách—čo je pravdepodobne transformatívne. Na druhom konci je tréning AI modelu na generovanie výstupov podstatne podobných chráneným dielam v tréningovom datasete—čo pravdepodobne transformatívne nie je. Väčšina reálnych AI systémov je niekde uprostred a ak je model trénovaný na produkciu obsahu, ktorý „zdieľa účel oslovenia konkrétneho publika“, použitie je „v najlepšom prípade mierne transformatívne“. To znamená, že mnohé komerčné AI vyhľadávače a generatívne AI produkty sa nemôžu spoliehať na silnú ochranu fair use.

Úrad pre autorské práva jednoznačne odmietol dva bežné argumenty AI vývojárov. Po prvé, argument, že tréning AI je inherentne transformatívny, pretože nie je určený na expresívne účely, je „mylný“. AI modely absorbujú „podstatu jazykového prejavu“—ako sú slová vyberané a usporiadané na úrovni vety, odseku a dokumentu. Po druhé, analógia, že tréning AI je ako ľudské učenie, neospravedlňuje porušovanie autorských práv. Zatiaľ čo ľudia si ponechávajú len neúplné dojmy z diel, ktoré zažili, filtrované cez svoju jedinečnú perspektívu, generatívna AI vytvára dokonalé kópie s možnosťou analyzovať diela takmer okamžite. Tento zásadný rozdiel podkopáva analógiu s ľudským učením a naznačuje, že rovnováha autorského zákona medzi podporou kreativity a inovácií nemusí v kontexte AI fungovať podľa zámeru.

Nedávne významné žaloby o autorské práva proti AI spoločnostiam

Dôsledky AI vyhľadávania na autorské práva sa stali čoraz konkrétnejšími vďaka viacerým žalobám proti veľkým AI spoločnostiam. New York Times podal v decembri 2025 prelomovú žalobu proti Perplexity AI, v ktorej spoločnosť obvinil z nelegálneho kopírovania miliónov článkov a šírenia diel novinárov bez povolenia. Times tvrdili, že obchodný model Perplexity je založený na scrapovaní a kopírovaní obsahu, vrátane obsahov za paywallom, na pohon svojich generatívnych AI produktov. Okrem toho Times tvrdili, že Perplexity porušil ich ochranné známky podľa Lanhamovho zákona tým, že vytváral vymyslený obsah alebo „halucinácie“ a nepravdivo ich pripisoval novinám tým, že ich zobrazoval vedľa registrovaných ochranných známok.

Perplexity AI sa stal zvláštnym terčom opatrení na presadzovanie autorských práv a čelí žalobám od viacerých veľkých vydavateľov a tvorcov obsahu. Dow Jones a New York Post vlastnené Murdochom podali podobné žaloby na porušenie autorských práv proti Perplexity za použitie chráneného obsahu. Encyclopedia Britannica a Merriam-Webster Dictionary tiež zažalovali Perplexity s tvrdením, že systematicky scrapuje obsah, čo porušuje základné autorské ochrany. Chicago Tribune, Forbes a Wired obvinili Perplexity z plagiátorstva, pričom Wired uviedol, že Perplexity skopíroval článok o vlastných problémoch s plagiátorstvom. Reddit žaloval Perplexity a ďalšie tri spoločnosti v októbri 2025 za to, že nezákonne scrapovali jeho dáta na tréning AI vyhľadávačov.

Tieto žaloby odhaľujú vzorec agresívneho scrapovania obsahu a neautorizovaného použitia, ktorý presahuje hranice tradičného fair use. Správa úradu pre autorské práva výslovne uviedla, že „komerčné využívanie obrovských objemov chránených diel na produkciu expresívneho obsahu, ktorý konkuruje pôvodným dielam na existujúcich trhoch, najmä ak sa k nim prístup získal nelegálne, presahuje zavedené hranice fair use“. Tento jazyk priamo opisuje praktiky uvádzané v týchto žalobách a naznačuje, že súdy môžu v týchto prípadoch uznať porušenie autorských práv.

Dopad na trh a licenčné dôsledky

Analýza dopadu na trh zo strany úradu pre autorské práva predstavuje významné rozšírenie spôsobu, akým autorské právo hodnotí vplyv neautorizovaného použitia. Tradične sa súdy zameriavali najmä na stratené predaje a priamu substitúciu—keď porušujúce diela priamo nahradia pôvodné a spôsobia stratu príjmu. Úrad však identifikoval tri formy dopadu na trh relevantné pre AI tréning. Okrem priamej substitúcie report zahŕňa riedenie trhu a konkurenciu v tej istej triede diel, kde AI-generované výstupy konkurujú na rovnakom trhu ako originály, aj keď nie sú identickými kópiami. To je obzvlášť znepokojujúce, pretože AI systémy môžu generovať obsah v rovnakom štýle, žánri či kategórii ako pôvodné diela, a to bezprecedentnou rýchlosťou a rozsahom.

Tretia forma dopadu na trh sa týka stratených licenčných príležitostí. S rozvojom trhu s licenciami na obsah pre AI tréning úrad konštatoval, že ak možnosti licencovania existujú alebo sú pravdepodobné, táto úvaha bude pôsobiť proti uznaniu fair use. To je obzvlášť významné, pretože to znamená, že vývojári AI nemôžu jednoducho argumentovať fair use, ak sú dostupné licenčné dohody. Report uznal, že niektoré jednorazové licenčné dohody na tréningové dáta už boli uzavreté, no škálovateľné riešenie si môže vyžadovať kolektívne licenčné zmluvy. Úrad však odporučil, aby sa trh s licenciami ďalej rozvíjal bez zásahu vlády, čo naznačuje, že licencovanie sa stane čoraz dôležitejším faktorom v autorskoprávnych sporoch.

Opatrenia a stratégie na zmiernenie rizík

Jedným pozitívnym zistením pre AI vývojárov v reporte úradu pre autorské práva je použitie opatrení (guardrails) na prevenciu alebo minimalizáciu tvorby porušujúcich výstupov. Report konštatoval, že implementácia opatrení hovorí v prospech argumentácie fair use. Medzi tieto opatrenia patrí blokovanie promptov, ktoré by mohli viesť k reprodukcii chráneného obsahu, tréningové protokoly znižujúce pravdepodobnosť porušujúcich výstupov, či interné systémové inštrukcie, ktoré modelom zakazujú generovať mená chránených postáv alebo tvoriť obrázky v štýle žijúcich umelcov. Toto zistenie naznačuje, že AI vývojári, ktorí implementujú robustné ochranné opatrenia proti reprodukcii chráneného obsahu, môžu posilniť svoju obranu fair use.

Efektivita opatrení ako obhajoby fair use je však obmedzená. Report poukázal na nezhody medzi komentujúcimi, ako často sú pôvodné diela podstatne replikované vo výstupoch AI a aké náročné by bolo implementovať komplexné opatrenia. Skutočnosť, že opatrenia môžu len pôsobiť v prospech fair use—nie však predstavovať úplnú obranu—znamená, že aj AI systémy s ochrannými mechanizmami môžu čeliť zodpovednosti za porušenie autorských práv. Navyše report konštatoval, že vedomé použitie pirátskych alebo nelegálne získaných diel ako tréningových dát pôsobí proti fair use, hoci nie je rozhodujúce, čo naznačuje, že súdy budú skúmať zdroje tréningových dát a môžu penalizovať vývojárov za použitie nelegálne získaného obsahu.

Dôsledky pre AI vyhľadávače a tvorcov obsahu

Dôsledky AI vyhľadávania na autorské práva vytvárajú zložitý terén pre AI spoločnosti aj tvorcov obsahu. Pre prevádzkovateľov AI vyhľadávačov je právne prostredie čoraz nepriaznivejšie voči praxi scrapovania a používania chráneného obsahu bez povolenia. Kombinácia nepriaznivých odporúčaní od úradu pre autorské práva, viacerých významných žalôb a súdnych rozhodnutí, ktoré naznačujú, že tréning AI nemusí byť chránený fair use, znamená, že spoločnosti prevádzkujúce AI vyhľadávače čelia významným právnym a finančným rizikám. Rozsah potenciálnej zodpovednosti je obrovský, keďže tieto systémy sú trénované na miliardách chránených diel.

Pre tvorcov obsahu a vydavateľov dôsledky AI vyhľadávania prinášajú výzvy aj príležitosti. Výzvou je, že ich diela sa používajú na tréning AI systémov, ktoré môžu konkurovať ich vlastným produktom a službám, čo môže znižovať hodnotu ich obsahu a schopnosť ho monetizovať. Príležitosťou je rozvoj trhu s licenciami, kde vydavatelia môžu vyjednať kompenzácie za použitie svojho obsahu pri tréningu AI. To si však vyžaduje, aby vydavatelia aktívne sledovali využitie svojho obsahu a uplatňovali svoje práva prostredníctvom licenčných vyjednávaní alebo súdnych sporov. Práve tu sa stávajú nevyhnutné monitoringové nástroje—pochopenie, ako sa vaša značka, doména a URL zobrazujú v AI-generovaných odpovediach, vám pomôže identifikovať neautorizované použitie a vyjednávať z pozície sily.