1. Strona główna
  2. AI, RODO, EU Data Act, Cyberbezpieczeństwo, Kryptowaluty, E-handel
  3. Sztuczna Inteligencja (AI)
  4. Copyright policy przy trenowaniu modeli AI ogólnego przeznaczenia
Wyszukiwanie...
Data publikacji: 08.11.2025

Copyright policy przy trenowaniu modeli AI ogólnego przeznaczenia

Spis treści

Obowiązek posiadania i stosowania tzw. copyright policy przez dostawców modeli AI ogólnego przeznaczenia (GPAIM) to jeden z kluczowych wymogów unijnego rozporządzenia AI Act, które zaczyna odgrywać coraz większą rolę na rynku sztucznej inteligencji. Przestrzeganie tego obowiązku nie tylko chroni prawa twórców, ale ma też ogromne znaczenie dla konkurencyjności firm w Europie i zaufania użytkowników do technologii AI. Z tego poradnika dowiesz się, na czym polega copyright policy, jak ją wdrożyć w praktyce i jakie ryzyka wiążą się z jej brakiem.

Unijne prawo coraz mocniej reguluje rozwój i komercjalizację sztucznej inteligencji. Kluczowe przepisy zawarte w art. 53 ust. 1 lit. c i d rozporządzenia Parlamentu Europejskiego i Rady (UE) 2024/1689 (AI Act) nakładają na dostawców GPAIM obowiązek:

  • wdrożenia strategii zapewniającej zgodność z prawem autorskim,
  • przygotowania szczegółowego streszczenia treści wykorzystanych do trenowania modelu.

W praktyce chodzi nie tylko o deklaratywny dokument, ale o realny, bieżący system zarządzania ryzykiem prawnym w zakresie praw autorskich na każdym etapie rozwoju modelu AI – od pozyskiwania danych, przez trening, po wdrażanie produktu na rynek.

W polskich i angielskich dokumentach często pojawia się określenie „polityka” (ang. copyright policy), jednak dużo trafniejsze jest rozumienie tego pojęcia jako wewnętrznej strategii firmy, która faktycznie gwarantuje zgodność działania z przepisami. Chodzi o coś więcej niż tylko deklarację – wymagane jest:

  • systematyczne monitorowanie zmian prawa autorskiego,
  • aktywna reakcja na nowe wyroki sądowe czy interpretacje,
  • wdrożenie najnowocześniejszych narzędzi wspierających ochronę praw autorskich.

Przykład praktyczny:
Firma „Algorytmika Sp. z o.o.” rozwijająca model AI do analizy tekstów wdrożyła narzędzia do automatycznej identyfikacji treści chronionych, regularnie szkoli swój zespół w zakresie najnowszych zmian w prawie i prowadzi rejestr działań podejmowanych w związku z rozpatrywaniem zgłoszeń naruszeń.

1. Identyfikacja i zarządzanie ryzykiem naruszenia praw autorskich

Polityka powinna jasno opisywać:

  • Ryzyka związane z trenowaniem modeli na chronionych danych,
  • Sposoby eliminowania lub ograniczania tych ryzyk (np. filtrowanie zbiorów danych, uzyskiwanie licencji, korzystanie z narzędzi do wykrywania utworów chronionych).

Przykład:
Firma „Dataline Solutions” przed rozpoczęciem treningu modelu analizuje źródła danych pod kątem ich legalności, a do bazy danych wprowadza wyłącznie treści oznaczone jako dostępne do eksploracji na podstawie licencji lub prawa do text and data mining.

2. Respektowanie zastrzeżeń (opt-out) i transparentność działań

Dostawca modelu AI musi szanować wyraźne zastrzeżenia właścicieli praw, którzy nie życzą sobie wykorzystania swoich treści do trenowania modeli AI. Obejmuje to:

  • skuteczne wdrożenie obsługi pliku robots.txt oraz innych form opt-out,
  • brak negatywnego wpływu na widoczność takich treści w wyszukiwarkach,
  • jasną komunikację zasad działania crawlerów wykorzystywanych do pozyskiwania danych.

Przykład:
Firma „OpenTech Poland” informuje na swojej stronie, jakie roboty internetowe wykorzystuje i jakie mechanizmy opt-out akceptuje (np. sygnalizacja w pliku robots.txt, dedykowane API dla wydawców).

3. Zabezpieczenia przed naruszeniami (overfitting, filtry, licencjonowanie)

  • W dokumentacji powinny znaleźć się mechanizmy zapobiegające generowaniu przez model fragmentów utworów objętych ochroną.
  • Wskazanie, w jakich przypadkach dostawca uzyskuje dodatkowe licencje (np. dla specjalistycznych baz danych, mediów, treści prasowych).
  • Opis zabezpieczeń przed przetrenowaniem modeli (overfitting), które mogą prowadzić do nieuprawnionego ujawnienia utworów.

4. Pozyskiwanie danych zgodnie z prawem

Copyright policy musi określać:

  • zasady pozyskiwania danych z legalnych źródeł (unikając pirackich stron),
  • sposób weryfikacji legalności danych pozyskiwanych od podmiotów trzecich,
  • obowiązek dokumentowania źródeł i sposobu pozyskania danych.

Przykład:
Dostawca modelu AI, „NeuralBase Sp. z o.o.”, prowadzi regularne audyty bazy danych pod kątem źródeł pochodzenia oraz okresowo przeprowadza wyrywkową weryfikację zgodności z prawem autorskim.

5. Publiczne udostępnienie polityki i streszczenia zbiorów treningowych

Chociaż AI Act nie nakazuje automatycznego upublicznienia copyright policy, to udostępnienie chociażby podsumowania tej polityki zwiększa zaufanie użytkowników i jest zgodne z zasadą transparentności. Streszczenie zbiorów danych treningowych musi być natomiast dostępne publicznie.

Jak przygotować „szczegółowe streszczenie treści wykorzystanych do trenowania modelu”?

Zgodnie z art. 53 ust. 1 lit. d AI Act, dostawca GPAIM zobowiązany jest do opublikowania zrozumiałego i szczegółowego streszczenia, które zawiera:

  • identyfikację głównych zbiorów danych użytych do treningu,
  • opis innych źródeł danych,
  • informację o zakresie oraz celu wykorzystania poszczególnych kategorii danych.

Streszczenie powinno być przygotowane w sposób czytelny dla osób nietechnicznych oraz bez ujawniania informacji stanowiących tajemnicę przedsiębiorstwa.

Brak wdrożenia lub niespełnianie wymogów AI Act w zakresie copyright policy naraża dostawcę modelu na:

  • działania nadzorcze Urzędu ds. AI (w tym żądanie wycofania modelu z rynku),
  • kary finansowe,
  • potencjalne roszczenia odszkodowawcze ze strony podmiotów uprawnionych (jeśli udowodnią szkodę i jej związek z naruszeniem).

Warto podkreślić, że obowiązek ten dotyczy również dostawców spoza UE, jeśli ich model trafia na europejski rynek lub jest używany przez europejskich użytkowników.

Podsumowanie

Stworzenie i wdrożenie skutecznej copyright policy to nie tylko formalny obowiązek, ale również praktyczna potrzeba dla każdego, kto chce działać zgodnie z prawem i uniknąć ryzyka finansowego oraz reputacyjnego. Prawidłowo przygotowana polityka zgodności z prawem autorskim:

  • chroni przed ryzykiem naruszenia praw autorskich,
  • wspiera konkurencyjność i transparentność na rynku AI,
  • zwiększa zaufanie użytkowników oraz partnerów biznesowych,
  • zapewnia zgodność z aktualnymi wymogami unijnymi.

Podstawa prawna

  • art. 53 ust. 1 lit. c, d, art. 55 ust. 1, art. 91, art. 93 ust. 1 lit. c, art. 101 ust. 1 lit. b – Rozporządzenie Parlamentu Europejskiego i Rady (UE) 2024/1689 z dnia 13 czerwca 2024 r. w sprawie ustanowienia zharmonizowanych przepisów dotyczących sztucznej inteligencji (AI Act)
  • motywy 18, 106, 107, 108 AI Act
  • art. 4 ust. 3 – Dyrektywa Parlamentu Europejskiego i Rady (UE) 2019/790 z dnia 17 kwietnia 2019 r. w sprawie prawa autorskiego i praw pokrewnych na jednolitym rynku cyfrowym
  • art. 8 ust. 1 – Rozporządzenie (WE) nr 864/2007 Parlamentu Europejskiego i Rady z dnia 11 lipca 2007 r. dotyczące prawa właściwego dla zobowiązań pozaumownych (Rzym II)

Tematy porad zawartych w poradniku

  • zgodność modeli AI z prawem autorskim UE
  • obowiązki dostawców GPAIM 2025
  • polityka copyright policy AI Act
  • streszczenie zbiorów treningowych AI
  • sankcje za naruszenie AI Act

Przydatne adresy urzędowe:

Kategoria: Prawo nowych technologii
Podkategoria: Sztuczna inteligencja, prawo autorskie, compliance AI

Pliki do pobrania:

Powiązane porady:
Czy ta porada była dla Ciebie pomocna?
Yes No

Zobacz również: