Autorské právo v éře umělé inteligence - průvodce pro digitální knihovny v českém a evropském kontextu

RESUMÉ: Článek se zabývá právními aspekty autorského práva v digitálních knihovnách s ohledem na dynamický rozvoj umělé inteligence (artificial intelligence, AI) v českém i evropském právním kontextu. Digitální knihovny jsou představeny jako evoluční fáze veřejné knihovnické služby, jejímž jádrem zůstává zajištění rovného a demokratického přístupu k informacím – klíčového interpretačního rámce pro zákonné výjimky a licence.

Text analyzuje právní důsledky hlavních činností digitálních knihoven, jako jsou digitalizace, online zpřístupňování (včetně elektronického půjčování a režimu děl nedostupných na trhu – DNNT) a vytěžování textů a dat (text and data mining, TDM). Zdůrazňuje význam dvou nových zákonných licencí pro TDM (§ 39c a § 39d autorského zákona), přičemž upozorňuje na rozpor mezi neodvolatelností výzkumné licence a praktickými překážkami jejího uplatnění v případě fondu děl nedostupných na trhu.

Zvláštní pozornost je věnována aplikacím AI, jako je strojový překlad, automatická sumarizace či interaktivní dotazování (Question and Answer, Q&A), a právním podmínkám jejich provozu. V návaznosti na evropské Nařízení o umělé inteligenci (AI Act) článek popisuje nové povinnosti knihoven jako tzv. zavádějících subjektů, zejména v oblasti transparentnosti a označování obsahu generovaného umělou inteligencí.

Závěrem článek formuluje strategická doporučení pro knihovny, které chtějí využívat AI v souladu se zákonem i posláním knihoven. Doporučuje začít u děl s jasným právním statusem (např. volná díla či díla podléhající zákonné výjimce pro TDM ve výzkumu), systematicky řešit paradox děl nedostupných na trhu (DNNT), u rizikových aplikací umělé inteligence důsledně dbát na transparentnost, spolehlivou atribuci a ochranu osobních údajů a preferovat lokálně provozovaná open-source řešení. Knihovny jsou zároveň vyzývány, aby se aktivně podílely na vzdělávání uživatelů v oblasti zodpovědného využívání AI a posilovaly svou roli důvěryhodné instituce v digitálním věku.

KLÍČOVÁ SLOVA: digitální knihovny, autorské právo, umělá inteligence, vytěžování textů a dat, zákonné licence, strojový překlad, automatická sumarizace, Česká republika

SUMMARY: This article examines the legal dimensions of copyright in digital libraries in light of the rapid development of artificial intelligence, focusing on both Czech and broader European legal frameworks. Digital libraries are conceptualized as an evolutionary phase of public library services, with their core mission—ensuring equal and democratic access to information—serving as a crucial interpretative framework for statutory exceptions and licenses.

The article analyzes the legal implications of key digital library activities, including digitization, online access (such as electronic lending and the regime of out-of-commerce works—DNNT), and text and data mining (TDM). It highlights the importance of two new statutory licenses for TDM (Section 39c and Section 39d of the Czech Copyright Act), and notes the tension between the irrevocability of the research license and the practical barriers to its application to DNNT collections.

It pays special attention to other AI applications, such as machine translation, automatic summarization, and interactive querying (Q&A), along with the legal requirements for their implementation. In connection with the EU Artificial Intelligence Act (EU AI Act), the article outlines new obligations for libraries as deployers, particularly regarding transparency and labeling of AI-generated content.

The article concludes with strategic recommendations for libraries seeking to use AI in accordance with legal frameworks and their institutional mission. These include starting with legally unambiguous resources (e.g. public domain works or the research TDM exception), addressing the paradox of DNNT collections, ensuring transparency, reliable attribution, and data protection in high-risk AI applications, and prioritizing locally deployed open-source solutions. Libraries are also encouraged to actively educate users about responsible AI use and to strengthen their position as trusted institutions in the digital age.

KEYWORDS: digital libraries, copyright law, artificial intelligence, text and data mining, legal licenses, machine translation, automatic summarization, Czech Republic

Článek vznikl na základě institucionální podpory dlouhodobého koncepčního rozvoje Národní knihovny ČR jako výzkumné organizace poskytované Ministerstvem kultury ČR, oblast 9: Digital Humanities.

JUDr. Bc. Lucie Smolka, Ph.D. / Lawado | law of ideas, Táborská 2370/189, 615 00 Brno

Mgr. Jana Hrzinová / Národní knihovna České republiky, Mariánské náměstí 190/5, 110 00 Praha 1

Mgr. Václav Jiroušek / Národní knihovna České republiky, Mariánské náměstí 190/5, 110 00 Praha 1

Mgr. Lenka Maixnerová / Národní knihovna České republiky, Mariánské náměstí 190/5, 110 00 Praha 1

Část I: Právně institucionální rámec pro digitální knihovny

1 Digitální knihovna: Od tradičního poslání k digitální realitě

Analýza autorskoprávních otázek v kontextu digitálních knihoven vyžaduje nejprve pevné ukotvení v samotné podstatě a účelu těchto institucí. Digitální knihovna není pouhým technologickým fenoménem, ale představuje evoluční fázi tradičního knihovnictví, které je hluboce zakořeněno ve veřejnoprávním poslání. Pochopení tohoto poslání je klíčem k interpretaci specifických zákonných výjimek a licencí, které formují právní rámec jejich činnosti.

1.1 Veřejnoprávní poslání knihoven jako východisko

Základní právní rámec pro činnost knihoven v České republice je dán zákonem č. 257/2001 Sb., o knihovnách a podmínkách provozování veřejných knihovnických a informačních služeb (dále jen „knihovní zákon“). Tento zákon definuje knihovnu jako zařízení, v němž jsou způsobem zaručujícím rovný přístup všem bez rozdílu poskytovány veřejné knihovnické a informační služby. Právě princip rovného a demokratického přístupu k informacím, znalostem a kulturním hodnotám tvoří jádro veřejnoprávního poslání knihoven (Danielisová, 2018). Jejich úkolem je přispívat ke vzdělávání, podpoře celoživotního učení, osobnímu rozvoji a informované účasti občanů na životě společnosti (Richter, 2023). Tato role není omezena pouze na fyzické dokumenty. Knihovní zákon explicitně počítá s evolucí služeb a technologií, když mezi veřejné knihovnické a informační služby řadí mimo jiné „umožnění přístupu k informacím na internetu“ a podporuje „zavádění nových technologií“.

Činnost digitálních knihoven tak nepředstavuje odklon od tradičního poslání knihoven, ale naopak jeho logické a nezbytné naplnění v digitálním věku. Aktivity jako digitalizace, online zpřístupňování kulturního dědictví či podpora automatizované analýzy dat jsou přímým technologickým ekvivalentem tradičních knihovních služeb, jako je uchovávání fondů, prezenční a absenční půjčování nebo podpora vědeckého bádání. Tento pohled je zásadní pro pochopení, proč právní řád přiznává knihovnám a dalším institucím kulturního dědictví specifické autorskoprávní výjimky a licence. Nejedná se o nezasloužené privilegium, nýbrž o nezbytný nástroj, který těmto institucím umožňuje efektivně plnit jejich zákonem stanovenou veřejnou službu v prostředí, kde jsou informace stále častěji vytvářeny, uchovávány a šířeny v digitální podobě.

Tento národní mandát je navíc v souladu s širšími evropskými cíli, jak jsou formulovány například ve směrnici (EU) 2019/790 o autorském právu na jednotném digitálním trhu (Directive on Copyright in the Digital Single Market, dále jen „směrnice DSM“), jejímž cílem je mimo jiné usnadnit digitální užití chráněného obsahu pro účely výzkumu, inovací, vzdělávání a uchovávání kulturního dědictví. Tato směrnice byla do českého právního řádu implementována novelou autorského zákona č. 429/2022 Sb. V případě, že je ustanovení autorského zákona (dále také „AutZ“) nejednoznačné, mělo by být vykládáno v souladu s cíli výše zmíněné směrnice způsobem, který knihovnám nejlépe umožňuje naplňovat jejich zákonem stanovené poslání – zajišťovat veřejný přístup k informacím.

Knihovní zákon ukládá knihovnám pozitivní právní povinnost poskytovat rovný přístup ke knihovním a informačním službám. Autorský zákon pak vytváří specifické výjimky (např. § 37, § 39d AutZ) právě pro tyto instituce, aby jim pomohl tuto povinnost ve světě chráněného obsahu naplnit. V případech právní nejistoty, například ohledně rozsahu použití nové technologie, by proto soudy a regulační orgány měly upřednostnit výklad, který podporuje poslání knihovny, za předpokladu, že tím nejsou nepřiměřeně dotčeny oprávněné zájmy autora.

1.2 Definice digitální knihovny: Více než jen databáze

Ačkoliv český právní řád legální definici pojmu „digitální knihovna“ neobsahuje, její vymezení lze syntetizovat z odborné literatury a zavedené praxe. Digitální knihovna není pouhým pasivním úložištěm či databází digitálních souborů. Je definována jako spravovaná sbírka informací v digitální podobě, která je dostupná prostřednictvím elektronické sítě a poskytuje k těmto informacím odpovídající služby (Arms, 2000). Jde tedy o komplexní informační systém, který aktivně zajišťuje získávání, zpracování, dlouhodobé uchování a zpřístupnění digitálních informací (Bartošek, 2004). Klíčové komponenty digitální knihovny zahrnují organizovanou sbírku digitálních objektů, metadata, digitální repozitář a systémy pro vyhledávání a zpřístupnění (Smetánková, 2019; Bartošek, 2004). V českém prostředí je typickým softwarovým řešením pro budování digitálních knihoven systém Kramerius, který používají jednotlivé knihovny k zpřístupňování digitalizovaných dokumentů. Na národní úrovni pak funguje Česká digitální knihovna – centrální agregátor, jenž prostřednictvím jednotného rozhraní propojuje obsah z lokálních systémů Kramerius a dalších digitálních knihoven různých institucí a poskytuje k němu jednotný přístupový bod (Česká digitální knihovna, 2025).

2 Klíčové činnosti digitálních knihoven a jejich autorskoprávní implikace

Každá činnost související s tvorbou a provozem digitální knihovny – od digitalizace dokumentů v přípravné fázi až po jejich následné zpřístupnění – se bezprostředně dotýká autorského práva. Samotný provoz digitální knihovny je proto ze své podstaty vázán na existenci a správnou aplikaci specifických zákonných licencí a výjimek, které vyvažují výlučná práva autorů s veřejným zájmem na přístupu ke kultuře a informacím.

2.1 Základní stavební kameny: Rozmnožování a sdělování díla veřejnosti

Dvě výlučná majetková práva autora jsou pro činnost digitálních knihoven naprosto stěžejní: právo na rozmnožování a právo na sdělování díla veřejnosti. Jakýkoli převod analogového díla do digitální formy je z právního hlediska zhotovením rozmnoženiny autorského díla ve smyslu § 13 AutZ. Stejně tak je rozmnoženinou trvalé i dočasné uložení dat v operační paměti počítače během jejich zpracování (Soudní dvůr Evropské unie (SDEU), C-5/08, 2009; SDEU, C-403/08, 2011). Následné zpřístupnění digitalizovaného díla na internetu pak naplňuje skutkovou podstatu sdělování díla veřejnosti podle § 18 AutZ (Telec a Tůma, 2019). Toto právo zahrnuje zpřístupňování díla v nehmotné podobě, a to způsobem, že kdokoli může mít k němu přístup na místě a v čase podle své vlastní volby, zejména prostřednictvím počítačové nebo obdobné sítě. Novela autorského zákona z roku 2022 v reakci na evropskou legislativu toto ustanovení dále rozšířila a explicitně potvrdila, že sdělováním díla veřejnosti je také zpřístupňování díla poskytovatelem služby pro sdílení obsahu online. Judikatura SDEU navíc pak tento pojem vykládá ještě šířeji a zahrnuje pod něj i zdánlivě triviální úkony, jako je umisťování hypertextových odkazů za určitých okolností (SDEU, C‑682/18 a C‑683/18, 2021).

Pro online zpřístupnění dokumentů musí knihovna provést dva samostatné akty užití díla: nejprve vytvořit digitální rozmnoženinu a následně ji sdělit veřejnosti. Každý z těchto kroků představuje samostatný zásah do výlučných majetkových práv autora a vyžaduje samostatné oprávnění. Každý akt užití může být kryt samostatnou zákonnou výjimkou, pokud taková výjimka existuje a pokud jsou splněny její podmínky. Není však možné jednu výjimku vykládat rozšiřujícím způsobem tak, aby pokryla oba akty současně, pokud to zákon výslovně nestanoví.

2.2 Ekosystém zákonných výjimek a licencí pro instituce kulturního dědictví

K překlenutí této právní bariéry zavedl zákonodárce několik klíčových mechanismů. Základem pro digitalizační činnost je zákonná licence pro uchovávání kulturního dědictví (§ 37 odst. 1 písm. a) AutZ), která umožňuje institucím kulturního dědictví zhotovovat archivní a konzervační rozmnoženiny děl, která jsou součástí jejich sbírek. Pro elektronické půjčování se právní režim odvozuje z rozsudku SDEU ve věci C-174/15 (Vereinigung Openbare Bibliotheken). Tento rozsudek postavil e-půjčování na roveň půjčení fyzické knihy za předpokladu, že digitální kopie pochází z legálního zdroje a je uplatňován princip „one copy, one user“, tedy že v daný moment je půjčen pouze takový počet kopií, jaký knihovna legálně nabyla (SDEU, C-174/15, 2016).

V českém prostředí je specifickým řešením režim děl nedostupných na trhu (DNNT), založený na principu rozšířené kolektivní správy práv (§ 97f a násl. AutZ). Tento mechanismus umožňuje na základě kolektivní licenční smlouvy mezi Národní knihovnou ČR (NK ČR) a kolektivními správci (DILIA, OOA-S) zpřístupňovat online díla, která jsou sice chráněna autorským právem, ale již nejsou komerčně dostupná. Tento režim má potenciál odemknout obrovský korpus české literatury a vědy 20. století pro digitální přístup.

Je však třeba dodat, že současná česká úprava DNNT již plně odpovídá směrnici (EU) 2019/790, a to díky novele autorského zákona č. 429/2022 Sb. Tato novela navázala na dřívější vnitrostátní úpravu přijatou zákonem č. 102/2017 Sb., která v některých ohledech unijní koncepci předběhla, avšak byla omezena výlučně na knihy a periodika, zavedla pouze národní Seznam DNNT vedený Národní knihovnou ČR a její účinnost se vztahovala jen na území České republiky.

Současná právní úprava je naproti tomu obecná, jak vyplývá z § 37b a z části věnované rozšířené kolektivní správě (§ 97e odst. 4 písm. i) a m)), a umožňuje zahrnout širší spektrum děl. Národní knihovna postupně převádí údaje ze svého národního seznamu do databáze vedené Úřad Evropské unie pro duševní vlastnictví (EUIPO), byť tento proces probíhá pomaleji z důvodu technických omezení na straně EUIPO při přebírání větších objemů dat.

Současný režim zpřístupňování DNNT se vztahuje pouze na území České republiky, což vyplývá ze smluvního nastavení mezi DILIA a Národní knihovnou ČR. Směrnice přitom v čl. 9 odst. 1 stanoví, že kolektivní správce může, nikoli musí, poskytovat licence s přeshraničním účinkem v rámci EU či Evropského hospodářského prostoru (EHP).

S rozvojem AI nabývá na významu vytěžování textů a dat (text and data mining, dále také TDM). Novela AutZ z roku 2022, která transponovala směrnici DSM, zavedla dvě nové klíčové zákonné licence. Tyto licence přímo reagují na články 3 a 4 směrnice DSM.

• Obecná licence pro TDM (§ 39c AutZ):

Tato licence umožňuje komukoli, kdo má k dílu oprávněný přístup, zhotovovat rozmnoženiny děl pro účely automatizované analýzy. Nositelé práv si však mohou toto užití výslovně a strojově čitelným způsobem vyhradit, což je mechanismus známý jako opt-out.

• Speciální licence pro vědecký výzkum (§ 39d AutZ):

Tato licence je určena výhradně pro instituce kulturního dědictví (včetně knihoven) a výzkumné organizace. Umožňuje jim provádět TDM pro účely vědeckého výzkumu, přičemž nositelé práv toto užití nemohou zakázat (opt-out není možný). Rozmnoženiny lze navíc uchovat pro pozdější ověření výsledků výzkumu (Koncepce rozvoje knihoven, 2023).

Přístup EU se liší od jiných jurisdikcí. Spojené království v současnosti zvažuje zavedení podobné výjimky v souvislosti s TDM s možností opt-out, aby zůstalo konkurenceschopné s EU (DLA Piper, 2025). Naopak Spojené státy se spoléhají na flexibilní, ale právně nejistou doktrínu fair use, jejíž aplikace za účelem trénování AI je předmětem intenzivních soudních sporů a analýz ze strany U.S. Copyright Office (Skadden, 2025; Nguyen a Bambauer, 2025).

Dílo zařazené do fondu DNNT lze stále využít v souladu se zákonnou výjimkou podle § 39d AutZ pro TDM ve vědeckém výzkumu. Nicméně zpřístupnění fondů DNNT prostřednictvím digitálních knihoven je vázáno na licenční a technická omezení vyplývající z kolektivní smlouvy s DILIA a OOA-S. Při běžném přístupu k rozhraní DNNT není možné díla stahovat ani rozmnožovat, což fakticky znemožňuje provedení analýzy TDM v tomto prostředí. Uživatelé mohou k těmto dílům přistupovat, avšak pouze v režimu čtení, bez možnosti stahování či tisku (Národní knihovna ČR, 2025a). Oficiální stránky NK ČR dokonce explicitně varují, že IP adresám, z nichž dochází ke „strojovému vytěžování“ aplikace, hrozí zablokování (Národní knihovna ČR, 2025b). Tato omezení jsou zakotvena přímo v licenčních smlouvách mezi NK ČR a kolektivními správci. Např. článek V/1/e smlouvy s DILIA (a totožně i čl. V/1/e smlouvy s OOA-S) explicitně stanoví, že knihovna musí „vyvinout dostatečné úsilí k tomu, aby zajistila, že Registrovanému čtenáři... nebude umožněno vytvoření jakékoliv rozmnoženiny zobrazeného Díla“ (NK ČR a DILIA, 2023; NK ČR a OOA-S, 2023).

Zákonné oprávnění k TDM podle § 39d tedy formálně existuje, avšak licenční a technické podmínky přístupu v rámci DNNT jeho praktické využití významně omezují. Tento stav odráží vyvážení zájmů nositelů práv a uživatelů, které je pro systém DNNT charakteristické. Pro vědecký výzkum je proto nutné využívat specializovaná přístupová rozhraní či zvláštní licenční režimy, které s výkonem práva TDM výslovně počítají.

Vzniká tak jisté napětí mezi právní možností a praktickou realizací. Směrnice DSM dává knihovnám právo provádět TDM na dílech legálně přístupných pro vědecký výzkum. Toto právo je chráněno proti smluvnímu vyloučení (čl. 7 odst. 1 směrnice DSM), takže ustanovení smluv, která by jeho výkon omezovala, nejsou právně účinná. Sbírka DNNT, zpřístupněná na základě kolektivní licence, představuje největší a nejvýznamnější soubor „legálně přístupných děl“ v českém kontextu.

Běžní uživatelé nemohou standardním rozhraním DNNT díla stahovat ani rozmnožovat, takže analýza TDM je prakticky nemožná. Vědečtí uživatelé však mohou využít speciální přístupová rozhraní a licenční režimy podle § 39d AutZ, čímž se právo TDM zachovává, i když jeho realizace přes standardní rozhraní zůstává omezená. Standardní licenční podmínky tedy představují spíše praktické omezení než právní překážku.

Následující tabulka 1 shrnuje hlavní činnosti, které digitální knihovny vykonávají při nakládání s obsahem chráněným autorským právem, a přiřazuje k nim odpovídající právní základy podle českého autorského zákona (AutZ). U každé činnosti je uveden klíčový právní režim, typ oprávnění (zákonná licence, smluvní licence nebo výlučné majetkové právo autora) a případné specifické limity nebo podmínky vyplývající z právních předpisů či judikatury.

Tab. 1 Nakládání s obsahem

Část II: Detailní analýza specifických aplikací umělé inteligence

3 Strojová analýza a generování nového obsahu

Tato kapitola se zaměřuje na technologické způsoby, které analyzují existující texty za účelem extrakce informací nebo vytvoření nových, odvozených textů.

3.1 TDM a tvorba sémantických embeddingů

Text and data mining (TDM) je zastřešující termín pro automatizované analytické techniky, jejichž cílem je analyzovat text a data v digitální podobě za účelem získání informací, jako jsou vzory, tendence a souvztažnosti. Typickým příkladem takové analýzy je tvorba sémantických embeddingů, což jsou numerické reprezentace slov a vět, které zachycují jejich významové vztahy a umožňují pokročilé sémantické vyhledávání.

Z autorskoprávního hlediska je klíčové, že proces TDM nevyhnutelně zahrnuje zhotovování rozmnoženin (§ 13 AutZ) analyzovaných děl, byť často jen dočasných, v operační paměti počítače (Iurium, 2020). Právě tuto bariéru řeší novela autorského zákona, která v návaznosti na články 3 a 4 směrnice DSM zavedla dvě nové zákonné licence.

První z nich, obecná licence pro TDM (§ 39c AutZ), umožňuje komukoli zhotovovat rozmnoženiny děl pro účely automatizované analýzy, pokud dotyčný má k dílu oprávněný přístup. Nositelé práv si však mohou toto užití výslovně a strojově čitelným způsobem vyhradit (mechanismus známý jako opt-out). Druhá, speciální licence pro vědecký výzkum (§ 39d AutZ), je určena výhradně pro instituce kulturního dědictví, včetně knihoven, a pro výzkumné organizace. Umožňuje jim provádět TDM pro účely vědeckého výzkumu, přičemž nositelé práv toto užití nemohou zakázat. Rozmnoženiny lze navíc uchovat pro pozdější ověření výsledků výzkumu (Koncepce rozvoje knihoven, 2023).

Aplikace licencí se liší podle typu díla. U volných děl lze TDM provádět bez omezení. U plně chráněných děl mohou knihovny TDM využívat, pokud mají k dílům oprávněný přístup (např. prostřednictvím licenční databáze); v případě užití pro obecné účely musí být respektován případný opt-out, pro vědecký výzkum nikoli. Nejsložitější situace nastává u děl nedostupných na trhu. Standardní přístup k DNNT je pro běžné uživatele omezen pouze na zobrazení díla, bez možnosti stahování či rozmnožování, což prakticky znemožňuje TDM. Vědečtí uživatelé však mohou využít specializovaná rozhraní a licenční režimy podle § 39d AutZ, čímž se jejich právo TDM zachovává a lze jej uplatnit i na těchto dílech.

3.2 Strojový překlad

Strojový překlad představuje z autorskoprávního hlediska případ zpracování díla. Obecně se za zpracování považuje jakákoliv činnost, při níž je do nové podoby převáděno již existující dílo, bez ohledu na to, zda výsledný výtvor sám naplňuje znaky autorského díla. Ustanovení § 2 odst. 4 AutZ se pak vztahuje pouze na ty případy, kdy je výsledek zpracování natolik tvůrčí, že zakládá nové odvozené autorské dílo.

Překlad do jiného jazyka je v odborné literatuře i soudní praxi považován za klasický příklad takového zpracování, neboť vytváří novou jazykovou formu závislou na obsahu původního díla (Telec a Tůma, 2019). U čistě strojového překladu může být sporné, zda obsahuje dostatek lidského tvůrčího vkladu k tomu, aby byl sám chráněn jako nové autorské dílo; pro posouzení zásahu do výlučného práva autora však tato okolnost není rozhodující – i netvůrčí překlad představuje užití díla, k němuž je třeba souhlasu nositele práv.

U volných děl je strojový překlad povolen. Samotný výstup čistě strojového překladu pravděpodobně nebude považován za nové autorské dílo, protože postrádá jedinečný tvůrčí vklad fyzické osoby, který je jedním z předpokladů možnosti vzniku ochrany autorského díla. Pokud by však následovala významná lidská post-editace, která by splňovala znaky tvůrčí činnosti, mohl by takto upravený překlad požívat samostatné autorskoprávní ochrany.

Naopak u plně chráněných děl a děl nedostupných na trhu je provedení strojového překladu zásahem do výlučného majetkového práva autora. Knihovny k takovému úkonu potřebují explicitní souhlas (licenci) od nositele práv, neboť žádná ze standardních zákonných licencí pro knihovny toto užití nepovoluje. Ani výjimka pro TDM (§ 39d AutZ) výslovně neumožňuje zpracování díla formou překladu, její použití pro tento účel proto nelze doporučit. Přesto může být v některých technických scénářích TDM výhodné nebo dokonce nezbytné provést překlad (například pro sjednocení jazykové báze korpusu či umožnění algoritmů analýzy obsahu), což je důvod, proč je tato otázka v praxi relevantní.

Dále se může objevit argument, že překlad vytvořený pouze dočasně v operační paměti za účelem okamžitého navazujícího úkonu (např. pro následnou sumarizaci nebo hlasové čtení v jiném jazyce) nepředstavuje relevantní zásah do práv. Takový výklad je však nesprávný. Samotný akt vytvoření nové jazykové verze je podstatou zpracování díla dle § 2 odst. 4 AutZ, a to bez ohledu na trvalost či dočasnost takto vzniklé rozmnoženiny (Telec a Tůma, 2019). Na rozdíl od některých jiných zákonných licencí (např. pro TDM, kde se s dočasnými rozmnoženinami explicitně počítá), autorský zákon nezná výjimku pro „dočasné zpracování díla“. I efemérní překlad chráněného díla proto vyžaduje souhlas nositele práv.

3.3 Automatická sumarizace

Automatická sumarizace, tedy proces vytváření zkrácené verze textu pomocí AI, je z autorskoprávního hlediska nejednoznačnou a rizikovou oblastí. Její právní kvalifikace závisí na konkrétním technickém provedení a povaze výstupu (Telec a Tůma, 2019). Pokud AI vytvoří koherentní, zkrácený text, který přebírá a nově strukturuje původní formulace a větné stavby, jedná se s největší pravděpodobností o zpracování díla (§ 2 odst. 4 AutZ), které vyžaduje licenci od nositele práv.

I kdyby sumarizace nebyla považována za zpracování, může být vnímána jako nedovolený zásah do práva na nedotknutelnost díla (§ 11 odst. 3 AutZ). Zkrácení textu může vést ke zkreslení původních myšlenek, vytržení informací z kontextu a v konečném důsledku ke snížení hodnoty díla, což je v rozporu s osobnostními právy autora (Holcová et al., 2019).

Teoreticky lze uvažovat o tom, že pokud by AI výhradně čerpala z nechráněných prvků díla – tedy z myšlenek, faktů či dat (§ 2 odst. 6 AutZ) – a tyto prvky následně zpracovala do zcela nové, samostatně vytvořené formy, nemuselo by se jednat o zásah do autorského práva.

V praxi je však hranice mezi pouhou inspirací a převzetím chráněné formy velmi tenká. Soudy mohou posuzovat nejen jednotlivé prvky, ale i celkové působení, strukturu a výběr či uspořádání obsahu. Pokud by v případném sporu leželo důkazní břemeno na uživateli AI, prokázat, že k převzetí chráněných částí nedošlo, může být složité – zejména vzhledem k netransparentnosti tréninkových dat a tomu, že soudy často hodnotí „celkový dojem“ díla. Z tohoto důvodu je takový přístup vhodné chápat spíše jako teoretický argument k obraně v případném sporu, nikoli jako zaručený postup bez právního rizika. V praxi je vhodné zachovávat dostatečný tvůrčí odstup – měnit nejen slovní vyjádření, ale i strukturu, příklady a uspořádání obsahu – a zohlednit také případná smluvní či interní pravidla platforem.

Z těchto důvodů je u volných děl sumarizace přípustná (s výhradou respektování postmortální ochrany osobnostních práv). U plně chráněných děl a děl nedostupných na trhu je však automatická sumarizace bez licence vysoce riziková. Sumarizace totiž není citací ve smyslu § 31 AutZ, sumarizace představuje převyprávění či zhuštění obsahu díla vlastními (či strojovými) prostředky. Proto se na ni nelze odvolávat v rámci zákonné licence pro citaci, i když je provedena jen v omezeném rozsahu nebo s odkazem na původní zdroj.

Zvláštní pozornost je třeba věnovat scénářům systematické a rozsáhlé sumarizace, například automatickému generování a zveřejňování shrnutí všech článků z jednoho ročníku novin nebo shrnutí každé kapitoly knihy. Takový postup by s vysokou pravděpodobností byl posouzen nejen jako série jednotlivých zásahů, ale jako vytvoření substitučního produktu, který přímo konkuruje běžnému využití původního díla a nepřiměřeně tak poškozuje oprávněné zájmy autora. Tento přístup je v přímém rozporu s tzv. třístupňovým testem, který stanoví přísné meze pro rozsah zákonných licencí a výjimek (Holcová et al., 2019). Právní riziko spojené s takovým postupem je mimořádně vysoké.

3.4 Kombinace úkonů a řetězení operací

V praxi se lze setkat s tím, že nástroje umělé inteligence (AI) provádějí nad autorskými díly více na sebe navazujících operací. Tyto operace mohou mít podobu například překladu, sumarizace, parafráze, extrakce informací nebo analýzy textu, přičemž výstup jedné operace se stává vstupem pro operaci následující. Typickým příkladem je situace, kdy AI nejprve přeloží dílo do jiného jazyka a následně z takto přeloženého textu vytvoří shrnutí.

Z hlediska autorského práva je nezbytné vycházet z toho, že každý jednotlivý úkon v takovém řetězci představuje samostatné užití díla ve smyslu § 12 odst. 4 AutZ a musí proto mít samostatné právní oprávnění – buď na základě udělené licence, nebo na základě zákonné licence (výjimky). Tyto úkony se posuzují odděleně, a to bez ohledu na to, že z praktického hlediska mohou tvořit součást jednoho automatizovaného procesu.

• Scénář A: Nejprve překlad, poté sumarizace. Prvním krokem je překlad. U děl chráněných autorským právem jde o zpracování díla ve smyslu § 2 odst. 4 AutZ, které je vyhrazeno nositeli práv a vyžaduje jeho souhlas (licenci). Pokud knihovna nebo jiný uživatel takové oprávnění nemá, je již samotný překlad neoprávněným užitím díla. Následná sumarizace, ať už by jinak mohla být sama o sobě legální (například na základě příslušné výjimky), je v tomto kontextu rovněž neoprávněná, protože vychází z díla, které bylo již v prvním kroku zpracováno bez oprávnění.
• Scénář B: Nejprve sumarizace, poté překlad. Prvním krokem je sumarizace. Její právní povaha závisí na rozsahu a povaze výstupu. Stručný a faktický popis obsahu díla (např. anotace určená k bibliografickému zpracování v katalogu) bude obvykle považován za nízkorizikový a může být obhajitelný jako součást nezbytných knihovnických činností, byť pro něj neexistuje explicitní zvláštní zákonná licence.

Naopak rozsáhlejší shrnutí, které obsahuje podstatné části díla, jeho tvořivé prvky nebo detailní strukturu obsahu, může představovat zpracování díla ve smyslu § 2 odst. 4 AutZ a vyžaduje licenci. Pokud je prvním krokem neoprávněné zpracování díla, je následný překlad takového výstupu opět neoprávněný, protože zpracovává obsah, který nebyl legálně vytvořen.

Při posuzování řetězení operací je nutné zkoumat každý jednotlivý krok zvlášť. Pořadí úkonů není rozhodující – pokud je kterýkoliv z nich proveden bez potřebného oprávnění, výsledek nebude možné považovat za legálně vytvořený. Autorské právo se totiž vztahuje nejen na konečné užití díla, ale i na všechny dílčí operace, které k němu vedou. V praxi to znamená, že i tehdy, když některé kroky splňují podmínky určité zákonné licence (např. pro osobní potřebu, TDM či knihovnické účely), musí být ověřeno, zda oprávnění skutečně zahrnuje i ostatní kroky, včetně technických mezistupňů sloužících pouze jako podklad pro další zpracování.

4 Zpřístupňování obsahu a interakce s uživatelem

Tato kapitola se zabývá technologiemi, které mění způsob, jakým uživatelé konzumují obsah, a umožňují nové formy interakce s digitálními fondy.

4.1 Automatické hlasové čtení (Text-to-Speech, TTS)

Technologie Text-to-Speech (TTS), která převádí psaný text na mluvené slovo, představuje pro knihovny významný nástroj pro zvýšení dostupnosti obsahu. Samotný technický převod textu do zvukové podoby ještě nepředstavuje sdělování díla veřejnosti ve smyslu § 18 AutZ; z právního hlediska jde spíše o zhotovení rozmnoženiny (§ 13 AutZ) nebo o zpracování díla ve smyslu převodu do jiné formy vyjádření. V případech, kdy by výsledná zvuková podoba vykazovala znaky tvůrčí činnosti (např. umělecké interpretace či specifické stylizace hlasu), šlo by o zpracování ve smyslu § 2 odst. 4 AutZ, tedy o vznik odvozeného autorského díla. V běžném provozu TTS však o takový tvůrčí výsledek zpravidla nejde.

Sdělováním díla veřejnosti se tento úkon stává až v okamžiku, kdy je takto vzniklá zvuková podoba zpřístupněna uživateli mimo interní provoz knihovny. Převedení textu do zvukové podoby a její zpřístupnění uživateli je pak sdělováním díla v nehmotné podobě, a protože je tato služba nabízena okruhu uživatelů knihovny, jedná se o užití, které je výlučným majetkovým právem autora (Telec a Tůma, 2019).

Samotný syntetický hlas generovaný umělou inteligencí přitom nesplňuje podmínky pro ochranu jako umělecký výkon (§ 67 AutZ), neboť nejde o výsledek tvůrčí činnosti člověka-výkonného umělce (Speechify, 2024).

Aplikace na jednotlivé kategorie děl je tedy následující. U volných děl je použití TTS povoleno. U plně chráněných děl a děl nedostupných na trhu vyžaduje aplikace TTS licenci ke sdělování díla veřejnosti. Standardní knihovní licence (§ 37 AutZ) ani kolektivní smlouvy pro DNNT takové užití nepokrývají. Výjimku představuje licence pro osoby se zdravotním postižením dle § 39a AutZ, která umožňuje zhotovit a zpřístupnit rozmnoženinu díla ve formátu přístupném těmto osobám, což by mohlo zahrnovat i TTS. Toto užití je však striktně omezeno na oprávněné osoby a nesmí sloužit komerčním účelům.

4.2 Interaktivní dotazování (Q&A)

Systémy pro interaktivní dotazování (Question and Answer, Q&A), které umožňují uživatelům klást otázky v přirozeném jazyce a získávat odpovědi syntetizované z obsahu knihovního fondu, představují pro knihovny z hlediska autorského práva mnohovrstevnatou výzvu. Tyto technologie kombinují několik dílčích způsobů užití díla.

V první fázi systém provádí TDM k porozumění dotazu a identifikaci relevantních pasáží. Pokud knihovna postupuje v souladu s podmínkami zákonných licencí podle § 39c a § 39d AutZ, může být tato fáze kryta výjimkou, která jí umožňuje provádět TDM na legálně zpřístupněných dílech. Ve druhé fázi, při generování odpovědi, dochází často ke kombinaci a přeformulování informací z více zdrojů. Tento postup se již může blížit sumarizaci nebo jiným formám zpracování díla ve smyslu § 2 odst. 4 AutZ, což je úkon, který zákonné licence pro TDM nepokrývají a který vyžaduje licenci od nositele práv.

Výsledná odpověď může v některých případech obsahovat doslovné úryvky z různých děl, avšak takový výstup nelze považovat za citaci ve smyslu § 31 AutZ. Citace totiž znamená doslovné převzetí části cizího díla do nového autorského díla citujícího autora s uvedením jména autora a zdroje, pokud to povaha užití umožňuje. Pouhé shromáždění či sestavení výňatků z více děl, byť doslovných, není citací, ale souhrnem částí cizích děl, který představuje samostatné užití vyžadující svolení nositelů práv. V plně automatizovaném systému Q&A je proto praktické splnění podmínek zákonné licence pro citaci téměř nemožné, a knihovny by měly tyto technologie využívat pouze v režimu, který je právně kryt výjimkou pro TDM nebo na základě příslušné licence.

Rizika jsou proto značná. Vedle možného neoprávněného zpracování díla existuje i vysoké riziko zásahu do osobnostních práv autora. Klíčovým problémem je tzv. problém atribuce: generativní modely často čerpají z velkého množství zdrojů, aniž by byly schopny přesně identifikovat, která konkrétní část odpovědi pochází z jakého díla. Tato technická limitace vytváří přímé riziko porušení práva autora na uvedení jeho jména (§ 11 odst. 2 AutZ). Dalším rizikem je možnost zásahu do práva na nedotknutelnost díla (§ 11 odst. 3 AutZ), pokud by generované odpovědi vytržením vět z kontextu vedly ke zkreslení autorových myšlenek.

Dokud nebude možné zajistit spolehlivou, granulární a ověřitelnou atribuci zdrojů, zůstává použití těchto dotazovacích systémů knihovnami nad chráněným obsahem z autorskoprávního hlediska vysoce rizikové.

Část III: Průřezová témata a strategická doporučení

5 Nařízení EU o umělé inteligenci (AI Act): Nová povinnost pro knihovny

Nařízení Evropské unie o umělé inteligenci (AI Act), které postupně vstupuje v účinnost, představuje první komplexní právní rámec pro regulaci systémů umělé inteligence na globální úrovni a má dopady i na činnost knihoven (Evropská komise, 2024; artificialintelligenceact. eu, 2025). Knihovny, které integrují nástroje AI do svých služeb (např. chatboty na webových stránkách, systémy pro podporu rešeršní činnosti), vystupují z pohledu nařízení v postavení „zavádějícího subjektu“ (deployer) a nesou přímé regulatorní povinnosti (Evropský parlament, 2025). Na rozdíl od „poskytovatele“ (provider), který systém AI vyvíjí a uvádí na trh, je deployer subjektem, který systém nasazuje do své činnosti a odpovídá za jeho použití v praxi. V knihovním prostředí tedy půjde typicky o situaci, kdy knihovna implementuje již hotový systém umělé inteligence pro své uživatele.

AI Act uplatňuje přístup založený na hodnocení rizik, který rozděluje systémy AI do čtyř kategorií: systémy s nepřijatelným rizikem (zakázané), vysokým rizikem, omezeným rizikem a minimálním rizikem. Aplikace relevantní pro knihovny, včetně generativních modelů (chatbotů, systémů Q&A), budou zpravidla spadat do kategorie „omezeného rizika“, pro niž jsou stěžejní zejména povinnosti v oblasti transparentnosti.

Podle čl. 50 nařízení AI Act jsou zavádějící subjekty povinny zajistit, aby uživatelé byli informováni o tom, že komunikují se systémem AI, pokud tato skutečnost není zřejmá z okolností. Dále platí povinnost jasně označovat obsah vytvořený AI, zejména pokud se jedná o tzv. falešné (deepfake) materiály, tedy uměle vytvořený obsah, který by mohl být zaměněn za autentický (Evropský parlament, 2025).

Nařízení bude implementováno postupně: zákaz systémů s nepřijatelným rizikem nabyl účinnosti v únoru 2025; pravidla pro systémy všeobecného určení (včetně generativní AI) a s nimi spojené požadavky na transparentnost se začnou uplatňovat 12 měsíců po vstupu nařízení AI Act v platnost, tedy v srpnu 2025, a plná účinnost všech ustanovení se očekává v srpnu 2026.

Pro knihovny tyto povinnosti nepředstavují pouze právní závazek, ale i strategickou příležitost (viz tab. 2). Knihovny tradičně vystupují jako instituce důvěry a spolehlivého zprostředkování informací. V kontextu, kdy generativní AI přináší rizika dezinformací a tzv. „halucinací“, mohou knihovny posílit svou roli tím, že budou požadavky nařízení AI Act nejen plnit, ale i proaktivně rozšiřovat. To může zahrnovat vzdělávání uživatelů v oblasti AI gramotnosti, objasňování funkčních omezení používaných nástrojů a zdůrazňování transparentnosti procesů. Soulad s ustanoveními AI Act se tak může stát nejen prostředkem k právní konformitě, ale i nástrojem pro upevňování důvěry veřejnosti.

Tab. 2 Povinnosti knihoven

6 Technologické a jurisdikční aspekty

Při zavádění umělé inteligence do knihovních služeb se v praxi uplatňují dva základní přístupy: využití externích (často komerčních) služeb poskytovaných třetími stranami a provoz vlastních, obvykle open-source modelů na infrastruktuře knihovny. Tyto varianty se výrazně liší nejen z technického hlediska, ale také v právních důsledcích, zejména v oblasti ochrany dat, licenčních závazků a regulatorních povinností.

Využití externích komerčních služeb (např. API od společností OpenAI, Google či Microsoft) je technicky méně náročné při implementaci, avšak zakládá výraznou právní závislost na poskytovateli. Knihovna je plně vázána licenčními podmínkami (Terms of Service) dané služby, které často přenášejí odpovědnost za výstupy na uživatele (OpenAI, 2023) a mohou obsahovat ustanovení umožňující využití vstupních dat (promptů) pro další trénink modelů. To může kolidovat s povinností knihovny chránit osobní údaje uživatelů podle GDPR nebo s ochranou informací představujících obchodní tajemství.

Nasazení lokálního, nejčastěji open-source modelu na vlastní infrastruktuře, poskytuje knihovně plnou kontrolu nad daty, která neopouštějí její prostředí, a tím i vyšší míru jistoty ohledně ochrany osobních údajů a důvěrných informací. Současně však knihovna nese plnou odpovědnost za bezpečnost, soulad s právními předpisy (včetně nařízení AI Act) a za ověření, že tréninková data použitá pro daný open-source model byla získána legálně. Tato povinnost nevyplývá přímo z AI Act (pokud knihovna nevystupuje jako provider), ale z obecné právní odpovědnosti za nakládání s obsahem a z požadavků autorského práva. U mnoha volně dostupných modelů může být ověření původu dat obtížné až nemožné, což představuje významné provozní riziko.

Při využívání cloudových služeb umělé inteligence je nezbytné posoudit geografické umístění serverů, na nichž dochází ke zpracování dat. Pokud se při těchto operacích zpracovávají osobní údaje, přenos mimo Evropský hospodářský prostor (EHP) se řídí přísnými pravidly kapitoly V GDPR. V takovém případě musí knihovna zajistit existenci platného právního mechanismu – například rozhodnutí o odpovídající ochraně nebo, častěji, standardních smluvních doložek standardních, smluvních doložek (Standard Contractual Clauses, SCCs), které příjemce dat smluvně zavazují k dodržování evropských standardů ochrany (ÚOOÚ, 2025). Vedle ochrany osobních údajů je třeba zohlednit i právní aspekty vyplývající z umístění serverů a sídla poskytovatele, protože tyto faktory mohou ovlivnit volbu rozhodného práva a místo řešení případných sporů, což v některých situacích může být pro české knihovny nevýhodné.

7 Odpovědnost a ochrana práv

Implementace AI s sebou nese nevyhnutelné riziko chyb a generování problematického obsahu. Otázka, kdo za takové výstupy nese odpovědnost, je pro knihovny klíčová.

7.1 Odpovědnost za zkreslený nebo protiprávní výstup umělé inteligence

V našem uvažovaném případě dochází v současném právním rámci k výraznému posunu odpovědnosti směrem k subjektu, který systém AI provozuje a poskytuje jeho výstupy koncovým uživatelům – tedy ke knihovně. Tento závěr vyplývá z několika faktorů. Poskytovatelé komerčních modelů AI se ve svých podmínkách užití zpravidla explicitně zříkají odpovědnosti za správnost, úplnost či zákonnost generovaného obsahu a tuto odpovědnost smluvně přenášejí na uživatele (OpenAI, 2023; Szkalej, 2025). Protože sama umělá inteligence nemůže být subjektem práv a povinností, nemůže nést právní odpovědnost (Zibner, 2018). V některých případech by navíc podle českého občanského zákoníku mohla připadat v úvahu objektivní odpovědnost provozovatele za škodu způsobenou provozem „zvlášť nebezpečného přístroje“ (§ 2925 ObčZ), přičemž část odborné literatury připouští, že za takový přístroj by mohl být považován i autonomní systém AI (Čech, 2020; Štědroň, 2020).

V případě knihoven může tato odpovědnost nastat zejména v pěti hlavních oblastech: (1) porušení autorských práv – například neoprávněným užitím chráněných děl ve vstupu či výstupu systému AI; (2) zásah do osobnostních práv – často šířením hanlivých, nepravdivých nebo zkreslených informací o osobě; (3) způsobení škody nesprávnou informací – zejména pokud je AI využívána v odborném nebo poradenském kontextu; (4) porušení povinností ochrany osobních údajů podle GDPR; a (5) obecná občanskoprávní odpovědnost za škodu, včetně případů, kdy by AI mohla být posouzena jako „zvlášť nebezpečný přístroj“.

Pro minimalizaci těchto rizik by knihovny měly přijmout preventivní opatření, která zahrnují zejména: (a) pečlivý výběr nástrojů AI a jejich poskytovatelů, včetně analýzy licenčních podmínek a záruk poskytovaných provozovatelem modelu; (b) nastavení interních procesů pro ověřování výstupů AI před jejich zpřístupněním uživatelům; (c) technická a smluvní opatření k ochraně osobních údajů a důvěrných informací; (d) jasné označování obsahu generovaného umělou inteligencí a informování uživatelů o povaze a limitech těchto výstupů; a (e) průběžné školení personálu v oblasti právních a etických aspektů využívání AI. Tato opatření nejen snižují pravděpodobnost vzniku újmy, ale mohou také prokázat, že knihovna postupovala s náležitou péčí, což je významné při posuzování odpovědnosti.

Vedle primární odpovědnosti vůči uživatelům nebo třetím stranám mohou knihovny uvažovat i o regresních nárocích vůči poskytovateli systému AI nebo jiným smluvním partnerům. Pokud ke škodě dojde v důsledku vady plnění, porušení smluvních povinností nebo nesouladu systému s právními požadavky, může knihovna uplatnit nárok na náhradu újmy na základě smlouvy či obecné deliktní odpovědnosti. Úspěšnost takového regresu bude záviset především na tom, jak jsou nastaveny licenční či servisní smlouvy, včetně ujednání o odpovědnosti, zárukách a možnostech náhrady škody. V praxi je proto žádoucí, aby knihovny při sjednávání podmínek využití nástrojů umělé inteligence vyjednávaly smluvní ustanovení, která umožní přenést část rizika zpět na poskytovatele, pokud škoda vznikne v důsledku nedostatků na jeho straně.

Pokud tedy systém umělé inteligence provozovaný knihovnou vygeneruje obsah, který je fakticky nesprávný, hanlivý, porušuje autorská práva třetí strany nebo obsahuje dezinformace, ponese odpovědnost v zásadě knihovna – a to podle příslušného právního režimu, ať už občanskoprávního, autorskoprávního či deliktního (Tomíšek, 2018).

7.2 Ochrana osobnostních práv autorů v automatizovaném prostředí

Automatizované zpracování obsahu může zasáhnout do osobnostních práv autorů, i když nedochází k porušení práv majetkových. V našem uvažovaném případě se tato rizika týkají zejména knihoven, které provozují systémy AI pro práci s obsahem z chráněných děl. Tyto instituce nesou odpovědnost za to, aby automatizované výstupy nezasahovaly do práv autorů chráněných § 11 AutZ, zejména práva na nedotknutelnost díla (§ 11 odst. 3 AutZ). Automatická sumarizace nebo nekvalitní strojový překlad mohou zásadně zkreslit původní význam díla. Generování odpovědí v dotazovacích systémech Q&A, které vytrhávají věty z kontextu, může vést k dezinterpretaci autorových záměrů. Takové užití by mohlo být kvalifikováno jako nedovolený zásah do integrity díla, který snižuje jeho hodnotu (ePravo.cz, 2018; Holcová et al., 2019).

Stejně zásadní je povinnost knihovny zajistit řádnou a přesnou atribuci – u všech výstupů, které čerpají z chráněných děl, musí být jasně uveden autor, název díla a pramen (§ 11 odst. 2 AutZ). V automatizovaných systémech je však spolehlivé uvádění zdrojů technicky obtížné, zejména pokud generativní modely kombinují informace z více děl bez možnosti jednoznačně určit původ každého prvku. Systematické selhávání v atribuci by představovalo rozsáhlé porušování osobnostních práv autorů, jejichž díla jsou v knihovních fondech obsažena.

Závěr: Strategická doporučení pro digitální knihovny

Analýza ukázala, že právní rámec pro využití AI v knihovnách je komplexní a obsahuje jak významné příležitosti, tak i rizika. Klíčovým zjištěním je především konflikt mezi moderními zákonnými výjimkami pro výzkum a restriktivními smlouvami u klíčových fondů, jako jsou díla nedostupná na trhu. Místo pouhé minimalizace rizik je však třeba přijmout pozitivní a proaktivní rámec, který knihovníkům umožní co nejširší využití digitálních zdrojů a nástrojů AI. Lze proto doporučit následující strategické kroky:

1. Právní kvalifikace jednotlivých činností

Knihovny by měly u každého typu operace s umělou inteligencí pečlivě posoudit, zda spadá do rozsahu konkrétní zákonné licence, nebo zda vyžaduje licenční souhlas. U vytěžování textů a dat (TDM) podle § 39d AutZ je třeba zohlednit, že tato výjimka je chráněna proti smluvnímu vyloučení v souladu s čl. 7 odst. 1 směrnice DSM. V praxi však mohou technická omezení či přístupové restrikce – například u fondů DNNT – výkon výjimky zcela znemožnit.

2. Postavení režimu DNNT

V případě zpřístupňování děl v režimu DNNT se vyplatí průběžně dokumentovat situace, kdy licenční podmínky (např. režim pouze pro čtení, zákaz zhotovení rozmnoženiny nebo blokace automatizovaného přístupu) znemožňují oprávněné využití pro TDM. Tyto poznatky lze využít při jednání s kolektivními správci k prosazení podmínek, které by umožnily plnohodnotné naplnění účelu § 39d AutZ.

3. Povinnosti podle nařízení AI Act

Knihovny by měly sledovat harmonogram implementace nařízení AI Act a zajistit splnění povinností podle čl. 50 (transparentnost systémů umělé inteligence) a čl. 4 (AI gramotnost personálu). To zahrnuje zejména informování uživatelů o interakci se systémem AI a označování obsahu generovaného umělou inteligencí. Transparentní komunikace nejen minimalizuje právní rizika, ale může posílit důvěru uživatelů.

4. Volba technologického řešení

Rozhodnutí mezi komerční cloudovou službou a lokálně provozovaným modelem má zásadní právní důsledky. Externí služby přinášejí závislost na licenčních podmínkách poskytovatele a otázky ochrany dat při přenosu mimo EHP, což vyžaduje dodržení kapitoly V GDPR (např. prostřednictvím rozhodnutí o odpovídající ochraně nebo SCC). Lokální nasazení poskytuje větší kontrolu nad daty, ale znamená plnou odpovědnost knihovny za soulad s právními předpisy a kvalitu trénovacích dat.

5. Minimalizace zásahů do práv autorů

Při nasazení AI pro sumarizace, překlady či systémy Q&A nad chráněnými díly je vhodné zohlednit nejen majetková, ale i osobnostní práva autorů. Riziko zásahu do integrity díla (§ 11 odst. 3 AutZ) či práva na uvedení autorství (§ 11 odst. 2 AutZ) je třeba minimalizovat, zejména pokud technické prostředky neumožňují přesnou atribuci zdrojů. Práce s volnými díly nebo jasně licencovaným obsahem je v těchto případech nejbezpečnější cestou.

6. Regresní dopady odpovědnosti

Knihovny by měly zohlednit, že v případě škody způsobené provozem systému umělé inteligence může být vůči třetím osobám vyvozena jejich odpovědnost, a to i tehdy, pokud obsah vygenerovala externí služba. Možnost následného uplatnění regresu (tj. práva požadovat náhradu škody po osobě, která ji fakticky způsobila) vůči poskytovateli závisí na konkrétním smluvním ujednání a rozhodném právu. Je proto vhodné věnovat pečlivou pozornost vyjednávání smluvních ustanovení týkajících se odpovědnosti, náhrady škody a případného omezení či vyloučení odpovědnosti poskytovatele.

Seznam literatury

ARMS, William Y., 2000. Digital libraries. Cambridge, Mass: MIT Press. ISBN 978-0-262-01180-8.

ARTIFICIALINTELLIGENCEACT.EU, 2025. The AI Act. Online. Dostupné z: https://www.artificialintelligenceact.eu/. [cit. 2025-08-05]. BARTOŠEK, Miroslav, 2004. Digitální knihovny – teorie a praxe. Národní knihovna. Roč. 15, č. 4, s. 233–254. ISSN 0862-7487.

BAYRAMOVÁ, Zuzana, 2024. Směrnice o autorském právu na jednotném digitálním trhu a její implementace do českého právního řádu. Online. Diplomová práce. Praha: Univerzita Karlova, Právnická fakulta. Dostupné z: https://dspace.cuni.cz/handle/20.500.11956/188033. [cit. 2025-08-05].

CHALOUPKOVÁ, Hana a HOLÝ, Petr, 2023. Autorský zákon. Komentář. 6. vydání. Praha: C. H. Beck. ISBN 978-80-7400-944-0.

COLLETT, Dominika, 2020. Strojové užití autorských děl a aplikace výjimky pro vytěžování textů a dat. Online. Iurium Scriptum, 2020/I. Dostupné z: https://www.iurium.cz/denik/denik-odborne-clanky/strojove-uziti-autorskych-del. [cit. 2025-08-05].

ČECH, Petr, 2020. Odpovědnost umělé inteligence. Online. Diplomová práce. Brno: Masarykova univerzita, Právnická fakulta. Dostupné z: https://is.muni.cz/th/psa6l/Diplomova_prace.pdf. [cit. 2025-08-05].

ČESKÁ REPUBLIKA, 2000. Zákon č. 121/2000 Sb., o právu autorském, o právech souvisejících s právem autorským a o změně některých zákonů (autorský zákon). Online. Sbírka zákonů České republiky. Dostupné z: https://www.e-sbirka.cz/sb/2000/121. [cit. 2025-08-05].

ČESKÁ REPUBLIKA, 2001. Zákon č. 257/2001 Sb., o knihovnách a podmínkách provozování veřejných knihovnických a informačních služeb (knihovní zákon). Online. Sbírka zákonů České republiky. Dostupné z: https://www.e-sbirka.cz/sb/2001/257. [cit. 2025-08-05].

ČESKÁ DIGITÁLNÍ KNIHOVNA. Online. Dostupné z: https://ceskadigitalniknihovna.cz/. [cit. 5. 8. 2025].

DANIELISOVÁ, Tamara, 2018. Knihovní zákon (č. 257/2001 Sb.). Komentář. Praha: Wolters Kluwer. ISBN 978-80-7598-156-1.

DILIA, 2023. Licencování digitálních služeb knihoven. Online. Dostupné z: https://www.dilia.cz/item/15730- licencovani-digitalnich-sluzeb-knihoven-autori. [cit. 2025-08-05].

DLA PIPER, 2025. Training AI models: UK Government proposes EU-style “opt-out” copyright exception. Online. Dostupné z: https://www.dlapiper.com/en-us/insights/blogs/mse-today/2025/training-ai-models-uk-government-proposes-eu-style-opt-out-copyright-exception. [cit. 2025-08-05].

EPRAVO.CZ, 2018. K právu autora na nedotknutelnost jeho díla. Online. Dostupné z: https://www.epravo.cz/top/clanky/k-pravu-autora-na-nedotknutelnost-jeho-dila-101777.html. [cit. 2025-08-05].

EPRAVO.CZ, 2024. DTIA jako podmínka předávání osobních údajů do třetích zemí. Online. Dostupné z: https://www.epravo.cz/top/clanky/dtia-jako-podminka-predavani-osobnich-udaju-do-tretich-zemi-118531.html. [cit. 2025-08-05].

EVROPSKÁ KOMISE, 2024. The AI Act. Online. Dostupné z: https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/regulatory-framework-ai. [cit. 2025-08-05].

EVROPSKÝ PARLAMENT a RADA EU, 2019. Směrnice (EU) 2019/790 ze dne 17. dubna 2019 o autorském právu a právech s ním souvisejících na jednotném digitálním trhu a o změně směrnic 96/9/ES a 2001/29/ES. Online. Úřední věstník Evropské unie, L 130, 17. 5. 2019, s. 92–125. Dostupné z: https://eur-lex.europa.eu/eli/dir/2019/790/oj. [cit. 2025-08-05].

EVROPSKÝ PARLAMENT, 2025. The EU Artificial Intelligence Act. Online. Dostupné z: https://www.artificialintelligenceact.eu/. [cit. 2025-08-05].

EVROPSKÝ PARLAMENT, 2025. EU AI Act: first regulation on artificial intelligence. Online. Dostupné z: https://www.europarl.europa.eu/topics/en/article/20230601STO93804/eu-ai-act-first-regulation-on-artificial-intelligence. [cit. 2025-08-05].

HOLCOVÁ, Iva et al., 2019. Autorský zákon a předpisy související (včetně mezinárodních smluv a evropských předpisů). Komentář. Praha: Wolters Kluwer. ISBN 978-80-7598-049-6.

CHALOUPKOVÁ, Hana a HOLÝ, Petr, 2023. Autorský zákon. Komentář. 6. vydání. Praha: C. H. Beck. ISBN 978-80-7400-944-0.

KONCEPCE ROZVOJE KNIHOVEN. 2023. Novela autorského zákona a knihovny. Online. Dostupné z: https://koncepce.knihovna.cz/novela-autorskeho-zakona-a-knihovny/. [cit. 5. 8. 2025].

NÁRODNÍ KNIHOVNA ČR a DILIA, 2023. Kolektivní smlouva. Online. Dostupné z: https://smlouvy.gov.cz/smlouva/ soubor/33251859/NK%20CR_DILIA_2023%20%282%29.pdf. [cit. 2025-08-05].

NÁRODNÍ KNIHOVNA ČR a OOA-S, 2023. Kolektivní smlouva. Online. Dostupné z: https://www.ooas.cz/dokumenty/ dila-nedostupna-na-trhu. [cit. 2025-08-05].

NÁRODNÍ KNIHOVNA ČR, 2025a. Díla nedostupná na trhu. Online. Dostupné z: https://dnnt.cz/uvod/o-projektu/. [cit. 2025-08-05].

NÁRODNÍ KNIHOVNA ČR, 2025b. FAQ – Díla nedostupná na trhu (DNNT): Národní digitální knihovna se dlouho načítá. Online. Dostupné z: https://www.nkp.cz/.../faq-dila-nedostupna-na-trhu-dnnt. [cit. 2025-08-05].

NGUYEN, D. a BAMBAUER, J., 2025. The Hill: The US Copyright Office is wrong about artificial intelligence. Online. Dostupné z: https://news.ufl.edu/2025/07/the-us-copyright-office-is-wrong-about-ai/. [cit. 2025-08-05].

OPENAI, 2023. Data Processing Addendum. Online. Dostupné z: https://openai.com/policies/data-processing-addendum/. [cit. 2025-08-05].

RICHTER, Vít, 2023. Jak chceme změnit knihovní zákon 257/2001 Sb.: Náměty na změny. Online prezentace, Sekce veřejných knihoven Svaz knihovníků a informačních pracovníků ČR (SKIP), 31. 8. 2023. Dostupné z: https://www. skipcr.cz/sites/default/files/documents/2023-09/richter_jak_chceme_zmenit_knihovni_za kon_srpen_2023. pdf. [cit. 5. 8. 2025].

SKADDEN, 2025. Copyright Office Weighs In on AI Training and Fair Use. Online. Dostupné z: https://www.skadden. com/insights/publications/2025/05/copyright-office-report. [cit. 2025-08-05].

SMETÁNKOVÁ, Martina, 2019. Koncipování obsahu digitální knihovny. Moravskoslezská vědecká knihovna v Ostravě. Online. Ostrava. Dostupné z: https://www.msvk.cz/data/filemanager/source/studijn%C3%AD%20texty%20pro%20 knihovn%C3%ADky/28_Koncipov%C3%A1n%C3%AD_obsahu_digit%C3%A1ln%C3%AD_knihovny_Smet%C3%A1nkov% C3%A1.ze pdf. [cit. 2025-08-05].

SOUDNÍ DVŮR EVROPSKÉ UNIE (SDEU), 2009. Rozsudek ve věci C-5/08, Infopaq International A/S v. Danske Dagblades Forening, 16. července 2009. Online. ECLI:EU:C:2009:465. Dostupné z: https://curia.europa.eu/juris/liste. jsf?num=C-5/08. [cit. 2025-08-05].

SOUDNÍ DVŮR EVROPSKÉ UNIE (SDEU), 2011. Rozsudek ve věci C-403/08, Football Association Premier League Ltd v. QC Leisure (spojený s C-429/08), 4. října 2011. Online. ECLI:EU:C:2011:631. Dostupné z: https://curia.europa.eu/ juris/liste.jsf?num=C-403/08. [cit. 2025-08-05].

SOUDNÍ DVŮR EVROPSKÉ UNIE (SDEU), 2016. Rozsudek ve věci C-174/15, Vereniging Openbare Bibliotheken v. Stichting Leenrecht, 10. listopadu 2016. Online. ECLI:EU:C:2016:856. Dostupné z: https://curia.europa.eu/juris/liste. jsf?num=C-174/15. [cit. 2025-08-05].

SOUDNÍ DVŮR EVROPSKÉ UNIE (SDEU), 2021. Rozsudek ve věci C-682/18 a C-683/18, YouTube a Cyando, 22. června 2021. Online. ECLI:EU:C:2021:503. Dostupné z: https://curia.europa.eu/juris/liste.jsf?num=C-682/18. [cit. 2025-08-05].

SPEECHIFY, 2024. Měnič hlasu pro převod textu na řeč. Online. Dostupné z: https://speechify.com/cs/blog/text-to-speech-voice-changer/. [cit. 2025-08-05].

SZKALEJ, Kacper, 2025. Copyright Liability and Generative AI: What's the Way Forward? Nordic Intellectual Property Law Review (Nordiskt Immateriellt Rättskydd – NIR). Roč. 2025, č. 1, s. 92–115. Online. Dostupné z: https://papers. ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=5117603. [cit. 2025-08-05].

ŠTĚDROŇ, Bohumír, 2020. Právo a umělá inteligence. Plzeň: Aleš Čeněk. ISBN 978-80-7380-803-7.

TELEC, Ivo a TŮMA, Pavel, 2019. Autorský zákon. Komentář. 2. vydání. Praha: C. H. Beck. ISBN 978-80-7400-748-4.

TOMÍŠEK, Jan, 2018. Jaký je ideální model odpovědnosti za autonomní systém? Online. Revue pro právo a technologie. Roč. 9, č. 18, s. 29–54. ISSN 1805-2797. Dostupné z: https://doi.org/10.5817/RPT2018-2-2. [cit. 2025-08-05].

ÚOOÚ – ÚŘAD PRO OCHRANU OSOBNÍCH ÚDAJŮ. Standardní smluvní doložky. Online. Dostupné z: https://uoou. gov.cz/profesional/predavani-osobnich-udaju-do-tretich-zemi-1/predavani-zalozene-na-vhodnych-zarukach-garantovanych- spravcemvyvozcem-udaju/standardni-smluvni-dolozky. [cit. 5. 8. 2025].

ZIBNER, Jan, 2018. Akceptace právní osobnosti v případě umělé inteligence. Revue pro právo a technologie. Roč. 9, č. 17, s. 19–49. ISSN 1804-5383.

SMOLKA, Lucie, HRZINOVÁ, Jana, JIROUŠEK, Václav a MAIXNEROVÁ, Lenka. Autorské právo v éře umělé inteligence: Průvodce pro digitální knihovny v českém a evropském kontextu. Knihovna: knihovnická revue, 2025, roč. 36, č. 2, s. 5–22. ISSN 1801-3252.