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IA generativa: síntesis frente a copia en el debate de derechos de autor

IA generativa: síntesis frente a copia en el debate de derechos de autor

  • Un juez desestima la demanda de derechos de autor contra OpenAI, respaldando que la IA generativa sintetiza en lugar de copiar. La decisión subraya un nuevo enfoque en el uso de datos para entrenar IA.
OpenAi ChatGPT

Un juez federal en Nueva York desestimó el jueves una demanda interpuesta por los medios alternativos Raw Story y AlterNet contra OpenAI, en la que acusaban a la empresa de inteligencia artificial de utilizar artículos sin permiso para entrenar sus modelos de lenguaje.

La jueza Colleen McMahon determinó que los medios no pudieron demostrar un daño concreto, esencial para sustentar la demanda, aunque les permitió presentar una nueva que aborde sus carencias legales. No obstante, McMahon se mostró «escéptica» respecto a que los demandantes logren probar un perjuicio reconocible.

Raw Story y AlterNet, quienes interpusieron la demanda en febrero, sostienen que miles de sus artículos fueron empleados sin autorización para entrenar el popular chatbot , el cual, argumentan, reproduce ocasionalmente material protegido por derechos de autor. Según Matt Topic, abogado de Raw Story en el bufete Loevy + Loevy, la organización está convencida de poder solventar los problemas señalados por la jueza con una versión enmendada de la demanda. Un portavoz de , por su parte, defendió el uso de datos públicos bajo principios de «uso justo» y precedentes legales aceptados.

El conflicto en torno a la Sección 1202(b) de la DMCA

El núcleo de la demanda se centra en la Sección 1202(b) de la Ley de Derechos de Autor Digitales (DMCA, por sus siglas en inglés), que prohíbe la eliminación de «información de gestión de derechos de autor» (CMI) sin autorización. Raw Story y AlterNet argumentaron que OpenAI eliminó dicha información, que incluye nombres de autores y títulos, antes de utilizar sus artículos como material de entrenamiento, lo que constituiría una violación de la DMCA.

Este caso subraya las dificultades de aplicar leyes tradicionales de derechos de autor a sistemas de inteligencia artificial generativa, los cuales suelen sintetizar información en lugar de replicarla textualmente. La jueza McMahon señaló que las mejoras constantes en modelos como ChatGPT reducen la probabilidad de que reproduzcan contenido de forma exacta, y que el tipo de perjuicio alegado no alcanza el umbral necesario para justificar una demanda. Además, la jueza destacó la falta de evidencia convincente de que los modelos de OpenAI replicaran directamente las obras de los demandantes de manera que les causara un daño identificable.

Perspectivas de la ley en casos de IA y derechos de autor

La desestimación de la demanda de Raw Story y AlterNet se suma a una serie de casos en los que los tribunales han mostrado dificultades para extender la protección de la Sección 1202(b) a la inteligencia artificial. En una demanda similar en Texas, otro tribunal rechazó la exigencia de que las reproducciones sean «idénticas» para constituir violación de derechos de autor, mientras que en un caso anterior contra OpenAI promovido por la comediante Sarah Silverman y otros autores, el tribunal sostuvo que no se había demostrado suficientemente que OpenAI eliminara activamente CMI de las obras.

Estos conflictos legales reflejan una creciente división sobre cómo aplicar la Sección 1202(b) en el contexto de modelos de IA. Por una parte, algunos tribunales exigen que los demandantes prueben que las reproducciones infractoras son copias exactas del contenido original, mientras que otros permiten interpretaciones más flexibles, considerando violaciones en reproducciones parciales de las obras.

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Implicaciones de la decisión para creadores y desarrolladores de IA

La decisión de la jueza McMahon representa no solo una victoria para OpenAI, sino un posible precedente sobre cómo los tribunales abordarán demandas similares en el contexto de IA generativa. La jueza enfatizó que, debido a la naturaleza sintetizadora de estos modelos, las demandas que aleguen uso indebido de contenidos protegidos sin pruebas concretas de daño específico podrían enfrentar obstáculos importantes en el futuro.

Para los creadores de contenido, esta decisión plantea el desafío de proteger su obra frente a usos no autorizados en conjuntos de datos de entrenamiento de IA. Soluciones como los acuerdos de licencia, que OpenAI ya ha suscrito con importantes editoriales, podrían establecer un estándar de compensación para evitar conflictos de este tipo.

En cuanto a los desarrolladores y empresas tecnológicas, la decisión subraya la importancia de la transparencia y la documentación en el manejo de datos de entrenamiento, así como de estrategias para cumplir con los estándares de derechos de autor sin violar la normativa vigente. La jueza McMahon dejó la puerta abierta para que los demandantes reformulen la demanda, pero reconoció que existen barreras significativas para superar el umbral de prueba requerido.

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