La inteligencia artificial generativa ha abierto una de las mayores guerras jurídicas, económicas y culturales del siglo XXI: quién tiene derecho a beneficiarse de millones de obras creadas por otros.
Las grandes tecnológicas sostienen que entrenar modelos con libros, imágenes, artículos y otros contenidos disponibles en internet constituye un «uso legítimo» (fair use) imprescindible para impulsar la innovación. Frente a esta tesis, artistas, escritores, periodistas y medios denuncian una realidad mucho más incómoda: sus obras han sido utilizadas a escala masiva sin consentimiento, sin negociación y, en muchos casos, sin recibir un solo euro.
El conflicto ya ha llegado a los tribunales, pero las respuestas están lejos de ser uniformes. En el Distrito Norte de California, decisiones como Bartz v. Anthropic y Kadrey v. Meta han considerado que el uso de libros para entrenar modelos de lenguaje puede ser altamente transformativo y no sustituye directamente a las obras originales en el mercado.
Pero no existe consenso. En Thomson Reuters v. ROSS Intelligence, el tribunal concluyó que utilizar material protegido para desarrollar un producto competidor no constituye necesariamente un uso legítimo. Y en Andersen v. Stability AI, las demandas de varios artistas han logrado avanzar al considerar los jueces plausible que los modelos incorporen representaciones matemáticas o algorítmicas derivadas de las obras originales.
La batalla, sin embargo, no se libra únicamente en los juzgados. También se juega en los despachos políticos y en la competencia global por dominar la inteligencia artificial. La Oficina del Derecho de Autor de Estados Unidos ha reconocido que la creación de bases de datos para entrenamiento afecta directamente al derecho de reproducción. Al mismo tiempo, la presión por mantener el liderazgo tecnológico empuja en sentido contrario: cualquier restricción severa al entrenamiento de modelos puede ser presentada como una amenaza para la innovación, la competitividad y hasta la seguridad nacional.
Europa ha optado por otra vía. La Ley de IA de la Unión Europea avanza hacia mayores obligaciones de transparencia sobre los datos utilizados para entrenar sistemas generativos. No resuelve todavía el conflicto, pero introduce una pregunta que hasta hace poco las empresas podían esquivar: ¿de dónde procede exactamente el material con el que se ha construido la IA?
Ese es el núcleo del problema.
No se trata de frenar el progreso tecnológico. Se trata de decidir quién paga su coste.
Si empresas valoradas en miles de millones pueden construir productos comerciales utilizando gratuitamente el trabajo acumulado de escritores, artistas y periodistas, el riesgo no es solo jurídico. También es económico y cultural: destruir el incentivo que permite que nuevas obras sigan existiendo.
La solución pasa por mercados de licencias transparentes, sistemas de gestión colectiva y mecanismos de remuneración justos. La inteligencia artificial puede transformar la cultura. Pero no debería hacerlo convirtiendo a sus creadores en materia prima gratuita.
Fuentes consultadas
AI Companies Prevail in Path-Breaking Decisions on Fair Use | Crowell & Moring LLP Cubre los fallos de uso legítimo en Bartz v. Anthropic, Kadrey v. Meta y Thomson Reuters v. ROSS Intelligence.
Andersen v. Stability AI Ltd., — F.Supp.3d —- (2024) Fallo judicial del juez William Orrick sobre las demandas de artistas visuales y la teoría de representaciones algorítmicas.
Courts Split on AI Training Rights – DEV Community Análisis sobre la división judicial, Getty Images v. Stability AI, The New York Times v. OpenAI y marcos regulatorios.
Trump administration sides with OpenAI in lawsuit against New York Times – The Guardian Noticia sobre la postura del gobierno de EE. UU. respecto al uso de obras protegidas para el entrenamiento de IA.
Top Takeaways from Order in the Andersen v. Stability AI Copyright Case | Copyright Alliance Análisis legal sobre infracción directa, inducción y remoción de información de gestión de derechos de autor (CMI).
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