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Los modelos de inteligencia artificial generativa han generado un debate cada vez más intenso sobre si el proceso de entrenamiento de estas tecnologías infringe los derechos de autor. La discusión se complica aún más por la variedad de puntos de vista que existen sobre este tema, pero muchos coinciden en un aspecto fundamental: es crucial evitar caer en una “aplicación excesiva de los derechos de autor”, ya que esto podría socavar el potencial democrático y igualitario de la inteligencia artificial generativa. Las demandas actuales relacionadas con la inteligencia artificial ofrecen un campo de pruebas interesante donde los lectores pueden desarrollar o poner a prueba sus propias opiniones. Las circunstancias varían entre los casos y probablemente seguirán evolucionando, pero las preguntas jurídicas que plantean son profundamente intrigantes.
El primer aspecto a considerar en estos casos es el proceso inicial del entrenamiento, en el cual se pueden recopilar hasta un cuatrillón de bytes de datos de Internet para entrenar el modelo. Si los propietarios de los derechos de autor logran demostrar que algunos de sus materiales protegidos se encuentran dentro de estos vastos conjuntos de datos, el simple acto de descargar la información podría constituir una “copia”. Es importante destacar que este acto ocurre antes de que el sistema comience a procesar los datos para desarrollar patrones y probabilidades. De hecho, la descarga inicial podría considerarse como una forma de copia, independientemente de lo que suceda más adelante en el proceso de entrenamiento. Así, este es uno de los aspectos más claros: la copia, aunque no es el final del análisis, es una de las cuestiones más fáciles de resolver.
Sin embargo, la verdadera pregunta radica en determinar si esa copia inicial puede considerarse un uso justo. El proceso de entrenamiento de los modelos de IA generativa es similar a los casos de copias intermedias en otros contextos, como en la industria de los videojuegos, donde el objetivo no es copiar el trabajo del competidor, sino asegurar la compatibilidad. En la mayoría de los casos, los tribunales han considerado que las copias intermedias pueden ser un uso justo, pero los resultados pueden variar según las circunstancias. Estas circunstancias se evalúan a través de los factores establecidos en la doctrina del uso justo.
El primer factor del uso justo evalúa el propósito y carácter del uso, especialmente si el propósito es transformativo. El uso transformativo, según la Corte Suprema de EE.UU., implica la adición de algo nuevo que tiene un propósito o carácter diferente al original. En el caso de los modelos de IA generativa, la cuestión principal será si la creación de estos sistemas puede considerarse un uso transformativo. Por un lado, los tribunales podrían ver los modelos de IA generativa de manera similar a los motores de búsqueda que muestran imágenes en miniatura o al proyecto Google Books que sube copias de libros de bibliotecas. Por otro lado, la Corte Suprema podría decidir reducir significativamente el espacio legal que se ha otorgado a estas nuevas tecnologías, especialmente después de que los tribunales de apelación se hayan pronunciado al respecto.
Un segundo factor a considerar es el impacto que el modelo tiene en el mercado de los propietarios de derechos de autor. Este aspecto puede ser más complicado, especialmente en algunas etapas del proceso. El derecho de autor diferencia entre una nueva obra que sustituye directamente a una obra original, lo cual podría ser problemático, y una nueva obra que ofrece opciones adicionales a los consumidores, pero que reduce el mercado del trabajo original. Por ejemplo, una parodia de una canción popular podría reducir las ventas de la original, pero el derecho de autor consideraría este uso como justo, ya que la parodia no sustituye el trabajo original, sino que lo comenta. De manera similar, un modelo de IA generativa que proporciona nuevas formas de acceder a materiales no protegidos, como un itinerario para un viaje a Italia, podría estar realizando un uso justo, incluso si la Oficina de Turismo italiana preferiría que los usuarios visitaran su página web para consultar los anuncios.
Por otro lado, si un modelo de IA generativa tiene la capacidad de crear logotipos completamente nuevos en cuestión de segundos, gracias a su entrenamiento con todos los logotipos disponibles públicamente en Internet, el mercado para los logotipos creados por artistas humanos podría colapsar. Esto reduciría drásticamente el costo de adquirir un logotipo, y presumiblemente disminuiría el valor de los logotipos existentes. Aunque este es un efecto negativo en el mercado, no se debe a que el modelo de IA esté ofreciendo copias directas del trabajo, sino a la creación de nuevas obras a un ritmo y con un costo muy inferiores a los de los artistas humanos.
El aspecto más complejo para los modelos de IA generativa ocurre cuando las respuestas del modelo contienen una cantidad considerable de expresión protegida por derechos de autor, como cuando hay memorización de obras específicas. La memorización plantea un reto directo para el potencial del mercado de la obra original. Si un modelo de IA genera una respuesta que sustituye la obra de un autor que mantiene su contenido detrás de un muro de pago, esa respuesta podría estar sustituyendo el mercado del propietario de los derechos.
Los factores dos y tres del uso justo son, en su mayoría, más fáciles de analizar si se considera que el propósito del modelo de IA es transformativo. El segundo factor evalúa la naturaleza de la obra original, protegiendo en mayor medida las obras creativas tradicionales que el software de computadora. El tercer factor examina la cantidad de la obra copiada, considerando que si se alega que un uso es justo, no se debe copiar más de lo necesario. Si un tribunal determina que la creación de un modelo de IA generativa constituye un propósito suficientemente transformativo, entonces copiar la totalidad del trabajo original podría ser necesario para lograr ese propósito. Los tribunales han fallado a favor del uso justo cuando la totalidad de la obra era necesaria para el uso apropiado.
Finalmente, surge la pregunta de si el modelo de IA debe considerarse como un contenedor de copias de la obra original una vez que se ha completado el proceso de entrenamiento. A pesar de que puede parecer que el modelo debe contener copias del trabajo original, la realidad es que la información contenida en un modelo de IA es muy diferente a una simple copia o a una versión simplificada de la obra original. Los parámetros del modelo son estructuras matemáticas que asignan diferentes niveles de importancia a patrones y conexiones detectados durante el proceso de entrenamiento. Estas estructuras no tienen correlaciones directas con los datos originales, sino que emergen de un proceso de interacción entre los diversos datos durante el entrenamiento.
¿Cómo las Creaciones Generadas por IA Cambiarán el Derecho de Propiedad Intelectual?
El avance de la inteligencia artificial (IA) ha transformado de manera significativa el panorama de la creación artística y tecnológica. Este cambio está suscitando profundas cuestiones sobre la propiedad intelectual, particularmente en áreas como el derecho de autor y la patente. En la actualidad, los debates sobre la aplicabilidad de la propiedad intelectual a las obras generadas por IA reflejan una serie de tensiones entre el tradicional concepto de autoría humana y las capacidades cada vez mayores de las máquinas para producir contenido autónomamente.
El concepto de "derechos de autor" siempre ha estado intrínsecamente ligado a la creatividad humana, pero la aparición de sistemas de IA capaces de generar obras originales plantea la pregunta de si el autor de una obra generada por IA puede ser considerado, de alguna manera, un humano. En particular, la capacidad de las IA para producir creaciones a partir de simples comandos, o "prompts", plantea nuevos desafíos. Algunos expertos, como Mark Lemley, defienden un enfoque "limitado basado en el prompt", sugiriendo que no la obra en sí, sino el acto de dar la indicación precisa, debe ser lo que reciba la protección de derechos de autor. Este enfoque cuestiona la necesidad de protección para una obra generada por IA si el esfuerzo humano involucrado es mínimo, y sostiene que la habilidad para crear el prompt adecuado podría considerarse una forma de arte en sí misma.
Sin embargo, otros académicos plantean que las obras generadas por IA deberían tener la misma consideración que aquellas creadas por humanos, debido a la dificultad inherente para distinguir entre las obras hechas por una máquina y las creadas por una persona. Annemarie Bridy, por ejemplo, en un artículo de 2011, argumentó que la persona que desarrolla el software generativo es, en efecto, el autor de las obras que este software produce. Este tipo de visión resalta el concepto de autoría como una cadena en la que el programador, aunque no es el creador directo de la obra final, es el autor de la herramienta que posibilita su creación. Sin embargo, esto enfrenta el reto de la estructura de autoría en la que las máquinas desempeñan un papel creciente.
A pesar de los esfuerzos por adaptar la ley a estas nuevas realidades, la mayoría de las obras generadas por IA actuales requieren de una intervención humana mínima, lo que ha llevado a la Oficina de Derechos de Autor de Estados Unidos a rechazar consistentemente las solicitudes de protección para estas creaciones. Los modelos de IA de la actualidad, aunque impresionantes, aún producen resultados poco predecibles, lo que dificulta otorgarles el mismo estatus que una obra de arte convencional, donde el resultado final es generalmente más coherente. Sin embargo, es posible que en el futuro, cuando los modelos de IA sean capaces de responder de manera más precisa y controlada, el panorama legal cambie, y los sistemas de IA sean tratados como herramientas artísticas, como pinceles o cámaras, en el proceso de creación.
En cuanto a las patentes, el sistema de patentes también ha estado lidiando con el papel de la IA. La Oficina de Patentes y Marcas de Estados Unidos ha sido clara en que su objetivo es incentivar la "ingenio humano". En este contexto, la contribución humana es esencial para que una invención sea patentable, lo que implica que las invenciones creadas con la ayuda de IA deben mostrar una contribución significativa de un ser humano para ser consideradas patentables. No obstante, existen incertidumbres en cuanto a cuánta intervención humana es suficiente para que una invención sea considerada "humana". Como se observa en varios ejemplos hipotéticos proporcionados por la Oficina de Patentes, algunas invenciones asistidas por IA podrían ser patentadas si la contribución humana es clara, mientras que otras, debido a la naturaleza autónoma de la IA, podrían quedar fuera de la protección de patentes.
El debate sobre las patentes y los derechos de autor relacionados con las creaciones generadas por IA no tiene una solución clara y es probable que se mantenga así durante algún tiempo. La complejidad radica en la capacidad de la IA para producir resultados autónomos que no siempre son fácilmente atribuibles a un creador humano específico. Los desarrollos futuros podrían llevarnos a un punto en el que las IA sean vistas no solo como herramientas, sino como entidades que juegan un papel activo en el proceso creativo y de invención, lo que modificaría profundamente las bases sobre las que se fundamentan las leyes de propiedad intelectual.
En el ámbito de los "deepfakes" y el derecho a la privacidad, el impacto de la IA se extiende más allá de la propiedad intelectual. La creación de imágenes y videos falsificados que imitan la identidad de una persona ha creado nuevas preguntas sobre el control que los individuos tienen sobre su imagen y su voz. Este derecho a la privacidad, o derecho de publicidad, otorga a las personas el poder de controlar cómo se utiliza su identidad, pero con el aumento de las herramientas de IA que permiten crear representaciones falsas con gran realismo, la protección de este derecho se ve seriamente desafiada. El uso de la IA para crear estos "deepfakes" plantea riesgos significativos en términos de daño a la reputación, difamación y otros perjuicios.
Es esencial que la sociedad comience a reconocer los riesgos asociados con el uso de la IA en áreas como la creación de contenido audiovisual y el impacto en los derechos personales. La ley debe adaptarse a estas nuevas realidades, garantizando que los individuos puedan mantener el control sobre su identidad en el mundo digital, sin que el uso de la IA para crear representaciones falsas se convierta en una herramienta para el abuso.
¿Puede la propiedad intelectual sobrevivir en una era donde la inteligencia artificial redefine la creatividad y el valor?
La aparición de la inteligencia artificial no solo ha revolucionado los medios de creación, sino que ha socavado silenciosamente los fundamentos sobre los cuales descansa todo el régimen de la propiedad intelectual. En un mundo donde las máquinas no solo reproducen, sino también originan obras, fórmulas, soluciones técnicas y hasta estilos artísticos, surge una pregunta inquietante: ¿qué queda para el autor humano? Y aún más profundamente, ¿qué queda del valor mismo de la propiedad intelectual?
Cuando una obra puede ser producida completamente por una IA, y cuando esa obra es capaz de simular con fidelidad cualquier estilo humano previamente registrado, el espacio para la innovación y la expresión humana se contrae drásticamente. La paradoja es evidente: cuanto más se protege un estilo individual del plagio mediante el uso de la IA, menos espacio queda para que surjan nuevas corrientes creativas. El impresionismo, el cubismo, el fotorrealismo o el puntillismo quizás nunca habrían nacido en un sistema donde los primeros en adoptar un estilo lo consolidan como su propiedad intangible. Defender la originalidad bajo este prisma, paradójicamente, limita la posibilidad de futuras originalidades.
La defensa contra la infracción de derechos de autor, facilitada por herramientas de IA que encuentran precedentes estilísticos y conceptuales en vastas bases de datos de obras previas, funciona como un arma de doble filo. Protege al supuesto infractor, sí, pero al mismo tiempo demuestra que cada nueva creación está inexorablemente conectada con todo lo que le precede. El resultado: menos espacio para lo verdaderamente nuevo, y más dependencia de un espejo retrovisor que refleja a todas nuestras musas, conscientes o no, explícitas u opacas.
El régimen de propiedad intelectual —copyrights, patentes, secretos comerciales, marcas— se encuentra ante una prueba de legitimidad sin precedentes. La IA eleva el umbral de lo que se considera novedoso, inventivo, o siquiera secreto. Aumenta la capacidad de encontrar precedentes, ya no solo técnicos, sino también estilísticos, expresivos o simbólicos. Esta hiperreferencialidad de la IA amenaza con erosionar el valor que históricamente se ha conferido a las creaciones humanas por el simple hecho de haber sido únicas.
Pero el problema no se limita al contenido de la protección. También afecta al régimen mismo: su estructura conceptual, su razón de ser. Toda forma de propiedad intelectual es un derecho intangible que protege cosas igualmente intangibles. No se protege el papel con la fórmula, sino la fórmula misma; no se protege el libro físico, sino la expresión contenida en él; no se protege la botella de soda, sino la marca que representa. Es un sistema construido sobre ficciones jurídicas que solo funcionan mientras colectivamente creamos en ellas.
La analogía más directa es el dinero. Su valor no reside en el papel o el metal, sino en el mito compartido de que ese papel o ese metal representa poder adquisitivo. De la misma manera, la propiedad intelectual depende de la creencia común en que una idea, una expresión, un secreto o una reputación poseen valor propio y merecen protección legal. Cuando esa creencia se erosiona —cuando se demuestra que todo puede ser replicado, predicho o generado por una máquina— la estructura completa corre el riesgo de colapsar, no desde fuera, sino desde dentro, como una ficción que ha dejado de ser creíble.
El problema se amplifica cuando recordamos que incluso los pilares del derecho se basan en ficciones operativas. Una corporación no es una persona, pero la tratamos como tal; los datos no son tangibles, pero los legisladores insisten en tratarlos como si lo fueran. Esta capacidad de mitificación, esencial para el funcionamiento de la ley, se convierte en un punto débil cuando la IA, desprovista de creencias o ficciones, comienza a operar con frialdad lógica sobre aquello que nosotros aún necesitamos imaginar para que tenga sentido.
Frente a esto, lo que está en juego no es simplemente la protección de obras individuales, sino la vigencia de un sistema basado en la confianza en lo invisible, lo intangible, lo acordado. Si la creatividad humana ya no puede diferenciarse con claridad de los productos generados algorítmicamente; si cada invención puede ser deconstruida como una recombinación estadística de antecedentes; si cada secreto puede ser anticipado por modelos predictivos, entonces lo que se desmorona no es una industria, sino una convención. Una forma de atribuir valor. Una manera de entender qué significa crear.
La consecuencia es un estrechamiento progresivo del espacio disponible para la invención, en particular la invención humana. Las exigencias para demostrar originalidad, novedad o incluso posesión de un secreto aumentan, mientras que las herramientas para impugnar esa originalidad, esa novedad o esa exclusividad se perfeccionan. El resultado es una inversión perversa: lo que antes era un sistema diseñado para fomentar la creatividad, podría convertirse en un sistema que inhibe todo lo que no pueda distinguirse radicalmente del pasado.
Es crucial comprender que la amenaza no radica solo en la capacidad técnica de la inteligencia artificial, sino en la manera en que esa capacidad reconfigura los marcos de referencia sobre los cuales se construye el valor de lo intelectual. Porque si el valor de una obra, de una idea o de una marca depende de nuestra fe colectiva en su singularidad, ¿qué sucede cuando esa fe se diluye ante la ubicuidad de las simulaciones?
¿Cómo funciona la inteligencia artificial en la comprensión de datos complejos?
El proceso de aprendizaje de la inteligencia artificial puede compararse con una expedición en la que guías exploran un vasto y complicado territorio lleno de información dispersa y aparentemente caótica. Durante la fase inicial de entrenamiento, los guías se encuentran en un espacio multidimensional, donde miles de puntos de información están esparcidos de manera aleatoria. Estos puntos representan fragmentos de datos que, en su conjunto, contienen una imagen completa de una ciudad o cualquier otro entorno que se esté modelando, pero cada fragmento es independiente y carece de conexión con los demás.
En esta fase inicial, los guías no tienen idea de las relaciones entre los puntos de información. Comienzan su exploración de manera completamente aleatoria, saltando de un punto a otro sin saber a qué se enfrentan. Uno de los guías podría encontrarse en un punto que representa el Monumento a Lincoln, sin saberlo. Otro podría aterrizar en las aguas del río Potomac, sintiendo la fluidez del agua sin comprender inmediatamente su relación con la geografía de la ciudad. Así comienza el proceso de descubrimiento: un punto en el mapa es tocado, se ajustan las coordenadas, y eventualmente, el guía llega a un lugar que puede identificar, como un monumento o un cuerpo de agua.
Es en este momento cuando comienza el verdadero aprendizaje. Una vez que un guía descubre algo concreto, como el Monumento a Lincoln, puede entonces intentar predecir fragmentos de información relacionados con ese lugar a partir de los datos dispersos. Por ejemplo, podría intentar predecir una secuencia que describa el monumento y sus características. Al principio, las predicciones son extremadamente imprecisas, como si el guía sugiriera que el monumento es una representación de algo completamente ajeno a la realidad, como un "viaje a la luna". Sin embargo, tras cada error, el modelo realiza ajustes finos en sus "perillas de importancia", ajustando la relación entre el Monumento a Lincoln y conceptos como "historia", "Abraham Lincoln" o "marble", mientras debilita los vínculos con ideas irrelevantes.
A través de este proceso de prueba y error, los guías mejoran su capacidad para identificar patrones y conexiones dentro del vasto conjunto de datos. A medida que los guías ajustan sus parámetros, se especializan en diferentes áreas: algunos se concentran en los monumentos, otros en los cuerpos de agua, y algunos más en las conexiones abstractas, como el poder o la administración, representados por lugares como la Casa Blanca y el Congreso.
Este proceso, que podría parecer caótico en un principio, es clave para la creación de un "mapa" de conocimiento, en el que los puntos de información se agrupan de acuerdo con las relaciones que comparten. Con el tiempo, los guías desarrollan un modelo complejo de la ciudad, no solo en términos de sus componentes físicos, sino también de sus estructuras abstractas, como la política y la historia.
El modelo de inteligencia artificial no se detiene en una única expedición. A lo largo de múltiples iteraciones, los guías siguen ajustando sus mapas, perfeccionando su capacidad para predecir y conectar la información. Después de millones de intentos y ajustes, el modelo alcanza un nivel de precisión tal que las relaciones entre los puntos de información están claramente definidas. Esto no significa que el mapa esté estático, sino que ha alcanzado un estado en el que es capaz de generar respuestas precisas a nuevas consultas, basadas en los patrones aprendidos durante el proceso de entrenamiento.
Es importante destacar que la precisión de este modelo no surge de una única exploración, sino de una serie de iteraciones y ajustes meticulosos. Cada vez que el modelo hace una predicción y comete un error, aprende y ajusta sus parámetros. Estos ajustes continúan hasta que, al final, los guías han procesado miles de millones de secuencias y han realizado billones de pequeños ajustes en sus mapas.
El proceso de entrenamiento puede parecer largo y complicado, pero es fundamental para el desarrollo de un modelo de inteligencia artificial eficiente. Cada nueva "expedición" mejora la comprensión del sistema y acerca a la inteligencia artificial a una representación precisa y útil de los datos. Este método de aprendizaje incremental y basado en prueba y error es la base de muchos sistemas de IA que ahora utilizan grandes cantidades de datos para resolver problemas complejos.
A lo largo de todo este proceso, la inteligencia artificial no solo aprende a identificar patrones, sino que también ajusta constantemente la relación entre los elementos de datos, lo que le permite ofrecer resultados cada vez más acertados y especializados. Este proceso de aprendizaje continuo es lo que permite a los sistemas de IA adaptarse y mejorar a medida que reciben más información.
En este contexto, es crucial entender que la inteligencia artificial no trabaja en base a un conocimiento preestablecido, sino que crea su propio entendimiento del mundo a partir de la información que se le proporciona. El modelo no es simplemente una base de datos estática, sino una estructura dinámica que evoluciona continuamente a través de ajustes y perfeccionamientos.