Volviendo a los días en que una cafetería ponía la radio como música de fondo, la situación en la que un tema musical de un artista podía sonar varias veces al día, a medida que diferentes camareros comenzaban sus turnos y sintonizaban distintas emisoras, parecía completamente simple. Sin embargo, los costos de transacción asociados con el seguimiento de las canciones que se reproducían, su frecuencia y, además, el rastreo de los artistas para pagarles por su trabajo original, habrían sido prohibitivos para el pequeño establecimiento. A pesar de estas dificultades, surgieron organizaciones de derechos no lucrativas, como ASCAP (Sociedad Americana de Compositores, Autores y Editores) y BMI (Broadcast Music, Inc.), que ofrecen un modelo clásico de organización colectiva de derechos. Estas entidades sirven de enlace entre los titulares de derechos de autor y las empresas que reproducen su música, gestionando licencias, controlando el uso y organizando la distribución de regalías, aunque sean pequeñas. Los organismos coordinados como estos crean un sistema que genera una pequeña compensación para los titulares de derechos de autor, y pagar cada vez sería más barato para las empresas de inteligencia artificial que enfrentar una posible multa por infracción masiva.

Sin un acuerdo colectivo de esta naturaleza, solo los grandes actores, como las grandes discográficas o las editoriales, serían capaces de llegar a acuerdos contractuales con los desarrolladores de inteligencia artificial. Los costos de transacción valen la pena para los grandes actores de ambos lados, dado el volumen y el valor del contenido en juego. Sin embargo, para los pequeños jugadores, como un artista solista o una pequeña tienda de herramientas de barrio, el costo de alcanzar un acuerdo sería más alto que el probable retorno. En este sentido, un modelo universal de pago sería lo más adecuado para todos.

Para algunos titulares de derechos de autor hoy en día, llegar a un acuerdo con la industria de la inteligencia artificial generativa puede resultar una idea difícil de aceptar. Algunos propietarios de derechos pueden estar más preocupados por los principios en juego que por los costos de transacción para alcanzar un acuerdo. Otros pueden ver el uso de sus obras en grandes bases de datos de entrenamiento como una incursión intangible, aunque existencial, en su creatividad. Aun otros pueden objetar la imitación de sus prácticas distintivas, aunque tal estilo o imitación no esté protegido por los derechos de autor, como se describe más abajo. Sin embargo, arrojar sus zapatos al engranaje puede ser más caprichoso que efectivo. Aunque alcanzar un acuerdo con los infractores pueda parecer odioso para algunos, podría ser finalmente preferible a las alternativas.

El adagio, aunque cínico, de un cartoon político de 1916 resulta especialmente apropiado. Parafraseando, incluso cuando alguien dice “no se trata del dinero, es el principio”, en realidad, es el dinero. En otras palabras, los principios pueden ceder, o al menos satisfacerse, cuando el dinero está sobre la mesa. Este adagio también se alinea con los fundamentos teóricos de la propiedad intelectual en los Estados Unidos. Como se discutió en la primera parte, estos fundamentos son casi enteramente utilitaristas en el sentido económico del término. Un sistema de pago razonable y contractual, que ofrezca un beneficio económico para la sociedad en su conjunto, encaja perfectamente dentro de la orientación teórica de los regímenes de propiedad intelectual en los EE. UU.

Aparte de las posibles soluciones contractuales, es posible que surjan soluciones técnicas en un futuro cercano. Una categoría de soluciones técnicas implica que los propietarios de derechos de autor construyan sus propias defensas: haciendo más difícil que las empresas de inteligencia artificial encuentren y utilicen sus datos con derechos de autor para fines de entrenamiento. Ya existen muchas empresas que solicitan la eliminación de sus datos de Common Crawl para evitar que sean utilizados en este u otro contexto. En lugar de encontrar todo en esta tienda única y gratuita, las empresas que entrenen modelos tendrían que buscar datos en fuentes menos convenientes, menos inclusivas o más caras. Las empresas también podrían poner más de sus datos detrás de muros de pago o intentar limitar el tiempo en que los datos permanecen en internet.

Una tercera posibilidad consiste en hacer que los datos con derechos de autor sean inutilizables para el entrenamiento de modelos. Herramientas como Nightshade, una compañía que ha desarrollado una tecnología que convierte los materiales con derechos de autor en una especie de “pastilla venenosa”, ya existen. Si se usan como datos de entrenamiento, pueden dañar permanentemente un modelo de inteligencia artificial. Es probable que veamos este tipo de enfoques con mayor frecuencia, aunque no sin posibles riesgos legales. Estas tecnologías presagian lo que eventualmente podría convertirse en una especie de carrera armamentista en el ámbito del entrenamiento de modelos de IA, con cada parte tratando de desarrollar soluciones tecnológicas para obtener ventaja o, al menos, limitar las tecnologías del otro.

Otra categoría de soluciones técnicas se centra en cómo la tecnología será percibida por los jueces y el público en general, es decir, en hacer más fácil que los tribunales encuentren el uso justo. Aunque esto es solo tenuemente técnico, una empresa podría asegurarse de que toda su comunicación interna y externa demuestre claramente que la intención de su modelo de IA es transformadora. Una empresa de IA que se enfoque consistentemente en promover la generación de salidas novedosas, demostrando una clara intención de que el modelo no se utilice para crear obras infractoras, estaría en una posición mucho mejor que Grokster, que promovía activamente la infracción. De manera similar, las empresas de IA podrían seguir el ejemplo de Google Books y encontrar formas de limitar el tamaño de la salida a fragmentos, si no en todos los casos, al menos cuando una entrada parezca propensa a generar una salida de material con derechos de autor.

A pesar de que limitar la longitud del material utilizado en el proceso de entrenamiento puede ser difícil, también puede haber mecanismos de autocontrol disponibles para las empresas de IA con el fin de limitar sus infracciones. A diferencia de los motores de búsqueda tradicionales, que buscan una cadena de palabras específica, los sistemas de IA generativa pueden responder a consultas que se relacionan simultáneamente con diferentes partes de un texto, identificando patrones. Esto típicamente requiere entrenamiento sobre el texto completo. El proceso de entrenamiento, sin embargo, tiene más posibilidades de argumentar que el uso es “transformador” y que cumple con la definición de uso justo si, al final, la respuesta a una consulta del usuario no es sustancialmente similar a la obra original. Con esto en mente, los modelos de IA generativa podrían desarrollarse de manera que el sistema pase cada respuesta a través de una prueba rápida, similar a las herramientas actuales para detectar plagio. Los propietarios de derechos de autor podrían argumentar que ejecutar la respuesta a través de una verificación de plagio equivale a hacer una “copia”, pero la empresa del modelo tendría un argumento sólido de que su acción constituye un uso justo.

Finalmente, los creadores de modelos de IA podrían incluso encontrar maneras de entrenar modelos sin necesidad de copiar en absoluto, lo que es una especulación técnica que va más allá del alcance de este libro. Sin embargo, al menos es concebible que los desarrollos futuros permitan el entrenamiento de modelos simplemente examinando el contenido de un enlace sin descargar esos contenidos o crear algo que se pueda interpretar como una copia.

¿Cómo la inteligencia artificial desafía la concepción y el valor de la propiedad intelectual?

La Constitución de los Estados Unidos, a pesar de no ser un documento extenso, contiene en su redacción entre la autorización al Congreso para establecer el servicio postal y la creación de tribunales inferiores, el poder "para promover el progreso de la ciencia y las artes útiles, asegurando durante tiempos limitados a autores e inventores el derecho exclusivo a sus respectivos escritos y descubrimientos". Este fragmento, aunque corto, nos revela la anticipación de los padres fundadores sobre la necesidad de proteger los productos de un país joven, en constante evolución. Desde entonces, la constitución de derechos de autor y patentes ha sido complementada por el desarrollo del derecho consuetudinario en torno a los secretos comerciales y su peculiar pariente, las marcas registradas. Juntos, estos elementos forman los pilares básicos de lo que se conoce como propiedad intelectual (PI).

Durante siglos, los conceptos fundamentales sobre lo que debe ser protegido por propiedad intelectual y las razones para hacerlo han permanecido estables. A pesar de las transformaciones tecnológicas profundas que marcaron la revolución industrial, la revolución digital, y la proliferación de internet, smartphones y redes sociales, estos conceptos siguen siendo válidos. Sin embargo, la inteligencia artificial (IA) plantea un desafío único. Las tecnologías emergentes que caen bajo el paraguas de la IA parecen estar sacudiendo los cimientos mismos de la propiedad intelectual y nuestra idea de lo que merece ser protegido.

Hoy, mucho del debate legal y académico sobre la inteligencia artificial se centra en cómo los sistemas generativos de IA podrían, a través de sus operaciones, vulnerar derechos de propiedad intelectual ya establecidos. Un tema primordial en este debate es la cuestión de si los sistemas de IA, al basarse en datos extraídos de la internet (gran parte de los cuales está protegido por derechos de autor), podrían estar reproduciendo material sin el consentimiento adecuado, infringiendo los derechos de propiedad intelectual. Otro enfoque se refiere a si las creaciones generadas o co-creadas por sistemas de IA deberían recibir protección propia, como si la IA fuera capaz de actuar como creadora y, por ende, merecedora de derechos de propiedad intelectual.

Sin embargo, uno de los temas menos explorados es cómo, a medida que la IA se integra cada vez más en la sociedad, puede desencadenar una revisión profunda de los fundamentos mismos sobre lo que decidimos proteger bajo la propiedad intelectual, llevando a una reconsideración de cómo esta propiedad deriva su valor. Usando el lenguaje de la Constitución, nuestra imagen implícita del "progreso" que esperamos "promover" y los estándares que utilizamos para evaluar el valor de las contribuciones humanas a ese progreso, están siendo, silenciosamente, puestos en riesgo por el acelerado avance de la IA.

En particular, la IA tiene el potencial de reducir significativamente el ámbito de invención, expresión, secretos o reputación, es decir, los campos que abarca la propiedad intelectual. Esta tecnología puede disminuir el espacio que antes estaba disponible para los contribuyentes humanos. Además, la IA puede disminuir la propuesta de valor de los propios regímenes de propiedad intelectual al poner en duda la eficacia y el propósito de estos sistemas legales, lo que podría minar la confianza de la sociedad en ellos.

Las transformaciones que está generando la IA presentan preguntas existenciales para la concepción social de la invención humana. La palabra “existencial” no se usa en el sentido moderno de amenazar la existencia de algo, sino en un sentido filosófico más amplio, referido a la exploración del significado y valor de la existencia misma. En este caso, el problema radica en el propósito y valor de la propiedad intelectual, junto con sus implicaciones para la valoración de las invenciones humanas.

Frente a este panorama cambiante, no podemos actuar como los saboteadores de la proverbial historia, lanzando nuestros "zuecos" al mecanismo con la esperanza de detener sus engranajes. La marcha de la tecnología rara vez retrocede, y lo más prudente es adaptarse a ella. También debemos tener cuidado de no confundir nuestras preocupaciones sobre las amenazas de la IA con la tarea de redefinir los límites de la propiedad intelectual. Los conceptos teóricos sobre propiedad intelectual no están diseñados para llevar sobre sus hombros las grandes cuestiones morales que a menudo surgen con los cambios tecnológicos. En lugar de ello, la sociedad ha creado otras formas de regulación, como las leyes laborales para proteger a los trabajadores en la revolución industrial, los códigos penales que prohíben la posesión de herramientas de robo, o la regulación de la financiación federal para la investigación de edición genética en humanos, que abordan estas preocupaciones éticas.

Por último, debemos tener en cuenta nuestra tendencia humana a insistir en la primacía de nuestras propias contribuciones a la innovación. Medir el valor humano según nuestras contribuciones individuales o colectivas a la propiedad intelectual es un error. La innovación tecnológica es el producto de la creatividad humana. Los sistemas de IA creados por los humanos pueden, en ciertas circunstancias, ser capaces de generar creaciones e invenciones mejores que las nuestras. Esto podría llevar a que los sistemas de propiedad intelectual lleguen a considerar insuficientes muchas contribuciones humanas para ser reconocidas. Sin embargo, no debemos ver este desarrollo como una pérdida, al igual que no consideramos una pérdida cuando nuestros descendientes despliegan talentos superiores a los nuestros. Sí, sus talentos pueden hacer que los nuestros queden opacados, pero no existirían sin nosotros. En este contexto evolucionado, quizás sea sabio recordar las palabras del teólogo inglés Robert South: “si hay alguna medida más verdadera de un hombre que por lo que hace, debe ser por lo que da”. Es decir, lo que decidimos proteger debe estar limitado por el valor de la contribución que representa.

La IA, al forzarnos a recalibrar nuestra concepción de lo que constituye una contribución extraordinaria, también tendrá que recalibrar los límites de lo que puede ser protegido. El cambio, no obstante, no es necesariamente negativo. De hecho, muchos sostienen que los regímenes de propiedad intelectual de los Estados Unidos necesitan una revisión. La expansión de la ley de propiedad intelectual durante las últimas décadas ha generado una gran cantidad de críticas. En última instancia, la IA podría actuar como un contrapeso, ayudando a recortar algunos aspectos de la ley de propiedad intelectual.

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