¿Cómo mitigar los riesgos de los derechos de autor en la era de la IA generativa?

En la dinámica era digital, las tecnologías innovadoras remodelan continuamente nuestra realidad. En particular, la IA generativa, con su capacidad para crear contenidos similares a los humanos, introduce complejidades que desafían los marcos jurídicos existentes. Esta evolución nos insta a reconsiderar la aplicabilidad de la actual legislación sobre derechos de autor a las obras generadas por IA. ¿Están nuestros sistemas jurídicos preparados para abordar los problemas específicos que plantea esta tecnología?


En un blog anteriornos adentramos en la encrucijada de la IA generativa y la legislación sobre derechos de autor, explorando los enigmas jurídicos que plantean los sistemas de IA entrenados con material protegido por derechos de autor. Con estos retos al descubierto, la pregunta sigue siendo: ¿cómo podemos navegar y mitigar los posibles riesgos de derechos de autor inherentes a la era de la IA generativa?

Tl cambiante panorama de riesgos de la IA generativa

La IA generativa está transformando rápidamente numerosos sectores, desde los medios de comunicación y el entretenimiento hasta la educación y la sanidad. Sin embargo, estos avances van acompañados de una nueva serie de riesgos tan transformadores como la propia tecnología.


Uno de estos riesgos está relacionado con la infracción de los derechos de autor, un punto de controversia que ha visto un aumento de sentencias judiciales en los últimos años. A medida que los sistemas de IA generativa producen contenidos similares a los humanos a partir de grandes cantidades de datos de entrenamiento, se cruzan inevitablemente con la abundante propiedad intelectual presente en Internet.

Aunque estos sistemas de IA no reproducen explícitamente los contenidos que han consumido, la posibilidad de generar inadvertidamente resultados demasiado similares a material protegido por derechos de autor es real. De hecho, esta posibilidad ha provocado una reevaluación de la capacidad de nuestro marco jurídico actual para gestionar este nuevo e intrincado panorama de riesgos.

Responsabilidad e indemnización

En el ámbito de la legislación sobre derechos de autor y la IA generativa, las cuestiones de responsabilidad y indemnización son cada vez más complejas. Con las empresas invirtiendo en tecnologías de IA a un ritmo sin precedentes, comprender y delimitar la responsabilidad en caso de infracción de los derechos de autor se está convirtiendo en una preocupación acuciante.

Estos dos términos, responsabilidad y indemnizaciónson importantes cuando se habla de IA generativa y derechos de autor:

  • Responsabilidad: En su contexto jurídico, la responsabilidad denota la responsabilidad que asumen las partes implicadas cuando se produce una violación de los derechos de autor. En el ámbito de la IA generativa, esto implica potencialmente a una amplia gama de partes interesadas. Los desarrolladores de sistemas de IA, las organizaciones que despliegan soluciones de IA e incluso los usuarios finales podrían verse obligados a asumir la responsabilidad, dependiendo de las particularidades de cada caso y de las leyes de las jurisdicciones pertinentes.
  • Indemnización: El acto de compensar por daños o pérdidas, la indemnización, adquiere una importancia crítica en este campo emergente. Por ejemplo, los desarrolladores de IA pueden incluir cláusulas de indemnización en sus acuerdos de usuario, eximiéndose de hecho de las consecuencias legales en caso de que sus sistemas de IA infrinjan inadvertidamente las leyes de derechos de autor.

De cara al futuro, estos conceptos establecidos de responsabilidad e indemnización tendrán que adaptarse a un panorama tecnológico en evolución. Tendrán que reflejar una realidad en la que los límites entre las actividades humanas y las impulsadas por la IA se están difuminando.


Navegar por estas complejidades exige un enfoque concertado y con visión de futuro. A medida que nos adentramos en la era de la IA, una comprensión matizada de estas dimensiones jurídicas y sus implicaciones para la IA será un elemento diferenciador clave para las empresas e instituciones. Con una reflexión concienzuda y medidas proactivas, podemos impulsar la revolución de la IA al tiempo que garantizamos la integridad jurídica, promovemos el uso responsable de la IA y defendemos la búsqueda del avance tecnológico.

La importancia de los datos de formación y el proceso de formación

La calidad y la naturaleza de los datos utilizados para entrenar los modelos de IA son fundamentales para determinar sus capacidades y, en consecuencia, su potencial para infringir inadvertidamente las leyes de derechos de autor. El proceso de entrenamiento implica introducir grandes cantidades de datos en un sistema de IA, lo que le permite aprender, adaptarse y generar resultados. Sin embargo, este proceso también introduce el riesgo de violación de los derechos de autor si los datos de entrenamiento incluyen contenidos protegidos por derechos de autor.

El scraping de datos, un método común para recopilar datos de formación, a menudo implica la recopilación de información pública de sitios web, bases de datos y plataformas de medios sociales. Aunque el scraping de datos puede parecer inocuo, puede dar lugar a una infracción de los derechos de autor si los datos escaneados incluyen materiales protegidos por derechos de autor.


Es fundamental comprender la importancia del proceso de formación en las posibles violaciones de los derechos de autor. Las empresas no sólo deben asegurarse de que tienen acceso a datos de formación de alta calidad, sino también de que disponen de los permisos necesarios para utilizar dichos datos con fines de formación. Esto incluye adquirir las licencias necesarias o confirmar de otro modo que el uso de los datos entra en el ámbito del uso justo u otras exenciones legales.


El proceso de formación, en su forma actual, no suele incluir mecanismos que comprueben la presencia de material protegido por derechos de autor en los datos de formación. Sin embargo, esto está cambiando. Los desarrolladores de IA tendrán que integrar salvaguardias en el proceso de formación que puedan detectar posibles infracciones de los derechos de autor y ayudar a evitarlas.

El papel de los usuarios finales

Al considerar las múltiples complejidades que rodean la infracción de los derechos de autor y la IA generativa, no se puede subestimar el papel de los usuarios finales. Los usuarios finales son personas u organizaciones que utilizan contenidos generados por IA, exponiéndose potencialmente a la responsabilidad de los derechos de autor. Sin embargo, es probable que muchos no sean conscientes de las posibles implicaciones legales asociadas al uso de resultados generados por IA.

Consideremos un caso en el que un usuario final aprovecha una plataforma de IA para generar un artículo o una pieza musical. Si el modelo de IA subyacente fue entrenado con contenidos protegidos por derechos de autor, el resultado podría incorporar elementos de ese material protegido por derechos de autor, lo que podría hacer al usuario final responsable de infracción de derechos de autor. Este riesgo es especialmente alto en los casos en que el resultado de la IA se distribuye públicamente o se utiliza con fines comerciales.


A medida que la IA generativa se integra cada vez más en nuestras vidas, es crucial que los usuarios finales comprendan los posibles riesgos legales asociados al uso de contenidos generados por IA. Una mayor concienciación y comprensión puede ayudar a los usuarios finales a sortear posibles problemas de derechos de autor, permitiéndoles utilizar la IA generativa de forma responsable y ética.


Los desarrolladores y las organizaciones de IA podrían considerar la posibilidad de tomar medidas para informar a los usuarios finales sobre posibles problemas de derechos de autor. Esto podría implicar la incorporación de cláusulas de exención de responsabilidad o información sobre derechos de autor en los acuerdos de usuario, la oferta de orientación sobre el uso responsable, o incluso la aplicación de mecanismos que identifiquen y señalen posibles problemas de derechos de autor en los resultados de la IA.


Los usuarios finales, por su parte, pueden protegerse pidiendo garantías a los proveedores de IA. Estas podrían incluir cláusulas de indemnización en los contratos o acuerdos, trasladando de hecho la responsabilidad de cualquier posible infracción de los derechos de autor al proveedor de IA.

Cómo pueden protegerse los desarrolladores y las organizaciones

La IA generativa exige prestar especial atención a la gestión de la propiedad intelectual. Todas las partes interesadas, desde los desarrolladores hasta las organizaciones y los usuarios finales, deben adoptar activamente estrategias y buenas prácticas para mitigar los posibles riesgos relacionados con los derechos de autor.

En la vanguardia de estas estrategias se encuentra el concepto de "datos autorizados", utilizados en el proceso de formación de la IA. Los datos autorizados son esencialmente información para cuyo uso los desarrolladores tienen permisos legales explícitos, ya sea obtenidos a través de licencias, acuerdos o porque el contenido es de dominio público. El uso de datos autorizados mitiga significativamente el riesgo de infracción de los derechos de autor, garantizando así que los materiales de formación utilizados para los modelos de IA cumplen la ley.


Mientras navegamos por estos entresijos legales y éticos, se abre una nueva oportunidad: la modificación y utilización de grandes modelos lingüísticos (LLM) que se entrenan exclusivamente con información libre y con licencia Creative Commons. Con una plétora de contenidos de código abierto disponibles para el entrenamiento de la IA, esta oportunidad presenta una posible resolución a los problemas de derechos de autor al tiempo que fomenta el crecimiento continuo de la IA generativa.


Estos LLM modificados representan una nueva clase de modelos de IA, que respetan las leyes de propiedad intelectual pero siguen siendo capaces de generar contenidos valiosos similares a los humanos. Más allá del uso de información libre y con licencia Creative Commons, los LLM privados podrían personalizarse con restricciones adicionales o "barandillas", garantizando que no ingieran información confidencial o privada. Esta innovación ofrece una vía segura para que las empresas aprovechen la tecnología de IA, salvaguardando su información privada y eludiendo posibles problemas legales relacionados con la infracción de derechos de autor.


Este enfoque no sólo protege a los proveedores de IA y a los usuarios finales de posibles complicaciones legales, sino que también estimula la utilización y proliferación de contenidos de código abierto y de libre acceso. Esta estrategia desvela una solución práctica para las empresas que pretenden aprovechar el poder de la tecnología de IA al tiempo que se ajustan a los principios de la legislación sobre derechos de autor.


Además, los desarrolladores podrían considerar la posibilidad de integrar mecanismos en sus sistemas de IA que señalen posibles problemas de derechos de autor. Estos mecanismos, al detectar contenidos potencialmente protegidos por derechos de autor, ayudan a los usuarios a evitar infracciones involuntarias, lo que supone un nivel añadido de protección tanto para el proveedor de IA como para el usuario final.


Las organizaciones pueden contemplar la incorporación de cláusulas de indemnización en sus acuerdos con desarrolladores y usuarios finales. Estas cláusulas pueden ofrecer una capa de protección contra repercusiones legales en caso de acusaciones de infracción de los derechos de autor.


Adoptar una postura proactiva para mitigar los riesgos de los derechos de autor no solo ayuda a evitar posibles problemas legales, sino que también contribuye a un ecosistema de IA saludable y sostenible. A medida que nos adentramos en la era de la IA generativa, el fomento de una cultura de respeto de los derechos de propiedad intelectual será crucial para liberar todo el potencial de esta tecnología transformadora.

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