¿Qué es uso justo? Tribunal Supremo de EE.UU. se pronuncia sobre el dilema de los derechos de autor de la IA
Los modelos de inteligencia artificial generativa, como ChatGPT de OpenAI, se entrenan alimentándolos con ingentes cantidades de datos, pero ¿qué ocurre cuando estos datos están protegidos por derechos de autor?
Pues bien, los demandados en una serie de pleitos que actualmente se abren camino en los tribunales alegan que el proceso vulnera la protección de sus derechos de autor.
Por ejemplo, el 3 de febrero, el proveedor de fotos de archivo Getty Images demandó a la empresa de inteligencia artificial Stability AI, alegando que copió más de 12 millones de fotos de sus colecciones como parte de un esfuerzo por crear un negocio competidor. En la demanda se señala:
“Basándose en la propiedad intelectual de Getty Images y otros titulares de derechos de autor, Stability AI ha creado un modelo de generación de imágenes llamado Stable Diffusion que utiliza la inteligencia artificial para ofrecer imágenes sintetizadas por ordenador en respuesta a indicaciones de texto”.
Mientras la Comisión Europea y otras regiones se apresuran a elaborar normativas para seguir el ritmo del rápido desarrollo de la IA, la cuestión de si el entrenamiento de modelos de IA utilizando obras protegidas por derechos de autor constituye una infracción puede decidirse en casos judiciales como éste.
La cuestión es todo un tema de debate y, en una audiencia celebrada el 16 de mayo en el Comité Judicial del Senado, la senadora Marsha Blackburn interrogó al CEO de OpenAI, Sam Altman, sobre el tema.
Aunque Altman señaló que “los creadores merecen tener el control sobre cómo se utilizan sus creaciones”, se abstuvo de comprometerse a no formar a ChatGPT para que utilice obras protegidas por derechos de autor sin consentimiento, sugiriendo en cambio que su empresa estaba trabajando con los creadores para garantizar que se les compense de alguna manera.
Las empresas de IA argumentan el “uso transformador”
Las empresas de IA suelen argumentar que sus modelos no infringen las leyes de derechos de autor porque transforman la obra original, por lo que se consideran de uso justo, al menos según la legislación estadounidense.
El “uso justo” es una doctrina estadounidense que permite el uso limitado de datos protegidos por derechos de autor sin necesidad de obtener permiso del titular de los mismos.
Algunos de los factores clave que se tienen en cuenta a la hora de determinar si el uso de material protegido por derechos de autor se clasifica como uso legítimo son la finalidad del uso -en particular, si se utiliza con fines comerciales- y si amenaza el medio de vida del creador original al competir con sus obras.
La dictamen de Warhol del Tribunal Supremo
El 18 de mayo, el Tribunal Supremo de Estados Unidos, teniendo en cuenta estos factores, emitió un dictamen que puede desempeñar un papel importante en el futuro de la IA generativa.
La sentencia en el caso Andy Warhol Foundation for the Visual Arts contra Goldsmith dictaminó que la obra del famoso artista Andy Warhol “Orange Prince” de 1984 infringía los derechos de la fotógrafa de rock Lynn Goldsmith, pues la obra estaba destinada a un uso comercial y, por tanto, no podía acogerse a la exención por uso leal.
Aunque la sentencia no modifica la legislación sobre derechos de autor, aclara cómo se define el uso transformador.
Mitch Glazier, presidente y director general de la Recording Industry Association of America -una organización de defensa de la música-, agradeció la decisión y señaló que “las alegaciones de ‘uso transformativo’ no pueden socavar los derechos básicos que la Ley de Propiedad Intelectual otorga a todos los creadores”.
“We applaud the Supreme Court’s considered and thoughtful decision that claims of “transformative use” cannot undermine the basic rights given to all creators under the Copyright Act,” says RIAA Chairman & CEO @mitch_glazier. https://t.co/C5iTLr4Mk4 pic.twitter.com/KMHyyXZTA3
— RIAA (@RIAA) May 18, 2023
Dado que muchas empresas de IA venden el acceso a sus modelos de IA después de entrenarlos utilizando las obras de los creadores, el argumento de que están transformando las obras originales y, por tanto, pueden acogerse a la exención por uso leal puede haber quedado sin efecto con la decisión.
No obstante, cabe señalar que no existe un consenso claro.
En un artículo publicado el 23 de mayo, Jon Baumgarten -ex asesor general de la Oficina de Derechos de Autor de EE.UU. que participó en la elaboración de la Ley de Derechos de Autor- afirma que el caso pone de relieve que la cuestión del uso justo depende de muchos factores y sostiene que la afirmación generalizada del actual asesor general de que la IA generativa es uso justo “es excesivamente generalizada, simplificada y concluyente”.
¿Una vía más segura?
Los interrogantes legales que rodean a los modelos generativos de IA entrenados con obras protegidas por derechos de autor han llevado a algunas empresas a restringir en gran medida los datos que se introducen en sus modelos.
Por ejemplo, el 23 de mayo, la empresa de software Adobe anunció el lanzamiento de un modelo de IA generativa llamado Generative Fill, que permite a los usuarios de Photoshop “crear imágenes extraordinarias a partir de una simple indicación de texto”.
Aunque el producto es similar a Stability AI’s Stable Diffusion, el modelo de IA que hace funcionar Generative Fill se entrena utilizando únicamente fotos de archivo de su propia base de datos, lo que -según Adobe- ayuda a garantizar que “no generará contenido basado en el trabajo, las marcas o la propiedad intelectual de otras personas”.
Este puede ser la vía más segura desde el punto de vista legal, pero los modelos de IA sólo son tan buenos como los datos con los que se alimentan, por lo que ChatGPT y otras herramientas populares de IA no serían tan precisas o útiles como lo son hoy si no hubieran raspado enormes cantidades de datos de la web.
Así pues, aunque los creadores puedan sentirse alentados por la reciente decisión sobre Warhol -y no cabe duda de que sus obras deben estar protegidas por la ley de propiedad intelectual-, merece la pena considerar cuál puede ser su efecto más amplio.
Si los modelos generativos de IA sólo pueden entrenarse con datos libres de derechos de autor, ¿qué efecto tendrá eso en la innovación y el crecimiento de la productividad?
Al fin y al cabo, muchos consideran que el crecimiento de la productividad es el factor que más contribuye a elevar el nivel de vida de los ciudadanos de un país, como destaca una famosa cita del destacado economista Paul Krugman en su libro de 1994- The Age of Diminished Expectations:
“La productividad no lo es todo, pero a largo plazo lo es casi todo. La capacidad de un país para mejorar su nivel de vida a lo largo del tiempo depende casi por completo de su capacidad para aumentar su producción por trabajador”.
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