A medida que las herramientas de IA generativa se adoptan ampliamente para crear texto, imágenes, música e incluso software, las cuestiones relacionadas con la propiedad intelectual (PI) y la responsabilidad legal han cobrado protagonismo. A diferencia de los procesos creativos tradicionales, el contenido generado por IA a menudo difumina la línea entre la autoría humana y la producción de la máquina. Esto plantea cuestiones complejas sobre la titularidad, los derechos y la validez legal de las obras generadas por IA.

Preocupaciones sobre derechos de autor

Una cuestión central en este debate es: ¿Puede el contenido creado por un sistema de IA estar protegido por derechos de autor? Y en caso afirmativo, ¿quién debería poseer esos derechos: la persona que utiliza la herramienta de IA, el desarrollador que la creó o la organización que aloja el modelo?

Las leyes de derechos de autor vigentes en muchos países requieren autoría humana para la protección legal. Como resultado, el contenido generado completamente por máquinas puede pasar a ser de dominio público o quedar sin protección bajo las leyes tradicionales de derechos de autor.

Ejemplo

En 2023, un tribunal estadounidense dictaminó que una obra de arte generada por IA presentada para la protección de derechos de autor no podía ser registrada porque carecía de un autor humano.

Direcciones de solución

• Requerir cierto nivel de intervención humana o control creativo para calificar para derechos de autor;
• Desarrollar marcos de atribución de IA donde la responsabilidad sea compartida entre el usuario y la plataforma;
• Actualizar las leyes nacionales para definir con mayor claridad los derechos sobre obras asistidas por máquinas.

Licenciamiento de conjuntos de datos y entrenamiento ético

Otra preocupación creciente se relaciona con cómo se entrenan los modelos generativos. La mayoría de los modelos grandes se entrenan con conjuntos de datos masivos recopilados de internet, que a menudo incluyen imágenes, libros, música y código protegidos por derechos de autor. En muchos casos, estos datos se recopilaron sin permiso, compensación o incluso el conocimiento de los creadores originales.

Ejemplo

Getty Images presentó una demanda contra Stability AI, alegando que la empresa utilizó millones de fotos protegidas por derechos de autor para entrenar su modelo Stable Diffusion sin autorización.

Direcciones de solución

• Adoptar conjuntos de datos abiertos y licenciados para entrenar modelos;
• Crear mecanismos de exclusión voluntaria para artistas y autores;
• Utilizar herramientas de procedencia de datos para rastrear y documentar los orígenes del contenido.

Desarrollos legales y perspectivas globales

Los tribunales y legisladores están comenzando a responder. En Estados Unidos y Reino Unido, los fallos han confirmado que las obras generadas por IA no son elegibles para derechos de autor a menos que un humano haya realizado una contribución creativa sustancial. Mientras tanto, la Ley de IA de la UE incluye disposiciones para la transparencia y trazabilidad en el contenido generado por IA, especialmente en el uso comercial.

Ejemplo

Según la AB 730 de California, es ilegal distribuir contenido deepfake engañoso de candidatos políticos poco antes de una elección.

Direcciones de solución

• Aclarar directrices jurisdiccionales sobre la autoría humana;
• Fomentar la armonización global de las leyes de propiedad intelectual sobre IA para garantizar la coherencia entre fronteras;
• Educar a los creadores sobre el uso responsable de herramientas de IA dentro de los límites legales.

En resumen, la intersección entre la IA generativa y la ley de propiedad intelectual sigue evolucionando. A medida que los gobiernos e instituciones se adaptan al progreso tecnológico, los creadores, desarrolladores y empresas deben mantenerse informados y actuar con responsabilidad para navegar por las complejidades legales y éticas del contenido generado por IA.