Hasta ahora no existe una respuesta jurídica definitiva a la pregunta de si entrenar modelos como ChatGPT, Gemini y Claude con libros y obras publicadas constituye una infracción de los derechos de autor. La cuestión no depende únicamente de que las obras se hayan utilizado sin el consentimiento de sus titulares, sino también de cómo se obtuvieron, con qué propósito se utilizaron y de si el resultado compite con el mercado original o cambia suficientemente la naturaleza de la obra.
El asunto se vuelve más delicado porque muchos autores contribuyeron, sin saberlo ni dar su consentimiento, al desarrollo de herramientas de inteligencia artificial que podrían competir con sus fuentes de ingresos. Sin embargo, la legislación estadounidense, que no se ha actualizado desde 1976, deja en manos de los tribunales la tarea de aplicar principios antiguos a una tecnología que procesa billones de palabras y produce textos nuevos.
La sentencia de Anthropic no significa que el entrenamiento sea ilegal
En una de las sentencias más destacadas de este tipo, el juez William Alsup ordenó a Anthropic pagar un acuerdo enorme de 1.500 millones de dólares a un grupo de escritores cuyas obras se utilizaron para entrenar los modelos de la empresa. Aunque a primera vista la sentencia puede parecer una victoria para los autores, el juez decidió al mismo tiempo que el propio proceso de entrenamiento de los modelos era legal.
La sanción estaba relacionada con el hecho de que Anthropic obtuviera los libros de bibliotecas electrónicas ilegales, conocidas como bibliotecas en la sombra, y no con el simple uso de las obras para el entrenamiento. Alsup comparó la forma en que los modelos lingüísticos asimilan textos con la manera en que un escritor lee y estudia literatura y después produce una obra diferente, en lugar de copiar la obra original o sustituirla literalmente.
La abogada Cathy Gellis, especializada en propiedad intelectual, derechos de autor y tecnología, considera que esta parte de la sentencia podría resultar más beneficiosa para las empresas de inteligencia artificial que para los autores. La legislación se centra en la copia y no necesariamente trata el uso, la lectura o la asimilación de una obra del mismo modo que su reproducción.
El uso legítimo no resuelve todos los casos
Muchos casos giran en torno al principio del «uso legítimo», una excepción que permite utilizar materiales protegidos sin autorización expresa en situaciones como la crítica, la parodia, la educación y otras. Los tribunales suelen examinar varios factores, entre ellos la naturaleza y el propósito del uso, la cantidad de material utilizado y el efecto del uso en el mercado.
Sin embargo, la aplicación de estos factores al entrenamiento de inteligencia artificial sigue siendo desigual. Jason Henderson, abogado fundador de la práctica de propiedad intelectual y medios de comunicación de JWL International, explica que los tribunales tienden a ser estrictos cuando el objetivo del entrenamiento es crear un producto que compita directamente con el titular del contenido o con su mercado. En cambio, cuando el uso no parece ser competitivo, los tribunales pueden encontrar maneras de considerarlo aceptable.
Esta distinción aparece en el caso de Thomson Reuters contra Ross Intelligence. Ross utilizó contenido de Thomson Reuters para construir una plataforma jurídica basada en inteligencia artificial que competía con su producto. El juez Stephanos Bibas concluyó que el uso de Ross no era transformador, porque no tenía un «propósito adicional o naturaleza diferente» del contenido de Thomson Reuters. Por ello, el uso no se consideró legítimo en ese caso.
En cambio, el argumento de que los chatbots compiten con los escritores porque utilizan sus obras para producir nuevos libros sintéticos aún no ha obtenido el mismo resultado ante los tribunales, según el artículo. Esto no significa que el argumento haya sido rechazado definitivamente, sino que la disputa sigue abierta a diferentes hechos y sentencias.
El entrenamiento no es lo mismo que los derechos sobre la obra resultante
Es importante separar la cuestión del uso de obras para entrenar el modelo de la cuestión de si los textos producidos por la inteligencia artificial pueden estar protegidos por derechos de autor. En el caso Thaler v. Perlmutter, el tribunal dictaminó que una obra producida íntegramente por inteligencia artificial no goza de derechos de autor.
Esto plantea problemas independientes: ¿cómo puede demostrarse si una obra fue creada por inteligencia artificial? ¿Y cómo puede determinarse la proporción de la contribución de la herramienta frente a la del autor humano? Gellis utiliza un ejemplo más sencillo para comparar: un escritor que redacta su novela en Microsoft Word y utiliza la función de corrección ortográfica no espera que la empresa pase a ser propietaria de la novela. Sin embargo, las herramientas de inteligencia artificial obligan a reconsiderar los límites entre la asistencia técnica y la creación humana.
Lectura de certi.news: ¿qué cambia en la práctica?
El verdadero desarrollo no consiste en la aparición de una única norma que permita o prohíba el entrenamiento, sino en el traslado del conflicto hacia preguntas más específicas. La fuente de los datos puede cambiar el resultado jurídico, como mostró la sentencia de Anthropic; y el propósito comercial puede ser decisivo cuando el entrenamiento conduce a un producto que compite con el titular del contenido, como en el caso de Ross Intelligence. Por ello, no basta con que las empresas digan que el modelo produce un texto nuevo, ni basta con que los autores demuestren únicamente que sus obras entraron en los datos de entrenamiento.
Para las empresas de inteligencia artificial, las sentencias preliminares significan que los procedimientos para obtener los datos de entrenamiento se han convertido en un factor jurídico tan importante como el propio diseño del modelo. Para los escritores y editores, la sentencia actual no demuestra que exista un derecho automático a impedir cualquier uso de entrenamiento, pero sí aclara que la fuente de las copias y el impacto del producto final en el mercado pueden proporcionar una base más sólida para una demanda.
La mayor pregunta abierta está relacionada con la contradicción entre las próximas sentencias. La mayoría de las empresas de inteligencia artificial todavía afronta demandas pendientes, y las primeras decisiones podrían influir en la industria antes de ser posteriormente confirmadas o revocadas ante otros tribunales. Por ello, estos casos todavía no ofrecen una solución estable, sino que trazan límites provisionales que seguirán siendo susceptibles de cambio mientras continúen los litigios.