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Re:Create sostiene que el entrenamiento de modelos de IA constituye un uso transformador y un posible uso justo

Re:Create. 2025. «Breaking Down the USCO Report on Generative AI Training and Re:Create’s ‘Non-Takeaways‘.» Re:Create Coalition, 28 de mayo de 2025. https://www.recreatecoalition.org/breaking-down-the-usco-report-on-generative-ai-training-and-recreates-non-takeaways/

El 28 de mayo de 2025, la organización Re:Create publicó un análisis crítico del informe final de la Oficina de Derechos de Autor de EE. UU. (USCO) sobre la inteligencia artificial generativa y el uso justo (fair use). Aunque Re:Create valora que el informe no proponga cambios legislativos inmediatos, expresa preocupación por ciertas interpretaciones que podrían restringir el desarrollo y uso de herramientas de IA.

Re:Create es una coalición compuesta por una amplia membresía de centros de investigación, organizaciones de defensa, bibliotecas y empresas tecnológicas —grandes y pequeñas— que actúa como la coalición líder unida en la lucha por un sistema de derechos de autor equilibrado que promueva la innovación, los creadores y los consumidores.

Re:Create sostiene que el entrenamiento de modelos de IA, al utilizar obras protegidas para generar nuevas creaciones, constituye un uso transformador, elemento central del uso justo. Critica que el informe de la USCO minimice esta perspectiva, especialmente al desestimar el concepto de «uso no expresivo», que se refiere a la utilización de obras sin replicar su contenido expresivo. Además, Re:Create argumenta que comparar el aprendizaje de IA con el humano es válido, ya que ambos procesos implican la internalización de información sin reproducirla directamente

El informe de la USCO sugiere que el uso de obras obtenidas sin autorización podría pesar en contra del uso justo. Re:Create refuta esta idea, señalando que el uso justo se centra en cómo se utiliza una obra, no en cómo se obtuvo. Además, enfatiza que el derecho de autor no otorga control absoluto sobre el acceso a las obras, y que prácticas como la venta de libros usados o el préstamo bibliotecario son ejemplos legales de acceso sin autorización directa del titular de derechos.

El informe plantea que el entrenamiento de IA podría afectar negativamente al mercado de las obras originales. Re:Create argumenta que las pérdidas derivadas de la competencia con obras nuevas y no infractoras no deben considerarse en el análisis del uso justo. Además, advierte que priorizar las licencias sobre el uso justo podría crear barreras económicas significativas, especialmente para desarrolladores con recursos limitados, lo que obstaculizaría la innovación y el acceso equitativo a la tecnología.

Por ello, Re:Create insta a los tribunales a no adoptar ciertas interpretaciones del informe de la USCO que podrían restringir el uso justo en el contexto de la IA. Subraya la importancia de mantener un equilibrio en el sistema de derechos de autor que fomente la creatividad, la innovación y el acceso a la información, elementos esenciales para el progreso cultural y tecnológico.

Estudio de la EUIPO sobre Inteligencia Artificial Generativa y Derecho de Autor

«European Union Intellectual Property Office (EUIPO) Releases Study on Generative Artificial Intelligence and Copyright.» EUIPO News, May 13, 2025.

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Este estudio proporciona un marco integral para comprender y gestionar los desafíos legales y técnicos que la inteligencia artificial generativa plantea en el ámbito del derecho de autor en la Unión Europea, buscando un equilibrio entre la innovación tecnológica y la protección de los creadores.

La Oficina de Propiedad Intelectual de la Unión Europea (EUIPO) publicó un estudio detallado sobre la Inteligencia Artificial Generativa (GenAI) y su relación con el derecho de autor. La IA generativa es una tecnología que crea nuevo contenido utilizando contenido preexistente, lo que representa un cambio fundamental en la creación de contenido, ya que no todo es generado exclusivamente por humanos.

Las instituciones como las autoridades nacionales de propiedad intelectual y la EUIPO pueden desempeñar un papel crucial, ofreciendo soporte técnico para que los titulares ejerzan sus derechos y los desarrolladores respeten esas reservas, y soporte no técnico, como campañas de sensibilización, foros de intercambio de información técnica y difusión de información sobre soluciones, tendencias y avances en la materia

Este nuevo paradigma plantea interrogantes urgentes sobre el uso legal de obras protegidas por derechos de autor como datos de entrenamiento para sistemas de IA, y sobre cómo distinguir entre contenido protegido y no protegido por copyright.

El estudio busca profundizar en la comprensión técnica de cómo funciona la IA generativa, además de analizar las soluciones existentes y en desarrollo para aplicar la legislación europea sobre derechos de autor y tecnologías de inteligencia artificial. El análisis abarca aspectos técnicos, legales y económicos, con el fin de apoyar la toma de decisiones informadas por parte de legisladores, desarrolladores y creadores.

La investigación se basó en revisión documental, entrevistas con expertos y análisis exhaustivo de soluciones técnicas y prácticas en el ámbito de la IA generativa, realizado en colaboración con servicios de la Comisión Europea.

Áreas centrales del estudio

  1. Uso de obras protegidas por derechos de autor como datos de entrenamiento para modelos de GenAI:
    La IA generativa necesita grandes cantidades de contenido para entrenarse, lo que implica utilizar obras protegidas por copyright.
  2. Generación de nuevo contenido por sistemas GenAI y las cuestiones legales que esto plantea:
    La creación automática de contenido genera dudas sobre la autoría, la propiedad intelectual y la protección legal.
  3. Implicaciones para creadores, desarrolladores de IA y el ecosistema del derecho de autor:
    El estudio aborda cómo proteger los derechos de los autores, cómo pueden operar los desarrolladores de IA dentro del marco legal, y cómo estas dinámicas afectan al mercado y la innovación.

Principales conclusiones

  • Acceso a contenido de alta calidad: Es fundamental para el desarrollo de servicios de IA generativa. Los modelos de IA necesitan contenido actualizado y especializado para funcionar adecuadamente, lo que ha impulsado la aparición de un mercado directo de licencias donde los desarrolladores de IA obtienen permisos para usar contenido protegido.
  • Desarrollo de soluciones diversas: No existe una solución única para que los titulares de derechos protejan sus obras frente a la IA generativa. Por eso, se están creando diferentes mecanismos:
    • Fase de entrada (INPUT): Mecanismos para que los titulares puedan reservar sus derechos y optar por no permitir el uso de sus obras en técnicas de “text and data mining” (minería de datos y textos).
    • Fase de salida (OUTPUT): Medidas de transparencia para identificar y reconocer el contenido generado por IA.

Wiley defiende los derechos de autor frente al uso no autorizado de contenidos en la inteligencia artificial

Wiley. 2025. Wiley Position Statement on Illegal Scraping of Copyrighted Content by AI Developers. May 7, 2025. https://www.wiley.com/en-us/position-statement-ai-scraping

En su declaración oficial, Wiley —una de las editoriales académicas más antiguas y reconocidas del mundo— reafirma su postura firme en defensa de los derechos de propiedad intelectual ante el creciente uso de contenidos protegidos en el entrenamiento de modelos de inteligencia artificial. Subraya que la innovación tecnológica debe avanzar de la mano de prácticas éticas y legales, especialmente en lo que respecta al uso de obras creadas por autores, investigadores y comunidades académicas.

Wiley comienza recordando su compromiso histórico con la creación y difusión del conocimiento, destacando que este progreso solo es posible si se respeta el trabajo intelectual de quienes generan contenidos. Reconoce el valor transformador de la inteligencia artificial para la investigación y el descubrimiento, pero advierte que dicho avance debe asentarse sobre una base de respeto a los derechos de autor, atribución adecuada y compensación justa.

En este sentido, la editorial exige que los desarrolladores de IA soliciten autorización expresa antes de utilizar materiales de su propiedad o publicados en colaboración con sus socios. Wiley deja claro que no existe ningún tipo de permiso implícito, y que todos los derechos están reservados, salvo que se obtenga una licencia formal.

Además, se insiste en que la atribución transparente y la trazabilidad del origen de los datos son principios clave del desarrollo ético de IA. Wiley ha desarrollado marcos de licenciamiento flexibles y adaptables, que permiten a los desarrolladores acceder de forma legal a contenidos protegidos, en función de sus necesidades específicas.

El comunicado también subraya que ya existen numerosos acuerdos exitosos entre editoriales científicas (STM y comerciales) y empresas de IA, incluidos acuerdos firmados por la propia Wiley. Estos pactos demuestran que el mercado de licencias de contenidos para IA no solo es viable, sino que ya está en funcionamiento.

Más allá del aspecto legal, Wiley resalta el valor de establecer colaboraciones activas con la comunidad de desarrolladores de IA para promover estándares compartidos que incluyan transparencia, citación adecuada, atribución y procedencia de los datos. Esto no solo garantiza el respeto por los creadores, sino que también contribuye a generar confianza entre los usuarios de sistemas de IA.

En conclusión, Wiley aboga por un ecosistema sostenible donde la tecnología y la creatividad humana coexistan armónicamente. La editorial invita a autores, investigadores, desarrolladores éticos de IA y otras editoriales a participar activamente en la construcción de un marco de innovación responsable, donde los derechos de los creadores sean preservados y reconocidos como base de cualquier avance significativo en el campo de la inteligencia artificial.

El impacto de la inteligencia artificial generativa en el periodismo: relaciones entre plataformas y editores según el informe Journalism Zero

Brown, Peter, y Klaudia Jaźwińska. 2025. Journalism Zero: How Platforms and Publishers Are Navigating AI. Tow Center for Digital Journalism, Columbia Journalism School. https://towcenter.columbia.edu/sites/towcenter.columbia.edu/files/content/Journalism%20Zero_%20How%20Platforms%20and%20Publishers%20are%20Navigating%20AI.pdf.

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La inteligencia artificial generativa está reconfigurando las relaciones entre las plataformas tecnológicas y los medios de comunicación.

Este documento se enmarca dentro de una línea de investigación que el Tow Center lleva desarrollando desde 2015, la cual ya había señalado en 2019, en su informe “The End of an Era”, que la estrategia dominante en la era de las redes sociales —la de depender de plataformas como Facebook, Twitter o Google para llegar a las audiencias— había sido errónea para el periodismo.

Con la llegada de ChatGPT y otras herramientas de IA generativa, se marca un nuevo punto de inflexión en esta relación. El informe destaca que estas tecnologías se están integrando en el periodismo de múltiples maneras. Por un lado, están siendo usadas en tareas internas y de apoyo, como el análisis de grandes volúmenes de datos, la generación de titulares y resúmenes, la traducción de contenidos, la adaptación de formatos o la redacción de informes y publicaciones para redes sociales. Este uso, aunque significativo, no es el foco principal del estudio.

El núcleo del informe se centra más bien en una cuestión polémica y estructural: el uso de contenido periodístico ya publicado —sin autorización— para entrenar los modelos de lenguaje que dan vida a estas herramientas. Un ejemplo destacado es el del periódico The New York Times, cuyo contenido representó un 1,2 % de una versión recreada del conjunto de datos que entrenó ChatGPT-2. Los modelos generativos como Perplexity prometen ofrecer respuestas instantáneas con fuentes citadas, sin necesidad de que el usuario acceda a las páginas originales, lo que mina los modelos de negocio de los medios al reducir el tráfico hacia sus sitios web.

Esta dinámica representa un giro sustancial respecto a la era de las redes sociales. Si bien en esa etapa las plataformas dependían del contenido de los medios para atraer usuarios —y los medios esperaban obtener a cambio visitas y visibilidad—, en esta nueva era las plataformas usan los contenidos periodísticos directamente como materia prima para entrenar sus modelos y, posteriormente, los integran en productos que muchas veces sustituyen la visita directa a los medios.

El informe señala que las compañías tecnológicas necesitan datos verificados y confiables para entrenar sus modelos, y que el periodismo profesional cumple perfectamente con ese requisito. Jessica Lessin, fundadora de The Information, lo resume con contundencia: “Resulta que las noticias precisas y bien escritas son una de las fuentes más valiosas para estos modelos, que han estado absorbiendo la producción intelectual humana sin permiso”.

IA y derechos de autor: El entrenamiento de la IA de propósito general

European Parliamentary Research Service. 2025. AI and Copyright: The Training of General-Purpose AI. Brussels: European Parliament. https://www.europarl.europa.eu/RegData/etudes/ATAG/2025/769585/EPRS_ATA(2025)769585_EN.pdf

El informe analiza los desafíos legales que plantea el uso de obras protegidas por derechos de autor en el entrenamiento de modelos de inteligencia artificial de propósito general (GPAI, por sus siglas en inglés), como los de OpenAI o DeepSeek. A pesar de que existen normas como la Directiva de Derechos de Autor de la UE (2019/790) y la Ley de Inteligencia Artificial (IA) europea, persisten importantes limitaciones y ambigüedades legales que preocupan tanto a los investigadores como a los titulares de derechos.

IA y derechos de autor: la formación de la inteligencia artificial de propósito general

Para entrenar sus modelos, los proveedores de inteligencia artificial de propósito general (IAPG) necesitan grandes conjuntos de datos, que pueden incluir materiales protegidos por derechos de autor. A pesar de la Directiva de la UE 2019/790 sobre derechos de autor y la Ley de Inteligencia Artificial (IA) de la UE, los investigadores han identificado limitaciones legales e incertidumbre en el uso de materiales con derechos de autor para el entrenamiento de IAPG.

Entrenamiento de IAPG

Los modelos de IA capaces de realizar una amplia gama de tareas distintas, como los modelos GPT de OpenAI, se conocen como inteligencia artificial de propósito general (IAPG) y se entrenan con una gran cantidad de datos. La Ley de IA europea define legalmente la IAPG utilizando factores como sus capacidades, características y número de usuarios finales. Esta definición abarca lo que también se conoce como modelos generativos o modelos fundacionales. Los modelos más recientes de IAPG son multimodales, lo que significa que pueden trabajar con diferentes tipos de contenido. Además, las IAPG más avanzadas se denominan «modelos de razonamiento», ya que son capaces de «razonar» paso a paso. Los modelos o3-mini de OpenAI y R1 de DeepSeek son ejemplos de modelos de razonamiento lanzados recientemente.

Los modelos IAPG se basan en técnicas de aprendizaje profundo, que implican el entrenamiento de los parámetros internos del modelo utilizando datos. La construcción de conjuntos de datos para el entrenamiento comienza con la fase de recopilación. En la práctica, esto suele depender de materiales disponibles gratuitamente en línea. El modelo GPT-4o de OpenAI se entrenó utilizando datos, incluidos los de acceso público. El modelo 7b de Mistral también se entrenó con datos extraídos de la web. Los proveedores, en general, han mantenido la confidencialidad sobre los datos exactos utilizados para entrenar sus modelos, considerándolos una parte clave de su ventaja competitiva. Por otro lado, los titulares de derechos temen perder el control sobre su contenido. Existen diversas demandas pendientes fuera de la UE, señaladas por los investigadores, que afirman que los datos utilizados en el entrenamiento de IAPG contienen materiales con derechos de autor.

La legislación de derechos de autor en la UE y la Ley de IA

Para encontrar datos públicos en la web con los que entrenar IAPG, los proveedores utilizan rastreadores web (web crawlers): programas que navegan automáticamente por la web para realizar un conjunto definido de acciones. Los rastreadores de OpenAI se conocen como GPTBot. Los rastreadores se han usado durante años por empresas como Google, cuyos Googlebots rastrean la web para indexar contenido en su buscador. Como señalan los investigadores, el surgimiento de la web «creó desafíos y oportunidades sin precedentes para los titulares de derechos de autor», aunque el derecho internacional de autor se ha modificado en cierta medida para adaptarse a la era digital.

La legislación de derechos de autor otorga derechos económicos y morales exclusivos a los autores, como el derecho a reproducir, distribuir, comunicar al público y poner a disposición del público sus obras. Con la Directiva sobre la Sociedad de la Información (Directiva 2001/29), la UE creó una excepción para los actos temporales de reproducción como parte de un proceso tecnológico (artículo 5.1). La Directiva sobre derechos de autor de la UE (Directiva 2019/790) añadió dos nuevas excepciones para fines de “minería de textos y datos” (TDM, por sus siglas en inglés) (artículos 3 y 4). TDM se define como “cualquier técnica analítica automatizada destinada a analizar textos y datos en formato digital para generar información que incluye, entre otras cosas, patrones, tendencias y correlaciones”. Las excepciones permiten, bajo condiciones específicas, la reproducción y extracción de obras protegidas con fines de TDM. Realizar tales actos, de otro modo, constituiría una infracción de ciertos derechos bajo la legislación sobre derechos de autor y bases de datos.

La Ley de IA europea contiene dos disposiciones relacionadas con los derechos de autor (artículo 53.1(c) y (d)). La primera exige a los proveedores de IAPG que cumplan con la legislación sobre derechos de autor y con la excepción de exclusión voluntaria de la Directiva de derechos de autor, que autoriza la TDM siempre que los titulares de derechos no hayan expresado su negativa. Afecta a cualquier proveedor que comercialice una IAPG en el mercado de la UE, “independientemente de la jurisdicción en la que tengan lugar los actos relevantes en materia de derechos de autor que sustentan el entrenamiento de esos modelos de IA de propósito general” (considerando 106). La segunda disposición exige que los proveedores de IAPG hagan público un resumen suficientemente detallado explicando el contenido utilizado para el entrenamiento. Estos requisitos se aplican a los proveedores de IAPG con o sin riesgos sistémicos. Para facilitar el cumplimiento de la normativa, la Comisión tiene previsto publicar un Código de Buenas Prácticas para la IAPG en mayo de 2025.

Problema del uso de materiales con derechos de autor en el entrenamiento de IAPG

Según los investigadores, la legislación de la UE aún no aborda completamente los problemas relacionados con los modelos de IA y el derecho de propiedad intelectual. El problema principal es la posible presencia de materiales protegidos por derechos de autor en los conjuntos de datos utilizados para entrenar IAPG. Por ello, los investigadores han intentado determinar en qué medida las excepciones al derecho de autor permiten la reproducción de obras con fines de entrenamiento de IAPG. Consideran que las excepciones para TDM de la Directiva actual sobre derechos de autor no son lo suficientemente claras, por lo que las limitaciones legales y la incertidumbre siguen siendo problemáticas.

Incertidumbre y limitaciones del marco legal

Las dos excepciones de TDM solo cubren ciertos derechos protegidos por la ley de propiedad intelectual. Sin embargo, podrían necesitarse excepciones adicionales para otros derechos, como el de comunicación al público. De hecho, los investigadores argumentan que el derecho de comunicación al público podría activarse al permitir el acceso público a modelos de IAPG que generen contenidos que incluyan partes sustanciales de obras protegidas.

En cuanto a las dos excepciones en sí, los investigadores han identificado incertidumbres legales en su aplicación al entrenamiento de IAPG con materiales protegidos. La primera excepción, que autoriza la reproducción y extracción de obras, permite a organizaciones de investigación e instituciones de patrimonio cultural realizar TDM con fines de investigación científica y bajo acceso legal (artículo 3 de la Directiva). Hay dos problemas para invocar esta excepción en el entrenamiento de IAPG. Primero, los investigadores han expresado dudas sobre su aplicabilidad técnica. De hecho, los titulares de derechos pueden aplicar medidas tecnológicas de protección (TPM), como interfaces de programación restrictivas, para controlar la TDM, lo que impediría a los investigadores ejercer plenamente su derecho. Segundo, la ambigüedad del requisito de “acceso legal” complica aún más la aplicación práctica de la excepción. En este contexto, los interesados podrían optar por acuerdos de licencia en lugar de confiar en la excepción. Como han señalado varios agentes, algunos Estados miembros han ampliado el marco legal para la investigación científica en su transposición de la Directiva, incluyendo también el derecho de comunicación al público, además de la reproducción y extracción.

La segunda excepción permite la TDM siempre que “no haya sido expresamente reservada por sus titulares de derechos de forma adecuada, como mediante medios legibles por máquina…” (artículo 4 de la Directiva). Esto se conoce como la excepción de exclusión voluntaria (“opt-out”). Los interesados han debatido la definición de “legible por máquina” y la duración durante la cual pueden conservarse las reproducciones de obras. En cuanto a “legible por máquina”, los proveedores de IAPG apoyan la adopción de un archivo estandarizado de fácil acceso, como robots.txt. Un tribunal alemán dictaminó recientemente que incluir el opt-out en lenguaje natural (por ejemplo, en los términos de uso) cuenta como exclusión legible por máquina. Los expertos señalaron que esta decisión podría ser apelada “dado los problemas jurídicos fundamentales involucrados y la ambigüedad de la ley…”. Los investigadores añadieron que el mecanismo de opt-out probablemente falle cuando los titulares de derechos no tengan derechos administrativos sobre la página web que muestra sus obras, ya que no pueden añadir ellos mismos la exclusión. En cuanto a la duración durante la que se pueden conservar las reproducciones, la excepción lo permite mientras sea necesario para la TDM. Sin embargo, los proveedores de IAPG pueden necesitarlas para procesos posteriores como la evaluación de modelos.

Posibles próximos pasos

Varios Estados miembros crearon un Grupo de Trabajo sobre Infraestructura de Derechos de Autor en 2023 para ayudar a la Comisión a encontrar soluciones. Mientras tanto, el Consejo de la UE publicó un resumen en diciembre de 2024 con las opiniones de los Estados miembros sobre el asunto. Varios de ellos afirman que “los usos de contenidos protegidos por derechos de autor para el entrenamiento de IA van más allá del alcance de la excepción de TDM”. La mayoría considera que no es necesario introducir un nuevo instrumento legislativo en esta etapa, y prioriza la implementación y el seguimiento del marco legal existente.

La comisaria Henna Virkkunen sugirió en octubre de 2024 que la Comisión debería investigar si mecanismos de licenciamiento específicos facilitarían la firma de licencias entre las industrias creativas y las empresas de IA. A diferencia de los requisitos de la Directiva de derechos de autor para ciertos usos de contenidos protegidos por servicios en línea, la Ley de IA no menciona los acuerdos de licencia en el contexto del entrenamiento de IAPG.

Si bien el Código de Buenas Prácticas para la IAPG no tendrá el mandato de cambiar el marco jurídico de los derechos de autor de la UE, esta guía podría ser un paso intermedio antes de la revisión de la Directiva de derechos de autor, prevista legalmente para junio de 2026. Una versión revisada de la Directiva podría abordar las limitaciones e incertidumbres identificadas en el entrenamiento de IAPG con obras protegidas por derechos de autor.

Declaración de la IFLA sobre derechos de autor e inteligencia artificial

International Federation of Library Associations and Institutions (IFLA). 2025. IFLA Statement on Copyright and Artificial Intelligence (AI). Publicado el 6 de abril de 2025. https://repository.ifla.org/handle/20.500.14598/3927

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Este documento está diseñado para ayudar a las bibliotecas miembros de la IFLA a abordar las cuestiones de derechos de autor relacionadas con el uso de la inteligencia artificial (IA) y para apoyar el desarrollo de programas y servicios bibliotecarios pertinentes. Esta declaración también respalda el trabajo del Grupo de Interés Especial en Inteligencia Artificial de la IFLA.

Gracias a su capacidad para regular la forma en que se accede a la información, se utiliza, se comparte y se crea, las leyes de derechos de autor tienen potencialmente un papel importante a la hora de decidir no sólo cómo se entrenan los nuevos modelos de IA, sino también cómo se pueden utilizar. Teniendo en cuenta las ambiciones y reservas de las bibliotecas en relación con la IA, una nueva Declaración de la IFLA, elaborada por el Comité Asesor sobre Derechos de Autor y otros Asuntos Legales y aprobada por la Junta de Gobierno, establece recomendaciones tanto para los gobiernos como para las bibliotecas.

Para las bibliotecas, la IA ofrece posibilidades apasionantes de hacer más con la información y el conocimiento, pero también plantea interrogantes sobre cómo aplicar principios arraigados a esta nueva tecnología.

La IFLA, así como otros agentes bibliotecarios, están realizando una valiosa labor para elaborar orientaciones y sugerencias para los bibliotecarios sobre cómo pueden trabajar con la IA. Sin embargo, más allá de la aplicación de nuestros propios códigos de ética y práctica, las leyes también pueden tener un impacto significativo en el desarrollo de la IA, así como en su uso.

Los derechos de autor son uno de los tipos de leyes más destacados en este sentido, y han sido objeto de intensos debates en muchos países diferentes, así como en distintos ámbitos de las Naciones Unidas

El debate -como suele ocurrir en el ámbito de los derechos de autor- se centra en el conflicto entre la industria de los derechos de autor y las grandes empresas de IA. Sin embargo, con demasiada frecuencia este debate no deja espacio para centrarse en las prioridades de las bibliotecas: permitir el acceso a la información, la educación, la investigación y la participación cultural. También tiende a centrarse únicamente en las soluciones a los retos relacionadas con los derechos de autor, en lugar de reflexionar de forma holística sobre qué herramientas pueden ser las mejores para alcanzar los objetivos deseados.

La declaración de la IFLA sobre derechos de autor e inteligencia artificial ha sido preparada por el Comité Asesor sobre Derechos de Autor y otros Asuntos Legales de la IFLA, en colaboración con el Grupo de Interés Especial en Inteligencia Artificial de la IFLA y otros. En ella se exponen consideraciones y recomendaciones clave. Comienza subrayando el potencial de la IA para apoyar a las bibliotecas en el logro de sus misiones, así como los crecientes esfuerzos para restringir la formación en IA.

La Declaración también señala que algunos países ya cuentan con leyes de derechos de autor lo suficientemente flexibles como para permitir el desarrollo de nuevas tecnologías, y subraya la importancia de mirar más allá de las leyes de derechos de autor para encontrar soluciones a los retos que sin duda existen.

En cuanto a las recomendaciones, pide que se promuevan las limitaciones y excepciones que permitan la extracción de textos y datos de contenidos legítimamente adquiridos o a los que se haya accedido, así como el acceso a conjuntos de datos lo más amplios posible como defensa contra la parcialidad y el error.

Las bibliotecas también pueden contribuir a ello preparando las colecciones para la IA con las licencias adecuadas y respetando los principios FAIR y CARE. Y lo que es más importante, sugiere que los derechos de autor no se utilicen como una herramienta contundente para abordar cuestiones éticas, y respalda la declaración de ICOLC sobre inteligencia artificial y licencias.

La declaración subraya el abanico de medidas prácticas que pueden adoptar tanto los gobiernos como las bibliotecas, desde la creación de capacidad y concienciación, pasando por la toma de decisiones éticas en torno a las herramientas de IA, hasta el desarrollo de orientación y capacidad de supervisión.

TRADUCCIÓN

Consideraciones

  • La aparición de tecnologías de IA plantea muchas consideraciones para las bibliotecas, incluyendo cómo se utiliza el contenido y por quién. Las bibliotecas están en una posición única para liderar en este ámbito, reafirmando y avanzando su papel como innovadoras: desde apoyar el entrenamiento de la IA, incluir contenido generado por IA en las colecciones bibliotecarias, utilizarla para ayudar en la catalogación y en el descubrimiento de colecciones o ítems, hasta mejorar y prestar de manera más eficiente servicios bibliotecarios esenciales como los de referencia y préstamo interbibliotecario.
  • Al mismo tiempo, también estamos viendo cómo los titulares de derechos buscan restringir el uso del contenido para el entrenamiento, e incluso el uso de herramientas de IA en el desempeño del trabajo que apoya el cumplimiento de la misión de las bibliotecas.
  • En muchos países, la legislación vigente sobre derechos de autor (tanto los derechos económicos como los morales) ha evolucionado y se ha adaptado para dar cabida a tecnologías innovadoras y está bien equipada para abordar las preocupaciones legítimas de los creadores, incluyendo a las bibliotecas en su rol como creadoras de procesos y servicios basados en IA. Sin embargo, este no es el caso en todas partes.
  • En muchos países, también existen legislaciones y principios relacionados con la IA fuera del ámbito del derecho de autor. Para las cuestiones que no están relacionadas con los derechos de autor —como la salud, la seguridad, la privacidad y las preocupaciones éticas derivadas del desarrollo y uso de la IA en programas y servicios bibliotecarios—, las bibliotecas deben buscar la fuente de información política más apropiada como guía. Las bibliotecas deberían considerar la implementación o la recomendación a sus usuarios de herramientas de IA que adopten un enfoque basado en valores. Por ejemplo, las herramientas de IA no deberían comprometer la libertad de expresión, la privacidad u otras áreas de preocupación (como los impactos medioambientales y las limitaciones a la autonomía humana).

Recomendaciones

  • En las jurisdicciones donde la legislación sobre derechos de autor no respalda los usos bibliotecarios típicos y en evolución de la IA, las bibliotecas deberían abogar por una expansión de las limitaciones y excepciones existentes para la investigación, de manera que se permitan usos como la minería de texto y datos (TDM), incluyendo con fines de entrenamiento de IA, sobre contenido al que se haya accedido o adquirido legalmente.
  • Las bibliotecas están comprometidas a abordar los sesgos a medida que enfrentan desafíos en materia de derechos de autor. El acceso limitado a datos o recursos puede generar sesgos en los sistemas de IA; por tanto, las bibliotecas deben abogar por el acceso más amplio posible a los materiales, así como preparar las colecciones para la IA con licencias apropiadas, respetando al mismo tiempo los principios FAIR y CARE. Estos esfuerzos deben combinarse con una supervisión continua de los servicios de IA en bibliotecas para garantizar el respeto a la diversidad y el acceso equitativo a la información.
  • Las bibliotecas deben desarrollar capacidades, aumentar la concienciación y ofrecer formación esencial sobre tecnologías emergentes —incluida la IA— para apoyar a empleados, investigadores y otros usuarios bibliotecarios. Deben prestar especial atención a la transparencia e integridad de las herramientas de IA que desarrollen o a las que den acceso, aplicando herramientas de buenas prácticas disponibles. Además, las bibliotecas deben continuar apoyando a los autores en este contexto en evolución.
  • Los gobiernos deben guiarse por los convenios internacionales de derechos humanos en el desarrollo de leyes y regulaciones relacionadas con la IA. El derecho de autor no debería utilizarse como una herramienta contundente para abordar preocupaciones éticas u otras preocupaciones derivadas de la IA.
  • Los gobiernos deben apoyar los esfuerzos de las bibliotecas y otros actores para desarrollar prácticas éticas en respuesta a preocupaciones vinculadas al uso de herramientas de IA, como las desarrolladas por ARL. También deben respaldar iniciativas para aplicar herramientas apropiadas destinadas a proteger, por ejemplo, el conocimiento tradicional (como propone ALIA).
  • Los gobiernos y las empresas de IA deben poner a disposición recursos para apoyar repositorios en los que la copia de contenido con fines de entrenamiento de IA pueda reducir el rendimiento para otros usuarios.
  • Los titulares de derechos y los proveedores no deben incluir cláusulas contractuales que impidan o restrinjan indebidamente el uso de la IA por parte de los usuarios de bibliotecas, ni que impidan el uso de excepciones previstas en la legislación sobre derechos de autor, según la normativa nacional o la jurisprudencia relevante. En este sentido, la IFLA respalda la declaración del ICOLC sobre licencias de IA.

Aprobado por la Junta Directiva de la IFLA, 4 de abril de 2025.

Un grupo de autores demandan a Meta por uso no autorizado de sus e-books en entrenamiento de IA

Wiggers, Kyle. «Law Professors Side with Authors Battling Meta in AI Copyright Case.» TechCrunch, April 11, 2025. https://techcrunch.com/2025/04/11/law-professors-side-with-authors-battling-meta-in-ai-copyright-case/

Un grupo de profesores especializados en derecho de autor ha presentado un informe amicus curiae en apoyo de los autores que están demandando a Meta, acusando a la empresa de entrenar sus modelos de inteligencia artificial Llama con libros electrónicos sin permiso.

El informe, presentado el viernes en el Tribunal de Distrito de los EE.UU. para el Distrito Norte de California, sostiene que la defensa de «uso legítimo» de Meta representa una solicitud exagerada de privilegios legales que nunca se han otorgado a los autores humanos.

Según el informe, el uso de obras con derechos de autor para entrenar modelos generativos no es «transformador», ya que no se diferencia de usar las obras para educar a autores humanos, que es uno de los propósitos originales de esas obras. Además, se argumenta que el uso tiene un propósito comercial, ya que permite la creación de trabajos que compiten directamente con las obras originales.

La Asociación Internacional de Editores Científicos, Técnicos y Médicos, junto con la Copyright Alliance y Association of American Publishers., también presentaron informes de apoyo a los autores.

En el caso Kadrey v. Meta, los autores Richard Kadrey, Sarah Silverman y Ta-Nehisi Coates acusan a Meta de violar sus derechos de propiedad intelectual al utilizar sus libros electrónicos para entrenar modelos y eliminar la información de derechos de autor para ocultar la infracción. Meta, por su parte, argumenta que su uso es legítimo y que el caso debe ser desestimado por falta de legitimación activa de los autores.

El juez del Tribunal de Distrito de EE. UU. Vince Chhabria permitió que el caso siguiera adelante, aunque desestimó parte de la demanda, señalando que la alegación de infracción de derechos de autor es suficiente para que los autores tengan legitimación para demandar.

Anthropic gana la primera batalla en la denuncia sobre los derechos de autor por uso de IA interpuesta por las compañías musicales

Brittain, Blake. «Anthropic Wins Early Round in Music Publishers’ AI Copyright Case.» Reuters, March 26, 2025. https://www.reuters.com/legal/anthropic-wins-early-round-music-publishers-ai-copyright-case-2025-03-26/

Un juez federal de California, Eumi Lee, desestimó la solicitud preliminar de las editoras para bloquear el uso de sus letras, considerando que la petición era demasiado amplia y que no se había demostrado que el uso de las letras causara un «daño irreparable»

Anthropic, la empresa de inteligencia artificial, ha logrado una victoria legal al convencer a un juez federal de California para que desestimara una solicitud preliminar que intentaba bloquear el uso de letras protegidas por derechos de autor en el entrenamiento de su chatbot Claude. En 2023, editores musicales como Universal Music Group, Concord y ABKCO demandaron a Anthropic, alegando que la empresa había infringido sus derechos de autor al utilizar letras de más de 500 canciones sin autorización. Sin embargo, el juez determinó que no se había probado un «daño irreparable» y consideró que la solicitud era excesivamente amplia.

Las editoras, que acusaron a Anthropic de utilizar letras de artistas como Beyoncé, Rolling Stones y Beach Boys sin permiso para entrenar a Claude, argumentaron que la empresa estaba violando sus derechos. No obstante, el juez Lee destacó que el caso plantea una cuestión aún sin resolver: la aplicación de la doctrina de «uso justo» para el uso de material protegido en el entrenamiento de sistemas de IA, un tema que podría ser clave en futuros litigios.

Este caso se inscribe dentro de un debate más amplio sobre el uso de contenido con derechos de autor para entrenar modelos de IA. Grandes empresas tecnológicas como OpenAI, Microsoft y Meta Platforms defienden que su uso de material protegido se ampara bajo la figura del «uso justo» según la legislación estadounidense de derechos de autor, una cuestión que probablemente será central en futuros casos legales.

Más de 850 músicos han pedido a Universal Music Group que retire su demanda contra Internet Archive

King, Ashley. «Over 600 Artists Demand UMG Drop Its $621 Million Lawsuit Against Internet Archive.» Digital Music News, December 11, 2024. https://www.digitalmusicnews.com/2024/12/11/artists-vs-umg-internet-archive-lawsuit/

Más de 850 músicos han firmado una carta abierta exigiendo que Universal Music Group (UMG) y otras discográficas retiren su demanda de 621 millones de dólares contra Internet Archive, una biblioteca digital sin fines de lucro conocida por su Wayback Machine. La carta, organizada por Fight for the Future, cuenta con la firma de artistas como Tegan & Sara, Open Mike Eagle, Amanda Palmer y Kathleen Hanna (Bikini Kill).

Los músicos argumentan que la demanda amenaza la preservación cultural y atenta contra el acceso público a la música. En la carta, destacan que la industria musical debería apoyar el legado artístico en lugar de priorizar los beneficios de los accionistas. Como alternativas, proponen tres medidas concretas para mejorar la situación de los músicos: colaborar con organizaciones como Internet Archive para conservar grabaciones originales, permitir a los artistas quedarse con el 100% de las ganancias de su merchandising y poner fin a las inversiones de las grandes discográficas en plataformas de streaming como Spotify.

Según los firmantes, mientras se espera que los ingresos de la industria musical superen los 100 mil millones de dólares en 2031, los músicos enfrentan dificultades económicas. Señalan que las giras son cada vez más costosas debido a los monopolios de Live Nation, que los ingresos por regalías son injustos debido al modelo de negocio de Spotify y que los archivos físicos han sido destruidos por intereses corporativos. También denuncian que la censura y la monetización desigual de la música afectan directamente a su bienestar, contribuyendo a la crisis de salud mental en la comunidad artística.

La demanda original de UMG, Sony Music y otras discográficas se centra en el Great 78 Project de Internet Archive, una iniciativa para digitalizar y preservar grabaciones en discos de 78 RPM, que incluyen a leyendas como Billie Holiday, Ella Fitzgerald y Frank Sinatra. Si las discográficas ganan el caso, Internet Archive podría enfrentarse a un pago millonario por haber permitido la reproducción en línea de estas grabaciones desde 2006.

Este caso se suma a la reciente derrota de Internet Archive en su apelación contra editoriales de libros, quienes han argumentado que el préstamo digital de libros escaneados por la plataforma no se ajusta a los principios de uso justo (fair use), fallo que podría sentar un precedente en la batalla legal sobre el acceso a contenidos digitales.

Las grandes empresas de inteligencia artificial han hecho caso omiso de las leyes de copyright

Pastor, Javier. “Todas las grandes IA han ignorado las leyes del copyright. Lo alucinante es que sigue sin haber consecuencias.” Xataka, 13 de marzo de 2025. https://www.xataka.com/legislacion-y-derechos/todas-grandes-ia-han-ignorado-leyes-copyright-alucinante-que-sigue-haber-consecuencias

Las grandes empresas de inteligencia artificial utilizan material protegido por derechos de autor para entrenar sus modelos, y hasta ahora, no han enfrentado repercusiones significativas. La reciente demanda de editoriales francesas contra Meta es solo otro capítulo en una batalla legal que parece no tener fin.

Las grandes empresas de inteligencia artificial (IA) han sido objeto de múltiples demandas por presuntas violaciones de derechos de autor al utilizar contenido protegido para entrenar sus modelos. A pesar de la gravedad de estas acusaciones, muchas de estas compañías han logrado eludir consecuencias legales significativas.

Las editoriales francesas han decidido actuar contra Meta por el uso indebido de contenido protegido. Sin embargo, no son las primeras en dar este paso, ni probablemente serán las últimas. Desde hace años, compañías de IA han empleado materiales con derechos de autor para alimentar sus algoritmos sin autorización, y la respuesta judicial ha sido, hasta ahora, ineficaz.

Getty Images fue una de las primeras en llevar a los tribunales a una empresa de IA. En 2023, demandó a Stable Diffusion por el uso no autorizado de sus imágenes en la generación de contenido visual. Sin embargo, a pesar de la magnitud de este caso y de muchos otros que han surgido desde entonces, la falta de resoluciones contundentes ha permitido que el problema persista.

Demandas destacadas contra empresas de IA

  • Getty Images vs. Stability AI: En enero de 2023, Getty Images demandó a Stability AI, desarrolladora de Stable Diffusion, acusándola de copiar y procesar ilegalmente millones de imágenes protegidas por derechos de autor para entrenar su modelo de IA generativa.
  • Discográficas vs. Empresas de IA: En junio de 2024, las principales discográficas, incluyendo Sony Music Entertainment, Universal Music Group y Warner Records, demandaron a las empresas de IA Suno y Udio por supuesta infracción de derechos de autor al utilizar contenido musical protegido sin autorización en el entrenamiento de sus modelos.
  • Autores vs. Anthropic: En agosto de 2024, un grupo de escritores presentó una demanda contra la empresa de IA Anthropic, acusándola de construir su negocio utilizando cientos de miles de libros protegidos por derechos de autor sin permiso ni compensación.

Resultados legales favorables a las empresas de IA

A pesar de las numerosas demandas, varias empresas de IA han obtenido fallos judiciales favorables:

  • OpenAI: En julio de 2024, OpenAI logró que se desestimaran dos demandas en su contra por supuestas violaciones de derechos de autor, relacionadas con la eliminación de información de gestión de derechos en los datos de entrenamiento de ChatGPT.
  • GitHub Copilot: En noviembre de 2022, se presentó una demanda contra GitHub Copilot por presunta violación de acuerdos de licencia abierta al utilizar código protegido para entrenar su modelo de IA. Sin embargo, en julio de 2024, un juez desestimó prácticamente todas las reclamaciones de los demandantes.

Iniciativas regulatorias y debates legales

La creciente preocupación por el uso de contenido protegido en el entrenamiento de modelos de IA ha llevado a iniciativas regulatorias y debates legales:

  • Regulación en España: El Gobierno español aprobó en marzo de 2025 una norma que obliga a etiquetar claramente los contenidos creados con IA, adaptando la legislación al Reglamento Europeo de IA. Las infracciones pueden acarrear multas de hasta 35 millones de euros o entre el 5% y el 7% de la facturación mundial de las empresas infractoras.
  • Propuestas en EE. UU.: OpenAI y Google han sugerido al Gobierno de Estados Unidos relajar las medidas de copyright para permitir un entrenamiento más eficiente de los modelos de IA, lo que ha generado debates sobre el equilibrio entre la innovación tecnológica y la protección de los derechos de autor.

La tensión entre el avance de la inteligencia artificial y la protección de los derechos de autor continúa siendo un tema central en la industria tecnológica. Mientras las empresas de IA buscan acceder a vastos conjuntos de datos para mejorar sus modelos, creadores y titulares de derechos exigen mecanismos que garanticen el uso ético y legal de sus obras. El desarrollo de marcos legales y regulaciones claras será esencial para equilibrar la innovación tecnológica con la protección de la propiedad intelectual.