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Buenas prácticas en materia de datos: Eliminación de barreras a la reutilización de datos con licencias CC0 («Sin derechos reservados»)

The Dryad. «Good Data Practices: Removing Barriers to Data Reuse with CC0 Licensing». Dryad news, 30 de mayo de 2023.

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CC0 “No Rights Reserved”

CC0 permite a científicos, educadores, artistas y otros creadores y propietarios de contenidos protegidos por derechos de autor o bases de datos renunciar a esos intereses sobre sus obras y, de ese modo, ponerlas lo más completamente posible en el dominio público, de modo que otros puedan basarse libremente en ellas, mejorarlas y reutilizarlas para cualquier fin sin restricciones en virtud de la legislación sobre derechos de autor o bases de datos.

¿Por qué CC0 es una gran opción para los datos abiertos?

A los autores que envían datos a Dryad se les pide que consientan la publicación de sus datos bajo Creative Commons Public Domain Dedication, más comúnmente conocida como CC0. Al hacerlo, se pide a los autores que confirmen que cualquier material que haya sido publicado previamente por otro autor o grupo de trabajo se publicó en condiciones compatibles con CC0 y que aceptan publicar de forma novedosa cualquier material no publicado previamente bajo esta exención.

Las licencias Creative Commons (CC) son un estándar ampliamente adoptado para los productos académicos y también se emplean para una amplia gama de otros medios difundidos digitalmente (muchas imágenes de Wikipedia están alojadas bajo una licencia CC, por ejemplo). La licencia CC BY (Atribución) es particularmente común en las comunidades de investigación, ya que es la licencia bajo la cual se publican con frecuencia los artículos de acceso abierto. También existen muchas otras licencias abiertas estándar, como las específicas para software.

En cambio, CC0 no es una licencia, sino una renuncia a los derechos de autor del propietario o creador. Dedica una obra al dominio público sin restricciones ni condiciones para su reutilización, modificación o redistribución.

La reutilización de datos es el objetivo ideal de compartir datos abiertos. Las afirmaciones indebidas de derechos de autor y restricciones de licencias sobre material que probablemente no esté amparado por la ley de derechos de autor hace que los usuarios potenciales tengan que descifrar los textos legales para determinar si el contenido está sujeto a derechos de autor. Esto puede resultar bastante oneroso y crear aversión a la reutilización por miedo a acciones legales por uso indebido, especialmente en el caso de las licencias más restrictivas. Incluso si hay poca ambigüedad sobre si se puede hacer una reclamación de derechos de autor, la incertidumbre sobre cómo seguir las condiciones prescritas también puede sofocar la reutilización por miedo a acciones legales. Por ejemplo, todas las licencias CC exigen la atribución, pero ésta debe hacerse de la forma específica prescrita por el creador o creadores. Cuando se recopilan muchas obras con este tipo de licencias, esto puede crear mayor ambigüedad y cargas para los usuarios.

Con CC0, no hay ambigüedad sobre las restricciones de los datos, lo que, de nuevo, no autoriza a los usuarios potenciales a ignorar las normas establecidas por la comunidad, como la citación o la colaboración. Además, evita complicaciones en torno al llamado «apilamiento de atribuciones», cada vez más común a medida que los investigadores compilan grandes conjuntos de datos procedentes de muchas obras con licencias independientes (un inconveniente típico de CC BY en comparación con CC0). Por último, libera al editor de los datos de la carga legal de supervisar la reutilización de sus datos y, en caso necesario, de emprender acciones legales contra acciones percibidas como indebidas (algo para lo que muchas personas carecen de tiempo o recursos).

El concepto de renunciar a los derechos de autor de los productos académicos suele resultar desconcertante para los investigadores, que esperan que se reconozca el mérito de su trabajo. CC0 no exime ni excluye a los usuarios de los resultados publicados bajo esta exención de observar las normas establecidas de la comunidad, de las cuales la citación adecuada es sólo una de muchas. Las expectativas de citación y la práctica de hacerlo deben considerarse como una contribución positiva a una comunidad de investigación, no como una acción tomada bajo coacción por temor a acciones legales.

Inteligencia Artificial Generativa y Ley de Propiedad Intelectual

Generative Artificial Intelligence and Copyright Law. Congressional Research Service (CRS). Legal Sidebar Prepared for Members and Committees of Congress Updated May 11, 2023

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Las recientes innovaciones en el campo de la inteligencia artificial (IA) plantean nuevos interrogantes sobre como la autoría, la infracción y el uso justo se aplicarán a los contenidos creados o utilizados por la IA.

Los denominados programas informáticos de «IA generativa», como los programas DALL-E 2 y ChatGPT de Open AI, el programa Stable Diffusion de Stability AI y el programa autotitulado Midjourney, son capaces de generar nuevas imágenes, textos y otros contenidos (o «salidas») en respuesta a las indicaciones textuales de un usuario (o «entradas»). Estos programas de IA generativa se entrenan para generar esos resultados en parte exponiéndolos a grandes cantidades de de obras existentes, como escritos, fotografías, pinturas y otras obras de arte. Este documento explora las cuestiones que los tribunales y la Oficina de Derechos de Autor de EE.UU. han empezado a plantearse sobre si los resultados de los programas de IA generativa tienen derecho a ser protegidos por los derechos de autor así como la forma en que el programas pueden infringir los derechos de autor de otras obras.

Derechos de autor de obras creadas con IA generativa

El uso generalizado de programas de IA generativa plantea la cuestión de quién, si es que alguien, puede tener los los derechos de autor de los contenidos creados con estos programas, dado que el usuario de la IA, el programador de la IA y el propio programa de IA desempeñan un papel en la creación de estas obras.

¿Están protegidos por derechos de autor los resultados de la IA?

La cuestión de si los productos de la IA -como las imágenes creadas por DALL-E o los textos creados por ChatGPT- depende, al menos en parte, del concepto de «autoría». La Constitución de EE.UU. autoriza al Congreso a «asegurar a los autores, por tiempo limitado… el derecho exclusivo a sus … escritos». Sobre la base de esta autoridad, la Ley de Derechos de Autor otorga protección de derechos de autor a «obras originales de autoría». Aunque la Constitución y la Ley de Propiedad Intelectual no definen explícitamente quién (o qué) puede ser un «autor», la Oficina de Derechos de Autor de EE.UU. sólo reconoce los derechos de autor en obras «creadas por un ser humano». Los tribunales también se han negado a ampliar la protección de los derechos de autor a los autores no humanos. Por ejemplo, los tribunales de apelación han sostenido en varios casos que un mono que tomó una serie de fotos carecía de legitimación para demandar en virtud de la Ley de Propiedad Intelectual; que era necesaria cierta creatividad humana un libro supuestamente inspirado en seres celestiales; y que un jardín vivo no podía ser objeto de derechos de autor por carecer de un autor humano. En junio de 2022, Stephen Thaler demandó a la Oficina de Derechos de Autor por denegar una solicitud de registro de una obra de arte visual que, según él, era obra de un programa de IA llamado Creativity Machine. Thaler afirma que la imagen fue creada «de forma autónoma por una máquina» y sostiene que la Ley de Propiedad Intelectual no exige la autoría humana. La demanda está pendiente.

Aun suponiendo que una obra sujeta a derechos de autor requiera un autor humano, las obras creadas mediante IA generativa podrían tener derecho a la protección de los derechos de autor, dependiendo de la naturaleza de la participación humana en el proceso creativo. Un reciente procedimiento de derechos de autor muestra que la Oficina de Derechos de Autor puede mostrarse escéptica ante este argumento. En septiembre de 2022, la escritora Kristina Kashtanova registró los derechos de autor de su novela gráfica, ilustrada íntegramente con imágenes generadas por Midjourney en respuesta a sus textos. En octubre, sin embargo, la Oficina de Derechos de Autor inició un procedimiento de cancelación, señalando que la Sra. Kashtanova no había revelado su uso de la IA. Kashtanova respondió alegando que había creado las imágenes mediante «un proceso creativo e iterativo» que implicaba «múltiples rondas de composición, selección, arreglo, recorte y edición de cada imagen». Contrastó su proceso creativo con la imagen «generada autónomamente» que el Dr. Thaler intentó registrar. Sin embargo, el 21 de febrero de 2023, la Oficina de Derechos de Autor determinó que las imágenes no tenían un autor humano y, por tanto, no eran susceptibles de derechos de autor.

Algunos expertos afirman que al menos algunas obras generadas por IA deberían recibir protección de derechos de autor, argumentando que los programas de IA son análogos a otras herramientas que los seres humanos han utilizado para crear obras protegidas por derechos de autor. obras protegidas. Por ejemplo, el Tribunal Supremo ha sostenido desde el caso de 1884 Burrow-Giles Lithographic Co. v. Sarony que las fotografías pueden tener derecho a la protección de los derechos de autor cuando el fotógrafo toma decisiones sobre elementos creativos como la composición, la disposición y la iluminación. Los programas de IA generativa podrían considerarse como otra herramienta, similar a un equipo fotográfico, que puede ser utilizada por autores humanos. La Sra. Kashtanova argumentó que su propio proceso creativo era similar al de un fotógrafo.

Otros especialistas y la Oficina de Derechos de Autor, cuestionando la analogía con la fotografía, ponen en duda que los usuarios de IA ejerzan un control creativo suficiente para que la IA pueda considerarse una mera herramienta. En el caso de la Sra. Kashtanova, la Oficina de Derechos de Autor razonó que, en lugar de ser «una herramienta que la Sra. Kashtanova controlaba y guiaba para alcanzar la imagen deseada, Midjourney genera imágenes de forma impredecible». Así pues, la Oficina de Derechos de Autor comparó al usuario de la IA con «un cliente que contrata a un artista», en contraposición a un artista por derecho propio.

Del mismo modo, un profesor de Derecho ha sugerido que el usuario de IA crea únicamente una «idea» abstracta no sujeta a derechos de autor, en lugar de una obra sujeta a derechos de autor que exprese la idea: «Si le pido a Dall-E que produzca un cuadro de erizos tomando el té en la playa, no he aportado nada más que una idea». Según este argumento, la obra de arte carece de autor y, por tanto, es de dominio público.

En resumen, es difícil predecir si la legislación sobre derechos de autor reconocerá algún tipo de protección a los resultados generativos de la IA. Aunque la forma en que la Oficina de Derechos de Autor ha tratado el caso de la Sra. Kashtanova hasta la fecha indica escepticismo respecto a la protección de los derechos de autor para las obras generadas por IA, la Oficina de Derechos de Autor no tiene ni la única ni la última palabra en la legislación estadounidense sobre derechos de autor. Por ejemplo, los solicitantes pueden pedir que se reconsideren las decisiones adversas de la Oficina de Derechos de Autor y, en última instancia, pueden impugnar esas decisiones ante los tribunales de distrito de EE.UU., como ha hecho el Dr. Thaler. Queda por ver cómo tratarán los tribunales federales estas impugnaciones y otros casos relacionados con los derechos de autor de obras generadas por IA.

¿A quién pertenecen los derechos de autor de los resultados de la IA generativa?

Suponiendo que algunas obras creadas por IA puedan acogerse a la protección de los derechos de autor, ¿a quién pertenecen esos derechos? En general, la Ley de Propiedad Intelectual confiere la propiedad «inicialmente al autor o autores de la obra». Dada la falta de de decisiones judiciales o de la Oficina de Derechos de Autor que reconozcan los derechos de autor de las obras creadas por IA, no ha Sin embargo, dada la falta de decisiones judiciales o de la Oficina de Derechos de Autor que reconozcan los derechos de autor de las obras creadas por IA hasta la fecha, no ha surgido ninguna norma clara que identifique quién podría ser el «autor o autores» de estas obras. Volviendo a la de la fotografía, el creador de la IA podría compararse con el fabricante de la cámara, mientras que el usuario de la IA que que impulsa la creación de una obra concreta podría compararse con el fotógrafo que utiliza esa cámara para capturar una imagen concreta. Desde este punto de vista, el usuario de la IA sería considerado el autor y, por tanto, el propietario inicial de los derechos de autor. Por otro lado, las decisiones creativas implicadas en la codificación y el entrenamiento de la IA, podrían dar al creador de una IA un derecho de autor más fuerte que el del fabricante de una cámara.

Independientemente de quién sea el propietario inicial de los derechos de autor de un producto de IA, las empresas que proporcionan software de IA pueden intentar asignar los respectivos derechos de propiedad de la empresa y sus usuarios mediante un contrato, como las condiciones de servicio de la empresa. Las actuales condiciones de uso de OpenAI, por ejemplo, parecen asignar los derechos de autor al usuario: «OpenAI le cede por la presente todos sus derechos, títulos e intereses sobre las obras generadas». Una versión anterior de estas condiciones, por el contrario, pretendía otorgar a OpenAI tales derechos. En cualquier caso, OpenAI no parece abordar la cuestión de quién sería el propietario de los derechos de autor en ausencia de dichos términos. Como comentó un académico, OpenAI parece «eludir la mayoría de las cuestiones de derechos de autor a través de un contrato».

Infracción de los derechos de autor por la IA generativa

La IA generativa también plantea cuestiones sobre la infracción de los derechos de autor. Los comentaristas y los tribunales han comenzado a abordar si los programas de IA generativa pueden infringir los derechos de autor de obras existentes, ya sea haciendo copias de obras existentes para entrenar la IA o generando resultados que se parezcan a esas obras existentes. ¿Infringe el proceso de entrenamiento de la IA los derechos de autor de otras obras? Los sistemas de IA se «entrenan» para crear obras literarias, visuales y artísticas exponiendo el programa a grandes cantidades de datos, que pueden consistir en obras existentes como textos e imágenes de Internet.

Este proceso de entrenamiento puede implicar la realización de copias digitales de obras existentes, lo que conlleva un riesgo de infracción de los derechos de autor. Como ha descrito la Oficina de Patentes y Marcas de EE.UU., este proceso «implicará casi por definición la reproducción de obras completas o de partes sustanciales de las mismas». OpenAI, por ejemplo, reconoce que sus programas se entrenan con «grandes conjuntos de datos de acceso público que incluyen obras protegidas por derechos de autor» y que este proceso «necesariamente implica la reproducción de obras completas o partes sustanciales de las mismas». obras» y que este proceso «implica necesariamente hacer primero copias de los datos a analizar». La creación de dichas copias, sin el permiso expreso o implícito de los distintos titulares de los derechos de autor, puede infringir el derecho exclusivo de los titulares a realizar reproducciones de su obra.

Las empresas de IA pueden alegar que sus procesos de formación constituyen un uso legítimo y que, por tanto, no infringen la ley.

El hecho de que la copia constituya o no un uso legítimo depende de cuatro factores establecidos en el artículo 107 del Título 17 del Código de los Estados Unidos:

  1. El propósito y el carácter del uso, incluyendo si dicho uso es de naturaleza comercial o tiene fines educativos sin ánimo de lucro. comercial o con fines educativos no lucrativos;
  2. La naturaleza de la obra protegida por derechos de autor;
  3. la cantidad y sustancialidad de la parte utilizada en relación con la obra protegida en su conjunto; y en su conjunto; y
  4. el efecto del uso sobre el mercado potencial o el valor de la obra protegida.

Algunas partes interesadas sostienen que el uso de obras protegidas por derechos de autor para entrenar programas de IA debería considerarse un uso justo en virtud de estos factores. En cuanto al primer factor, OpenAI argumenta que su propósito es «transformador» en contraposición a «expresivo» porque el proceso de formación crea «un sistema de IA generativo útil». OpenAI también sostiene que el tercer factor apoya el uso leal porque las copias no se ponen a disposición del público sino que se utilizan únicamente para entrenar el programa. En su apoyo, OpenAI cita el caso The Authors Guild, Inc. contra Google, Inc, en el que el Tribunal de Apelación del Segundo Circuito de los EE.UU. sostuvo que la copia por parte de Google de libros enteros para crear una base de datos de búsqueda que mostraba extractos de esos libros constituía uso legítimo.

Es posible que estos argumentos se pongan pronto a prueba en los tribunales, ya que los demandantes han presentado recientemente múltiples demandas alegando infracción de derechos de autor mediante procesos de formación de IA. El 13 de enero de 2023, varios artistas presentaron una demanda colectiva putativa alegando que sus derechos de autor fueron infringidos en el entrenamiento de programas de imagen de IA, incluido Stable Diffusion. En la demanda colectiva se alega que los demandados «descargaron o de otro modo adquirieron sin permiso copias de miles de millones de imágenes protegidas por derechos de autor» para utilizarlas como «imágenes de entrenamiento», «haciendo y almacenando copias de esas imágenes» sin el consentimiento de los artistas. Del mismo modo, el 3 de febrero de 2023 Getty Images presentó una demanda alegando que «Stability AI ha copiado al menos 12 millones de imágenes protegidas por derechos de autor…» de los sitios web de Getty Images … para entrenar su modelo de difusión estable». Ambas demandas parecen de uso leal, argumentando que Stable Diffusion es un producto comercial, lo que pesa el primer factor legal, y que el programa socava el mercado de las obras originales, lo que pesa en contra del uso legítimo de obras originales, lo que es contrario al uso legítimo según el cuarto factor.

¿Los resultados de la IA infringen los derechos de autor de otras obras?

Los programas de IA también pueden infringir los derechos de autor al generar resultados que se asemejan a obras existentes. Según la jurisprudencia estadounidense, los titulares de derechos de autor pueden demostrar que tales resultados infringen sus derechos de autor si el programa de IA (1) tuvo acceso a sus obras y (2) creó resultados «sustancialmente similares».

En primer lugar, para demostrar la infracción de los derechos de autor, el demandante debe probar que el infractor «copió realmente» la obra subyacente. Esto a veces se prueba circunstancialmente mediante pruebas de que el infractor «tuvo acceso a la obra». En el caso de los productos de IA, el acceso puede demostrarse con pruebas de que el programa de IA fue entrenado utilizando la obra subyacente. Por ejemplo, la obra subyacente podría formar parte de un sitio de Internet de acceso público que fue descargado para entrenar el programa de IA.

En segundo lugar, un demandante debe demostrar que la nueva obra es «sustancialmente similar» a la obra subyacente para establecer la infracción. La prueba de la similitud sustancial es difícil de definir y varía según los tribunales estadounidenses. Los tribunales han descrito la prueba de diversas maneras, por ejemplo, exigiendo que las obras tengan «un concepto y una sensación totales sustancialmente similares» o «un aspecto y una sensación generales» o que «una persona razonable ordinaria no diferenciaría entre las dos obras». La jurisprudencia también ha declarado que esta determinación tiene en cuenta tanto «la importancia cualitativa como cuantitativa de la parte copiada en relación con la obra del demandante en su conjunto». En el caso de los resultados generados por IA, al igual que en el de las obras tradicionales, el análisis de la «similitud sustancial» puede requerir que los tribunales realicen este tipo de comparaciones entre el resultado de la IA y la obra subyacente.

Existe un desacuerdo significativo en cuanto a la probabilidad de que los programas generativos de IA copien obras existentes en sus resultados. OpenAI argumenta que «los sistemas de IA bien construidos no suelen regenerar, en ninguna porción no trivial, datos inalterados de ninguna obra concreta de su corpus de entrenamiento». Por lo tanto, afirma OpenAI, la infracción «es un resultado accidental poco probable». Por el contrario, la demanda de Getty Images alega que «Stable Diffusion a veces produce imágenes que son altamente similares y derivadas de las Getty Images.» Un estudio ha encontrado «una cantidad significativa de copias» en un pequeño porcentaje (menos del 2%) de las imágenes creadas por Stable Diffusion. Sin embargo, la otra demanda colectiva contra Stable Diffusion parece argumentar que todos los productos de Stable Diffusion son potencialmente infractores, alegando que son «generados exclusivamente a partir de una combinación de … copias de imágenes protegidas por derechos de autor».

Hay dos tipos de resultados de IA que pueden plantear problemas especiales. En primer lugar, algunos programas de IA pueden utilizarse para crear obras con personajes de ficción ya existentes. Estas obras pueden correr un mayor riesgo de infracción de los derechos de autor en la medida en que los personajes a veces gozan de protección de los derechos de autor en sí mismos. En segundo lugar, algunos programas de IA pueden utilizarse para crear obras artísticas o literarias «al estilo» de un artista o autor concreto.

Estos resultados no son necesariamente infractores, ya que la ley de derechos de autor prohíbe generalmente la copia de obras específicas en lugar del estilo general de un artista. Sin embargo, a algunos artistas les preocupa que los programas de IA generativa sean los únicos capaces de producir en masa obras que copien su estilo, lo que podría socavar el valor de su trabajo. En la demanda colectiva contra Stable Diffusion, por ejemplo, los demandantes afirman que pocos artistas humanos pueden imitar con éxito el estilo de otro artista, mientras que «AI Image Products lo hace con facilidad». Una complicación de los programas de IA es que es posible que el usuario no sepa o no tenga acceso a un trabajo que se copió en respuesta a la indicación del usuario. Según la ley actual, esto puede dificultar el análisis de si el usuario es responsable de la infracción de derechos de autor.

Consideraciones para el Congreso

Es posible que el Congreso desee considerar si alguna de las cuestiones de derecho de autor planteadas por los programas de IA generativa requieren enmiendas a la Ley de Propiedad Intelectual u otra legislación. Por ejemplo, el Congreso podría considerar una legislación que aclare si las obras generadas por IA son susceptibles de derechos de autor, quién debe ser autor de dichas obras, o cuándo el proceso de formación de programas de IA generativa constituye un uso justo. uso legítimo.

Dada la escasa oportunidad que han tenido los tribunales y la Oficina de Derechos de Autor para abordar estas cuestiones, el Congreso el Congreso puede adoptar una postura de espera. A medida que los tribunales adquieran experiencia casos relacionados con la IA generativa, podrán proporcionar una mayor orientación y previsibilidad en este ámbito a través de opiniones judiciales. judiciales. Sobre la base de los resultados de los primeros casos en este ámbito, como los resumidos anteriormente, el Congreso puede reconsiderar la necesidad de adoptar medidas legislativas.

Christopher T. Zirpoli

Legislative Attorney

Descargo de responsabilidad

Este documento ha sido elaborado por el Servicio de Investigación del Congreso (CRS). El CRS presta servicios como personal compartido no partidista a los comités y miembros del Congreso. Funciona exclusivamente a instancias del Congreso y bajo su dirección. del Congreso. La información contenida en un informe del CRS no debe utilizarse para fines distintos de la comprensión pública de la información facilitada por el CRS. información proporcionada por CRS a los miembros del Congreso en el marco de su función institucional. Los informes de CRS, como obra del Gobierno de los Estados Unidos, no están sujetos a la protección de los derechos de autor en los Estados Unidos. Estados Unidos. Cualquier informe de CRS puede ser reproducido y distribuido en su totalidad sin permiso de CRS. No obstante Sin embargo, dado que un Informe CRS puede incluir imágenes o material de terceros protegidos por derechos de autor, es posible que deba obtener el permiso del titular de los derechos de autor si desea utilizarlos. permiso del titular de los derechos de autor si desea copiar o utilizar de otro modo material protegido por derechos de autor.

ChatGPT Implicaciones para las bibliotecas universitarias

Cox, Christopher, y Elias Tzoc. «ChatGPT: Implications for Academic Libraries College & Research Libraries News», 6 de marzo de 2023. https://doi.org/10.5860/crln.84.3.99.

ChatGPT irrumpió en escena a finales de noviembre de 2022 e inmediatamente se hizo viral, alcanzando un millón de usuarios en una semana. Creada por OpenAI, responsable también del revolucionario generador de imágenes DALL-E, ChatGPT es una herramienta LLM (large language model) que utiliza técnicas de aprendizaje profundo para generar texto en respuesta a las preguntas que se le plantean. Puede generar ensayos, correos electrónicos, letras de canciones, recetas, código informático, páginas web, incluso juegos y diagnósticos médicos. En lugar de buscar en Internet, ChatGPT ha sido entrenado en un gran corpus de texto, que incluye artículos de noticias, libros, sitios web, artículos académicos y otras fuentes. El corpus actual incluye datos de varios idiomas y códigos informáticos. La generación de texto se realiza mediante la predicción de la palabra siguiente en una serie de palabras para producir frases y luego páginas enteras de contenido. (Ver como funciona VIDEO)

Unas dos o tres semanas después de su lanzamiento, varios grupos empezaron a debatir el efecto de ChatGPT y sus implicaciones para la enseñanza. Bryan Alexander publicó en su blog «Resources for Exploring ChatGPT and Higher Education» (Recursos para explorar ChatGPT y la enseñanza superior) una lista de más de 20 recursos sobre esta tecnología disruptiva (1). Durante la primera semana de enero, la conversación llegó a medios de enseñanza universitaria como Chronicle of Higher Education e Inside Higher Ed. Las reacciones a ChatGPT han ido desde los elogios como posible asistente digital o compañero de investigación hasta la prohibición de su uso en las aulas por temor a que los alumnos lo utilicen para generar trabajos de investigación y respuestas a exámenes. Para los bibliotecarios y profesionales de la información, algunas de las preguntas son: ¿Qué implicaciones tienen las herramientas de IA como ChatGPT y DALL-E para las bibliotecas universitarias? ¿Cómo puede cambiar lo que hacemos y cómo puede ayudarnos a atender y satisfacer mejor las necesidades de los estudiantes del siglo XXI? A continuación se presentan algunas sugerencias y predicciones sobre cómo las herramientas de IA pueden cambiar nuestro trabajo y cómo podemos aprovecharlas para potenciarlo y mejorarlo.

Descubrimiento y búsqueda: ChatGPT ofrece una interesante alternativa a los motores de búsqueda como Google, que responden a las consultas con una lista de enlaces sobre un tema para ayudarte a aprender más sobre él. La experiencia de ChatGPT reside en su capacidad para responder a preguntas concretas, proporcionando una explicación experta de un tema o respuestas objetivas, todo ello sin que el usuario tenga que desplazarse por decenas de respuestas. Al igual que Google, puede aprender las necesidades y preferencias de información del usuario y ofrecer resultados personalizados y relevantes. De momento, los conocimientos de ChatGPT se limitan a 2021 y años anteriores, aunque sin duda eso cambiará.

Podemos imaginarnos un futuro en el que ChatGPT se ofrezca como herramienta complementaria, mejora o sustitución de los actuales métodos de búsqueda tipo Google. Esto se puede ver ahora mismo en You.com, que ofrece tanto un motor de búsqueda tradicional como resultados de chat con IA. (2) Google y Microsoft han anunciado que integrarán ChatGPT en sus herramientas en los próximos meses. Gracias a una API publicada recientemente, la tecnología de ChatGPT puede integrarse en herramientas de búsqueda de bibliotecas, proporcionando respuestas a preguntas, así como materiales sobre el tema. Considera las ventajas de consultar grandes corpus de texto como HathiTrust con ChatGPT. ¿Fomentará esto un deseo renovado de incluir y buscar el texto completo de los artículos en nuestros catálogos? Es posible que las empresas de bases de datos se lancen a una carrera armamentística para añadir rápidamente la función ChatGPT a sus productos.

Investigación: ChatGPT puede utilizarse para generar ideas o simplificar aspectos del proceso de investigación. Puede ayudar a buscar ideas, generar listas de palabras clave y proporcionar resúmenes de trabajos. Pronto podrás cargar tu propio texto en ChatGPT y pedirle un resumen. Si ChatGPT puede conectarse a herramientas de búsqueda de bibliotecas, también podría crear una bibliografía de recursos relevantes sobre un tema. En el futuro, las herramientas de IA podrán servir como asistentes de investigación, realizando experimentos virtuales, analizando datos, redactando y editando textos y generando citas.

Referencia: Al igual que ChatGPT, los bibliotecarios han sido entrenados para aprender lo que la gente quiere decir basándose en las preguntas que hacen. Las bibliotecas ya utilizan chatbots de inteligencia artificial para responder a preguntas básicas y remitir las más difíciles a los bibliotecarios. ChatGPT es simplemente una extensión de ese servicio actual. Los bibliotecarios pueden ayudar a los investigadores dándoles consejos sobre cómo hacer las preguntas adecuadas para obtener los mejores resultados. Estas herramientas también liberan tiempo de los bibliotecarios para centrarse en consultas o tareas de investigación más complejas. Además, ofrecen un servicio 24 horas al día, 7 días a la semana, lo que satisface una necesidad que los bibliotecarios no siempre pueden satisfacer.

Enseñanza: La facilidad con la que ChatGPT puede responder a preguntas de investigación puede cambiar nuestra forma de enseñar. En lugar de confiar en pruebas de comprensión de hechos o asignar ensayos, se requerirán tareas más complejas conectadas específicamente con el contenido del curso. La tendencia actual a incorporar e integrar en el plan de estudios actividades de aprendizaje más activas y experienciales también puede ayudar, sobre todo si las tareas adoptan otras formas, como infografías, podcasts o vídeos. Las bibliotecas universitarias ya ofrecen servicios y espacios para este tipo de creaciones y oportunidades de aprendizaje. Los bibliotecarios pueden ayudar al profesorado a crear este tipo de tareas.

ChatGPT también puede crear programas de estudios, ejemplos de planes de clases y el texto para una LibGuide en cuestión de segundos. Algunos incluso han sugerido que ChatGPT podría actuar como asistente en una clase, proporcionando apoyo de tutoría a los estudiantes. Sitios como Sentient Syllabus (3) y «Understanding AI Writing Tools and their Uses for Teaching and Learning» de la Universidad de California-Berkeley,(4) ofrecen ideas para utilizar ChatGPT en el aula.

Libros de texto: Las bibliotecas universitarias están muy interesadas en apoyar al profesorado en la creación de recursos educativos abiertos (REA). Los libros de texto que antes tardaban un año en escribirse pueden ser redactados por ChatGPT en horas en respuesta a una serie de consultas. Obviamente, el texto resultante tendrá que ser revisado y corregido para garantizar la exactitud de la información y asegurar la calidad. Si se reduce el tiempo necesario para crear REA, habrá más libros de texto gratuitos a disposición del profesorado, lo que le permitirá elegirlos y adaptarlos a cursos específicos, mejorando su enseñanza y ahorrando miles de dólares a los estudiantes.

Alfabetización informacional y alfabetización digital: Herramientas de IA como ChatGPT y DALL-E harán que la alfabetización informacional y digital sea más importante que nunca. Los bibliotecarios pueden ayudar al profesorado a enseñar a los estudiantes habilidades de pensamiento crítico para validar los hechos y evaluar la calidad de las respuestas proporcionadas por ChatGPT o determinar si un cuadro de Matisse es realmente un Matisse o arte generado por IA en su estilo. Aunque puede ser difícil identificar una obra escrita o creada por un estudiante frente a un bot, enseñar a los estudiantes y al profesorado habilidades de alfabetización informacional les ayudará a hacer conjeturas educadas a través del análisis crítico de lo que se presenta.

Escritura y creación: Anand Rao, catedrático del Departamento de Comunicación y Estudios Digitales de la Universidad Mary Washington de Virginia, cree que ChatGPT y otras herramientas de IA «cambiarán la naturaleza misma de la producción de conocimiento» (5). En lugar de empezar desde cero, ChatGPT puede producir un borrador de texto que puede servir de inspiración para tu propio trabajo. DALL-E puede crear obras de arte nuevas e inspiradoras que pueden introducirse en herramientas de creación de imágenes como Adobe Creative Suite y alterarse y retocarse para desarrollar creaciones originales. Lo mismo ocurre con la escritura de letras y música con ChatGPT. ChatGPT también puede «ayudar a los desarrolladores a escribir mejor código a mayor velocidad». (6)

Plagio: Los dilemas éticos entran en juego cuando se trata de identificar la autoría o monetizar los productos de las consultas sobre herramientas de IA. Los profesores dicen que los estudiantes que entregan trabajos de ChatGPT como suyos están cometiendo plagio. ¿Pero es así? El plagio se define como «presentar como propio el trabajo o las ideas de otra persona, con o sin su consentimiento, incorporándolo a tu trabajo sin reconocerlo plenamente». ChatGPT no es un «alguien». ¿Deberían los estudiantes citar a ChatGPT o acreditarlo como coautor? Además de la preocupación por que los estudiantes entreguen trabajos generados por ChatGPT, las revistas científicas como Nature están preocupadas por cómo las herramientas de IA amenazan la transparencia de la ciencia. A los científicos les preocupa que «los investigadores puedan hacer pasar por suyos textos escritos con LLM de forma engañosa o utilizar LLM de forma simplista y producir trabajos que no sean fiables». (7)

Nature ya ha recibido varios trabajos con ChatGPT como coautor. Los científicos discrepan sobre si ChatGPT puede cumplir este criterio, ya que la herramienta no puede responsabilizarse del contenido que está creando ni aceptar las condiciones de una revista. En lo que sí están de acuerdo los científicos es en que se necesitan políticas, ¡y rápido! Los bibliotecarios pueden trabajar con profesores, investigadores y editores para facilitar estas conversaciones y abogar por orientaciones que garanticen la transparencia y reconozcan la autoría.

Los derechos de autor: Existe un animado debate sobre a quién pertenecen los derechos de autor de un producto creado por IA. Las noticias están llenas de historias de autores que publican libros en Amazon creados íntegramente con texto e ilustraciones generados por IA. Hay empresarios que piden a DALL-E que cree obras de arte y luego las añaden a catálogos web para imprimirlas en lienzos bajo demanda y obtener beneficios. Estos «autores» afirman que consultaron a la herramienta de IA y que, por tanto, deberían tener los derechos de autor del producto resultante. Otros alegan «uso justo». David Wiley, director académico de Lumen Learning, consultó a la Oficina de Derechos de Autor de EE.UU. «con el fin de registrar [una] obra generada por ordenador como obra de alquiler al propietario» (8). La Oficina de Derechos de Autor respondió que «no registrará obras producidas por una máquina o un mero proceso mecánico que funcione sin ninguna aportación creativa o intervención de un autor humano porque, según la ley, ‘una obra debe ser creada por un ser humano'». Queda por ver si ésta es la respuesta definitiva o si este tema se debatirá en los tribunales. Los bibliotecarios, que ya son considerados expertos en derechos de autor, deberían mantenerse al día de estos debates, proporcionando al profesorado la información y orientación más recientes a medida que las normas se vayan aclarando.

Productividad: Los bibliotecarios pueden maximizar su productividad de otras formas utilizando herramientas de IA. ChatGPT puede redactar correos electrónicos, como una llamada en frío animando a un miembro de la facultad a utilizar el servicio de reserva electrónica de la biblioteca. Puede generar una lista de lecturas favoritas o libros sobre temas para una exposición temática. Los borradores de materiales de marketing, como comunicados de prensa e incluso carteles de eventos, pueden crearse mediante consultas de IA. Las formas en que las herramientas de IA pueden agilizar y facilitar la escritura y la creación de imágenes parecen ilimitadas.

Equidad e inclusión: Al igual que cualquier creación, las herramientas de IA pueden estar sesgadas en función de las ideas preconcebidas de sus creadores o de la exactitud de sus fuentes de datos. Los bibliotecarios pueden animar a los estudiantes a ser conscientes de los sesgos que pueden aparecer en las respuestas de ChatGPT. La actual monetización de ChatGPT por parte de OpenAI, que ofrece un nivel «pro» de pago que promete un acceso más fiable y un tiempo de respuesta más rápido, hace saltar las alarmas sobre el futuro de este producto. Este modelo podría dar lugar a un comercio del conocimiento en el que los que tienen y los que no tienen dependerían de la capacidad de cada persona para pagar la factura.

Conclusión

Es difícil predecir cómo afectarán las herramientas de IA a las bibliotecas. En muchos sentidos, ChatGPT nos recuerda a cómo reaccionó la sociedad ante otros desarrollos innovadores, como la invención de las calculadoras, los teléfonos móviles, la World Wide Web y Wikipedia. Quizás la otra serie de preguntas que deberíamos hacernos es: ¿Cómo podemos los bibliotecarios integrar estas nuevas herramientas en lo que hacemos? ¿Cómo podemos contribuir a reducir sus sesgos y mejorar la calidad de los resultados? ¿Cómo podemos integrarlas en el futuro de la enseñanza y el aprendizaje a distintos niveles? Aunque las herramientas de IA tienen el potencial de mejorar nuestras vidas y las de aquellos a quienes servimos, no pueden sustituir las interacciones humanas que nos diferencian de cualquier tecnología. Las bibliotecas pueden abrazar la revolución de la IA evaluando estas nuevas herramientas y desarrollando servicios que apoyen su uso.

Notes

  1. Bryan Alexander, “Resources for exploring ChatGPT and higher education,” Bryan Alexander (blog), December 15, 2022, https://bryanalexander.org/future-of-education/resources-for-exploring-chatgpt-and-higher-education/.
  2. On February 7, 2023, Microsoft integrated AI into its Bing search engine. In contrast to ChatGPT, Bing’s AI can include results from the internet.
  3. The Sentient Syllabus Project, http://sentientsyllabus.org/.
  4. Berkeley Center for Teaching and Learning, “Understanding AI Writing Tools and their Uses for Teaching and Learning at UC Berkeley,” accessed February 10, 2023, https://teaching.berkeley.edu/understanding-ai-writing-tools-and-their-uses-teaching-and-learning-uc-berkeley.
  5. Douglas Belkin, “Professors Turn to ChatGPT to Teach Students a Lesson: The Powerful Paper-Writing Chatbot Presents an Educational Challenge: Ban It or Build On It?,” Wall Street Journal, January 15, 2023, https://www.wsj.com/articles/professors-turn-to-chatgpt-to-teach-students-a-lesson-11674657460.
  6. Hunter Johnson, “4 Ways Devs can Use ChatGPT to Be More Productive,” Educative (blog), January 25, 2023, https://www.educative.io/blog/chatgpt-how-it-can-help-devs-productivity.
  7. Nature, “Tools Such as ChatGPT Threaten Transparent Science; Here Are Our Ground Rules for Their Use,” editorial, Nature 612, no. 7945 (January 26, 2023), https://doi.org/10.1038/d41586-023-00191-1.
  8. David Wiley, “AI, Instructional Design, and OER,” Improving Learning (blog), January 23, 2023, https://opencontent.org/blog/archives/7129.

Copyright Christopher Cox, Elias Tzoc

Los autores australianos recibirán por primera vez una compensación por el préstamo de libros electrónicos

Morris, Linda. «Australian Authors to Receive Compensation for E-Book Loans for First Time». Brisbane Times, 27 de enero de 2023.

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Autores, ilustradores y editores recibirán por primera vez una compensación por los préstamos de libros electrónicos y audiolibros en las bibliotecas, en una iniciativa del gobierno federal para llevar los derechos de los prestamistas al siglo XXI.

En la presentación el lunes de la política cultural nacional del gobierno de Albanese se anunciará una ampliación de 12,9 millones de dólares del plan anual de derechos de préstamo a lo largo de cuatro años.

Introducidos por el gobierno de Whitlam y ampliados bajo el gobierno de Howard para incluir a las instituciones educativas, los actuales planes de préstamo pagan a los escritores por los libros que conservan en las bibliotecas públicas, compensándoles de hecho por libros que de otro modo se habrían vendido.

La medida, que entrará en vigor en julio, llega después de que la Encuesta Nacional de Autores de Libros Australianos de la Universidad Macquarie descubriera que los ingresos medios de los autores son de 18.200 dólares, muy por debajo del umbral de la pobreza.

La Sociedad Australiana de Autores, que ha llamado la atención sobre la precariedad de los ingresos de los autores, acogió con satisfacción el «sólido compromiso» del gobierno con la financiación y el reconocimiento de los contenidos digitales.

La presidenta de la ASA, Sophie Cunningham, dijo que el compromiso con los derechos de préstamo digital podría añadir cientos, si no miles, de dólares a los ingresos de un autor, dependiendo del autor y del género. Los audiolibros y los libros electrónicos pueden suponer entre el 10% y el 20% de las ventas de los autores.

Para el galardonado autor Markus Zusak, autor de La ladrona de libros, los formatos digitales suponen alrededor del 14% de las ediciones vendidas.

«Supone una gran diferencia para algunos libros infantiles, libros de género, y algunos libros realmente despegan en audio y otros no», dijo Cunningham, añadiendo: «La legislación suele tardar en ponerse al día con la tecnología».

El Ministro Federal de las Artes, Tony Burke, afirmó que las leyes del país deben ponerse al día con la tecnología actual, para garantizar que los artistas australianos reciben la compensación adecuada.

Guía para aplicar la retención de derechos de autor de manera que permita depositar las publicaciones científicas en Acceso Abierto

«Implementing the Rights Retention Strategy for Scientific Publications». Accedido 31 de enero de 2023.

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Los autores pueden depositar un documento propio en un repositorio cuando previamente han retenido el derecho de comunicación pública de la obra, ya que sólo transfieren algunos derechos de los denominados exclusivos a los editores; o cuando, a pesar de haber transmitido todos los derechos los editores, los editores permiten a los autores distribuir sus publicaciones bajo determinadas ondiciones. Pero no son muchos los autores que saben en qué condiciones han publicado sus trabajos y desconocen qué derechos tienen sobre ellos; consecuentemente, una de las cuestiones que habitualmente se hacen los autores que desean auto-archivar sus documentos en un repositorio es si están autorizados a hacerlo

La estrategia de retención de derechos es una herramienta para que los investigadores conserven suficientes derechos sobre sus artículos científicos de modo que puedan ponerlos a disposición en acceso abierto inmediato, independientemente del modelo de distribución de la revista en la que se publiquen. Esta estrategia permite la difusión sin restricciones de los conocimientos en la comunidad científica y fuera de ella.

La guía explica la estrategia de retención de derechos, sus ventajas para el investigador y los detalles operativos de su aplicación. También ofrece un apartado de preguntas frecuentes que aborda las principales dudas sobre la elección de licencias, las opciones disponibles en las distintas fases de publicación y cómo gestionar las relaciones con los editores.

Derechos de autor y streaming de contenidos audiovisuales en el contexto estadounidense

Cooper, Danielle M., and Katherine Klosek. «Copyright and Streaming Audiovisual Content in the US Context.» Ithaka S+R. Ithaka S+R. 5 January 2023. Web. 23 January 2023. https://doi.org/10.18665/sr.318118

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El documento resume las experiencias de 12 bibliotecas universitarias en el acceso a los medios de streaming con fines de enseñanza, aprendizaje e investigación, e incluye un debate sobre las barreras de acceso y uso impuestas por determinados términos de licencia. Las 12 bibliotecas participan en un proyecto de investigación de mayor envergadura en el que Ithaka S+R explora cómo hacer que el streaming multimedia sea sostenible para las bibliotecas académicas.

La transición al streaming como formato predominante para el consumo de medios audiovisuales ha planteado una serie de complicaciones a la enseñanza superior estadounidense. Muchas universidades han acumulado impresionantes colecciones de medios audiovisuales en formatos antiguos, sobre todo largometrajes y documentales en VHS y DVD, contenidos que ahora los estudiantes, profesores e investigadores preferirían consumir a través de un formato de streaming. La obsolescencia de la tecnología necesaria para reproducir este tipo de materiales dificulta el acceso de los usuarios.

La legislación sobre derechos de autor incluye derechos especiales para la investigación y la enseñanza, incluido el derecho de uso justo, que puede ayudar a colmar las lagunas existentes entre las actividades educativas que facilita la tecnología y los derechos exclusivos que los derechos de autor conceden a los autores. En este resumen, repasamos cómo se aplica actualmente la ley de derechos de autor de EE.UU. al streaming de contenidos con fines educativos y de investigación y exploramos las oportunidades para las bibliotecas académicas.

Durante la pandemia, la preferencia por el streaming se convirtió en una necesidad a medida que se reducían el aprendizaje y la investigación en persona. Algunos de estos contenidos, aunque no todos, están disponibles en streaming bajo licencias de proveedores, pero el panorama de las licencias educativas es mucho más limitado que el del consumo general, y los costes pueden ser prohibitivos. Existe la tecnología para digitalizar colecciones preexistentes y alojarlas digitalmente en formato de streaming, pero las barreras de recursos pueden restringir gravemente el grado en que las universidades pueden aprovechar esta solución. Para complicar aún más este problema, los proveedores de streaming pueden publicar algunos contenidos exclusivamente en formato de streaming y no ofrecerlos en formato digital tangible.

Canadá amplía 20 años más la protección de los derechos de autor para cumplir una nueva obligación comercial

Canada extends copyright protection another 20 years to meet new trade obligation. (2023, enero 2). CTVNews.

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En Canadá no habrá nuevos libros, canciones u obras de teatro de dominio público hasta 2043, después de que el gobierno introdujera un cambio en las leyes de derechos de autor justo antes de finales de 2022.

Con este cambio, Canadá cumple el compromiso adquirido en el marco del nuevo Tratado de Libre Comercio de América del Norte de equiparar la protección de los derechos de autor a la que existe en Estados Unidos desde 1998. El acuerdo daba a Canadá de plazo hasta el 31 de diciembre de 2022 para ajustarse a la normativa, y el país se ha adelantado un día.

Las asociaciones de escritores se han mostrado en general favorables a los cambios, alegando que cuantas más garantías tengan los creadores de cobrar por su trabajo, más incentivos habrá para crear.

Académicos, bibliotecarios, archiveros y museos, sin embargo, argumentan que limita su capacidad de acceder y utilizar cientos de obras, la mayoría de las cuales ya no tienen valor comercial.

«La realidad es que la inmensa mayoría de las obras que pasan al dominio público tienen muy poco valor comercial, por lo general ninguno», afirma Michael Geist, Catedrático de Investigación en Derecho de Internet y Comercio Electrónico de la Universidad de Ottawa.

Guía sobre gestión de derechos de autor y acceso abierto en bibliotecas, servicios de documentación y archivos

Ignasi Labastida Juan y César Iglesias Rebollo Guía sobre gestión de derechos de autor y acceso abierto en bibliotecas, servicios de documentación y archivos. Madrid: SEDIC, 2021

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La propiedad intelectual o los derechos de autor han dejado de ser un tema de conversación exclusivo de los abogados o los juristas y se ha convertido en un tema de debate en la sociedad.

Hoy en día el movimiento de acceso libre al conocimiento y a la cultura se ha convertido en un movimiento de dimensión mundial con seguidores en diferentes sectores de la sociedad.

Este estudio fue realizado por Ignasi Lavastida y César Iglesias a raíz de una conferencia organizada por SEDIC y realizada en Madrid sobre el acceso libre, de la que se solicitó a los ponentes que reunieran toda la información volcada en aquel acto en un único texto o una publicación.

Préstamo digital controlado.

Klosek, Katherine. Controlled Digital Lending. Washington, DC: Association of Research Libraries, June 17, 2022. https://doi.org/10.29242/report.controlleddigitallending2022.

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Este documento analiza la posición de la ARL sobre el préstamo digital controlado de materiales bibliotecarios y expone las consideraciones que pueden ayudar a las bibliotecas de investigación a elaborar su caso de uso y prepararse para un análisis de uso justo. El documento también refleja un debate sobre las prácticas, las preocupaciones y las oportunidades de los préstamos digitales que mantuvieron el Comité de Promoción y Política Pública de la ARL e invitados durante la reunión de otoño de la Asociación de octubre de 2021. Esa discusión, y las conversaciones posteriores en torno a una versión anterior de este documento, informaron la posición de ARL sobre el préstamo digital.

Derechos de autor y contratos: cuestiones y estrategias.

Klosek, Katherine. Copyright and Contracts: Issues and Strategies. Washington, DC: Association of Research Libraries, July 22, 2022.

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En 2020, el Comité de Defensa y Política Pública de la ARL lanzó una iniciativa de derechos digitales centrada en comprender y salvaguardar toda la serie de derechos de las bibliotecas de investigación: adquirir y prestar contenido digital para cumplir con las funciones de las bibliotecas en la investigación, la enseñanza y el aprendizaje; proporcionar obras accesibles a las personas con discapacidades; y cumplir con la función de preservación colectiva de las bibliotecas para el acceso duradero a las obras académicas y culturales. El objetivo es asegurar de que las bibliotecas de investigación, el Congreso, la Oficina de Derechos de Autor de los Estados Unidos y los tribunales comprendan bien estos derechos.

Este informe analiza las licencias y los contratos de contenidos digitales en el contexto de la Ley de Derechos de Autor de los Estados Unidos. El informe presenta estrategias de defensa y política pública, como las cláusulas de ahorro de derechos, el acceso abierto, las estrategias estatales y las exenciones federales. El informe concluye con los próximos pasos, incluyendo un caso de prueba y las estrategias de la ARL. Este documento se basó en conversaciones con el Comité de Promoción y Políticas Públicas de la ARL, y con miembros de la University Information Policy Officers (UIPO), incluyendo a Brandon Butler, Kyle Courtney, Sandra Enimil, Rachael Samberg, Nancy Sims y Claire Stewart.