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Dos autores afirman que OpenAI «ingirió» sus libros para entrenar a ChatGPT, y es posible que se produzca una «oleada» de casos judiciales similares.

Rivera, Gabriel. «2 Authors Say OpenAI “ingested” Their Books to Train ChatGPT. Now They’re Suing, and a “Wave” of Similar Court Cases May Follow.» Business Insider. Accedido 19 de julio de 2023. https://www.businessinsider.com/openai-copyright-lawsuit-authors-chatgpt-trained-on-books-2023-7.

OpenAI se enfrenta a una demanda interpuesta por dos autores de renombre, Mona Awad y Paul Tremblay. Los autores acusan a OpenAI de violar la ley de propiedad intelectual al utilizar sus libros publicados para entrenar ChatGPT, el modelo de lenguaje de OpenAI, sin obtener su consentimiento.

La demanda, presentada a finales de junio, sostiene que el extenso modelo de lenguaje de ChatGPT «ingirió» el contenido protegido por derechos de autor de Mona Awad y Paul Tremblay. Los autores sostienen que la capacidad de ChatGPT para generar resúmenes detallados de sus obras sugiere que sus libros se incluyeron en los conjuntos de datos utilizados para entrenar la tecnología de IA.

Esta acción legal ejemplifica la tensión existente entre los creadores y las herramientas de IA generativa, que tienen la capacidad de producir texto e imágenes en cuestión de segundos. Muchos profesionales que trabajan en campos creativos expresan su preocupación por el impacto potencial del rápido avance de la tecnología en sus carreras y medios de vida. En consecuencia, estas preocupaciones están dando lugar cada vez más a desafíos legales.

Daniel Gervais, profesor de Derecho de la Universidad de Vanderbilt, señaló a Insider que la demanda presentada por los autores es uno de los varios casos de derechos de autor que han surgido en todo el país relacionados con herramientas de IA generativa. Sugiere que pueden surgir disputas legales similares en el futuro.

Gervais espera que muchos más autores demanden a las empresas que desarrollan grandes modelos de lenguaje y generative AI a medida que estos programas avancen y mejoren en la replicación del estilo de escritores y artistas. Él cree que es inminente una avalancha de desafíos legales que apuntan a la producción de herramientas como ChatGPT en todo el país.

Demostrar que los autores en el caso sufrieron daños económicos debido a las prácticas de recolección de datos de OpenAI, como alega la demanda, puede ser un desafío. Gervais dijo a Insider que ChatGPT podría haber obtenido el trabajo de Awad y Tremblay de fuentes alternativas distintas al material original de los autores, pero que era posible que el bot «ingiriera» sus libros como afirma la demanda.

Andres Guadamuz, experto en IA y derechos de autor en la Universidad de Sussex, expresó la misma preocupación, al decir a Insider que incluso si los libros están en los conjuntos de datos de entrenamiento de OpenAI, la compañía podría haber obtenido el trabajo a través de la recopilación legal de otro conjunto de datos.

Y demostrar que ChatGPT se habría comportado de manera diferente si nunca hubiera recopilado el trabajo de los autores es poco probable debido a la gran cantidad de datos que obtiene de la web, según afirmó Guadamuz a The Guardian.

The Authors Guild, un grupo de defensa con sede en Estados Unidos que apoya los derechos laborales de los escritores, publicó una carta abierta la semana pasada instando a los directores ejecutivos de las grandes empresas de tecnología y de IA a «obtener permiso» de los escritores para utilizar su trabajo con derechos de autor en la formación de programas de generative AI y «compensar justamente a los escritores». La organización informó a Insider que su carta ha recibido más de 2,000 firmas.

La demanda de Awad y Tremblay se presentó el mismo día en que OpenAI recibió otra denuncia legal, alegando que la compañía se apropió de «enormes cantidades de datos personales» que luego alimentó a ChatGPT. La denuncia de 157 páginas, que excluye los nombres completos de los 16 demandantes, critica a la compañía por absorber «prácticamente cada pieza de datos intercambiada en Internet que pudo obtener».

En cuanto a la demanda de Awad y Tremblay, presentada en un tribunal de distrito en el norte de California, los autores buscan daños y la restitución de lo que consideran ganancias perdidas.

El archivo de la demanda también presentó documentos que contenían resúmenes producidos por ChatGPT de las novelas de Awad «13 Ways of Looking at a Fat Girl» y «Bunny», así como de la novela de Tremblay «The Cabin at the End of the World». La novela de Tremblay fue adaptada a la película «Knock at the Cabin» dirigida por M. Night Shyamalan.

OpenAI y Awad no respondieron a las solicitudes de comentarios por parte de Insider. Un representante de Tremblay se negó a hacer comentarios.

OpenAI se esta enfrentando a varias demandas que alegan que la compañía utilizó conjuntos de datos con información personal y materiales bajo derechos de autor para entrenar a ChatGPT

OpenAI ha enfrentado múltiples demandas en las últimas semanas debido al uso de conjuntos de datos que contienen información personal y materiales con derechos de autor en el entrenamiento de sus modelos de IA, como ChatGPT. Estas demandas plantean preocupaciones sobre presuntas infracciones de derechos de autor y el uso indebido de datos sensibles, como registros médicos y conversaciones privadas, sin el consentimiento apropiado.


OpenAI se ha enfrentado a varias demandas presentadas en las últimas semanas. Estas demandas han planteado preocupaciones sobre el uso de conjuntos de datos que contienen información personal y materiales con derechos de autor para entrenar a sus modelos de IA, como ChatGPT. Algunas de las demandas alegan infracciones de derechos de autor, mientras que otras afirman que OpenAI utilizó datos sensibles, como conversaciones privadas y registros médicos, sin el consentimiento adecuado.

Entre las demandas más destacadas se encuentra una demanda presentada por 16 demandantes no identificados que afirman que OpenAI utilizó datos sensibles en el entrenamiento de sus modelos de IA. Además, la comediante y autora Sarah Silverman, junto con los autores Christopher Golden y Richard Kadrey, han presentado demandas por infracción de derechos de autor contra OpenAI y Meta en un tribunal de distrito de Estados Unidos. Las demandas alegan, entre otras cosas, que los modelos ChatGPT de OpenAI y LLaMA de Meta fueron entrenados utilizando conjuntos de datos adquiridos ilegalmente que contenían sus obras, las cuales afirman haber sido obtenidas de sitios web de «bibliotecas piratas» como Bibliotik, Library Genesis, Z-Library y otros, mencionando que los libros están «disponibles en masa a través de sistemas de torrents». En la demanda contra OpenAI, los creadores presenta pruebas que demuestran que cuando se le solicita, ChatGPT resume sus libros, infringiendo sus derechos de autor. En las pruebas se muestra que el primer libro resumido por ChatGPT es Bedwetter de Silverman, mientras que también se utiliza como ejemplo el libro Ararat de Golden y el libro Sandman Slim de Kadrey. La demanda afirma que el chatbot no se preocupó por «reproducir ninguna de las informaciones de gestión de derechos de autor que los demandantes incluyeron en sus obras publicadas».

Una demanda presentada en un tribunal federal en San Francisco alega que OpenAI copió texto de libros ilegalmente al no obtener el consentimiento de los titulares de los derechos de autor, darles crédito ni compensarlos. La demanda, Tremblay v. OpenAI Inc, afirma que ChatGPT puede resumir de manera precisa los libros de ciencia ficción y terror de los autores. Esto sugiere que el chatbot ha leído y absorbido sus obras. Los autores alegan que ChatGPT violó la ley de derechos de autor al eliminar los avisos de derechos de autor de estos libros.

Otra demanda alega que los modelos de aprendizaje automático de OpenAI, incluyendo ChatGPT y DALL-E, recopilan ilegalmente la información personal de las personas en Internet, violando diversas leyes de privacidad. La demanda, conocida como PM v. OpenAI LP, afirma que OpenAI obtiene información privada de las personas directamente a través de sus sistemas de IA y otras aplicaciones que incorporan ChatGPT. La demanda alega que OpenAI ha incorporado sus sistemas en varias plataformas como Snapchat, Spotify, Stripe, Slack y Microsoft Teams. Afirma que OpenAI recopiló clandestinamente imágenes, ubicaciones, preferencias musicales, información financiera y comunicaciones privadas de los usuarios a través de estas integraciones. Además, la denuncia argumenta que esta recopilación y uso de datos violaron las leyes de privacidad, especialmente en lo que respecta a los datos de los niños.

Estas demandas han generado un debate sobre la ética y las prácticas de recopilación de datos utilizadas en el desarrollo de modelos de IA. OpenAI aún no ha hecho comentarios públicos específicos sobre las demandas y se espera que el proceso legal siga su curso para determinar los resultados. Las acusaciones resaltan la importancia de abordar de manera ética y legal la recopilación y el uso de datos en el desarrollo de la inteligencia artificial. El proceso legal determinará los resultados de estas demandas y puede tener implicaciones significativas para la industria, y la regulación en el campo de la IA.

La Ley de Propiedad Intelectual de EE.UU. puede regular la IA sin enmiendas

Klosek, Katherine. «US Copyright Act Can Address AI without Amendment». Association of Research Libraries (blog), 7 de julio de 2023. https://www.arl.org/blog/us-copyright-act-can-address-ai-without-amendment/.

La inteligencia artificial generativa (IA) es una tecnología que puede ayudar a los autores y otros creadores a generar ideas, editar obras originales y realizar investigaciones. Pero en lugar de depender de la legislación existente para abordar preguntas como si el uso de obras para entrenar modelos de IA es uso legítimo, o si las obras que incluyen contenido generado por IA son elegibles para la protección de derechos de autor, algunos legisladores en Estados Unidos parecen estar decididos a desarrollar nuevos marcos legales o regímenes de licencias. Este mes, Library Copyright Alliance (LCA) emitió unos principios para guiar a los legisladores en sus conversaciones sobre la ley de derechos de autor y la IA. La LCA es la voz de la comunidad bibliotecaria en política de derechos de autor; sus miembros, la Asociación de Bibliotecas de Estados Unidos (ALA) y la Asociación de Bibliotecas de Investigación (ARL), representan a más de 300,000 profesionales de la información y miles de bibliotecas.

Los principios de la LCA sostienen que la legislación de derechos de autor de Estados Unidos es totalmente capaz de abordar preguntas sobre los resultados generados por la IA. Por ejemplo, en marzo de este año, US Copyright Office emitió orientación de registro reiterando el requisito de larga data de que una obra sea creada por un ser humano para recibir protección de derechos de autor. En un seminario web reciente, la Oficina de Derechos de Autor aclaró que los solicitantes deben revelar los elementos generados por IA de una obra utilizando el mismo proceso que otros elementos no reclamables (como obras en dominio público o obras registradas previamente). Sin embargo, no se requiere que los solicitantes revelen cuando las obras contienen una cantidad mínima de autoría aportada por IA, por ejemplo, cuando se utiliza la IA para editar o difuminar una obra original. Para determinar si la contribución de la IA a una obra es mínima, la oficina alentó a los posibles solicitantes a considerar si ese elemento de la obra sería elegible para registro si fuera producido por un autor humano.

Las preocupaciones sobre la ingesta de una obra con derechos de autor original por parte de la IA y la producción de un resultado sustancialmente similar a la obra original también pueden abordarse mediante la legislación existente; el titular de los derechos de autor de una obra original puede demandar tanto al proveedor de la IA como al usuario que instigó a la IA a producir una obra sustancialmente similar.

En cuanto al aspecto de entrada, la ingesta de obras con derechos de autor para crear modelos de lenguaje extensos u otras bases de datos de entrenamiento de IA es un uso legítimo establecido, en línea con el precedente establecido en el caso Authors Guild v. HathiTrust y respaldado en el caso Authors Guild v. Google. En esos casos, el Tribunal de Apelaciones de Estados Unidos para el Segundo Circuito determinó que la ingesta de grandes cantidades de obras con el propósito de realizar usos no expresivos de esas obras, como la extracción de texto y datos, era un uso legítimo. Por supuesto, la copia y visualización de elementos no protegidos de las obras, como hechos, no constituye una infracción, según el caso Feist Publications v. Rural Telephone Service Company.

Los principios de la LCA se derivaron de los puntos que la LCA presentó durante la participación en la sesión de escucha de la Oficina de Derechos de Autor sobre la IA generativa y los derechos de autor en relación con las obras literarias. El 5 de julio, la LCA presentó los principios a la Oficina de Política Científica y Tecnológica de Estados Unidos (OSTP, por sus siglas en inglés) en respuesta a su solicitud de información para actualizar las prioridades nacionales de Estados Unidos y las acciones futuras sobre la IA. La LCA continuará participando en la iniciativa de la Oficina de Derechos de Autor sobre derechos de autor y IA, con la administración de Biden-Harris en el desarrollo de una Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial (IA), y con otros legisladores federales para garantizar que la legislación y la regulación no obstaculicen el poder de la IA para expresar la creatividad y que los creadores puedan utilizar la IA para lograr los objetivos del sistema de derechos de autor. Estos principios también pueden guiar nuestra participación en la coordinación internacional y el establecimiento de políticas relacionadas con la IA y los derechos de autor.

Inteligencia artificial y su impacto en la escritura académica

Alonso Arévalo, Julio Inteligencia artificial y su impacto en la escritura académica. Revista Praxis & Saber. Accedido 17 de junio de 2023.

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La inteligencia artificial está teniendo un impacto significativo en la escritura académica al ofrecer herramientas y recursos que facilitan el proceso de investigación, redacción y edición de documentos. Mediante el uso de algoritmos avanzados, los sistemas de inteligencia artificial pueden analizar grandes cantidades de información, extraer patrones y generar ideas para el desarrollo de un texto académico. Estas herramientas pueden ayudar a los estudiantes y profesores a ahorrar tiempo y esfuerzo al proporcionar sugerencias de vocabulario, estructura de párrafos y citas bibliográficas adecuadas. Además, la inteligencia artificial también puede contribuir a mejorar la calidad de los escritos académicos, al detectar errores gramaticales y de estilo, así como proporcionar recomendaciones para una redacción más clara y coherente. Sin embargo, es importante tener en cuenta que la inteligencia artificial no debe reemplazar el pensamiento crítico y la creatividad inherentes a la escritura académica, sino que debe utilizarse como una herramienta complementaria para mejorar y enriquecer el proceso de escritura.

La propiedad de los contenidos generados por IA

Sheth, Sarang. «Who Owns AI-Generated Content? Understanding Ownership, Copyrighting, and How the Law Interprets AI-Generated Art – Yanko Design», 28 de mayo de 2023. https://www.yankodesign.com/2023/05/27/who-owns-ai-generated-content-understanding-ownership-copyrighting-and-how-the-law-interprets-ai-generated-art/.

El origen y la capacidad de los contenidos generados por IA han sido temas de larga data. El aprendizaje automático ha estado presente durante más de una década, permitiendo que las computadoras adquieran inteligencia al recopilar datos, analizarlos, «pensar» y «crear». Desde la histórica victoria de Deep Blue sobre Garry Kasparov en 1996 en una partida de ajedrez, seguida por el triunfo del superordenador Watson de IBM en el programa Jeopardy en 2011, hasta la victoria de AlphaGo sobre el campeón europeo de Go Fan Hui en 2015 por 5 a 0, hemos presenciado hitos impresionantes. Sin embargo, atribuir exclusivamente la victoria a las computadoras o a los ingenieros que las crearon plantea cuestiones difíciles de dilucidar:

¿Es correcto afirmar que las computadoras han derrotado a sus contrapartes humanas? ¿O deberíamos considerar que los ingenieros que diseñaron y desarrollaron estas máquinas son los verdaderos vencedores? Además, si un automóvil Tesla autónomo llegara a causar un accidente mortal a un peatón, ¿a quién se le atribuiría la culpa? ¿A la inteligencia artificial en sí? ¿Al humano que estaba al volante? ¿O al equipo de ingenieros de Tesla que creó el algoritmo de conducción autónoma? Estas preguntas aún no tienen respuestas definitivas.

La propiedad de los contenidos generados por IA es un ámbito jurídico complejo y en evolución. En muchos casos, los términos y condiciones establecidos por las empresas, como Tesla, aclaran que la responsabilidad recae en el conductor y no en la inteligencia artificial del vehículo. Sin embargo, la asignación precisa de responsabilidad en casos como este es un desafío complejo y requiere una cuidadosa consideración legal y ética.

La propiedad de los contenidos generados por IA depende normalmente de la participación y contribución de los creadores humanos. En muchas jurisdicciones, la legislación sobre derechos de autor concede la propiedad a los creadores humanos de obras originales. Sin embargo, dado que los contenidos generados por IA son producidos por algoritmos sin participación humana directa, la cuestión de la propiedad se vuelve más compleja.

En algunos casos, el propietario de la IA puede ser considerado propietario del contenido que genera. Podría tratarse de la persona u organización que creó o entrenó el algoritmo de IA. Sin embargo, este enfoque no es aceptado universalmente, y algunos sostienen que el resultado de una IA no debería estar sujeto a la protección de los derechos de autor porque carece de la creatividad o autoría humanas necesarias.

Como alternativa, la propiedad puede atribuirse a la persona o entidad que proporcionó los datos utilizados para entrenar la IA. Por ejemplo, si una IA se entrena con un conjunto de datos de fotografías, la titularidad de los derechos de autor de esas fotografías puede influir en la titularidad del contenido generado por la IA.

Cabe señalar que algunas jurisdicciones han empezado a explorar marcos jurídicos que abordan específicamente los contenidos generados por IA. Por ejemplo, la Directiva sobre derechos de autor de la Unión Europea, adoptada en 2019, incluye disposiciones que establecen que la protección de los derechos de autor no debe aplicarse a las obras generadas por IA sin participación humana. Sin embargo, los estados miembros son responsables de implementar esta directiva en sus leyes nacionales, por lo que puede haber variaciones en cómo se interpreta y aplica esto.

En lo que respecta a los derechos de autor de las obras de arte generadas por IA, la capacidad de garantizar la protección de los derechos de autor puede depender de la participación de creadores humanos en el proceso creativo. Si un artista humano contribuye a la concepción o el diseño de la obra de arte generada por la IA, puede reclamar derechos de autor sobre ella. Sin embargo, si la IA genera de forma autónoma la obra de arte sin intervención humana, puede ser más difícil hacer valer la propiedad de los derechos de autor.

La interpretación de la legislación sobre derechos de autor y los contenidos generados por IA sigue evolucionando, y las distintas jurisdicciones pueden adoptar enfoques diferentes. Es esencial consultar con profesionales del derecho versados en la propiedad intelectual y la ley de IA para comprender las implicaciones y normativas específicas de cada jurisdicción.

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.