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Anthropic advierte de la catástrofe de la IA si los gobiernos no regulan en 18 meses

Anthropic. «The Case for Targeted Regulation.» Anthropic, 31 de octubre de 2024. https://www.anthropic.com/news/the-case-for-targeted-regulation.

La regulación de la IA es esencial para balancear los beneficios y los riesgos. Si bien es un desafío complejo, es crucial implementarla pronto para evitar consecuencias negativas y asegurar el progreso en áreas clave como la ciencia y la medicina.

Los sistemas de inteligencia artificial (IA) están avanzando rápidamente, ofreciendo enormes beneficios potenciales en áreas como la ciencia, la medicina y la economía. Sin embargo, también presentan riesgos significativos, como el uso indebido en ciberseguridad o biotecnología, y la posibilidad de comportamientos autónomos y destructivos de los propios sistemas. Ante estos riesgos, se urge a los gobiernos a implementar políticas de IA en los próximos 18 meses, ya que el margen para prevenir estos riesgos está cerrándose rápidamente.

Una regulación bien diseñada y específica puede permitir que se aprovechen los beneficios de la IA, mitigando al mismo tiempo sus peligros. Sin embargo, si se retrasan las acciones, el resultado podría ser una regulación ineficaz que limite el progreso sin evitar los riesgos. Se propone una regulación dirigida que se enfoque en tres principios clave:

  1. Urgencia: La IA ha avanzado significativamente en el último año, con mejoras notables en tareas de codificación, razonamiento y matemáticas, lo que aumenta tanto las aplicaciones positivas como las posibilidades de uso indebido, especialmente en áreas como la ciberseguridad y la biotecnología.
  2. Política de Escalamiento Responsable (RSP): En Anthropic, la empresa responsable del artículo, se ha implementado una política llamada «Escalamiento Responsable», que ajusta las medidas de seguridad y mitigación de riesgos en función de los niveles de capacidad de los modelos de IA. Esta política se adapta de forma continua según el desarrollo de los modelos y su potencial de generar riesgos catastróficos.
  3. Elementos clave para la regulación de la IA:
    • Transparencia: Las empresas deben ser obligadas a publicar sus políticas de seguridad y las evaluaciones de riesgo de cada nueva generación de modelos de IA.
    • Incentivos para mejores prácticas de seguridad: La regulación debe fomentar que las empresas desarrollen políticas efectivas que prevengan riesgos graves.
    • Simplicidad y enfoque: La regulación debe ser precisa y evitar cargas innecesarias o reglas complicadas que puedan obstaculizar el progreso.

Se destaca la necesidad urgente de que los gobiernos y la industria trabajen juntos para desarrollar un marco regulatorio efectivo, que no solo reduzca los riesgos catastróficos de la IA, sino que también permita a la industria seguir innovando. Esto debe lograrse de manera flexible, considerando el rápido avance de la tecnología y adaptando las políticas a las mejores prácticas emergentes.

Directrices sobre el uso de las redes sociales por los jueces canadienses

Guidelines on the Use of Social Media by Federally Appointed Judges. The Canadian Judicial Council (CJC), 2024

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The Canadian Judicial Council (CJC) publicó recientemente unas directrices sobre el uso de las redes sociales por jueces nombrados a nivel federal. Estas guías buscan orientar a los jueces en el uso seguro y adecuado de redes sociales, reconociendo tanto los riesgos como los beneficios potenciales, tales como: fortalecer la conexión con la comunidad judicial, fomentar la educación pública sobre el rol judicial, mantener vínculos personales importantes para el bienestar de los jueces, y familiarizarse con tecnologías relevantes para su labor.

Las directrices subrayan que el uso inapropiado de redes sociales podría perjudicar la confianza pública en el sistema judicial y los principios fundamentales de la función judicial: independencia, integridad, respeto, diligencia, competencia, igualdad e imparcialidad. El CJC, presidido por el juez principal del Tribunal Supremo de Canadá, es responsable de garantizar la conducta adecuada de los jueces federales y de mejorar la calidad de los servicios judiciales.

Posición del Comité Consultivo de Derecho de Autor y otros Asuntos Jurídicos de IFLA sobre la Inteligencia Artificial

Levine, Melissa, y Advisory Committee on Copyright and other Legal Matters (CLM). 2024. «Advisory Committee on Copyright and Other Legal Matters Position on Artificial Intelligence», octubre.

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Este documento está diseñado para ayudar a las bibliotecas miembros de IFLA a navegar los problemas de derechos de autor relacionados con el uso de la IA y a apoyar el desarrollo de programas y servicios bibliotecarios relevantes. También respalda el trabajo del Grupo de Interés Especial de IFLA sobre Inteligencia Artificial, alineándose con el Manifiesto y el plan de Comunicación y Outreach de IFLA.

Consideraciones:

  • La aparición de tecnologías de IA plantea múltiples consideraciones para las bibliotecas, incluida la forma en que se utiliza el contenido y quién lo utiliza. Las bibliotecas están en una posición única para liderar en este ámbito, afirmando su papel como innovadoras, desde la inclusión de contenido generado por IA en sus colecciones hasta la mejora y eficiencia en la entrega de servicios de referencia y préstamo interbibliotecario.
  • En muchos países, las leyes de derechos de autor (tanto derechos económicos como morales) han evolucionado para adaptarse a tecnologías innovadoras y son adecuadas para abordar las preocupaciones legítimas de los creadores, incluidas las bibliotecas en su rol como creadoras de procesos y servicios basados en IA.
  • La legislación relacionada con la IA a menudo también existe fuera del ámbito del derecho de autor. Para temas no relacionados con los derechos de autor, como salud, seguridad, privacidad y cuestiones éticas, se debe acudir a la fuente de información política más adecuada. Las bibliotecas deben considerar las herramientas de IA desde un enfoque basado en valores, asegurándose de que no comprometan la libertad de expresión, la privacidad ni otras áreas de preocupación.

Recomendaciones:

  • Las bibliotecas deben ofrecer capacitación y desarrollo esenciales sobre tecnologías en evolución, incluida la IA, para apoyar a empleados, investigadores y otros usuarios de la biblioteca.
  • En jurisdicciones donde la ley de derechos de autor no respalda los usos típicos y en evolución de la IA por parte de las bibliotecas, se debe abogar para informar a los tomadores de decisiones sobre los beneficios de expandir las limitaciones y excepciones existentes para permitir usos como la minería de texto y datos (TDM).
  • Las convenciones de derechos humanos existentes deberían guiar el desarrollo de trabajos normativos relacionados con la IA. Se deben apoyar los esfuerzos de las bibliotecas para desarrollar prácticas éticas en respuesta a las preocupaciones relacionadas con las herramientas de IA.
  • Los contratos para recursos bibliotecarios licenciados no deben incluir cláusulas que obstaculicen o restrinjan indebidamente el uso de la IA por parte de los usuarios de la biblioteca ni que impidan el uso de excepciones aplicables en la ley de derechos de autor.
  • Las bibliotecas se comprometen a abordar los sesgos mientras navegan por los desafíos de derechos de autor. El acceso limitado a datos y recursos puede conducir a sesgos en los sistemas de IA, por lo que abogamos por el monitoreo continuo de los servicios de IA en las bibliotecas para garantizar la diversidad y el acceso equitativo a la información.

Principios de la Alianza de Derechos de Autor de Bibliotecas para el Copyright y la Inteligencia Artificial

Library Copyright Alliance Principles for Copyright and Artificial Intelligence. Library Copyright Alliance, ALA, ACRL, 2023

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La Ley de Derechos de Autor de EE. UU. existente, tal como es aplicada e interpretada por la Oficina de Derechos de Autor y los tribunales, es plenamente capaz en este momento de abordar la intersección entre derechos de autor e IA sin necesidad de enmiendas.

  • Basado en precedentes bien establecidos, la incorporación de obras protegidas por derechos de autor para crear modelos de lenguaje grandes (LLM) u otras bases de datos de entrenamiento de IA generalmente se considera un uso justo.
  • Dado que decenas, si no cientos, de millones de obras son incorporadas para crear un LLM, la contribución de cualquier obra individual al funcionamiento del LLM es de minimis; por lo tanto, la remuneración por la incorporación no es ni apropiada ni factible.
  • Además, los propietarios de derechos de autor pueden emplear medios técnicos, como el Protocolo de Exclusión de Robots, para evitar que sus obras sean utilizadas para entrenar a las IA.
  • Si una IA produce una obra que es sustancialmente similar en expresión protegida a una obra que fue incorporada por la IA, esa nueva obra infringe el copyright de la obra original.
  • Si la obra original fue registrada antes de la infracción, el propietario de los derechos de autor de la obra original puede presentar una acción por infracción de derechos de autor para obtener daños estatutarios contra el proveedor de la IA y el usuario que solicitó a la IA producir la obra sustancialmente similar.
  • Aplicando principios tradicionales de autoría humana, una obra generada por una IA podría ser susceptible de derechos de autor si los prompts proporcionados por el usuario controlaban suficientemente a la IA de tal manera que la obra resultante en su conjunto constituyera una obra original de autoría humana.

La IA tiene el potencial de interrumpir muchas profesiones, no solo a los creadores individuales. La respuesta a esta interrupción (por ejemplo, el apoyo a la re-capacitación laboral a través de instituciones como colegios comunitarios y bibliotecas públicas) debería desarrollarse de manera integral en la economía, y la ley de derechos de autor no debería ser tratada como un medio para abordar estos desafíos sociales más amplios.

Además, la IA también tiene el potencial de servir como una herramienta poderosa en manos de los artistas, permitiéndoles expresar su creatividad de maneras nuevas y eficientes, promoviendo así los objetivos del sistema de derechos de autor.

10 de julio de 2023.

Problemas legales y de propiedad en torno a los productos generados por la inteligencia artificial (IA)

«Who Owns AI’s Output? – Communications of the ACM», 4 de octubre de 2024, https://cacm.acm.org/news/who-owns-ais-output/.

El artículo “Who Owns AI’s Output?” de Logan Kugler, explora los problemas legales y de propiedad en torno a los productos generados por la inteligencia artificial (IA). En un contexto en el que la IA generativa ha avanzado rápidamente en los últimos años, surgen preguntas sobre quién posee los derechos de autor o patentes de las creaciones de IA, como textos, imágenes, videos, audio y código.

Los diferentes países abordan de manera distinta la cuestión de la propiedad de las obras generadas por IA. En los Estados Unidos, la ley es estricta y no permite otorgar derechos de autor o patentes a obras creadas únicamente por IA. Se requiere la intervención significativa de un ser humano para que se otorgue protección a través de estos mecanismos legales. Sin embargo, otros países como el Reino Unido y Sudáfrica tienen leyes más flexibles que permiten, en algunos casos, la protección de obras generadas por IA.

Otro problema destacado en el artículo es el uso de datos protegidos por derechos de autor para entrenar a los modelos de IA. La mayoría de los sistemas de IA se entrenan utilizando grandes volúmenes de datos, a menudo sin el consentimiento del creador original. Esto ha generado múltiples demandas, como la presentada por el New York Times contra OpenAI, acusando a la compañía de usar su contenido sin permiso para entrenar ChatGPT.

En respuesta a estos desafíos, algunos países, como la Unión Europea, han implementado regulaciones más estrictas para controlar cómo se utilizan los datos protegidos en el entrenamiento de IA. Por otro lado, Japón ha adoptado un enfoque más permisivo, permitiendo el uso de materiales protegidos para el entrenamiento de IA bajo excepciones amplias a la ley de derechos de autor.

El artículo concluye que las regulaciones sobre IA están evolucionando rápidamente, pero presentan grandes retos para los legisladores debido a la velocidad con la que avanza la tecnología. A medida que los países tratan de equilibrar la protección de los derechos de autor y fomentar la innovación tecnológica, es probable que se vean más cambios en las leyes y normativas sobre la propiedad de los productos generados por IA.

Más de 120 proyectos de ley sobre IA están siendo discutidos en el Congreso de EE.UU.

«There Are More than 120 AI Bills in Congress Right Now», MIT Technology Review, accedido 19 de septiembre de 2024, https://www.technologyreview.com/2024/09/18/1104015/here-are-all-the-ai-bills-in-congress-right-now/.

En 2024, más de 120 proyectos de ley relacionados con la inteligencia artificial (IA) están siendo discutidos en el Congreso de EE.UU. Estos proyectos son muy variados, abarcando desde mejorar la educación sobre IA en escuelas públicas hasta exigir que los desarrolladores revelen el uso de material con derechos de autor en el entrenamiento de modelos de IA. Algunos tratan de mitigar los riesgos biológicos de la IA o regular el uso de deepfakes en campañas políticas y pornografía no consensual. Incluso hay un proyecto que prohíbe que la IA lance armas nucleares sin intervención humana.

La gran cantidad de propuestas refleja la urgencia con la que el Congreso está intentando regular una tecnología que avanza rápidamente. Sin embargo, debido al proceso legislativo, la mayoría de estos proyectos no se convertirán en ley. Muchos ni siquiera serán votados, ya que algunos líderes políticos no los impulsan si consideran que no tienen suficientes apoyos. En un entorno político polarizado, lograr que los proyectos reciban apoyo bipartidista es una tarea monumental.

Algunos avances legislativos han sido hechos, como la creación del Instituto de Seguridad en IA de EE.UU. (AISI), que se encargará de establecer guías voluntarias para el desarrollo seguro de IA. Otros proyectos buscan expandir la educación en IA y aumentar los recursos públicos para la investigación en esta área. Sin embargo, muchos de los proyectos evitan imponer regulaciones estrictas, lo cual responde al temor de frenar la innovación tecnológica.

Un aspecto notable es el papel que juegan las grandes empresas tecnológicas en este debate. Aunque algunas han solicitado más regulación, sus grupos de presión (lobbies) intentan suavizar o eliminar las restricciones. Esto preocupa a expertos que creen que las compañías pueden aprovechar los compromisos voluntarios para definir sus propios estándares sin cumplir con regulaciones significativas.

La falta de atención a temas de equidad y minorías en estos proyectos es también destacable. Aunque algunos intentos de abordar los sesgos en los modelos de IA han sido discutidos, han encontrado resistencia, especialmente entre los legisladores republicanos. A pesar de ello, algunos proyectos bipartidistas, como los que regulan los deepfakes, están avanzando debido a la preocupación compartida sobre su impacto en elecciones y la privacidad de las personas.

Los proyectos de ley actuales reflejan un enfoque mixto: promover el desarrollo tecnológico sin imponer barreras regulatorias estrictas. Sin embargo, lograr una regulación efectiva que también aborde temas de equidad y responsabilidad sigue siendo un desafío en evolución.

Los editores científicos se ven amenazados por la expansión del acceso abierto

«Academic Publishers Threatened By Open-Access Expansion,» Inside Higher Ed, August 29, 2024. https://www.insidehighered.com/news/government/science-research-policy/2024/08/29/open-access-expansion-threatens-academic.

Se aborda las tensiones entre los editores académicos y la expansión del acceso abierto impulsada por el memorando Nelson de la Casa Blanca en 2022. Este memorando busca que la investigación financiada con fondos federales esté disponible al público de manera gratuita inmediatamente después de su publicación.

Mientras los organismos federales se esfuerzan por aplicar el memorándum Nelson -una directiva de la Casa Blanca de 2022 para que la investigación financiada con fondos federales se ponga a disposición del público de forma gratuita inmediatamente después de su publicación-, los congresistas se unen a las editoriales académicas para oponerse.

Miembros del Congreso, junto con editoriales académicas, han mostrado resistencia a esta iniciativa. Argumentan que los investigadores deberían tener el derecho a elegir cómo y dónde publican sus trabajos, sin estar obligados a usar licencias que podrían comprometer la integridad de sus investigaciones. El Congreso ha expresado su apoyo a esta postura, subrayando la necesidad de proteger los derechos de los autores.

El modelo de negocio de la industria editorial académica se basa en gran medida en que los autores envíen sus trabajos sin recibir compensación, o incluso pagando por publicarlos, para luego vender estos estudios a bibliotecas a través de suscripciones caras. Las bibliotecas universitarias, en particular, dedican alrededor del 80% de sus presupuestos de materiales a estas suscripciones.

Por otro lado, la Asociación de Bibliotecas de Investigación (ARL) apoya la expansión del acceso abierto y no cree que las nuevas políticas limiten los derechos de los autores, ya que las licencias no exclusivas permiten que los autores conserven sus derechos y elijan dónde publicar.

Las empresas de IA deben jugar limpio cuando utilizan datos académicos en el entrenamiento de sus modelos

«AI Firms Must Play Fair When They Use Academic Data in Training». Nature 632, n.o 8027 (27 de agosto de 2024): 953-953. https://doi.org/10.1038/d41586-024-02757-z.

Las empresas de inteligencia artificial (IA) deben actuar de manera justa cuando utilizan datos académicos en el entrenamiento de sus modelos. Los investigadores están preocupados por el uso sin restricciones de su propiedad intelectual en la formación de modelos de lenguaje como ChatGPT. Es crucial establecer reglas claras sobre el uso aceptable de estos datos.

Actualmente, no se sabe con precisión qué datos se usaron para entrenar modelos como ChatGPT, pero es probable que se hayan utilizado millones de artículos académicos, incluidos aquellos bajo acceso abierto y posiblemente también artículos protegidos por derechos de autor. Esto plantea preguntas sobre si los creadores de estos datos deberían recibir crédito y cómo.

El tema es complicado por las leyes de propiedad intelectual, que varían según la jurisdicción y no siempre son claras sobre si la recolección de datos o su uso para crear modelos de IA constituye una infracción de derechos de autor. Algunas empresas de IA, para evitar litigios, están comenzando a comprar licencias para los datos utilizados en el entrenamiento.

El uso de materiales bajo licencias como Creative Commons, que promueven la distribución y reutilización libre, también genera ambigüedades. Aunque no siempre se considera una infracción el uso de estos materiales para entrenar IA, hay preocupaciones sobre cómo las IA pueden afectar a los creadores, incluyendo a investigadores cuyo trabajo podría ser reutilizado sin la atribución adecuada.

La atribución es un principio fundamental en la ciencia, y algunos investigadores consideran que el uso de datos científicos por modelos comerciales de IA excede lo que las exenciones legales actuales estaban destinadas a permitir. Dado que es casi imposible atribuir correctamente las contribuciones cuando se usan millones de fuentes, se han sugerido soluciones como la generación aumentada por recuperación, que podría permitir a los modelos citar trabajos relevantes.

Dar a los investigadores la opción de excluir su trabajo del entrenamiento de IA podría aliviar sus preocupaciones, y algunas herramientas ya están emergiendo para facilitar esto. Además, leyes como la Ley de IA de la UE, que exige mayor transparencia sobre los datos utilizados en el entrenamiento, podrían fortalecer el control de los creadores sobre su trabajo.

Es necesario continuar investigando si se requieren soluciones más radicales, como nuevas licencias o cambios en la ley de derechos de autor. Las herramientas de IA, al aprovechar un ecosistema de datos construido por movimientos de código abierto, deben respetar las expectativas de reciprocidad y uso razonable, para evitar desincentivar la creación original y asegurar que los creadores mantengan cierto control sobre su obra.

Internet Archive se ve obligado a retirar 500.000 libros tras la victoria judicial de los editores

Belanger, A. (2024, junio 21). Internet Archive forced to remove 500,000 books after publishers’ court win. Ars Technica. https://arstechnica.com/tech-policy/2024/06/internet-archive-forced-to-remove-500000-books-after-publishers-court-win/

Internet Archive, una biblioteca en línea que proporciona acceso gratuito a una vasta colección de libros, ha tenido que retirar aproximadamente 500.000 títulos después de una victoria legal obtenida por los editores. Esta decisión judicial, tomada el año pasado, obligó a Internet Archive a reducir drásticamente su oferta, lo que ha causado una «pérdida devastadora» para los lectores que dependen de esta plataforma para acceder a libros difíciles de conseguir o inexistentes en sus bibliotecas locales.

Internet Archive está apelando la decisión ante el Tribunal de Apelaciones del Segundo Circuito de EE. UU., argumentando que su modelo de préstamo digital controlado debería considerarse un uso justo bajo la ley de derechos de autor. La organización sostiene que los editores no han presentado pruebas de que su mercado de libros electrónicos haya sufrido daños a causa del préstamo de Internet Archive. Además, afirma que sus prácticas están alineadas con la tecnología estándar de la industria para evitar la descarga y redistribución no autorizada de los libros.

Chris Freeland, director de servicios de biblioteca de Internet Archive, ha expresado que los editores que han demandado a Internet Archive han impuesto restricciones que limitan gravemente el acceso a los libros, afectando a académicos, estudiantes y lectores en comunidades desfavorecidas. En respuesta, muchos usuarios de Internet Archive han firmado una carta abierta pidiendo a los editores que reconsideren y restauren los libros eliminados, subrayando el impacto negativo en la educación y el acceso a la información.

Los editores, representados por la Asociación de Editores Americanos (AAP), defienden las retiradas alegando que IA violó los derechos de autor al ofrecer acceso global a obras sin licencias adecuadas. La AAP no ha respondido a las preocupaciones sociales expresadas por los usuarios de IA.

En el caso de que la apelación no tenga éxito, Internet Archive planea seguir luchando en los tribunales para restablecer el acceso a los títulos afectados. Mientras tanto, la biblioteca sigue creciendo en otros aspectos, como la digitalización de libros para preservación y la oferta de libros fuera de circulación y de dominio público.

El resultado del caso podría tardar meses en resolverse, y los usuarios del Internet Archive, incluidos aquellos en comunidades rurales o con discapacidades, temen perder uno de los pocos recursos confiables para acceder a libros raros o difíciles de encontrar.

Código de buenas prácticas en derechos de autor para bibliotecas

«Navigating Copyright for Crown-Published Works: A Code of Best Practices for Libraries» The Canadian Association of Research Libraries (CARL), 2024

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CARL ha publicado el documento «Navigating Copyright for Crown-Published Works: A Code of Best Practices for Libraries» que está disponible en los sitios web de CARL y CFLA, junto con un resumen breve.

Este código de derechos de autor fue desarrollado para bibliotecas por un equipo de redacción comunitario, en colaboración con empleados del gobierno federal y revisores legales y académicos. Proporciona una exploración legal y práctica del uso justo en el contexto de las actividades de conservación de bibliotecas para publicaciones gubernamentales en Canadá.

Aunque el código no es un consejo legal, ofrece un modelo legalmente defendible para la aplicación de la excepción de uso justo al copiar, preservar y compartir publicaciones gubernamentales. Detalla las secciones relevantes de la Ley de Derechos de Autor de Canadá y jurisprudencia, y proporciona estudios de caso que describen proyectos relacionados realizados por bibliotecas académicas.