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Estafadores que se hacen pasar por editores invitados para publicar documentos falsos

Else, Holly. 2021. «Scammers Impersonate Guest Editors to Get Sham Papers Published». Nature 599 (7885): 361-361. https://doi.org/10.1038/d41586-021-03035-y.

Cientos de artículos publicados en revistas revisadas por pares están siendo retractados después de que estafadores explotaran los procesos para publicar números especiales con el fin de incluir documentos de baja calidad, a veces compuestos completamente de incoherencias, en revistas establecidas. En algunos casos, los defraudadores se hicieron pasar por científicos y ofrecieron editar números especiales que luego llenaron con documentos fraudulentos.

Elsevier está retirando 165 artículos actualmente en prensa y planea retractar 300 más que se han publicado como parte de 6 números especiales en una de sus revistas, mientras que Springer Nature está retractando 62 artículos publicados en un número especial de una revista. Las retractaciones se producen después de que ambos editores emitieran comunicados de preocupación a principios de este año, que cubrían cientos de artículos.

Expertos en integridad científica esperan que haya más investigaciones en los próximos meses a medida que otros títulos se den cuenta de que han sido engañados.

«Es muy preocupante», dice Guillaume Cabanac, un científico informático de la Universidad de Toulouse en Francia, quien ha trabajado para descubrir documentos de ciencia sin sentido en números especiales. Añade que es impactante ver tales documentos en revistas de editores «emblemáticos» y que «no solo son las revistas depredadoras las que publican tonterías».

Un portavoz de Springer Nature dijo que una investigación reveló «intentos deliberados de subvertir el proceso editorial basado en la confianza y manipular el registro de publicación». Agregaron que aún no saben quién es responsable Elsevier dice que ha implementado medidas para evitar problemas similares en el futuro.

Muchas revistas publican números especiales, colecciones de artículos que se centran en un tema particular de relevancia para sus lectores. Estos números a menudo son supervisados por editores invitados que son expertos en el tema de investigación, pero que generalmente no están involucrados en el trabajo editorial diario de la revista.

Los estafadores han sido descubiertos varias veces en los últimos años al intentar utilizar números especiales como una forma de publicar documentos de baja calidad en revistas legítimas, pero el número de documentos afectados parece estar aumentando.

En 2016, Retraction Watch informó que los estafadores se hicieron pasar por un científico conocido para engañar a The Scientific World Journal, publicado por Hindawi, para que los nombrara editor invitado de un número especial sobre metaheurísticas. Una investigación posterior del editor encontró que varios informes de revisión por pares para documentos publicados en el número especial provenían de cuentas de correo electrónico comprometidas pertenecientes a otros investigadores. Hindawi le dijo a Retraction Watch que no tenía idea de quién estaba detrás de la estafa y dijo que había implementado medidas para ayudar a prevenir que el problema vuelva a ocurrir.

En diciembre de 2020, el Journal of Nanoparticle Research de Springer Nature escribió que había sido «atacado de una nueva manera por una red sofisticada y organizada». Un grupo de lo que parecían ser eminentes científicos e ingenieros de instituciones conocidas en Alemania y el Reino Unido escribieron a los editores de la revista sugiriendo un número especial sobre el papel de la nanotecnología en la atención médica en septiembre de 2019. La junta editorial aceptó la propuesta, creó una entrada para el número especial en su sistema de gestión editorial y dio acceso a tres miembros del grupo para que pudieran manejar los manuscritos.

Meses después, algunos miembros de la junta editorial comenzaron a notar que la mayoría de los manuscritos presentados para el número especial eran de baja calidad o no se ajustaban al tema. Iniciaron una investigación, pero para entonces, 19 de las 80 presentaciones ya habían sido aceptadas o publicadas. Estos documentos han sido retractados desde entonces.

La investigación reveló que las personas que sugirieron el número especial no eran quienes decían ser, sino estafadores que usaban nombres de dominio de Internet que se parecían mucho a las direcciones de correo electrónico institucionales reales de los científicos. Estos incluían un sufijo de correo electrónico con ‘univ’ en lugar de ‘uni’ y ‘-ac.uk’ en lugar de ‘.ac.uk’. También hubo anomalías con las identidades de los revisores y los informes de revisión por pares.

«Todo apunta a una red organizada que intenta, en este caso con éxito, infiltrarse en revistas científicas con el objetivo de publicar fácilmente manuscritos de seudo científicos o investigadores menos productivos que desean aparecer en revistas respetables», escribieron tres miembros de la junta editorial de la revista en el artículo de diciembre.

Todavía no está claro por qué los estafadores están manipulando el sistema para publicar artículos falsos. Cabanac sugiere que podría deberse a la presión sobre los investigadores para publicar artículos y continuar con sus carreras. La capacidad de publicar en revistas específicas, incluso si los documentos son claramente sin sentido, podría permitir que algunos investigadores «obtengan publicaciones para su currículum y un pase verde para permanecer en la academia», dice.

Pero las motivaciones de los estafadores siguen siendo un misterio para Ivan Oransky, un periodista que dirige Retraction Watch. Incluso los títulos de los artículos, que se listarían como parte del historial de publicaciones de un individuo, a menudo no tienen sentido, dice. «Los artículos son tan obviamente terribles, ¿por qué querrías tenerlos en tu currículum?»

Las últimas retractaciones de importantes editoriales académicas, Springer Nature y Elsevier, señalan una creciente sofisticación y prevalencia de prácticas engañosas en la publicación académica. A pesar de estos esfuerzos, persisten preocupaciones sobre la credibilidad de los números especiales, con una posible culpabilidad por asociación planteando un desafío. Ivan Oransky, cofundador de Retraction Watch, anticipa más retractaciones en el futuro, subrayando la necesidad de una vigilancia continua y medidas preventivas dentro de la comunidad de publicaciones académicas.

Récord de retracciones en investigación en 2023: Más de 10.000 artículos retirados

Van Noorden, Richard. 2023. «More than 10,000 Research Papers Were Retracted in 2023 — a New Record». Nature, diciembre. https://doi.org/10.1038/d41586-023-03974-8.


Durante el año 2023, se ha registrado un número sin precedentes de retractaciones para artículos de investigación, superando los 10,000, en medio de esfuerzos editoriales por abordar una proliferación de documentos fraudulentos y prácticas fraudulentas en la revisión por pares. Un análisis realizado por Nature revela que entre las naciones líderes en producción de investigación, Arabia Saudita, Pakistán, Rusia y China destacan por tener las tasas de retractación más elevadas en las últimas dos décadas.

El año 2023 ha experimentado un aumento significativo en la retractación de artículos de investigación, con más de 10.000 retracciones, marcando un nuevo récord. Este aumento se atribuye a los esfuerzos de los editores para abordar documentos fraudulentos y manipulación de la revisión por pares. Entre los países líderes con altas tasas de retractación en las últimas dos décadas se encuentran Arabia Saudita, Pakistán, Rusia y China. Hindawi, una subsidiaria con sede en Londres de Wiley, es responsable de la mayoría de las retractaciones en 2023, con más de 8.000 artículos retirados debido a preocupaciones sobre la revisión por pares comprometida y manipulación del proceso de publicación.

Wiley ha decidido deshacerse la marca Hindawi y ha implementado procesos más rigurosos para garantizar la integridad del proceso de publicación y revisión por pares. El editor espera una pérdida de ingresos de 35-40 millones de dólares debido a estos problemas. A pesar de ser en su mayoría artículos falsos, los documentos retirados de Hindawi fueron citados colectivamente más de 35.000 veces, indicando su impacto.

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La tendencia general de retractaciones supera el crecimiento de los documentos científicos, con el número total de retractaciones superando las 50.000. El análisis de Nature sugiere que la tasa de retractación se ha triplicado en la última década, alcanzando más del 0.2% en 2022. Arabia Saudita tiene la tasa de retractación más alta entre los países que han publicado más de 100.000 artículos en las últimas dos décadas.

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El análisis también revela que alrededor de una cuarta parte de las retractaciones son documentos de conferencias, siendo el Instituto de Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) líder en esta categoría. IEEE ha enfrentado críticas por problemas como el fraude de citas y el plagio en algunos de sus documentos.

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Los expertos en integridad enfatizan que las retractaciones registradas son solo la punta del iceberg, con potencialmente cientos de miles de artículos de «fábricas de documentos» (empresas que venden investigación falsa) que aún no se han abordado. Estos documentos fraudulentos representan un problema, ya que pueden agregarse a artículos de revisión y integrarse en la literatura convencional.

Puntos Clave:

  • Más de 10.000 artículos de investigación retractados en 2023, estableciendo un nuevo récord.
  • Hindawi, una subsidiaria de Wiley, es responsable de la mayoría de las retractaciones, con más de 8.000 artículos retirados.
  • Wiley discontinúa la marca Hindawi y anticipa una pérdida de ingresos de 35-40 millones de dólares.
  • Las tasas de retractación están aumentando, superando el crecimiento de los documentos científicos, con un número total que supera las 50.000.
  • Arabia Saudita tiene la tasa de retractación más alta entre los países que publican más de 100.000 artículos.
  • El IEEE lidera las retractaciones de documentos de conferencias, con medidas preventivas en su lugar pero enfrentando críticas por fraude de citas y plagio.
  • Los expertos en integridad sugieren que las retractaciones registradas son solo una fracción del problema, con potencialmente cientos de miles de documentos fraudulentos de «fábricas de documentos» aún por abordar.

Comprender los distintos tipos de mala conducta científica

Nader Ale Ebrahim «Shedding Light on the Shadows: Understanding Different Types of Scientific Misconduct». 2023. Accedido 18 de diciembre de 2023. https://www.linkedin.com/pulse/shedding-light-shadows-understanding-different-types-ale-ebrahim-y32qc.

En la búsqueda del conocimiento y la verdad, la comunidad científica opera sobre una base de confianza, integridad y conducta ética. Sin embargo, el panorama de la investigación científica no está exento de conductas impropias. Este artículo profundiza en diversas formas de mala conducta científica, con el objetivo de aumentar la conciencia y promover una cultura de honestidad y transparencia en la investigación.

  1. Plagio: El Ladrón Silencioso El plagio, el acto de utilizar el trabajo o las ideas de alguien más sin el debido reconocimiento, representa una grave violación de la integridad académica. Minimiza la credibilidad de la investigación y muestra falta de respeto por el trabajo original de otros. Detectar y prevenir el plagio es crucial para mantener la integridad de la literatura científica.
  2. Fabricación y Falsificación de Datos: El Arte de la Decepción La fabricación de datos implica crear datos ficticios, mientras que la falsificación implica manipular o alterar datos para ajustarlos a resultados deseados. Ambas prácticas son perjudiciales, ya que pueden llevar a conclusiones incorrectas y engañar a otros investigadores, potencialmente causando un efecto dominó de desinformación.
  3. Autoría indebida: Cuando se otorga autoría a individuos que no han contribuido significativamente a la investigación o, por el contrario, se omiten contribuyentes merecedores. Esta mala conducta cuestiona la autenticidad de la autoría y puede dar lugar a disputas y desconfianza dentro de la comunidad académica.
  4. Publicación Duplicada: Publicar los mismos datos o estudio en varias revistas como trabajo original es otra forma de mala conducta. Esta práctica puede distorsionar la literatura científica, dando una falsa impresión de hallazgos corroborados e inflando artificialmente el historial de publicaciones del investigador.
  5. Manipulación de la Revisión por Pares: La revisión por pares es fundamental para la validación de la investigación. Manipular este proceso, ya sea influyendo en los revisores o comprometiendo la imparcialidad de la revisión, socava la esencia misma de la validación de la investigación.

En conclusión, comprender y reconocer las diversas formas de mala conducta científica es el primer paso para combatirlas. Incumbe a las instituciones, revistas y a los propios investigadores fomentar un entorno donde la conducta ética sea la norma, no la excepción. La vigilancia, la educación y políticas rigurosas son clave para mantener la integridad de la investigación científica. Como miembros de la comunidad científica, debemos comprometernos con estos estándares, asegurando que nuestra búsqueda del conocimiento sea pura, creíble y confiable.

10 tipos de plagio que todo escritor académico debería conocer para evitarlo según Turnitin.

R, Dr Somasundaram. 2023. «10 Types of Plagiarism – Every Academic Writer Should Know – Updated». iLovePhD. 8 de julio de 2023. https://www.ilovephd.com/10-types-of-plagiarism-every-academic-writer-should-know/.

Ver infografía

El plagio es el problema más común al que se enfrentan los escritores académicos al redactar sus trabajos de investigación o tesis. La conocida herramienta de detección de plagio Turnitin clasifica el plagio en 10 tipos comunes antes de generar el informe. En este artículo, exploraremos los 10 tipos de plagio que todo escritor académico debería conocer para evitarlo.

1. Clonación (Clone) – Plagio: En la clonación, una persona copia el trabajo de otra (palabra por palabra) sin realizar ningún cambio y lo presenta como su propio trabajo.

2. Remodelación (Remix) – Plagio: En el tipo de plagio por remodelación, una persona recopila información de varias fuentes, la mezcla en un solo documento y reclama el trabajo como propio.

3. Copiar y Pegar (Ctrl+C) – Plagio: En este caso, se copia una parte significativa del texto de un solo origen sin realizar ninguna alteración, lo cual se denomina como plagio Ctrl+C.

4. Híbrido (Hybrid) – Plagio: En el plagio híbrido, se copian documentos de origen perfectamente citados y se organizan como un nuevo documento sin citarlos.

5. Buscar y Reemplazar (Find-Replace) – Plagio: Cambiar las palabras y frases más comunes en el contenido copiado y no realizar cambios en el documento es conocido como «buscar y reemplazar» – un tipo de plagio.

6. Reciclaje (Recycle) – Plagio: El reciclaje, también conocido como autoplagio, se refiere a la acción de tomar prestado de un documento anterior propio sin una cita adecuada.

7. Mezcla (Mashup) – Plagio: Cuando se copia un documento escrito de más de una fuente y se mezclan todos sin una cita adecuada, se llama plagio de mezcla.

8. Error 404 (404 Error) – Plagio: El «error 404» – plagio es cuando una persona crea un documento copiando de diversas fuentes y lo presenta como un solo documento con citas. Sin embargo, si las citas son inexactas o conducen a recursos que no existen, se llamará 404 tipos de plagio.

9. Agregador (Aggregator) – Plagio: En este tipo de plagio, el documento escrito incluye todas las citas adecuadas, pero no contiene trabajo original.

10. Retuitear (Re-Tweet) – Plagio: Si todo el documento escrito parece perfecto con marcas debidamente citadas, pero aún así el documento se asemeja en alguna parte a la estructura o las palabras originales del texto, se llama plagio por retuiteo.

Wiley dejará de utilizar la marca «Hindawi» por críticas sobre venta de autorías, lo que ha generado un descenso de ingresos de 18 millones de dólares

Kincaid, Author Ellie. 2023. «Wiley to Stop Using “Hindawi” Name amid $18 Million Revenue Decline». Retraction Watch (blog). 6 de diciembre de 2023. https://retractionwatch.com/2023/12/06/wiley-to-stop-using-hindawi-name-amid-18-million-revenue-decline/.


Wiley ha comunicado su decisión de no utilizar la problemática marca Hindawi. La editorial Hindawi ha llevado a controversias, desatando numerosas críticas acerca de la calidad de algunos de sus artículos, venta de autorías y retractaciones masivas. En un movimiento estratégico, Wiley planea integrar las alrededor de 200 revistas de Hindawi en el conjunto de su cartera para mediados del próximo año.

Hindawi era una editorial académica especializada en revistas de acceso abierto. La empresa se estableció en 1997 en Egipto y creció para convertirse en uno de los principales editores de acceso abierto en el mundo. Su adquisición por parte de Wiley en 2021 ha generado problemas significativos, con una pérdida de ingresos de 18 millones de dólares en el último trimestre financiero en comparación con el mismo trimestre del año anterior, según reveló la misma Wiley. Las revistas de Hindawi se han visto afectadas por la publicación de contenido de baja calidad y «fabricas de papel«*, lo que ha llevado a miles de retractaciones, cierres de revistas y la exclusión de varios títulos de un importante índice.

En el actual año fiscal, Wiley anticipa una pérdida de ingresos de entre 35 y 40 millones de dólares procedentes de Hindawi. Esto se debe a los esfuerzos en curso para abordar los problemas en las revistas y retractarse de los artículos. Matthew Kissner, presidente y CEO interino de Wiley, comunicó en la conferencia de resultados que la empresa espera que los ingresos comiencen a recuperarse en el próximo año fiscal.

* En el ámbito de la investigación, una fábrica de artículos se refiere a una organización con fines de lucro, no oficial y potencialmente ilegal que produce y vende manuscritos fraudulentos que pretenden asemejarse a investigaciones genuinas.

Los editores responden a los comentarios de la Oficina de Derechos de Autor diciendo que las empresas multimillonarias de inteligencia artificial copian en masa obras sin consentimiento

Publishers Submit Reply Comments to Copyright Office in Artificial Intelligence Proceeding—AAP. (2023, diciembre 6).

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Association of American Publishers (AAP) de Estados Unidos presentó los comentarios de respuesta en la investigación de la U.S. Copyright Office de EE. UU. sobre la intersección entre la ley de derechos de autor y la inteligencia artificial (IA) en respuesta a afirmaciones defectuosas e inexactas presentadas por algunas empresas tecnológicas y/o sus inversores en la primera ronda de comentarios, incluidas afirmaciones agotadas de que los derechos de los autores y editores son un obstáculo para la innovación.

AAP presentó una extensa contribución que incluye los siguientes puntos:

  1. Las grandes empresas tecnológicas piden al gobierno «cobertura contra la responsabilidad por su desconsideración calculada de la autoría, ignorando también que los titulares de derechos ya licencian rutinariamente sus obras para todo tipo de usos digitales».
  2. «En lugar de trabajar con los propietarios de derechos de autor, estas empresas buscan apropiarse de la literatura y otras propiedades intelectuales invaluables para su propio beneficio comercial y torcer la ley a su voluntad. El gobierno no debería tener ningún papel en otorgar ventajas comerciales a las empresas de IA a expensas de autores, editores y otros creadores».
  3. «Las empresas que se benefician de la comercialización de esta tecnología deberían estar obligadas no solo a compensar a los titulares de derechos por su ingestión pasada de obras con derechos de autor para entrenar sistemas Gen AI, sino también por su uso continuo y futuro de obras protegidas para entrenar nuevos sistemas Gen AI o ajustar sus productos existentes».
  4. «Los desarrolladores de Gen AI no son ‘start-ups’ que luchan y necesitan un impulso del gobierno. Cuentan entre sus inversores a algunas de las empresas tecnológicas más grandes y rentables del mundo y tienen un valor, en algunos casos, entre 80 y 90 mil millones de dólares. No hay absolutamente ninguna razón de política pública para crear inmunidades legales para tales empresas, que solo enfrentan el requisito razonable de buscar el consentimiento o licencias de los titulares de derechos cuyas obras utilizan para entrenar sus sistemas Gen AI».
  5. «Sería un grave error repetir los errores de política pasados que permitieron a las empresas tecnológicas alcanzar una dominancia de mercado poco saludable, casi de monopolio, hasta el punto de que los gobiernos han luchado por frenar su poder, a pesar de los intentos repetidos de moderar sus tácticas agresivas en el mercado».
  6. «La cuestión de la seguridad nacional es ciertamente motivo de profunda preocupación para todos los ciudadanos estadounidenses, especialmente cuando los actores malintencionados pueden utilizar la IA y los sistemas Gen AI para sembrar desinformación o información falsa que socave nuestras instituciones democráticas y cree otros riesgos para la seguridad nacional. Esta posibilidad señala la necesidad aún mayor de autores y editores que produzcan y difundan contenido de calidad verificado y verificado. Avanzar en la agenda tecnológica y económica de la nación no es un juego de suma cero, y no debería convertirse en una carrera hacia el fondo».
  7. «La transparencia es un requisito esencial. Es de interés público saber qué obras de autor se han ingerido y es una parte esencial de buscar un consentimiento adecuado tener esa información claramente registrada. Este requisito no es oneroso y se presta a una mayor innovación en el campo de las empresas de derechos digitales».
  8. «En ningún caso la Ley de Derechos de Autor permite el acceso no autorizado o la adquisición de obras con derechos de autor. El acceso legal a fuentes autorizadas es importante. No se permite a un ser humano reproducir y descargar ilegalmente 183,000 obras con derechos de autor (el número de títulos infractores estimados en el corpus ‘Books3’) para leer o aprender de ellas».

Ética de la investigación e inteligencia generativa. La responsabilidad de difundir resultados

Ética de la investigación e inteligencia generativa por Julio Alonso Arévalo. CURSO: Competencias digitales y alfabetización académica, nov. 2023

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En el contexto de la IA, especialmente en la creación de obras generadas automáticamente, surge la cuestión de la atribución y la autoría. La ética de la investigación en este ámbito implica considerar quién debe recibir crédito por las creaciones generadas por algoritmos, si es el desarrollador del algoritmo, el usuario que lo emplea, o el propio algoritmo. Por un lado, los derechos de autor tradicionales están diseñados para proteger la creatividad humana, pero en el caso de obras generadas por IA, la autoría puede ser difusa. Algunos argumentan que los desarrolladores de algoritmos deberían ser reconocidos, mientras que otros abogan por formas innovadoras de atribución. En resumen, la ética de la investigación en inteligencia artificial y derechos de autor implica repensar y adaptar los marcos existentes para abordar de manera justa la creación de obras generadas por IA, garantizando la atribución adecuada y considerando los posibles sesgos en el proceso de desarrollo y entrenamiento de estos sistemas.

La Comisión Federal de Comercio (FTC) de USA hace un comentario a la Oficina de Derechos de autor sobre los posibles perjuicios de la IA para los creadores

Federal Trade Commission. «In Comment Submitted to U.S. Copyright Office, FTC Raises AI-Related Competition and Consumer Protection Issues, Stressing That It Will Use Its Authority to Protect Competition and Consumers in AI Markets», 7 de noviembre de 2023.

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En un comentario presentado ante la Oficina de Derechos de Autor de los Estados Unidos, la Comisión Federal de Comercio identifica varios problemas planteados por el desarrollo e implementación de la Inteligencia Artificial (IA) que implican políticas de competencia y protección al consumidor, señalando el papel de la Comisión en monitorear el impacto de la IA generativa y hacer cumplir vigorosamente la ley según corresponda para proteger la competencia y los consumidores.

«La manera en que las empresas están desarrollando y lanzando herramientas de IA generativa y otros productos de IA… suscita preocupaciones sobre posibles perjuicios a los consumidores, trabajadores y pequeñas empresas», según el comentario. «La FTC ha estado explorando los riesgos asociados con el uso de la IA, incluyendo violaciones a la privacidad de los consumidores, automatización de la discriminación y el sesgo, y el aumento de prácticas engañosas, esquemas de impostores y otros tipos de estafas».

El comentario explica que la FTC tiene un interés en cuestiones relacionadas con los derechos de autor más allá de las preguntas sobre el alcance de los derechos y la extensión de la responsabilidad bajo las leyes de derechos de autor. Por ejemplo, no solo puede perjudicarse de manera injusta la capacidad de los creadores para competir, sino que los consumidores pueden ser engañados cuando la autoría no se alinea con las expectativas del consumidor. Un consumidor puede pensar que una obra ha sido creada por un músico o artista en particular cuando es un producto creado por IA.

«La conducta que pueda violar las leyes de derechos de autor… también puede constituir un método injusto de competencia o una práctica injusta o engañosa, especialmente cuando la violación de derechos de autor engaña a los consumidores, explota la reputación de un creador o disminuye el valor de sus obras existentes o futuras, revela información privada o causa un daño sustancial a los consumidores», continúa el comentario. Además, ciertas grandes empresas tecnológicas tienen vastos recursos financieros que les permiten proteger a los usuarios de sus herramientas de IA generativa o licencias exclusivas de datos propietarios con derechos de autor, potencialmente afianzando aún más el poder de mercado de estas empresas dominantes.

¿Quién posee los derechos de autor de un contenido generado por inteligencia artificial generativa?


La determinación de quién posee los derechos de autor del contenido producido por inteligencia artificial (IA) es un asunto legal de gran complejidad y en constante cambio. Por lo general, las herramientas de IA generativa, como ChatGPT, no pueden ser consideradas autoras en el sentido legal o creativo, ya que no tienen la capacidad de comparecer ante un tribunal en caso de conflictos de intereses entre otras cuestiones.

La cuestión de quién posee los derechos de autor del contenido generado por inteligencia artificial (IA) es un asunto legal complejo y en constante evolución que puede variar según la jurisdicción y depende de las circunstancias específicas.

  1. Autoría: Las leyes de derechos de autor tradicionalmente otorgan derechos de autor al creador o autor humano de una obra. La IA, al ser una máquina, no se considera una persona legal capaz de poseer derechos de autor. Esto ha llevado a debates sobre si el programador humano de la IA o la organización que emplea al programador debería considerarse el autor o propietario del contenido generado por la IA.
  2. Doctrina del «Trabajo por Encargo»: En algunas jurisdicciones, cuando una obra se crea como parte de una relación laboral, el empleador suele considerarse el propietario de los derechos de autor. Si un empleado crea contenido generado por la IA en el ámbito de su empleo, es posible que su empleador tenga un reclamo más fuerte sobre los derechos de autor.
  3. Acuerdos Contractuales: La propiedad del contenido generado por la IA también puede determinarse mediante acuerdos contractuales. Las empresas y programadores pueden especificar la propiedad y los derechos asociados con el contenido generado por la IA en contratos o acuerdos de licencia. Estos contratos pueden anular las reglas de derechos de autor por defecto.
  4. Uso Justo: En algunos casos, el uso de contenido generado por la IA podría considerarse «uso justo» bajo la ley de derechos de autor. El uso justo puede aplicarse en situaciones en las que se utiliza material con derechos de autor con fines como comentario, crítica, informes de noticias, enseñanza o investigación. Sin embargo, el uso justo es una doctrina legal compleja que puede variar según la jurisdicción y depende de los detalles de cada caso.
  5. Transformación y Obras Derivadas: El contenido generado por la IA que se basa en material con derechos de autor existente puede considerarse una obra derivada. Los derechos de autor del material original aún pueden aplicarse en la medida en que sea reconocible en el contenido generado por la IA.
  6. Marco Legal en Evolución: El marco legal que rodea el contenido generado por la IA sigue evolucionando, y algunos países pueden promulgar leyes o regulaciones específicas para abordar estos problemas. Los tribunales y legisladores están considerando activamente las implicaciones de la IA en los derechos de autor y la propiedad intelectual.

A nivel general puede decirse que una inteligencia artificial generativa (IA) en sí misma no puede ser propietaria de los derechos de autor de una obra. Los derechos de autor tradicionalmente se otorgan a autores humanos, y las IA no son consideradas entidades legales con la capacidad de poseer derechos de autor.

Por lo tanto, ChatGPT, como una inteligencia artificial desarrollada por OpenAI, no puede ser considerado un autor en el sentido legal o creativo. Los derechos de autor tradicionalmente se aplican a obras creadas por personas físicas. ChatGPT es una herramienta de procesamiento de lenguaje natural que genera respuestas y texto basados en patrones y datos previamente aprendidos, pero no tiene la capacidad de tener intenciones, creatividad o una voluntad propia. Por lo tanto, cualquier contenido generado por ChatGPT generalmente se atribuiría a los usuarios que lo utilizan o a las organizaciones que lo emplean, y no a la IA en sí misma.

Además, la responsabilidad de citar fuentes recae en los usuarios que interactúan con ChatGPT. Si un usuario proporciona información específica de fuentes con derechos de autor o utiliza contenido protegido en sus interacciones con ChatGPT, es responsabilidad del usuario garantizar que cumple con las leyes de derechos de autor al citar adecuadamente esas fuentes. La responsabilidad de evitar el plagio recae en los usuarios que interactúan con ChatGPT. Si un usuario proporciona información o ideas específicas de fuentes externas sin citar adecuadamente esas fuentes, eso podría considerarse un acto de plagio por parte del usuario, no de ChatGPT.

Es esencial consultar con expertos legales especializados en derechos de autor o propiedad intelectual para obtener orientación en casos específicos. Las leyes y las interpretaciones pueden haber evolucionado desde mi última actualización en enero de 2022, y diferentes jurisdicciones pueden tener enfoques únicos para este tema.

‘ChatGPT Detector’ detecta documentos generados por IA con una precisión sin precedentes

Prillaman, McKenzie. «‘ChatGPT Detector’ Catches AI-Generated Papers with Unprecedented Accuracy». Nature, 6 de noviembre de 2023. https://doi.org/10.1038/d41586-023-03479-4.

Los grandes modelos lingüísticos como ChatGPT pueden generar textos que parecen auténticos a la velocidad del rayo, si bien, la gran mayoría de editores de revistas rechazan los modelos lingüísticos como autores de manuscritos. Por tanto, se necesita inmediatamente un medio para distinguir con precisión el texto generado por humanos del generado por inteligencia artificial (IA).

Según un estudio publicado el 6 de noviembre en Cell Reports Physical Science, una herramienta de aprendizaje automático puede identificar fácilmente cuándo los documentos de química están escritos utilizando el chatbot ChatGPT. El clasificador especializado, que superó a dos detectores de inteligencia artificial (IA) existentes, podría ayudar a las editoriales académicas a identificar documentos creados por generadores de texto de IA.

Se trata de un detector preciso de texto de IA para revistas científicas probando su capacidad en una serie de situaciones complejas, incluido el texto humano de una amplia variedad de revistas de química, el texto de IA del modelo de lenguaje más avanzado disponible públicamente (GPT-4) y, lo que es más importante, el texto de IA generado mediante mensajes diseñados para ocultar el uso de IA. En todos los casos, los textos humanos y de IA se asignaron con gran precisión. El texto generado por ChatGPT puede detectarse fácilmente en las revistas de química; este avance es un requisito previo fundamental para entender cómo afectará la generación automatizada de texto a las publicaciones científicas de ahora en adelante.

«La mayoría de la comunidad de análisis de texto busca un detector realmente general que funcione en cualquier cosa», dice la coautora Heather Desaire, una química de la Universidad de Kansas en Lawrence. Pero al crear una herramienta que se centra en un tipo específico de documento, «realmente estábamos buscando la precisión».

Los hallazgos sugieren que los esfuerzos para desarrollar detectores de IA podrían mejorar al adaptar el software a tipos específicos de escritura, dice Desaire. «Si puedes construir algo rápidamente y fácilmente, entonces no es tan difícil construir algo para diferentes dominios».