Consultation on Copyright in the Age of Generative Artificial Intelligence: CFLA Response, Canadian Federation of Library Associations, 2024
Las bibliotecas, archivos y museos apoyan la investigación en inteligencia artificial (IA) en el desarrollo de conjuntos de datos de entrenamiento para su uso en modelos de IA, especialmente aquellos utilizados para entrenar modelos de lenguaje. Las bibliotecas proporcionan acceso a grandes corpus de texto y facilitan la licencia de contenido para propósitos de IA. Las bibliotecas universitarias canadienses informan informalmente que los investigadores se ven obstaculizados por las herramientas deficientes y los altos costos de licencia de los editores académicos para la investigación en IA. Estas herramientas son costosas, propietarias y carecen de la funcionalidad que los investigadores necesitan. Los costos de licencia para actividades de Minería de Datos y Texto (TDM, por sus siglas en inglés) son ahora una fuente de ingresos para los grandes editores multinacionales, lo que requiere que las bibliotecas paguen múltiples veces por el uso, aunque sean usos diferentes, del mismo contenido. Tales acciones ejemplifican el impulso para mercantilizar todos los usos y, por lo tanto, reducir los recursos comunes, amenazando el bien público y desequilibrando la balanza entre usuarios y titulares de derechos de autor establecida por la Ley de Derechos de Autor. Algunos editores bloquean el uso no consumptivo de obras publicadas para el entrenamiento en IA, al mismo tiempo que recopilan datos y patrones de uso de sus clientes pagos para desarrollar sistemas de IA para otros fines comerciales.
Recomendaciones generales:
- Proporcionar claridad sobre el contenido de los conjuntos de datos de entrenamiento al alentar a que estos tengan metadatos suficientes para que cada elemento de contenido sea identificable.
- Asegurar que cualquier excepción de la Ley de Derechos de Autor para la creación de copias no consumptivas con fines de análisis informativo sea lo suficientemente amplia como para permitir que las LAMs y otros usuarios hagan copias no consumptivas de obras. Esto incluiría la capacidad de eludir un Mecanismo de Protección de Títulos (TPM, por sus siglas en inglés) para hacer tales copias, o con el propósito de utilizar herramientas tecnológicas como la inteligencia artificial generativa para crear metadatos y permitir una búsqueda superior de esas obras.
Text and Data Mining
- Crear una excepción específica para la Minería de Datos y Texto (TDM, por sus siglas en inglés). La comunidad bibliotecaria respalda la creación de una excepción específica que «facilite el uso de una obra u otro contenido con el propósito de análisis informativo».
- Facilitar aún más la Minería de Datos y Texto (TDM, por sus siglas en inglés): prohibir la anulación por contrato y permitir la elusión de Mecanismos de Protección de Títulos (TPMs, por sus siglas en inglés) para cualquier propósito no infractor. CFLA recomienda introducir una excepción que impida que los contratos anulen las excepciones de derechos de autor para fines no infractores. Esta disposición debería aplicarse a todos los contratos futuros y preexistentes.
- Hacer que los propósitos de uso legítimo sean ilustrativos. CFLA respalda las recomendaciones en la Revisión de Derechos de Autor de 2019 relacionadas con la lista enumerada de propósitos bajo la Sección 29 de la Ley de Derechos de Autor.
- Apoyar la creación de una excepción internacional específica para la Minería de Datos y Texto (TDM).
Autoría y propiedad de obras generadas por IA
- Las obras creadas por inteligencia artificial no deben estar protegidas por derechos de autor.
- La Oficina Canadiense de Propiedad Intelectual (CIPO) debería abstenerse de otorgar registro de derechos de autor a obras creadas por IA y de reconocer a las máquinas de IA como coautores o autores únicos de obras sin que el solicitante demuestre que ha habido una contribución humana significativa a las salidas.
- Si bien CFLA reconoce que la inteligencia artificial generativa puede ser disruptiva para los creadores, el tema de una posible compensación para los creadores de material utilizado para entrenar máquinas de IA debería ser separado de la Ley de Derechos de Autor.
Infracción y responsabilidad en relación con la IA
- Un mecanismo para juzgar la infracción de derechos de autor para las salidas de inteligencia artificial generativa ya existe en las leyes de derechos de autor de Canadá, y si un uso constituye una infracción debe determinarse caso por caso en los tribunales.
- La responsabilidad en lo que respecta a las salidas de IA que potencialmente infringen derechos de autor podría recaer en el desarrollador, la empresa de IA o el usuario, y podría situarse en un continuo.
- Puede ser necesario considerar la inclusión incidental en lo que respecta a las salidas de IA generativa.
- Dado que hay muy poca jurisprudencia en el área de la responsabilidad, muchas jurisdicciones pueden estar utilizando un enfoque de «esperar y ver» antes de avanzar con la legislación, y Canadá podría ser sabio al hacer lo mismo.
Conclusión: Al navegar por la intersección de los derechos de autor y la IA generativa, CFLA aboga por un enfoque progresista que fomente la innovación, promueva el acceso equitativo al conocimiento y salvaguarde los derechos de los creadores. Al participar en un diálogo colaborativo y adoptar marcos regulatorios flexibles, podemos aprovechar el potencial de la IA mientras preservamos la integridad de la ley de derechos de autor.