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IA generativa: Cómo abordar la propiedad intelectual.

Organización Mundial de la Propiedad Intelectual (OMPI), IA generativa: Cómo abordar la propiedad intelectual. (World Intellectual Property Organization, 2024),

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En la publicación IA generativa: cuestiones de propiedad intelectual se describen los principios rectores y se proporciona una lista de verificación para ayudar a las organizaciones a entender los riesgos que afectan a la PI, formular las preguntas correctas y considerar las posibles salvaguardias al adoptar herramientas de IA generativa en sus actividades.

IA generativa

Organización Mundial de la Propiedad Intelectual (OMPI), IA generativa (World Intellectual Property Organization, 2024),

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La inteligencia artificial (IA) generativa tiene el potencial de revolucionar todos los sectores y gran parte de nuestras vidas y promete tanto ventajas competitivas como destrucción creativa. Con todo, ¿en qué medida resulta creativa e imaginativa la IA, cuáles son las posibles repercusiones para los creadores y cómo garantizamos que el sistema de PI siga fomentando la innovación y la creatividad en la era de la IA?

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.

Guía de la propiedad intelectual en el ámbito universitario

Román Pérez, Raquel de. Guía de la propiedad intelectual en el ámbito universitario. Comares, 2017.

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En el ámbito universitario el profesorado y los estudiantes crean obras, fonogramas, audiovisuales, bases de datos y otras prestaciones por las que les corresponden derechos de propiedad intelectual. En el proceso de obtención de estas obras y prestaciones o en sus actividades académicas utilizan creaciones y trabajos ajenos. En relación con ello muchas veces desconocen hasta qué punto quedan protegidos como titulares de derechos de propiedad intelectual. También resulta difícil para ellos averiguar en qué casos el uso de materiales ajenos es libre o hace falta solicitar el consentimiento de sus titulares.

Esta guía pretende facilitar la comprensión de tales cuestiones al profesorado y al alumnado universitarios, aunque también puede resultar útil en educación secundaria o bachillerato.

En la primera parte explica en qué consiste el derecho de propiedad intelectual, la diferente naturaleza y duración de las facultades que lo integran o las distintas categorías de objetos protegidos. También analiza los procesos de creación en que participan varias personas y a quién corresponde el ejercicio de los derechos en cada caso.

    En el resto de capítulos trata de la utilización de las obras y prestaciones ajenas: Examina las obras y prestaciones que están en el dominio, y describe los usos que no requieren de autorización por encajar en límites como el de cita o ilustración de la enseñanza. En esta parte se tienen en cuenta los hábitos del profesorado y del alumnado universitarios y se clasifican los distintos modos de proceder aclarando cuándo se trata de usos que se pueden realizar con seguridad porque se ajustan a la Ley, cuándo resulta dudosa su legalidad por no estar previstos o por otras circunstancias, y cuándo los usos están claramente prohibidos.
    La guía se completa con una reseña bibliográfica, direcciones de internet y con un extracto de los preceptos del Texto Refundido de la Ley de propiedad intelectual.

    Consulta sobre Derechos de Autor en la Era de la Inteligencia Artificial Generativa: Respuesta de la Federación Canadiense de Asociaciones de Bibliotecas (CFLA)

    Consultation on Copyright in the Age of Generative Artificial Intelligence: CFLA Response, Canadian Federation of Library Associations, 2024

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    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:

    1. 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.
    2. 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

    1. 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».
    2. 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.
    3. 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.
    4. Apoyar la creación de una excepción internacional específica para la Minería de Datos y Texto (TDM).

    Autoría y propiedad de obras generadas por IA

    1. Las obras creadas por inteligencia artificial no deben estar protegidas por derechos de autor.
    2. 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.
    3. 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

    1. 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.
    2. 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.
    3. Puede ser necesario considerar la inclusión incidental en lo que respecta a las salidas de IA generativa.
    4. 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.

    OpenAI y Axel Springer firman un acuerdo que permite que ChatGPT se entrene con datos de la editorial

    Knibbs, Kate. s. f. «Journalists Had “No Idea” About OpenAI’s Deal to Use Their Stories». Wired. Accedido 22 de diciembre de 2023. https://www.wired.com/story/openai-axel-springer-news-licensing-deal-whats-in-it-for-writers/.

    OpenAI y el conglomerado mediático alemán Axel Springer firmaron la semana pasada un acuerdo de licencia a largo plazo que permite a OpenAI incorporar artículos de los medios de Axel Springer, como Business Insider y Politico, en sus productos, incluido ChatGPT. Aunque el acuerdo se centra en el uso de trabajos periodísticos, los periodistas cuyas historias se compartirán como parte del acuerdo no fueron consultados previamente.

    Empleados de Business Insider revelaron que se enteraron del acuerdo de inteligencia artificial al mismo tiempo que se anunció públicamente. PEN Guild, el sindicato estadounidense que representa a alrededor de 280 trabajadores de Politico y E&E News, otra publicación de Axel Springer, afirmó que «no fue consultado ni informado sobre la decisión de que los robots resumieran nuestro trabajo».

    Este acuerdo destaca la tendencia emergente de empresas de inteligencia artificial que buscan acuerdos con empresas de medios en lugar de recopilar datos de entrenamiento mediante el rastreo no autorizado de contenido con derechos de autor en Internet. Mientras algunas asociaciones de escritores ven estos acuerdos como una alternativa positiva al rastreo de datos, hay dudas sobre si realmente beneficiarán a los periodistas.

    El editor de Techdirt, Mike Masnick, cuestiona la efectividad de estos acuerdos y sugiere que podrían ser estrategias para evitar demandas de las editoras a cambio de cierto acceso a la tecnología. Además, se desconoce cómo afectará financieramente a los periodistas individuales el acuerdo entre OpenAI y Axel Springer.

    El acuerdo, que implica que OpenAI pagará a Axel Springer millones de euros, según Bloomberg, plantea preguntas sobre si los periodistas recibirán alguna compensación. Aunque Axel Springer considera que el acuerdo beneficia a los periodistas y a la industria del periodismo, algunos críticos dudan de que el acceso indirecto a la tecnología realmente mejore las condiciones laborales de los periodistas.

    En el contexto de la creciente automatización en la industria de los medios, sindicatos y líderes laborales están vigilando de cerca estos acuerdos para proteger los derechos e integridad del trabajo de los periodistas. La cuestión de si estos acuerdos serán beneficiosos a largo plazo y cómo afectarán a la industria de los medios sigue siendo objeto de debate.

    El uso legítimo: mitos y conceptos erróneos sobre los derechos de autor

    Carrie Russell «Figuring Out Fair Use». 2023. American Libraries Magazine. 1 de noviembre de 2023. https://americanlibrariesmagazine.org/?p=140589.

    Libreros y maestros, profesionales bibliotecarios especializados en alfabetización informacional, acceso equitativo a la información y avance del aprendizaje, a menudo enfrentan ansiedades y conceptos erróneos sobre el copyright. El miedo infundado a litigios de copyright y la falta de educación sobre el tema contribuyen a esta situación.

    El desconocimiento sobre el copyright se agrava en entornos educativos saturados de trabajo, donde el personal, ya sobrecargado, carece de tiempo para abordar cuestiones legales como el copyright. La complejidad añadida de los formatos digitales y las licencias privadas complica aún más la gestión efectiva del copyright en las escuelas.

    La Constitución de EE.UU. dice que la ley de derechos de autor se crea «para promover el progreso de la ciencia y de las artes útiles». Su intención es, ante todo, fomentar la creación y difusión de obras originales y creativas que beneficien al público. Estas políticas también están diseñadas para avanzar en el bienestar público poniendo a disposición obras que promuevan el aprendizaje, inspiren la creación de nuevas obras, produzcan ciudadanos bien informados y fomenten la búsqueda de la felicidad.

    La noción de que la ley de derechos de autor sirve al interés público puede sonar pintoresca cuando gran parte de la discusión pública, y ciertamente gran parte del debate político, gira en torno al valor monetario de los derechos de autor. Aunque los derechos de autor tienen un importante valor económico en la economía global de la información, el propósito fundamental de estas leyes es el bienestar público. Por lo tanto, los valores que subyacen a la ley de derechos de autor son totalmente coherentes con los valores profesionales de profesores y bibliotecarios.

    A menudo se confunde a la gente o se le hace creer que la ley de derechos de autor es lo mismo que la ley de propiedad. Esta confusión se ve agravada por términos como propiedad intelectual, que es un término equivocado. En cambio, la ley de derechos de autor se asemeja a la regulación gubernamental en que el Congreso crea la ley para intervenir en el mercado mediante la concesión a los titulares de derechos de un monopolio -a través de los derechos exclusivos de autor- para lograr un propósito público.

    A muchos bibliotecarios y profesores les molesta que no existan normas claras. A menudo, la respuesta a una pregunta concreta sobre derechos de autor exige analizar la situación para determinar si se trata de un uso legítimo. Puede que sea molesto, pero nos conviene que la ley sea ambigua. Fijar las normas de derechos de autor en piedra sería congelar la ley. La ley debe ser maleable para servir a nuestra sociedad ahora y en el futuro, un futuro sobre el que sólo podemos especular. El uso legítimo nos servirá porque está abierto a las nuevas tecnologías.

    Cinco conceptos erróneos comunes sobre el copyright se destacan en el artículo:

    1. Erróneamente se cree que el propósito principal del copyright es compensar monetariamente a los autores y creadores, cuando en realidad busca fomentar el progreso de la ciencia y las artes útiles en beneficio del público.
    2. Existe el temor de que los titulares de derechos demanden a bibliotecarios, maestros y escuelas con frecuencia, cuando los casos reales en los tribunales son raros. Además, existen limitaciones legales y protecciones para instituciones educativas y bibliotecas.
    3. La confusión entre la ley de copyright y la propiedad intelectual lleva a la creencia errónea de que las obras protegidas son propiedad exclusiva de los creadores. En realidad, el copyright otorga derechos exclusivos para comercializar la obra, no para poseerla.
    4. Muchos esperan reglas legales definitivas para cuestiones de copyright, pero la ley es flexible y la determinación de uso justo a menudo requiere análisis caso por caso.
    5. Se percibe que el uso justo es difícil de entender y aplicar, cuando, en realidad, comprender y aplicar los cuatro factores del uso justo puede ser más natural con la práctica.

    En conclusión, a pesar de las dificultades y malentendidos, es crucial para los profesionales de bibliotecas y educación comprender el copyright y aplicar el uso justo para equilibrar los derechos de los usuarios con los intereses de los titulares de derechos.

    Libro Blanco: Inteligencia Artificial Generativa en Comunicación científica

    Generative AI in Scholarly Communications: Ethical and Practical Guidelines for the Use of Generative AI in the Publication Process. STM, 2023

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    STM ha publicado un nuevo libro blanco: Generative AI in Scholarly Communications: Directrices éticas y prácticas para el uso de la IA generativa en el proceso de publicación. Como continuación de AI Ethics in Scholarly Communication, que STM publicó en abril de 2021, esta nueva publicación es un recurso para las partes interesadas en la publicación académica y aborda el papel cada vez más importante de las tecnologías de IA Generativa (GenAI).

    El documento examina los aspectos éticos, jurídicos y prácticos de GenAI, destacando su potencial para transformar las comunicaciones académicas, y abarca una serie de temas que van desde los derechos de propiedad intelectual hasta los desafíos de mantener la integridad en la era digital. El documento ofrece principios de buenas prácticas y recomendaciones para autores, equipos editoriales, revisores y proveedores, garantizando un enfoque responsable y ético en el uso de las herramientas GenAI.

    Redefiniendo la Inteligencia Artificial: cómo la práctica de la Propiedad Intelectual se va adaptando a lo que se avecina

    Los avances rápidos en inteligencia artificial indudablemente influirán en la ley y la práctica de la propiedad intelectual. Esto requiere que los profesionales de PI y sus socios tecnológicos reevalúen ciertas suposiciones sobre cómo se crea, protege y administra la PI. Se espera que estos cambios no lleguen como una revolución, sino a través de una serie de pasos incrementales.

    Clarivate Plc ha publicado un informe titulado «Redefining AI: How IP practice meets the coming wave«, que investiga el impacto de la inteligencia artificial (IA) en la ley, la práctica y los procesos de propiedad intelectual (PI). El informe revela que la IA se está adoptando cada vez más en el campo de la PI, ofreciendo beneficios como la automatización de tareas manuales y la mejora de la productividad.

    El informe aborda las percepciones de la IA y se centra en los beneficios, riesgos y la disposición a su integración en el ciclo de vida de la PI. Se parte de la suposición fundamental de que las perspectivas reales y los usos de la IA deben ser centrales en su desarrollo. El informe se basa en una encuesta en línea en la que participaron 575 profesionales de PI e investigación y desarrollo (I+D) de firmas de abogados y corporaciones de todo el mundo entre el 17 de julio y el 1 de agosto de 2023.

    Al igual que en muchos sectores, el uso de la IA para potenciar los procesos de PI y la toma de decisiones abarca una amplia gama de tecnologías con diferentes niveles de sofisticación. El 43% de los encuestados informaron que actualmente no se estaba utilizando la IA. La mayoría de los encuestados mostraron un sentimiento negativo hacia la IA en general y expresaron su mayor preocupación por la precisión (74%). Hubo un fuerte interés en que la IA respaldara tareas manuales y laboriosas (67%), con solo una pequeña minoría (8%) sugiriendo que no querían que la IA se aplicara en absoluto a los procesos de PI. En conjunto, estos hallazgos sugieren la posibilidad de que la implementación de la IA sea altamente contextual, dependiendo del problema específico a resolver y del entorno de riesgo. Las percepciones negativas de la IA tienden naturalmente hacia tareas de alto riesgo que dependen en gran medida de la experiencia. En estas áreas, se enfatiza la creación de herramientas que ponen de relieve la experiencia. Enfoques centrados en el ser humano pueden mitigar algunos riesgos asociados con la incorporación de la IA en los flujos de trabajo de PI, calibrando su desarrollo a las necesidades de los profesionales. Sin confianza en sistemas autónomos, es poco probable que se aproveche el verdadero potencial de la IA. Situamos la IA responsable y ética en el contexto de la práctica de la PI, no para sugerir que el desarrollo de la IA hasta la fecha haya sido irresponsable, sino para avanzar hacia un panorama equitativo en el que las tecnologías basadas en la IA satisfagan las necesidades de quienes las utilizan.

    Puntos clave del informe:

    1. La IA se está adoptando en la gestión de la PI, mejorando la toma de decisiones y acelerando los procesos de investigación.
    2. Las actitudes hacia la adopción de la IA en el campo de la PI varían según los roles y las ubicaciones geográficas. Los abogados y las firmas de abogados son más reacios, mientras que los no abogados, ejecutivos y profesionales de I+D se sienten más cómodos con la IA.
    3. Europa y los Estados Unidos muestran actitudes más cautelosas hacia la adopción de la IA, mientras que las regiones de Asia Pacífico y MENA son más receptivas.
    4. Las preocupaciones sobre la adopción de la IA incluyen la precisión de los resultados, la confiabilidad, consideraciones éticas, la confidencialidad del cliente, la responsabilidad y la falta de regulación.
    5. Las firmas de abogados, en particular, expresan reservas sobre la adopción de la IA, con preocupaciones sobre la responsabilidad, la confiabilidad y la confidencialidad del cliente.
    6. Los profesionales de I+D son los más entusiastas acerca de la adopción de la IA y creen que tendrá un impacto positivo en su función.
    7. Los departamentos legales internos y las firmas de abogados enfrentan barreras significativas para adoptar la IA, lo que enfatiza la necesidad de un enfoque responsable que tenga en cuenta las implicaciones legales, éticas y sociales.

    El informe sugiere que adoptar la IA en la PI requiere un compromiso continuo para gestionar y evaluar riesgos, teniendo en cuenta consideraciones legales, éticas y sociales. Este enfoque puede ayudar a calibrar los sistemas de IA para satisfacer necesidades específicas y al mismo tiempo mantener la integridad del sistema de PI y garantizar la equidad y la justicia.

    Estudio sobre los informes de transparencia (2019-2020) de las entidades de gestión de derechos de propiedad intelectual (2022)

    Luis Fernando Ramos Simón e Ignacio Miró-Charbonnier. Estudio sobre los informes de transparencia (2019-2020) de las entidades de gestión de derechos de propiedad intelectual Madrid. FESABID, 2022

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    El presente estudio trata de analizar los Informes Anuales de Transparencia (en adelante: IAT), que son publicados por todas las entidades españolas de gestión de derechos de autor desde el ejercicio 2019. El objetivo principal de nuestro estudio consiste en conocer en qué medida la nueva regulación de las entidades de gestión de los derechos de autor –verificable a través de los IAT—modifica la operatividad de esas instituciones, que desempeñan un papel clave en la gestión de los derechos de propiedad intelectual.

    Ellas pueden actuar como engranaje esencial de la actividad cultural del Estado, en la medida en que promuevan la competencia y el desarrollo tecnológico; por ello, forman parte importante de la industria cultural española. Conocerlas, comprender su papel, corregir sus defectos e impulsar sus iniciativas puede servir para revitalizar al sector cultural y en particular a todas aquellas instituciones públicas y privadas que tengan la información, el conocimiento y el patrimonio cultural como ejes de su misión.