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Código de Buenas Prácticas en el Uso Justo para Bibliotecas universitarias y de Investigación

Association of Research Libraries, Code of Best Practices in Fair Use for Academic and Research Libraries (Washington, DC: ARL, enero de 2012)

Texto completo

El documento presenta un conjunto de buenas prácticas desarrolladas por y para bibliotecas académicas e investigadoras en Estados Unidos para orientar la aplicación de la doctrina de “uso justo” (fair use) en el entorno bibliotecario.

Desde su introducción, el texto explica que el uso justo es un derecho flexible que permite el uso de materiales protegidos por derechos de autor sin permiso ni pago bajo ciertas circunstancias, cuando el beneficio social o cultural prevalece.

Reconoce que la ley de derechos de autor no ofrece fórmulas rígidas y que la evaluación de si un uso es justo depende del contexto, los hechos, las normas del campo y del juicio de buena fe.

El código organiza su orientación alrededor de ocho situaciones recurrentes en las que las bibliotecas académicas pueden aplicar el uso justo. Estas situaciones incluyen, entre otras: facilitar el acceso a materiales de la biblioteca mediante tecnologías digitales para la enseñanza y el aprendizaje; emplear fragmentos de la colección para exposiciones o difusión de actividades de la biblioteca; digitalizar materiales en riesgo; poner a disposición colecciones especiales archivísticas en formato digital; reproducir materiales para usuarios con discapacidades; preservar la integridad de los trabajos depositados en repositorios institucionales; crear bases de datos para investigación no consumptiva (por ejemplo, búsqueda, análisis de datos); y recolectar material publicado en la web para uso académico.

Para cada situación, el código ofrece un principio (que afirma que en esa circunstancia es “uso justo”), junto con limitaciones (factores que reducen la fuerza del argumento de uso justo) y mejoras (prácticas que fortalecen dicho argumento). Por ejemplo, en el contexto de la enseñanza digital, se sugiere que el acceso esté limitado a estudiantes matriculados, durante la duración del curso, con atribución completa, y que se ofrezca justificación pedagógica por parte del instructor.

Asimismo, el documento destaca que su objetivo no es restringir la aplicación del uso justo, sino habilitarla dentro del marco de riesgo razonable, ayudando a las bibliotecas a desarrollar una estrategia de gestión de riesgos basada en criterios comunitarios.
Association of Research Libraries

En definitiva, este código se presenta como una herramienta de apoyo para bibliotecas universitarias e investigadoras, aportando un consenso profesional sobre cómo pueden ejercer el uso justo con responsabilidad, transparencia y coherencia institucional.

Anthropic acelera su defensa de “uso justo” en juicio por derechos de autor de entrenamiento con libros pirateados

Davis, W. (2025, 5 de agosto). Anthropic presses for fast appeal in copyright fight. MediaPost. Recuperado de MediaPost. https://www.mediapost.com/publications/article/407952/anthropic-presses-for-fast-appeal-in-copyright-fig.html

Anthropic, la empresa detrás del chatbot Claude, solicita que un tribunal de apelación federal se pronuncie de inmediato sobre su defensa basada en el “uso justo” (fair use) frente a las acusaciones de infracción de derechos de autor. Los demandantes—las autoras Andrea Bartz, Charles Graeber y Kirk Wallace Johnson—afirmaron que la compañía entrenó el modelo con libros descargados de sitios pirata sin autorización. Anthropic justificó su defensa argumentando que el uso de materiales con fines de entrenamiento de IA constituye «uso justo», independientemente del origen de dichos textos.

Anteriormente, el juez William Alsup determinó que el entrenamiento del modelo con libros adquiridos legalmente fue “altamente transformativo” y, por tanto, protegido bajo fair use. Sin embargo, negó la misma protección en los casos en que se emplearon textos descargados de fuentes ilícitas

Anthropic subraya que el fallo supone un riesgo potencial de responsabilidad económica masiva —cientos de miles de millones de dólares— si el caso continúa como juicio de clase, sin que se clarifiquen primero los lineamientos legales mediante una apelación. La empresa argumenta además que el hecho de que el material se haya adquirido de forma no autorizada no debería invalidar una defensa de fair use, ya que dicho principio existe precisamente para permitir usos sin permiso.

El juez Alsup programó una audiencia para abordar estas peticiones el 28 de agosto de 2025. Además, se ha autorizado que el caso continúe como demanda colectiva en representación de autores cuyos libros fueron descargados desde las bibliotecas pirata LibGen y PiLiMi, aunque con ciertas limitaciones sobre quiénes pueden reclamar

Entrenar modelos de lenguaje de Inteligencia Artificial utilizando libros adquiridos legalmente constituye un uso legítimo

Hansen, Dave. 2025. “Anthropic Wins on Fair Use for Training Its LLMs, Loses on Building a ‘Central Library’ of Pirated Books.” Authors Alliance, 24 de junio de 2025. https://www.authorsalliance.org/2025/06/24/anthropic-wins-on-fair-use-for-training-its-llms-loses-on-building-a-central-library-of-pirated-books/

El 24 de junio de 2025, el juez William Alsup del Tribunal del Distrito Norte de California emitió una resolución clave en el juicio colectivo contra Anthropic, empresa creadora de los modelos de lenguaje Claude. La demanda, presentada por los autores Andrea Bartz, Charles Graeber y Kirk Wallace Johnson en representación de millones de escritores, cuestiona el uso de libros protegidos por derechos de autor para entrenar sistemas de inteligencia artificial.

El fallo representa una victoria parcial para Anthropic. Por un lado, el tribunal determinó que entrenar modelos de lenguaje utilizando libros adquiridos legalmente constituye un uso legítimo bajo la doctrina de fair use del derecho estadounidense. Según el juez Alsup, este tipo de uso es “transformador”, ya que no busca replicar ni sustituir las obras originales, sino generar contenido nuevo, lo que encaja dentro del espíritu de la ley de derechos de autor que pretende fomentar la creatividad y el avance científico.

Sin embargo, la empresa perdió en un punto crítico: el uso sistemático de libros pirateados para construir una “biblioteca central” con fines de entrenamiento de IA. La evidencia demuestra que en 2021 y 2022, miembros de Anthropic descargaron millones de obras de sitios como Books3, Library Genesis (LibGen) y Pirate Library Mirror (PiLiMi). Estas plataformas contienen copias no autorizadas de libros protegidos, y Anthropic era plenamente consciente de ello. El propio CEO, Dario Amodei, reconoció internamente que optar por este camino era una manera de evitar el “trabajo legal, comercial y de gestión” que implicaría adquirir licencias.

En particular, el cofundador Ben Mann descargó en 2021 el conjunto de datos Books3 (compuesto por cerca de 196.000 libros pirateados), seguido de cinco millones de títulos desde LibGen y otros dos millones desde PiLiMi. Estas acciones fueron calificadas por el juez como violaciones deliberadas del derecho de autor, y aunque todavía no se ha determinado la magnitud de los daños, el tribunal ha decidido celebrar un juicio separado para abordar esta cuestión y valorar posibles indemnizaciones.

Desde Anthropic, una portavoz declaró a The Verge que celebran que el tribunal haya validado el uso transformador de las obras con fines de entrenamiento. La empresa sostiene que su objetivo no era imitar o reemplazar los libros originales, sino crear algo nuevo con base en ellos. No obstante, este argumento no exime de responsabilidad cuando se utilizan materiales obtenidos de forma ilegal, incluso si el uso posterior pudiera ser considerado transformador.

Este caso se enmarca dentro de un creciente número de demandas contra empresas de inteligencia artificial por el uso indebido de contenido protegido. La resolución de Alsup podría sentar un precedente clave: valida el entrenamiento de IA sobre obras adquiridas legalmente como fair use, pero marca una línea roja cuando se trata de contenidos pirateados. Las próximas fases del proceso judicial determinarán las consecuencias económicas y legales para Anthropic, y el caso podría influir significativamente en las prácticas de entrenamiento de modelos de IA en la industria.

Anthropic gana la primera batalla en la denuncia sobre los derechos de autor por uso de IA interpuesta por las compañías musicales

Brittain, Blake. «Anthropic Wins Early Round in Music Publishers’ AI Copyright CaseReuters, March 26, 2025. https://www.reuters.com/legal/anthropic-wins-early-round-music-publishers-ai-copyright-case-2025-03-26/

Un juez federal de California, Eumi Lee, desestimó la solicitud preliminar de las editoras para bloquear el uso de sus letras, considerando que la petición era demasiado amplia y que no se había demostrado que el uso de las letras causara un «daño irreparable»

Anthropic, la empresa de inteligencia artificial, ha logrado una victoria legal al convencer a un juez federal de California para que desestimara una solicitud preliminar que intentaba bloquear el uso de letras protegidas por derechos de autor en el entrenamiento de su chatbot Claude. En 2023, editores musicales como Universal Music Group, Concord y ABKCO demandaron a Anthropic, alegando que la empresa había infringido sus derechos de autor al utilizar letras de más de 500 canciones sin autorización. Sin embargo, el juez determinó que no se había probado un «daño irreparable» y consideró que la solicitud era excesivamente amplia.

Las editoras, que acusaron a Anthropic de utilizar letras de artistas como Beyoncé, Rolling Stones y Beach Boys sin permiso para entrenar a Claude, argumentaron que la empresa estaba violando sus derechos. No obstante, el juez Lee destacó que el caso plantea una cuestión aún sin resolver: la aplicación de la doctrina de «uso justo» para el uso de material protegido en el entrenamiento de sistemas de IA, un tema que podría ser clave en futuros litigios.

Este caso se inscribe dentro de un debate más amplio sobre el uso de contenido con derechos de autor para entrenar modelos de IA. Grandes empresas tecnológicas como OpenAI, Microsoft y Meta Platforms defienden que su uso de material protegido se ampara bajo la figura del «uso justo» según la legislación estadounidense de derechos de autor, una cuestión que probablemente será central en futuros casos legales.

Más de 850 músicos han pedido a Universal Music Group que retire su demanda contra Internet Archive

King, Ashley. «Over 600 Artists Demand UMG Drop Its $621 Million Lawsuit Against Internet Archive.» Digital Music News, December 11, 2024. https://www.digitalmusicnews.com/2024/12/11/artists-vs-umg-internet-archive-lawsuit/

Más de 850 músicos han firmado una carta abierta exigiendo que Universal Music Group (UMG) y otras discográficas retiren su demanda de 621 millones de dólares contra Internet Archive, una biblioteca digital sin fines de lucro conocida por su Wayback Machine. La carta, organizada por Fight for the Future, cuenta con la firma de artistas como Tegan & Sara, Open Mike Eagle, Amanda Palmer y Kathleen Hanna (Bikini Kill).

Los músicos argumentan que la demanda amenaza la preservación cultural y atenta contra el acceso público a la música. En la carta, destacan que la industria musical debería apoyar el legado artístico en lugar de priorizar los beneficios de los accionistas. Como alternativas, proponen tres medidas concretas para mejorar la situación de los músicos: colaborar con organizaciones como Internet Archive para conservar grabaciones originales, permitir a los artistas quedarse con el 100% de las ganancias de su merchandising y poner fin a las inversiones de las grandes discográficas en plataformas de streaming como Spotify.

Según los firmantes, mientras se espera que los ingresos de la industria musical superen los 100 mil millones de dólares en 2031, los músicos enfrentan dificultades económicas. Señalan que las giras son cada vez más costosas debido a los monopolios de Live Nation, que los ingresos por regalías son injustos debido al modelo de negocio de Spotify y que los archivos físicos han sido destruidos por intereses corporativos. También denuncian que la censura y la monetización desigual de la música afectan directamente a su bienestar, contribuyendo a la crisis de salud mental en la comunidad artística.

La demanda original de UMG, Sony Music y otras discográficas se centra en el Great 78 Project de Internet Archive, una iniciativa para digitalizar y preservar grabaciones en discos de 78 RPM, que incluyen a leyendas como Billie Holiday, Ella Fitzgerald y Frank Sinatra. Si las discográficas ganan el caso, Internet Archive podría enfrentarse a un pago millonario por haber permitido la reproducción en línea de estas grabaciones desde 2006.

Este caso se suma a la reciente derrota de Internet Archive en su apelación contra editoriales de libros, quienes han argumentado que el préstamo digital de libros escaneados por la plataforma no se ajusta a los principios de uso justo (fair use), fallo que podría sentar un precedente en la batalla legal sobre el acceso a contenidos digitales.

El proyecto de ley No AI FRAUD: sin Fraudes, Sin Falsificaciones… ¿Sin Uso Justo?

No Frauds, No Fakes…No Fair Use? Katherine Klosek, March 1, 2024. Accessed March 2, 2024. https://www.arl.org/blog/nofraudsnofakes/.

Katherine Klosek discute el potencial de la inteligencia artificial en instituciones de memoria, señalando su utilidad en la síntesis de descripciones de libros y la corrección de errores en las atribuciones de contribuciones. Sin embargo, destaca la preocupación del Congreso por los deepfakes y la legislación propuesta para prevenir su uso fraudulento, argumentando que cualquier legislación debe equilibrar la protección contra el fraude con la preservación de la libertad de expresión, utilizando las excepciones en la Ley de Derechos de Autor como modelo

La inteligencia artificial tiene el potencial de servir como una poderosa herramienta para bibliotecas y otras instituciones de memoria. Durante una reciente audiencia del Comité de Reglas del Senado de los Estados Unidos, la Bibliotecaria del Congreso Carla Hayden describió cómo la Biblioteca del Congreso está experimentando con modelos de aprendizaje automático para sintetizar descripciones de libros para comunidades ciegas, con discapacidad visual y con dificultades de lectura. Meroe Park, secretaria adjunta y directora de operaciones del Instituto Smithsonian, habló sobre el trabajo del Laboratorio de Ciencia de Datos del Smithsonian para desarrollar un nuevo modelo de IA que pueda descubrir y corregir instancias en sus colecciones en las que las contribuciones de las mujeres fueron erróneamente atribuidas a hombres. Las bibliotecas universitarias también apoyan metodologías de investigación no generativas como la minería de texto y datos para analizar mejor las obras creativas de mujeres, minorías de género y artistas de color para explorar preguntas importantes sobre la cultura y la sociedad. Esta tecnología ofrece oportunidades innumerables para avanzar en la investigación y preservar el patrimonio cultural.

Aunque la promesa de la IA es evidente, el Congreso se centra en sus posibles perjuicios, presentando legislación para prevenir el uso fraudulento del nombre, imagen o semejanza de una persona para crear deepfakes. Desafortunadamente, algunas propuestas legislativas actuales podrían limitar la libertad de expresión en el proceso. Este artículo discute por qué cualquier legislación dirigida a los deepfakes debe incluir disposiciones que permitan la libre expresión. Las excepciones contenidas en la Ley de Derechos de Autor ofrecen un modelo útil para tales disposiciones.

El uso justo es una salvaguardia de la Primera Enmienda.

El uso justo es una acomodación de la Primera Enmienda que está integrada en la ley de derechos de autor, permitiendo al público usar obras expresivas sin permiso del titular de los derechos de autor. Sin el uso justo, los derechos exclusivos de reproducir, realizar, transmitir, distribuir, exhibir y crear obras derivadas consolidarían un monopolio de derechos de autor en el que los titulares de derechos de autor son los únicos que pueden usar obras expresivas a menos que otorguen permiso para hacerlo. Como escribió Public Knowledge después de una audiencia reciente sobre IA y derecho a la publicidad:

Los regímenes de propiedad intelectual son ellos mismos una forma de regulación de la expresión. Al otorgar un monopolio sobre un tipo específico de expresión, en este caso, la expresión que utiliza la semejanza audiovisual de un individuo, un derecho de publicidad prohíbe a todas las demás personas participar en ese subconjunto particular de expresión. Esto significa, para bien o para mal, que cualquier régimen de PI debe contener excepciones y limitaciones significativas para acomodar la Primera Enmienda. El derecho de autor es constitucionalmente sólido solo debido a una doctrina de uso justo robusta y flexible; cualquier derecho de publicidad federal tendría que permitir de manera similar una amplia gama de expresión.

Las recientes propuestas para regular el uso de una semejanza generada por IA crearían un nuevo régimen de PI amplio, pero sin las acomodaciones necesarias para la libertad de expresión como las excepciones y limitaciones robustas, explícitas y flexibles en la Ley de Derechos de Autor de EE. UU.

Se necesitan excepciones sólidas en la legislación sobre derechos de publicidad.

La Ley de Replicas y Duplicaciones No Autorizadas de Inteligencia Artificial Falsa, o la Ley No AI FRAUD (H.R. 6943), crearía un derecho de propiedad intelectual federal que sobreviviría al individuo cuya semejanza digital y voz estén protegidas. Cualquier persona que publique, realice, distribuya, transmita o de cualquier otra manera ponga a disposición del público una réplica de voz digital, una representación digital o un servicio de clonación personalizado, con el conocimiento de que no fue autorizado por el titular de los derechos, estaría infringiendo la ley. El proyecto de ley efectivamente permite a los titulares de derechos controlar una amplia cantidad de contenido digital sin ninguna válvula de seguridad que permita el ejercicio de la libre expresión, como una excepción para fines de investigación o académicos.

El proyecto de ley No AI FRAUD intenta sortear su problema de libre expresión con una cláusula que establece que la Primera Enmienda sirve como defensa. Pero el proyecto de ley limita inmediatamente la defensa de la Primera Enmienda al requerir que los tribunales equilibren «el interés público en el acceso al uso» contra «el interés de propiedad intelectual en la voz o semejanza». Como señala Jennifer Rothman, esta prueba es probablemente inconstitucionalmente vaga.

La Ley Nurture Originals, Foster Art, and Keep Entertainment Safe Act of 2023, or the NO FAKES Act of 2023, en el Senado, crea de manera similar responsabilidad para los usuarios de réplicas digitales. NO FAKES excluye explícitamente las réplicas digitales que se utilizan en documentales o docudramas, o con fines de comentario, crítica, investigación, sátira o parodia, de violar la ley. Este enfoque prescriptivo ofrece certeza sobre los usos enumerados, pero sin la flexibilidad que requiere un análisis de uso justo.

La flexibilidad y especificidad del uso justo apoyan el progreso del conocimiento.

Las excepciones en la Ley de Derechos de Autor proporcionan a los usuarios tanto certeza como flexibilidad. Por un lado, las excepciones establecidas en las Secciones 108-121A describen una variedad de circunstancias específicas en las que una obra puede ser utilizada sin autorización del titular de los derechos de autor. Al mismo tiempo, el uso justo en la Sección 107 permite usos de acuerdo con una evaluación dinámica de factores, incluido si un nuevo uso agrega algo al propósito o carácter de una obra. Décadas de litigios sobre uso justo han aclarado usos adicionales; por ejemplo, aunque la parodia no está mencionada en la Ley de Derechos de Autor, los tribunales establecieron que la parodia puede calificar como uso justo en el caso Campbell v. Acuff Rose Music. La naturaleza flexible

El 85% de los trabajadores estadounidenses han utilizado herramientas de IA para realizar tareas en el trabajo

«Insights from American Workers: A Survey on AI in the Workplace». Checkr. Accedido 30 de mayo de 2023. https://checkr.com/resources/articles/ai-workplace-survey-2023.

En el panorama tecnológico en rápida evolución, ha surgido una tendencia que ha cambiado las reglas del juego para las empresas de todo el mundo: la adopción generalizada de la Inteligencia Artificial (IA) en el lugar de trabajo. A medida que nos adentramos en 2023, la IA ha pasado de ser una palabra de moda a una fuerza transformadora que está revolucionando la forma en que las organizaciones operan, innovan e interactúan con sus clientes.

Checkr encuestó a trabajadores estadounidenses de cuatro generaciones para conocer sus opiniones sobre la adopción de herramientas de IA generativa en el trabajo; si los trabajadores creen que la IA podría sustituirles algún día; su uso de herramientas de IA en el trabajo; cómo podría afectar la IA a los puestos de trabajo y a la remuneración en 2023; el impacto de la IA en el equilibrio entre la vida laboral y personal; qué generación de trabajadores teme más el papel de la IA en el lugar de trabajo, y mucho más.

  • El 85% de los trabajadores estadounidenses han utilizado herramientas de IA para realizar tareas en el trabajo. Los Millennials lideran el grupo con un 89% que afirma haber utilizado la IA en el trabajo.
  • El 69% de los trabajadores estadounidenses -el 63% de los Boomers, el 65% de los Gen Xers, el 76% de los Millennials y el 71% de los Gen Zers- afirman estar de acuerdo o dudar si contar a sus jefes el uso de la IA en el trabajo por miedo a ser sustituidos por las herramientas que utilizan.
  • El 79% de los trabajadores estadounidenses se sienten presionados para aprender más sobre las herramientas de IA. Los Millennials lideran el grupo con un 85% sintiendo la mayor presión en el trabajo.
  • El 57% de los trabajadores estadounidenses -el 53% de los Boomers, el 49% de los Gen Xers, el 59% de los Millennials y el 65% de los Gen Xers- afirman que aceptarían un recorte salarial a cambio de una semana laboral de cuatro días con IA.
  • El 86% de los trabajadores estadounidenses -85% de los Boomers, 82% de los Gen Xers, 84% de los Millennials y 92% de los Gen Zers- afirmaron que aceptarían un recorte salarial para trabajar menos, en general, si la IA pudiera ayudarles a realizar todo su trabajo.
  • El 79% de los trabajadores estadounidenses -el 75% de los Boomers, el 81% de los Gen Xers, el 82% de los Millennials y el 76% de los Gen Zers- afirmaron tener miedo o estar indecisos sobre si la IA podría suponer una reducción salarial para las personas en sus puestos.
  • El 74% de los trabajadores estadounidenses -el 71% de los Boomers, el 70% de los Gen Xers, el 81% de los Millennials y el 73% de los Gen Zers- afirmaron estar de acuerdo o indecisos sobre la posibilidad de que la adopción de herramientas de IA les lleve a perder sus puestos de trabajo.
  • El 67% de los trabajadores estadounidenses -el 59% de los Boomers, el 61% de los Gen Xers, el 77% de los Millennials y el 69% de los Gen Zers- afirmaron que gastarían su propio dinero en mejorar sus conocimientos sobre IA para evitar ser sustituidos.
  • El 74% de los estadounidenses -el 70% de los Boomers, el 69% de los Gen Xers, el 78% de los Millennials y el 79% de los Gen Zers- dijeron que creen que se van a producir despidos por IA en los próximos seis meses a dos años.

En conclusión: la IA se utiliza cada vez más en diversos aspectos del trabajo, desde la automatización de tareas repetitivas hasta el análisis avanzado de datos y la toma de decisiones.

La Asociación de Bibliotecas de Investigación (ARL) lanza KnowYourCopyrights.org, para ayudar a las bibliotecas a hacer valer sus derechos en la era digital

KnowYourCopyrights.org

Más información sobre Uso justo

Association of Research Libraries (ARL) lanzó KnowYourCopyrights.org, un recurso renovado para apoyar a los líderes de las bibliotecas, los profesionales y los defensores en la afirmación proactiva de los derechos de las bibliotecas en la era digital.

Las bibliotecas, así como las actividades de investigación, enseñanza y aprendizaje que apoyan, gozan de derechos especiales en la legislación estadounidense, empezando por el propósito constitucional de los derechos de autor: promover el progreso de la ciencia y las artes útiles. El núcleo de estos derechos es el uso justo, una doctrina flexible que permite el uso de obras protegidas por derechos de autor sin permiso del titular de los derechos en determinadas circunstancias. En la era actual de la enseñanza, el préstamo y el préstamo digital, las bibliotecas de investigación pueden basarse en el uso justo para seguir ejerciendo estos derechos fundamentales.

El nuevo sitio web también alberga una serie de nuevos documentos que profundizan en cuestiones de derechos digitales que no han sido resueltas por los tribunales:

Copyrights and Contracts: Issues and Strategies: Cuestiones y estrategias es un borrador de debate que delinea los problemas a los que se enfrentan las bibliotecas de investigación cuando los términos de los contratos prohíben o limitan estos derechos, y propone una serie de estrategias de defensa.

Controlled Digital Lending (Préstamo digital controlado) describe cómo las bibliotecas de investigación pueden basarse en el análisis de uso justo expuesto en el libro blanco sobre el préstamo digital controlado.

Copyright and Streaming Media in the US Context (Derechos de autor y medios de transmisión en el contexto de los Estados Unidos) es un informe elaborado conjuntamente con Ithaka S+R sobre las consideraciones políticas y las oportunidades de defensa en torno al uso de contenidos de transmisión en la enseñanza, el aprendizaje y la investigación,

Modern Interlibrary Loan Practices: Moving beyond the CONTU Guidelines. Este libro blanco de la ARL reexamina el papel de las New Technological Uses of Copyrighted Works (CONTU), de hace décadas, en el préstamo interbibliotecario. El libro blanco incluye la historia y el estatus legal de CONTU, junto con una revisión de la ley de derechos de autor aplicable, incluyendo la Sección 108 de la Ley de Derechos de Autor (reproducción por parte de bibliotecas y archivos) y la Sección 107 (uso justo). Este libro blanco puede servir de base para la práctica de las bibliotecas y la defensa de sus derechos en relación con el préstamo interbibliotecario, la concesión de licencias y las suscripciones a revistas.

¿Qué es el Préstamo digital controlado (CDL)?

The Internet Archive Transforms Access to Books in a Digital World, by Corynne Mcsherry october 28, 2021

El Préstamo Digital Controlado (CDL) permite sacar copias digitales de libros durante dos semanas o menos, y sólo permite a los usuarios sacar tantas copias digitales como posean físicamente las bibliotecas. El préstamo se realiza sobre una base de «propiedad a préstamo»: si una copia digital se presta a un usuario, la copia física no está disponible para otros usuarios. El CDL utiliza la gestión de derechos digitales (DRM) para imponer ese acceso limitado.

Este servicio ha sido especialmente crucial durante la pandemia, pero será necesario mucho después. Muchas familias no pueden permitirse comprar todos los libros a los que ellos y sus hijos quieren o necesitan acceder, y recurren a las bibliotecas para llenar el vacío. Los investigadores pueden localizar los libros que necesitan, pero descubren que están agotados. Otros simplemente quieren acceder al conocimiento. Y es posible que todas estas personas no puedan visitar la biblioteca física que alberga las obras que necesitan. El CDL ayuda a resolver ese problema, creando una vía de acceso a la información de confianza. También fomenta la investigación y el aprendizaje al mantener los libros en circulación cuando sus editores no pueden o no quieren hacerlo.

Sin embargo, las cuatro grandes de la edición quieren cerrar ese servicio. El año pasado, Hachette, HarperCollins, Wiley y Penguin Random House demandaron al Internet Archive, alegando que CDL ha costado a sus empresas millones de dólares y es una amenaza para sus negocios. Se equivocan. Las bibliotecas han pagado a las editoriales miles de millones de dólares por los libros de sus colecciones impresas. Están invirtiendo enormes recursos en la digitalización para preservar esos textos. El CDL simplemente ayuda a las bibliotecas a garantizar que el público pueda hacer pleno uso de los libros que las bibliotecas ya han comprado y pagado. La digitalización permite conservar los libros físicos, aumentando la probabilidad de que los libros que posee una biblioteca puedan ser utilizados por los usuarios. La digitalización y la oferta de libros en línea para su préstamo los pone a disposición de las comunidades con acceso limitado o nulo.

El programa CDL está amparado por la doctrina del uso justo de los derechos de autor, reforzada por las protecciones tradicionales de las bibliotecas. En concreto, el proyecto sirve al interés público de la preservación, el acceso y la investigación, todos ellos propósitos clásicos de uso justo. Todos los libros de la colección ya han sido publicados y la mayoría están agotados. Los usuarios pueden tomar prestados y leer volúmenes enteros, por supuesto, pero eso es lo que significa sacar un libro de una biblioteca. En cuanto a su efecto en el mercado de las obras en cuestión, los libros ya han sido comprados y pagados por las bibliotecas que los poseen o, en algunos casos, por particulares que los donan. El público se beneficia enormemente del programa, y los titulares de derechos no ganarán nada si el público se ve privado de este recurso.

En la era de Internet, los lectores necesitan una biblioteca completa que se adapte a sus necesidades, un espacio en línea que permita a todos utilizar sus recursos, respetando al mismo tiempo la privacidad y la dignidad de los lectores.

Código de buenas prácticas en el uso justo de los recursos educativos abiertos

Best Practices in Fair Use for Open Educational Resources, 2021

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Código de Buenas Prácticas de Uso Justo para los Recursos Educativos Abiertos. Este documento pretende apoyar a los autores, maestros, profesores, bibliotecarios y a todos los educadores abiertos a la hora de evaluar cuándo y cómo pueden incorporar materiales de terceros con derechos de autor en los Recursos Educativos Abiertos para cumplir con sus objetivos pedagógicos.

Los recursos educativos abiertos permiten una pedagogía flexible y abierta; aumentan el acceso a la autoría y facilitan la representación de las diferentes experiencias de los estudiantes; y aumentan la equidad al reducir las barreras del coste para acceder a materiales de aprendizaje de alta calidad. Los REA existen para todos los niveles de la educación, desde la primaria hasta la postsecundaria, y en todas las disciplinas. Los creadores y usuarios de REA suelen estar motivados por un compromiso compartido de aumentar el acceso a los materiales y contribuir al bien común.