Theo convierte las noticias de IA en cosas que puedes probar esta misma noche.
Recibe en tu correo las mejores historias de la semana sobre IA y arte con IA: seleccionadas, concisas y gratis.
Gratis. Cancela cuando quieras.
Elige un compañero y descubre su opinión sobre esta noticia
The Seattle Times y Newsday han demandado a OpenAI y Microsoft por infracción de derechos de autor, alegando que las empresas extrajeron su periodismo para entrenar modelos de IA y reproducen fragmentos de artículos de forma textual cuando los usuarios consultan esos sistemas.
A primera vista, que un periódico demande a un fabricante de chatbots parece un problema ajeno para los creadores de arte con IA. No lo es. La lógica jurídica que sustenta estas demandas —que extraer contenido públicamente accesible para el entrenamiento de modelos constituye una infracción— es estructuralmente idéntica a los argumentos que se esgrimen contra los modelos de generación de imágenes en litigios paralelos. Un fallo que establezca que el entrenamiento con texto periodístico requiere licencia casi con certeza aceleraría demandas similares contra los conjuntos de datos que respaldan Stable Diffusion, Midjourney y los modelos multimodales que impulsan las herramientas que usas hoy.
La alegación específica de que los modelos de OpenAI reproducen fragmentos textuales de artículos también es directamente relevante. Si los tribunales tratan la reproducción casi textual como la línea divisoria entre el uso legítimo y la infracción, ese estándar se pondrá a prueba frente a los generadores de imágenes que pueden reproducir la composición característica de un fotógrafo o el estilo de un artista gráfico con una precisión incómoda.
Microsoft y OpenAI enfrentan reclamaciones de que sus chatbots reproducen textualmente el texto de artículos periodísticos en respuesta a consultas de usuarios.
Imagen: The Verge / The Verge AI
Según The Verge, estas demandas siguen acciones similares de otros editores, y el patrón importa: cada nuevo demandante añade a un cuerpo de descubrimiento del que futuros casos —incluidos los que afectan a conjuntos de entrenamiento de imágenes y vídeo— pueden nutrirse. OpenAI se defiende simultáneamente de la demanda del New York Times, donde el reciente escrito del gobierno de EE. UU. argumentó que el entrenamiento de IA sirve a los intereses nacionales, tal como se recoge en nuestro informe anterior sobre el escrito de la administración Trump en el caso de derechos de autor de OpenAI y el NYT.
Para los creadores que construyen flujos de trabajo en torno a modelos entrenados con amplias extracciones web, la pregunta práctica es el momento. Ninguna medida cautelar ha obligado a retirar un modelo hasta ahora, y el calendario de los litigios se mide en años. Pero la presión por las licencias ya está cambiando los datos con los que se entrenan los futuros modelos: los pagos reportados de Google a estudios de Hollywood por derechos de entrenamiento con vídeo son un ejemplo visible de cómo la industria se cubre las espaldas en silencio.
Si hoy estás generando imágenes, nada en tu flujo de trabajo inmediato cambia a causa de esta demanda. Los modelos con los que renderizas ya están entrenados; ningún tribunal ha ordenado una reversión. Los creadores más expuestos a disrupciones a corto plazo son quienes construyen productos o flujos de trabajo que dependen de salidas multimodales de texto más imagen, donde un modelo de lenguaje recupera o resume contexto periodístico junto a un visual generado. Esa combinación es exactamente lo que estas demandas tienen en la mira.
A más largo plazo, hay que estar atentos a que los proveedores de modelos aceleren los niveles de entrenamiento con datos licenciados, como ya están haciendo algunos con datos sintéticos. Un modelo entrenado con un corpus más limpio y licenciado puede comportarse de forma diferente —más conservador en la reproducción, potencialmente menos actualizado culturalmente— y eso se manifestará en las respuestas a los prompts de maneras difíciles de predecir hasta que te encuentres mirando el resultado.
Por ahora, lo más útil que puedes seguir es si alguna de estas demandas produce un acuerdo al estilo de un decreto de consentimiento que establezca una tarifa de licencia. Ese número, una vez fijado para el texto, se convierte en la plantilla a la que recurren los negociadores cuando la próxima oleada de demandas sobre datos de imágenes avanza hacia su resolución. Los creadores que entiendan esa conexión se sorprenderán menos cuando llegue.
Explora cómo los modelos actuales de imágenes con IA afrontan estas presiones en el catálogo de modelos de Charmloop, o perfecciona tu enfoque de prompting en las guías.
