1- Historia cíclica de conflictos entre titulares de derechos y plataformas tecnológicas
Cita destacada: «Cada vez que emerge una nueva revolución tecnológica, especialmente en el ámbito digital, surge una lucha cíclica por cómo aplicar las reglas existentes o cómo adaptarlas.»
Se ha observado que los conflictos entre los titulares de derechos de autor y los creadores o quienes manejan las plataformas tecnológicas han ocurrido de manera cíclica a lo largo de la historia. Cada vez que surge una nueva revolución tecnológica, especialmente en el ámbito digital, emerge una lucha por cómo aplicar las reglas existentes o cómo adaptarlas. Ejemplos históricos incluyen el crecimiento de la internet a principios de los 90, donde se dieron conflictos entre titulares de derechos y las primeras plataformas web, lo que eventualmente llevó a la creación de tratados y leyes para disminuir la responsabilidad potencial de estas plataformas.
Este patrón se repitió con las llamadas «guerras de piratería» a finales de los 90 y principios de los 2000, impulsadas por herramientas peer-to-peer como Napster y Torrent, donde los titulares de derechos lucharon contra herramientas que facilitaban la infracción. Posteriormente, alrededor de 2006-2013, surgió otra batalla enfocada en la responsabilidad de plataformas como Google y las redes sociales, incluyendo demandas significativas contra YouTube. La situación actual con la inteligencia artificial se percibe como muy similar a estos ciclos previos, marcada por el rápido avance de la IA en casi todos los aspectos de la vida.
2- Infracción de derechos de autor con las entradas (inputs) y las salidas (outputs)
Cita destacada: «El entrenamiento de modelos de IA con obras protegidas es el nuevo campo de batalla legal: ¿es copia o ‘fair use’?»
El auge de las herramientas de inteligencia artificial generativa ha suscitado importantes debates sobre la infracción de derechos de autor, los cuales se centran principalmente en dos áreas clave: las entradas (inputs) y las salidas (outputs). Respecto a las entradas, la principal preocupación es si el uso de obras protegidas para entrenar modelos de IA constituye una infracción. Este entrenamiento a menudo implica la ingestión de grandes conjuntos de datos, frecuentemente recopilados mediante «scraping» o raspado de datos de la web, lo que se considera una copia de contenidos. Diversos titulares de derechos (escritores, artistas, músicos, compañías disqueras) han presentado numerosas demandas contra las empresas de IA basándose en esta reproducción durante el entrenamiento.
Frente a las acusaciones de infracción por el uso de inputs, se discuten posibles defensas y excepciones. En Estados Unidos, donde no hay una excepción específica clara, el debate se centra en la doctrina del uso justo («fair use»), similar al argumento utilizado en el caso de Google Books. En contraste, la Unión Europea, el Reino Unido y Japón cuentan con excepciones explícitas para la minería de datos bajo ciertas condiciones, como tener acceso legal a las obras. La resolución de estos casos es legalmente incierta y se espera que lleve varios años debido a los procesos judiciales y apelaciones.
En cuanto a las salidas (outputs), la pregunta clave es si una obra generada por inteligencia artificial puede infringir derechos de autor. Esto depende de la naturaleza de los resultados y su similitud con obras existentes. Generalmente, los modelos de IA no contienen copias exactas de las obras de entrenamiento, sino modelos estadísticos. Sin embargo, pueden generar outputs que se parecen considerablemente a obras originales o personajes protegidos, como imágenes al estilo de Van Gogh o representaciones similares a personajes de videojuegos o cómics. La similitud plantea la cuestión de si constituye una reproducción infractora, aunque los modelos estén diseñados para evitar copias exactas. Este problema se complica por la «paradoja de Pikachu», que ilustra cómo el entrenamiento con vastas cantidades de contenido derivado no autorizado (fan art, memes) puede influir en la capacidad de la IA para generar outputs similares a personajes protegidos.
3- Marco internacional político
Cita destacada: «En la ‘guerra de copyright’ de la IA, la industria tecnológica busca menos derechos, mientras la creatividad exige más protección. ¿Quién ganará?»
El debate sobre la inteligencia artificial y los derechos de autor se sitúa en una coyuntura política internacional muy interesante. Las posturas varían significativamente entre las principales jurisdicciones, lo que sugiere una falta de armonización internacional. En Estados Unidos, las tendencias políticas recientes podrían favorecer un enfoque pro-tecnología, potencialmente debilitando la protección de los derechos de autor o creando excepciones específicas para el entrenamiento de IA, influenciadas por el apoyo del sector tecnológico.
En el Reino Unido, el gobierno actual también busca ser pro-inteligencia artificial, explorando regímenes de «opt-out» (reserva de derechos) para que los titulares puedan excluir sus obras del entrenamiento, aunque esto genera tensión con la industria creativa. La Unión Europea, por su parte, ha avanzado con el Reglamento de IA, que incluye reglas sobre transparencia y reserva de derechos para modelos de propósito general. Esta diversidad regulatoria entre países (algunos más permisivos, otros con más restricciones) podría generar conflictos legales futuros. La situación se describe como una «guerra de copyright» donde la industria tecnológica promueve un enfoque minimalista (menos derechos) y las industrias creativas uno maximalista (más protección), lo que indica que la resolución de muchos de estos problemas dependerá de una discusión política sobre a quién proteger.
4- Los derechos de autor frente a la inteligencia artificial generativa
Cita destacada: «La IA generativa rompió el copyright tradicional: pasamos de la escasez a una abundancia digital perfecta, pero con una paradoja económica crucial.»
La inteligencia artificial generativa plantea desafíos fundamentales para el derecho de autor, cuestionando conceptos como la creatividad artificial y si los outputs generados por máquinas pueden ser protegidos. A diferencia de los sistemas basados en reglas, la IA generativa moderna aprende de grandes cantidades de datos, operando a través de procesos complejos y a menudo opacos («cajas negras»). Surge el debate sobre si el entrenamiento, que puede implicar el análisis de descripciones o metadatos asociados a obras en lugar de copias directas, constituye legalmente una «copia» o si el proceso de creación del output es inherentemente distinto. La cuestión de si la IA puede ser creativa se relaciona directamente con la definición de originalidad en el derecho de autor, que típicamente requiere un mínimo de creatividad humana.
Se argumenta que la inteligencia artificial generativa «rompió» el copyright tradicional porque introduce un paradigma de «abundancia digital», donde se pueden crear copias perfectas a costo casi cero, lo que contrasta radicalmente con el modelo de «escasez» del mundo físico para el que fue diseñado el derecho de autor. Esta tecnología, vista como «máquinas replicadoras», genera una infinidad de contenidos digitales casi instantáneamente. Sin embargo, el problema subyacente se identifica como económico y de redistribución de riqueza, ya que las grandes empresas tecnológicas acumulan ganancias mientras los creadores individuales enfrentan pérdidas de ingresos y una gran disparidad de poder. A pesar de la abundancia tecnológica, se observa la creación de «dispositivos de escasez artificial» a través de regulaciones restrictivas o modelos de negocio como los NFTs.
Se sostiene que el derecho de autor por sí solo no es suficiente para abordar los problemas generados por la IA generativa. Factores como la dificultad de rastrear la influencia específica de miles de millones de obras en los datasets de entrenamiento, los altos costos y la lentitud de los litigios contra empresas poderosas, y la rápida evolución de la tecnología que deja obsoletas las reglas existentes, limitan la efectividad del copyright tradicional. Además, imponer licencias obligatorias sobre los datos de entrenamiento podría incentivar la sustitución de datos, llevando a una menor calidad de la IA, con posibles consecuencias negativas no solo en las industrias creativas, sino también en áreas críticas como la salud o la seguridad. Esto sugiere la necesidad de buscar soluciones de política pública diferentes, como impuestos a las tecnológicas o formas de ingreso básico o creativo universal.
5- Control del poder económico y el acceso justo al conocimiento
Cita destacada: «El debate sobre IA y derechos de autor debe ir más allá: se trata de controlar el poder económico y garantizar el acceso justo al conocimiento para un desarrollo equitativo.»
El debate sobre inteligencia artificial y derechos de autor debe enmarcarse en el contexto más amplio de la dependencia tecnológica que afecta a países en desarrollo, especialmente en América Latina y el Caribe. La IA tiene una dimensión material que involucra cadenas globales de valor y trabajo precario. El derecho de autor es solo una de varias técnicas regulatorias para la IA; se requiere una visión más amplia que incluya la gobernanza y circulación de datos, la competencia y la seguridad nacional. Criticar los intentos de imponer modelos regulatorios diseñados en países desarrollados es crucial.
Históricamente, la transferencia de tecnología ha sido vital para el desarrollo del Sur global, pero el modelo actual se basa en el licenciamiento de propiedad intelectual, lo que contrasta con épocas anteriores que buscaban obligaciones multilaterales. Se cuestiona la idea del «leapfrogging» (salto tecnológico) que sugiere que los países en desarrollo pueden beneficiarse de la IA sin abordar cuestiones fundamentales de infraestructura, capacitación y acceso. Se propone reorientar el debate hacia el control del poder económico y el acceso justo al conocimiento, en lugar de limitarse a la dicotomía entre promover la innovación y proteger derechos. Se plantea la difícil pregunta de si los países en desarrollo aún tienen el espacio político para implementar políticas de desarrollo proactivas, dado que los países hoy desarrollados «echaron la escalera» para otros una vez que alcanzaron su propio desarrollo.
Como conclusión, se reconoce que el derecho de autor es una técnica regulatoria central para la IA, pero no la única. Es fundamental un debate colectivo y pragmático que considere el poder económico y las prioridades de desarrollo. A nivel internacional, foros como la Organización Mundial de la Propiedad Intelectual (OMPI), aunque no son espacios de negociación formal para la IA, pueden orientar conversaciones y servir de base para políticas nacionales, lo que implica el riesgo de que predominen las perspectivas de los países desarrollados si los países del Sur global no articulan sus posiciones.
Para que la IA se alinee mejor con los derechos de autor y las necesidades de desarrollo, se requiere que los países en América Latina y el Caribe aprovechen su potencial colectivo y busquen un equilibrio en foros multilaterales. Es necesario un debate interno en la región para definir estrategias de participación efectiva. El avance en discusiones internacionales, aunque no conduzca inmediatamente a nuevos tratados de IA y PI, puede favorecer transformaciones necesarias a nivel local y regional. Se debe seguir un debate continuo y público sobre estas grandes cuestiones.
