En la actualidad, la inteligencia artificial (IA) está acelerando el progreso de manera profunda y significativa, reconfigurando desde nuestras rutinas diarias hasta los límites de los descubrimientos científicos y la creatividad. Este avance imparable ha generado interrogantes sobre cómo debemos promover un enfoque equilibrado en el uso del contenido creativo para entrenar modelos de IA. Este desafío va más allá de los aspectos legales y técnicos, tocando directamente el futuro de la innovación en IA y la creatividad humana.
Históricamente, cada nueva tecnología para la creación o transmisión del conocimiento y el arte — desde la imprenta hasta internet y la televisión por cable — ha planteado cuestiones sobre cómo crear y compartir valor. En el caso de la IA, los desarrolladores tienen múltiples caminos para respaldar las industrias creativas y ayudar a construir un ecosistema de IA próspero que beneficie a todos los involucrados. En este artículo, abordamos diversas estrategias y principios prácticos para lograr un uso responsable del contenido creativo en el entrenamiento de modelos de IA, destacando la importancia de la colaboración entre las partes involucradas y los beneficios que pueden surgir para las industrias creativas.
Evaluando los resultados generados por la IA
Uno de los aspectos cruciales en el debate sobre el uso de la IA en la creación de contenido es la evaluación de los resultados que estos modelos producen. Ya sea que se generen palabras con un bolígrafo, una máquina de escribir, o con una IA, o que una obra de arte se realice con un pincel, gráficos por computadora o IA, la pregunta fundamental sigue siendo: ¿infringe una nueva obra el derecho de autor de una obra anterior?
Este juicio puede ser complejo, ya que depende de diversos factores, como la similitud entre la nueva obra y la anterior, la naturaleza de ambas y si la obra nueva compite en el mercado con la original. Para abordar este reto, herramientas como los filtros de salida pueden ayudar a restringir las producciones que sean sustancialmente similares a otras obras. Además, los avances en la IA pueden permitir que los modelos aprendan a realizar evaluaciones más matizadas sobre estas cuestiones, reduciendo así el riesgo de infringir derechos de autor de manera no intencionada.
Un elemento clave para mitigar los problemas derivados de la autenticidad del contenido es la implementación de información de procedencia, como marcas de agua o metadatos. Estas herramientas pueden reducir el riesgo de engañar al público respecto al creador de un material específico. En este sentido, Google ha liderado el desarrollo de herramientas innovadoras, como SynthID, y ha formado parte del comité directivo de la Coalición para la Procedencia y Autenticidad del Contenido (C2PA, por sus siglas en inglés), con el fin de ayudar a los consumidores a realizar evaluaciones informadas sobre el contenido que consumen.
El entrenamiento responsable de modelos de IA
El entrenamiento de modelos de IA es una parte esencial de la creación de sistemas de inteligencia artificial eficaces y responsables. En muchos países, el entrenamiento de modelos fundamentales de IA con contenido accesible públicamente en la web es una práctica reconocida como un uso transformacional y justo bajo las leyes de derechos de autor, tal como ocurre en Estados Unidos con su normativa de “uso justo”. Sin embargo, es crucial que los desarrolladores de IA sigan buenas prácticas para fomentar la aceptación de estos nuevos usos de contenido existente.
Una de las formas más eficaces de garantizar el uso ético de los datos es permitir que los sitios web tengan la opción de excluir su contenido de ser utilizado en el entrenamiento de IA. Para ello, los estándares de la industria, como los protocolos robots.txt, que permiten controlar cómo los rastreadores web acceden a los contenidos, siguen siendo una herramienta valiosa. Con el auge de la IA, muchas empresas, incluyendo Google, han ampliado este protocolo a través de su Google-Extended protocol, permitiendo que los desarrolladores de IA respeten las decisiones de los sitios web de manera más precisa.
Además, la implementación de medidas técnicas como los muros de pago o paywalls también se ha convertido en un aspecto fundamental para evitar que los modelos de IA entrenen con datos que no deberían estar disponibles sin el consentimiento explícito de los creadores del contenido.
Respetando la voz y la imagen de los individuos
Otro aspecto clave de la responsabilidad en el uso de IA es evitar la apropiación indebida de la voz y la imagen de los individuos. En este sentido, los marcos legislativos pueden avanzar tomando como base los sistemas de “notificación y eliminación” existentes para la protección de los derechos de autor, y estableciendo salvaguardias para evitar abusos. Los creadores también pueden beneficiarse de nuevas herramientas que les permitan controlar el uso de su voz o imagen en la creación de contenido generativo con IA, asegurando que puedan aprovechar el potencial creativo de la IA mientras mantienen el control sobre su propia identidad.
Compartir valor y ampliar oportunidades
Uno de los mayores beneficios de la IA es su capacidad para crear valor de manera compartida, lo que puede expandir las oportunidades económicas en diversas industrias. En este contexto, la colaboración entre los desarrolladores de IA y los creadores de contenido puede ser crucial para ampliar el mercado y generar nuevos ingresos para las industrias creativas.
Los desarrolladores de IA están trabajando activamente para compartir el valor de los resultados generados, redirigiendo el tráfico relacionado hacia los proveedores de contenido. De esta manera, se puede fomentar la creación de nuevas fuentes de ingresos y oportunidades comerciales. Por ejemplo, podría surgir la oportunidad de formar asociaciones comerciales en las que los servicios de IA “respaldan” sus respuestas con hechos provenientes de sitios web específicos.
Además, los desarrolladores de IA y los editores de contenido están colaborando estrechamente para establecer nuevos acuerdos de contenido en relación con el uso de datos especializados o no públicos para fines de entrenamiento. Google, por ejemplo, ya ha firmado acuerdos con varios editores para obtener derechos amplios sobre los datos, lo que permite un uso más eficiente de la información para el desarrollo de aplicaciones de IA.
Por otro lado, también se está avanzando en la creación de nuevas herramientas generativas para la industria de los medios de comunicación y la creatividad. Un ejemplo destacado es Pinpoint, una herramienta de IA para periodistas, que les permite buscar a través de textos, audios, imágenes y videos para detectar patrones en los datos, identificar nuevos enfoques o encontrar citas dentro de archivos multimedia. De esta forma, los periodistas pueden maximizar su productividad y descubrir nuevas formas de contar historias.
Oportunidades para el futuro de la ciencia, el comercio y la creatividad
La IA representa una oportunidad compartida que tiene el potencial de ampliar los ámbitos de la ciencia, el comercio y la creatividad de maneras que antes parecían impensables. Los desarrollos en este campo no solo impulsan la creación de contenido, sino que también proporcionan herramientas poderosas para optimizar la toma de decisiones y hacer avanzar sectores clave de la economía global. Sin lugar a dudas, la colaboración entre las diversas partes involucradas será clave para desbloquear todo el potencial de la IA y garantizar que su impacto sea positivo y beneficioso para todos.
Con un enfoque equilibrado y responsable, el futuro de la inteligencia artificial puede ser un campo fértil para el crecimiento y la innovación. Los desarrolladores de IA, las industrias creativas y los usuarios deben trabajar juntos para garantizar que se maximicen los beneficios de la IA, mientras se mitigan los posibles riesgos que puedan surgir en el proceso.
