En medio de los notables avances tecnológicos actuales, existe una creciente inquietud sobre el tratamiento adecuado del «contenido» de origen humano.
Antes de que la situación avance más, es imperativo que las sociedades analicen este asunto con mayor detenimiento.
Principalmente, se necesita establecer una definición clara del contenido humano y ampliar el espectro de esta categoría informativa. Esto abarca desde obras creativas como canciones, poemas y piezas de arte visual, hasta la propiedad intelectual profesional: información sobre metodologías de trabajo, rutinas, estrategias y factores de excelencia en un rol determinado. Adicionalmente, incluye la imagen personal, características distintivas, voces, rostros y cuerpos; aquello que define la individualidad.
Toda esta información constituye datos personales y debe ser salvaguardada. De hecho, ya se observan casos preliminares relacionados con el cumplimiento del RGPD europeo que sirven de advertencia. Por lo tanto, las cuestiones de propiedad intelectual y uso legítimo en la inteligencia artificial (IA) trascienden lo que habitualmente se maneja en el ámbito legal.
Considerando esto, se presentan tres aspectos clave que los líderes están debatiendo al intentar establecer una regulación apropiada para los sistemas de IA.
Influencia versus Propiedad
Una de las interrogantes fundamentales es: en esta amplia aplicación de datos personales, ¿cómo determinar cuándo un sistema ha pasado de una influencia general a una apropiación indebida de contenido?
En otras palabras, los responsables de las empresas de IA podrían sostener que los sistemas simplemente recopilan información fragmentada de diversas fuentes, mientras que la propiedad intelectual subyacente, sea cual sea, está siendo desviada hacia sus dominios. Algunos argumentarían que las demandas presentadas por entidades como el NYT contra OpenAI u otras compañías de modelos de IA ejemplifican esta situación.
Resulta relevante destacar un fragmento de una conversación reciente entre Chris Anderson y Sam Altman de OpenAI, ya que abordaron precisamente estas tres categorías.
Una parte pertinente a la influencia comienza con Altman explicando cómo la IA puede ejercer una influencia más directa o consolidarse a partir de conjuntos de entrenamiento más amplios, y la dificultad frecuente para distinguir entre ambos casos.
«Si no puedes notar la diferencia, ¿qué tanta importancia tiene?»
Chris Anderson: «Entonces, lo que dices es que no importa. Pero, a primera vista, ¿no es eso simplemente un robo de propiedad intelectual?»
Ambos discuten entonces la posibilidad de múltiples fuentes humanas y las complejidades sobre cómo distribuir compensaciones económicas. Altman pareció sugerir que, desde su perspectiva, los humanos seguirán siendo centrales en el proceso.
El consenso aparente es la dificultad para determinar cuándo el sistema cruza la línea.
Aquí una reflexión adicional sobre el uso legítimo en IA:
«El propósito del entrenamiento (de la IA) es enseñar a la IA a identificar patrones y generar resultados que emulen la creatividad humana, lo cual ha tenido éxito en diversos grados», señala Syed Balkhi en copyrighted. «Como es de imaginar, esto transgrede líneas legales críticas. Específicamente, la mayoría se pregunta si usar material protegido por derechos de autor para entrenar una IA constituye una infracción o se considera uso legítimo. Los defensores de la IA dirían que los datos de entrenamiento se utilizan de manera transformadora: la IA no reproduce el contenido original, sino que abstrae patrones para crear nuevas obras. No obstante, los críticos afirman que incluso tal uso indirecto es una explotación de material con derechos de autor, especialmente cuando los creadores originales no consintieron el uso de sus obras. Esto lo convierte en un grave problema de infracción de derechos de autor. Los casos legales apenas comienzan a abordar estas cuestiones.»
Consentimiento para el Uso de IA
Otro asunto crucial es el consentimiento.
Se han observado situaciones donde alguien presenta una nueva aplicación de IA y describe sus capacidades. Al solicitar una demostración, el presentador genera un pequeño resultado basado en los datos del propio solicitante, provocando sorpresa por la habilidad del sistema de IA.
Sin embargo, ocasionalmente, alguien se dirige al proveedor de la IA y señala: «Sabe, realmente nunca di mi consentimiento para eso».
Este tipo de situaciones obliga a una pausa reflexiva. ¿Cómo se asegura y verifica el consentimiento?
Es una pregunta que debemos abordar de manera prioritaria.
La IA Considera que Eres Valioso
Retomando la conversación entre Altman y Anderson, hay un momento en que Anderson menciona la película «Her» y habla sobre una IA que evalúa el trabajo de alguien, lo considera bueno e influye en decisiones para llevar esos esfuerzos artísticos al público.
Esto es algo que podría generar entusiasmo entre los creativos. Parece contraintuitivo y peculiar que una IA pueda tener éxito promocionando a un autor, artista o músico donde los humanos han fallado. Pero también tiene cierto sentido lógico. Si entendemos que la IA actúa como un agente de nuestra conciencia colectiva, utilizando la información disponible en Internet, entonces valoraríamos sus evaluaciones, ya sean recomendaciones de contenido previamente publicado o entusiasmo por una nueva obra inédita.
Y luego está la Inteligencia Artificial General (IAG). Sin referirnos directamente a la conversación anterior, surgieron dos temas discutidos por Altman y Anderson, y escuchados en otros foros, que caracterizan lo que estos sistemas dotados de IAG podrán hacer:
- Realizar mi trabajo.
- Hacer tareas por mí.
Primero, los agentes de IAG podrían analizar tus datos profesionales y replicar tu función en tu empresa o negocio, incluso si eres un consultor estratégico o líder – quizás especialmente en esos casos.
El segundo punto es más directo. La IA realizará tareas que no deseamos hacer nosotros mismos. Esto puede abarcar una amplia gama de actividades, desde usar un robot para lavar platos hasta elaborar un informe o redactar una solicitud de subvención.
Todo esto implica una profunda reflexión, no solo en términos de desplazamiento laboral, sino también en el intento de crear un nuevo marco regulatorio para algo completamente novedoso. Sigamos reflexionando juntos sobre ello.
Insights de Evox News: Cómo la gestión del contenido humano en la IA puede impactar tu negocio
La creciente sofisticación de la IA y su interacción con el contenido humano presenta tanto oportunidades como desafíos significativos para las empresas. Comprender estos impactos es crucial para la planificación estratégica y la gestión de riesgos.
Impacto Económico: Las empresas que utilizan IA deben considerar los costos potenciales asociados con la adquisición de licencias para los datos de entrenamiento o el riesgo de litigios por infracción de derechos de autor y uso indebido de datos personales. El incumplimiento de normativas como el RGPD ya conlleva sanciones económicas sustanciales. Por otro lado, una implementación ética y legalmente sólida de la IA puede optimizar procesos y generar nuevas fuentes de ingresos, pero requiere inversión inicial en gobernanza de datos y cumplimiento normativo. La valoración de la propiedad intelectual propia, utilizada para entrenar modelos de IA internos, también adquiere una nueva dimensión económica.
Ventaja Competitiva: Las organizaciones que establezcan políticas claras y transparentes sobre el uso de datos humanos para IA pueden ganar la confianza de clientes y empleados, diferenciándose de competidores menos escrupulosos. Desarrollar modelos de IA entrenados éticamente con datos propios (obtenidos con consentimiento) puede generar capacidades únicas y difíciles de replicar. Ignorar estas consideraciones puede resultar en daños reputacionales severos y pérdida de cuota de mercado. La agilidad para adaptarse a un marco regulatorio en evolución será clave para mantener la competitividad.
* Innovación: El desafío de entrenar IA respetando la propiedad intelectual y el consentimiento impulsa la innovación en áreas como la IA explicable (XAI), las técnicas de anonimización de datos y los métodos de aprendizaje federado o distribuido que procesan datos localmente. Las empresas que inviertan en desarrollar o adoptar estas tecnologías no solo mitigan riesgos legales y éticos, sino que también pueden posicionarse a la vanguardia de la innovación en IA. Además, la capacidad de la IA para evaluar y potenciar la creatividad humana abre nuevas vías para la innovación en marketing, desarrollo de productos y gestión del talento
