La administración Trump ha presentado un plan ambicioso Para el dominio de los Estados Unidos de la inteligencia artificial, describiendo acciones para acelerar la innovación, construir infraestructura y liderar internacionalmente. El plan prevé que AI introduce en “una revolución industrial, una revolución de la información y un renacimiento, todo a la vez”, posicionando el desarrollo de la IA como un imperativo de seguridad nacional para mantener el liderazgo tecnológico de Estados Unidos.
Sin embargo, ninguna de estas políticas cuidadosamente elaboradas puede tener éxito si las interpretaciones restrictivas de los derechos de autor estrangulan el desarrollo de IA en su infancia. La visión de la administración de la configuración de la IA estadounidense “estándares globales” y impulsar una “nueva edad de oro del florecimiento humano” depende completamente de que las empresas puedan capacitar a los sistemas de IA en vastas conjuntos de datos.
Si los tribunales adoptan interpretaciones restrictivas de derechos de autor que impiden la IA capacitación en textos existentes, la estrategia integral de liderazgo de IA de Estados Unidos será imposible de ejecutar. Esto cedería efectivamente el dominio tecnológico a las naciones con menos restricciones legales.
Para aplicar adecuadamente la ley de derechos de autor a esta tecnología, los tribunales primero deben distinguir entre la capacitación de IA y la generación de contenido, dos procesos fundamentalmente diferentes con distintas implicaciones legales.
La capacitación de IA implica el análisis de vastos conjuntos de datos de texto para identificar patrones estadísticos en el lenguaje, convirtiendo palabras en representaciones matemáticas que crean modelos estadísticos. Este proceso no almacena textos originales más de lo que los lectores humanos memorizan cada palabra que han leído.
La generación de contenido ocurre cuando los usuarios interactúan con modelos capacitados a través de indicaciones. Este proceso dirigido por el usuario está completamente separado de la capacitación, y las compañías de IA claramente reciben protección de uso justo contra las demandas contributivas de infracción de derechos de autor en virtud del Doctrina de “uso sustancial no infractor” Dado cómo estos modelos se utilizan abrumadoramente para el contenido y las tareas que de ninguna manera se enfrentan a las protecciones de los derechos de autor.
El marco para determinar qué constituye un uso justo para la capacitación de IA es más complejo, lo que requiere un análisis mucho más profundo del Cuatro factores legalesNinguno de los cuales es singularmente determinante.
Los tribunales primero deben analizar el propósito y el carácter del uso del trabajo con derechos de autor, con usos más transformadores que tienen más probabilidades de recibir protección de uso justo. Claramente, la capacitación de IA es inherente y radicalmente transformadora, ya que implica convertir el texto expresivo en modelos matemáticos que sirven a un propósito completamente diferente a la lectura de esas obras para su contenido creativo. Con cómo la capacitación transformadora de IA es de contenido con derechos de autor, la naturaleza comercial de su uso final previsto es probable que no tenga ninguna consecuencia bajo Supremmi Precedente de la corte.
El segundo factor a considerar es la naturaleza del trabajo con derechos de autor, con trabajos creativos que reciben la mayor protección. Mientras que los conjuntos de datos de entrenamiento de IA se extraen de obras creativas, lo hacen principalmente para extraer elementos improtectables tales como hechos, ideas y aspectos funcionales de la expresión del trabajo.
El tercer factor examina la cantidad de un trabajo con derechos de autor que se utiliza. Aunque el entrenamiento de IA absorbe obras completas, esto es necesario para fines tecnológicos legítimos, ya que los sistemas de IA necesitan textos completos para comprender efectivamente las relaciones contextual y lingüística. Tribunales han reconocido Este nivel de uso es legítimo en los casos inargablemente menos transformadores, dejando en claro que el precedente de este factor nuevamente respalda fuertemente un hallazgo de uso justo.
El factor final es el efecto que tiene el uso en el mercado potencial. Específicamente, la Corte Suprema ha enfatizado Ese daño del mercado debe provenir del uso que sirve como sustituto del trabajo original. El daño problemático del mercado ocurre “cuando un uso comercial equivale a una mera duplicación de la totalidad de un original” que “reemplaza los objetos” del trabajo original.
Con ese fin, recuerde que el entrenamiento de IA no crea “copias” en ningún sentido significativo: transforma el texto en pesos y parámetros matemáticos que son incomprensibles para los humanos y no se pueden “leer” para acceder a la expresión original. Dado que nadie lee modelos estadísticos en lugar de comprar libros o periódicos, no hay una verdadera sustitución del mercado creada en la capacitación de modelos de IA.
Quizás lo más importante es que la evidencia empírica que muestra el daño del mercado por el despliegue de IA es severamente falta. Por ejemplo, a pesar de que los sistemas de IA están ampliamente disponibles durante años, Las ventas de libros están aumentando. Si la IA realmente funcionara como un sustituto del mercado, seguramente veríamos un daño económico medible en la industria creativa que sería más fácilmente desplazada por un modelo de lenguaje grande.
La historia de la innovación tecnológica está llena de ejemplos de titulares de derechos de autor inicialmente que se oponen a nuevas tecnologías solo para beneficiarse enormemente de ellos. Vimos estudios de cine luchar contra los dientes y las uñas y la industria de la música se enfurecen contra MP3. En ambos casos, la tecnología en cuestión finalmente creó mercados mucho más grandes para aquellas industrias que habían estado luchando contra el futuro en lugar de tratar de adaptarse a él.
AI está preparado para seguir este mismo patrón. En lugar de amenazar a las industrias creativas, probablemente creará nuevos mercados y fuentes de ingresos que apenas podemos imaginar hoy.
Nicholas Creel es profesor asociado de derecho comercial en Georgia College y State University. Las opiniones expresadas aquí no reflejan necesariamente las de su empleador o cualquier otra organización.
