La Unión Europea sigue atrapada en un dilema de derechos de autor en la inteligencia artificial
La reciente publicación de las directrices de implementación de la Unión Europea para la Ley de Inteligencia Artificial (Reglamento (UE) 2024/1689) ha traído consigo ajustes en los requisitos de derechos de autor que, aunque mantienen el impulso del crecimiento de IA por ahora, también plantean nuevos desafíos.
Desafíos de los derechos de autor en el entrenamiento de modelos de IA
El Código de Práctica (CoP), emitido en julio de 2025, aborda tres cuestiones clave: la transparencia en la construcción de modelos de IA, la seguridad de estos modelos y el cumplimiento de los derechos de autor en los datos utilizados para el entrenamiento de IA. Mientras que los primeros dos aspectos son relativamente fáciles de manejar, el cumplimiento de los derechos de autor se presenta como un problema más complejo.
Los modelos de IA de frontera requieren más datos de entrenamiento para mejorar su rendimiento. Sin embargo, las obligaciones de derechos de autor limitan la cantidad de datos disponibles y, a través de los requisitos de licencia, aumentan el costo de estos datos. Esto afecta la competitividad global de la UE en el ámbito de la IA.
Provisiones problemáticas del CoP
Algunas provisiones del CoP, como la prohibición de reproducir contenido protegido por derechos de autor en las salidas de los modelos, tienen lógica. Sin embargo, ser transparente sobre el origen de los conjuntos de datos utilizados para el entrenamiento y gestionar la creciente cantidad de titulares de derechos que han optado por retirar sus datos plantea serios problemas.
Los reguladores de la UE se encuentran en una encrucijada entre la ley de derechos de autor de la UE y la competencia global en regulaciones de IA. No pueden modificar la ley rápidamente para satisfacer las necesidades de datos de los modelos de IA, pero la aplicación completa de la ley podría poner en peligro el acceso de la UE a los mejores modelos y servicios de IA, erosionando su competitividad.
La ilusión de la transparencia total
El CoP y la Ley de IA están destinados a mejorar la transparencia sobre el uso de datos de entrenamiento. Se espera que esto facilite la licencia de datos protegidos por derechos de autor y proporcione una parte justa de los ingresos de IA a los titulares de derechos. Sin embargo, esta visión optimista ignora los altos costos de transacción y las tarifas de licencia que implican negociar acuerdos con millones de titulares de derechos en línea.
El modelo de publicidad en línea no se puede transferir fácilmente a la licencia de IA. Además, la gestión colectiva de licencias no resuelve el problema de rastrear y asignar valor al uso del contenido.
Consecuencias de la falta de un marco global
La falta de una autoridad de derechos de autor global que controle el acceso a todos los datos de entrenamiento de IA agrava el problema. La UE ha optado por requerir solo un resumen de los dominios en línea más relevantes de los que se extrajeron los datos de entrenamiento, lo que puede resultar en conjuntos de datos sesgados que penalizan a las comunidades culturales y lingüísticas más pequeñas de la UE.
Esto contradice el objetivo de la Ley de IA de reducir los sesgos en los modelos de IA. Además, la CoP define los datos de entrenamiento de manera amplia, incluyendo datos personales protegidos, lo que genera más confusión y opacidad en el proceso de desarrollo de IA.
Recomendaciones políticas
El debilitamiento sutil de la aplicación de los derechos de autor en el CoP, limitando la aplicación a los datos más relevantes para el entrenamiento de IA, ha permitido que la mayoría de los desarrolladores de IA importantes se adhieran al CoP. Sin embargo, los intentos de reformar la ley de derechos de autor podrían llevar a más requisitos de transparencia y procesos de infracción innecesarios.
Una mejor solución requeriría un debate sobre el papel de la IA en la mejora del aprendizaje, la investigación y la innovación, y las condiciones bajo las cuales puede acceder a datos para alimentar ese proceso. La ley de derechos de autor, tal como está, está obstaculizando el potencial de innovación en la era de la IA.
Inspirar el tratamiento de la ley de derechos de autor en relación con modelos de IA por características pro-innovación de la ley de patentes podría ser un camino viable. Esto permitiría a los modelos de IA aprender de todo el contenido y los datos legalmente accesibles, acelerando así el crecimiento del conocimiento y la innovación en la sociedad.
