El Interactive Advertising Bureau (IAB) presentó un proyecto de ley que busca frenar la extracción de contenido editorial en línea por parte de empresas de inteligencia artificial generativa sin el consentimiento de los editores. La iniciativa apunta a establecer límites claros sobre el uso de material periodístico para el entrenamiento de modelos de IA.
La propuesta, denominada Ley de Responsabilidad de los Editores de Inteligencia Artificial, plantea que las compañías de IA puedan enfrentar reclamos por “enriquecimiento ilícito” si recopilan contenido sin autorización, si generan resultados que sustituyan al material original o si utilizan esos contenidos en contra de los términos de servicio de los editores.
Durante la reunión anual del IAB, su CEO David Cohen afirmó que el proyecto está diseñado para proteger a los editores del “scraping indiscriminado”. En ese sentido, recordó que internet —principal fuente de datos para entrenar grandes modelos lingüísticos— fue construido por editoriales y financiado en gran parte por anunciantes, por lo que entrenar sistemas de IA sin compensación implica aprovecharse de esas inversiones. Cohen advirtió que mantener el statu quo podría debilitar gravemente al mercado editorial y empobrecer el ecosistema digital, ante el uso irrestricto del contenido por parte de bots de IA. Por ello, anunció que el IAB trabajará junto a legisladores del Congreso para impulsar la iniciativa y encontrar patrocinadores que la lleven adelante.
El proyecto se presenta en un contexto de crecientes demandas por infracción de derechos de autor contra empresas de IA, acusadas de entrenar sus sistemas con datos extraídos sin permiso. Las compañías demandadas sostienen que estas prácticas están amparadas por la doctrina del “uso justo”, una defensa históricamente aceptada para ciertos usos transformadores.
La iniciativa del IAB incluye una disposición que cuestiona la aplicación de esa doctrina en el entrenamiento de IA, aunque su encaje con la legislación federal vigente aún genera interrogantes.
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