En 1995 la UNESCO declaró oficialmente el 23 de abril como el Día Internacional del Libro. Después de casi 30 años es interesante reflexionar como han cambiado los modelos de literatura tradicionales, lo que aplicado al derecho y la propiedad intelectual se ha transformado en una de las discusiones jurídicas más relevantes de los últimos años.
Así, la elaboración de obras literarias utilizando IA generativa ha alcanzado niveles que hace algún tiempo resultaban inimaginables. Para contextualizar, cuando hablamos de este tipo de IA nos referimos a tecnologías capaces de crear material “nuevo” u “original”. En lo que respecta al ámbito de la literatura, la elaboración de contenido suele realizarse mediante la utilización redes neuronales recurrentes y modelos de lenguaje generativo.
Las redes neuronales son sistemas de IA que se encuentran conformadas solamente por datos de entrada y que, mediante la utilización de algoritmos de aprendizaje automático, permiten llegar a una clasificación o resultado nuevo, distinto a las bases de datos que les fueron entregados en un principio. Los sistemas de redes neuronales funcionan en base a distintas capas para procesar la información y muchas de ellas se encuentran ocultas, es decir, hay una parte interna de la red a la que no tenemos acceso lo que dificulta saber cuales fueron las acciones u operaciones que se realizaron por el sistema para trasformar y analizar la información, lo que en definitiva fue lo que le permitió a la maquina generar un resultado novedoso o distinto. Cuando calificamos a este tipo de sistema como “recurrente”, se refiere a que las conexiones son retroalimentadas (a diferencia de las convencionales), lo que permite mantener información para que la otra capa la mantenga y utilice, lo que las hace especialmente útiles para el procesamiento del lenguaje natural y por ende, la generación de texto literario.
Antes del 2010, las capas eran más bien superficiales y tenían un rango de error de un 80%. A partir del año 2016, este margen se redujo a un 3% lo que nos permitió hablar de human parity, uno de los hitos más relevantes en materia de IA y que hace referencia a cuando un sistema de IA es homologable o incluso supera al rendimiento humano para una tarea en particular.
Por otro lado, los modelos de lenguaje generativo utilizan aprendizaje profundo (redes neuronales) para aprender patrones y estructuras lingüísticas, lo que permite la creación de contenido. Lo anterior, sumado a los avances en el procesamiento de lenguaje natural ha revolucionado la industria literaria.
Como ejemplos podemos referirnos a ChatGPT que es probablemente el modelo de lenguaje generativo más conocido del mundo o XLNet, desarrollado por Google y utilizado de forma recurrente para generar diálogos y narraciones o DeepAI Text Generator que ofrece herramientas en línea para generar textos creativos.
Desde la perspectiva del derecho, aún no existe un plano regulatorio propio. Si bien la gran mayoría de las legislaciones han determinado que las facultades creativas son inherentes a los seres humanos y, por tanto, una máquina no puede ser titular de derechos, aún quedan vacíos legislativos que en caso de subsistir podrían generar consecuencias de peso, tanto en las industrias creativas como tecnológicas.
Así, las contingencias que hemos presenciado en los últimos años nos permiten concluir que sin lugar a duda la utilización exponencial de sistemas de IA en la creación de este tipo de contenido es una realidad. A este punto vale la pena recordar la masiva huelga en Hollywood por parte de los sindicatos de actores y guionistas por el uso de IA en la creación de contenido y la falta de regulación en el 2023 o el caso de Rie Kudan, la escritora ganadora de Akutagawa, el principal premio literario japonés por su novela “Tokyo Sympathy Tower”, escrita en un 5% con ChatGPT.
A ello se suma la reciente medida tomada por Amazon, que al ser alertado de la gran cantidad de libros disponibles escritos por IA ha limitado el número de publicaciones por autor en la plataforma para evitar contingencias legales en base a la infracción de derechos. Lo anterior a partir del caso de Chris Cowell, autor del libro “Automating DevOps with GitLab CI/CD Pipelines”, quien semanas después de su publicación encontró una copia del mismo, que había sido replicado utilizando sistemas de IA y se encontraba disponible para la venta en la misma plataforma.
Por el momento, el enfoque que mantiene un mayor consenso a nivel internacional con respecto a la forma de regulación de creaciones realizadas con sistemas de IA, determina que el titular de derechos será la persona natural creadora del sistema propiamente tal. Sin embargo, trascurrieron tan solo algunos años para que la premisa no fuera suficiente, especialmente en la industria creativa literaria. Por ejemplo, bajo todos los supuestos mencionados que implican a una persona natural creando una obra literaria por medio de sistemas de IA surgen las siguientes interrogantes: ¿hasta qué punto puede utilizarse una máquina sin que afecte el grado de creación humana protegible? ¿en el caso que el porcentaje fuera considerable, la obra pasaría a ser colaborativa perteneciendo tanto al autor del sistema de IA como al autor del libro en partes iguales?, ¿cómo hago exigible la protección de una creación integrada por sistemas de IA que conforman otras creaciones independientes?
Si bien es cierto que las herramientas otorgadas por IA pueden ser utilizadas a favor de los autores para hacer más eficiente su trabajo y prestar un apoyo considerable a la hora de evaluar recursos creativos, correcciones e incluso tareas de investigación, la interrogante con respecto a su alcance de protección jurídico sigue vigente y a estas alturas encontrar una solución integral y flexible resulta indispensable, tanto para la industria creativa como la tecnológica a nivel internacional.
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