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TRABAJO CREATIVO E IA

Cómo los modelos de IA roban el trabajo creativo y qué hacer al respecto

Ed Newton-Rex | TED
Marzo 2025

En esta charla TED, Ed Newton-Rex critica las prácticas actuales de las empresas de inteligencia artificial generativa, señalando que, aunque la tecnología es revolucionaria, en gran medida se construye sobre el uso no autorizado de obras creativas. Los modelos de IA requieren tres recursos fundamentales: personas, potencia de cómputo y datos. Mientras las empresas invierten grandes sumas en ingenieros y hardware, suelen obtener los datos de entrenamiento —a menudo obras protegidas por derechos de autor— sin permiso ni compensación.

Esta práctica, argumenta Newton-Rex, no solo es injusta, sino también perjudicial. Los modelos generativos de IA compiten directamente con los datos en los que se entrenan. Historias, música e imágenes generadas por IA están reemplazando a las creaciones humanas que las inspiraron. Ya se observan efectos reales: artistas como Kelly McKernan reportan caídas de ingresos debido a la difusión de arte generado por IA en su estilo, y el trabajo freelance en redacción ha disminuido desde la aparición de herramientas como ChatGPT.

Aunque las empresas de IA se amparan en la doctrina del “uso justo”, los creadores sostienen que entrenar modelos implica copiar, lo cual exige consentimiento según la ley de derechos de autor. Actualmente hay numerosas demandas legales en curso para resolver esta disputa.

Newton-Rex propone una solución: el licenciamiento. Así como otras industrias pagan por usar contenido creativo, las empresas de IA deberían licenciar los datos de entrenamiento. Destaca el trabajo de Fairly Trained, una organización sin fines de lucro que certifica compañías que entrenan modelos de manera ética. Pese a los argumentos de inviabilidad, muchas startups ya lo están haciendo, mediante repartos de ingresos en lugar de pagos iniciales elevados.

Las encuestas reflejan que el público apoya la compensación a los creadores. Newton-Rex insta a establecer una relación basada en el respeto entre la IA y las industrias creativas.

• Las empresas de inteligencia artificial invierten fuertemente en ingenieros y hardware, pero suelen explotar datos creativos sin ofrecer compensación.

• La gran mayoría de los modelos de IA generativa se entrenan con obras protegidas por derechos de autor obtenidas sin permiso.

• Los resultados generados por IA compiten directamente con el trabajo original de los creadores, afectando sus medios de vida.

• Artistas como Kelly McKernan han sufrido importantes pérdidas de ingresos debido a que las herramientas de IA imitan sus estilos.

• Plataformas de trabajo freelance como Upwork han reportado una disminución en la demanda de servicios creativos desde el lanzamiento de herramientas de IA.

• Las empresas de IA defienden sus prácticas utilizando la controvertida doctrina del “uso justo”, aún sin ser probada en los tribunales.

• Actualmente hay más de 30 demandas que cuestionan la legalidad del uso de contenido protegido por derechos de autor en el entrenamiento de IA.

• Fairly Trained certifica a las empresas que licencian sus datos de entrenamiento, demostrando que es posible un desarrollo ético de la IA.

• La opinión pública favorece abrumadoramente exigir permiso y compensación por los datos utilizados en la IA.

• La concesión de licencias es una solución viable que respeta a los creadores, protege la apertura de la web y permite una innovación justa.

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