La IA puede crear. ¿Pero puede ser autora?

Inteligencia artificial generativa y propiedad intelectual: las preguntas que están obligando al Derecho a revisar qué entendemos por creación

Una imagen creada en segundos a partir de una instrucción. Una canción que imita estructuras musicales aprendidas de miles de obras. Un texto, un video, una ilustración, una pieza publicitaria o incluso código informático producido con asistencia de inteligencia artificial.

La inteligencia artificial generativa dejó de ser una curiosidad tecnológica para convertirse en una herramienta incorporada a procesos creativos, profesionales y productivos.

Pero mientras sus capacidades avanzan rápidamente, aparece una pregunta mucho más difícil de responder:

¿Quién es el autor de aquello que produce una inteligencia artificial?

La pregunta parece sencilla. Jurídicamente, no lo es. Porque detrás de ella aparecen otras todavía más complejas: qué grado de intervención humana convierte a una persona en autora, qué derechos existen sobre una obra generada mediante IA, qué ocurre con las obras utilizadas para entrenar los modelos y hasta qué punto nuestros sistemas actuales de propiedad intelectual están preparados para una forma de creación que no existía cuando fueron concebidos.

El debate ya comenzó.

Un sistema construido alrededor del creador humano

El derecho de autor se desarrolló históricamente alrededor de una idea central: existe una persona que crea una obra original y, como consecuencia de esa creación, adquiere determinados derechos sobre ella.

La inteligencia artificial generativa introduce una dificultad en ese esquema.

Supongamos que una persona escribe una instrucción sencilla:

"Crear una ilustración de una ciudad futurista durante una tormenta."

El sistema genera la imagen.

¿Quién la creó? ¿La persona que escribió la instrucción? ¿Los desarrolladores del modelo? ¿La empresa propietaria de la plataforma? ¿Nadie, jurídicamente hablando?

La respuesta se vuelve todavía más compleja cuando la intervención humana aumenta.

Una persona puede trabajar durante horas sobre un prompt, realizar decenas de iteraciones, seleccionar resultados, modificar partes de la obra, combinar diferentes producciones y posteriormente editar el resultado mediante herramientas tradicionales.

En ese caso, la frontera entre generar y crear utilizando una herramienta comienza a volverse mucho menos evidente. Y allí aparece uno de los conceptos centrales de esta discusión: la contribución humana.

El prompt no resuelve necesariamente la autoría

Una de las primeras tentaciones frente al problema consiste en considerar que quien introduce el prompt debería ser automáticamente reconocido como autor.

Pero escribir una instrucción no necesariamente equivale a controlar el resultado creativo.

Existe una diferencia importante entre indicarle a una herramienta exactamente cómo ejecutar una decisión creativa previamente tomada y solicitarle a un sistema que produzca un resultado que conserva un grado significativo de imprevisibilidad.

Por eso, el debate internacional está poniendo cada vez más atención en una cuestión cualitativa:

¿Cuánto control creativo ejerció realmente la persona sobre el resultado final?

No existe una respuesta universal. Una instrucción genérica difícilmente pueda compararse con un proceso en el que existe selección, composición, modificación, edición y decisiones creativas humanas sucesivas.

Esto conduce a una posibilidad especialmente relevante: quizás la discusión no deba centrarse exclusivamente en determinar si una obra fue o no realizada "con IA", sino en identificar qué elementos de esa obra pueden atribuirse efectivamente a decisiones creativas humanas.

El segundo gran problema: ¿de qué aprende una inteligencia artificial?

La cuestión de la autoría es solamente una mitad del debate. La otra ocurre antes de que el usuario escriba siquiera el primer prompt. Los modelos generativos necesitan enormes cantidades de información para aprender patrones, estructuras, relaciones y características presentes en textos, imágenes, sonidos, videos y otros contenidos.

Parte de ese material puede encontrarse protegido por derechos de propiedad intelectual.

Entonces aparece otra pregunta fundamental:

¿Puede utilizarse una obra protegida para entrenar una inteligencia artificial sin autorización de su titular?

Aquí entran en juego discusiones sobre licencias, excepciones al derecho de autor, minería de textos y datos, acceso legítimo a contenidos y alcance de los derechos exclusivos.

Y las respuestas pueden variar significativamente según la jurisdicción. La discusión, además, no es solamente jurídica.

Autores, artistas, fotógrafos, escritores, músicos, medios de comunicación y productores de contenidos reclaman cada vez con mayor fuerza mecanismos que permitan conocer si sus obras fueron utilizadas, decidir sobre determinados usos y, eventualmente, obtener una compensación.

Del otro lado aparece otro argumento: imponer restricciones excesivamente amplias al entrenamiento podría dificultar el desarrollo tecnológico y la innovación.

El desafío consiste precisamente en encontrar un equilibrio entre ambos intereses.

¿Aprender es lo mismo que copiar?

Esta pregunta agrega otra capa al problema. Los sistemas de inteligencia artificial no funcionan, en términos generales, como una biblioteca que simplemente almacena millones de obras para luego devolverlas intactas.

Durante el entrenamiento identifican patrones y relaciones estadísticas que posteriormente utilizan para generar nuevos resultados.

Pero que el funcionamiento tecnológico no sea equivalente a una simple copia no elimina automáticamente las preguntas jurídicas.

¿Qué ocurre si un modelo genera un contenido demasiado similar a una obra existente?

¿Qué sucede si reproduce elementos protegidos?

¿Dónde termina la inspiración estadística y comienza una posible infracción?

La escala de estos sistemas hace que preguntas que ya existían en el derecho de autor adquieran ahora una dimensión completamente diferente.

Cuando el estilo entra en discusión

Existe además un terreno especialmente sensible. Un usuario puede pedirle a una herramienta que produzca una imagen, una canción o un texto "al estilo de" un creador determinado.

El estilo, considerado de manera abstracta, no necesariamente recibe la misma protección jurídica que una obra concreta.

Sin embargo, la capacidad de reproducir características reconocibles de la producción de una persona plantea interrogantes que exceden el derecho de autor tradicional.

Identidad, reputación, competencia, derechos de imagen, prácticas comerciales y otros institutos jurídicos pueden comenzar a cruzarse con la propiedad intelectual.

La pregunta deja entonces de ser solamente si una obra fue copiada.

También empieza a discutirse qué ocurre cuando una tecnología puede replicar a escala características asociadas públicamente con un creador humano.

La trazabilidad puede convertirse en una pieza fundamental

Frente a este escenario, cobra importancia otro concepto: saber de dónde provienen los contenidos y cómo fueron producidos.

La trazabilidad podría permitir identificar qué herramientas participaron en una creación, qué grado de intervención humana existió, qué contenidos fueron utilizados y bajo qué condiciones.

También están creciendo los mecanismos destinados a identificar contenidos generados o modificados mediante inteligencia artificial.

No solucionan por sí solos los problemas de propiedad intelectual, pero pueden aportar algo que será cada vez más valioso: información sobre el proceso de creación.

En un ecosistema donde distinguir entre contenido humano, contenido asistido y contenido completamente generado será progresivamente más difícil, esa información puede adquirir relevancia jurídica, económica y social.

El desafío no es solamente crear nuevas leyes

Cuando aparece una tecnología disruptiva suele surgir inmediatamente una pregunta: ¿hace falta una nueva regulación?

Probablemente sea parte del debate, pero no es la única cuestión.

Antes es necesario determinar hasta dónde pueden responder las categorías jurídicas existentes.

Autoría. Originalidad. Transformación. Licencia. Titularidad. Infracción. Responsabilidad.

Conceptos conocidos que ahora deben aplicarse a escenarios completamente nuevos.

La dificultad consiste en evitar dos extremos: intentar resolver fenómenos inéditos utilizando categorías de manera rígida o crear reglas apresuradas para una tecnología que todavía se encuentra en plena evolución.

Una discusión que recién comienza

La inteligencia artificial generativa está haciendo algo particularmente interesante con la propiedad intelectual: está obligándola a revisar algunas de sus preguntas más elementales.

¿Qué significa crear?

¿Cuánta intervención humana necesita una obra para ser considerada humana?

¿Puede existir creación sin autor?

¿Hasta dónde puede aprender una máquina de las creaciones de otros?

¿Quién debe beneficiarse económicamente de los nuevos procesos creativos?

Las respuestas probablemente no sean idénticas en todos los países ni permanezcan estables durante los próximos años.

Lo que sí parece claro es que la propiedad intelectual se encuentra frente a uno de los procesos de transformación más importantes de las últimas décadas.

Durante mucho tiempo nos preguntamos hasta dónde podría llegar la inteligencia artificial.

Ahora comienza una etapa diferente.

Ya sabemos que puede crear resultados que percibimos como creativos. La pregunta que debe responder el Derecho es qué significa jurídicamente esa creación.