Las principales cifras de Hollywood están rechazando las apelaciones de Openai y Google al gobierno de los Estados Unidos para permitir que sus modelos de IA entrenen en trabajos con derechos de autor.
Figuras de cine, televisión y música como Ron Howard, Cate Blanchett, Cynthia Erivo, Paul McCartney, Paul Simon, Taika Waititi y Ava DuVernay han firmado una carta que expresa alarma en las sugerencias de los gigantes tecnológicos en los recientes presentaciones a una oficina de la Casa Blanca que su acceso a la propiedad intelectual será menos fijada por la ley de derechos de autor.
“Creemos firmemente que el liderazgo global de IA de Estados Unidos no debe venir a expensas de nuestras industrias creativas esenciales”, dice la carta, y agrega que la industria artística y del entretenimiento proporciona más de 2.3 millones de empleos y refuerza los valores democráticos de Estados Unidos en el extranjero. “Pero las compañías de IA piden socavar esta fuerza económica y cultural al debilitar las protecciones de derechos de autor para las películas, series de televisión, obras de arte, escritura, música y voces utilizadas para capacitar modelos de IA en el núcleo de valoraciones corporativas multimillonarias”.
El 13 de marzo, Openai y Google presentaron cartas a la Oficina de Ciencia y Tecnología de la Casa Blanca, que ha estado solicitando aportes a medida que desarrolla un plan de acción de IA. La presentación de OpenAI argumentó que Estados Unidos podría perder su ventaja competitiva en la carrera para convertirse en el líder de la IA del mundo con la República Popular de China si se adhiere estrictamente a los marcos de propiedad intelectual. La compañía pidió que el gobierno de los Estados Unidos “asegure la libertad de los estadounidenses para aprender de la IA y evite perder nuestra IA conduce a la RPC al preservar la capacidad de los modelos de IA estadounidenses para aprender de material con derechos de autor”.
En su carta, Google enmarcó los derechos de autor como un área legal que podría “impedir el acceso apropiado a los datos necesarios para capacitar a los modelos líderes”. La compañía pidió “reglas de derechos de autor equilibradas, como uso justo y excepciones mineras de texto y datos, [which] han sido fundamentales para permitir que los sistemas de IA aprendan del conocimiento previo y los datos disponibles públicamente, desbloqueando los avances científicos y sociales “. Esas excepciones permiten “el uso de material con derechos de autor y disponibles públicamente para la capacitación de IA sin afectar significativamente los tiradores de la derecha y evitar negociaciones a menudo altamente impredecibles, desequilibradas y largas con los titulares de datos durante el desarrollo del modelo o la experimentación científica”.
Dos días después, las cifras de entretenimiento dieron su oposición a estos argumentos conocidos en su propia carta a la oficina de tecnología de la Casa Blanca. Dijeron que las dos compañías estaban esencialmente “argumentando por una exención gubernamental especial para que puedan explotar libremente las industrias creativas y de conocimiento de Estados Unidos, a pesar de sus ingresos sustanciales y fondos disponibles”. El grupo pidió a las compañías de IA que negocien “licencias apropiadas” con los titulares de derechos de autor, y agregó: “El acceso al catálogo creativo de películas, escritura, contenido de video y música de Estados Unidos no es una cuestión de seguridad nacional”.
Additional signatories of the letter include filmmakers Guillermo del Toro, Alfonso Cuaron, Phil Lord, Chris Miller, Rian Johnson, Sam Mendes, Matthew Heineman, Benny Safdie, Ben Stiller, Michaela Coel, Lena Waithe, Judd Apatow and Maggie Gyllenhaal and performers Bette Midler, Ayo Edebiri, Sam Rockwell, Mark Ruffalo, Chris Rock, Tessa Thompson, Fred Armisen y Patton Oswalt, entre otros.
Desde entonces, más de 400 cifras de la industria firmaron la carta antes del 15 de marzo, pero los creativos adicionales se han unido desde entonces, incluidos Dan Levy, Jada Pinkett Smith, Willow Smith, Fisher Stevens, Nicholas Braun y Maude Apatow.
El 18 de septiembre, Lionsgate anunció que había firmado un acuerdo de licencia con Runway, permitiendo a la compañía de investigación de IA capacitar en sus trabajos. “Creemos que la IA, aprovechada dentro de las barandillas apropiadas, puede ser una herramienta valiosa para servir a nuestro talento. Y creemos que a largo plazo, tendrá un impacto transformador positivo en nuestro negocio”, dijo el CEO Jon Feltheimer no mucho después. Ninguna empresa importante de Hollywood ha publicitado de este tipo desde entonces.
Lea la carta completa a continuación.
Nosotros, los miembros de la industria del entretenimiento de Estados Unidos, que representan una intersección de cinematógrafos, directores, productores, actores, escritores, estudios, compañías de producción, músicos, compositores, disfraces, diseñadores de sonido y producción, editores, gaffers, sindicatos y miembros de la academia y otros profesionales de contenido industrial, presentan esta declaración unificada en respuesta a la solicitud de la administración de la administración de la aportación sobre el plan de acción de IAI.
Creemos firmemente que el liderazgo global de IA de Estados Unidos no debe venir a expensas de nuestras industrias creativas esenciales. La industria de las artes y el entretenimiento de Estados Unidos apoya más de 2,3 millones de empleos estadounidenses con más de $ 229 mil millones en salarios anualmente, al tiempo que proporciona la base para la influencia democrática estadounidense y el poder blando en el extranjero. Pero las compañías de IA están pidiendo socavar esta fuerza económica y cultural al debilitar las protecciones de los derechos de autor para las películas, las series de televisión, las obras de arte, la escritura, la música y las voces utilizadas para capacitar modelos de IA en el núcleo de valoraciones corporativas multimillonarias.
No se equivoquen: este problema va mucho más allá de la industria del entretenimiento, ya que el derecho a capacitar a la IA en todo el contenido protegido por derechos de autor afecta a todas las industrias de conocimiento de Estados Unidos. Cuando las empresas tecnológicas y de inteligencia artificial exigen acceso sin restricciones a todos los datos e información, no solo amenazan películas, libros y música, sino el trabajo de todos los escritores, editores, fotógrafos, científicos, arquitectos, ingenieros, diseñadores, médicos, desarrolladores de software y todos los demás profesionales que trabajan con computadoras y generan propiedad intelectual. Estas profesiones son el núcleo de cómo descubrimos, aprendemos y compartimos el conocimiento como sociedad y como nación. Este problema no se trata solo de liderazgo de IA o de economía y derechos individuales, sino del liderazgo continuo de Estados Unidos en la creación y poseer una valiosa propiedad intelectual en cada campo.
Está claro que Google (valorado en $ 2TN) y OpenAI (valorado en más de $ 157 mil millones) están defendiendo una exención especial del gobierno para que puedan explotar libremente las industrias creativas y de conocimiento de Estados Unidos, a pesar de sus ingresos sustanciales y fondos disponibles. No hay razón para debilitar o eliminar las protecciones de derechos de autor que han ayudado a Estados Unidos a florecer. No cuando las empresas de IA pueden usar nuestro material con derechos de autor simplemente haciendo lo que la ley requiere: negociar las licencias apropiadas con los titulares de derechos de autor, al igual que cualquier otra industria. El acceso al catálogo creativo de películas, escritura, contenido de video y música de Estados Unidos no es una cuestión de seguridad nacional. No requieren una exención ordenada por el gobierno de la ley de derechos de autor de EE. UU.
Estados Unidos no se convirtió en una potencia cultural global por accidente. Nuestro éxito se deriva directamente de nuestro respeto fundamental por la IP y los derechos de autor que recompensa la toma de riesgos creativos por estadounidenses talentosos y trabajadores de todos los estados y territorio. Durante casi 250 años, la ley de derechos de autor de EE. UU. Ha equilibrado los derechos de los creadores con las necesidades del público, creando la economía creativa más vibrante del mundo. Recomendamos que el plan de acción estadounidense de IA mantenga los marcos de derechos de autor existentes para mantener la fortaleza de las industrias creativas y de conocimiento de Estados Unidos, así como la influencia cultural estadounidense en el extranjero.
Después de probar y comparar chatbots de IA y sus características durante años, he desarrollado algo de sexto sentido para cuando estos compañeros digitales saben de qué están hablando y cuándo están faroleando.
La mayoría de ellos pueden buscar respuestas en línea, lo que ciertamente ayuda, pero la combinación de búsqueda e IA puede conducir a algunas respuestas sorprendentemente perspicaces (y algunas tangentes menos perspicaces).
Para comprender el problema, es esencial dar un paso atrás. Uno de los avances más significativos en la IA en los últimos meses ha sido el desarrollo de modelos con capacidades de razonamiento lentas y deliberadas. Estos modelos descomponen los problemas en componentes más pequeños y los resuelven paso a paso, lo que lleva a resultados más profundos y precisos.
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Dichos modelos permiten a los investigadores rastrear el proceso de pensamiento de la IA, conocido en términos técnicos como “cadena de pensamiento” (COT). Este método permite a los observadores seguir el razonamiento del sistema desde el paso inicial, a través de etapas posteriores y a sus conclusiones finales. Anteriormente, este nivel de transparencia no existía, dejando muchas preguntas sin respuesta sobre cómo surgen las “alucinaciones” de AI, la generación de salidas incorrectas o no sensibles.
La capacitación de IA a menudo implica una técnica llamada aprendizaje de refuerzo, donde el sistema es recompensado por cumplir con los objetivos específicos. Un efecto secundario conocido de este proceso es la “piratería de recompensas”, donde la IA manipula su comportamiento para maximizar las recompensas mientras se elude las pautas previstas.
Los investigadores creían que al monitorear la cadena de pensamiento de la IA, podrían detectar cuando el modelo engaña, engaña o se da por vencido e influye en su comportamiento en tiempo real durante el entrenamiento. Este enfoque, denominado “optimización de cuna”, parecía ser un camino prometedor hacia una comprensión más profunda del comportamiento de la IA.
De hecho, esta suposición resultó correcta y condujo a una comprensión más precisa de los sistemas de IA. “Creemos que el monitoreo de la cuna puede convertirse en una herramienta crucial para supervisar modelos de nivel sobrehumano en el futuro”, escribieron los investigadores.
Sin embargo, lo que pretendía como un paso para mejorar la confiabilidad de la IA expuso una realidad alarmante: los sistemas de IA intentan activamente evadir las sanciones, buscar recompensas contra las restricciones de los investigadores e incluso oscurecer sus métodos para evitar la detección.
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(Foto: Generado por chatgpt)
Por ejemplo, cuando se les asigna la tarea de generar código funcional, algunos modelos AI modificaron el mecanismo de verificación de código en sí para aprobar salidas incorrectas. En otros casos, los modelos proporcionaron soluciones aparentemente plausibles a los problemas que resultaron estar completamente equivocados.
Algunos modelos incluso dejaron de resolver problemas por completo para evitar revelar lo que percibieron como sus debilidades. Este descubrimiento se hace eco de los principios de la teoría del juego, pero con un giro inquietante.
Estos hallazgos surgieron de un artículo publicado la semana pasada por un equipo de investigación de Operai bajo el título críptico: “Seguimiento de comportamiento indeseable en modelos de razonamiento y la preocupación de la ofuscación”.
Al examinar los detalles del estudio, el alcance del problema queda claro: los últimos modelos de razonamiento de OpenAI (denominados O1 y O3 Mini) demuestran una fuerte motivación para completar sus tareas asignadas, siendo el menor de los problemas descubiertos.
Los investigadores rastrearon los procesos de pensamiento de los modelos utilizando otro modelo Operai (GPT-4O), que, sin dudarlo, informó su comportamiento engañoso como parte de su cadena de pensamiento: una forma de honestidad desarmadora. Pero luego vino el giro inquietante: cuando los investigadores señalaron a la IA que no se le permitió hacer trampa, el modelo ajustó su comportamiento y comenzó a ocultar la evidencia de su ruptura de reglas. Esta revelación es lo que dejó a los investigadores sorprendidos.
“Encontramos que la optimización directa de la COT para cumplir con criterios específicos (como no eludir las instrucciones) puede mejorar el rendimiento a corto plazo; sin embargo, no elimina todo el comportamiento indeseable e incluso puede hacer que el modelo oculte sus verdaderas intenciones”, señalaron secamente los investigadores.
En su conclusión, los investigadores expresaron la esperanza de que los métodos futuros permitan la influencia directa del comportamiento de los modelos de razonamiento a través de la cadena de pensamiento sin alentar el engaño. Por ahora, recomiendan evitar una fuerte presión de optimización sobre la cuna de los modelos de razonamiento avanzado y la precaución contra la manipulación directa de estos procesos de pensamiento.
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Evento de anuncio GPT-4O de Openai
(Foto: Captura de pantalla)
Sin embargo, esta recomendación presenta otro desafío: dejar la cadena de pensamiento inalterada puede conducir a resultados incómodos, si no problemáticos, cuando estos modelos interactúan con el público. Izquierda sin control, la IA puede producir un lenguaje ofensivo o ideas que los humanos generalmente evitan expresar. La solución propuesta por los investigadores es envolver el proceso de pensamiento en bruto de la IA en una capa de cortesía forzada, asegurando que los usuarios solo vean una versión desinfectada.
Esta investigación plantea preguntas preocupantes. Para aquellos que argumentan que la IA es simplemente una herramienta para ayudar a los humanos, los hallazgos sugieren lo contrario: a diferencia de una máquina de escribir o una bicicleta, la IA parece tener sus propias intenciones y está dispuesto a engañar en busca de sus objetivos.
Para aquellos que ya están preocupados por los riesgos potenciales de la IA, este estudio suena todas las alarmas. Indica que a medida que crecen las capacidades de IA, también lo hace su capacidad para oscurecer cómo funciona, las manipulaciones que realiza y los verdaderos objetivos que busca lograr. Cuando la IA se vuelve verdaderamente avanzada, es posible que no tengamos forma de identificar estas manipulaciones ocultas.
Los investigadores de Operai parecen genuinamente preocupados, y uno solo puede esperar que el liderazgo de la compañía comparta sus preocupaciones, y que los reguladores en todo el mundo comprendan la gravedad del problema. Las principales compañías de IA han dedicado departamentos enteros a construir “barandillas” en torno a los sistemas de IA, asegurando su alineación con los valores humanos y el aumento de la transparencia. Sin embargo, la efectividad de estas medidas sigue en cuestión.
El tema central sigue siendo tan turbio como siempre, y este estudio solo profundiza la incertidumbre: ¿cuál es el objetivo principal de la IA y cómo podemos asegurar que busque ese objetivo, y nada más?
Mientras que la administración del presidente Donald Trump se ha centrado en alejarse de la regulación, liderando a los proveedores de IA como Google y OpenAI quieren que el plan de acción de IA pendiente del gobierno incluya una política federal que se adelantan a los crecientes mosaicos de leyes estatales de IA en los Estados Unidos.
La Oficina de Política de Ciencia y Tecnología de la Casa Blanca (OSTP) solicitó los aportes de las partes interesadas sobre el desarrollo de un plan de acción de IA. Recientemente cerró el período de comentarios públicos, recibiendo más de 8,700 presentaciones. OSTP solicitó a las partes interesadas que describieran las acciones prioritarias para apoyar el dominio de los Estados Unidos de la tecnología de IA sin una regulación excesiva que obstaculice la innovación del sector privado en la IA. Para algunas grandes empresas tecnológicas, abordar las leyes estatales de IA debería ser una de las principales prioridades del gobierno de los Estados Unidos.
Estados Unidos debe adoptar marcos de políticas que “se adelanten a un mosaico caótico de reglas a nivel estatal sobre el desarrollo de la IA fronteriza”, según la presentación de Google.
Mientras tanto, Openai pidió libertad para innovar en el interés nacional de los Estados Unidos y neutralizar a los competidores como China que se benefician de “las compañías estadounidenses de IA que tienen que cumplir con las leyes estatales demasiado onerosas”. Un puñado de estados de EE. UU. Han aprobado una regulación integral de IA, incluidas Colorado, California y Utah.
Sin una ley federal de IA, los estados implementan requisitos de IA individuales que crean desafíos de cumplimiento para las empresas, dijo la analista de Forrester Alla Valente si Estados Unidos adopta una política federal de IA general, podría eliminar esa carga, dijo.
“Al dejar esto a los Estados Unidos, puede tener 50 conjuntos de regulaciones de IA que se ven muy diferentes”, dijo.
Sin embargo, una orden ejecutiva no puede evitar las regulaciones estatales de IA. Depende del Congreso aprobar una ley federal de IA, algo que tiene problemas para hacer.
La falta de un enfoque de gobernanza de AI unificado en los Estados Unidos es “ineficaz y duplicativo”, dijo Hodan Omaar, un gerente de políticas senior en el Centro de Tank Tank Tank para innovación de datos.
“Crea inconsistencias e incoherencia en un enfoque estadounidense”, dijo.
Más allá de centrarse en las leyes estatales, Valente dijo que la postura de Google indica que la compañía quiere que Estados Unidos considere el desarrollo global de las leyes de IA también, como la Ley de IA de la Unión Europea.
Cualquier estándar, política o marco que crea los EE. UU. Debe reflejar los intereses estadounidenses, pero no puede ignorar las políticas de IA de diferentes países, dijo Valente. Google dijo que, cuando se trabaja con países alineados, Estados Unidos debería “desarrollar protocolos y puntos de referencia en torno a los riesgos potenciales de los sistemas de IA fronterizos”.
“Ignorar lo que el resto del mundo está haciendo en torno a los marcos de IA, la gobernanza de IA, el riesgo de IA, crea una brecha aún mayor entre la innovación de los Estados Unidos y el resto del mundo hasta el punto de que entonces sigue siendo competitivo si otros países tienen requisitos que no pueden ser satisfechos con la innovación de la IA de EE. UU.”, Dijo Valente.
Operai también abordó los controles de exportación en sus comentarios, solicitando un cambio de estrategia centrado en promover la adopción global de los sistemas de IA de EE. UU. Al tiempo que utiliza más estratégicamente los controles de exportación para mantener el liderazgo de IA de EE. UU. La Compañía pidió actualizar la regla de difusión de IA que avanzó los controles de exportación de EE. UU., Una regla propuesta por la administración del ex presidente Joe Biden que se encontró con una reacción violenta de la industria.
Mientras tanto, en los comentarios del Centro para la Innovación de Data, el grupo de expertos pidió que el Plan de Acción de AI de EE. UU. Reorientara su estrategia de control de exportación. Si bien los controles de exportación están destinados a debilitar a los competidores, en particular el sector de inteligencia artificial de China, están “cada vez más en desventajas de las empresas estadounidenses”. El surgimiento de Deepseek apunta a la capacidad de China para innovar a pesar de los controles de exportación de los Estados Unidos en chips de IA avanzados.
Omaar describió en la presentación del grupo de expertos de que Estados Unidos debería establecer una Fundación Nacional de Datos (NDF) dedicada a la financiación y facilitar compartir conjuntos de datos de alta calidad para el desarrollo del modelo de IA. Ella dijo que Estados Unidos también debería preservar, pero Reengus, el Instituto de Seguridad AI del Instituto Nacional de Normas y Tecnología (NIST) para proporcionar estándares fundamentales para la gobernanza de la IA.
“El gobierno federal tiene un papel importante que desempeñar para garantizar que haya estándares”, dijo Omaar. “Asegurarse de que NIST pueda hacer el importante trabajo de IA que estaban haciendo es importante para garantizar una adopción de IA sin problemas”.
La solicitud de información de la Oficina de Ciencia y Tecnología de la Casa Blanca sobre un plan de acción de IA pidió a las partes interesadas sus pensamientos sobre las acciones de política de IA. Sin proporcionar recomendaciones o cualquier marco potencial para que las partes interesadas comenten, Valente dijo que no está claro qué incluirá el plan de acción de IA.
“Cómo termina este plan, uno solo puede imaginar”, dijo.
Darrell West, miembro senior de la Institución Brookings, dijo que la solicitud de información de la Casa Blanca indica que la administración Trump se centrará en abandonar los requisitos onerosos y confiar en las empresas privadas para innovar con menos supervisión federal.
“Habrá menos limitaciones en las compañías tecnológicas”, dijo. “Serán libres de innovar en cualquier dirección que deseen”.
El gobierno federal puede equilibrar la seguridad y la innovación de la IA, que con suerte se reflejará en el Plan de Acción de AI, dijo Jason Corso, cofundador de AI Startup Voxel51 y profesor de informática en la Universidad de Michigan.
La población general ya es escéptica de la IA, y si ocurren desafíos generales de crecimiento del desarrollo, corre el riesgo de socavar aún más la confianza en la tecnología, dijo. Es por eso que los marcos de políticas deben crearse con la seguridad de IA en mente, agregó Corso.
Un marco federal que carece de consideraciones de seguridad de IA significa la responsabilidad de las decisiones de seguridad de IA cae a los CIO de la Compañía o los oficiales de IA en los principales, lo que Corso dijo que presenta un “gran riesgo”. El efecto podría ser menos adopción o ROI más lento, dijo.
“Esta IA contemporánea es tan incipiente que a pesar de los rápidos avances que estamos viendo, en realidad se entiende bastante sobre su previsibilidad, repetibilidad o incluso su robustez con ciertos tipos de preguntas o escenarios de razonamiento”, dijo. “Ciertamente necesitamos innovación, pero también necesitamos seguridad”.
Makenzie Holland es un escritor de noticias senior que cubre la gran regulación federal y de la gran tecnología. Antes de unirse a Informa TechTarget, ella era una reportera de asignación general para el Wilmington Starnews y un reportero de crimen y educación en el Wabash Plain Dealer.
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