En uno de mis artículos anteriores sobre inteligencia artificial y codificación, donde analicé cómo ChatGPT puede reescribir y mejorar su código existente, uno de los comentaristas, @pbug5612, tenía una pregunta interesante:
¿A quién pertenece el código resultante? ¿Qué pasa si contiene secretos comerciales? ¿Lo ha compartido todo con Google o MS, etc.?
Es una buena pregunta y no tiene una respuesta fácil. Durante las últimas dos semanas, me comuniqué con abogados y expertos para intentar obtener una respuesta definitiva.
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Hay mucho que analizar aquí, pero un buen punto de partida es el tema general de esta discusión. Como afirma la abogada Collen Clark del bufete de abogados Schmidt & Clark:
En última instancia, hasta que se establezcan precedentes legales más definitivos, las implicaciones legales del uso de código generado por IA siguen siendo complejas e inciertas.
Eso no quiere decir que haya escasez de opiniones. En este artículo, discutiré las implicaciones de derechos de autor del uso de ChatGPT para escribir su código. En un artículo relacionado, analizo cuestiones de responsabilidad relacionadas con el código generado por IA.
He aquí un escenario probable. Estás trabajando en una aplicación. La mayor parte de esa aplicación es su trabajo directo. Ha definido la interfaz de usuario, ha diseñado la lógica empresarial y ha escrito la mayor parte del código. Sin embargo, usó ChatGPT para escribir algunos módulos y vinculó el código resultante a su aplicación.
Continúe con la Parte 2: Si utiliza código generado por IA, ¿cuál es su exposición a la responsabilidad?
¿A quién pertenece el código escrito por ChatGPT? ¿La inclusión de ese código invalida cualquier reclamo de propiedad que tenga sobre la solicitud general?
Abogado Richard Santalesamiembro fundador del Grupo SmartEdgeLaw con sede en Westport, Connecticut, se centra en transacciones de tecnología, seguridad de datos y asuntos de propiedad intelectual. Señala que existen cuestiones de derecho contractual y de derecho de autor, y se tratan de manera diferente.
Desde un punto de vista contractual, Santalesa sostiene que la mayoría de las empresas que producen código generado por IA, “al igual que con todas sus otras IP, considerarán los materiales proporcionados, incluido el código generado por IA, como de su propiedad”.
OpenAI (la empresa detrás de ChatGPT) no reclama la propiedad del contenido generado. De acuerdo con sus términos de servicio, “OpenAI le asigna todos sus derechos, títulos e intereses sobre y para Output”.
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Sin embargo, está claro que si estás creando una aplicación que utiliza código escrito por una IA, necesitarás investigar cuidadosamente quién posee (o afirma poseer) qué.
Para obtener una visión de la propiedad del código fuera de los EE. UU., ZDNET recurrió a Robert Piasentin, un socio con sede en Vancouver del Grupo de Tecnología de McMillan LLP, una firma de abogados comerciales canadiense. Dice que la propiedad, en lo que respecta a las obras generadas por IA, sigue siendo un “área no resuelta de la ley”.
Dicho esto, se ha trabajado para intentar aclarar la cuestión. En 2021, la agencia canadiense ISED (Innovación, Ciencia y Desarrollo Económico de Canadá) recomendó tres enfoques a la pregunta:
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Piasentin, que también fue llamado a la abogacía en Inglaterra y Gales, dice: “Al igual que en Canadá, no existe una legislación inglesa que regule directamente el diseño, desarrollo y uso de sistemas de IA. Sin embargo, el Reino Unido se encuentra entre los primeros países en el mundo para definir expresamente quién puede ser el autor de una obra generada por computadora.”
“Según la Ley de Patentes y Diseños de Copyright del Reino Unido, con respecto a las obras generadas por computadora, el autor de la obra es la persona que llevó a cabo los arreglos necesarios para crear la obra y es el primer propietario de cualquier derecho de autor sobre la misma”, explica.
Piasenten dice que es posible que ya exista algún precedente jurisprudencial en el Reino Unido, basado no en la IA sino en litigios sobre videojuegos. Un caso ante el Tribunal Superior (más o menos análogo al Tribunal Supremo de Estados Unidos) determinó que las imágenes producidas en un videojuego eran propiedad del desarrollador del juego, no del jugador, a pesar de que el jugador manipuló el juego para producir una disposición única del mismo. activos en la pantalla.
Debido a que el jugador no había “tomado los arreglos necesarios para la creación de esas imágenes”, el tribunal falló a favor del desarrollador.
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La propiedad del código generado por IA puede ser similar en el sentido de que “la persona que llevó a cabo los arreglos necesarios para el trabajo generado por IA, es decir, el desarrollador de la IA generativa, puede ser el autor del trabajo”, señala Piasenten. . Eso no necesariamente descarta al redactor como autor.
En particular, tampoco descarta que el autor no especificado (y posiblemente incognoscible) que obtuvo los datos de entrenamiento sea un autor de código generado por IA.
Fundamentalmente, hasta que haya mucha más jurisprudencia, la cuestión es turbia.
Veamos la diferencia entre propiedad y derechos de autor. La propiedad es un poder práctico que determina quién tiene control sobre el código fuente de un programa y quién tiene la autoridad para modificar, distribuir y controlar el código base. Los derechos de autor son un derecho legal más amplio otorgado a los creadores de obras originales y son esenciales para controlar quién puede usar o copiar la obra.
Si se considera el litigio como una especie de batalla, Santalesa describe los derechos de autor como “una flecha en el carcaj legal”. La idea es que las reclamaciones de derechos de autor proporcionen una reclamación adicional, “más allá de cualquier otra reclamación, como incumplimiento de contrato, violación de confidencialidad, apropiación indebida de derechos de propiedad intelectual, etc.”
Añade que la solidez del reclamo depende de una infracción deliberada, que puede ser un desafío incluso para definir cuando se trata de código basado en IA.
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Luego está la cuestión de qué puede considerarse una obra de autoría; en otras palabras, algo que puede tener derechos de autor. Según el Compendio de prácticas de la Oficina de derechos de autor de EE. UU., tercera edición, para calificar como “una obra de ‘autoría’, una obra debe ser creada por un ser humano… Las obras que no satisfacen este requisito no están sujetas a derechos de autor”.
Además, el Compendio señala que la Oficina de Derechos de Autor de EE. UU. “no registrará obras producidas por la naturaleza, animales o plantas. Asimismo, la Oficina no puede registrar una obra supuestamente creada por seres divinos o sobrenaturales”.
Si bien la Oficina de derechos de autor no dice específicamente si el trabajo creado por IA tiene derechos de autor o no, es probable que ese bloque de código que ChatGPT escribió para usted no tenga derechos de autor.
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Piasenten dice que esto también se aplica en Canadá. Las disposiciones que señalan “la vida del autor” y el requisito de que el autor sea residente de un determinado país implican un ser humano vivo.
Piasenten señala que, en CCH Canada Ltd. contra Sociedad de Abogados del Alto Canadá, La Corte Suprema de Canadá determinó que el trabajo original se deriva de “un ejercicio de habilidad y juicio” y no puede ser “un ejercicio puramente mecánico”.
Concluyamos esta parte de nuestra discusión con algunas reflexiones de Sean O’Brien, profesor de ciberseguridad en la Facultad de Derecho de Yale y fundador del Laboratorio de Privacidad de Yale. Llevándonos de analogías y especulaciones a sentencias reales, O’Brien señala algunas acciones de la Oficina de Derechos de Autor de EE. UU. sobre la generación de IA.
“La Oficina de Derechos de Autor de EE. UU. concluyó este año que una novela gráfica con imágenes generadas por el software de inteligencia artificial Midjourney constituía una obra protegida por derechos de autor porque la obra en su conjunto contenía contribuciones significativas de un autor humano, como texto y diseño de autor humano”. O’Brien dice. “Sin embargo, las imágenes aisladas en sí no están sujetas a derechos de autor”.
Si esta norma se aplicara al software, toda la aplicación tendría derechos de autor, pero las rutinas generadas por la IA no estarían sujetas a derechos de autor. Entre otras cosas, esto requiere que los programadores etiqueten qué código genera una IA para poder tener derechos de autor sobre el resto del trabajo.
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También hay algunos problemas de licencia complicados. O’Brian señala que ChatGPT “no puede proporcionar adecuadamente la información de derechos de autor, específicamente negándose a colocar licencias gratuitas y de código abierto, como la Licencia Pública General GNU, en el código”.
Sin embargo, dice: “Ya se ha demostrado que ChatGPT puede repetir palabra por palabra el código GPL, creando un lío de infracción de licencia. Microsoft y GitHub continúan integrando estos sistemas basados en OpenAI en plataformas de creación de código utilizadas por millones, y eso podría enturbian las aguas más allá del reconocimiento.”
Ni siquiera hemos tocado la responsabilidad y otras cuestiones legales, sobre las cuales querrás leer en la Parte II. Sin embargo, aquí hay algunas conclusiones claras.
En primer lugar, se trata de un territorio en cierto modo inexplorado. Incluso los abogados dicen que no hay suficientes precedentes para estar seguros de qué es qué. Debo señalar que en mis conversaciones con los diversos abogados, todos recomendaron encarecidamente buscar asesoramiento de un abogado sobre estos asuntos, pero al mismo tiempo reconocieron que no había suficiente jurisprudencia para que nadie tuviera más que una idea aproximada de cómo todo iba a estallar.
En segundo lugar, es probable que el código escrito por una IA no pueda ser propiedad ni tener derechos de autor de una manera que proporcione protección legal.
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Esto abre una enorme lata de gusanos porque, a menos que el código esté rigurosamente documentado, será muy difícil defender qué está sujeto a derechos de autor y qué no.
Terminemos con algunas reflexiones más de O’Brien de Yale, quien cree que ChatGPT y software similar se basan en el concepto de uso legítimo. Sin embargo, dice:
No ha habido decisiones concluyentes en torno a esta afirmación de uso legítimo, y una demanda colectiva de 2022 lo calificó de “pura especulación” porque ningún tribunal ha considerado aún si el uso de conjuntos de entrenamiento de IA derivados de datos públicos constituye un uso legítimo.
Pura especulación. Al considerar si usted es propietario y puede tener derechos de autor sobre su código, no desea que un análisis legal termine con las palabras “pura especulación”. Y sin embargo aquí estamos.
Continúe con la Parte 2: Si utiliza código generado por IA, ¿cuál es su exposición a la responsabilidad?
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Si busca “CHATGPT” en su navegador, es probable que se tope en sitios web que parecen estar alimentados por OpenAI, pero no lo son. Uno de esos sitios, chat.chatbotapp.ai, ofrece acceso a “GPT-3.5” de forma gratuita y utiliza marca familiar.
Pero aquí está la cosa: no está dirigida por OpenAi. Y, francamente, ¿por qué usar un GPT-3.5 potencialmente falso cuando puedes usar GPT-4O de forma gratuita en el actual ¿Sitio de chatgpt?
Cuando el CEO de Google, Sundar Pichai, suba al escenario en la Conferencia de desarrolladores de Google I/O 2025 la próxima semana para entregar sus comentarios de apertura, espere que dos cartas dominen la discusión: la IA.
La inteligencia artificial se ocupa de gran parte del enfoque en Google en estos días, con características de IA que llegan a través de múltiples productos, proyectos centrados en la IA que capturan gran parte de la atención y predicciones del público sobre el futuro de la IA que asume muchos de los pronunciamientos públicos de la compañía.
Ya sea que se dé cuenta o no, la inteligencia artificial está en todas partes. Se encuentra detrás de los chatbots con los que hablas en línea, las listas de reproducción que transmites y los anuncios personalizados que aparecen en tu desplazamiento. Y ahora está tomando una personalidad más pública. Piense en Meta AI, que ahora está integrado en aplicaciones como Facebook, Messenger y WhatsApp; o Géminis de Google, trabajando en segundo plano en las plataformas de la compañía; o Apple Intelligence, lanzando a través de iPhones ahora.
AI tiene una larga historia, volviendo a una conferencia en Dartmouth en 1956 que primero discutió la inteligencia artificial como una cosa. Los hitos en el camino incluyen Eliza, esencialmente el primer chatbot, desarrollado en 1964 por el informático del MIT Joseph Weizenbaum y, saltando 40 años, cuando la función de autocompleta de Google apareció por primera vez en 2004.
Luego llegó 2022 y el ascenso de Chatgpt a la fama. Los desarrollos generativos de IA y los lanzamientos de productos se han acelerado rápidamente desde entonces, incluidos Google Bard (ahora Gemini), Microsoft Copilot, IBM Watsonx.ai y los modelos de LLAMA de código abierto de Meta.
Desglosemos qué es la IA generativa, cómo difiere de la inteligencia artificial “regular” y si la Generación AI puede estar a la altura de las expectativas.
En esencia, la IA generativa se refiere a sistemas de inteligencia artificial que están diseñados para producir un nuevo contenido basado en patrones y datos que han aprendido. En lugar de solo analizar números o predecir tendencias, estos sistemas generan salidas creativas como texto, música de imágenes, videos y código de software.
Algunas de las herramientas de IA generativas más populares en el mercado incluyen:
El principal entre sus habilidades, ChatGPT puede crear conversaciones o ensayos similares a los humanos basados en algunas indicaciones simples. Dall-E y MidJourney crean obras de arte detalladas a partir de una breve descripción, mientras que Adobe Firefly se centra en la edición y el diseño de imágenes.
No toda la IA es generativa. Si bien Gen AI se enfoca en crear contenido nuevo, la IA tradicional se destaca por analizar datos y hacer predicciones. Esto incluye tecnologías como el reconocimiento de imágenes y el texto predictivo. También se usa para soluciones novedosas en:
La IA que venció a los grandes campeones humanos en el ajedrez y el juego de mesa no fue una IA generativa.
Es posible que estos sistemas no sean tan llamativos como la Generación AI, pero la inteligencia artificial clásica es una gran parte de la tecnología en la que confiamos todos los días.
Detrás de la magia de la IA generativa hay modelos de idiomas grandes y técnicas avanzadas de aprendizaje automático. Estos sistemas están capacitados en grandes cantidades de datos, como bibliotecas completas de libros, millones de imágenes, años de música grabada y datos raspados de Internet.
Los desarrolladores de IA, desde gigantes tecnológicos hasta nuevas empresas, son conscientes de que la IA es tan buena como los datos que lo alimenta. Si se alimenta de datos de baja calidad, la IA puede producir resultados sesgados. Es algo con lo que incluso los jugadores más grandes en el campo, como Google, no han sido inmunes.
La IA aprende patrones, relaciones y estructuras dentro de estos datos durante el entrenamiento. Luego, cuando se le solicita, aplica ese conocimiento para generar algo nuevo. Por ejemplo, si le pide a una herramienta Gen AI que escriba un poema sobre el océano, no solo extrae versos preescritos de una base de datos. En cambio, está usando lo que aprendió sobre la poesía, los océanos y la estructura del lenguaje para crear una pieza completamente original.
Es impresionante, pero no es perfecto. A veces los resultados pueden sentirse un poco apagados. Tal vez la IA malinterpreta su solicitud, o se vuelve demasiado creativo de una manera que no esperaba. Puede proporcionar con confianza información completamente falsa, y depende de usted verificarla. Esas peculiaridades, a menudo llamadas alucinaciones, son parte de lo que hace que la IA generativa sea fascinante y frustrante.
Las capacidades generativas de IA están creciendo. Ahora puede comprender múltiples tipos de datos combinando tecnologías como el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural y la visión por computadora. El resultado se llama IA multimodal que puede integrar alguna combinación de texto, imágenes, video y habla dentro de un solo marco, ofreciendo respuestas más contextualmente relevantes y precisas. El modo de voz avanzado de ChatGPT es un ejemplo, al igual que el proyecto Astra de Google.
No hay escasez de herramientas de IA generativas, cada una con su talento único. Estas herramientas han provocado la creatividad, pero también han planteado muchas preguntas además del sesgo y las alucinaciones, como, ¿quién posee los derechos del contenido generado por IA? O qué material es un juego justo o fuera de los límites para que las compañías de IA los usen para capacitar a sus modelos de idiomas; vea, por ejemplo, la demanda del New York Times contra Openai y Microsoft.
Otras preocupaciones, no son asuntos pequeños, implican privacidad, responsabilidad en la IA, los profundos profundos generados por IA y el desplazamiento laboral.
“Escribir, animación, fotografía, ilustración, diseño gráfico: las herramientas de IA ahora pueden manejar todo eso con una facilidad sorprendente. Pero eso no significa que estos roles desaparezcan. Simplemente puede significar que los creativos deberán mejorar y usar estas herramientas para amplificar su propio trabajo”, Fang Liu, profesor de la Universidad de Notre Dame Dame y Coeditor-Chief de las transacciones de ACM en las transacciones de Probabilista, contó el aprendizaje en el poderoso de la máquina probabilística, le dijo a Cetnet.
“También ofrece una forma para las personas que tal vez carecen de la habilidad, como alguien con una visión clara que no puede dibujar, pero que puede describirlo a través de un aviso. Así que no, no creo que interrumpa a la industria creativa. Con suerte, será una co-creación o un aumento, no un reemplazo”.
Otro problema es el impacto en el medio ambiente porque la capacitación de grandes modelos de IA utiliza mucha energía, lo que lleva a grandes huellas de carbono. El rápido ascenso de la Generación AI en los últimos años ha acelerado las preocupaciones sobre los riesgos de la IA en general. Los gobiernos están aumentando las regulaciones de IA para garantizar el desarrollo responsable y ético, especialmente la Ley de IA de la Unión Europea.
Muchas personas han interactuado con los chatbots en el servicio al cliente o han utilizado asistentes virtuales como Siri, Alexa y Google Assistant, que ahora están en la cúspide de convertirse en Gen AI Power Tools. Todo eso, junto con las aplicaciones para ChatGPT, Claude y otras herramientas nuevas, es poner ai en sus manos. Y la reacción pública a la IA generativa se ha mezclado. Muchos usuarios disfrutan de la conveniencia y la creatividad que ofrece, especialmente para cosas como escribir ayuda, creación de imágenes, soporte de tareas y productividad.
Mientras tanto, en la encuesta global de IA 2024 de McKinsey, el 65% de los encuestados dijo que sus organizaciones usan regularmente IA generativa, casi el doble de la cifra reportada solo 10 meses antes. Industrias como la atención médica y las finanzas están utilizando Gen AI para racionalizar las operaciones comerciales y automatizar tareas mundanas.
Como se mencionó, existen preocupaciones obvias sobre la ética, la transparencia, la pérdida de empleos y el potencial del mal uso de los datos personales. Esas son las principales críticas detrás de la resistencia a aceptar la IA generativa.
Y las personas que usan herramientas de IA generativas también encontrarán que los resultados aún no son lo suficientemente buenos para el tiempo. A pesar de los avances tecnológicos, la mayoría de las personas pueden reconocer si el contenido se ha creado utilizando Gen AI, ya sean artículos, imágenes o música.
AI ha secuestrado ciertas frases que siempre he usado, por lo que debo autocorrectar mi escritura a menudo porque puede parecer una IA. Muchos artículos escritos por AI contienen frases como “en la era de”, o todo es un “testimonio de” o un “tapiz de”. La IA carece de la emoción y la experiencia que viene, bueno, ser una vida humana y viviente. Como explicó un artista en Quora, “lo que AI hace no es lo mismo que el arte que evoluciona de un pensamiento en un cerebro humano” y “no se crea a partir de la pasión que se encuentra en un corazón humano”.
La IA generativa no es solo para técnicos o personas creativas. Una vez que obtienes la habilidad de darle indicaciones, tiene el potencial de hacer gran parte del trabajo preliminar por ti en una variedad de tareas diarias.
Digamos que está planeando un viaje. En lugar de desplazarse por páginas de resultados de búsqueda, le pide a un chatbot que planifique su itinerario. En cuestión de segundos, tiene un plan detallado adaptado a sus preferencias. (Ese es el ideal. Por favor, verifique siempre sus recomendaciones).
Un propietario de una pequeña empresa que necesita una campaña de marketing pero que no tiene un equipo de diseño puede usar una IA generativa para crear imágenes llamativas e incluso pedirle que sugiera copia publicitaria.
No ha habido un avance tecnológico que haya causado tal boom desde Internet y, más tarde, el iPhone. A pesar de sus desafíos, la IA generativa es innegablemente transformadora. Está haciendo que la creatividad sea más accesible, ayudando a las empresas a racionalizar los flujos de trabajo e incluso inspirar formas completamente nuevas de pensar y resolver problemas.
Pero quizás lo más emocionante es su potencial, y estamos rascando la superficie de lo que estas herramientas pueden hacer.
ChatGPT es probablemente el ejemplo más popular de IA generativa. Le das un aviso y puede generar texto e imágenes; Código de escritura; Responder preguntas; resumir el texto; borrador de correos electrónicos; y mucho más.
La IA generativa crea contenido nuevo como texto, imágenes o música, mientras que la IA tradicional analiza los datos, reconoce patrones o imágenes y hace predicciones (por ejemplo, en medicina, ciencia y finanzas).
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