Contenido creativo y capacitación de IA: una guía práctica

La inteligencia artificial está transformando nuestro mundo a un ritmo vertiginoso, impactando todo, desde nuestra vida cotidiana hasta los límites más avanzados de la ciencia y el arte. A medida que la IA continúa evolucionando rápidamente, es crucial considerar cómo podemos fomentar un enfoque equilibrado para usar contenido creativo en el entrenamiento de modelos de IA. Esto no se trata solo de legalidades; se trata de dar forma al futuro de la innovación en IA y la creatividad humana.

Cada nueva tecnología que ayuda a crear o compartir conocimiento y arte —desde la imprenta hasta internet y la televisión por cable— ha generado debates sobre cómo generar y distribuir valor. Cuando se trata de IA, los desarrolladores pueden tomar varias medidas para apoyar a las industrias creativas y construir un ecosistema de IA próspero que beneficie a todos. Entonces, ¿qué estrategias deberíamos considerar para los resultados de los modelos de IA, los procesos de entrenamiento y las nuevas formas en que la IA puede crear valor compartido?

Evaluación de los Resultados de la IA

Ya sea que estés escribiendo con un bolígrafo, una máquina de escribir o IA, o creando arte con un pincel, gráficos por computadora o IA, la pregunta clave es si la nueva obra infringe el derecho de autor de una existente. Esto puede ser complicado, dependiendo de factores como la similitud entre la nueva obra y la anterior, la naturaleza de ambas obras y si la nueva compite en el mismo mercado que la original. Herramientas como filtros de salida pueden ayudar a prevenir resultados que sean demasiado similares, incluso mientras los modelos aprenden a hacer juicios más matizados sobre estos factores.

La información de procedencia, como marcas de agua o metadatos, también puede ayudar a reducir el riesgo de engañar a las personas sobre quién creó un contenido. Por ejemplo, Google ha liderado el camino con su herramienta SynthID y es parte del comité directivo de la Coalición para la Procedencia y Autenticidad del Contenido (C2PA). Estos esfuerzos pueden ayudar a los consumidores a tomar decisiones mejor informadas sobre el contenido que encuentran.

Entrenamiento Responsable de Modelos de IA

Entrenar modelos de IA fundamentales con contenido de la web abierta se considera un uso justo transformador bajo la ley de derechos de autor de EE. UU., y muchos otros países tienen excepciones similares para la minería de textos y datos que fomentan nuevos usos de la información. Sin embargo, adoptar buenas prácticas puede ayudar a generar aceptación para los nuevos usos de contenido existente por parte de la IA.

Es importante adquirir contenido de manera responsable y legal, por ejemplo, permitiendo que los sitios web opten por no tener su contenido utilizado para el entrenamiento de IA. Los estándares industriales existentes para el rastreo web son una forma clave de lograrlo. Estos estándares son sencillos y escalables, basándose en protocolos robot.txt legibles por máquinas, ampliamente utilizados en la web para controlar cómo se accede al contenido por parte de los rastreadores web. Hoy en día, miles de editores web también están utilizando el protocolo Google-Extended y protocolos específicos de IA similares ofrecidos por otras compañías. Los desarrolladores de IA deben estar abiertos a evolucionar estos estándares a medida que crece el ecosistema y deben tomar medidas razonables para evitar entrenar modelos de IA de propósito general de manera que eludan estos estándares o medidas técnicas similares, como muros de pago.

Cuando se trata de evitar el uso de voces y semejanzas de individuos, los marcos legislativos pueden basarse en los sistemas existentes de "notificación y eliminación" para derechos de autor, incluyendo salvaguardas para prevenir abusos. Nuevas herramientas también pueden ayudar a los creadores a aprovechar el potencial creativo de la IA mientras mantienen el control sobre su voz y semejanza.

Compartir Valor, Expandir Oportunidades

La IA tiene el potencial de beneficiar a todos, y la colaboración entre desarrolladores de IA y editores de contenido puede expandir el mercado y generar nuevos ingresos para las industrias creativas.

Los desarrolladores de IA están buscando compartir el valor de los resultados dirigiendo tráfico relacionado a los proveedores de contenido. El ecosistema también está trabajando conjuntamente para encontrar nuevas formas de crear valor a partir de aplicaciones de IA emergentes. Por ejemplo, puede haber oportunidades para asociaciones comerciales cuando los servicios de IA "basan" respuestas en hechos de sitios web.

Los desarrolladores de IA y los editores de contenido también están colaborando en nuevos acuerdos de contenido para usar datos especializados o no públicos para fines de entrenamiento. Los desarrolladores de IA están aprendiendo cada vez más cómo evaluar la utilidad del contenido individual para diferentes aplicaciones de IA. Por nuestra parte, Google ya ha firmado acuerdos con varios editores para derechos de datos amplios y continúa explorando nuevas oportunidades.

Los desarrolladores de IA están trabajando activamente con las industrias de medios y creativas para diseñar nuevas herramientas de IA generativa que agreguen valor a estas industrias. Por ejemplo, Pinpoint, una herramienta de IA para periodistas, ayuda a los reporteros a buscar a través de texto, audio, imágenes y archivos de video para detectar patrones en los datos, identificar nuevos ángulos o encontrar una cita en un archivo de video o audio.

La IA es una oportunidad compartida con el potencial de expandir los ámbitos de la ciencia, el comercio y la creatividad. Estamos comprometidos a trabajar con todas las partes interesadas en el ecosistema para crear un marco compartido donde tanto los derechos de los creadores como la innovación puedan prosperar.