Las demandas por derechos de autor relacionadas con la IA se refieren a la ola de litigios, que comenzó en 2022y continuó hasta mediados de la década de os años 2020, presentadas por autores, artistas, editores de noticias, sellos discográficos,y otros titulares de derechos contra empresas de IA por el uso de material protegido por derechos de autor para entrenar modelos generativosy por los resultados que producen esos modelos. Los casos en conjunto ponen a prueba si el entrenamiento con obras protegidas sin licencia califica como uso justo según la ley de derechos de autor de EE. UU.,y si los resultados generados por IA que se asemejan a obras protegidas constituyen infracción.
Casos principales
Los artistas visuales presentaron algunas de las primeras demandas contra Stability AI, Midjourney,y DeviantArt por los datos de entrenamiento utilizados para Stable Diffusiony sistemas similares. Getty Images demandó por separado a Stability AI tanto en el Reino Unido como en EE. UU., alegando el uso de millones de imágenes protegidas por derechos de autor,y señalando resultados que parecían reproducir una versión distorsionada de la marca de agua de Getty como evidencia de copia directa. The New York Times demandó a OpenAIy a Microsoft en diciembre de 2023, alegando que ChatGPTy las funciones de IA de Bing habían sido entrenados cony podían reproducir artículos del Times casi palabra por palabra, buscando dañosy la destrucción de los modelos entrenados con su contenido. Grupos de autores, incluidos novelistas destacados, presentaron demandas colectivas contra OpenAI, Meta,y otros desarrolladores por el uso de conjuntos de datos de libros pirateados. La Asociación de la Industria de Grabación de América, en nombre de los principales sellos discográficos, demandó a los generadores de música por IA Sunoy a su rival Udio en 2024 por el entrenamiento con grabaciones protegidas por derechos de autor.
Fallos y acuerdos
Los resultados fueron variadosy evolucionaron gradualmente en lugar de resolver la cuestión subyacente en un solo fallo. Algunos casos tempranos fueron limitados o desestimados por motivos procesales, mientras que otros avanzaron a la fase de descubrimientoy produjeron fallos que variaron según el tribunal y los hechos específicos, con algunos jueces considerando que ciertos aspectos del entrenamiento tenían más probabilidades de calificar como uso justo que otros, particularmente cuando los resultados no reproducían de cerca la expresión protegida. En lugar de esperar los resultados completos de los juicios, varias empresas de IA buscaron acuerdos de licencia con editores y propietarios de contenido como estrategia paralela, incluidos acuerdos entre OpenAI y las principales organizaciones de noticias y medios, lo que redujo el número de partes aún en litigio activo con el tiempo.
Importancia
Las demandas se sitúan en el centro de debates más amplios en IA y derechos de autor política, intersectándose con preocupaciones sobre la Training data procedencia,el uso de archivos web a gran escala como Common Crawl,y la relación económica entre los desarrolladores de IA y las industrias creativas y periodísticas cuyo trabajo alimenta los conjuntos de datos de Pretraining. Los casos también influyeron en cómo los laboratorios de IA abordaron la licencia de datos y la divulgación en el futuro,y fueron citados con frecuencia en discusiones políticas vinculadas al EU AI Acty otros marcos emergentes de gobernanza de la IA, varios de los cuales añadieron requisitos específicos de transparencia en torno a las fuentes de los datos de entrenamiento.