Las principales organizaciones de medios están firmando cada vez más acuerdos de licencia con gigantes de la IA. Para periódicos como The New York Times, dicho acuerdo protege su propiedad intelectual y proporciona una fuente adicional de ingresos.
Mientras tanto, empresas como OpenAI y Amazon pueden entrenar sus modelos con información precisa y evitar demandas por infracción de derechos de autor. Sin embargo, expertos de IoTeX Network, O.XYZ y AR.IO dijeron a BeInCrypto que las alternativas descentralizadas existentes podrían lograr los mismos resultados de manera más transparente y equitativa para los creadores de contenido.
La nueva estrategia de IA de “The New York Times”
En un movimiento que atrajo considerable atención, The New York Times firmó un acuerdo con Amazon a principios de este mes, permitiendo a Amazon usar su contenido editorial para entrenar los modelos de inteligencia artificial (IA) de la empresa tecnológica.
El acuerdo de licencia entre The New York Times y Amazon permite a la empresa tecnológica usar artículos del periódico y sus otras publicaciones. Sin embargo, el anuncio público del periódico sobre el acuerdo no reveló los términos financieros.
Esta decisión marca un cambio público en la estrategia de The New York Times, que anteriormente se oponía a que los grandes modelos de lenguaje (LLMs) usaran su contenido sin permiso. En enero de 2024, el periódico demandó a OpenAI y Microsoft por infracción de derechos de autor.
The New York Times afirmó que estas empresas usaron artículos con derechos de autor para entrenar sus LLMs sin permiso ni compensación. Esa demanda aún está en curso y no ha llegado a un resultado. The New York Times no es la primera organización de medios en demandar a una empresa tecnológica por el uso injusto de su propiedad intelectual:
“En los últimos años, muchos grandes proyectos tecnológicos han enfrentado numerosos desafíos legales y multas. Por ejemplo, Google ha enfrentado más de 8 mil millones de euros en multas de la UE en la última década debido a malas prácticas de datos,” dijo Ahmad Shadid, CEO de O.XYZ., a BeInCrypto.
A medida que los creadores de los principales LLMs necesitan un acceso más amplio a información precisa, tales acuerdos se están volviendo cada vez más comunes.
El auge de los acuerdos de licencias
Los acuerdos de licencia están ganando popularidad. El año pasado, OpenAI, liderado por Sam Altman, firmó un acuerdo con la empresa multinacional de medios europea Axel Springer SE. El acuerdo se asemejaba mucho al que recientemente se hizo entre The New York Times y Amazon.
El acuerdo permite a OpenAI usar artículos de organizaciones de medios propiedad de Axel Springer, incluyendo Politico, Business Insider y Morning Brew, entre otras publicaciones internacionales destacadas.
Altman luego firmó acuerdos similares con el Financial Times, Vogue y las empresas matrices de medios como The New Yorker, Cosmopolitan y Le Monde, por nombrar algunos. OpenAI acordó enlazar toda la información relevante a los artículos originales como parte de estos acuerdos.
A medida que las grandes empresas tecnológicas enfrentan una creciente presión por violaciones de propiedad intelectual e infracción de derechos de autor, estas situaciones son beneficiosas para todas las partes involucradas:
“Después de demandas como la que presentó The New York Times, las empresas de IA están siendo más cautelosas sobre en qué entrenan. Los acuerdos de licencia ofrecen tranquilidad, y para los editores, es una oportunidad de convertir décadas de contenido archivado en ingresos constantes. Al mismo tiempo, las empresas de IA se benefician del acceso exclusivo a fuentes confiables, lo que ayuda a mejorar la calidad de sus modelos,” explicó Aaron Basi, Jefe de Producto en IoTeX Network.
Pero, ¿hay una mejor manera de lograr los mismos resultados con mayor transparencia?
¿Puede la descentralización traer transparencia a IA?
Se está volviendo cada vez más urgente encontrar una solución que amplíe el acceso a información confiable al interactuar con la IA y compense justamente a sus creadores. Los acuerdos de licencia ofrecen un camino hacia este objetivo:
“Hay un gran valor estratégico. Estos acuerdos pueden incluir una mejor visibilidad, como ser destacados en respuestas o resúmenes generados por IA. También hay acceso a análisis que muestran cómo se está utilizando o interactuando con el contenido,” dijo Basi.
También ayuda mucho a prevenir la desinformación al usar LLMs:
“Entrenar IA sin datos verificados y transparentes es como volar a ciegas. Si no podemos rastrear lo que entra, no podemos confiar en lo que sale. Así es como terminamos con fallos silenciosos creados por modelos de IA frágiles que carecen de consideración a largo plazo,” dijo Phil Mataras, fundador de AR.IO, a BeInCrypto.
Sin embargo, estos acuerdos de licencia a menudo son privados, lo que dificulta que los creadores de contenido más pequeños aseguren acuerdos similares o se protejan de casos de uso injusto. La descentralización tiene el potencial de nivelar el campo de juego aquí:
“Los modelos cerrados ganan carreras a corto plazo. Los modelos descentralizados ganan la maratón. La confianza reina suprema junto con la transparencia y la auditabilidad,” agregó Mataras.
Hay varias herramientas diferentes que Web3 tiene para ofrecer que pueden lograr tal cosa.
Tokenización de contenido en redes descentralizadas
Las tecnologías descentralizadas pueden crear un sistema más democrático y transparente para que todos los creadores licencien su contenido. Esto es especialmente beneficioso para aquellos que a menudo son pasados por alto en acuerdos privados tradicionales:
“En lugar de hacer acuerdos de licencia individuales a puerta cerrada, los creadores pueden subir contenido a una red descentralizada. Los smart contracts pueden hacer cumplir los términos y manejar automáticamente los pagos. Esto facilita la participación de creadores independientes o organizaciones más pequeñas. También crea más transparencia sobre quién está usando los datos y cómo”, explicó Basi.
La tokenización también ofrece a los creadores un método para rastrear el uso activo de su contenido por modelos de IA:
“Tokenizar el contenido podría dar a los editores más control y mejor seguimiento. Por ejemplo, podrían establecer reglas sobre el acceso o uso y recibir pagos automáticamente a través de smart contracts. Aún es temprano, pero para las empresas de medios digitales, este tipo de configuración podría ofrecer nuevas formas de generar ingresos sin perder el control”, añadió Basi.
Otras soluciones basadas en blockchain pueden asegurar un registro inquebrantable para fortalecer aún más estas opciones descentralizadas.
Protegiendo la propiedad intelectual a través de blockchain
Otro aspecto vital de un ecosistema digital verdaderamente equitativo implica asegurar la autenticidad, rastrear el uso y proteger la propiedad intelectual. Aquí es donde los sistemas de procedencia basados en blockchain emergen como soluciones poderosas.
Los sistemas de procedencia basados en blockchain están diseñados para registrar meticulosamente la historia y el linaje del contenido digital. Aprovechan las características principales de la blockchain—su trazabilidad, transparencia e inmutabilidad—para crear registros confiables e inalterables.
Cada evento significativo en el ciclo de vida de un contenido, desde su creación hasta cualquier cambio o transferencia, puede ser registrado en un libro mayor distribuido, creando un registro inquebrantable de su historia:
“Los sistemas de procedencia han sido muy útiles en la industria tecnológica. Tener que representar, precisamente, la historia de un conjunto de datos que se está utilizando o transfiriendo. Ayuda a dictar el propietario inicial, a quién se vendió, cómo se vendió, cuándo, y el actual holder de ese conjunto de datos. Los sistemas de blockchain ya tienen mecanismos de almacenamiento permanente—proporcionan rigidez cuando se trata de la propiedad de los datos”, dijo Shadid a BeInCrypto.
Basándose en esta base de historia verificable, las herramientas de marca de agua complementan los sistemas de procedencia al incrustar información oculta e identificable directamente en el contenido digital:
“Las herramientas de marca de agua juegan un papel clave en la prevención de la infracción de derechos de autor, el robo de datos y la reclamación indebida de propiedad. Estas técnicas traen un juego más duro para los ladrones de datos y hackers con el fin de proporcionar integridad de datos, equidad y ética”, añadió Shadid.
Los principios de descentralización también podrían extenderse a la gobernanza y gestión colectiva del contenido.
Media DAO: Empoderando a los creadores
En lugar de que los creadores individuales o la dirección de grandes organizaciones de medios tomen decisiones de licenciamiento de contenido, las organizaciones autónomas descentralizadas (DAO) podrían empoderar a colectivos de creadores, como periodistas, para tomar el control de la toma de decisiones de manera colaborativa:
“Un grupo de creadores podría reunir su trabajo y usar un DAO para gestionar licencias, pagos y gobernanza. Este enfoque da a las voces independientes un lugar en la mesa al tratar con grandes empresas de IA. También facilita la negociación de términos justos y asegura que las decisiones se tomen colectivamente. Es como un sindicato, pero diseñado para la era digital”, explicó Basi.
A pesar del enfoque en la transparencia, los acuerdos de licencia entre modelos de IA y fuentes de información aún están en sus primeras etapas. Esto plantea una pregunta crítica: ¿Se quedarán atrás los modelos de código abierto mientras las empresas de IA aseguran acuerdos de datos exclusivos?
Acuerdos de licencias vs. descentralización
El uso no autorizado y opaco de contenido por parte de los LLM inicialmente provocó un descontento significativo entre los creadores originales. Los acuerdos de licencia ahora han mejorado la situación. Sin embargo, aún no se ha visto una transparencia total.
Acuerdos como el alcanzado entre The New York Times y Amazon no serán suficientes para las personas que quieren saber de dónde obtienen sus datos y para los creadores que desean entender cómo se está utilizando su contenido:
“Los modelos cerrados ganan carreras cortas a corto plazo. Los modelos descentralizados ganan la maratón. La confianza reina suprema junto con la transparencia y la auditabilidad”, dijo Mataras.
Basi estuvo de acuerdo, añadiendo:
“La transparencia es una ventaja poderosa. La gente quiere entender qué hay detrás de las herramientas que utilizan, especialmente en campos sensibles como la salud o la educación. Los proyectos de código abierto pueden adaptarse rápidamente, recibir ayuda de la comunidad y construir confianza a través de la apertura. A largo plazo, esa confianza podría importar más que el acceso a algunos conjuntos de datos exclusivos.”
Aunque los acuerdos de licencia son un buen punto de partida, la verdadera transformación para los creadores de contenido y la transparencia de la IA probablemente provendrá de enfoques descentralizados y de código abierto.
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