El Departamento de Justicia de EE. UU. acaba de plantar su bandera en la batalla de derechos de autor más consecuente de la era de la IA. En un escrito presentado en una corte federal de Manhattan, el DOJ argumentó que entrenar modelos de lenguaje grandes con material con derechos de autor califica como uso justo, y que restringirlo amenazaría la prosperidad estadounidense, la movilidad económica y la seguridad nacional.
La presentación se incorporó a la demanda consolidada entre The New York Times y OpenAI/Microsoft, un caso que ha estado avanzando lentamente por los tribunales desde diciembre de 2023. Marca la primera vez que el gobierno federal interviene formalmente en cualquiera de los numerosos litigios sobre derechos de autor relacionados con los datos de entrenamiento de IA.
El argumento del gobierno
La afirmación principal del DOJ es sencilla: cuando un LLM ingiere texto con derechos de autor durante el entrenamiento, no está copiando ese texto en ningún sentido competitivo significativo. Las salidas no reproducen ni sustituyen las obras originales. En el marco del gobierno, este proceso es “extraordinariamente transformador”, un término jurídico especial que tiene un peso real en el análisis de uso justo.
El argumento fue más allá de simplemente defender los mecanismos del entrenamiento de IA. Sostuvo que restringir el acceso a los datos “obstaculizaría significativamente el progreso de la ciencia y las artes útiles”, un lenguaje que deliberadamente evoca el propósito constitucional de la ley de derechos de autor misma.
El fiscal general asociado Stanley E. Woodward Jr., el fiscal general asistente Brett Shumate y el consejero principal Michael Weisbuch contribuyeron todos a la presentación, lo que indica que esto no era algún memorándum de personal de nivel intermedio.
La tarjeta de seguridad nacional
Quizás el elemento más políticamente cargado del argumento del DOJ sea su enfoque explícito del entrenamiento de IA como un asunto de seguridad nacional. El escrito sostiene que Estados Unidos tiene un “interés nacional profundo” en mantener una industria de IA doméstica dominante, y que interpretaciones excesivamente restrictivas del derecho de autor podrían otorgar ventajas competitivas a adversarios extranjeros.
China era el subtexto obvio, aunque a veces no dicho. El argumento se reduce esencialmente a: si las empresas estadounidenses de IA no pueden entrenar con datos de alta calidad en inglés, sus contrapartes chinas no enfrentarán restricciones similares, y EE. UU. se quedará atrás en una carrera tecnológica con enormes intereses militares, económicos y geopolíticos.
Implicaciones más amplias para los derechos de autor y la IA
El memorial del DOJ no se aplica solo al caso del NYT. Su razonamiento se extiende a disputas de derechos de autor relacionadas que involucran a otros editores, autores y creadores que han demandado a empresas de inteligencia artificial por prácticas de datos de entrenamiento. Al presentar una amplia justificación de uso justo, el gobierno está estableciendo efectivamente una plantilla legal que podría influir en el resultado de docenas de casos pendientes.
La pregunta legal clave sigue sin resolverse: ¿la naturaleza transformadora del entrenamiento de los LLM supera el posible daño al mercado para los titulares de derechos de autor? Los tribunales han aplicado históricamente una prueba de equilibrio de cuatro factores para el uso justo, ponderando el propósito y carácter del uso, la naturaleza de la obra protegida por derechos de autor, la cantidad utilizada y el efecto sobre el mercado de la obra original.
La posición del DOJ se apoya fuertemente en el primer y cuarto factor. El entrenamiento es transformador porque no reproduce el material fuente en una forma reconocible. Y las salidas de los LLM no compiten directamente con los artículos, libros o obras creativas en los que se entrenaron, al menos según lo expone el gobierno. Los editores obviamente disputarían este segundo punto, argumentando que los resúmenes y respuestas generados por IA sí cannibalizan la audiencia del periodismo y la escritura originales.