Machine Learning y creación de contenidos

La Inteligencia Artificial y la Creación de Contenido: Un Dilema Ético

Por Cristóbal Garcés, Data Scientist en Notus.

Introducción

Imagina que una canción creada por un robot con la voz de tu artista favorito se vuelve viral sin su consentimiento. Esto fue exactamente lo que le pasó a Benito Martínez, más conocido como Bad Bunny, cuando una herramienta de inteligencia artificial (IA) generó una colaboración musical inédita con Justin Bieber y Daddy Yankee. Este es solo uno de los muchos casos que evidencian cómo la IA está revolucionando el mundo de la creación de contenido, con implicaciones éticas, legales y sociales que debemos analizar.

¿Cómo funcionan los modelos de Machine Learning?

¿Cómo funcionan los modelos de Machine Learning?

Para comprender mejor este tema, es esencial entender cómo funcionan los modelos de Machine Learning (ML). De manera muy simple, los modelos de ML reciben un conjunto de información que conocemos como el “input del modelo”, donde la información es procesada generando una respuesta llamada “output del modelo”.

Podemos considerar esta etapa de desarrollo como un entrenamiento deportivo: entre más entrenamientos realice y ajuste mis implementos, voy mejorando y obteniendo mejores resultados. Lo mismo ocurre con los modelos de ML, que dependen de la calidad del input y el ajuste de sus parámetros para generar una respuesta adecuada.

Aplicaciones de los Modelos de ML

Después de entender cómo funcionan los modelos de ML en general, podemos ver algunos ejemplos de cómo se aplican a diferentes tipos de contenido. Para crear audio, video e imágenes, se usan modelos de ML que se llaman generativos, porque pueden generar contenido nuevo y original a partir de un input. Algunos tipos de modelos generativos son las redes generativas adversativas (GAN), los modelos auto codificadores variacionales (VAE) y los modelos de lenguaje grandes.

Para crear texto, se usan modelos ML que se llaman de lenguaje, porque pueden entender y producir lenguaje humano. Algunos ejemplos de modelos de lenguaje son GPT-4, BERT y T5.

Desafíos Éticos y Legales

Ahora que ya tenemos una noción de cómo funcionan estos modelos, podemos entender mejor los alcances de este dilema ético entre la creación propia y el plagio. En los últimos años, hemos visto cómo los avances tecnológicos en esta materia han revolucionado al mundo, dejando aún mucho potencial de desarrollo por delante.

Como seres humanos, vivimos en un mundo legislado, donde nos regimos por leyes que nos protegen. Sin embargo, con la llegada de nuevas tecnologías como la IA, se ha vuelto más fácil llegar a “zonas grises”  que desafían las leyes, que fueron creadas sin tener en cuenta la existencia de estas tecnologías .

La IA y ML han revolucionado muchos campos, incluyendo la creación de contenido. Sin embargo, esto ha planteado preguntas sobre los derechos de autor. Actualmente, no existe una normativa global que regule específicamente la IA, el copyright y los derechos de autor de los datos con los que ha sido entrenada.

Desafíos Éticos del Machine Learning

La ética en la IA y ML es un tema de gran importancia. Los sistemas de IA y ML pueden tomar decisiones que afectan a las personas de formas significativas, y es crucial que estas decisiones se tomen de manera justa y responsable. Algunos de los desafíos éticos más destacados incluyen:

Sesgo y equidad: Los algoritmos de IA y ML pueden perpetuar o incluso amplificar los sesgos existentes en los datos de entrenamiento, lo que puede llevar a resultados injustos.

Transparencia y explicabilidad: Los sistemas de IA y ML a menudo operan como “cajas negras”, lo que significa que sus procesos internos y las razones detrás de sus decisiones pueden ser difíciles de entender.

Privacidad y seguridad de los datos: Los sistemas de IA y ML a menudo requieren grandes cantidades de datos, lo que plantea preocupaciones sobre la privacidad y la seguridad de los datos.

Desafíos Legales del Machine Learning

Los desafíos legales de la Inteligencia Artificial y el Machine Learning son igualmente complejos. Algunos de los desafíos legales más destacados incluyen:

Derechos de autor y propiedad intelectual: Si un sistema de IA o ML crea una obra, ¿quién posee los derechos de autor de esa obra? ¿Puede un sistema de IA o ML infringir los derechos de autor de otra persona? Estas son preguntas sin respuestas claras en la ley actual.

Responsabilidad: Si un sistema de IA o ML causa daño, ¿quién es responsable? ¿El desarrollador del sistema? ¿El usuario? ¿El proveedor de los datos de entrenamiento? La ley actual no proporciona respuestas claras a estas preguntas.

Regulación: Actualmente, no existe una regulación global específica para la IA y ML. Sin embargo, varias organizaciones y gobiernos están trabajando en directrices y regulaciones.

Es esencial que se establezcan regulaciones y directrices para garantizar que la IA y ML se utilicen de manera responsable y ética. A medida que estas tecnologías continúan desarrollándose y utilizándose de manera más amplia, es crucial que continuemos explorando estos desafíos y trabajando hacia soluciones que sean justas y equitativas para todos.

Cierre

Nos encontramos con un dilema ético y legal que aún está en discusión en el caso de las obras creadas por Inteligencia Artificial (IA). Aunque varios países están tomando medidas para regular la IA, aún no hay nada concreto. Sin embargo, hay ciertas luces en el derecho, principalmente en materia de propiedad intelectual, derechos de autor y derechos de imagen.

Si, por ejemplo, una canción fue creada por IA, hay que profundizar en la materia ya que depende de la legislación del país donde se crea el contenido, qué material se utilizó como entrenamiento y qué fue elaboración propia por parte del artista que creó el modelo.

Un tema que se mantiene en discusión es si se entrena una IA con obras que están protegidas por derecho de autor, ¿se generan infracciones a la propiedad intelectual del artista? Mientras algunos sostienen que no hay problema, otros enfatizan en que se debería pagar una licencia para dicho uso. Este debate pone de manifiesto la necesidad de una regulación clara y justa que equilibre los beneficios de la IA con la protección de los derechos de los creadores.

Estamos en una nueva era, donde la IA ha llegado para quedarse y ser una herramienta que potencie al ser humano. Sin embargo, también debemos ser conscientes de los desafíos éticos y legales que esto plantea, y trabajar para encontrar soluciones que sean justas para todo.