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6. Socioeconómico y Ambiental2 - Post-despliegue

Infracción de derechos de autor

El uso de vastas cantidades de datos con derechos de autor para entrenar modelos de Inteligencia Artificial de propósito general representa un desafío fundamental para las leyes tradicionales de propiedad intelectual y para los sistemas establecidos de consentimiento, compensación y control sobre los datos. Es altamente probable que la utilización masiva de datos protegidos por parte de las organizaciones que desarrollan este tipo de IA altere significativamente los incentivos económicos y sociales que rigen la expresión creativa.

Fuente: MIT AI Risk Repositorymit735

ENTIDAD

1 - Humano

INTENCIÓN

1 - Intencional

TIEMPO

2 - Post-despliegue

ID del riesgo

mit735

Linea de dominio

6. Socioeconómico y Ambiental

262 riesgos mapeados

6.3 > Devaluación económica y cultural del esfuerzo humano

Estrategia de mitigacion

1. Implementar rigurosamente los mecanismos de *opt-out* y transparencia (ej. publicación del resumen del contenido de entrenamiento) para garantizar que los titulares de derechos puedan ejercer su prerrogativa legal de exclusión en los procesos de minería de textos y datos para el entrenamiento de modelos de IA, conforme al Reglamento de IA de la UE. 2. Establecer modelos de licenciamiento robustos y sistemas de compensación justos que aseguren el consentimiento explícito y la remuneración adecuada de los titulares de derechos de autor, superando el desafío a las leyes de propiedad intelectual y los incentivos a la expresión creativa. 3. Desarrollar e integrar medidas tecnológicas de protección efectivas (ej. ISCC, metadatos XMP/IPTC, *watermarking* digital) en las obras, y sancionar la elusión de estas capas para mantener la integridad y el control digital sobre los contenidos protegidos.