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6. Socioeconómico y Ambiental1 - Pre-despliegue

Derechos de Autor - Autoría

El surgimiento de la Inteligencia Artificial generativa plantea serios desafíos a las normas de derechos de autor vigentes. Los debates académicos se centran frecuentemente en tres puntos focales. Primero, las infracciones de la propiedad intelectual que provienen de la recopilación no autorizada de grandes volúmenes de datos de entrenamiento, ya sean textos o imágenes. Segundo, la preocupación de que los modelos generativos memoricen o plagien contenido protegido por derechos de autor. Finalmente, existen interrogantes fundamentales y cruciales sobre la titularidad o propiedad de los contenidos generados por el modelo, la protección de los 'prompts' creativos y, en general, la difuminación de los conceptos tradicionales de autoría.

Fuente: MIT AI Risk Repositorymit83

ENTIDAD

1 - Humano

INTENCIÓN

1 - Intencional

TIEMPO

1 - Pre-despliegue

ID del riesgo

mit83

Linea de dominio

6. Socioeconómico y Ambiental

262 riesgos mapeados

6.3 > Devaluación económica y cultural del esfuerzo humano

Estrategia de mitigacion

1. Implementar políticas rigurosas de **gobernanza de datos** que restrinjan el entrenamiento de modelos de IA generativa a **conjuntos de datos debidamente licenciados**, de dominio público o internos, con el objetivo de prevenir infracciones de la propiedad intelectual de terceros y validar la legitimidad del material de origen. 2. Establecer **marcos contractuales y políticas internas claras** que delimiten la **titularidad de la Propiedad Intelectual** sobre los contenidos generados por la IA, exigiendo y **documentando fehacientemente la intervención creativa humana 'suficiente'** en el proceso para asegurar la elegibilidad del resultado para la protección autoral. 3. Desplegar **mecanismos de control automatizado** (incluyendo detectores de plagio y herramientas de verificación de originalidad) para **auditar los resultados** producidos por los sistemas de IA, complementado con **programas de formación obligatorios** para el personal en el uso responsable y la verificación crítica de los outputs para mitigar el riesgo de apropiación indebida de contenido.