Riesgos de infracción de derechos de autor
El entrenamiento de modelos de Inteligencia Artificial de propósito general exige volúmenes masivos de datos, lo que inevitablemente ha suscitado serias preocupaciones sobre los derechos de datos y la propiedad intelectual. La legislación aplicable a la recolección de información y a la generación de contenido es diversa, varía significativamente entre distintas jurisdicciones, e incluso es objeto de litigios en curso. Esta marcada incertidumbre legal está llevando a las compañías de IA a reducir la transparencia sobre las fuentes de datos que emplean. Como consecuencia directa, esta falta de claridad u 'opacidad' obstaculiza de manera crítica la labor de investigación de seguridad de la IA realizada por entidades o investigadores externos e independientes
ENTIDAD
1 - Humano
INTENCIÓN
3 - Otro
TIEMPO
3 - Otro
ID del riesgo
mit911
Linea de dominio
6. Socioeconómico y Ambiental
6.3 > Devaluación económica y cultural del esfuerzo humano
Estrategia de mitigacion
1. Implementar un Marco Estratégico de Propiedad Intelectual y Gobernanza Establecer una política interna transversal y documentada que defina la estrategia de Propiedad Intelectual (PI) de la organización. Esto incluye mandatar procedimientos para la identificación, protección y gestión de activos de PI asistidos por IA, garantizar la revisión legal proactiva de las herramientas de IA y proporcionar formación continua al personal sobre las directrices de uso, la observancia de los derechos de autor y la seguridad de los datos. 2. Negociar Términos Contractuales Claros y Aplicar Debida Diligencia Ejecutar un proceso de debida diligencia sobre los proveedores de modelos de IA, priorizando el uso de licencias de nivel empresarial. Estos acuerdos deben contener términos contractuales explícitos que delimiten la titularidad de los derechos de autor para los datos de entrenamiento y los resultados (outputs), así como establecer garantías, indemnizaciones y protocolos de confidencialidad estrictos para salvaguardar la información propietaria. 3. Establecer Controles de Validación Humana y Trazabilidad de Contenido Implementar un protocolo riguroso de revisión y aprobación humana para todos los contenidos generados por la IA antes de su publicación o uso comercial. Dicho protocolo debe verificar la originalidad de los resultados, documentar adecuadamente el grado de intervención creativa humana —crucial para la elegibilidad del derecho de autor— y asegurar que las salidas del modelo no contengan material que infrinja derechos de terceros.