Google Wants AI Scraping to Be 'Fair Use.' Will That Fly in Court?
Google Wants AI Scraping to Be 'Fair Use.' Will That Fly in Court?
El artículo destaca una tensión crítica entre las grandes empresas tecnológicas y los titulares de derechos de autor en relación con el uso de datos protegidos para entrenar modelos de inteligencia artificial (IA). Google busca activamente codificar el derecho a extraer grandes volúmenes de contenido con derechos de autor para fines de entrenamiento, argumentando que dicho uso constituye un uso legítimo (fair use) mediante un mecanismo de exclusión voluntaria (opt-out). Este enfoque traslada la carga a los creadores, quienes deben identificar y bloquear sus datos, desafiando efectivamente las normas establecidas de propiedad donde la protección existe a menos que se renuncie explícitamente a ella. Desde la perspectiva de los datos abiertos, este debate define los límites del "commons" (bien común) de los "datos de entrenamiento". Si los tribunales dictaminan que la ingestión de datos para el aprendizaje automático constituye un uso legítimo, se legitimaría la extracción de información pública y protegida sin compensación ni permiso, lo que podría privar a los creadores originales de ingresos mientras empodera a los agregadores de IA. El resultado determinará si la web abierta permanece como un recurso compartido para la innovación o se convierte en un feed propietario para productos comerciales de IA, alterando fundamentalmente cómo flotan y se valoran los datos en línea. Las implicaciones van más allá del precedente legal y afectan la sostenibilidad de la publicación digital. Si los modelos de IA pueden generar respuestas de alta calidad directamente a partir del contenido extraído, podrían cannibalizar el tráfico hacia los sitios web de origen, socavando el modelo económico de la web abierta. Este escenario representa una amenaza para la diversidad y la disponibilidad de información de alta calidad, ya que los creadores podrían retirarse del espacio digital o restringir el acceso, reduciendo así la cantidad de datos abiertos disponibles para futuras investigaciones y desarrollos.
Fuente: tomshardware.comPublicado el 2023-08-12