Two OpenAI book lawsuits partially dismissed by California court

Un juez federal de California ha desestimado la mayoría de las demandas por infracción de derechos de autor presentadas por destacados autores contra OpenAI, al determinar que los demandantes no lograron demostrar una similitud sustancial entre sus libros y las salidas generadas por ChatGPT. En consecuencia, se rechazaron las alegaciones de infracción directa y vicaria de derechos de autor, así como las violaciones de la Ley de Derechos de Autor de la Era Digital (Digital Millennium Copyright Act, DMCA). Si bien se consideró insuficiente la afirmación de que todo el texto generado por inteligencia artificial constituye obras derivadas infractoras, la demanda continúa respecto a las alegaciones de competencia desleal derivadas del uso no autorizado de material protegido por derechos de autor. Esta desestimación parcial pone de manifiesto los complejos desafíos jurídicos que rodean el entrenamiento de modelos de lenguaje de gran escala sobre vastos conjuntos de datos de obras creativas. El juez consolidó estos casos con demandas similares que involucran a otras figuras literarias importantes, lo que señala un esfuerzo judicial más amplio por abordar la intersección entre la propiedad intelectual y la inteligencia artificial. Aunque las alegaciones de infracción directa no formaban parte de la moción de desestimación presentada por OpenAI, el razonamiento del tribunal sugiere que este tipo de alegaciones requieren una demostración fundamental de una violación directa, la cual los autores actualmente no han logrado establecer. Para la comunidad de datos abiertos, esta sentencia subraya la tensión crítica entre la libre circulación de la información y las protecciones legales del contenido protegido por derechos de autor. Ilustra cómo la expansión del dominio público a través de repositorios digitales, frecuentemente citada en los debates sobre el entrenamiento de la IA, se cruza con las estrictas leyes de propiedad intelectual. A medida que los desarrolladores de IA dependen cada vez más de grandes corpus de datos para mejorar las capacidades de sus modelos, este precedente legal afecta la accesibilidad y la legalidad del uso de textos diversos y de libre disponibilidad, lo que obliga a una reevaluación de las prácticas de obtención de datos en la investigación y el desarrollo de código abierto.

Source: theguardian.com
Published on 2024-02-15

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