Apropiación del Conocimiento por la IA: Poder Corporativo vs. Acceso Democrático

Apropiación del Conocimiento por la IA: Un Nuevo Frente en la Lucha por el Acceso Abierto

Más de una década después de la muerte del activista Aaron Swartz, Estados Unidos enfrenta una contradicción flagrante en cómo trata la apropiación masiva de conocimiento: una batalla que enfrenta el poder corporativo contra los valores democráticos. Swartz, quien se suicidó en 2013 tras ser perseguido por fiscales federales por descargar artículos académicos de JSTOR, creía que la investigación financiada con fondos públicos debía ser de acceso libre. Hoy, las empresas de inteligencia artificial (IA) están llevando a cabo una forma mucho más expansiva de extracción de información, planteando preguntas urgentes sobre derechos de autor, control y el futuro del conocimiento.

El Precedente de Swartz y el Doble Rasero de la IA

La persecución contra Swartz surgió por su descarga de miles de artículos académicos de JSTOR, una biblioteca digital de investigación académica. En ese momento, gran parte de este trabajo era financiado por contribuyentes, realizado en instituciones públicas y destinado a avanzar el entendimiento público, pero permanecía bloqueado detrás de muros de pago. Las acciones de Swartz desafiaron un sistema que él consideraba deliberadamente restrictivo, y el gobierno de EE. UU. respondió con cargos por delitos graves y la amenaza de décadas de prisión.

Avancemos a 2025, y el panorama ha cambiado drásticamente. Empresas de IA como Anthropic están raspando (scraping) vastas cantidades de material con derechos de autor —libros, periodismo, artículos académicos, arte y escritos personales— a menudo sin consentimiento, compensación ni transparencia. Estos conjuntos de datos se utilizan para entrenar grandes modelos de lenguaje (LLMs, por sus siglas en inglés), que luego son monetizados y vendidos al público. Sin embargo, a diferencia de Swartz, las empresas de IA no enfrentan procesamientos penales. En su lugar, negocian acuerdos (como el acuerdo de Anthropic por $1,500 millones con editoriales) y presentan la infracción de derechos de autor como un costo inevitable de la "innovación".

La disparidad en la aplicación de la ley es evidente. Swartz fue tratado como un criminal por intentar liberar el conocimiento; las empresas de IA son tratadas como motores económicos indispensables, incluso mientras se benefician del mismo principio subyacente: la extracción masiva de información.

Implicaciones Técnicas y Legales de los Datos de Entrenamiento de la IA

La dependencia de la IA en datos raspados presenta varios desafíos críticos para profesionales de la seguridad y el ámbito legal:

• Escala de Apropiación: Los LLMs desarrollados por empresas como Anthropic, OpenAI y Google se entrenan con conjuntos de datos que contienen miles de millones de documentos, incluyendo obras con derechos de autor. A diferencia de las disputas tradicionales por derechos de autor, que involucran instancias discretas de infracción, el entrenamiento de IA implica la reproducción sistemática y a gran escala de material protegido.

• Falta de Transparencia: La mayoría de las empresas de IA no revelan el alcance completo de sus conjuntos de datos de entrenamiento, lo que dificulta evaluar el cumplimiento con las leyes de derechos de autor o las normas éticas. Esta opacidad se extiende a los modelos mismos, que operan como "cajas negras" que no pueden ser auditadas en cuanto a sesgos, precisión o procedencia.

• Los Acuerdos como Modelo de Negocio: El acuerdo de $1,500 millones de Anthropic —valorado en aproximadamente $3,000 por libro en un estimado de 500,000 obras— sugiere que los costos de infracción están siendo incorporados en los modelos de negocio de las empresas de IA. Expertos legales estiman que la compañía evitó más de $1 billón en posibles responsabilidades, destacando cómo los acuerdos pueden servir como una licencia de facto para la apropiación masiva.

• Ambigüedad Judicial y Política: Los tribunales y los responsables de políticas aún no han establecido estándares claros para los datos de entrenamiento de la IA. Algunos jueces han dictaminado que el entrenamiento con material protegido por derechos de autor constituye fair use (uso justo), mientras que otros han mostrado escepticismo. Mientras tanto, los responsables de políticas equilibran el potencial económico de la IA con la necesidad de proteger los derechos de los creadores, a menudo inclinándose por la cautela para evitar frenar la innovación.

Impacto: ¿Quién Controla la Infraestructura del Conocimiento?

Los riesgos van mucho más allá de la ley de derechos de autor. A medida que los sistemas de IA median cada vez más el acceso a la información —a través de búsquedas, síntesis y explicaciones—, también moldean qué conocimiento se prioriza, quién es considerado una autoridad y qué preguntas pueden incluso formularse. Esta consolidación del control tiene implicaciones profundas:

• Captura Corporativa del Conocimiento Público: Los modelos de IA entrenados con investigación financiada con fondos públicos (por ejemplo, estudios financiados por los NIH o informes gubernamentales) suelen ser propietarios, lo que significa que el público debe pagar nuevamente para acceder a los conocimientos derivados de sus propios impuestos. Esto refleja el problema de los muros de pago contra el que luchó Swartz, pero a una escala mucho mayor.

• Erosión de las Normas Democráticas: Si el acceso a la información es gobernado por prioridades corporativas en lugar de valores democráticos, el discurso público se resiente. Por ejemplo, un modelo de IA podría priorizar respuestas que se alineen con los intereses financieros de su empresa matriz, en lugar de aquellas que sean más precisas o equitativas.

• Responsabilidad y Confianza: A diferencia de los medios tradicionales o la publicación académica, los sistemas de IA carecen de mecanismos para el escrutinio público. Los usuarios no pueden verificar las fuentes de una respuesta generada por IA, auditar sus sesgos o desafiar sus resultados. Esto socava la confianza en las instituciones que dependen de la IA para la toma de decisiones, desde la atención médica hasta la aplicación de la ley.

Recomendaciones: Equilibrando Innovación y Equidad

Para profesionales de la seguridad, responsables de políticas y tecnólogos, el camino a seguir requiere abordar tanto las dimensiones técnicas como éticas de la apropiación del conocimiento por parte de la IA:

1. Transparencia y Auditoría: Las empresas de IA deben estar obligadas a revelar sus conjuntos de datos de entrenamiento y permitir auditorías independientes de sus modelos. Esto permitiría a los investigadores evaluar el cumplimiento con las leyes de derechos de autor, identificar sesgos y evaluar la procedencia de los datos de entrenamiento.

2. Marcos Legales Claros: Los responsables de políticas deben establecer estándares inequívocos para los datos de entrenamiento de la IA, incluyendo directrices para el fair use, compensación para los creadores y sanciones por incumplimiento. El actual mosaico de demandas y acuerdos es insostenible y favorece a las corporaciones con mayor capital.

3. Alternativas Públicas: Los gobiernos y las instituciones académicas deben invertir en modelos de IA de código abierto entrenados con datos obtenidos éticamente. Estas alternativas podrían servir como contrapeso a los sistemas controlados por corporaciones, asegurando que la investigación financiada con fondos públicos siga siendo accesible para el público.

4. Obtención Ética de Datos: Las empresas de IA deben adoptar modelos de opt-in para los datos de entrenamiento, compensando de manera justa a los creadores y proporcionando transparencia sobre cómo se utiliza su trabajo. Esto se alinearía con los valores democráticos y reduciría el riesgo de desafíos legales.

5. Defensa Pública: Los profesionales de la seguridad y los tecnólogos deben participar en el discurso público sobre las implicaciones éticas de la IA. La lucha de Swartz no fue solo por el acceso, sino por quién decide cómo se gobierna el conocimiento. Esa pregunta sigue siendo tan urgente como siempre.

Una Prueba de los Compromisos Democráticos

El tratamiento del conocimiento —quién puede acceder a él, quién puede beneficiarse de él y quién es castigado por compartirlo— se ha convertido en un examen de fuego para los valores democráticos. El caso de Swartz expuso las contradicciones de un sistema que criminaliza a los individuos por desafiar los muros de pago, mientras permite a las corporaciones apropiarse del conocimiento a gran escala. Hoy, la extracción masiva de datos por parte de la IA plantea la misma pregunta fundamental: ¿Será el conocimiento gobernado por la apertura y el interés público, o por el poder corporativo?

La respuesta no solo dará forma al futuro de la IA, sino al futuro de la democracia misma.