Por: Carlos A. FERREYROS SOTO
Doctor en Derecho
Universidad de Montpellier I Francia.
cferreyros@ferreyros-ferreyros.com
RESUMEN
El presente documento expone el Abstract y el Resumen Ejecutivo del estudio técnico del Parlamento Europeo sobre "IA Generativa y Derechos de Autor: Entrenamiento, Creación y Regulación", encargado por la Comisión de Asuntos Jurídicos (JURI) de la Unión Europea.
El documento
analiza cómo la IA generativa afronta la legislación de derechos de autor de la
UE, destacando el desajuste de la excepción de minería de textos y datos (TDM,
art. 4 Directiva CDSM), la incertidumbre en la protección de contenidos
generados por IA y los riesgos que ello implica para la creatividad europea.
Identifica cinco
hallazgos claves: (1) actual
excepción de minería de texto y datos, TDM no cubre adecuadamente el
entrenamiento generativo; (2) obras
generadas íntegramente por IA deben permanecer desprotegidas; pero las híbridas
necesitan criterios armonizados; (3)
urge un sistema de remuneración legal para cerrar la brecha de valor entre los
creadores y los desarrolladores de IA; (4)
el panorama de gobernanza fragmentado requiere gobernanza intersectorial; (5) sin reforma oportuna, riesgo de
inseguridad jurídica, concentración del mercado y homogeneización cultural.
Finalmente, el
estudio propone una "Prueba de Rendición de Cuentas de Tres Pilares" para
evaluar opciones políticas, con tres criterios: rendición de cuentas epistémica (transparencia); rendición de cuentas normativa (asignación
justa de derechos e ingresos); y rendición de cuentas sistémica
(supervisión institucional efectiva). Y aventura tres escenarios futuros: optimista (reglas armonizadas), intermedio (litigios) o regresivo
(erosión creativa).
El Abstract y el Resumen Ejecutivo han sido traducidos
del inglés al castellano por el suscrito con el auxilio del aplicativo Google
Translator; el enlace al texto íntegro y original de 175 págs.; se encuentra en:
https://www.europeanrights.eu/public/atti/Studio_del_PE_su_Generative-AI-and-copyright.pdf
A fin de acceder a normas similares y estándares europeos, las empresas, organizaciones públicas y privadas interesadas en asesorías, consultorías, capacitaciones, estudios, evaluaciones, auditorías sobre el tema, sírvanse comunicar al correo electrónico:cferreyros@ferreyros-ferreyros.com
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IA GENERATIVA Y DERECHOS DE AUTOR. Entrenamiento, Creación y Regulación.
Abstract
Este estudio examina cómo la IA generativa desafía los principios
fundamentales de la legislación sobre derechos de autor de la UE. Destaca el
desajuste legal entre las prácticas de entrenamiento de la IA y las excepciones
actuales en materia de minería de textos y datos, así como la incertidumbre
sobre el estado del contenido generado por IA. Estos avances plantean riesgos
estructurales para el futuro de la creatividad en Europa, cuyo rico y diverso patrimonio
cultural depende de la protección continua y la remuneración justa de los
autores. El informe exige normas claras sobre las distinciones entre insumos y
productos, mecanismos armonizados de exclusión voluntaria, obligaciones de
transparencia y modelos de licencia equitativos. Para equilibrar la innovación y
los derechos de los autores, se espera que el Parlamento Europeo lidere
reformas que reflejen las realidades cambiantes de la creatividad, la autoría y
la expresión generada por máquinas. Este estudio fue encargado por el
Departamento de Política de Justicia, Libertades Civiles y Asuntos
Institucionales del Parlamento Europeo a petición de la Comisión de Asuntos
Jurídicos.
RESUMEN EJECUTIVO
La integración de los sistemas de Inteligencia Artificial Generativa
(GenAI) en los flujos de trabajo creativos está transformando la forma en que los
contenidos son procesados, distribuidos y accedidos en toda la Unión Europea.
Estos modelos computacionales de propósito general y a gran escala habilitan
nuevas formas de automatización y de síntesis, pero su implementación también
altera el equilibrio establecido de derechos y responsabilidades dentro del
marco de los derechos de autor. Si bien la innovación no es nada nuevo en la
legislación sobre derechos de autor, la IA generativa presenta una prueba sin
precedentes de escala, opacidad e impacto económico.
Este estudio identifica cinco hallazgos clave:
(1) La actual excepción de minería de texto y datos (TDM) de la UE no fue
diseñada para dar cabida a la naturaleza expresiva y sintética del
entrenamiento de la IA generativa, y su aplicación a dichos sistemas corre el
riesgo de distorsionar el propósito y los límites de las excepciones de
derechos de autor de la UE.
(2) Los productos generados íntegramente por máquinas deben permanecer
desprotegidos; las obras asistidas por IA requieren criterios de protección
armonizados.
(3) Un sistema de remuneración legal es esencial para cerrar la creciente
brecha de valor entre los creadores y los desarrolladores de IA.
(4) El panorama de gobernanza fragmentado subraya la necesidad de
respuestas institucionales más coherentes e intersectoriales.
(5) Sin una reforma oportuna, la UE corre el riesgo de inseguridad
jurídica, concentración del mercado y homogeneización cultural.
El principal desafío hoy en día no es la innovación tecnológica, sino la
reinterpretación instrumental de los principios legales que socavan su
coherencia. La respuesta adecuada no es hacer que la ley de derechos de autor
se ajuste a la IA, sino garantizar que el desarrollo de la IA respete los
principios legales y políticos básicos de los derechos de autor de la UE,
incluida la autoría, la originalidad y la remuneración justa.
En este contexto, este estudio - encargado por la Comisión de Asuntos
Jurídicos del Parlamento Europeo (JURI) - examina las implicaciones de los
sistemas de IA generativa para la ley de derechos de autor de la UE[1] y propone opciones
políticas para garantizar la equidad, la transparencia y la claridad legal
frente al rápido cambio tecnológico.
Datos de derechos de autor y Entrenamiento: Vacíos
Legales y Soluciones alternativas de la Industria.
Un enfoque central de este estudio es el uso del contenido protegido por los
derechos de autor como datos de entrenamiento para sistemas de IA generativa.
El artículo 4 de la Directiva sobre Derechos de Autor en el Mercado Único Digital
(CDSM) establece una excepción de minería de texto y datos (TDM) que permite el
uso de dicho contenido a menos que el titular de los derechos haya optado por
no hacerlo
Sin embargo, el mecanismo para reservar derechos carece de un estándar
armonizado y legible por máquina y presenta importantes desafíos de
escalabilidad. Ningún protocolo de etiquetado actual puede rastrear duplicados
de forma fiable ni responder a las técnicas de extracción en evolución, lo que
socava una implementación efectiva. En este contexto, el estudio considera si
restablecer la autorización previa para el entrenamiento de la IA generativa
puede ofrecer un marco más sostenible y ejecutable. Los principales
desarrolladores ya están avanzando hacia acuerdos de licencia directa con
editores, bancos de imágenes y otros titulares de derechos, lo que refleja un
creciente reconocimiento de las limitaciones de la excepción actual. Estos
avances plantean importantes cuestiones sobre la seguridad jurídica, la equidad
y la transparencia.
Resultados generados por IA: Autoría,
Protección e Incertidumbre jurídica.
Los resultados de los modelos generativos de IA desafían las nociones
tradicionales de autoría y originalidad[2]. Según la legislación de
la UE, las obras generadas íntegramente por máquinas sin intervención humana no
benefician de la protección de los derechos de autor. Sin embargo, muchos
resultados emergen del uso iterativo de herramientas algorítmicas por humanos,
lo que plantea interrogantes sobre los límites de la autoría. Los Estados
miembros difieren en cómo interpretan dicha autoría híbrida, lo que genera
inseguridad jurídica y fragmentación en el mercado interior.
El estudio argumenta que se necesita urgentemente de claridad. El contenido
generado íntegramente por máquinas debería permanecer en el dominio público,
mientras que los criterios para proteger las obras asistidas por IA deben
codificarse en la legislación de la UE. No se recomienda la introducción de
nuevos derechos sui generis para el
contenido generado por máquinas, ya que corre el riesgo de socavar la
coherencia del sistema de derechos de autor. Además de la incertidumbre legal
en torno a la autoría híbrida, los resultados generados por IA a partir del
procesamiento automatizado plantean importantes desafíos económicos: introducen
riesgos de desplazamiento del mercado, socavan las estructuras tradicionales de
licencias y corren el riesgo de concentrar el valor en manos de unas pocas
plataformas dominantes, desestabilizando así los incentivos para los creadores
profesionales. Además, el estudio advierte que la protección de los derechos
morales (atribución e integridad) está fragmentada entre los Estados miembros;
sin una alineación mínima con la UE, los autores pueden recurrir a la búsqueda
del foro más conveniente para detener las distorsiones de la reputación en los
resultados de IA. El estudio también identifica dos riesgos estructurales: la
erosión de las condiciones de negociación justas para los autores y el
desplazamiento de la creatividad humana a través de la saturación automatizada
de contenido. Ambos representan fallas del mercado que deben abordarse para
preservar una economía creativa diversa y sostenible.
Remuneración Justa: Abordar la Brecha de Valor.
Una preocupación política clave es la ausencia de algún mecanismo que
garantice que los creadores sean remunerados cuando sus obras se utilizan para
entrenar modelos de IA. Tal como están las cosas, los beneficios económicos
generados por el entrenamiento de IA no están acompañados actualmente por
mecanismos claros para compensar a los titulares de derechos. Esto socava la
estructura de incentivos en la que se basa el derecho de autor.
El estudio explora posibles respuestas, incluyendo el establecimiento de un
esquema de remuneración legal. Dicho esquema podría tomar la forma de una
licencia colectiva o impuesto sobre los resultados de IA, administrados por
organizaciones de gestión colectiva y basados en datos de uso transparentes y
auditables. Sin embargo, dicha solución requeriría fuertes salvaguardas,
incluyendo obligaciones de divulgación exigibles y supervisión pública.
Paralelamente, el estudio también considera si ciertas formas de resultados
generados por IA, particularmente cuando desplazan contenido creado por
humanos, podrían justificar esquemas de remuneración vinculados a los
resultados como un medio para preservar condiciones de mercado justas.
Gobernanza y Aplicación: Responsabilidades Fragmentadas
El panorama institucional de los derechos de autor y la IA está actualmente
fragmentado. La responsabilidad se comparte entre los tribunales y las autoridades
nacionales, las organizaciones de gestión colectiva (OGC), el Parlamento
Europeo (PE), la Comisión Europea, la Oficina de Propiedad Intelectual de la
Unión Europea (EUIPO) y la Oficina de IA. Esta difusión de competencias
contribuye a una aplicación lenta, lagunas jurisdiccionales e incertidumbre
regulatoria.
A fin de abordar las deficiencias de coordinación inmediatas, el estudio
recomienda que el Comité JURI establezca un Grupo de trabajo específico sobre
IA y derechos de autor para garantizar el seguimiento político y el diálogo
estructurado entre comisiones. Paralelamente, se podría convocar un Grupo de
expertos de alto nivel (GEAN) por un período de seis meses de duración para
elaborar normas técnicas ejecutables y prototipos piloto de remuneración,
incluida la evaluación de si una etiqueta de exclusión provisional legible por
máquina es una solución viable. En conjunto, estos dos mecanismos ofrecerían
una doble vía de aportaciones de expertos y supervisión parlamentaria,
allanando el camino hacia un marco institucional más sólido.
Para una gobernanza a largo plazo, el estudio propone crear una Unidad
especializada en IA y derechos de autor dentro de la Oficina de IA de la UE,
que opere en coordinación con la EUIPO, el Parlamento Europeo, la Comisión
Europea y las OGC. Esta unidad apoyaría las auditorías relacionadas con los
derechos de autor, la verificación del cumplimiento y la alineación de
políticas, lo que garantizaría la coherencia legal y minimizaría los costos
administrativos.
Un marco para la rendición de cuentas
El estudio propone una "Prueba de Rendición de Cuentas de Tres Pilares"
para evaluar las opciones políticas, con tres criterios: rendición de cuentas epistémica (transparencia sobre sí se usa
contenido con derechos de autor en el entrenamiento de IA y cómo se usa), rendición de cuentas normativa
(asignación justa de derechos e ingresos) y rendición de cuentas sistémica (supervisión institucional
efectiva).
El capítulo 4 mapea cada reforma contra estos criterios para verificar su
solidez legal y viabilidad práctica.
Perspectiva de políticas
El estudio describe una vía de reforma centrada en los derechos destinada a
fortalecer el control de la autoría y mejorar la claridad legal en el panorama cambiante
de la IA generativa. Entre las medidas propuestas se encuentra la recalibración
del Artículo 4 de la Directiva CDSM, explorando una transición hacia un sistema
predeterminado de autorización previa, respaldado por un registro de permisos
unificado y legible por máquina, potencialmente supervisado por la EUIPO.
Paralelamente, se esperaría que los desarrolladores de modelos de IA mantengan
registros de conjuntos de datos estandarizados e implementen herramientas de
trazabilidad (como marcas de agua o huellas dactilares), lo que permitirá una
auditoría de extremo a extremo del uso de contenido protegido. Para abordar la
brecha de valor, el estudio también propone un mecanismo de remuneración legal
que asignaría una parte justa del valor generado por la IA a los titulares de
derechos, con un cumplimiento monitoreado a través de auditorías de corpus
aleatorias realizadas por la Oficina de IA de la UE. Además, un marco de
derechos morales proporcionado tendría como objetivo proteger a los autores
contra el daño a la reputación. Una estructura de cumplimiento escalonada
garantizaría que los proyectos GPAI sin fines de lucro y de código abierto no
se vean indebidamente sobrecargados. Este alivio de "etiqueta amarilla"
(hasta ciertos umbrales de cómputo o ingresos) ayudaría a mantener la apertura
y la innovación más allá de los actores comerciales dominantes.
Dependiendo del nivel de acción regulatoria tomada por la UE, este estudio
describe tres escenarios estratégicos para el sector creativo para 2030. En el
resultado más favorable (Escenario optimista - Progreso guiado), reglas de
transparencia armonizadas, mecanismos de remuneración ejecutables y
participación activa de la UE en el desarrollo de modelos fomentan la seguridad
jurídica y una economía creativa próspera. Un escenario de término medio
(Intermedio - Statu quo litigioso)
surge de la implementación fragmentada o parcial, lo que lleva a ambigüedad
legal, aplicación desigual y estancamiento de los ingresos. En el peor
escenario (Regresivo - Erosión creativa), la inacción continua permite el uso
descontrolado de la IA, erosionando los derechos, socavando los ingresos de los
creadores y aplanando la diversidad cultural. Estos escenarios ilustran lo que
está en juego y por qué la intervención oportuna y coordinada es esencial.
Conclusión
Explorar una transición hacia un modelo estructurado basado en permisos
puede representar un paso necesario para restaurar la coherencia y la seguridad
jurídica dentro del marco de derechos de autor de la UE. Los sistemas de IA
generativa operan a una escala y una opacidad que la legislación de derechos de
autor de la UE nunca fue diseñada para abordar. Para defender los valores
fundamentales de los derechos de autor, la UE debería emprender reformas
específicas y proporcionadas que refuercen su arquitectura jurídica existente.
Un enfoque por fases podría respaldar esta evolución: primero, reforzando los
derechos existentes de los autores y deteniendo la erosión de los principios
fundamentales de los derechos de autor; y luego, introduciendo mecanismos
legales que promuevan la seguridad jurídica, la trazabilidad y una remuneración
justa sin imponer cargas transaccionales inviables.
Este estudio describe una ruta hacia dicha reforma, basada en la
transparencia, la proporcionalidad y la coherencia sistémica, para que Europa
pueda seguir siendo al mismo tiempo favorable a la innovación y protectora de
los creadores. Si bien habrá un desacuerdo razonable sobre la ruta regulatoria
óptima, las propuestas pretenden ofrecer una respuesta equilibrada que alinee
el desarrollo tecnológico con la sostenibilidad cultural y legal. Al
reintroducir un enfoque basado en permisos, garantizar una remuneración justa y
fortalecer la supervisión, la UE puede posicionarse como líder mundial en el
fomento de un régimen de IA y derechos de autor que sea responsable y
resiliente de cara al futuro.
[1] En sentido estricto "La legislación europea sobre derechos de
autor" es una expresión abreviada, ya que no existe un sistema unificado
de derechos de autor a nivel de la Unión Europea. Más bien, cada uno de los
veintisiete Estados miembros de la UE mantiene su propia legislación nacional
sobre derechos de autor. El papel de la UE ha sido principalmente armonizar
aspectos específicos de estas leyes nacionales a través de una serie de
directivas, lo que ha dado lugar a un marco jurídico parcialmente convergente
en toda la Unión.
[2] En aras de la legibilidad, este estudio
ocasionalmente utiliza expresiones como 'contenido generado por IA' o
'resultados generativos'. Estos deben entenderse como una abreviatura de
'resultados resultantes generados de procesos computacionales automatizados que
utilizan modelos de IA' y no implican autoría, intencionalidad o agencia.
