En medio del entusiasmo por la revolución de la inteligencia artificial, ahora se está desarrollando un debate más sutil pero intrigante entre periodistas y ejecutivos de medios de todo el mundo: si los sistemas de inteligencia artificial están siendo entrenados para nuestro periodismo, ¿no deberíamos ser compensados por ese trabajo? Se podría llamar “¿La IA debe recibir noticias?” debate.
La solución propuesta que ahora está ganando terreno en los círculos políticos y de prensa se conoce como “licencia legal”, según la cual las empresas de IA estarían obligadas a pagar a los editores de noticias si se entrenan modelos de IA en sus artículos. La noción ya no es marginal y ha ganado fuerza en los últimos meses en varios círculos legislativos e industriales.
Entonces ¿por qué ahora? Casi todos los modelos de IA generativa se entrenan con cantidades masivas de contenido de la web, miles de millones de páginas de texto extraídas de Internet. Junto con los blogs y los artículos académicos, el periodismo desempeña un papel importante en esa combinación. Las noticias, las investigaciones, los análisis, básicamente, los resultados de los reporteros todos los días, se utilizan como parte de los datos de los que aprenden los modelos de IA para mejorar su capacidad para explicar conceptos y establecer conexiones.
Pero para las organizaciones de noticias, esa dinámica parece un poco unilateral.
Considere esto: un periodista puede trabajar durante semanas o meses reportando y recopilando información, realizando entrevistas, verificando hechos y escribiendo una historia. Un editor edita, un abogado examina y el proceso requiere mucho tiempo y recursos. Luego, un modelo de IA se entrena con ese trabajo y produce algo similar en cuestión de segundos. Y la organización de noticias que produjo el periodismo original no recibe ni un centavo.
Puede ver por qué los editores podrían sorprenderse.
Y este no es un ejercicio teórico, ya se está desarrollando en los tribunales. Uno de los casos más destacados es una demanda presentada por The New York Times contra OpenAI y Microsoft, alegando que los informes de la empresa se utilizaron para entrenar modelos de IA. Se perfila como uno de los casos de derechos de autor de más alto perfil en la era de la IA.
Los defensores de la propuesta de licencia señalan que ya hemos pasado por esto antes. El auge del streaming trastocó la industria de la música hasta que se instaló en un modelo en el que los servicios de streaming de música pagan regalías a los artistas y titulares de derechos cada vez que se reproduce una canción. Algunos defensores creen que la IA podría seguir un patrón similar, en el que las empresas pagarían a un sistema que dispersa los pagos a los editores cuyo contenido se utilizó para entrenar modelos.
Eso suena bien. Pero no es tan fácil.
El mayor desafío es determinar qué contenido realmente informó un modelo de IA. Con la música, es sencillo realizar un seguimiento de cuántas veces se reproduce una canción. Eso no funciona con el entrenamiento de IA. El problema es que los modelos de IA se entrenan en miles de millones de documentos a la vez, entretejiéndolos en patrones y probabilidades. Es difícil cuantificar el valor de un artículo para ese proceso de formación. Los investigadores académicos que se centran en la transparencia de la IA y los datos de entrenamiento han comenzado recientemente a explorar la cuestión.
Por otro lado, las empresas tecnológicas que desarrollan IA dicen que las nuevas reglas para los datos públicos obstaculizarían la innovación. Sostienen que los modelos de IA aprenden como aprenden los humanos, leyendo ampliamente y extrayendo información de una amplia gama de fuentes. En su opinión, Internet siempre ha funcionado como una biblioteca pública.
Pero esa comparación no les sienta bien a los críticos. Cuando un humano lee 10.000 artículos, no se convierten en un programa informático que pueda responder consultas de millones de personas en segundos. La IA lo hace. Y eso es lo que tiene asustadas a las organizaciones de noticias. Los gobiernos están empezando a darse cuenta. Algunos países ya han probado políticas para reequilibrar las empresas de tecnología y el periodismo.
El año pasado, Australia lanzó un plan para obligar a las empresas de tecnología a negociar pagos con los editores de noticias. Fue polarizante en ese momento, pero demostró que los gobiernos están dispuestos a intervenir si creen que el ecosistema de los medios está en riesgo. Y hay mucho en juego. La industria de las noticias ha tenido dificultades financieras durante años. Los ingresos por publicidad fluyeron hacia plataformas tecnológicas gigantes, los periódicos locales cerraron o se consolidaron y muchos medios todavía están probando modelos de suscripción.
Ahora la IA está aquí, y a algunos editores les preocupa que pueda desviar aún más lectores de sus sitios. Imagine un escenario: alguien le pide a un asistente de IA que resuma una noticia compleja. La IA responde con un resumen inteligente. Eso es conveniente, pero es posible que nunca hagan clic para acceder a la sala de redacción que produjo el informe original. De eso se trata realmente este argumento. Si las empresas de inteligencia artificial se benefician del periodismo, ¿deberían ayudar a pagarlo?
Algunas personas creen que la respuesta es simple. Otros creen que los pagos podrían sofocar la innovación o desencadenar batallas legales complicadas. Por ahora, el debate continúa. Los formuladores de políticas están explorando opciones, las organizaciones de noticias abogan por protecciones y las empresas de inteligencia artificial están navegando en un panorama legal cambiante.
Pero una cosa parece cada vez más clara: la era en la que las empresas de inteligencia artificial podían entrenarse en los archivos de noticias de Internet sin escrutinio probablemente esté llegando a su fin. Y sin importar cómo se desarrolle esta lucha, probablemente dará forma a la relación futura entre el periodismo y la inteligencia artificial en los años venideros.