Colin Maltby, Director General de Maltby Capital (abogado inglés); Guillermo A. Grüning, Consultor de TheMindCo (abogado argentino y abogado extranjero registrado en Inglaterra); Cecilia Calello, Asociada de Maltby Capital (abogada argentina) / 11 de septiembre de 2024
I. Introducción
El impacto y la rápida evolución de la Inteligencia Artificial (“IA”) son innegables. La IA sigue contribuyendo significativamente a la innovación y la productividad en diversos sectores[i] como las finanzas[ii] , la sanidad[iii] , la energía[iv] , la educación[v], el transporte[vi] y las industrias creativas[vii] , entre otros[viii] .
La IA no sólo está reconfigurando industrias, sino que también pone a prueba los enfoques jurídicos tradicionales del derecho de propiedad intelectual, en el que los seres humanos (y no las máquinas) han sido el foco. Este artículo ofrece una visión comparativa de la situación pasada y presente tanto en Argentina como en el Reino Unido, destacando algunos de los retos que plantea la IA.
II. Contenidos generados por IA: ¿Una nueva criatura?
Aún no existe una definición aceptada de IA.[ix] El Instituto Alan Turing la define como “el diseño y estudio de máquinas capaces de realizar tareas que antes habrían requerido la capacidad cerebral humana (o de otros seres biológicos). La IA es un campo amplio que incorpora muchos aspectos diferentes de la inteligencia, como razonar, tomar decisiones, aprender de los errores, comunicarse, resolver problemas y moverse por el mundo físico“.[x] Por su parte, el aprendizaje automático (“machine learning”, ML) es una tecnología que permite a los ordenadores realizar tareas específicas de forma inteligente, aprendiendo sobre todo a partir de ejemplos.[xi] El ML utiliza elementos de cada uno de estos campos para procesar datos de forma que pueda detectar patrones y aprender de ellos, predecir actividades futuras o tomar decisiones.
Existen principalmente tres ramas clave del ML:[xii]
- Aprendizaje automático supervisado
- Aprendizaje no supervisado
- Aprendizaje por refuerzo
El aprendizaje profundo o deep learning, por su parte, emplea redes neuronales con múltiples capas -de ahí el término “profundo”- para modelar patrones intrincados dentro de los datos. [xiii] Estas redes tienen capas de entrada, ocultas y de salida, con funciones de activación que ayudan a aprender patrones complejos. [xiv] ChatGPT, financiado por Open AI, es un gran modelo lingüístico que utiliza el aprendizaje profundo. [xv] Por otro lado, el contenido generado por IA engloba una amplia gama de obras creadas por sistemas de IA, incluidos, entre otros, texto, imágenes, audio, vídeo y otros materiales digitales. Este contenido surge de algoritmos y modelos de datos, sin autoría humana directa.
III. Marco jurídico de los derechos de autor en Argentina y el Reino Unido
III. a. Evolución de los derechos de autor: Tradiciones del Common Law y del Civil Law.
El copyright, o derecho de autor, es el área del derecho de propiedad intelectual que regula los derechos que los creadores tienen sobre sus bienes creativos y los medios para explotar estos derechos con fines lucrativos. La historia del derecho de autor es bastante compleja, y existen diferencias fundamentales entre el derecho de autor del common law (tradición británica) y el “Droit D’Auteur” en francés, o “Derecho de Autor” del derecho civil (tradición argentina).
En Inglaterra, aunque es cierto que con la invención de la imprenta a finales del siglo XV comenzó a desarrollarse allí una forma de protección de los derechos de autor[xvi] no fue hasta el Estatuto de Ana (1710) cuando se concedió a todas las personas el derecho a reclamar la propiedad de los derechos de autor sobre una obra y a adquirir derechos por un plazo fijo[xvii] . El Estatuto de Ana fue el resultado de la necesidad de regular el comercio de libros y evitar el monopolio, haciendo hincapié en los derechos económicos y basándose en la idea de que fomentaría y promovería el progreso[xviii] . Fue el sucesor de la Ley de Derechos de Autor de 1911, sustituida en 1956 y que acabó evolucionando hasta convertirse en la Ley de Derechos de Autor, Diseños y Patentes (“CDPA”) en 1988.
El modelo del droit d’auteur del derecho civil, por el contrario, está imbuido de las exigencias de la Francia revolucionaria del siglo XVIII, que se centraba en el reconocimiento del derecho natural del autor sobre sus creaciones intelectuales, sobre la base de que es la expresión de la personalidad del autor[xix] . A diferencia de las teorías utilitaristas, las teorías de los derechos naturales justifican la protección de los derechos de autor sobre la base de que se trata de un derecho natural que surge cuando una obra refleja la personalidad de la persona que la ha creado: las leyes no crean el derecho, sino que simplemente reconocen su existencia[xx] .
En Argentina, la legislación específica se adoptó más tarde[xxi] : la ley N° 7.092 fue aprobada en 1910 y luego modificada en 1914 por la Ley N° 9.510. Ambas leyes fueron finalmente derogadas por el Régimen de Propiedad Intelectual (Ley N° 11.723 sobre Régimen Legal de la Propiedad Intelectual) del 30 de septiembre de 1933 (“Ley Argentina de Propiedad Intelectual”)[xxii] . Esta ley, en su versión modificada, establece la protección de toda producción científica, literaria, artística o didáctica independientemente del procedimiento de reproducción. Además, establece que “La protección del derecho de autor comprenderá la expresión de ideas, procedimientos, métodos de operación y conceptos matemáticos, pero no esas ideas, procedimientos, métodos y conceptos en sí mismos” [xxiii][xxiv] .
III. b. Definición y criterios de autoría y originalidad en el Reino Unido y Argentina
III. b. I. Reino Unido.
Según la CDPA, una obra debe ser original para poder acogerse a la protección de los derechos de autor. Según el enfoque tradicional del Reino Unido, conocido como la prueba de “habilidad y trabajo”, una obra puede ser protegida por derechos de autor sin el requisito de mérito o estilo “literario”: la originalidad depende de la habilidad personal, el juicio y el esfuerzo individual del autor para garantizar que no se copia de otras obras[xxv] , modificada por la sentencia del TJCE en el caso Infopaq[xxvi] . Una de las interpretaciones jurídicas más recientes de este concepto en el Reino Unido se recoge en el caso THJ c. Sheridan[xxvii] , “lo que se requiere es que el autor haya podido expresar su capacidad creativa en la producción de la obra tomando decisiones libres y creativas para imprimir su toque personal a la obra creada“[xxviii] . En relación con la autoría y la titularidad de los derechos de autor, la norma general es que el primer titular de los derechos de autor es la persona que crea la obra o, en el caso de obras generadas por ordenador, es decir, obras generadas por ordenador en circunstancias tales que no hay autor humano de la obra (“Computer Generated Work” or “CGW”)[xxix] , la persona que toma las medidas necesarias para la creación de la obra. [xxx]
Ahora bien, cabe preguntarse cómo se aplica el criterio de originalidad a las obras en las que no interviene un autor humano.[xxxi] En el caso Nova Productions[xxxii] , anterior a Infopaq, el tribunal no abordó explícitamente cuestiones de originalidad o el nivel de habilidad y esfuerzo implicados, pero sostuvo que los jugadores de un juego no eran autores de ninguna obra artística contenida en él, aunque la apariencia de una pantalla concreta dependiera en cierta medida de la forma en que se jugara. [xxxiii]
III. b. II. Argentina.
Si bien la Ley de Propiedad Intelectual argentina no proporciona una definición específica de “obra” ni esboza los criterios exactos para la protección de las obras, el artículo 1 aclara que la ley de propiedad intelectual salvaguarda la expresión del autor. Juristas y fallos judiciales han establecido los requisitos para que una obra sea susceptible de protección, entre los que se encuentra el requisito de originalidad: la obra debe mostrar cierto grado de creatividad, resultado del intelecto humano que permita distinguir en ella el sello personal del autor: “La originalidad es un requisito indispensable para que una obra intelectual merezca la protección de la ley, es la esencia de la propiedad intelectual y constituye su base misma. La obra de cualquier género debe ser el resultado de una elaboración del intelecto y su originalidad radica en contener ese elemento creativo que constituye la esencia para hacerla protegible“[xxxiv] .
En general, se admite que la obra merecedora de protección es “toda expresión personal perceptible, original y novedosa de la inteligencia, resultado de la actividad del espíritu, que tenga individualidad, que sea completa y unitaria, que represente o signifique algo que sea una creación integral“[xxxv] .
En cuanto a la autoría y titularidad, la Ley de Propiedad Intelectual argentina establece en su artículo 4 que el titular de una obra es “a) El autor de la obra, b) Sus herederos o causahabientes; c) Quienes, con autorización del autor, traduzcan, refundan, adapten, modifiquen o transporten la obra intelectual nueva resultante, o d) Las personas físicas o jurídicas cuyos empleados contratados para desarrollar un programa de ordenador hayan producido un programa de ordenador en el ejercicio de sus funciones laborales, salvo estipulación en contrario”. Sin embargo, no define quién es el autor de la obra. De nuevo, el concepto de “autor” ha sido definido por la jurisprudencia y la doctrina y, tradicionalmente, el concepto de “Autor” se ha asociado a la persona humana.[xxxvi]
IV. Protección de contenidos generados por IA en el Reino Unido y Argentina
IV. a. Subsistencia.
Con el desarrollo de la IA, las máquinas están empezando a crear obras verdaderamente creativas que, en algunos casos, son incluso difíciles de distinguir de las creadas por humanos. Esto ha provocado un debate universal en torno a si los derechos de autor deben subsistir en una obra creada por IA y, en caso afirmativo, si la legislación moderna sobre derechos de autor es suficiente para proporcionar dicha protección[xxxvii] . El primer paso para evaluar las posibles respuestas es diferenciar aquellos casos en los que los sistemas de IA funcionan como herramientas del ser humano en el proceso creativo, de los escenarios en los que la IA es capaz de crear una obra de forma autónoma y sin intervención humana, y cuyo desarrollo ha evolucionado exponencialmente en los últimos años.
El primer caso no parece generar mucha controversia: de forma similar a lo que ocurre cuando un fotógrafo utiliza una cámara con un software inteligente para mejorar la calidad de la fotografía, el resultado del proceso creativo en una obra asistida por ordenador puede atribuirse al individuo que la utiliza, ya que “la asistencia de la máquina no descalifica al agente humano para ser considerado el autor“[xxxviii] . Como señala el Parlamento Europeo, “cuando la IA se utiliza únicamente como herramienta para ayudar a un autor en el proceso de creación, el marco actual de la PI sigue siendo aplicable“[xxxix].
Sin embargo, es el segundo caso el que presenta los retos más críticos para el régimen jurídico actual.
Tanto la legislación argentina como la británica estipulan que una obra debe poseer originalidad para poder acogerse a la protección de los derechos de autor. Por lo tanto, según las normas vigentes sobre originalidad en ambas jurisdicciones, una obra debe reflejar la personalidad del autor y llevar su toque personal para cumplir con el requisito de originalidad. Estas consideraciones parecen aludir a una persona humana natural, ya que es difícil encontrar rasgos de personalidad en las máquinas. Por este motivo, una de las opiniones es que estas obras “podrían no ser susceptibles de protección por derechos de autor”[xl] . Sin embargo, “no proporcionar protección de los derechos de autor podría tener un impacto negativo en el desarrollo de la Al y la innovación en este campo, ya que sin protección faltan incentivos para que los desarrolladores creen, utilicen y mejoren las capacidades de los sistemas de Al”. [xli]
La respuesta a este problema podría ser la aplicación de una definición de originalidad separada y adaptada a los contenidos generados por IA (“AIGC”). No hay necesidad de “reinventar la rueda”, como quien dice, ya que, por ejemplo, la prueba tradicional británica de “habilidad y trabajo” podría encontrar menos problemas que un enfoque centrado en la creatividad, ya que generalmente es más fácil estar de acuerdo en que una máquina puede “trabajar” que afirmar que una máquina tiene personalidad. [xlii]
Las disposiciones británicas sobre CGW también parecen ofrecer soluciones potenciales al requisito de originalidad. En relación con este tema, en el caso THJ c. Sheridan, el Tribunal declaró que los gráficos de riesgos y precios eran originales, aunque el grado de creatividad visual era bajo, por lo que el alcance de la protección conferida por los derechos de autor sobre los gráficos era correspondientemente estrecho[xliii] . Este caso muestra cómo, a la hora de analizar el cumplimiento del requisito de originalidad en las CGW, el Tribunal se refiere al “toque personal” de la persona por la que se llevaron a cabo las disposiciones necesarias para la creación de la obra. Sin embargo, no es seguro que este análisis pueda aplicarse a los AIGC, en los que la producción es el resultado de un conjunto aleatorio de algoritmos y no existe la posibilidad de atribuir las “decisiones creativas” a una persona humana.
IV. b. Autoría y propiedad.
Con el tiempo, la autoría ha evolucionado hasta convertirse en un concepto de doble naturaleza: es decir, tanto una manifestación del esfuerzo intelectual personal como un vehículo de explotación económica. Además de la subsistencia y la originalidad, otro requisito para que las obras estén protegidas por derechos de autor es que procedan de uno o varios autores.[xliv] Es necesario establecer un nexo entre el autor y una jurisdicción pertinente (es decir, signataria del Convenio de Berna) para que se conceda la protección de los derechos de autor, e identificar al propietario original de ese CGW.[xlv] Sin embargo, existe ciertamente una dificultad cuando se trata de determinar el propietario original de un derecho de autor relativo a contenidos generados por IA (AIGC). Este proceso puede haber tenido potencialmente una compleja red de interacciones con muchas partes interesadas diferentes, como un inversor/es, un organizador/es/desarrollador/es, un software de IA, un formador de IA y/o un usuario/es.[xlvi] Por lo tanto, es fundamental comprender el proceso de creación y las partes interesadas implicadas, así como el grado de aportación e influencia en el producto final:
IV. b. I. Enfoques para determinar la titularidad.
En ausencia de un concepto de AIGC como tal en cualquiera de las jurisdicciones en cuestión, pueden adoptarse algunas de las siguientes posturas.
En primer lugar, está el enfoque de proximidad, según el cual el individuo más estrechamente asociado a la salida debería ser el propietario original. Por ejemplo, en el caso de los large language models (or “LLMs”) el usuario o usuarios serían el individuo asociado más cercano al final de la cadena.
En segundo lugar, el concepto de “enfoque de inversión” que se relaciona con el “enfoque de gobierno corporativo” que prioriza incentivar la inversión en el desarrollo de la tecnología de IA.
En tercer lugar, está el enfoque de trabajo por encargo, que es potencialmente el más pragmático y predecible desde un punto de vista comercial, lo que significa que la entidad que encarga el trabajo generado por IA conserva la propiedad.
En cuarto lugar, dada la naturaleza compleja y polifacética del proceso por el que se crea la AIGC, un “enfoque colaborativo” podría requerir acuerdos y condiciones de licencia para evitar cualquier conflicto, garantizando que las contribuciones de todas las partes sean reconocidas y justamente compensadas.
Por último, el enfoque sui generis, implica la creación de una categoría única para las obras generadas por IA con normas específicas relativas a la autoría y la propiedad.[xlvii] Aunque viable, su aplicación puede requerir importantes cambios legislativos.[xlviii] Además de las disposiciones legales, cualquier preocupación sobre cuestiones de autoría o propiedad que pueda afectar de algún modo a las AIGC, puede resolverse mediante contratos, por ejemplo, cláusulas y condiciones, acuerdos de licencia y otros instrumentos. [xlix]
IV. b. II. Posibles problemas futuros.
Es importante señalar que, en el caso del Reino Unido, existe incertidumbre sobre si los AIGC entran firmemente dentro de la definición de CGW. El Gobierno británico ha reconocido esta incertidumbre y ha intentado abordarla a través de sus consultas sobre la IA y los derechos de autor en 2021 y 2022.[l] En última instancia, decidió no presentar cambios inmediatos en la legislación relativa a la autoría porque el uso de la IA está aún en sus inicios. [li]
La dinámica de los LLMs puede dar lugar a varios problemas potenciales, siempre que los AICG se consideren originales y se pueda identificar a un autor. La complejidad de los algoritmos o la opacidad de las técnicas de entrenamiento de los modelos de datos son algunos de los retos clave que pueden complicar algunas de las dificultades siguientes. Por ejemplo, los LLM como ChatGPT pueden producir resultados similares o idénticos para distintos usuarios, lo que puede dar lugar a conflictos sobre la propiedad.[lii] Por tanto, establecer un marco claro de propiedad es esencial para mitigar tales disputas y garantizar una distribución justa de los derechos.[liii] Además, la atribución errónea[liv] puede dar lugar a innumerables problemas legales y éticos.[lv] Asimismo, los sistemas de IA generativa que con frecuencia comprenden obras protegidas por derechos de autor de terceros[lvi] y, por lo tanto, el almacenamiento y, por ende, cualquier resultado procedente de ello puede contribuir a un amplio escenario de infracciones. [lvii]
V. Conclusión
Parece claro que la IA ha introducido profundos desafíos en los marcos tradicionales de los derechos de autor, incluyendo en lo que hace al régimen jurídico de la propiedad intelectual. Esto ha puesto de manifiesto la acuciante necesidad de soluciones legislativas eficaces y rápidas. Esto dará espacio para que los nuevos desarrollos de IA florezcan tanto en Argentina como en el Reino Unido a través de un marco claro y conciso de normas para inversores, desarrolladores y creadores de DPI.
VII. Referencias
[i] Un estudio reciente, encargado por el Gobierno del Reino Unido, publicado el 29 de marzo de 2023, mostró que hay más de 3.000 empresas innovadoras de IA en el Reino Unido, que generan más de 10.000 millones de libras en ingresos, emplean a más de 50.000 personas en funciones relacionadas con la IA, contribuyen con 3.700 millones de libras en Valor Añadido Bruto (VAB) y con una inversión privada asegurada de 18.800 millones de libras desde 2016. Véase https://www.gov.uk/government/publications/artificial-intelligence-sector-study-2022/artificial-intelligence-sector-study-2022-ministerial-foreword-and-executive-summary
[ii] Véase OCDE (2023), “Generative artificial intelligence in finance”, OECD Artificial Intelligence Papers, nº 9, OECD Publishing, París, https://doi.org/10.1787/ac7149cc-en; y Oliver Wayman (2023) “The AI Revolution in Banking” disponible en https://www.oliverwyman.com/content/dam/oliver-wyman/v2/publications/2022/sept/ai-revolution-in-banking-report.pdf.
[iii] Véase Organización Mundial de la Salud (2021), “WHO issues first global report on Artificial Intelligence (AI) in health and six guiding principles for its design and use”, disponible en https://www.who.int/news/item/28-06-2021-who-issues-first-global-report-on-ai-in-health-and-six-guiding-principles-for-its-design-and-use.
[iv] Véase Foro Económico Mundial (2021), “Harnessing Artificial Intelligence to Accelerate the Energy Transition” disponible en https://www.weforum.org/publications/harnessing-artificial-intelligence-to-accelerate-the-energy-transition/ y Asociación Internacional de la Energía (2023) “Why AI and energy are the new power couple” disponible en https://www.iea.org/commentaries/why-ai-and-energy-are-the-new-power-couple.
[v] Véase UNESCO (2023) “Artificial intelligence in education”, disponible en https://www.unesco.org/en/digital-education/artificial-intelligence.
[vi] Véase Servicio de Investigación del Parlamento Europeo (2019) “Inteligencia artificial en el transporte. Current and future developments, opportunities and challenges” disponible en https://www.europarl.europa.eu/RegData/etudes/BRIE/2019/635609/EPRS_BRI(2019)635609_EN.pdf
[vii] Véase Creative Industries Policy and Evidence Centre (2023) “AI and the Creative Industries: The art in the artificial” disponible en https://pec.ac.uk/research_report_entr/ai-and-the-creative-industries-the-art-in-the-artificial/#:%7E:text=Recent%20breakthroughs%20in%20AI%20could,directly%20analysed%20using%20machine%20learning; Comisión Europea (2022) “Study on Opportunities and Challenges of Artificial Intelligence (AI) Technologies for the Cultural and Creative Sectors” disponible en https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/library/study-opportunities-and-challenges-artificial-intelligence-ai-technologies-cultural-and-creative; y Foro Económico Mundial (2024) “How is AI impacting and shaping the creative industries?” disponible en https://www.weforum.org/agenda/2024/02/ai-creative-industries-davos/.
[viii] En 2022, el Gobierno británico informó de que alrededor del 15% de todas las empresas (432.000 compañías) habían adoptado al menos una tecnología de IA. Véase https://www.gov.uk/government/publications/ai-activity-in-uk-businesses/ai-activity-in-uk-businesses-executive-summary
[ix] Cabe señalar que, en el contexto del aprendizaje automático y la IA, un robot suele referirse a la forma encarnada de la IA; los robots son agentes físicos que actúan en el mundo real. Desde el punto de vista histórico, la IA hunde sus raíces en el siglo XVIII. En 1763, Thomas Bayes estableció un teorema matemático sobre la probabilidad -que pasó a conocerse como Teorema de Bayes- que sigue siendo un concepto central en algunos enfoques modernos del aprendizaje automático. Además, Augusta Ada Byron, más conocida como Ada Lovelace, también fue una figura relevante dentro de este campo que identificó los límites de lo que pueden hacer los ordenadores, entre otras muchas contribuciones, en un comentario posterior destacado en uno de los artículos más famosos de Alan Turing como “La objeción de Lady Lovelace”. Más cerca de nuestra era, el trabajo de Turing es ampliamente reconocido por sentar las bases del campo de la IA como tal. Esgrimió y desarrolló lo que se conoce como el Test de Turing, una prueba para determinar si una máquina es capaz de mostrar un comportamiento inteligente equivalente al de un ser humano. También merecen mención científicos como John McCarthy (EE.UU.). Por otro lado, por parte de Argentina, en 1965 se creó en la Facultad de Ingeniería el Grupo de Estudios de Inteligencia Artificial (GEIA), dirigido por Horacio Reggino. Dadas las dificultades enfrentadas durante la dictadura de Onganía en esa época, este grupo de trabajo fue desmantelado. Ver enlace: https://www.argentina.gob.ar/sites/default/files/manual_-_inteligencia_artificial.pdf En general, las instituciones de investigación científica argentinas, como el CONICET y la Academia Nacional de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales, se alinean estrechamente con instituciones británicas como el Alan Turing Institute y la Royal Society en sus definiciones de IA. Sin embargo, cabe señalar que las instituciones argentinas no alcanzan la exhaustividad de sus homólogas británicas. Como referencia, véanse publicaciones de instituciones argentinas como las siguientes: https://www.ancefn.org.ar/user/FILES/PUBLICACIONES/Desmitificando%20la%20Inteligencia%20Artificial.pdf
[x] El sitio web del Instituto Alan Turing contiene un glosario con 24 definiciones de términos clave de la ciencia de datos y la inteligencia artificial (IA), como sesgo algorítmico, gemelo digital, red neuronal y datos sintéticos. Instituto Alan Turing, Defining data science and AI, enlace: https://www.turing.ac.uk/news/data-science-and-ai-glossary
[xi] Aprendizaje automático: el poder y la promesa de los ordenadores que aprenden con el ejemplo, Publicado: Abril de 2017 DES4702
ISBN: 978-1-78252-259-1, enlace: https://royalsociety.org/~/media/policy/projects/machine-learning/publications/machine-learning-report.pdf (“El aprendizaje automático tiene elementos como la informática, la estadística y la ciencia de datos”)
[xii] Ibid.
[xiii] Los modelos generativos de IA, por su propia naturaleza, son enormes y consumen muchos recursos. La creación de estos modelos requiere terabytes de datos de alta calidad, meticulosamente procesados durante varias semanas utilizando clusters de computación de alto rendimiento basados en GPU. Estas tareas sólo están al alcance de unas pocas instituciones con los recursos y conocimientos necesarios. Además, el funcionamiento de estos modelos es intensivo desde el punto de vista computacional, por lo que suelen estar disponibles a través de interfaces de programación de aplicaciones (API). Esto permite a los desarrolladores integrar estos modelos en sus actuales ecosistemas de software sin necesidad de infraestructuras adicionales. Estos modelos generativos de IA, denominados acertadamente Foundation Models, son extraordinariamente versátiles. Pueden adaptarse a un sinfín de tareas específicas, lo que los distingue de la IA de propósito único por su capacidad para realizar una amplia gama de funciones. La IA generativa está de moda, Deloitte AI Institute. Enlace: https://www2.deloitte.com/content/dam/Deloitte/uk/Documents/consultancy/deloitte-uk-us-ai-institute-gen-ai-for-enterprises.pdf
[xiv] Dependiendo del enfoque del desarrollador de la herramienta de IA, los conjuntos de datos de entrenamiento pueden consistir en información libre y abierta (datos puros), datos protegidos (como obras protegidas por derechos de autor) o una mezcla de ambos. Consulte IBM, “AI, machine learning and deep learning: ¿Cuál es la diferencia?”. Enlace: https://admin02.prod.blogs.cis.ibm.net/blogs/systems/ai-machine-learning-and-deep-learning-whats-the-difference/
[xv]OpenAI lanzó ChatGPT en 2022, ganando rápidamente la atención mundial por su capacidad para sintetizar información y generar contenidos cautivadores y complejos. Los grandes modelos lingüísticos (LLM) como ChatGPT son, de hecho, tecnologías de aprendizaje profundo que utilizan métodos como la predicción del siguiente token para generar texto. Sin embargo, estos modelos no comprenden realmente el significado; de hecho, predicen la siguiente palabra de forma probabilística, lo que les ha valido el calificativo de “loros estocásticos” debido a su falta de comprensión genuina. Véase Large Language Models and Intelligence Analysis, Adam C y Richard Carter (The Centre for Emerging Technology and Security , The Alan Turing Institute). Enlace: https://cetas.turing.ac.uk/publications/large-language-models-and-intelligence-analysis
[xvi] Los miembros del comercio de libros obtienen una cédula real y se convierten en la Stationers’ Company. Tras varios estatutos reales, la Ley de Licencias de 1662 otorgó a la Stationers’ Company poderes para confiscar libros, establecer imprentas y publicar libros. Véase Jane C. Ginsburg, A Tale of Two Copyrights: Literary Property in Revolutionary France and America, 64 Tul. L. Rev. 991 (1990).
[xvii] El periodo de protección era de 14 años a partir de la primera publicación y podía prorrogarse otros 14 años si el propietario seguía vivo,
[xviii] De hecho, su título completo es “Ley para el fomento de la enseñanza, mediante la cesión de los ejemplares de libros impresos a los autores o compradores de dichos ejemplares, durante los periodos mencionados en la misma”.
[xix] “El autor está protegido como autor, en su condición de creador, porque un vínculo le une al objeto de su creación. En la tradición francesa, el Parlamento ha repudiado el concepto utilitario de proteger las obras de autor para estimular la actividad literaria y artística” H. Desbois, Le Droit d’Auteur en France, 3 ed 1978, en Jane C. Ginsburg, A Tale of Two Copyrights: Literary Property in Revolutionary France and America, 64 TUL. L. REV. 991 (1990), p. 992.
[xx] O’Callaghan, Catherine. (2022). Can output produced autonomously by ai systems enjoy copyright protection, and should it? an analysis of the current legal position and the search for the way forward. Cornell International Law Journal, 55(4), p. 315. Los derechos de autor del Derecho civil se consideran orientados al autor, en contraposición a los derechos de autor del Derecho anglosajón, que se consideran orientados a la sociedad, aunque con el paso del tiempo estas diferencias se han ido diluyendo.
[xxi] Todos los intentos constitucionales anteriores a 1853 contenían una referencia a la protección de los derechos o privilegios de los autores e inventores (ver Reglamento Provisorio de 1817, la Constitución de 1819, la Constitución de 1826, los decretos de Bernardino Rivadavia de 1823, entre otros). La Constitución de 1853 establecía en su artículo 17 que “Todo autor o inventor es dueño de su obra, invento o descubrimiento por el término que la ley le concede”. La última reforma constitucional incluyó en el artículo 75, inciso 19, el mandato del Congreso de “Dictar leyes que protejan la identidad y diversidad cultural, la libre creación y circulación de las obras de los autores, el patrimonio artístico y los espacios culturales y audiovisuales”.
[xxii] Por ejemplo, en 1994 el Gobierno aprobó mediante el decreto nº 165/1994 un marco jurídico para la protección de los programas informáticos y las bases de datos, con el objetivo de garantizar el respeto de los derechos de propiedad intelectual sobre las obras producidas en este ámbito.
[xxiii] En términos de regulación internacional, el primer tratado multilateral fue el Convenio de Berna para la Protección de las Obras Literarias y Artísticas, adoptado en 1886 y revisado en varias ocasiones, la última de ellas en 1979 (véase https://web.archive.org/web/20180523095521/http://www.wipo.int/treaties/en/text.jsp?file_id=283698). El Acuerdo sobre los Aspectos de los Derechos de Propiedad Intelectual relacionados con el Comercio (Acuerdo sobre los ADPIC), que entró en vigor en 1995, es hasta la fecha el acuerdo multilateral más completo sobre propiedad intelectual. El Acuerdo sobre los ADPIC se negoció al final de la Ronda Uruguay del Acuerdo General sobre Aranceles Aduaneros y Comercio (GATT), entre 1989 y 1990. Durante las negociaciones de la Ronda Uruguay, se reconoció que el Convenio de Berna ofrecía en general normas fundamentales suficientes para la protección de los derechos de autor. Como resultado, el Acuerdo sobre los ADPIC estipuló el cumplimiento de estas normas básicas al tiempo que aclaraba e introducía disposiciones específicas para mejorar la protección internacional de los derechos de autor.
[xxiv] Determina cuál es el objeto de protección, quiénes son los titulares de los derechos de autor, cuáles son los derechos conexos que el titular de la obra puede ejercer por sí mismo o por terceros, entre otros aspectos.
[xxv] Ascot Jockey Club Ltd contra Simons. [1968] 64 WWR 411.
[xxvi] Según la jurisprudencia de la UE anterior al Brexit, el enfoque para evaluar la originalidad consiste en exigir que una obra sea la “propia creación intelectual del autor” para que esté protegida por derechos de autor, tal como se establece en la sentencia del TJCE en el asunto Infopaq International A/S contra Danske Dagblades Forening (Asunto C-5/8) (“Infopaq”), relativo a la interpretación de la Directiva 2001/29/CE, relativa a la armonización de determinados aspectos de los derechos de autor. Este asunto se centraba en si la reproducción temporal de extractos de 11 palabras de artículos de prensa protegidos por derechos de autor por Infopaq, una empresa de seguimiento y análisis de medios de comunicación que se dedica a enviar a sus clientes por correo electrónico una selección de artículos resumidos de diarios daneses y otras publicaciones periódicas, constituía una infracción de los derechos de autor con arreglo a la legislación de la UE. El TJCE dictaminó que un extracto de 11 palabras de una obra protegida es una reproducción parcial en el sentido del artículo 2 de la Directiva 2001/29/CE, si las palabras reproducidas son la expresión de la creación intelectual del autor.
[xxvii] THJ Systems Limited & Anor v Daniel Sheridan & Anor [2023] EWCA Civ 1354
[xxviii] THJ Systems Limited & Anor v Daniel Sheridan & Anor [2023] EWCA Civ 1354, par. 16.
[xxix] Artículo 178, CDPA
Sección 11(1), CDPA), y sección 9(3), CPDA
[xxx] La CPDA también contempla excepciones a esta norma general aplicables a las obras literarias, dramáticas, musicales o artísticas o a las películas realizadas por un empleado en el ejercicio de su trabajo, cuando se considere que su empleador es el primer titular de los derechos de autor de la obra, salvo acuerdo en contrario (Sección 9(2), CPDA).
[xxxi] Algunos estudiosos sugieren que los Tribunales pueden simplemente tratar de identificar a un autor humano a efectos de originalidad incluso cuando se considera que una obra es un CGW, mientras que otros afirman que S9(3) actúa como una excepción a los requisitos de originalidad en la ley de derechos de autor. Véase Copinger y Skone James on Copyright, Sweet & Maxwell, 18ª ed, 2020 y Guadamuz, Andrés, ¿Sueñan los androides con derechos de autor eléctricos? Análisis comparativo de la originalidad en obras generadas por inteligencia artificial, 2 Intell. Prop. Q. (2017) (versión actualizada de junio de 2020).
[xxxii] Nova Productions Ltd contra Mazooma Games Ltd [2007] EWCA Civ 219. Este caso se refería a un litigio por infracción de derechos de autor en relación con el software de un videojuego. Nova Productions Ltd, la demandante, desarrolló un videojuego, y Mazooma Games Ltd, la demandada, creó un juego similar. Nova Productions alegó que Mazooma Games había copiado elementos de su juego, incluidos los gráficos y la mecánica de juego. El tribunal sostuvo que, aunque el juego de Mazooma tenía similitudes con el de Nova, las similitudes entre los dos juegos eran demasiado generales para constituir una parte sustancial del juego de Nova, y que la protección de los derechos de autor no se extiende a las reglas, la mecánica u otros aspectos no originales del juego, centrándose en la dicotomía idea-expresión de la legislación sobre derechos de autor.
[xxxiii][xxxiii] Además, en el caso THJ contra Sheridan, el tribunal examinó cuestiones de autoría relativas a “tablas de riesgos y precios” presentadas en pantallas gráficas[xxxiii] . Al igual que en el caso Nova Production’s, ante el Tribunal de Apelación no se discutió que, si los gráficos de riesgos y precios eran originales, entonces el creador del software, el Sr. Mitchell, era el autor de los mismos, ya que había diseñado la presentación eligiendo qué poner dónde, en qué orden, qué fuentes y colores utilizar, entre otras cosas. Estos dos casos sugieren que es probable que un tribunal considere que el autor de un CGW es el programador informático y no el usuario del programa.
[xxxiv] Cámara Nacional de Apelaciones en lo Civil, Sala D, 23/ 06/1976) ED 71-255. Véase también “(p)ara que una obra intelectual sea protegida, la originalidad o individualidad no requiere novedad temática, basta que exprese la propia personalidad del autor, que lleve la impronta de su personalidad”. Además, se ha dicho que “Para que exista originalidad en la obra, basta con que haya una aportación personal del espíritu, de carácter intelectual (…) que revele la huella de su personalidad (…).) Se trata, por tanto, de una cuestión de hecho, dejada a la apreciación judicial” Cámara Nacional de Apelaciones en lo Civil, Sala E 25/06/2004 (del voto del Sr. Juez Dupuis) “Santander de Santamaría, Cristina c/ López Gutiérrez, Benilde y otros”.
[xxxv] Cámara Nacional de Apelaciones en lo Civil, Sala H, 5/6/2015 “M., M. c/ S., D. A.; s/Daños y perjuicios” elDial.com – AA9199.
[xxxvi] Véase Eduardo M. Favier Dubois, Manual de Derecho Mercantil, Ed. La Ley, 2016, Capítulo 8 – Propiedad intelectual y empresa. Sección 3.3.
[xxxvii] Las conclusiones a estas preguntas obligan a los doctrinarios a volver a los debates teóricos sobre los fundamentos del derecho de autor y, en general, las distintas posturas reflejan las discrepancias al respecto. Los teóricos utilitaristas pueden presentar argumentos más sólidos para justificar la subsistencia del derecho de autor en el contexto del AIGC, mientras que los naturalistas pueden encontrarlo más difícil. Este artículo no pretende contribuir a estos debates, sino más bien analizar si dicha protección es posible con arreglo a las normas británicas y argentinas vigentes.
[xxxviii] Jacopo Ciani, Aprender de los monos: Authorship Issues Arising From Al Technology, en PROGRESS IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE 275, 276 (Moura et al. eds., 2019).
[xxxix] Resolución del Parlamento Europeo, de 20 de octubre de 2020, sobre los derechos de propiedad intelectual para el desarrollo de tecnologías de inteligencia artificial (2020/2015(INI)), apdo. 14.
[xl] Resolución del Parlamento Europeo, de 20 de octubre de 2020, sobre los derechos de propiedad intelectual para el desarrollo de tecnologías de inteligencia artificial (2020/2015(INI)), apdo. 15.
[xli] O’Callaghan, Catherine. (2022). Can output produced autonomously by ai systems enjoy copyright protection, and should it? an analysis of the current legal position and the search for the way forward. Cornell International Law Journal, 55(4), p. 340.
[xlii] No obstante, por ahora el enfoque aplicable en el Reino Unido sigue siendo el requisito de que la obra sea una creación intelectual propia del autor, al igual que en Argentina.
[xliii] “Es evidente que el grado de creatividad visual de las cartas R & P fue bajo. Pero eso no significa que no hubiera creatividad en absoluto. La consecuencia del bajo grado de creatividad es que el alcance de la protección conferida por el derecho de autor en los R & P Charts es correspondientemente estrecho, de modo que sólo una copia cercana infringiría” THJ Systems Limited & Anor v Daniel Sheridan & Anor [2023] EWCA Civ 1354, par. 27
[xliv] En Argentina existe una diferencia expresa entre autor y titular, diferenciando los derechos patrimoniales con los morales, propios de sus raíces continentales. Estos últimos son irrenunciables e inalienables, es decir, su autor no puede renunciar a ellos ni transferirlos a otra persona, a diferencia del derecho anglosajón. https://www.herbertsmithfreehills.com/insights/2023-05/the-ip-in-ai-does-copyright-protect-ai-generated-works
[xlv] En Argentina sucede algo peculiar, si bien nuestra normativa observa lo dispuesto por el Convenio de Berna, el artículo 63 de la Ley 11.723 establece: “La falta de registro producirá la suspensión de los derechos del autor hasta tanto se efectúe el mismo, los que serán recuperados en el acto mismo del registro, por el plazo y condiciones que correspondan, sin perjuicio de la validez de las reproducciones, ediciones, ejecuciones y cualquier otra publicación efectuada durante el tiempo en que la obra no estuvo registrada.”
[xlvi] En Argentina, el artículo 17 de la Constitución Nacional afirma que “Todo autor o inventor es propietario exclusivo de su obra, invento o descubrimiento por el término que la ley le concede.” La Ley 11.723, que regula la propiedad intelectual, utiliza el término “autor” para referirse específicamente a los seres humanos. Esto se apoya en el artículo 4, que identifica al “autor de la obra” y a “sus herederos o sucesores” como titulares de los derechos de propiedad intelectual, y en el artículo 5, que establece que “La propiedad intelectual sobre sus obras pertenece a los autores mientras vivan.” Estas referencias a los herederos y a la vida del autor indican claramente que el término “autor” sólo se aplica a los seres humanos.
[xlvii] En Argentina, donde la legislación sobre derechos de autor hace tradicionalmente hincapié en la autoría humana, un sistema sui generis exigiría una conciliación y modificación sustancial de estas directrices/principios. Por otra parte, en el Reino Unido, donde el marco jurídico es más flexible pero sigue arraigado en la creatividad humana, la introducción de derechos sui generis puede acomodarse más fácilmente, porque no hay ningún elemento moral desde el punto de vista de la autoría que lo impida. También es importante recordar que ambas jurisdicciones tendrían que considerar cómo se alinea este nuevo sistema con las obligaciones internacionales, en particular en virtud de los tratados internacionales a los que se han adherido, como el Convenio de Berna. Este delicado equilibrio pone de relieve la necesidad de un enfoque matizado que respete las tradiciones jurídicas locales y tenga en cuenta al mismo tiempo la naturaleza global de la tecnología de la IA. Incluso se ha considerado la posibilidad de crear figuras como la IA como autor en el mundo académico; véase el interesante documento que figura a continuación: Annemarie Bridy, Coding Creativity: Copyright and the Artificially Intelligent Author, 2012 STAN. TECH. L. REV. 5 http://stlr.stanford.edu/pdf/bridy-coding-creativity.pdf
[xlviii] El Reino Unido es una de las pocas jurisdicciones que incluyen disposiciones legales específicas en su legislación sobre derechos de autor que abordan la autoría de las obras generadas por ordenador. En particular, el plazo de protección de dichas obras se limita a 50 años a partir del final del año en que se realizó la obra, lo que contrasta con el plazo de 70 años post-mortem auctoris aplicable a las obras literarias o artísticas generadas por el ser humano.
[xlix] Las herramientas de IA generativa son nuevas y aún se están desarrollando las mejores prácticas y normas para los términos de los contratos comerciales. De hecho, la Oficina de Propiedad Intelectual del Reino Unido está preparando un código de prácticas sobre el acceso a materiales protegidos por derechos de autor, y quienes lo suscriban “pueden esperar que el titular de los derechos les ofrezca a cambio una licencia razonable”. Consulte The government’s code of practice on copyright and AI, Gobierno del Reino Unido. Enlace: https://www.gov.uk/guidance/the-governments-code-of-practice-on-copyright-and-ai Por ejemplo, OpenAI concede todos los derechos de propiedad al usuario, por favor consulte los T&Cs para ChatGPT, DALL-E, y otros servicios de OpenAI para particulares a partir del 14 de noviembre de 2023. A modo de referencia, véase: https://openai.com/policies/terms-of-use/ Del mismo modo, Gemini (Google) concede una licencia limitada no transferible, no exclusiva, mundial y libre de regalías para utilizar el software y el contenido derivado de su uso, véase: https://www.gemini.com/legal/user-agreement#section-general-use
[l] Taylor Wessing, Using and training generative AI tools – IP ownership and infringement issues, enlace: https://www.taylorwessing.com/en/interface/2023/ai—are-we-getting-the-balance-between-regulation-and-innovation-right/using-and-training-generative-ai-tools—ip-ownership-and-infringement-issues
[li] Ibid.
[lii] En ambas jurisdicciones han surgido preocupaciones en materia de protección de datos, por ejemplo en Argentina, véase: La Ley, Los retos legales de la inteligencia artificial en ChatGPT, Florencia Rosati y Mariana Lamarca Vidal, enlace: https://beccarvarela.com/wp-content/uploads/2023/05/retos-legales-chat-gpt_rosati_lamarca.pdf.
[liii] En sus Condiciones de uso publicadas el 14 de marzo de 2023, OpenAI ha tratado de abordar esta cuestión incluyendo una cláusula que establece: “Otros usuarios también pueden hacer preguntas similares y recibir la misma respuesta. Las respuestas solicitadas por otros usuarios y generadas para ellos no se consideran tu Contenido.” Esto sugiere que OpenAI reconoce los retos que plantean los resultados duplicados y las reclamaciones concurrentes de múltiples usuarios. Generative AI – the copyright issues, Simmons & Simmons, enlace: https://www.simmons-simmons.com/en/publications/clgxkqd5z000utrj8zuuc5cms/generative-ai-the-copyright-issues
[liv] La protección del consumidor en Argentina se rige principalmente por el Artículo 42 de la Constitución Nacional, el Código Civil y Comercial de la Nación (Artículos 1092-1122), y la Ley de Defensa del Consumidor Nº 24.240. Otras normas adicionales incluyen el Decreto Reglamentario Nº 1798/1994 y el Decreto Nº 274/2019 sobre Comercio Desleal y Competencia Desleal. Las resoluciones pertinentes de las autoridades nacionales, provinciales y municipales, junto con las Resoluciones del Mercosur incorporadas a la legislación argentina, también desempeñan un papel. En el Reino Unido, piezas normativas como la Consumer Protection from Unfair Trading Regulations 2008, la CDPA o la Data Protection Act (2018) pueden afectar este punto.
[lv] El Gobierno británico ha declarado lo siguiente en relación con la falsa atribución: “No creemos que la falsa atribución sea un problema sustancial en la actualidad. Ya existen disposiciones legales a las que se puede recurrir si las obras se atribuyen falsamente a personas. Por ejemplo, la Ley de Fraude de 2006 incluye disposiciones para sancionar a las personas que hagan declaraciones falsas con ánimo de lucro. Creemos que esto es suficiente para abordar cualquier problema actual o futuro relacionado con la falsa atribución y la IA. Pero agradeceríamos más opiniones sobre esta cuestión“. Enlace: https://www.gov.uk/government/consultations/artificial-intelligence-and-ip-copyright-and-patents/artificial-intelligence-and-intellectual-property-copyright-and-patents
[lvi] El Comité Digital y de Comunicaciones de la Cámara de los Lores del Reino Unido emitió un informe sobre los LLM y la IA generativa en febrero de 2024 (véase nuestra entrada de blog aquí), en el que pedía al Gobierno británico que apoyara a los titulares de derechos de autor, afirmando que el Gobierno “no puede quedarse de brazos cruzados” mientras los desarrolladores de LLM explotan las obras de los titulares de derechos. HOUSE OF LORDS, Large language models and generative AI, enlace: https://publications.parliament.uk/pa/ld5804/ldselect/ldcomm/54/54.pdf Recientemente han saltado a la palestra los problemas de protección de datos en torno a la formación de herramientas de IA generativa. El año pasado, el proveedor de imágenes de archivo Getty Images inició un procedimiento contra Stability AI Ltd., proveedor del popular generador de imágenes de IA Stable Diffusion, ante el Tribunal Superior inglés. Por su parte, Getty Images ha interpuesto una demanda ante los tribunales de Delaware contra Stability AI, Inc, la empresa matriz de Stability AI Ltd., y ha presentado una demanda contra Stability AI. También se han presentado demandas similares en los tribunales de California contra Midjourney, DeviantArt y GitHub. Enlace: https://www.cliffordchance.com/insights/resources/blogs/talking-tech/en/articles/2023/04/the-intellectual-property-and-data-protection-implications-of-tr.html
[lvii] En 2023, la Oficina del Comisario de Información del Reino Unido y las autoridades de protección de datos de Canadá, Australia, Hong Kong, México, Suiza, Noruega, Nueva Zelanda, Colombia, Jersey, Marruecos y Argentina han publicado una declaración conjunta sobre el raspado de datos y su impacto en la privacidad de los datos. Véase Joint statement on data scraping and the protection of privacy (24 de agosto de 2023), enlace: https://ico.org.uk/media/about-the-ico/documents/4026232/joint-statement-data-scraping-202308.pdf El incumplimiento de estas disposiciones puede acarrear repercusiones legales y sanciones por parte de la Agencia de Acceso a la Información Pública, el regulador argentino de protección de datos.
SOBAL 