Ai aumenta la creatividad éticamente, sin copiar artistas

Desde que la IA generativa irrumpió en la escena, una de las aplicaciones más atractivas y fáciles de usar han sido los generadores de texto a medios de IA. Estas herramientas han cautivado a todos, desde profesionales de negocios hasta usuarios casuales, permitiéndoles crear desde imágenes hasta videos con solo un prompt de texto y un clic. Es una forma divertida y accesible de dar vida a las visiones.
Sin embargo, bajo la superficie de esta tecnología aparentemente inofensiva yace un problema complejo para los artistas.
El problema
Muchos generadores de medios de IA líderes, incluido el pionero DALL-E 2 de OpenAI, han entrenado sus modelos recopilando datos de internet. Esto incluye el uso de obras originales de artistas sin su permiso explícito. Esta práctica genera preocupaciones significativas, ya que permite la replicación de las obras de los artistas —que van desde fotografías y pinturas hasta poemas, libros y canciones— sin su consentimiento. Como resultado, los artistas pierden el control sobre la reproducción de su trabajo, la singularidad de su estilo creativo y los ingresos potenciales que las empresas de IA generan con estas replicaciones.
La relación entre las empresas de IA, estos modelos de IA y los artistas se ha vuelto extractiva, con artistas que sienten que el trabajo de su vida está siendo explotado para el beneficio corporativo. Muchos han expresado sus preocupaciones, pidiendo a las empresas de IA que consideren y compensen justamente a los artistas al desarrollar estos modelos.
Ed Newton-Rex, compositor y exinsider de la industria de la IA, fundó Fairly Trained en 2024. Esta organización sin fines de lucro tiene como objetivo certificar a las empresas de IA generativa por prácticas éticas en el uso de datos de entrenamiento. Newton-Rex dejó Stability AI, donde lideró el desarrollo de Stable Audio, debido a la postura de la compañía sobre el entrenamiento de modelos de IA utilizando obras de artistas sin licencias.
Durante una charla informal en South by Southwest (SXSW), Newton-Rex arrojó luz sobre el problema más amplio de los derechos de autor. Enfatizó que usar el trabajo de los artistas sin permiso no solo es injusto, sino que también intensifica la competencia en un mercado ya saturado, utilizando las propias ideas de los artistas en su contra. "En la IA generativa, tienes empresas con miles de millones de dólares, a menudo yendo en contra de los deseos de los creadores, y usándolos para crear competidores hiperescalables contra esos creativos," comentó.
En EE. UU., las empresas de IA pueden entrenar legalmente sus modelos con materiales protegidos por derechos de autor bajo la doctrina del Uso Justo, que permite el uso de obras existentes para crear algo nuevo. Con las leyes actuales que no favorecen explícitamente a los creadores, surge la pregunta: ¿Pueden los artistas y los sistemas de IA coexistir de manera que beneficie a ambos? La respuesta es sí, y la solución puede involucrar licencias.
Pasos que las empresas pueden tomar
Los generadores de texto a medios de IA ofrecen una accesibilidad innegable, permitiendo que cualquiera cree sin importar sus habilidades o recursos. Idealmente, estas herramientas deberían apoyar y enriquecer el ecosistema creativo, no reemplazarlo. Según Newton-Rex, el primer paso es sencillo: "Primero, no puedes robar cosas."
Algunas empresas ya están adoptando este enfoque. En 2023, Getty Images lanzó Generative AI by Getty Images, entrenado únicamente con su extensa biblioteca de imágenes de stock, asegurando ingresos continuos para aquellos cuyo trabajo fue utilizado. De manera similar, el modelo Firefly de Adobe, entrenado con imágenes de Adobe Stock, contenido con licencia abierta y contenido de dominio público, prioriza la seguridad comercial y compensa a los creadores cuyo trabajo contribuyó al conjunto de datos de entrenamiento.
Sin embargo, muchas empresas evitan este camino debido a desafíos como el costo y el tiempo requerido para acceder y crear un conjunto de datos limpio. Esto es particularmente problemático para las empresas de IA ansiosas por lanzar nuevos modelos y mantenerse competitivas en la carrera de la IA. "Te ralentiza, pero creo que claramente terminas en el mismo lugar, y lo haces sin violar la ley y sin poner a toda la industria creativa y al mundo de los creadores en tu contra, lo que creo que es otro gran error para las empresas de IA," señaló Newton-Rex.
Otra consideración importante es el caso de uso de estos modelos. Con la creación de contenido volviéndose más fácil, existe el riesgo de inundar las plataformas de medios con contenido generado por IA, como música, imágenes y videos. Newton-Rex advierte que esto podría diluir el interés y los ingresos de las obras originales.
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Klar, KI kann Bilder generieren, aber wo bleibt die echte Inspiration? Der Artikel spricht von Ethik, aber ich frage mich, ob diese Tools nicht einfach nur bestehende Stile neu mischen, anstatt wirklich Neues zu schaffen. Es fühlt sich manchmal an wie ein sehr ausgeklügelter Kopierer mit einem schicken Interface. 🤔
This AI text-to-media stuff is wild! I tried making a sci-fi movie poster with just a few words, and it looked legit. But I wonder, are artists cool with this not copying their style? 🤔
AI text-to-media tools sound like a game-changer for creativity! I’m curious how they ensure no artist’s work is copied—ethics in AI is tricky but super important. 😊
This AI art stuff is wild! I tried making a sci-fi cityscape with a text prompt, and it was like magic—unique visuals, no artist rip-offs. But I wonder, will it make human artists obsolete or just spark new creative vibes? 🤔

Desde que la IA generativa irrumpió en la escena, una de las aplicaciones más atractivas y fáciles de usar han sido los generadores de texto a medios de IA. Estas herramientas han cautivado a todos, desde profesionales de negocios hasta usuarios casuales, permitiéndoles crear desde imágenes hasta videos con solo un prompt de texto y un clic. Es una forma divertida y accesible de dar vida a las visiones.
Sin embargo, bajo la superficie de esta tecnología aparentemente inofensiva yace un problema complejo para los artistas.
El problema
Muchos generadores de medios de IA líderes, incluido el pionero DALL-E 2 de OpenAI, han entrenado sus modelos recopilando datos de internet. Esto incluye el uso de obras originales de artistas sin su permiso explícito. Esta práctica genera preocupaciones significativas, ya que permite la replicación de las obras de los artistas —que van desde fotografías y pinturas hasta poemas, libros y canciones— sin su consentimiento. Como resultado, los artistas pierden el control sobre la reproducción de su trabajo, la singularidad de su estilo creativo y los ingresos potenciales que las empresas de IA generan con estas replicaciones.
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Ed Newton-Rex, compositor y exinsider de la industria de la IA, fundó Fairly Trained en 2024. Esta organización sin fines de lucro tiene como objetivo certificar a las empresas de IA generativa por prácticas éticas en el uso de datos de entrenamiento. Newton-Rex dejó Stability AI, donde lideró el desarrollo de Stable Audio, debido a la postura de la compañía sobre el entrenamiento de modelos de IA utilizando obras de artistas sin licencias.
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