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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Generative AI and Copyright
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.
