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Los principios globales de la IA han llegado

Estos principios globales de la IA cubren aspectos relacionados con la propiedad intelectual, la transparencia, la calidad y la integridad!

Los desarrolladores y reguladores de la Inteligencia Artificial (IA) tienen una oportunidad única de establecer un marco ético de IA para poder impulsar los principios globales de la IA, teniendo en cuenta  la innovación, crear nuevas oportunidades de negocio, garantizando al mismo tiempo el desarrollo de manera responsable y sostenible.

 

Estos son los principios globales de la IA

 

Las distintas organizaciones aceptan completamente las oportunidades que la IA traerá al sector y solicitan el desarrollo y la implementación responsable de sistemas y aplicaciones de IA. Incluso, hay que acotar que las organizaciones creen que estas nuevas herramientas facilitarán avances innovadores cuando se desarrollen de acuerdo con principios y leyes establecidas que protejan la propiedad intelectual (PI) de los editores, las marcas valiosas, así como también las relaciones confiables con los consumidores y las inversiones. La apropiación indiscriminada de la propiedad intelectual por parte de sistemas de Inteligencia Artificial no es ética y constituye una infracción de los derechos protegidos.

 

Las organizaciones invierten una cantidad considerable de tiempo y recursos en la creación de contenido de alta calidad que mantenga a sus comunidades no solo informadas, sino también  entretenidas y comprometidas. Estos principios tienen como objetivo poder garantizar su capacidad continua para innovar, crear y difundir dicho contenido, al tiempo que facilitan el desarrollo responsable de sistemas de IA verdaderamente confiables.

 

Primero que nada, se debe mencionar a la propiedad intelectual

 

  1. Los desarrolladores, así como operadores e implementadores de sistemas de Inteligencia Artificial deben respetar los derechos de propiedad intelectual, que protegen las inversiones de los titulares de derechos en contenido original. Cabe acotar que estos incluyen todos los derechos de autor, aplicables, derechos auxiliares y así mismo, otras protecciones legales, así como también restricciones o limitaciones contractuales impuestas por los titulares de derechos sobre el acceso y uso de su contenido.
  2. Los editores tienen derecho a negociar y recibir una remuneración apropiada por el uso de su propiedad intelectual. Otro de los principios realmente interesantes es que los desarrolladores, operadores e implementadores de sistemas de IA no deben rastrear, ingerir ni tampoco usar los contenidos creativos patentados de las organizaciones sin autorización expresa. Los desarrolladores deben solicitar autorización expresa para usar la propiedad intelectual para otros fines, como la inclusión en LLM. Es vital mencionar que estos acuerdos también deberían tener en cuenta los daños que los sistemas de IA puedan causar o, incluso, que ya hayan causado no solo a los creadores, sino también a propietarios y al público.
  3. Los derechos de autor y los derechos auxiliares protegen a los creadores y propietarios de contenidos del uso sin licencia de su contenido. El uso de obras protegidas en sistemas de Inteligencia Artificial está sujeto al cumplimiento de las leyes pertinentes en materia de derechos de autor, derechos auxiliares y permisos dentro de los protocolos. Por lo que para poder garantizar que el acceso al contenido para su uso en sistemas de IA sea legal, es vital que los titulares de derechos puedan hacer valer sus derechos de manera efectiva y (cuando corresponda), exigir atribución y también remuneración.
  4. Tienen que reconocerse los mercados existentes para la concesión de licencias de contenidos a creadores y a titulares de derechos. Hay que mencionar que valorar los intereses legítimos de propiedad intelectual de los editores no tiene por qué reprimir la innovación en IA porque ya existen marcos que permiten su uso evidentemente, a cambio de un pago, incluso mediante licencias.

 

derechos de autor IA
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Por otra parte, nos encontramos con la transparencia

 

  1. Los sistemas de IA deberían brindar transparencia granular a los creadores, titulares de derechos y también a usuarios. Es esencial que se establezcan regulaciones estrictas para exigir a los desarrolladores de sistemas de Inteligencia Artificial que mantengan registros definidos de las obras de los editores y los metadatos asociados, junto con la base legal sobre la cual se accedió a ellos, y así mismo, que pongan esta información a disposición de los editores en la medida necesaria.Ahora bien, la falta de mantenimiento de registros detallados debería dar lugar a una presunción de uso de los datos en cuestión. Cuando se utilizan conjuntos de datos o aplicaciones desarrolladas por terceros sin fines de lucro, de investigación o incluso, educativos para impulsar sistemas comerciales de Inteligencia Artificial, esto tiene que  darse a conocer de forma clara para que los editores tengan la capacidad de poder  hacer valer sus derechos. Por su parte, cuando los desarrolladores usen herramientas de IA como componente del proceso de generación de conocimiento a partir del conocimiento, debe haber transparencia en la aplicación de estas herramientas, incluyendo  mecanismos claros y apropiados de rendición de cuentas y procedencia, así como también una atribución clara, cuando corresponda, de conformidad con los términos y condiciones de los editores del contenido original, entre otros aspectos.

 

Metadatos
Metadatos

 

Responsabilidad otro punto vital

 

  1. Los proveedores y los implementadores de sistemas de Inteligencia Artificial deben cooperar para garantizar la responsabilidad por los resultados del sistema. Quienes implementen sistemas de IA que proporcionen contenido informativo o científico deben proporcionar toda la información esencial y relevante para poder garantizar la rendición de cuentas y no tienen que  estar protegidos de la responsabilidad por sus resultados, incluso mediante regímenes de responsabilidad limitada y puertos seguros.

 

No se debe pasar por alto la calidad e integridad

 

  1. Garantizar la calidad y la integridad es esencial para generar confianza en la aplicación de herramientas y servicios de IA. Estos valores deben estar en el centro del ciclo de vida de la Inteligencia Artificial, desde el diseño y la construcción de algoritmos hasta incluso, los insumos usados para entrenar herramientas y servicios de IA y los utilizados en la aplicación práctica de la IA.

 

Otro principio es la justicia

 

  1. Los sistemas de IA deben diseñarse, entrenarse, así como también implementarse y utilizarse de forma que cumplan con la ley, incluidas las leyes y principios de competencia. También se debe exigir a los desarrolladores e implementadores que garanticen que los modelos de IA no se utilicen con fines anticompetitivos.

 

En cuanto a la seguridad

 

  1. Los sistemas de IA deberían ser fiables. Los sistemas y modelos de Inteligencia Artificial deben diseñarse para promover fuentes de información confiables y así mismo, producidas de acuerdo con los mismos estándares profesionales que se aplican a los editores y las empresas de medios. Por su parte, los desarrolladores e implementadores de IA deben hacer todo lo posible para poder garantizar que el contenido generado por IA sea preciso, al mismo tiempo que correcto y completo.
  1. Los sistemas de IA deben ser seguros y abordar los riesgos de privacidad. La recopilación y el uso de datos personales en el diseño, la capacitación y el uso de sistemas de IA deben ser legales y divulgarse completamente a los usuarios de una manera fácilmente comprensible.

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Por diseño

 

  1. Estos principios deben incorporarse por diseño en todos los sistemas de IA. Deben ser elementos significativos del diseño y no considerarse como una ocurrencia tardía o una preocupación menor que deba abordarse cuando sea conveniente o cuando un tercero presente un reclamo.

 

Desarrollo sostenible

 

  1. La naturaleza multifacética de los sistemas de IA los posiciona idealmente para abordar áreas de preocupación global. La financiación a largo plazo y otros incentivos para los proveedores de datos de entrada de alta calidad tienen la capacidad de ayudar a alinear los sistemas con los objetivos sociales y extraer el conocimiento más importante, actualizado y viable.

 

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