La IA aprende de las noticias. Ahora los editores quieren cobrar.

En medio del entusiasmo por la revolución de la inteligencia artificial, se está desarrollando un debate más sutil pero intrigante entre periodistas y ejecutivos de medios de comunicación de todo el mundo: si los sistemas de IA se están entrenando para nuestro periodismo, ¿no deberíamos recibir una compensación por ese trabajo? Podríamos llamarlo el debate de "¿Debe la IA pagar por las noticias?".

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 para sus artículos. Esta idea ya no es marginal y ha cobrado fuerza en los últimos meses en diversos círculos legislativos y del sector.

¿Por qué ahora? Casi todos los modelos de IA generativa se entrenan con cantidades masivas de contenido web, miles de millones de páginas de texto extraídas de internet. Junto con blogs y artículos académicos, el periodismo desempeña un papel importante en esta combinación. Noticias, investigaciones, análisis, en definitiva, la producción diaria de los periodistas, se utilizan como parte de los datos que los modelos de IA aprenden para mejorar su capacidad de 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 informando y recopilando información, realizando entrevistas, verificando datos y escribiendo un artículo. Un editor edita, un abogado examina, y el proceso requiere mucho tiempo y recursos. Luego, un modelo de IA se entrena en ese trabajo y produce algo similar en cuestión de segundos. Y el medio que produjo el periodismo original no recibe ni un centavo.

Se puede entender por qué los editores podrían levantar una ceja.

Y esto no es un ejercicio teórico; ya se está desarrollando en los tribunales. Uno de los casos más sonados es una demanda interpuesta por The New York Times contra OpenAI y Microsoft, alegando que los informes de la compañía se utilizaron para entrenar modelos de IA. Se perfila como uno de los casos de derechos de autor más sonados de la era de la IA.

Quienes defienden la propuesta de licencias señalan que ya hemos pasado por esto antes. El auge del streaming revolucionó la industria musical hasta que se estableció en un modelo en el que los servicios de streaming musical 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, con empresas contribuyendo a un sistema que distribuye los pagos a las editoriales cuyo contenido se utilizó para entrenar modelos.

Eso suena bien. Pero no es tan fácil.

El mayor desafío es determinar qué contenido influyó realmente en un modelo de IA. Con la música, es sencillo llevar la cuenta de cuántas veces se reproduce una canción. Esto no funciona con el entrenamiento de IA. El problema radica en que los modelos de IA se entrenan con miles de millones de documentos a la vez, integrándolos en patrones y probabilidades. Es difícil cuantificar el valor de un artículo en ese proceso de entrenamiento. Los investigadores académicos que se centran en la transparencia de la IA y los datos de entrenamiento apenas han comenzado a explorar esta cuestión.

Por otro lado, las empresas tecnológicas que desarrollan IA afirman que las nuevas normas para los datos públicos obstaculizarían la innovación. Argumentan que los modelos de IA aprenden como los humanos, leyendo extensamente y extrayendo información de una amplia gama de fuentes. Para ellos, 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, estos no se convierten en un programa informático capaz de responder a las consultas de millones de personas en segundos. La IA sí lo hace. Y eso es lo que preocupa a las organizaciones de noticias. Los gobiernos están empezando a tomar nota. Algunos países ya han puesto a prueba políticas para reequilibrar las empresas tecnológicas y el periodismo.

El año pasado, Australia lanzó un plan para obligar a las empresas tecnológicas a negociar pagos con los editores de noticias. En su momento, generó controversia, pero demostró que los gobiernos están dispuestos a intervenir si consideran que el ecosistema mediático está en riesgo. Y hay mucho en juego. La industria periodística ha atravesado dificultades financieras durante años. Los ingresos publicitarios se canalizaron hacia gigantescas plataformas tecnológicas, los periódicos locales cerraron o se consolidaron, y muchos medios aún están probando modelos de suscripción.

Ahora que la IA ya está aquí, a algunos editores les preocupa que pueda desviar aún más lectores de sus sitios web. Imaginemos un escenario: alguien le pide a un asistente de IA que resuma una noticia compleja. La IA responde con un resumen inteligente. Es conveniente, pero puede que nunca accedan a la redacción que produjo el informe original. De eso se trata realmente este argumento. Si las empresas de IA se benefician del periodismo, ¿deberían contribuir a su financiación?

Algunos creen que la respuesta es sencilla. Otros creen que los pagos podrían frenar la innovación o desencadenar turbulentas batallas legales. Por ahora, el debate continúa. Los legisladores exploran opciones, los medios de comunicación abogan por protecciones y las empresas de IA se enfrentan a un panorama legal cambiante.

Pero una cosa parece cada vez más clara: la era en la que las empresas de IA podían entrenarse con los archivos de noticias de internet sin escrutinio probablemente esté llegando a su fin. Y sea cual sea el desenlace de esta lucha, probablemente definirá la futura relación entre el periodismo y la inteligencia artificial en los próximos años.