El uso legítimo beneficia a todos

AI Progress⁠(se abre en una nueva ventana)

El Tribunal debería rechazar el intento de los demandantes de extender los derechos de autor más allá de sus límites establecidos. El entrenamiento de IA utiliza obras protegidas por derechos de autor con un propósito fundamentalmente distinto, no ofrece al público una vía de acceso que sustituya a esas obras ni causa un perjuicio al mercado jurídicamente reconocible en virtud de la Ley de Derechos de Autor. Por el contrario, hace posible una amplia variedad de tecnologías transformadoras que ya están aportando beneficios a la sociedad. Los derechos de autor existen para promover la creatividad y el progreso, no para frenar la innovación lícita ni proteger a los autores de la competencia. Por lo tanto, los principios consolidados del uso legítimo obligan a concluir que el entrenamiento de IA generativa constituye un uso legítimo.

American Council of the Blind, Association of Research Libraries, American Library Association, Consumer Technology Association y Business Software Alliance⁠(se abre en una nueva ventana)

Este caso concierne no solo a las empresas que desarrollan modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM). Afecta a investigadores médicos y pacientes, a educadores que atienden a estudiantes con distintas necesidades de aprendizaje, a personas con discapacidad que buscan mayor independencia, a agricultores que aplican conocimientos agrícolas, a creadores independientes que desarrollan nuevas formas de expresión y a sectores que van desde el software hasta el derecho. Estas comunidades comparten el interés de poder estudiar y aprender de fuentes de conocimiento amplias y diversas, así como de acceder a las herramientas que hacen útil ese aprendizaje. Muchas dependen de sistemas desarrollados por otros, incluidos los sistemas de IA de código abierto, en lugar de entrenar modelos por su cuenta. El uso legítimo respalda su capacidad para aprender, descubrir, comunicar y crear. Las restricciones al entrenamiento amparado por el uso legítimo afectarían tanto a las instituciones que desarrollan IA como a las personas que la utilizan.

Authors Alliance⁠(se abre en una nueva ventana)

La teoría de la dilución del mercado pretende que la legislación sobre derechos de autor proteja a los titulares de derechos frente a un fenómeno económico que nunca antes ha restringido. Las obras nuevas pueden reducir las ventas, la visibilidad o el valor de obras anteriores sin copiar su expresión protegida. La Ley de Derechos de Autor deja deliberadamente esa competencia fuera del control del titular de los derechos de autor. Por lo tanto, el amicus solicita respetuosamente al Tribunal que determine que la “dilución del mercado”, es decir, la presión competitiva agregada de resultados que no infringen derechos —incluidos los que abordan el mismo tema o pertenecen al mismo género, comparten características no protegidas o compiten por el mismo público—, no constituye un perjuicio al mercado jurídicamente reconocible en virtud de 17 U.S.C. § 107(4). Rechazar esta teoría preservaría la distinción que el Segundo Circuito siempre ha mantenido: los derechos de autor protegen a los autores frente a la sustitución de su expresión protegida, no frente al éxito de nuevas expresiones que simplemente compiten con ella.

Chamber of Progress, Abundance Institute y Trevor Lawrence Jr.⁠(se abre en una nueva ventana)

La experiencia de la industria creativa moderna con la IA generativa ilustra muy bien estos principios en la práctica y demuestra cómo las herramientas de IA generativa contribuyen al propósito central de los derechos de autor: fomentar la creatividad humana. Por ejemplo, los músicos usan la IA generativa para explorar arreglos, desarrollar melodías y hacer viables proyectos que, de otro modo, la falta de recursos podría impedir. Estas herramientas respaldan las decisiones del artista y ayudan a llevarlas a la práctica, lo que amplía las posibilidades de expresión humana y la oferta de obras disponibles para el público.

Computer and Communications Industry Association⁠(se abre en una nueva ventana)

[E]l entrenamiento de un modelo de IA generativa se encuentra entre los usos más claramente transformadores que se le ha pedido evaluar a un tribunal. Las obras protegidas por derechos de autor no se copian para su consumo o distribución; se analizan para extraer patrones estadísticos que permiten a una herramienta generar texto nuevo u otros resultados siguiendo las indicaciones de un usuario humano. Tanto el propósito como la naturaleza de este uso son categóricamente distintos del propósito y la naturaleza originales de las obras utilizadas.

Ed Lee y Rebecca Tushnet⁠(se abre en una nueva ventana)

Profesores de Derecho

Estos resultados que no infringen derechos no son sustancialmente similares a las obras de los demandantes, sino que simplemente pertenecen al mismo género o contienen hechos similares. La teoría sin precedentes de la “dilución” planteada por la parte demandante invierte la lógica de los derechos de autor. Los géneros y los hechos no pueden protegerse mediante derechos de autor. Conforme a la cláusula constitucional sobre derechos de autor, estos elementos no son “escritos” originales de ningún “autor” y pueden copiarse libremente.

Electronic Frontier Foundation⁠(se abre en una nueva ventana)

Los demandantes piden al Tribunal que deje de lado esa cautela y reescriba la legislación sobre derechos de autor para incluir un requisito de adquisición lícita que no tiene fundamento en la ley ni en la jurisprudencia; y que incline el análisis del uso legítimo en contra del desarrollador de una herramienta de propósito general si esta pudiera usarse para crear obras potencialmente competidoras que no infrinjan derechos. El Tribunal debería rechazar ambas teorías.

Engine y Developers Alliance⁠(se abre en una nueva ventana)

El uso de modelos fundacionales por parte de las startups demuestra que utilizar obras protegidas por derechos de autor para entrenar un modelo de IA constituye un uso legítimo, no una infracción de derechos de autor. El propósito de entrenar un modelo fundacional no es reproducir las obras de las que aprende, sino crear una herramienta de propósito general que otros puedan adaptar a nuevos fines. Los fines elegidos por las startups no se asemejan en nada a los propósitos de las obras incluidas en cualquier conjunto de datos de entrenamiento.

Foundation for American Innovation⁠(se abre en una nueva ventana)

En la medida en que el entrenamiento de IA permite crear nuevos conocimientos, formas de expresión, software y otras capacidades, esos beneficios son pertinentes para evaluar los efectos de ese uso en el mercado conforme al cuarto factor. Ese razonamiento respalda una aplicación novedosa en este caso: considerar el valor para la seguridad nacional de las capacidades que permiten realizar nuevos análisis, desarrollar software y llevar a cabo otras actividades productivas.

Gregory Leppert⁠(se abre en una nueva ventana)

Experto en tecnología bibliotecaria

“[E]l objetivo principal de los derechos de autor no es recompensar el trabajo de los autores, sino promover el progreso de la ciencia y las artes útiles”. Las bibliotecas comparten este propósito fundamental de la Ley de Derechos de Autor. Por ejemplo, la Biblioteca del Congreso declara que su misión es brindar “acceso a una fuente de conocimiento rica, diversa y perdurable para informarte, inspirarte e involucrarte en tus proyectos intelectuales y creativos”. En otras instituciones, las formulaciones son notablemente similares: la misión de la Biblioteca de Harvard es “colaborar con nuestras comunidades para crear y compartir nuevos conocimientos”; las Bibliotecas del MIT buscan “impulsar el conocimiento proporcionando una base confiable para generar, difundir, usar y preservar la información, así como para interactuar con ella de manera creativa”; y la Biblioteca Pública de Nueva York existe para “impulsar el conocimiento brindando acceso gratuito y abierto a sus materiales”. La disponibilidad abierta de modelos de IA de propósito general contribuye a un importante beneficio para la sociedad, ya que permite a las bibliotecas mantenerse al día en la preservación del conocimiento humano y garantizar su accesibilidad para las generaciones futuras.

Joshua S. Gans⁠(se abre en una nueva ventana)

Profesor de Gestión Estratégica

Los derechos de autor no solo incentivan la creación de contenido, sino también el desarrollo de herramientas que aprenden de él. Una norma que considerara cada venta perdida como motivo para iniciar una acción judicial podría debilitar el segundo incentivo sin proteger de forma confiable el primero.

Kevin Kelly⁠(se abre en una nueva ventana)

Autor

La IA es una tecnología transformadora que acelera la creación de obras novedosas en innumerables disciplinas de las artes y las ciencias. El Sr. Kelly conoce por experiencia cómo la IA impulsa el campo de la literatura. En su opinión, cada modelo de IA puede entenderse como un medio completamente nuevo que ofrece a los autores la capacidad de crear nuevos textos e ideas, así como de razonar. Por lo tanto, un fallo a favor de los demandantes en materia de uso legítimo les otorgaría mucho más que el monopolio limitado sobre su expresión original que el Congreso pretendía concederles. Obstaculizaría el desarrollo de tecnologías capaces de difundir cantidades de información antes inimaginables. También impediría nuevas formas de pensamiento y la creación de nuevas obras originales tanto en las artes como en las ciencias. El amicus presenta este escrito en apoyo del argumento de los demandados de que el uso de obras protegidas por derechos de autor para entrenar modelos de lenguaje de gran tamaño constituye un uso legítimo en virtud de 17 U.S.C. § 107. Tras toda una vida dedicada a la escritura, el Sr. Kelly considera importantes las protecciones otorgadas a los titulares de derechos de autor. Igual de vital es preservar el margen para los usos permitidos del material protegido por derechos de autor y el crecimiento de las tecnologías transformadoras. De lo contrario, los derechos de autor sofocarán precisamente la creatividad, la innovación y la difusión del conocimiento que existen para fomentar. La doctrina del uso legítimo es fundamental para garantizar ese equilibrio.

Khosla Ventures⁠(se abre en una nueva ventana)

El uso legítimo existe precisamente para evitar que la legislación sobre derechos de autor se utilice contra la innovación que fue concebida para impulsar. Para cumplir el mandato constitucional de los derechos de autor de “[p]romover el progreso de la ciencia y las artes útiles”, Constitución de EE. UU. art. I, § 8, cl. 8, el Tribunal debería resolver que el uso de obras protegidas por derechos de autor para entrenar los modelos de lenguaje de gran tamaño de OpenAI constituye un uso legítimo conforme a derecho.

Matthew Sag⁠(se abre en una nueva ventana)

Profesor de Derecho

Según las pruebas que constan en el expediente de este caso, el uso que los demandados hacen de las obras de los demandantes para entrenar IA es altamente transformador y respalda firmemente una determinación de uso legítimo. Esto se debe a que, en condiciones realistas, los resultados de los modelos de los demandados no se asemejan en ningún aspecto pertinente a las copias intermedias invisibles realizadas durante el proceso de entrenamiento.

Michael Wall y Sarah Rose Siskind⁠(se abre en una nueva ventana)

Músico y compositor / comediante y escritora

Este escrito permite apreciar lo que esa frase significa en la práctica a través del trabajo de dos creadores independientes que dependen de la protección de los derechos de autor y de las herramientas de IA para ganarse la vida. Los amici Sarah Rose Siskind y Michael Wall son artistas que crean obras originales y otorgan licencias sobre ellas. Pero usan la IA para realizar tareas relacionadas con el proceso creativo y hacer crecer sus negocios en un mercado lleno de competidores con más recursos. Para los amici, la IA no desplaza la creatividad ni ofrece atajos en sus procesos creativos. La IA les ayuda a crear más y a llevar su trabajo a nuevas formas de expresión. La experiencia de los amici refuerza la postura de Estados Unidos de que las herramientas de IA “pueden y deben ayudar a equilibrar las condiciones de competencia entre los grandes medios y los independientes”. Siskind usa la IA en todos los aspectos de su negocio, desde las tareas administrativas cotidianas hasta el desarrollo de ideas y la captación de nuevos clientes. Con la IA, sus tareas no creativas se realizan más rápido y a menor costo, y su trabajo creativo es mejor. Como ella misma dice: “No creo que a estas alturas pudiera dirigir mi negocio sin IA”. De manera similar, la IA ayuda a Wall a gestionar las exigencias operativas de su negocio musical, reducir costos y dedicar más tiempo a componer música. Al igual que Siskind, él duda que su negocio pudiera sobrevivir en su forma actual sin la IA.

Mike Knoop, Daniel Lowd, Douglas Schmidt⁠(se abre en una nueva ventana)

Científicos de la computación

La generalización y la memorización son fenómenos distintos. El entrenamiento con una colección amplia y variada permite a un modelo responder a prompts que no encontró durante el entrenamiento. Esto respalda la conclusión de que aprende patrones aplicables a contextos nuevos, en lugar de limitarse a almacenar las obras de origen. Un modelo entrenado no es un repositorio de documentos al que se pueda acceder mediante direcciones, y normalmente no recupera datos de entrenamiento específicos como archivos almacenados. No existe una dirección, un índice ni un identificador de archivo que permita solicitar y obtener datos de entrenamiento concretos; en cambio, la generación consiste en producir una distribución de probabilidad para el siguiente token y seleccionarlo a partir de ella.

Public Knowledge⁠(se abre en una nueva ventana)

El uso legítimo ha protegido herramientas que ayudan a las personas a explorar las vastas colecciones de información que nos ha traído el mundo digital, como la búsqueda de imágenes y la búsqueda en el texto completo de libros. Consulta Perfect 10, Inc. v. Amazon.com, Inc., 508 F.3d 1146, 1164–68 (9.º Cir. 2007); Authors Guild v. Google, Inc., 804 F.3d 202, 216–17, 225 (2.º Cir. 2015) (“Google Libros”). También ha protegido el suministro, por parte de las bibliotecas, de libros digitales accesibles a lectores con discapacidades que les dificultan acceder a textos impresos. Consulta Authors Guild, Inc. v. HathiTrust, 755 F.3d 87, 101–03 (2.º Cir. 2014). Y ha protegido la publicación gratuita en línea de normas técnicas incorporadas a la legislación, reconociendo los “considerables beneficios para la sociedad del acceso gratuito y sencillo a la ley”. Am. Soc’y for Testing & Materials v. Public.Resource.Org, Inc., 82 F.4th 1262, 1271–72 (Cir. del D. C. 2023). El uso legítimo será igualmente beneficioso para garantizar que los beneficios de la IA lleguen a toda la sociedad, en lugar de quedar bajo el control de unos pocos privilegiados.

El senador Rick Santorum y el representante Rick Boucher⁠(se abre en una nueva ventana)

Exmiembros del Congreso

“Desde sus inicios, la legislación sobre derechos de autor ha evolucionado en respuesta a cambios tecnológicos significativos”. Sony Corp. of Am. v. Universal City Studios, Inc., 464 U.S. 417, 430 (1984). En consonancia con ese origen, la doctrina del uso legítimo, incorporada al derecho positivo mediante la Ley de Derechos de Autor de 1976, está concebida para acompañar el cambio tecnológico, no para oponerse a él. La IA es la tecnología más reciente y de mayor trascendencia a la que debe aplicarse esa doctrina. El uso de obras protegidas por derechos de autor para entrenar modelos de IA es un caso paradigmático de uso legítimo. Un modelo de IA se basa en obras no para comunicar su expresión al público, sino con un fin muy distinto: extraer los patrones estadísticos del lenguaje que permiten su funcionamiento. Un fallo que determine que el entrenamiento de IA constituye un uso legítimo es de vital importancia para nuestra nación. La libertad de los científicos, las empresas y los emprendedores estadounidenses para entrenar IA tiene una importancia económica y estratégica primordial.

Ron Suskind y Brian L. Frye⁠(se abre en una nueva ventana)

Periodista ganador del Premio Pulitzer / Profesor de Derecho

El uso de artículos periodísticos por parte de OpenAI para entrenar sus modelos de IA generativa no perjudicó de ninguna manera las expectativas comerciales razonables de los medios de comunicación demandantes. Encargaron y publicaron artículos periodísticos con la expectativa de vender a los consumidores el acceso a esos artículos. Conservan y siguen ejerciendo el derecho exclusivo de vender a los consumidores el acceso a sus artículos. Su capacidad para vender a los consumidores el acceso a sus artículos no se vio afectada por el uso que OpenAI hizo de ellos para entrenar sus modelos de IA.

Gobierno de Estados Unidos⁠(se abre en una nueva ventana)

En este litigio, el New York Times busca restringir la doctrina del uso legítimo para excluir el entrenamiento de los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) de OpenAI. Ese resultado sería incompatible con los principios básicos de la legislación sobre derechos de autor y obstaculizaría gravemente “el progreso de la ciencia y las artes útiles”. CONSTITUCIÓN DE EE. UU. art. I, § 8, cl. 8. Como se explica a continuación, las publicaciones —incluidos los medios independientes y emergentes, además del propio New York Times— están aprovechando los LLM con fines periodísticos y de otro tipo. Y, más allá del objeto de este litigio, los LLM ya están ayudando a investigadores de distintos campos a lograr avances importantes. Limitar el desarrollo de los LLM a partir de una interpretación errónea de la doctrina del uso legítimo frustraría ese progreso creativo y científico, al tiempo que obstaculizaría la prosperidad y la movilidad económica en Estados Unidos.