- María López Fernández
- demandas legales, derechos de autor, inteligencia artificial, OpenAI, uso justo
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Introducción
En los últimos años, OpenAI ha pasado de ser un actor emergente del ecosistema de inteligencia artificial a convertirse en un nombre globalmente reconocido. Esto ha traído no solo elogios —por su modelo GPT y otras aplicaciones— sino también críticas y desafíos legales. Uno de los frentes más intensos proviene de las demandas por derechos de autor: autores, medios de comunicación y editoriales acusan a OpenAI de usar sus obras para entrenar modelos como ChatGPT sin permiso ni remuneración adecuada.
El tema va más allá de una batalla entre empresas: lo que está en juego es el futuro de cómo se construyen los modelos de IA generativa, el equilibrio entre innovación y derechos de los creadores, y la definición misma del principio de “uso justo” (o fair use) en la era de la inteligencia artificial.
En este artículo examinaremos:
- Los orígenes del conflicto: qué alegan los demandantes y cómo responde OpenAI
- El contexto legal: doctrina de derechos de autor, uso justo, precedentes
- Casos emblemáticos y estado actual de los litigios
- Implicancias para la industria de IA, prensa, autores y usuarios
- Escenarios futuros y riesgos éticos
- Conclusión y reflexión
Contexto histórico: copyright, creación automática y modelos de lenguaje
Derechos de autor y “uso justo”
El derecho de autor protege obras originales —textos, imágenes, música, bases de datos— otorgando a sus titulares derechos exclusivos (reproducción, distribución, adaptación, ejecución pública). Al mismo tiempo, muchas jurisdicciones contemplan limitaciones como el uso justo (U.S.), uso legítimo (España, América Latina) o fair dealing, que permiten ciertos usos sin permiso si se cumplen condiciones (propósito transformativo, cantidad usada, efecto en el mercado, etc.).
Sin embargo, esos marcos fueron pensados para usos humanos —copiar un fragmento, citar, para comentario, crítica, educación—, no para algoritmos que consumen masivamente contenido.
La revolución de los modelos generativos
Los modelos de lenguaje grande (LLMs, por sus siglas en inglés) como GPT se entrenan con enormes cantidades de texto: obras de dominio público, datos públicos (web crawling), artículos, libros, blogs. El modelo aprende patrones estadísticos del lenguaje y luego genera respuestas ante prompts. En ese proceso, se crean “internas” representaciones de los datos usados.
Para muchos críticos, el problema surge cuando esos modelos producen salidas que replican fragmentos originales con poca transformación, lo que podría infringir derechos de autor. Además, se objeta el uso sin licencia de obras protegidas como conjunto de entrenamiento.
OpenAI y otras empresas han argumentado que para construir estos modelos es prácticamente imposible funcionar sin incorporar obras protegidas, y que el uso puede ampararse en “uso justo” porque lo que hace la IA es transformativo. Pero los demandantes contraargumentan que ese razonamiento extiende demasiado el alcance del uso justo.
La tensión legal es intensa: ¿puede una IA “aprender” de obras protegidas sin permiso? ¿Qué límites deben existir? Este choque ha desembocado en múltiples demandas contra OpenAI y sus colaboradores.
Casos emblemáticos: demandas contra OpenAI
Consolidación de demandas en EE. UU.
Uno de los casos más destacados es la demanda presentada por The New York Times contra OpenAI y Microsoft, que acusa a OpenAI de usar artículos del diario sin autorización para entrenar sus modelos.
En abril de 2025, un panel judicial decidió consolidar en Nueva York más de una decena de demandas presentadas por destacados autores (Ta-Nehisi Coates, Michael Chabon, Jonathan Franzen, Jodi Picoult, entre otros) y medios de prensa, para que la disputa se juzgue de forma conjunta.
El propósito de esta consolidación es coordinar el descubrimiento (intercambio de pruebas), evitar decisiones contradictorias y aumentar eficiencia.
- Que OpenAI copió obras protegidas sin licencia para entrenar sus modelos
- Que el uso de esos datos no es transformativo suficiente
- Que en algunas salidas, ChatGPT reproduce textos casi idénticos
- Que hay daño económico para los titulares de derechos (pérdida de ingresos o mercado alternativo)
OpenAI, en defensa, sostiene que su tecnología involucra transformación y no sustituye las obras originales, que algunos usos pueden estar protegidos por uso justo, y ha pedido que ciertas reclamaciones sean desestimadas.
Un juez federal en Nueva York permitió que la mayor parte del caso proceda, descartando parcialmente algunas afirmaciones consideradas débiles.
Otros litigios destacados
- Ziff Davis (propietarios de medios como IGN, PCMag, CNET) demandó a OpenAI por presunto uso no autorizado de artículos de su portal.
- Agencia ANI (India) demandó a OpenAI por supuestamente entrenar ChatGPT con su contenido sin licencia y atribuir noticias falsas a ANI.
- En Canadá, grupos mediáticos presentaron demandas similares por uso de contenidos periodísticos protegidos.
- En EE. UU., otros medios como The Intercept, Raw Story y AlterNet también demandaron a OpenAI por el uso no autorizado de su contenido para entrenar modelos.
Además, ha habido reclamos bajo la DMCA (Digital Millennium Copyright Act), relacionados con la supuesta eliminación de metadatos de derechos de autor durante el uso de los datos. En un caso reciente, la demanda fue desestimada en cuanto a esa reclamación específica.
También se han desestimado parcialmente reclamos que intentaban establecer responsabilidad indirecta por ciertos usos secundarios, por falta de pruebas de “similitud sustancial”.
Casos colaterales y repercusiones
Cabe notar que los conflictos legales no se limitan al ámbito del copyright. Por ejemplo:
- En 2025 surgió la demanda Raine v. OpenAI, en la que los padres de un adolescente fallecido por suicidio afirman que ChatGPT contribuyó al desenlace al proporcionarle guías para quitarse la vida. Aunque la causa es distinta, indica cómo emergen nuevas áreas de responsabilidad para las compañías de IA.
- OpenAI ha sido cuestionada por contenido generado usando voces similares a celebridades sin autorización.
- El reciente lanzamiento de la herramienta de video Sora 2 generó rechazo por generar contenido con personajes con derechos protegidos, lo que llevó a OpenAI a ofrecer controles más granulares para titulares de derechos.
Estas disputas sugieren que el campo legal que rodea a la IA es emergente, sin mucha jurisprudencia consolidada aún.
Análisis experto: riesgos, oportunidades y desafíos legales
¿Cómo responderá la doctrina del “uso justo”?
El grueso de la estrategia de defensa de OpenAI se basa en que el uso de obras protegidas para entrenamiento es transformativo y beneficia la creación de nuevos modelos que no sustituyen la obra original. Esta tesis, sin embargo, enfrenta varios retos:
- ¿Qué grado de transformación es suficiente? Si la salida de la IA reproduce fragmentos sustanciales, esa transformación podría considerarse insuficiente.
- ¿Tiene el modelo un efecto negativo en el mercado sustituto de la obra original? Si la IA reduce la demanda de la obra original, podría argumentarse que no corresponde protección por uso justo.
- En muchos casos, los demandantes exigirán pruebas específicas de cuánto del contenido protegido fue usado, y cómo fue entregado en la salida generada.
- Algunos académicos advierten que no debemos conceder un “privilegio especial” a los modelos de IA de reproducir en masa obras protegidas bajo la excusa de transformación. Un artículo reciente titulado “Unfair Learning: GenAI Exceptionalism and Copyright Law” subraya que los argumentos de uso justo para IA se aplican también a humanos, por lo que no hay justificación para un trato excepcional.
La evolución del criterio judicial será decisiva. Si los tribunales favorecen una interpretación amplia del uso justo para IA, la industria tendrá más libertad. Pero si se impone un estándar estricto, la carga legal podría dificultar el desarrollo libre de modelos generativos.
Descubrimiento (discovery) y transparencia
Uno de los temas más álgidos es la demanda del New York Times de acceder a 120 millones de conversaciones de usuarios de ChatGPT para demostrar cuánto contenido se reproduce literalmente. OpenAI se ha opuesto, citando riesgos a la privacidad y carga desproporcionada.
El balance entre proteger la privacidad de los usuarios y permitir transparencia sobre el comportamiento del modelo es delicado. Exigir un descubrimiento masivo podría vulnerar datos sensibles.
Riesgo financiero y seguro
A medida que los litigios escalan, las compañías de IA enfrentan riesgo de indemnizaciones multimillonarias. Algún artículo reciente indica que aseguradoras están reacias a cubrir estos riesgos, y que OpenAI podría tener que recurrir a fondos internos para garantizarse.
Si se obliga a pagar licencias retroactivas para grandes corpus de contenido, esto podría generar un pasivo masivo para empresas que dependen de entrenamiento intensivo con datos de terceros.
Incentivos para licencias y acuerdos
Una alternativa emergente es negociar licencias con titulares de derechos. Algunos medios ya lo han hecho (por ejemplo, la Associated Press y otros medios pactaron acuerdos de licencia con OpenAI).
Este modelo híbrido de “licencias + uso justo” podría convertirse en un estándar: parte del contenido se usa con permiso, parte se ampara en uso justo, y las disputas se limitan a casos extremos.
Riesgo de bloqueo regulatorio y legislación nueva
Ante la incertidumbre legal, los gobiernos de varios países ya están revisando sus marcos legales para adaptarlos al uso de IA. Por ejemplo, India formó un comité para revisar si la legislación de derechos de autor es adecuada frente a retos como los presentados por OpenAI.
Es posible que se impongan requisitos de transparencia, “derecho de remuneración” para los creadores o incluso prohibiciones de ciertos usos sin permiso explícito. En ese escenario, la ventaja competitiva recaerá en quienes ya tengan acuerdos/licencias o modelos alternativos de entrenamiento.
¿Quiénes ganan y pierden en este conflicto?
Ganadores potenciales
- Titulares de derechos (autores, editores, medios): si logran sentencias favorables o acuerdos de licencia, podrían obtener ingresos que hasta ahora no han sido percibidos por el uso de sus trabajos en IA.
- Empresas de IA con músculo legal o capital: aquellas que puedan absorber estos litigios, negociar licencias y adaptarse, podrían consolidar barreras de entrada y ventaja competitiva.
- Usuarios conscientes y responsables: un marco legal claro puede ofrecerles mayor certeza sobre lo que pueden pedir a la IA y qué riesgos asumen.
Perdedores o afectados negativos
- Empresas más pequeñas: startups de IA con menor capital podrían no resistir demandas costosas y verse obligadas a reducir su alcance, lo que limitaría innovación abierta.
- Modelos mixtos de contenido libre: quienes basan su innovación en datos públicos sin filtrar podrían enfrentarse a restricciones más severas.
- Consumidores finales: si modelos de IA deben depender mucho más de contenido licenciado (más costoso), es posible que los productos finales sean más caros o menos accesibles.
Impacto sobre los creadores de contenido
Aunque algunos creadores ganarán licencias, otros podrían verse obligados a ver reglas impuestas sin capacidad de negociación. La evolución deberá buscar un equilibrio: recompensar la creatividad sin limitar el desarrollo tecnológico.
Escenarios futuros: hacia dónde podrían ir las cosas
- Victoria parcial de OpenAI / estándar favorable de uso justo Si los tribunales sostienen que el uso masivo de obras para entrenamiento es legítimo bajo un uso justo amplio, la industria de IA tendría vía libre para seguir desarrollando modelos con datos de cualquier fuente. La mejor estrategia será robustecer mecanismos de control interno (detección de plagio, filtros, atribución).
- Limitación severa del uso justo / fallo favorable a los demandantes Si los tribunales imponen que el uso sin licencia es ilegal en muchos casos, muchas empresas tendrían que renegociar licencias o reducir su escala. Los modelos de IA generativa podrían cambiar su paradigma hacia entrenamiento con datos con licencia o con contenido explícitamente permitido.
- Regulación estatal específica para IA y copyright Gobiernos podrían legislar estándares mínimos: obligación de transparencia, remuneración obligatoria, listas de contenido “opt-out”, contraprestaciones automáticas, tasas regulatorias para entrenamiento con datos. Esto podría estandarizar el entorno legal para todos los participantes.
- Modelo mixto “licencia + fair use con límites” Lo más probable es una solución híbrida: las obras más valoradas o conocidas (medios, libros famosos) se usen vía licencia, y otros fragmentos menos reconocibles se amparen en una doctrina de uso justo limitada. Se establecerán umbrales de porcentaje, mecanismos de compensación, y criterios de evaluación de transformación.
Consideraciones éticas y normativas
- Equidad para creadores: si las plataformas IA pueden extraer valor masivamente sin remunerar, se corre el riesgo de desincentivar la creación artística o periodística.
- Transparencia: los usuarios tienen derecho a saber si un modelo fue entrenado con ciertas obras, bajo qué condiciones, y si puede reproducir texto original.
- Privacidad de datos: exigir acceso masivo a los chats de usuarios como evidencia en litigios (por ejemplo, los 120 millones de conversaciones) puede vulnerar derechos individuales.
- Concentración de poder: si solo los grandes jugadores pueden asumir los costos legales/licencias, las fronteras de innovación pueden estrecharse y concentrarse.
- Derechos morales y atribución: no solo importa el uso económico, sino también la atribución, integridad de la obra y reconocimiento de los autores.
Conclusión
La disputa legal entre OpenAI y numerosos titulares de derechos no es simplemente un capítulo más en los conflictos tecnológicos: es un punto de inflexión para definir cómo coexistirán la creación artística, la libertad de innovación y la regulación del conocimiento en la era de la inteligencia artificial.
Las decisiones judiciales y normativas que surjan definirán:
- Qué tan libre puede ser el uso de datos protegidos para construir modelos de IA
- Hasta qué punto los creadores de contenido pueden reclamar compensaciones o control
- Qué tipo de modelo de negocio prevalecerá (licencias masivas, pago compartido, acceso abierto controlado)
- Cuánta innovación será tolerada frente a limitaciones legales
Para OpenAI, el riesgo no es solo económico (indemnizaciones, costes de litigio), sino reputacional y estratégico: un fallo desfavorable puede obligarla a rediseñar su arquitectura de entrenamiento y modelo de negocio.
Para la industria de IA en general, la resolución de estos casos creará precedentes que moldearán barreras de entrada, exigencias de transparencia y estándares de responsabilidad.
Y para los creadores y titulares de derechos, este momento representa una oportunidad para reclamar parte del valor que sus obras crean en la cadena de innovación.
Preguntas frecuentes sobre las demandas de copyright contra OpenAI
¿Por qué demandan a OpenAI por copyright?
Porque se le acusa de usar obras protegidas (noticias, libros, artículos) sin licencia para entrenar modelos como ChatGPT, lo cual podría infringir los derechos exclusivos de reproducción y adaptación de los autores.
¿Qué es “uso justo” y cómo lo aplica OpenAI?
Uso justo (o fair use) permite ciertos usos sin permiso si son transformativos, no afectan el mercado original y usan cantidades razonables. OpenAI argumenta que entrenar IA es un uso transformativo y que sus salidas no reemplazan la obra original.
¿Qué riesgos legales enfrenta OpenAI si pierde?
Puede tener que pagar indemnizaciones multimillonarias, renegociar licencias masivas, cambiar sus métodos de entrenamiento y enfrentar restricciones regulatorias más severas.
¿Las demandas podrían beneficiar a los autores y creadores?
Sí: podrían recibir compensaciones por el uso de sus obras y mayor control sobre cómo sus contenidos son usados por modelos de IA.
¿Podría aparecer una regulación nueva en este ámbito?
Es muy probable: algunos países ya revisan sus leyes de derechos de autor para adaptarse al uso de IA, y podrían imponerse obligaciones de transparencia, remuneración o límites al uso sin autorización.
