Un bloque de líderes conservadores afines al movimiento MAGA, entre ellos el exestratega Steve Bannon, abrió un nuevo frente en la batalla por la inteligencia artificial (IA) generativa: pidió al Departamento de Justicia (DOJ) y a la Casa Blanca que dejen de “proteger” a las grandes tecnológicas en disputas de derechos de autor vinculadas al entrenamiento de modelos de IA.
Qué exige el bloque MAGA y a quién
La carta y sus destinatarios
En una carta (PDF) dirigida a la Procuradora General Pam Bondi y al director de la Oficina de Política de Ciencia y Tecnología (OSTP), Michael Kratsios, más de una decena de líderes de organizaciones conservadoras instan al Gobierno de EE. UU. a rechazar cualquier reforma de copyright que favorezca a las compañías de IA. El documento plantea que flexibilizar la normativa de propiedad intelectual (IP) en favor de Big Tech erosionaría la competencia justa en el ecosistema digital.
Los argumentos: IP, empleo e innovación
Impacto económico y competencia con China
Los firmantes sostienen que debilitar las protecciones de IP dañaría a los trabajadores estadounidenses y a la economía creativa, contradiciendo la política de IA y comercio de la administración. Además, advierten que una relajación normativa reconfiguraría el “poder blando” de EE. UU. y podría facilitar el espionaje económico por parte de China, un vector de riesgo geopolítico citado de forma recurrente en debates sobre ciberseguridad y tecnología.
Fair use y entrenamiento de modelos
El bloque critica la expansión del fair use (uso legítimo) para justificar el entrenamiento de modelos de lenguaje y sistemas generativos con contenido protegido por copyright. Según la carta, favorecer una lectura amplia del fair use socavaría a autores, artistas y empresas, creando incentivos para prácticas de recolección de datos (scraping) y uso de datasets sin licencia que distorsionarían el mercado.
Panorama legal: fallos recientes y grietas
Antes del debut de ChatGPT de OpenAI en 2022, parte de la doctrina ya defendía que entrenar modelos con datos protegidos podía encajar en el fair use, especialmente cuando no había sustitución directa de mercado. El documento cita litigios recientes como Bartz v. Anthropic y Kadrey v. Meta, donde los jueces han mostrado una tendencia favorable, aunque no absoluta, a las posiciones de las empresas de IA. En el caso de Anthropic, se subrayó que el entrenamiento podría ser admisible si el material fue adquirido legalmente, mientras que en Kadrey v. Meta el tribunal consideró que el uso de textos para entrenamiento podía ser justo al no acreditarse un daño de mercado claro.
Estos precedentes reflejan una jurisprudencia en evolución sobre modelos fundacionales, datos con copyright y límites del fair use, con implicaciones para proveedores de software, plataformas cloud, y desarrolladores de IA generativa.
El coste de licencias y la presión sobre Big Tech
La carta destaca que licenciar datos protegidos a gran escala tendría un coste potencialmente alto, dado que gran parte de lo publicado está sujeto a derechos de autor. Pese a ello, los firmantes argumentan que las grandes compañías de tecnología cuentan con recursos suficientes para adquirir licencias o diseñar alternativas de cumplimiento (compliance) que no trasladen el coste a creadores y pymes del sector creativo.
La réplica de la industria: el fair use como motor de innovación
Adam Eisgrau, director senior de AI, Creativity & Copyright Policy en Chamber of Progress, rechaza frenar la defensa del fair use por parte del DOJ. A su juicio, la finalidad del copyright es promover la innovación, y el fair use —usado históricamente en software, indexación y transformación de datos— no equivale a “robo”, sino a una excepción legal que permite nuevos productos y servicios sin eliminar mercados legítimos para los titulares de derechos.
Contexto político y tecnológico
El texto concluye citando al expresidente Donald Trump y su referencia al “espíritu pionero de artistas, autores e innovadores” como motor de un futuro mejor. Los autores recuerdan que el entonces presidente ya defendió estas ideas en 2020 y que, a medida que la IA generativa (incluyendo modelos de lenguaje y herramientas de creación de contenidos) se vuelve ubicua, el pulso entre innovación, regulación de IP y protección a los creadores se intensifica.
El resultado de este pulso —entre fair use, licenciamiento de datos y responsabilidad de plataformas— definirá la próxima etapa de la IA en la economía digital: desde cómo se entrenan los modelos hasta qué límites legales marcan su despliegue en productos de software, servicios cloud y experiencias de usuario.
