La creatividad es un rasgo que hace a los humanos únicos de otras especies. Solo nosotros tenemos la capacidad de hacer música y arte que hablen de nuestras experiencias o iluminen verdades sobre nuestro mundo. Pero de repente, las habilidades artísticas de los humanos tienen cierta competencia, y de una fuente decididamente no humana.
En los últimos dos años ha habido algunos ejemplos notables de arte producido por algoritmos de aprendizaje profundo . Han desafiado la noción de una definición evasiva de creatividad y puesto en perspectiva cómo los profesionales pueden usar la inteligencia artificial para mejorar sus habilidades y producir más allá de los límites conocidos.
Pero cuando la creatividad es el resultado del código escrito por un programador, usando un formato dado por un ingeniero de software, con conjuntos de datos privados y públicos, ¿cómo asignamos la propiedad del contenido generado por IA, y particularmente el de las obras de arte? McKinsey estima que la IA generará anualmente un valor de $ 3.5 a $ 5.8 billones en varios sectores.
En 2018, un retrato que fue bautizado como Edmond de Belamy se hizo en un colectivo de arte francés llamado Obvious . Utilizó una base de datos con 15,000 retratos de los años 1300 a 1900 para entrenar un algoritmo de aprendizaje profundo para producir un retrato único. La pintura se vendió por $ 432,500 en una subasta de Nueva York . Del mismo modo, un programa llamado Aiva , entrenado en miles de composiciones clásicas, ha lanzado álbumes cuyas piezas están siendo utilizadas por agencias de publicidad y películas.
Los conjuntos de datos utilizados por estos algoritmos eran diferentes, pero detrás de ambos había un programador que cambiaba las pinceladas o notas musicales en líneas de código y un científico o ingeniero de datos que ajustaba y "curaba" los conjuntos de datos para usarlos en el modelo. También podría haber una entrada basada en el usuario, y la salida puede estar sesgada hacia ciertos estilos o infringir involuntariamente obras de arte similares. Esto muestra que hay muchos colaboradores con roles distintos en la producción de contenido generado por IA, y es importante discutir cómo pueden proteger sus intereses propietarios.
Un artículo de perspectiva publicado en Nature Machine Intelligence por Jason K. Eshraghian en marzo analiza cómo los artistas de IA y los colaboradores involucrados deben evaluar su propiedad, estableciendo algunos principios rectores que son "aplicables solo mientras la IA no tenga paternidad legal, la forma en que se otorgan los humanos y las corporaciones ".
Antes de ver cómo los colaboradores pueden proteger sus intereses, es útil comprender los requisitos básicos de la ley de derechos de autor. La obra de arte en cuestión debe ser una " obra original de autoría fijada en un medio tangible ". Dado este principio, el autor preguntó si es posible que la IA ejercite la creatividad, la habilidad o cualquier otro indicador de originalidad. La respuesta sigue siendo sencilla, no, o al menos no todavía. Actualmente, el rango de creatividad de AI no excede el estándar utilizado por la Oficina de Derechos de Autor de los Estados Unidos, que establece que la ley de derechos de autor protege los "frutos del trabajo intelectual fundado en los poderes creativos de la mente".
Debido a las limitaciones actuales de la IA estrecha, debe tener alguna forma de entrada inicial que ayude a desarrollar su capacidad de crear. Por el momento, la IA es una herramienta que se puede utilizar para producir trabajo creativo de la misma manera que una cámara de video es una herramienta utilizada para filmar contenido creativo. Los productores de video no necesitan comprender el funcionamiento interno de sus cámaras; Mientras su contenido muestre creatividad y originalidad, tienen un derecho de propiedad sobre sus creaciones.
El mismo concepto se aplica a los programadores que desarrollan una red neuronal. Mientras el conjunto de datos que usan como entrada produzca un resultado original y creativo, estará protegido por la ley de derechos de autor; no necesitan comprender las matemáticas de alto nivel, que en este caso a menudo son algoritmos de caja negra cuya salida es imposible de analizar.
¿Los robots y algoritmos serán tratados eventualmente como fuentes creativas capaces de poseer derechos de autor? El autor señaló el reciente caso de patente de Warner-Lambert Co Ltd versus Generics donde Lord Briggs, juez de la Corte Suprema del Reino Unido, determinó que "el tribunal está bien versado en identificar la mente rectora de una corporación y, cuando sea necesario surge, sin duda será capaz de hacer lo mismo con los robots ".
Mientras tanto, el Dr. Eshraghian sugiere cuatro principios rectores para permitir que los artistas que colaboran con AI se protejan.
Primero, los programadores necesitan documentar su proceso a través de repositorios de código en línea como GitHub o BitBucket.
En segundo lugar, los ingenieros de datos también deben documentar y catalogar sus conjuntos de datos y el proceso que utilizaron para seleccionar sus modelos, indicando la selectividad en sus criterios tanto como sea posible para demostrar su participación y creatividad.
En tercer lugar, en los casos en que se utilizan los datos del usuario, el ingeniero debe "catalogar todas las ejecuciones del programa" para distinguir el proceso de selección de datos. Esto podría interpretarse como una forma de determinar si la entrada basada en el usuario también tiene derecho a reclamar los derechos de autor.
Finalmente, el resultado debe evitar infringir el contenido de otros a través de métodos como búsquedas inversas de imágenes y control de versiones, como se mencionó anteriormente.
Las obras de arte generadas por IA siguen siendo un concepto muy nuevo, y las ambiguas leyes de derechos de autor que lo rodean dan mucha flexibilidad a los artistas y programadores de IA de todo el mundo. Los principios rectores que establece Eshraghian arrojarán algo de luz sobre la legislación que eventualmente necesitaremos para este tipo de arte, y comenzarán una conversación importante entre todas las partes interesadas involucradas.
Crédito de la imagen: Wikimedia Commons
