ChatGPT está añadiendo firmas reales de dibujantes a falsos cartones de The New Yorker
El generador de imágenes de ChatGPT ha estado produciendo cartones estilo The New Yorker que incluyen lo que parecen ser firmas reales de dibujantes, lo que suscita preocupaciones sobre copyright, infracción de marca registrada y falsificación directa. Los comentaristas debaten si la responsabilidad debe recaer en los usuarios o en las empresas de IA, y si las leyes actuales sobre propiedad intelectual, suplantación y “derecho de publicidad” están preparadas para manejar estos casos. El incidente también se usa para resaltar preocupaciones más amplias sobre la dependencia de la IA generativa de datos de entrenamiento sin licencia, su impacto en las profesiones creativas y los límites de las salvaguardas actuales.
Naturaleza del problema de las firmas
- Muchos comentaristas dicen que el modelo simplemente está reproduciendo patrones de píxeles comunes: los cartones estilo New Yorker en el conjunto de entrenamiento casi siempre tienen la firma de un artista, así que el modelo “espera” estadísticamente una firma en esa esquina.
- Se citan artefactos similares (marcas de agua de Getty, logotipos, sellos japoneses hanko) como ejemplos paralelos.
- Varios sostienen que esto es un fallo claro del producto y que debería entrenarse o filtrarse; otros dicen que es solo una propiedad predecible de los generadores de estilo difusión.
Caracterización legal y responsabilidad
- Debate sobre si esto es principalmente infracción de copyright, infracción de marca registrada, falsificación, o “derecho de publicidad” / suplantación.
- Algunos argumentan que reproducir una firma estilizada es más grave que copiar un estilo, porque atribuye falsamente la autoría y arriesga daño reputacional.
- Hay desacuerdo sobre quién es responsable:
- Un bando dice que el usuario que introduce el prompt y publica es responsable, como un uso indebido de Photoshop.
- Otro dice que el proveedor de IA está vendiendo un servicio que falsifica firmas a escala y debería enfrentarse a demandas o a acción regulatoria.
- Algunos creen que esto es material sólido para una demanda y puede ser lo que finalmente fuerce claridad legal.
Ética de los datos de entrenamiento y “plagio como servicio”
- Muchos ven esto como evidencia de que los modelos están siendo entrenados en cartones “robados” y otras obras con copyright, y luego se usan para crear falsificaciones que sustituyen al mercado.
- “Plagio como servicio” / “lavado de copyright” / “falsificación como servicio” son caracterizaciones recurrentes.
- Otros responden que todo es derivativo, que los humanos también aprenden copiando, y que la jurisprudencia existente sobre uso legítimo para búsqueda/muestreo podría justificar el entrenamiento.
Preocupaciones más amplias sobre la IA (empleos, daños, externalidades)
- El hilo deriva hacia críticas más amplias: violaciones masivas de copyright, desplazamiento laboral (especialmente trabajo creativo y programadores junior), consumo de energía y concentración de riqueza.
- Algunos participantes argumentan que la IA es un “robo de trabajo” histórico; otros enfatizan ganancias reales de productividad en programación, matemáticas e investigación y quieren una separación entre aplicaciones “prácticas” y “artísticas”.
Mitigaciones propuestas
- Las sugerencias incluyen:
- Eliminación por defecto de firmas/marcas de agua mediante preprocesamiento o una segunda pasada de IA.
- Filtros de salida más fuertes y prompts negativos.
- Marcas de agua en la salida de IA (invisibles en lugar de firmas visibles “AI”).
- Conjuntos de datos obtenidos de forma ética o con opt-in, aunque su viabilidad es disputada.
- Que los creadores registren las firmas como marcas registradas y emprendan acciones legales colectivas.