El fotógrafo alemán Robert Kneschke, especializado en imágenes de archivo, ha interpuesto una demanda a Laion por rechazar una solicitud para que retire sus obras del conjunto de datos (dataset) con el que se entrenan modelos de inteligencia artificial generadores de imágenes. También, por la factura de unos mil euros que le ha remitido esta organización argumentando que ha presentado una «reclamación de copyright injustificada».
El intercambio entre el fotógrafo y LAION es ilustrativo de las dificultades para gestionar los derechos de las obras en conjuntos de datos. LAION argumenta que no puede eliminar fotografías específicas, ya que utilizan enlaces a imágenes disponibles públicamente en Internet. No almacenan las fotografías, por lo que no hay archivos que eliminar. Según su interpretación legal, esto no viola los derechos de autor, ya que no implica una «copia» o «redistribución» del contenido original. Por otro lado, una vez que un modelo de IA ha aprendido de ciertos datos, eliminar esta información aprendida es prácticamente inviable. Se trata de un campo de IA en desarrollo.
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Artista descubre que sus obras se usan para entrenar IA
Una búsqueda en la web Have I Been Trained? le ha permitido a Robert Kneschke bucear en Laion-5B, una biblioteca de más de 5.800 millones de imágenes, para descubrir que muchas de las obras de su portafolio se están utilizando para entrenar inteligencia artificial. Este mismo conjunto de datos también lo han utilizado empresas como Stability AI para enseñar a su algoritmo a crear imágenes a partir de instrucciones de texto.
Solicitud para eliminar las fotos del dataset
Ante el descubrimiento, Kneschke envió un correo electrónico a la organización sin ánimo de lucro Large-scale Artificial Intelligence Open Network, más conocida como Laion, para solicitar que se eliminaran sus fotos del conjunto de datos. La respuesta de la organización no se hizo esperar. A través del despacho de abogados Heidrich Rechtsanwälte, le comunicó por carta que LAION «sólo mantiene una base de datos con enlaces a archivos de imágenes que están disponibles públicamente en Internet. No se puede descartar que la base de datos también contenga enlaces a imágenes de las que usted es autor».
Sin embargo, continúa la misiva, «dado que nuestro cliente no guarda ninguna de las fotografías de las que se ha quejado, no tiene derecho a eliminarlas. Simplemente no hay imágenes que se puedan borrar». Y concluye señalando que Laion «puede presentar reclamaciones por daños y perjuicios si los derechos de autor se utilizan de forma injustificada».
El artista, esta vez a través de un abogado, volvió a remitir una solicitud de cese y desistimiento en la que pedía al equipo de Laion que retirara sus imágenes del conjunto de datos de entrenamiento y le proporcionara información sobre hasta qué punto se utilizaban las obras, cuánto tiempo se usaron y de dónde obtuvieron las imágenes.
Factura por reclamación injustificada de derechos de autor
La contestación siguió la línea de la anterior indicando que no se había producido una infracción de derechos de autor y que el único acto de reproducción que pudo existir fue de naturaleza temporal. También señala que Laion «sólo encontró archivos de imágenes en Internet para el entrenamiento inicial de un algoritmo de autoaprendizaje utilizando los llamados rastreadores y los grabó y evaluó brevemente para obtener información».
Además, en esta ocasión, la carta contenía una factura de unos mil euros a abonar por Kneschke en un plazo de 14 días o, en caso contrario, emprenderían acciones legales. El importe se justificaba por los honorarios legales que Laion tenía que abonar ante la reclamación injustificada de derechos de autor del fotógrafo.
En consecuencia, el artista ha presentado una demanda contra Laion ante el tribunal regional de Hamburgo en Alemania. Un caso más sobre la legalidad del uso de material protegido por derechos de autor para entrenar la IA, como el presentado por Getty Images contra Stability AI, en espera de una resolución judicial que pueda servir de precedente para determinar la validez de los argumentos presentados por cualquiera de las partes litigantes.
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