Arte con IA y derechos de autor: El Mondrian artificial de Hiroshi Kawano

2025-06-02
Arte con IA y derechos de autor: El Mondrian artificial de Hiroshi Kawano

En la década de 1960, el artista Hiroshi Kawano utilizó un programa de computadora para predecir el estilo de pintura de Piet Mondrian y pintó a mano la serie "Mondrian Artificial". Esto provocó un debate sobre derechos de autor y creación artística: ¿infringió el algoritmo los derechos de autor de Mondrian? El artículo explora la aplicabilidad de la ley de derechos de autor de EE. UU. y la UE a casos similares, analiza el principio de "uso justo" y profundiza en las cuestiones de derechos de autor de los datos en el entrenamiento de modelos de IA. El autor argumenta que expandir excesivamente el alcance de la protección de los derechos de autor para la obra de Mondrian presenta riesgos y sugiere que el Reino Unido adopte un sistema de "opt-out" similar al de la UE para los derechos de autor de los datos de entrenamiento de modelos de IA, equilibrando los intereses de la industria creativa y el desarrollo de la tecnología de IA.

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IA

Más allá de los loros estocásticos: los circuitos de los grandes modelos de lenguaje

2025-04-13
Más allá de los loros estocásticos: los circuitos de los grandes modelos de lenguaje

Los grandes modelos de lenguaje (LLM) han sido descartados por algunos como meros "loros estocásticos", simplemente memorizando y regurgitando patrones estadísticos de sus datos de entrenamiento. Sin embargo, investigaciones recientes revelan una realidad más matizada. Los investigadores han descubierto complejos "circuitos" internos -algoritmos autoaprendidos que resuelven clases de problemas específicas- dentro de estos modelos. Estos circuitos permiten la generalización a situaciones no vistas, como generar pareados que riman e incluso planificar proactivamente la estructura de estos pareados. Aunque existen limitaciones, estos hallazgos desafían la narrativa del "loro estocástico" y plantean preguntas más profundas sobre la naturaleza de la inteligencia del modelo: ¿pueden los LLM generar independientemente nuevos circuitos para resolver problemas totalmente nuevos?

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