Los creadores exigen una compensación justa por el uso de IA generativa
A medida que las empresas de tecnología comienzan a monetizar la IA generativa, los creadores en cuyo trabajo se capacita están pidiendo su parte justa. Sin embargo, hasta ahora no ha habido un consenso sobre si se debe pagar a los artistas y cuánto se debe pagar.
Recientemente, el Authors Guild, una organización que representa a escritores, publicó una carta abierta firmada por más de 8.500 escritores destacados, incluidos Margaret Atwood, Dan Brown y Jodi Picoult. En la carta, instan a las empresas de IA generativa a dejar de utilizar sus obras sin la autorización o compensación adecuada. Además, varios artistas han presentado demandas contra proveedores de IA generativa como Stability AI, MidJourney y Microsoft por infracción de derechos de autor y uso indebido.
En respuesta a estas preocupaciones, algunos proveedores han prometido establecer «fondos para creadores» y otras formas de compensación para los artistas, autores y músicos cuyas obras se utilizan para desarrollar modelos de IA generativa. Algunos incluso han lanzado estos fondos como un movimiento hacia modelos de negocio más equitativos y sostenibles.
La incertidumbre sobre las ganancias de los creadores
La pregunta clave para los creadores es: ¿cuánto pueden esperar ganar realmente de estos fondos?
A primera vista, parece una pregunta sencilla, pero la realidad es mucho más complicada. Los proveedores de IA generativa han propuesto diversas políticas de compensación, lo que dificulta determinar una respuesta clara. A pesar de nuestros esfuerzos, no hemos logrado obtener una respuesta definitiva.
Términos vagos y derechos de autor
Los modelos de IA generativa aprenden a crear imágenes, música, texto y más al analizar patrones en una gran cantidad de ejemplos, generalmente obtenidos de la web de acceso público. Estos ejemplos a menudo tienen derechos de autor o se publican bajo una licencia de uso que los proveedores ignoran. Además, los creadores rara vez son informados de que sus obras se están utilizando de esta manera.
Si bien algunas empresas argumentan que es justificado utilizar obras protegidas por derechos de autor para entrenar modelos de IA generativa bajo la doctrina del «uso justo», esta cuestión está lejos de resolverse, especialmente en Estados Unidos. Además, la opinión pública se ha puesto del lado de los creadores, quienes suelen ganar muy poco en comparación con las enormes ganancias de las empresas de tecnología e inteligencia artificial.
Compensación para los creadores
Para abordar estas preocupaciones, empresas como Adobe, Getty Images, Stability AI y YouTube han introducido o prometido introducir formas en que los creadores puedan compartir las ganancias generadas por la IA. Sin embargo, estas empresas no han especificado cuánto pueden esperar ganar los creadores, lo que dificulta la toma de decisiones para aquellos que están considerando permitir que un proveedor entrene un modelo con sus obras.
Por ejemplo, Adobe, que entrena su familia de modelos de IA generativa llamada Firefly con imágenes de su biblioteca de activos Adobe Stock, ha anunciado que pagará una «bonificación» anual a los creadores. Sin embargo, el monto exacto de esta bonificación no se ha revelado y se basa en factores como la cantidad de imágenes aprobadas y las licencias generadas por esas imágenes.
Créditos de imagen: Adobe
En resumen, los creadores de obras utilizadas para entrenar modelos de IA generativa están exigiendo una compensación justa por su trabajo. Sin embargo, la falta de claridad en las políticas de compensación de los proveedores y la incertidumbre sobre las ganancias reales dificultan la toma de decisiones para los creadores. A medida que la IA generativa continúa avanzando, es crucial encontrar soluciones equitativas que beneficien tanto a los creadores como a las empresas de tecnología.
Los desafíos de los pagos a los contribuyentes de imágenes generadas por IA
En el mundo de la fotografía y las imágenes de archivo, la llegada de la inteligencia artificial (IA) ha planteado nuevos desafíos para los contribuyentes. Empresas como Adobe, Getty Images y Shutterstock han implementado herramientas de IA generativa para crear contenido de manera más eficiente. Sin embargo, la forma en que se compensa a los creadores de contenido por su trabajo en estas plataformas sigue siendo un tema de debate y opacidad.
Retiros y bonificaciones: un proceso complicado
Uno de los aspectos más confusos para los contribuyentes es el proceso de retiro de fondos y las bonificaciones. En el caso de Adobe, los contribuyentes deben alcanzar un umbral mínimo de $25 antes de poder realizar un retiro. Sin embargo, la empresa no garantiza que pagará bonificaciones de manera continua, lo que genera incertidumbre entre los creadores de contenido.
Por su parte, Getty Images también ha anunciado pagos anuales y recurrentes para los contribuyentes de su herramienta de IA generativa. Sin embargo, la compañía no ha proporcionado detalles claros sobre cómo se calcularán estos pagos y qué porcentaje corresponderá a los ingresos por licencias tradicionales.
La ponderación de las imágenes y la falta de transparencia
Otro aspecto que genera preocupación entre los contribuyentes es la forma en que se ponderan las imágenes generadas por IA. Adobe ha mencionado que el bono Firefly se basa en la cantidad de licencias emitidas para una imagen, lo que supuestamente refleja su demanda y utilidad. Sin embargo, la empresa no ha revelado en qué medida se pondera cada imagen ni si esta ponderación cambiará en el futuro.
Getty Images también ha sido evasivo en cuanto a los detalles sobre la parte de la licencia y el acuerdo de pagos prorrateados. Según un portavoz de la compañía, habrá una fórmula establecida basada en diferentes factores, lo que significa que cada contribuyente recibirá pagos diferentes. Sin embargo, no se han proporcionado más detalles al respecto.
Shutterstock y su Fondo de Contribuidores
Shutterstock, uno de los competidores de Getty Images, también ha implementado herramientas de IA generativa y ofrece pagos a través de su Fondo de Contribuidores. Los pagos semestrales de Shutterstock son proporcionales a las contribuciones de los creadores a su biblioteca de contenido, y también se ofrece una compensación adicional si el nuevo contenido generado por IA incluye el trabajo de un creador.
Aunque Shutterstock ha proporcionado más información sobre su modelo de compensación, aún quedan preguntas sin respuesta. La proporción exacta de los pagos y la forma en que se calculará la compensación adicional siguen siendo desconocidas.
En resumen, los pagos a los contribuyentes de imágenes generadas por IA siguen siendo un tema de opacidad y falta de transparencia. Los creadores de contenido se enfrentan a desafíos para comprender cómo se calculan sus pagos y qué factores influyen en ellos. A medida que la IA continúa transformando la industria de la fotografía, es fundamental que las empresas brinden mayor claridad y transparencia en sus políticas de compensación a los contribuyentes.
Créditos de imagen: imágenes falsas
En conclusión, los contribuyentes de imágenes generadas por IA se enfrentan a desafíos en cuanto a los pagos y la transparencia de las empresas. Es fundamental que se establezcan políticas claras y se brinde información detallada sobre cómo se calculan los pagos y qué factores influyen en ellos. A medida que la IA continúa transformando la industria de la fotografía, es necesario garantizar una compensación justa y transparente para los creadores de contenido.
Sin cantidad en dólares
Los esquemas de compensación de la inteligencia artificial generativa son poco concretos. Incluso un fotógrafo con alrededor de 2.000 imágenes solo ganaría alrededor de 15 dólares, una cantidad bastante baja.
El plan de reparto de ingresos de Stable Audio aún en debate
Stability AI anunció recientemente Stable Audio, un modelo que genera música y efectos de sonido a partir de una descripción de texto. La startup afirmó que permitiría a los músicos compartir las ganancias generadas por Stable Audio a través de su asociación con la biblioteca de audio AudioSparx. Sin embargo, los detalles sobre cómo se repartirán los ingresos aún están siendo discutidos.
Esperando los informes de ganancias
Lee Johnson, vicepresidente ejecutivo de AudioSparx, mencionó que aún no han recibido ningún informe de ganancias de Stability AI y que están en los primeros días de comprender los ingresos que se generarán. Por lo tanto, no se sabe cuánto podrán ganar los artistas que participen en el proyecto.
Créditos de imagen: Estabilidad IA
Discusión en curso
Lee también mencionó que hay una discusión en curso entre AudioSparx y Stability AI sobre las métricas y los informes de ganancias. Por lo tanto, el plan de reparto de ingresos aún está en desarrollo y no se ha determinado cómo se asignarán las ganancias a los artistas participantes.
YouTube en los primeros días de la monetización de IA generativa
YouTube anunció una asociación de IA generativa con [nombre omitido] y planea desarrollar una estructura para garantizar que los titulares de derechos musicales reciban un pago por sus contribuciones de datos de entrenamiento. Sin embargo, aún se encuentran en los primeros días de creación de modelos de monetización que tengan en cuenta la IA generativa.
Colaboración con socios en el negocio de la música
YouTube mencionó que gran parte de su plan se logrará colaborando con sus socios en la industria musical. Están trabajando en encontrar formas de compensar adecuadamente a los creadores por su participación en la capacitación de modelos de IA generativa.
La incertidumbre para los creadores
Es preocupante que ninguno de los proveedores de IA generativa pueda proporcionar una cifra concreta sobre cuánto podrán ganar los creadores al entrenar modelos de IA. Algunos culpan a la novedad de la tecnología y al modelo de negocio, mientras que otros argumentan que el rango de ganancias variará demasiado. Sin embargo, para los creadores que dependen de los ingresos para sobrevivir, estos argumentos suenan vacíos.
Algunas startups están tratando de ser más transparentes y centradas en los creadores desde el principio. Por ejemplo, Braia tiene un modelo de reparto de ingresos que recompensa a los propietarios de datos en función del impacto de sus contribuciones. Esto permite a los artistas establecer precios por la ejecución de entrenamiento de IA. Sin embargo, en general, pocos proveedores ofrecen argumentos convincentes de que valdrá la pena para los artistas participar en el entrenamiento de modelos de IA generativa. En el mejor de los casos, solo ofrecen promesas confusas de riquezas futuras, lo cual no es suficiente para los creadores que necesitan ingresos inmediatos.