Sony Music Publishing y Warner Chappell demandaron a Anthropic por el uso no autorizado de decenas de miles de composiciones en el desarrollo de Claude, alegando torrenting y scraping para obtener material de entrenamiento.
Anthropic rechaza las acusaciones. El litigio ocurre en E.U.A. y buena parte de la discusión girará alrededor del fair use. Visto desde México, el punto de partida jurídico es distinto.
Nuestra Ley Federal del Derecho de Autor reconoce al titular la facultad exclusiva de autorizar o prohibir la reproducción de su obra, con una definición amplia que incluye el almacenamiento permanente o temporal por medios electrónicos (artículo 16, fracción VI). Esto permite sostener que incorporar obras a un dataset, o las copias hechas durante el entrenamiento, constituyen actos de reproducción.
La Ley contempla excepciones específicas, como reproducir partes de una obra para crítica o investigación (artículo 148, fracción III). Pero México no tiene hoy una excepción para minería de datos o entrenamiento de IA.
Existe, claro, un argumento contrario: entrenar no equivale a consumir una obra, pues las copias son instrumentales y el objetivo es extraer patrones estadísticos, no conservarla. El problema es que nuestra ley no tiene una cláusula abierta equivalente al fair use. El artículo 148 exige que no se afecte la explotación normal, se cite invariablemente la fuente y no se altere la obra —difícil de cumplir si, entre millones de obras, ya no puede identificarse cuáles fueron usadas.
El elemento económico también pesa: no todas las excepciones del 148 exigen ausencia de lucro, pero el Reglamento reconoce el lucro indirecto cuando una obra da una ventaja adicional a una actividad comercial (artículo 11). Si millones de obras se reproducen para un producto que luego se comercializa, hay un aprovechamiento económico que hace difícil sostener, como regla general, que ese uso pueda darse sin autorización ni remuneración.
Ya surge, además, un mercado para licenciar obras destinadas al entrenamiento de IA. Si crece, habrá que preguntarse si usarlas gratis afecta una forma normal de explotación.
No todo entrenamiento de IA es ilícito en México, ni existe un criterio de la Suprema Corte al respecto. Pero la pregunta mexicana es distinta a la estadounidense: ¿en cuál excepción cabría el entrenamiento masivo de un modelo comercial?
Y entonces surge el siguiente problema: si hay que licenciar, ¿cómo hacerlo a escala?
La industria creativa ya cuenta con infraestructura para administrar derechos masivamente: editoras, sellos, sociedades de gestión colectiva, licencias y sistemas de distribución. La IA no los vuelve obsoletos; exigirá evolucionarlos. Nuestra legislación ofrece un principio útil: existen reglas de distribución vinculadas con la utilización actual, efectiva y comprobada de las obras. El problema con la IA es cómo comprobar esa utilización.
¿Cómo identificamos qué obras participaron? ¿Qué información deben conservar los desarrolladores? ¿Cómo distribuimos la remuneración entre los titulares?
En Suecia, STIM ya desarrolló una licencia colectiva para IA con tecnologías de atribución para identificar las obras involucradas. No es la solución definitiva, pero muestra hacia dónde evoluciona la discusión.
El debate no termina al decidir si una obra debe licenciarse; ahí apenas comienza. Reconocer un derecho es una cosa. Construir un sistema capaz de licenciarlo, administrarlo y distribuir su valor a la escala de la IA será el verdadero reto.
