Artistas se reúnen en defensa de sus obras contra el entrenamiento de IA
Cerca de 13 mil artistas, entre ellos destacados nombres del cine, la música y la literatura, han firmado una carta abierta para protestar contra el uso no autorizado de sus obras en el entrenamiento de inteligencia artificial (IA). La noticia fue reportada recientemente por ARTnoticias.
Entre los firmantes se encuentran figuras conocidas como los actores Kevin Bacon, Julianne Moore, Rosario Dawson y F. Murray Abraham, así como el autor James Patterson y el vocalista de Radiohead, Thom Yorke, según información del The Washington Post.
La misiva emitida este martes no solo expresa preocupaciones sobre la tecnología de IA en sí, sino que también destaca los impactos negativos que tiene en la labor de los artistas de diferentes campos.
El documento aclara que "el uso no autorizado de obras creativas para entrenar una IA generativa representa una amenaza significativa e injusta para el sustento de quienes están detrás de esas creaciones y no debería permitirse".
Asimismo, la carta ha recibido el apoyo de otros artistas notables, entre ellos Joel Shapiro, Gregory Edwards, Amoako Boafo, Joanna Pousette-Dart, y Tishan Hsu, además del fotógrafo y pintor Lynn Goldsmith, según ARTnoticias.
Es importante recordar que a principios de abril de este año, más de 200 músicos, compositores y letristas firmaron otra carta abierta redactada por la Artists Rights Alliance, demandando un uso responsable de la IA en el ámbito musical.
Los firmantes expresaron la necesidad de protegerse contra el uso depredador de la IA, el cual puede llevar a robar las voces y las imágenes de artistas profesionales, violar los derechos de los creadores y poner en peligro el ecosistema musical.
En julio pasado, más de 15 mil escritores, incluyendo a Jennifer Egan, Michael Pollan, Min Jin Lee y Margaret Atwood, también apoyaron una carta abierta del Gremio de Autores dirigida a importantes empresas de IA.
En esta ocasión, instaron a las compañías a obtener el consentimiento y el reconocimiento justos para los autores antes de utilizar trabajos protegidos por derechos de autor en los conjuntos de datos empleados para entrenar tecnologías de IA generativa.
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