La apropiación de datos por sistemas de inteligencia artificial: un análisis de las implicaciones técnicas y éticas

Análisis por

Marco L. García

Especialista en geopolítica tecnológica y vigilancia masiva.

El Hecho

El pasado 15 de octubre de 2023, el diario El País publicó un reportaje titulado ‘La IA roba’, en el que se documentan múltiples casos de sistemas de inteligencia artificial generativa que han incorporado, sin autorización explícita, obras protegidas por derechos de autor, datos personales y contenido sensible de diversas fuentes. El artículo señala que modelos como GPT-4, DALL-E 3 y otros sistemas de LLMLarge Language Model: modelo de lenguaje de gran escala entrenado con ingentes cantidades de texto para generar respuestas coherentes. han sido entrenados con corpus que incluyen libros, artículos periodísticos, imágenes y conversaciones privadas sin el consentimiento de los titulares. La investigación revela que empresas tecnológicas han utilizado técnicas de web scrapingExtracción automatizada de datos de sitios web mediante scripts o bots, a menudo sin permiso explícito. masivo para recolectar estos datos, operando en una zona gris legal que ha generado controversia global.

Las Claves Técnicas

El fenómeno descrito se fundamenta en la arquitectura de los modelos de IA generativa. Estos sistemas requieren grandes volúmenes de datos para su entrenamiento, proceso conocido como pre-training. Durante esta fase, el modelo aprende patrones estadísticos, representaciones semánticas y reglas gramaticales a partir de textos e imágenes. La calidad y diversidad del corpus son determinantes para el rendimiento final. Sin embargo, la obtención de estos datos plantea problemas técnicos y legales. Las técnicas de recolección, como el web scraping, permiten acceder a contenido público de la web, pero no diferencian entre material libre de derechos y obras protegidas. Además, los datasets comúnmente utilizados, como Common Crawl o The Pile, contienen fragmentos de documentos con licencias restrictivas. Un aspecto crítico es la capacidad de los modelos para memorizar y replicar fragmentos exactos de datos de entrenamiento, lo que puede derivar en una reproducción literal de contenido protegido, como se ha documentado en múltiples estudios académicos. Este comportamiento no es un fallo, sino una consecuencia inherente a la sobreparametrización de los modelos y a la falta de mecanismos robustos de filtrado durante la fase de generación.

Auditoría Ética

La apropiación de datos por parte de sistemas de IA plantea consecuencias de segundo y tercer orden que trascienden el debate legal inmediato. En primer lugar, se consolida un modelo económico donde las corporaciones tecnológicas externalizan los costes de adquisición de datos hacia los creadores y ciudadanos, generando una asimetría de poder difícil de corregir sin intervención regulatoria. En segundo lugar, la falta de transparencia en la composición de los datasets dificulta la auditoría independiente, limitando la capacidad de detectar sesgos, desinformación o violaciones de privacidad. Desde una perspectiva social, el uso no consentido de datos personales para entrenar modelos que luego compiten con los propios creadores —como ocurre en el ámbito periodístico o artístico— erosiona los fundamentos de la economía creativa y la autonomía individual. La reciente directiva europea sobre IA y el reglamento general de protección de datos (RGPD) ofrecen marcos parciales, pero su aplicación efectiva es compleja debido a la naturaleza global y descentralizada del desarrollo de IA. La exigencia de auditorías técnicas independientes, como las que propugnamos desde ETECHAL, se perfila como una herramienta indispensable para garantizar que el progreso tecnológico no se construya sobre la expropiación de derechos fundamentales.

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