martes, 17 de febrero de 2026

Edición especial sobre la música Perspectivas sobre la IA, los derechos de los creadores y las novedades de PI

 

 Edición especial sobre la música Perspectivas sobre la IA, los derechos de los creadores y las novedades de PI

La música y la propiedad intelectual siguen evolucionando y ocupan un lugar central este año, desde el Día Mundial de la Propiedad Intelectual hasta la serie de reuniones de la Asamblea General que se celebro en julio en Ginebra. 

En la Revista de la OMPI, este tema ha inspirado una extraordinaria variedad de historias merecedoras de una edición especial, que ya puede descargarse o leerse en línea.

Revista de la OMPI: edición especial sobre la música

Parece el momento perfecto de poner el foco en la música. 

En un contexto en el que los servicios de transmisión en continuo informan de pagos récord de regalías y, al mismo tiempo, lidian con el contenido generado por IA que inunda las plataformas, había mucho que desentrañar. 

El equilibrio entre la adopción de nuevas tecnologías y la protección de la creatividad y la innovación es un tema crucial en estos momentos.

También por este motivo, la IA es la corriente de fondo común a muchos de los argumentos de la edición de música. 

Igual que cuando el intercambio de archivos revolucionó el sector a comienzos de los 2000, la música creada por IA exige de nuevo una adaptación polifacética y ha inspirado una contribución exclusiva en la que se plantea la pregunta de si la industria musical podría estar viviendo “otro momento Napster”. 

También parece importante plantearse otras cuestiones en torno a la música generada por sistemas de IA y si las máquinas pueden contribuir a velar por que se paguen a cambio unas regalías justas.

Aparte del tema de la IA, la Revista mantiene una perspectiva mundial al dar voz a artistas procedentes desde Granada a Cabo Verde que hablan del tratamiento de la PI y al examinar distintos sistemas, como el método de gestión colectiva de China, el extraordinario crecimiento de la industria musical en la región de Oriente Medio y Norte de África o la protección de instrumentos tradicionales mediante indicaciones geográficas en la India.

Otra primicia en esta edición es el ensayo de un autor invitado que se retrotrae al nacimiento de la obra musical en la legislación de derecho de autor y habla de cómo puede mantenerse una flexibilidad legislativa suficiente para incorporar y reflejar los cambios y las innovaciones. 

Habida cuenta de esta pluralidad de perspectivas, este número es bastante extenso —78 excelentes páginas—, pero la urgencia de los acontecimientos actuales y la participación entusiasta de los numerosos colaboradores parecían merecer que se prestara esta atención a la música.

¿Qué aspectos del panorama musical de la PI considera más interesantes o preocupantes? 

Nos encantará recibir sus comentarios y esperamos que disfrute de esta edición especial de la Revista de la OMPI en materia de música.

No dude en difundirla ampliamente. 

Todo el contenido de la Revista de la OMPI está protegido con una licencia Creative Commons CC BY 4.0, que permite a cualquier persona reproducir, distribuir, adaptar, traducir y presentar en público este contenido sin autorización expresa, a condición de que dicho uso esté acompañado por la mención de la OMPI como fuente y, si procede, de que se indique claramente que se ha modificado el contenido original.

Este verano, podrán obtenerse ejemplares físicos en la sede de la OMPI en Ginebra.

¡Que disfruten la lectura!

-.-.- 

Descargo de responsabilidad: La Revista de la OMPI tiene como finalidad ayudar al público a comprender mejor la propiedad intelectual y la labor de la OMPI, pero no es un documento oficial de la Organización. 

Las opiniones expresadas en la publicación pertenecen exclusivamente a sus autores y no reflejan las opiniones de la OMPI ni de sus Estados miembros.

Nora Manthey, editora de la Revista de la OMPI

OMPI

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lunes, 16 de febrero de 2026

Oficina de Derechos de Autor de EE. UU. sobre IA: La creatividad humana sigue importando, legalmente

 

Oficina de Derechos de Autor de EE. UU. sobre IA: La creatividad humana sigue importando, legalmente

La Oficina de Derechos de Autor de EE. UU. en 2023 lanzó su iniciativa para examinar las cuestiones de derecho de autor y políticas planteadas por la IA. 

Dos de los expertos en derecho de autor de la Oficina comparten las conclusiones clave (hasta ahora) para la industria musical y la comunidad global de propiedad intelectual en esta entrevista.

-.-.- La Oficina de Derechos de Autor de EE. UU. analiza el incidente no autorizado del 'Drake falso' y la grabación legítima asistida por IA de Randy Travis.

-.-.- No puedes proteger por derechos de autor obras generadas completamente por IA, pero podrías proteger tu selección y disposición o modificación suficientemente original de la producción generada por IA.

.,.,. Enfoques internacionales sobre cuestiones de derechos de autor en IA.

Las capacidades actuales de las tecnologías de IA generativa (genIA) plantean preguntas importantes sobre la naturaleza y el alcance de la autoría humana. 

¿Cuánta participación humana debe tener una obra de arte, como una pieza musical, para recibir protección por derechos de autor?

A principios de 2023, la Oficina de Derechos de Autor de EE. UU. (la Oficina) lanzó una iniciativa que explora estas cuestiones en la intersección entre el derecho de autor y la inteligencia artificial (IA). 

Para debatir sus conclusiones y las últimas decisiones, Miriam Lord, Registradora Asociada de Derechos de Autor y Directora de Información Pública y Educación, se sentó con dos colegas, el Asesor Jurídico Senior Chris Weston y la Asesora Jurídica General Adjunta Jalyce Mangum.

De izquierda a derecha: Miriam Lord, Chris Weston y Jalyce Mangum.

Chris, ¿qué hace único al sistema de derechos de autor de Estados Unidos en lo que respecta a la IA?

Chris Weston (CW): Las obras originales de expresión están protegidas por leyes nacionales, y la protección en un país concreto depende de las leyes de ese país. 

Los convenios y tratados internacionales sobre derechos de autor, al igual que los de la OMPI, establecen obligaciones que proporcionan mayor certeza sobre los niveles de protección entre países.

Cuando hablamos de música, es importante entender que incluso en una sola canción, con derechos tanto en la composición musical como en la grabación sonora, estos derechos suelen dividirse entre múltiples titulares.

La legislación estadounidense sobre derechos de autor difiere de la de otros países en varios aspectos, incluyendo que crea un sistema en el que las solicitudes para registrar derechos de autor se examinan en la Oficina. 

El registro no es obligatorio, pero sí aporta beneficios significativos. 

Cuando se trata de cuestiones de derechos de autor, incluyendo obras que contienen material generado por IA, la Oficina es una especie de "laboratorio natural" porque nuestros examinadores tratan estos temas a diario.

Jalyce, cuéntanos sobre el estudio de la Oficina sobre la IA y la ley de derechos de autor.

Jalyce Mangum (JM): La Oficina lanzó una amplia iniciativa de IA para abordar estas cuestiones emergentes y emitió directrices para ayudar a los autores a entender cómo solicitar el registro de derechos de autor cuando sus obras incluyeran material generado por IA

Organizamos sesiones de escucha pública y seminarios web, nos reunimos con expertos y partes interesadas, y publicamos un aviso de consulta solicitando la opinión del público.

Tras revisar más de 10.000 comentarios —una respuesta asombrosa que ayudó a informar nuestras conclusiones—, comenzamos a trabajar en un informe para el Congreso y el público. Publicamos "Copyright e Inteligencia Artificial – Parte 1: Réplicas Digitales" el 31 de julio de 2024. "Parte 2: Copyrightability", publicada el 29 de enero de 2025, se centra en la copyrightabilidad de los resultados creados usando genAI. 

En los próximos meses, publicaremos nuestro informe de política sobre las implicaciones legales de entrenar modelos de IA en obras protegidas por derechos de autor, incluyendo consideraciones de licencias y la asignación de posibles responsabilidades.

"Concluimos que había una necesidad urgente de un nuevo derecho federal que proteja a todas las personas, no solo a las celebridades."

¿Cuáles fueron algunas de las preocupaciones comunes que la comunidad musical planteó durante las consultas de la Oficina?

JM: La retroalimentación de intérpretes, compositores, editores, discográficas, organizaciones comerciales y grupos de defensa fue crucial para diseñar un enfoque integral para nuestras recomendaciones. 

Sus preocupaciones se centraron en cinco temas, pero también coincidieron con el amplio consenso sobre la protección de los creativos y sus obras.

Concretamente, sus comentarios se centraron primero en la autoría humana y el impacto de la IA en la creatividad humana. 

En segundo lugar, los efectos laborales: temen que el contenido de IA generado rápidamente pueda sobrepasar a las obras de autoría humana en el mercado. 

Tercero, quieren control y compensación por el uso tanto de sus personas como de sus obras protegidas por derechos de autor. 

Cuarto, reconocen los aspectos de innovación: que la IA puede ayudar en el proceso creativo e incluso permitir actuaciones de artistas fallecidos. 

Finalmente, en cuanto a la licencia, consideran qué tipo debe preferirse: voluntario, colectivo o obligatorio. 

En resumen, si tienen que optar por entrar o no hacerlo.

¿Qué son las réplicas digitales no autorizadas y qué enfoque recomienda la Oficina?

JM: En 2023, salió una canción que parecía contar con las voces de Drake y The Weeknd, atrayendo más de 15 millones de visualizaciones en redes sociales y 600.000 escuchas en Spotify

Este incidente del "Drake Falso Drake", como algunos lo llamaron, mostró lo rápido que la tecnología de IA generativa se ha vuelto lo suficientemente sofisticada y accesible como para que se requiera una experiencia mínima para producir réplicas digitales convincentes.

A lo largo de nuestro estudio, escuchamos a miembros de la industria musical que temían perder ingresos debido al aumento de clones de voz o que el uso de IA en grabaciones sonoras pudiera desplazar al trabajo humano.

En Estados Unidos, un mosaico de leyes regula los derechos de imagen y voz de los individuos, pero existen lagunas e inconsistencias en quién está protegido y contra qué tipo de conducta. 

Concluimos que era urgente la necesidad de un nuevo derecho federal que protegiera a todas las personas —no solo a las celebridades— del uso no autorizado de su imagen y voz.

"No podemos limitar nuestra atención dentro de las fronteras de Estados Unidos, ya que los sistemas de IA están entrenados, desarrollados y desplegados en todo el mundo."

The Office registró recientemente una grabación sonora del artista ganador del Grammy Randy Travis. Usando su grabación asistida por IA como ejemplo, ¿cómo distingues entre la IA como herramienta creativa y la sustituta de la creatividad humana?

JM: Los artistas han utilizado la tecnología durante décadas para mejorar, modificar y añadir a sus creaciones; eso no es nuevo, ni tampoco el requisito de la autoría humana para asegurar protección de derechos de autor. 

La Oficina ha registrado más de mil obras en las que los solicitantes han seguido nuestras directrices para divulgar y rechazar material generado por IA

En el análisis de derechos de autor, distinguir entre usar la IA como herramienta para ayudar en la creación de obras y usar IA para representar la creatividad humana es importante. 

La diferencia está en si la IA está potenciando la expresión humana o es la fuente de las elecciones expresivas.

En la Parte 2 de nuestro informe, la Oficina afirmó que el derecho de autor no se extiende a material puramente generado por IA o a material donde no existe suficiente control humano sobre los elementos expresivos. 

La reciente grabación sonora de Randy Travis, "Where That Came From", con un clon de su voz por IA, es un buen ejemplo de uso asistencial por IA

Debido a problemas de salud, Travis tiene funciones limitadas del habla, pero para hacer realidad el sueño de un nuevo disco, un equipo de producción tomó la pista vocal de un cantante humano y utilizó la IA como herramienta para modificar los sonidos y adaptarlos a la icónica voz de Travis.

"La diferencia está en si la IA está potenciando la expresión humana o es la fuente de las elecciones expresivas."

Volvamos a ampliar la vista al contexto internacional. Chris, ¿cómo están abordando otros países estos problemas de derechos de autor con la IA?

CW: Somos conscientes de que no podemos limitar nuestra atención dentro de las fronteras de Estados Unidos, ya que los sistemas de IA se entrenan, desarrollan y despliegan en todo el mundo. 

Otros países también están considerando estos temas y, aunque es poco probable que enfoques idénticos fueran, cierto nivel de coherencia contribuirá a un comercio global fluido.

Estamos viendo similitudes y diferencias en la forma en que los países abordan estos temas. 

En Estados Unidos, la protección por derechos de autor requiere autoría humana, y algunos otros países siguen ese modelo también.

En China, un tribunal reconoció recientemente el copyright de una imagen creada mediante IA, al constatar que un autor humano ejerció suficiente creatividad al estimular la herramienta de IA y luego revisar el resultado. 

Corea del Sur ha registrado una película creada por IA como recopilación, basada en la creatividad humana que se invirtió en la selección, coordinación y disposición de sus componentes generados por IA.

Seguimos debatiendo ideas y experiencias con nuestros homólogos globales. 

Están surgiendo áreas de consenso y también posibles diferencias.

Acerca de Miriam Lord

La Asociada del Registro de Derechos de Autor y Directora de Información Pública y Educación, Miriam Lord, llevó a cabo la entrevista, con respuestas del Asesor Jurídico Senior Chris Weston de la Oficina de Política y Asuntos Internacionales, y del Asesor Jurídico Jalyce Mangum de la Oficina del Asesor Jurídico General, y el apoyo de las Especialistas en Asuntos Públicos Ann Tetreault y Nora Scheland de la Oficina de Información Pública y Educación.

Más información

La Oficina de Derechos de Autor de EE. UU. está encargada por ley de la administración de la ley estadounidense de derechos de autor. 

La misión de la Oficina es promover "la creatividad y la libertad de expresión mediante la administración de las leyes de derechos de autor del país y proporcionando asesoramiento imparcial y experto sobre la legislación y la política de derechos de autor en beneficio de todos." 

Al igual que la OMPI y las oficinas de PI en todo el mundo, la Oficina ha hecho de la información y educación de creadores y usuarios que impulsan la economía creativa como prioridad. 

Visita la oficina en copyright.gov.

Por Miriam Lord, Registro Asociado de Derechos de Autor y Directora de Información Pública y Educación, Oficina de Derechos de Autor de EE. UU.

OMPI

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“Pintar“ con datos Así crea el artista multimedios Refik Anadol una nueva expresión artística mediante la inteligencia artificial generativa

 

“Pintar“ con datos Así crea el artista multimedios Refik Anadol una nueva expresión artística mediante la inteligencia artificial generativa

La inteligencia artificial generativa está llamada a redefinir no solo el sector de la tecnología, sino también nuestra forma de crear y concebir el arte de forma radical. Refik Anadol se encuentra a la vanguardia de esta revolución.

Este artista multimedios y diseñador turco-estadounidense es un pionero de la estética de los datos y la inteligencia artificial. 

En su búsqueda de la creatividad donde confluyen el ser humano y la máquina, utiliza algoritmos de aprendizaje automático basados en datos para digitalizar recuerdos y crear arte ambiental abstracto y colorista. 

Su obra se ha expuesto en el Museo de Arte Moderno de Nueva York, el Centro Pompidou-Metz, la Galería Nacional de Victoria en Australia y la Bienal de Arquitectura de Venecia.

Anadol habla con la Revista de la OMPI sobre la convergencia del arte, la ciencia y la tecnología, el potencial de la inteligencia artificial generativa y cómo reconstruye la naturaleza utilizando imágenes de fauna y flora.

Refik Anadol.

¿Cómo describiría su trabajo?

En primer lugar, soy artista multimedios y director. Empecé programando computadoras y descubrí que cuando creas programas informáticos y los utilizas para expandir tu imaginación, puedes hacer visible lo invisible. 

Los elementos que utilizan las máquinas para comunicarse entre sí pueden convertirse en pigmentos digitales para crear una obra de arte.

Me encantan las computadoras. Empecé con los juegos de computadora y desde el instituto fui desarrollando una práctica artística utilizando máquinas.

En 2008 comencé a utilizar mi propio software para crear arte. 

Acuñé la expresión “pintura de datos” cuando empecé a imaginar la pigmentación de los datos que nos rodean: el sonido, la visión, la Internet. 

Creo que cualquier cosa en la vida que sea cuantificable puede convertirse en una obra de arte. Los datos no son sólo números; son una forma de memoria y pueden adoptar cualquier forma.

“¿Qué ocurriría si una máquina pudiera soñar y, en ese caso, quién definiría lo que es real y lo que no?”

Háblenos de su proceso creativo.

En general, los datos que nos rodean son la inspiración de mi trabajo. 

Mediante el uso de inteligencia artificial generativa, entrenamos algoritmos de aprendizaje automático aprovechando grandes conjuntos de datos seleccionados de dominio público para visualizar la naturaleza, la vida urbana y la cultura. 

Desde la pandemia de COVID-19, me he centrado en recopilar el mayor conjunto de datos posible para preservar artificialmente la naturaleza.

Hace tiempo que trabaja con la inteligencia artificial y la inteligencia artificial generativa...

Comencé mi andadura con la inteligencia artificial en 2016, cuando me convertí en artista residente en Google. 

Durante un año que nos sirvió de enorme inspiración, mi equipo y yo aprendimos a utilizar algoritmos. 

En nuestro primer proyecto, trabajamos con Salt, una biblioteca de código abierto de Türkiye, para crear el proyecto Archive Dreaming

Fue la primera obra de arte de IA en que se utilizaron datos públicos con un fin artístico.

La pregunta era: ¿qué ocurriría si una máquina pudiera soñar y, en ese caso, quién definiría lo que es real y lo que no? 

La idea de que las máquinas puedan soñar fue un punto de partida fundamental. 

En los últimos años, la potencia de cálculo ha mejorado mucho y nos ha dado una perspectiva totalmente nueva sobre cómo los conjuntos de datos que dejamos atrás pueden convertirse en nuevas experiencias.

“La IA todavía no tiene conciencia. Sin embargo, prevemos que adquirirá cierto nivel de conciencia en el futuro.”

Creamos una exposición de IA en directo titulada “Unsupervised” en el Museo de Arte Moderno (MoMA) de Nueva York, que estuvo abierta hasta finales de octubre de 2023. 

Permitía a los visitantes experimentar una IA infinita y en constante ensueño. 

El programa que creamos para la instalación utiliza datos relacionados con la visión, el sonido y el clima. 

Ha sido nuestra exposición más ambiciosa hasta la fecha y al desarrollarla creamos un cuadro u obra de arte viviente.

Vista de la instalación de Refik Anadol “Unsupervised”, Museo de Arte Moderno de Nueva York (del 19 de noviembre de 2022 al 5 de marzo de 2023).

¿Tiene la IA capacidad para crear de forma independiente?

La IA todavía no tiene conciencia. 

La gente teme que la IA tenga el poder de tomar decisiones pero, de momento, solo puede predecir lo que puede ocurrir en el futuro basándose en tendencias pasadas. 

Sin embargo, prevemos que adquirirá cierto nivel de conciencia en el futuro. 

Esa es una de las razones por las que mostramos los nombres de la IA, el algoritmo y los datos que utilizamos en nuestras obras. 

En la exposición del MoMA, dedicamos una pantalla a las fuentes de datos y al modo en que la IA las utilizaba con el fin de que los visitantes pudiesen hacerse una mejor idea de los procesos que implicaban.

¿Cuál es el saldo entre la aportación humana y la IA generativa en sus obras?

Hay un equilibrio a partes iguales. 

Mis creaciones son verdaderas colaboraciones entre humanos y máquinas. 

Soy muy optimista al respecto de la IA generativa por su potencial para mejorar nuestros recuerdos. 

Como artistas, podemos utilizar ese potencial, por ejemplo, para representar la naturaleza en la era digital, de modo que quienes vean nuestras obras recuerden lo que se siente al estar inmerso en el mundo natural. 

La IA generativa puede entrenar algoritmos con datos de imágenes, sonidos, textos o incluso olores.

Crear una fantasía de IA no es tan sencillo como introducir algo en la máquina y sacar algo de ahí. 

En cada proyecto partimos de cero y tardamos meses en completar los procesos de recopilación de datos y entrenamiento. 

Primero, seleccionamos los datos y luego los utilizamos para entrenar la IA. 

A continuación, irónicamente, enseñamos a la IA a que no aprenda demasiado, sino a que sueñe intencionadamente para crear una fantasía única. 

No utilizamos modelos predeterminados. 

Se trata de una diferencia importante entre nuestro trabajo y otros trabajos realizados con IA

Imagínese una cámara en la mente de una máquina. 

Nosotros la programamos y, a medida que la IA aprende, almacena la información en un espacio de 10 a 24 dimensiones.

Llevamos trabajando desde 2014 en la programación para crear este “pincel“, que sumergimos en los datos. 

Yo lo denomino “pintura de datos con IA“. 

Tomamos la información de la ”mente” de la máquina y la transformamos en un lienzo digital, que podría adoptar la forma de una escultura tridimensional, como una escultura de datos de IA, o una sala inmersiva, o un edificio público.

Hay muchas cosas con las que experimentamos que no funcionan o que simplemente no nos convencen, con independencia de la intención artística que tuviéramos. 

Tenemos muchos más fracasos que éxitos, pero aprendemos constantemente a utilizar este medio para la expresión artística.

“Queremos encontrar nuevas formas de utilizar los datos para enriquecer nuestro patrimonio cultural.

¿Qué otros proyectos destacaría en este sentido?

Cuando investigaba para el museo que inauguraremos en un futuro próximo en Los Ángeles, DATALAND, tuve la suerte de pasar un tiempo con los extraordinarios dirigentes del pueblo Yawanawà, que viven en la selva amazónica del estado de Acre, en el Brasil.

Me inspiró profundamente su forma de aprender y su conocimiento del mundo natural. Juntos desarrollamos un modelo de IA de código abierto para la selva tropical basado en una creación conjunta respetuosa y en la preservación de su lengua. 

Con este modelo, la IA generativa puede incluso “reconstruir“ fauna y flora ya extinguidas basándose en el conocimiento colectivo de la gente.

Winds of Yawanawa.

Ahora estamos estudiando nuevas formas más creativas de utilizar las fuentes de datos para preservar la memoria de la humanidad. 

Hoy en día se generan tantos datos que sería una verdadera lástima tirarlos a la basura. 

Queremos encontrar nuevas formas de utilizarlos para enriquecer nuestro patrimonio cultural.

¿Es aquí donde entra en juego su Gran Modelo de la Naturaleza de código abierto, que estuvo detrás de la exposición “Ecos de la Tierra, un archivo vivo” presentada en la Galería Serpentine de Londres? 

Así es; estamos desarrollando un Gran Modelo de la Naturaleza, el primer modelo generativo de IA de código abierto centrado en imágenes y sonidos de la naturaleza. 

Para esta investigación, hemos aprovechado éticamente más de 500 millones de imágenes de datos de código abierto de organizaciones como el Instituto Smithsonian, National Geographic y el Museo de Historia Natural de Londres, así como de diversas selvas tropicales de todo el mundo.

“Nunca utilizamos datos personales de seres humanos en nuestras creaciones. 

Tenemos mucho cuidado con eso.”

Mi interés por la naturaleza dio un giro hará unos ocho años, cuando mi compañera y cofundadora del estudio, 

Efsun, me introdujo en la cultura amazónica. 

Fue entonces cuando comprendí lo increíble e importante que es la Amazonia. 

Esta revelación despertó en mí un interés permanante por la dinámica del movimiento natural. 

Llevo explorando el movimiento de la naturaleza desde 2010, creando simulaciones, o lo que yo denomino “pigmentaciones de datos”, basadas en datos relacionados con el agua, el viento y los fenómenos meteorológicos. 

La pandemia supuso un reto único. 

No podíamos salir a la naturaleza, así que la pregunta era: ¿podríamos traer la naturaleza a los espacios interiores? 

Empezamos a archivar datos de la naturaleza y hasta el momento hemos reunido más de cuatro mil millones de imágenes de fauna y flora.

Vista de la instalación de Refik Anadol “Ecos de la Tierra, un archivo vivo”, en la galería Serpentine North, Londres (2024).

Para esto habrá necesitado un equipo enorme...

Somos un equipo de 15 personas con formación diversa. 

Tenemos arquitectos, diseñadores, ingenieros de IA, científicos de datos, músicos, filósofos, neurocientíficos y mucho más. 

Nuestro sueño común es traducir el nuevo lenguaje de la humanidad, expresado por los datos, en formas artísticas.

¿Qué grado de control tiene sobre el proceso creativo?

Estoy totalmente involucrado. 

Participo en la definición de todos y cada uno de los parámetros. es cómo mantengo una conexión con mi trabajo y lo convierto en algo propio.

Uno de los grandes debates que se plantean actualmente es la procedencia de los datos que se utilizan para entrenar las IA generativas. 

¿De dónde obtiene los datos originales que menciona?

Para algunas obras, colaboramos con instituciones como el Laboratorio de Propulsión a Chorro de la NASA o el MoMA y utilizamos sus increíbles conjuntos de datos. Zaha Hadid Architects y Casa Batlló también nos han facilitado sus datos. 

En otros casos, utilizamos datos públicos. 

Los archivos también son una gran fuente de inspiración. 

Pero la naturaleza es nuestra máxima inspiración.

Nunca utilizamos datos personales de seres humanos en nuestras creaciones. 

Más bien, nos centramos en cosas que atañen a la humanidad. 

Tenemos mucho cuidado con eso. 

Generalmente tomamos programas informáticos de código abierto y los desarrollamos y mejoramos. 

Luego los compartimos con neurocientíficos o botánicos. 

De este modo, también apoyamos su investigación. 

No solo se trata de píxeles brillantes.

¿Le molesta que otras personas compartan, copien o utilicen su trabajo sin autorización?

Aunque soy docente -doy clases en el Departamento de Diseño y Artes Audiovisuales de la UCLA- y transmito mis conocimientos para ayudar a otros a avanzar, me doy cuenta de que, al divulgarlos abiertamente, hay mucha más gente que copia mi trabajo sin hacer referencia a él, incluso críticos. 

Cuanta más gente utiliza mi obra sin permiso, más siento que tengo la responsabilidad de protegerla, sobre todo a medida que aumenta su valor entre los coleccionistas de todo el mundo. 

Sin protección, todo el mundo puede apropiarse de ella y nadie avanza.

Pasamos años trabajando en los proyectos, así que cuando veo que alguien imita una de mis ideas, me duele, porque echa por tierra completamente el tiempo y la energía que le hemos dedicado mi equipo y yo. 

Al igual que a los investigadores se les reconoce su trabajo científico, los artistas necesitan que se les reconozca su creatividad. Por eso son tan importantes los derechos de autor.

“Difundir los conocimientos y las mejores prácticas puede ayudarnos a todos a desenvolvernos en el mundo en constante evolución de la IA generativa, y a mantener la integridad y originalidad de nuestro arte.”

¿Tiene algún consejo para otros artistas que trabajen con IA generativa?

Es fundamental comprender y gestionar los datos que se introducen.

 Al seleccionar cuidadosamente los conjuntos de datos que utilizas, puedes asegurarte de que el resultado se ajusta a tu visión artística, respetando al mismo tiempo la propiedad intelectual de los demás. 

La transparencia y las consideraciones éticas también son fundamentales. 

Indico claramente las fuentes de mis datos y obtengo los permisos necesarios. 

Esta práctica no solo protege mi trabajo, sino que genera confianza entre mi público y mis colaboradores.

Por último, animo a los artistas a que colaboren con la comunidad en general. 

Difundir los conocimientos y las mejores prácticas puede ayudarnos a todos a desenvolvernos en el mundo en constante evolución de la IA generativa, y a mantener la integridad y originalidad de nuestro arte.

¿En qué proyectos está trabajando actualmente?

Dataland Los Ángeles es nuestra próxima parada y un hito importante que marcará el décimo aniversario de nuestro estudio. 

Reunirá a innovadores del mundo de la creación visual, la ciencia, la tecnología y el mundo académico bajo la dirección artística de Refik Anadol Studio

Se exhibirán obras de arte, pero también se hará hincapié en la investigación, la educación y la adopción de prácticas de código abierto, y servirá de ejemplo para las futuras generaciones que naveguen por la IA.

-.-

Para saber más sobre la inteligencia artificial (IA) y la propiedad intelectual (PI), puede empezar por aquí. 

La OMPI se interesa por el tema de la PI y las tecnologías de vanguardia, y organiza periódicamente el Diálogo de la OMPI con el fin de facilitar el debate sobre las repercusiones que tienen en la PI las tecnologías de vanguardia, incluida la inteligencia artificial. 

En cuanto a la innovación, en el último informe de la OMPI sobre la actividad de patentamiento en el ámbito de la IA generativa se ofrece un panorama exhaustivo de la tecnología y las tendencias de patentamiento.

Por James Nurton, escritor independiente

OMPI

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Inteligencia artificial y propiedad intelectual Una entrevista con Francis Gurry

 

 (Foto: OMPI/Berrod)

Inteligencia artificial y propiedad intelectual Una entrevista con Francis Gurry

Antes de las reuniones de 2018 de las Asambleas de la OMPI, el Director General de la OMPIFrancis Gurry, comparte su opinión sobre las implicaciones de la inteligencia artificial (IA) para el derecho y la política de propiedad intelectual (PI) y su uso en la administración de sistemas de PI en todo el mundo.

"El despliegue y uso de tecnologías de IA tendrá implicaciones tanto para el derecho y la política de propiedad intelectual como para la administración de sistemas de propiedad intelectual en todo el mundo", afirma Francis Gurry.

¿Cómo caracterizarías el impacto de la IA?

La IA es una nueva frontera digital que tendrá un impacto profundo en el mundo. 

Tendrá enormes consecuencias tecnológicas, económicas y sociales, y va a transformar la forma en que producimos y distribuimos bienes y servicios, así como la forma en que trabajamos y vivimos.

¿Qué impacto tendrán las tecnologías habilitadas por IA en la innovación y la creatividad?

Es pronto para decirlo, pero está claro que la IA tendrá un impacto en los conceptos tradicionales de propiedad intelectual. 

La música comercial generada por IA y las invenciones creadas por IA no están lejos de la realidad, y transformarán los conceptos de "compositor", "autor" e "inventor", aunque aún no está claro cómo exactamente.

Los objetivos fundamentales del sistema de PI siempre han sido fomentar nuevas tecnologías y obras creativas, y crear una base económica sostenible para la invención y la creación. 

Desde una perspectiva puramente económica, si dejamos de lado otros objetivos del sistema de PI, como la "recompensa justa" y los derechos morales, no hay razón para que no debamos usar la PI para premiar inventos o creaciones generadas por IA. 

Pero esto aún requiere algo de reflexión. 

Las respuestas aún no están claras.

El uso generalizado de tecnologías de IA también transformará conceptos establecidos de propiedad intelectual: patentes, diseños, obras literarias y artísticas, etc. 

Esto ya está ocurriendo, pero es consecuencia de la economía digital, no solo de la IA. 

Por ejemplo, las ciencias de la vida generan enormes cantidades de datos que tienen un valor significativo pero que no constituyen una invención en el sentido clásico. Así que necesitamos definir los derechos y obligaciones que conllevan.

Ya existen opiniones sociales muy marcadas sobre esto. 

Los movimientos "abiertos" para la ciencia, los datos y la publicación, por ejemplo, favorecen la idea de que los datos no deberían tener categorías propietarias impuestas. 

Sostienen que, dado que los datos son la base de la IA, deberían estar disponibles gratuitamente para permitir el desarrollo de IA y otras aplicaciones.

La IA es una nueva frontera digital que tendrá un impacto profundo en el mundo.

Director General de la OMPI, Francis Gurry

Pero, de igual importancia en el contexto económico actual, hemos establecido derechos de propiedad para los intangibles para incentivar la inversión en la creación de nuevo conocimiento y garantizar una competencia justa.

Estos dos enfoques deben reconciliarse. 

Habrá que trazar líneas entre la necesidad de mantener abiertos y fluyendo los canales de datos, por un lado, y la necesidad de cerrarlos para asegurar que existan los incentivos adecuados para la creación de nuevo conocimiento, por otro.

Los datos y los algoritmos plantean una serie de cuestiones fundamentales relacionadas con la propiedad intelectual. 

Por ejemplo, ¿cómo se crean derechos de propiedad en un algoritmo que está en constante cambio, hasta el punto de que tu invención no es la misma ni siquiera un año después de haber solicitado una patente? 

Ese es un nuevo reto que tendremos que abordar.

¿Significa eso que el sistema de propiedad intelectual existente está perdiendo importancia?

Las estadísticas nos dicen lo contrario. 

La demanda de derechos de propiedad intelectual sigue superando las tasas de crecimiento económico en todo el mundo. 

El sistema de propiedad intelectual tal y como lo conocemos ciertamente no está pasando de moda. Se está utilizando más que nunca. 

Pero están surgiendo nuevos desafíos y el resultado podría ser una capa adicional de propiedad intelectual, en lugar de la sustitución del sistema existente.

Director General de la OMPI, Francis Gurry (Foto: OMPI/Berrod)

"Los sistemas de IA jugarán un papel cada vez más importante en la administración de la propiedad intelectual en el futuro."

Están surgiendo diversos enfoques políticos para los datos y la IA, incluyendo en relación con la seguridad e integridad de los datos, el impacto de los datos y la IA en la competencia del mercado, la seguridad nacional, el trabajo y la propiedad. Solo ahora estamos desarrollando las líneas de análisis, pero estas tienden a reflejar enfoques previos a la IA. 

Sin duda, también surgirán nuevas categorías.

¿Por qué la IA se ha convertido en una prioridad para la OMPI y la comunidad global de PI?

Hay tres factores que impulsan el uso de la IA en la administración de sistemas de propiedad intelectual. La primera es el volumen. 

En 2016, el último año para el que hay datos disponibles, se presentaron alrededor de 3,1 millones de solicitudes de patente, unos 7 millones de solicitudes de marca registrada y 963.000 solicitudes de diseño industrial (que cubren 1,2 millones de diseños) en todo el mundo. 

Ese volumen está superando rápidamente la capacidad de procesamiento de los recursos humanos disponibles. 

Por ejemplo, en el ámbito de marcas y diseños, el juicio, ya sea emitido por una oficina de propiedad intelectual o un tribunal, sobre la registrabilidad de una marca o diseño —cuyos referentes son la distintividad de una marca y la originalidad de un diseño— se emite haciendo referencia a marcas y diseños preexistentes. 

Simplemente no es posible que una persona filtre entre los millones de solicitudes de marcas y diseños que se reciben cada año para determinar si una marca o diseño concreto cumple los requisitos para el registro.

Por eso la OMPI ha desarrollado una herramienta de búsqueda de imágenes potenciada por IA para marcas registradas. 

Integrada en la Base de Datos Global de Marca de la OMPI, la herramienta es una novedad mundial. Ofrece resultados en un segundo y es muy preciso.

El volumen es uno de los principales motores del uso de la IA en la administración de la propiedad intelectual. La calidad y el coste también son factores importantes. 

En medio de la creciente demanda global de derechos de propiedad intelectual, las herramientas de IA nos permiten lograr una mejor calidad y reducir los costes administrativos.

¿Cuál es tu visión para el uso de la IA para mejorar la administración de la propiedad intelectual?

Los sistemas de IA desempeñarán un papel cada vez más importante en la administración de la propiedad intelectual en el futuro. 

Dado el coste asociado a recopilar y limpiar grandes cantidades de datos para alimentar sistemas de IA, necesitamos fomentar el intercambio de recursos. 

Espero que, al desplegar los sistemas basados en IA del futuro, la comunidad internacional de propiedad intelectual pueda trabajar conjunta para lograr altos niveles de interoperabilidad de manera rentable.

El enfoque de la OMPI hasta ahora ha sido explorar formas de desarrollar aplicaciones de IA utilizando datos de entrenamiento proporcionados por los Estados miembros y otros socios institucionales. 

A cambio, compartimos con esos socios cualquier nueva aplicación de IA desarrollada usando esos datos. 

Por ejemplo, la OMPI ha desarrollado una herramienta de traducción automática neural de última generación impulsada por IA, conocida como WIPO Translate. 

Estamos compartiendo esta herramienta con 14 organizaciones intergubernamentales y diversas oficinas de patentes de todo el mundo. 

Dado que el sistema depende del acceso y la disponibilidad de los datos, todos los socios pueden beneficiarse de su uso y pueden proporcionar datos para mejorarlos. Así es como, en el mejor de los mundos posibles, podríamos desarrollar estas herramientas de la manera más eficaz.

El volumen de solicitudes de IP presentadas cada año, así como la necesidad de mejorar la calidad de los resultados y reducir los costes de la administración de IP, son factores clave para el uso de la IA en la administración de sistemas IP (Foto: MF3d / iStock / Getty Images Plus).

La OMPI ha sido claramente líder en el desarrollo de aplicaciones de IA en el campo de la propiedad intelectual. ¿Está la Organización explorando el uso de aplicaciones de IA en otras áreas?

La OMPI continúa desarrollando y perfeccionando WIPO Translate y nuestra herramienta de búsqueda de imágenes de marcas. 

Estos son desarrollos importantes en esta área. 

La clasificación automática de patentes y bienes y servicios para solicitudes de marca son otras áreas prometedoras para la aplicación de la IA. 

En mayo, en colaboración con un experto en IA de la Universidad de Ginebra, la OMPI lanzó una herramienta automática de clasificación de patentes para el sistema de Clasificación Internacional de Patentes (IPC) utilizando tecnología de redes neuronales. 

Esta nueva herramienta, conocida como IPCCAT-neural, será reentrenada anualmente con información actualizada sobre patentes y ayudará a los examinadores de patentes a acceder y buscar "arte previo" con mayor facilidad. 

Esto, por supuesto, es una base importante para determinar la patentabilidad de una invención.

La IA tiene un gran potencial para facilitar la búsqueda y el examen de patentes. 

Se puede prever su uso, por ejemplo, en la búsqueda y comparación de las secuencias génicas asociadas a ciertas solicitudes de patente.

También estamos explorando el uso de la IA, en particular el despliegue de servicios de contestadora automática inteligente, para las actividades de atención al cliente de la OMPI. 

Con el tiempo, estas herramientas se convertirán en una parte integral de nuestra oferta de atención al cliente y nos permitirán responder mejor al creciente número de consultas derivadas del uso creciente del sistema IP.

Habrá otras áreas en las que las aplicaciones de IA pueden ayudar a hacer la administración de propiedad intelectual más eficiente y robusta.

¿Tiene un papel para Blockchain en la administración de sistemas de propiedad intelectual?

A pesar del gran entusiasmo por la Blockchain, no veo que sustituya la función básica de concesión de un derecho de propiedad por parte de un Estado o una autoridad pública. 

La PI es una creación del Estado y, a diferencia de la propiedad física, no existe salvo por la creación de un derecho por parte del Estado. 

No veo un sistema privado distribuido como Blockchain sustituyendo esa función básica de las oficinas de patentes a la hora de decidir si conceder o no un derecho de propiedad. 

Veo que podría ser una forma potencialmente superior de grabar transacciones en relación con los derechos de propiedad intelectual existentes. 

Por ejemplo, existen muchas aplicaciones potenciales para Blockchain en el uso y comercio (por ejemplo, licencias) de derechos de propiedad intelectual.

¿Cómo caracterizaría la adopción de la IA en la comunidad global de propiedad intelectual?

Es pronto. 

Está claro que hay mucho interés en la IA entre las oficinas de PI, que la ven como una oportunidad para gestionar el volumen, la calidad y el coste. 

Esto será un foco principal en los próximos meses y años.

¿Cuáles son algunas de las barreras para el despliegue generalizado de sistemas impulsados por IA entre las oficinas de propiedad intelectual?

Desarrollar la capacidad de IA es un gran desafío para todas las oficinas de PI. Aunque la IA lleva tiempo existiendo, solo recientemente se ha convertido en una solución tecnológica evidente. 

El número de profesionales con la formación y los conocimientos necesarios es muy limitado. 

Esto dificulta el desarrollo de la capacidad interna de IA, especialmente frente a la competencia de empresas privadas con mejores recursos y mejor remuneración.

Las oficinas de propiedad intelectual más pequeñas se enfrentan a algunos retos específicos. 

Los sistemas de IA dependen de los datos (y algoritmos) y las oficinas más pequeñas naturalmente tienen acceso a menos datos. 

Eso significa que la necesidad de volumen, que obliga al desarrollo y despliegue de aplicaciones de IA en oficinas más grandes, es menos fuerte en las oficinas más pequeñas, donde el volumen de aplicaciones sigue siendo manejable. 

Dicho esto, en el mundo de la PI, tenemos una política generalmente aceptada de acceso abierto a los datos relacionados con los registros de PI para patentes, marcas y diseños. 

Eso ayudará a las oficinas de propiedad intelectual más pequeñas, que, en principio, pueden acceder a estos datos. Superar estos desafíos requerirá un mayor énfasis en la colaboración y la coordinación.

¿Cuáles son algunos de los desafíos políticos específicos asociados con el despliegue de IA para la administración de la propiedad intelectual y cómo los está abordando la OMPI?

Este año, la OMPI inició un debate internacional sobre cuestiones de PI que rodean, en particular, la aplicación de la IA en la administración de PI. 

En mayo, organizamos una reunión con oficinas de propiedad intelectual sobre ese tema. Fue un comienzo exitoso para esta importante discusión.

Sin embargo, la cuestión más amplia de cómo la IA cambiará las categorías y conceptos de la propia propiedad intelectual se está produciendo en un momento en que el mundo dedica menos energía a la elaboración multilateral de normas que en cualquier otro momento de los últimos 70 años. 

Este es un problema serio que va más allá de la PI, pero que especialmente debe resolverse en este ámbito, porque la PI es esencialmente un fenómeno global; 

La tecnología es global, al igual que los datos de patentes asociados a ella. Las patentes rara vez se refieren a una única jurisdicción. 

Por eso necesitamos soluciones globales que garanticen al menos una interoperabilidad funcional.

¿Existe un papel para el multilateralismo en un mundo impulsado por la IA?

Sí, y por varias razones. 

En primer lugar, lograr la interoperabilidad funcional de los sistemas de PI en todo el mundo requerirá cooperación multilateral. 

En segundo lugar, una de las funciones del sistema de PI es garantizar una competencia justa. 

La elaboración multilateral de normas es una forma constructiva y positiva de lograr esto. 

Y, dado que la propiedad intelectual será uno de los principales campos de batalla para la competencia en el futuro, una cooperación multilateral sólida es esencial. 

La tercera razón es que la tecnología está en constante evolución, y a gran velocidad. 

En este contexto, el multilateralismo es un mecanismo sumamente importante para apoyar el desarrollo y el intercambio de capacidades, con el fin de garantizar que las brechas tecnológicas existentes no se agraven. Eso es un verdadero desafío.

¿Cuáles son los próximos pasos para la OMPI en este ámbito?

Seguiremos fomentando la cooperación en el desarrollo y despliegue de aplicaciones de IA para la administración de propiedad intelectual. 

Y seguiremos buscando formas de iniciar debates internacionales sobre la evolución del derecho y la política de propiedad intelectual en un mundo cada vez más impulsado por la IA.

OMPI

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El productor saudita Ahmed Alsallal utiliza la música para promover la propiedad intelectual

 

 El productor saudita Ahmed Alsallal utiliza la música para promover la propiedad intelectual

Ahmed Alsallal es a la vez artista y empresario, y está en perfecta sintonía con las posibilidades creativas y las oportunidades comerciales relacionadas con la propiedad intelectual (PI). 

Como productor y poeta, crea canciones para grandes organizaciones de la Arabia Saudita y de toda la región del Consejo de Cooperación del Golfo. 

Algunas de sus producciones para artistas profesionales han logrado más de 500 millones de visualizaciones en YouTube y otras plataformas.

Alsallal también trabaja para la Autoridad Saudita para la Propiedad Intelectual (SAIP). 

En noviembre de 2024, dio un toque artístico a la Conferencia Diplomática para la Celebración y Adopción de un Tratado sobre el Derecho de los Diseños, que se celebró en Riad (Arabia Saudita), al componer una firma sonora acorde con la identidad visual del evento. 

"Siempre compongo aquí, en mi cabeza", dice. 

"Vi la palmera, vi el patrimonio cultural, los diseños, la tradición." 

Así pues, tomó su inspiración de la mezcla de elementos sauditas tradicionales, entre otros, los ritmos ardah y el sonido característico del laúd árabe, en orquestación contemporánea, trabajando con un arreglador para completar la composición e incorporando una “pizca del himno nacional saudita”

La música se convirtió en la banda sonora de la conferencia de 11 días que llevó a la adopción del Tratado de Riad sobre el Derecho de los Diseños (RDLT)

El objetivo del Tratado es ayudar a los diseñadores a proteger su trabajo en los mercados nacionales e internacionales.

La imagen principal de la Conferencia de la OMPI sobre el Derecho de los Diseños es una combinación del emblema “Riad 2024ˮ creado por la Autoridad Saudita para la Propiedad Intelectual (SAIP), con el título oficial de la Conferencia a la izquierda y el logotipo de la OMPI a la derecha.

Como productor, Alsallal se especializa en lo que él llama “canciones nacionalesˮ, música patriótica promocional. 

“He compuesto más de 60 canciones nacionales para empresas y organismos públicos y privados," dice. 

A menudo expresan “nuestra ambición y nuestros sueños respecto del país”.

También ha sido jurado de MBC, la mayor empresa de medios de comunicación de Medio Oriente y el Norte de África, “para evaluar y cultivar el talento en todo el Reino de la Arabia Saudita”, afirma.

“Gracias a la IA la música alcanzará nuevas cotas de precisión, pero es el corazón humano el que pone su alma.”

A pesar del avance de la inteligencia artificial (IA) en las industrias creativas,

 Alsallal cree en el trabajo con artistas intérpretes o ejecutantes humanos.

“Mantengamos esta norma de la ética,” asevera. 

“Claro que podemos usar la IA como herramienta para ayudarnos a desarrollar o aumentar nuestra creatividad, pero no debemos depender de las máquinas. 

Los artistas siguen teniendo sentimientos para expresar y familias que mantener, con independencia de lo que la tecnología pueda conseguir.”

Ante la pregunta relativa a la promoción de la PI en la Arabia Saudita y su trabajo para la SAIP, Alsallal se refirió a una campaña reciente, Feel the Creativity, y destacó que la música trasciende las fronteras culturales: 

“No importa en qué idioma hablemos, todos entendemos el lenguaje de la música porque habla directamente al alma y resuena en el corazón.”

¿Es usted diseñador o escritor sobre diseño? 

Contáctenos; la Revista de la OMPI va hacia su próxima temporada en vísperas del centenario del Sistema de la OMPI de registro de dibujos y modelos industriales. 

El Sistema de La Haya permite a los usuarios registrar hasta 100 dibujos o modelos en 99 países presentando una sola solicitud.

Por Nora Manthey, editora de la Revista de la OMPI

OMPI

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lunes, 9 de febrero de 2026

Regalías en la era de la IA Pagar a los artistas por canciones generadas por IA

  

Regalías en la era de la IA Pagar a los artistas por canciones generadas por IA

La industria musical con IA está creciendo, lo que plantea preguntas sobre cómo proteger y pagar a los artistas cuyo trabajo se utiliza para entrenar modelos generativos de IA. 

¿Las respuestas están en los propios modelos?

La "Suite Ilíaca" se considera la primera pieza musical compuesta por un ordenador electrónico. 

Lejaren Hiller, profesor y compositor en la Universidad de Illinois Urbana-Champaign, programó meticulosamente el ordenador pionero de la escuela, el Illiac I, para generar cuatro movimientos basados en probabilidades algorítmicas. 

Eso fue en 1956.

Hoy en día, con el auge de la potencia informática y la tecnología de IA generativa (genAI), es posible generar música en tu navegador web solo con mensajes de texto, todo en cuestión de segundos. 

Nuevos modelos de generación artificial como Suno y Udio pueden crear piezas impresionantes, con melodías, armonías y ritmos pulidos, así como timbres profesionalmente dominados. 

Sin embargo, a diferencia del Ilíac I, estos modelos se entrenan usando música preexistente escrita por manos humanas. 

Por lo tanto, esta nueva capacidad para generar música comercialmente viable nos obliga a replantearnos cómo la industria protege y remunera a los artistas.

Con el auge de estos sistemas de generIA surge una pregunta fundamental: ¿cómo tratamos a los artistas de forma justa?

En el Audio, Music and AI Lab (AMAAI) de la Universidad de Tecnología y Diseño de Singapur, estamos explorando si nuevos modelos de IA diseñados para detectar similitudes entre piezas musicales podrían revelar nuevas formas de distribuir regalías. 

En un panorama musical que está cada vez más dominado por la IA, esta investigación podría ayudar a transformar la forma en que se compensa a los creadores.

Dorien Herremans.

Cómo aprendemos la música: la red neuronal original

Nuestros cerebros, que están formados por unos 86 mil millones de neuronas conectadas por vías llamadas sinapsis, son la inspiración para los modelos de IA. 

A lo largo de nuestras vidas, estamos expuestos a decenas de miles de canciones. 

Nuestro cerebro aprende implícitamente patrones y expectativas formando nuevas conexiones sinápticas y fortaleciendo las existentes.

En ciencia cognitiva, este proceso se conoce como aprendizaje estadístico. 

Cuanto más nos exponemos a ciertos patrones —como el común intervalo de quinta justa (do-sol) en la música occidental— más fuertes se vuelven esas conexiones. 

Esto nos permite formar expectativas sobre la música. 

Por ejemplo, cuando escuchamos una nota disonante que no pertenece a una tonalidad, viola nuestras expectativas aprendidas, llevándonos a percibirla como incorrecta o fuera de lugar.

Nuestro conocimiento de estas redes complejas sigue siendo limitado

Nuestro cerebro no almacena piezas musicales completas como una grabación. 

En cambio, nuestro cerebro construye vías neuronales que codifican patrones y estructuras en la música. 

Estos caminos son los que nos permiten reconocer y anticipar melodías y armonías. 

Cuando tarareamos o componemos una canción, no recordamos una grabación concreta, sino que construimos música dinámicamente a partir de patrones aprendidos.

Cómo se crea la música con IA

Las redes de aprendizaje profundo se basan en una idea similar. 

Las redes neuronales artificiales están inspiradas en la biología humana, en particular en la teoría del conexionismo, que sostiene que el conocimiento surge del fortalecimiento de las conexiones (sinapsis) entre las unidades de procesamiento del cerebro (neuronas).

Durante su entrenamiento, las redes neuronales artificiales reciben miles de piezas musicales. 

No almacenan estas piezas, sino que aprenden la relación estadística entre sus elementos musicales, de forma similar a como nuestro cerebro aprende patrones a través de la exposición.

Tras el entrenamiento, lo que queda no es una base de datos de canciones, sino un conjunto de parámetros de peso que codifican las vías estadísticas necesarias para moldear la estructura musical. 

Estos pesos pueden interpretarse como la fuerza de las sinapsis en el cerebro. 

Cuando llega el momento de generar música, la red realiza inferencias. 

Dado un input —a menudo un prompt de texto— toma muestras de la distribución estadística aprendida para producir nuevas secuencias.

Sin embargo, estos conjuntos de pesos pueden contener miles de millones de parámetros, convirtiéndolos en una especie de caja negra (un sistema de IA cuyos mecanismos internos son opacos) difícil de interpretar. 

En un intento por comprender mejor estas redes, los investigadores han desarrollado nuevas técnicas como SHAP (SHapley Aditivive ExPlanations) y LRP (Propagación de Relevancia por Capas), pero nuestro conocimiento de estas redes complejas sigue siendo limitado.

Generador de música con IA ética a partir de texto

Esta falta de comprensión alimenta otro problema: la falta de transparencia en los sistemas comerciales. 

En el AMAAI Lab, creamos Mustango, un modelo controlable de texto a música de código abierto similar al MusicGen de Meta. 

Pero a diferencia del modelo de Meta, Mustango fue entrenado exclusivamente con datos Creative Commons.

Si una modelo fue entrenada en música por Taylor Swift y artistas menos conocidos, ¿deberían todos los artistas recibir una compensación igual?

Esa apertura no es la norma en el campo. Modelos comerciales como Suno y Udio no han revelado sus conjuntos de datos de entrenamiento ni los detalles de sus modelos. 

Esto plantea preguntas importantes sobre cómo deberíamos tratar los derechos de autor para facilitar el desarrollo ético de la IA en la industria musical. 

Este problema se ilustra con casos legales recientes como la Recording Industry Association of America (RIAA) contra Udio y Suno (junio de 2024.)

Detector de entrenamiento musical con IA

Dado que las redes neuronales —a diferencia de las bases de datos— no almacenan canciones de entrenamiento sino que interiorizan patrones estadísticos, es difícil detectar si se utilizaron piezas concretas de música para entrenar un modelo, y dado que las empresas de IA pueden eliminar fácilmente sus datos de entrenamiento, las auditorías son casi imposibles.

En el Laboratorio AMAAI, estamos estudiando cómo podemos ayudar a verificar si los modelos han sido entrenados en canciones concretas. 

Para ello, estamos explorando nuevas técnicas como ataques de inferencia de membresía y análisis de perturbaciones. 

En este último, por ejemplo, hacemos pequeños cambios en una canción y observamos cómo responde el modelo a ellos. 

Si el modelo reacciona fuertemente a pequeños cambios, indica que la IA estuvo expuesta a esta canción durante su entrenamiento.

Licencia de conjuntos de datos musicales para aprendizaje automático

Con el auge de estos sistemas de generIA surge una pregunta fundamental: 

¿cómo tratamos a los artistas de forma justa? 

A menos que los tribunales encuentren fundamento en el argumento de que la música protegida por derechos de autor puede usarse libremente para entrenar música porque escuchamos música a nuestro alrededor todo el tiempo, los sistemas comerciales de GenAI deberían licenciar adecuadamente los conjuntos de datos musicales que utilizan para la formación.

Sin embargo, al no existir un mecanismo universal de licencias estándar, esto dejaría a las startups más pequeñas y a los laboratorios académicos en apuros. 

Sin acceso a grandes conjuntos de datos, se enfrentan a barreras significativas para entrenar modelos o para poner sus pesos a disposición de código abierto, ralentizando así el progreso tecnológico. 

Al carecer de claridad legal, estos grupos a menudo no pueden arriesgarse a enfrentarse a acciones legales. 

Además, adquirir grandes conjuntos de datos legalmente sólidos suele requerir un tipo de inversión inicial sustancial que impide que las pequeñas empresas tecnológicas participen.

La industria musical tiene que adaptarse rápidamente. 

Debemos tener en cuenta tecnologías que nos ayuden a facilitar prácticas de formación éticas


Compensaciones de los artistas por el uso de su música para entrenar modelos de IA

También hay otras preguntas que conlleva diseñar modelos de licencias. 

Por ejemplo, si una modelo fue entrenada en un éxito de Taylor Swift así como en canciones de artistas menos conocidos, ¿deberían todos los artistas recibir una compensación igual? 

Una tarifa de licencia única para todos puede no ser justa. 

Una opción más equitativa podría ser usar un mecanismo dinámico que observe cuánto contribuye cada canción a la salida generada.

Si un usuario introduce el prompt "crea una canción como Taylor Swift", la salida generada será similar a la música de Taylor Swift. 

En este caso, ¿deberíamos considerar la atribución según la semejanza, asegurando que el artista cuya música influye más significativamente en la producción sea compensado? 

Para que esto fuera posible, necesitaríamos avances técnicos, incluidos modelos de similitud altamente precisos que pudieran ayudarnos a concebir un modelo de atribución tan dinámico y justo.

Modelos de incrustación de audio

El procesamiento del lenguaje natural (PLN) proporciona la base para este tipo de métricas basadas en similitudes. 

Como los modelos de aprendizaje automático no pueden tratar palabras directamente, las traducimos en vectores de números antes de introducirlos en cualquier modelo, un proceso llamado incrustación. 

Estos vectores son esencialmente coordenadas multidimensionales, y los investigadores han descubierto a partir de modelos tempranos como word2vec que las palabras que aparecen en contextos similares tienen posiciones vectoriales parecidas, siguiendo la hipótesis semántica distribuida.

En el campo de la música, utilizamos un proceso de incrustación similar para representar el audio. 

En el AMAAI Lab, estamos investigando cómo afinar estos embeddings para crear métricas musicales significativas que puedan centrarse en el timbre, la melodía, la armonía, el ritmo o incluso el propio prompt de entrada. 

Estas métricas también podrían ampliarse para detectar plagio. 

Sin embargo, este tipo de investigación sigue siendo un reto debido a la ausencia de reglas y conjuntos de datos de plagio claramente definidos.

Potenciando la creatividad humana a través de la música generativa con IA

En la conferencia ISMIR (International Society for Music Information Retrieval) 2024, discursos principales como el de Ed Newton-Rex, fundador de Fairly Trained —una organización sin ánimo de lucro que busca garantizar que los artistas reciban pago por la entrada de datos de entrenamiento— dieron impulso a la protesta por los derechos de los artistas, así como a una petición de herramientas de IA que empoderen a los creadores musicales en lugar de reemplazarlos. 

En lugar de modelos diseñados para la generación pura de música, la IA podría centrarse en mejorar el proceso creativo de los compositores actuando como socios colaborativos, ayudando a los compositores con ideas para la armonización, acelerando flujos de trabajo, completando secciones melódicas cortas y más.

Al igual que la revolución que provocaron el iPod y el streaming de música, la revolución de la IA en curso, que es posiblemente más grande y compleja, está obligando a la industria musical a adaptarse rápidamente. 

Para ello, debemos tener en cuenta tecnologías que puedan ayudarnos a facilitar la transparencia y prácticas educativas éticas.

La primera interpretación pública de la "Illiac Suite" en 1956 generó gran revuelo. 

Un oyente "anticipaba un futuro carente de creatividad humana". 

Los modelos musicales genAI actuales han causado un revuelo similar en círculos artísticos, así como en el ámbito de las licencias. 

Pero estas increíbles nuevas tecnologías también podrían conducir al desarrollo de herramientas colaborativas que no socaven, sino que mejoren los procesos creativos de los artistas, además de garantizar que reciban un trato justo.

Sobre el autor

Dorien Herremans es investigadora en música con IA de Bélgica y profesora asociada en la Universidad de Tecnología y Diseño de Singapur (SUTD), donde dirige el Laboratorio de Audio, Música e IA (AMAAI). 

Herremans ha trabajado durante muchos años en la generación automática de música y la computación afectiva. 

Su investigación ha aparecido en publicaciones como Vice Magazine y en medios nacionales franceses y belgas. 

Herremans formó parte de un panel sobre "Salida de IA: Proteger o no proteger – 

Esa es la cuestión de la propiedad intelectual" en el foro de conversación de la OMPI en noviembre de 2024.

Por Dorien Herremans, Profesor Asociado, Universidad de Tecnología y Diseño de Singapur, Laboratorio Líder, de Audio, Música e IA (AMAAI)

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Inteligencia Artificial La sinergia entre tecnología y creatividad

 

 Inteligencia Artificial La sinergia entre tecnología y creatividad

La IA y la creatividad no tienen por qué ser fuerzas opuestas. Geoff Taylor, vicepresidente ejecutivo de Inteligencia Artificial de Sony Music Entertainment, ve un futuro en el que la innovación tecnológica y los derechos de propiedad intelectual funcionen juntos basándose en principios clave de consentimiento, compensación, crédito y transparencia.

Casi a diario, leemos sobre un debate entre las empresas tecnológicas y el sector creativo sobre el futuro de la inteligencia artificial (IA). 

Eso no es nada nuevo: la discusión sobre tecnología y propiedad intelectual (PI) a menudo se ha presentado como una elección binaria entre ambas. 

Sin embargo, la historia nos muestra que esto es una falsa dicotomía. 

Como la industria musical ha demostrado de forma constante, existe una sinergia sólida y positiva entre el progreso tecnológico y el respeto por la propiedad intelectual.

Durante más de un siglo, la evolución tecnológica ha definido cómo los artistas y los fans se conectan con la industria musical. 

Hoy en día, la IA presenta formas completamente nuevas de impulsar la creatividad e imaginar nuevos modelos de negocio. Sin embargo, su aparición conlleva desafíos significativos.

Muchos artistas están viendo cómo su trabajo se utiliza para entrenar modelos de IA y generar nuevo contenido competidor sin su consentimiento, sin crédito y sin compensación. 

Además, sus voces y semejanzas están siendo malversadas para crear deepfakes. 

Eso dificulta seriamente su capacidad para ganarse la vida y les niega el control sobre su propia identidad artística. 

Las voces e imágenes únicas de los artistas llegan al corazón mismo de quienes son como intérpretes. 

En Sony Music, como empresa que invierte fuertemente en talento humano, estamos comprometidos a proteger su trabajo y creatividad del mal uso derivado del uso de la IA.

En Sony Music, hemos emitido más de 75.000 notificaciones de retirada para proteger a nuestros artistas de deepfakes y portadas de IA.

La música es uno de los inventos más preciados de la humanidad. 

Nos conecta emocionalmente, inspira la innovación y fomenta la cultura. 

Los avances en la música grabada —desde discos LP hasta el Sony Walkman, discos compactos, iPods y streaming musical— han alterado constantemente el ecosistema musical. 

Sin embargo, cada salto tecnológico se sustentó en asociaciones entre discográficas y empresas tecnológicas que ofrecían nuevas experiencias a los fans respetando la creatividad de los artistas.

Ahora nos enfrentamos a una nueva frontera con la revolución de la IA, impulsada en su núcleo por la síntesis y el análisis de siglos de conocimiento y creatividad humana. 

Aunque los modelos de IA dependen completamente del pensamiento humano y de las ideas para sus capacidades, algunas empresas de IA buscan convencer a los gobiernos de que deberían poder tomar toda la creatividad humana de forma gratuita. 

Su objetivo es utilizar esos 'datos' para generar contenido nuevo que compita con el contenido legítimo de los servicios de consumo existentes, pero sin su principal coste de negocio y creadores que pagan. 

Esto representaría una distorsión del mercado sin precedentes e injustificable. 

Creemos que existe un enfoque mejor y más sostenible, basado en el respeto mutuo y la colaboración.

No hay nada justo en tomar en secreto el trabajo de otros, sin su consentimiento, para desarrollar productos que puedan arruinarlos.

Nuestra visión para el futuro de la IA se basa en asociaciones comerciales innovadoras entre empresas creativas y desarrolladores de IA. 

Estas asociaciones deben respetar algunos principios clave.

El primero es el principio de consentimiento y compensación. 

Los desarrolladores de IA deben solicitar permiso antes de usar la obra de un artista para entrenamiento o clonación. 

No deberían poder aspirar para su propio beneficio ninguna obra creativa que encuentren en internet que no haya sido etiquetada por el creador. 

Estos sistemas de "exclusión voluntaria" son injustos en principio y inviables en la práctica. 

Recompensar justamente a los creadores por sus contribuciones fomentará una inversión sostenida en la creación de nueva cultura, lo que a su vez impulsará a los consumidores a involucrarse con la tecnología.

La atribución es otro principio fundamental. 

Los sistemas de IA deben hacer un seguimiento y reconocer las obras en las que dependen, asegurando que los creadores sean debidamente reconocidos y compensados.

Por último, está la transparencia. 

Los usuarios deben ser informados cuando el contenido o las interacciones son generados por IA. 

Eso fomentará la claridad y la confianza.

Esos principios son la base de un ecosistema sostenible que beneficia a la tecnología y a los creadores, así como asociaciones comerciales similares desataron 15 años de innovación y crecimiento constantes gracias al streaming musical.

Geoff Taylor.

En Sony Music, ya hemos adoptado esos principios en iniciativas éticas de IA y participamos en múltiples negociaciones para licenciar la propiedad intelectual a desarrolladores de IA. 

Siempre que lo hagamos, compartiremos los ingresos de la IA de forma justa con los artistas, como hacemos con otros formatos digitales.

Por ejemplo, los fans de The Orb y David Gilmour pudieron usar IA generativa para crear sus propios remixes de audio y arte del álbum Metallic Spheres. 

En otros proyectos, la IA se ha utilizado para cambiar las imágenes de los artistas en videoclips.

Desafortunadamente, por el momento, estos usos responsables de la IA siguen siendo excepciones. 

Muchos desarrolladores de IA entrenan sus modelos con contenido protegido por derechos de autor sin permiso ni compensación. 

Algunos argumentan que esto constituye uso legítimo, pero no hay nada justo en tomar en secreto el trabajo de otras personas, sin su consentimiento, para desarrollar productos comerciales que no comparten con los creadores que crean el producto original.

Además, hacerlo no es prudente: la innovación en IA requerirá un flujo constante de contenido humano original para que los resultados de la IA sigan siendo relevantes y atractivos. 

Es la combinación de innovación cultural y tecnológica la que traerá éxito.

Por ahora, un problema urgente domina el impacto de la IA en la música: la clonación vocal no autorizada, las grabaciones deepfake generadas por IA y la apropiación indebida de voces de artistas. Estas "grabaciones" confunden a los fans y distorsionan la identidad y reputación de los artistas. 

En Sony Music, hemos emitido más de 75.000 notificaciones de retirada para proteger a nuestros artistas de este tipo de deepfakes y versiones no autorizadas de IA, pero a menudo se eliminan lentamente por las plataformas de streaming, si es que se eliminan.

Las leyes deberían reafirmar claramente que el uso de contenido protegido por derechos de autor para entrenar sistemas de IA requiere una licencia.

El tiempo es fundamental. 

La IA generativa, incluyendo la generación musical y el vídeo fotorrealista, se está desarrollando rápidamente. 

De forma alentadora, el mercado comercial de alianzas con IA está ganando ritmo, pero su desarrollo se ve frenado por muchas empresas de IA que aún apuestan por poder obtener contenido gratis.

El éxito de la industria musical con el streaming online —impulsado por marcos claros de derechos y acuerdos de licencia— ofrece un valioso modelo para un resultado equilibrado y beneficioso. 

Hoy en día, más de 750 millones de suscriptores de pago en todo el mundo disfrutan de acceso bajo demanda a vastas bibliotecas musicales a precios asequibles, beneficiando tanto a creadores, como al sector tecnológico y a los consumidores.

La Organización Mundial de la Propiedad Intelectual (OMPI) desempeña un papel fundamental en la elaboración de políticas globales de IA que armonicen los derechos de propiedad intelectual con la innovación tecnológica. 

Fuertes protecciones de la propiedad intelectual pueden trabajar junto a la innovación de libre mercado para garantizar que la IA sirva a la humanidad, y no al revés.

Juntos, fomentando alianzas comerciales entre desarrolladores de IA y titulares de derechos de propiedad intelectual, podemos construir un ecosistema donde la tecnología amplifique la creatividad humana en lugar de reemplazarla, protegiendo nuestra cultura compartida y asegurando un futuro sostenible para creadores e innovadores en todo el mundo.

La sección de PI y Tecnologías Fronterizas organiza regularmente la Conversación de la OMPI, un foro abierto para debatir el impacto de las tecnologías de vanguardia en todos los derechos de PI y para salvar la brecha de información existente en este campo tan dinámico y complejo.

Aviso legal Las opiniones expresadas en este artículo son de los autores y no reflejan necesariamente las de la OMPI ni de sus Estados miembros .

Por Geoff Taylor, vicepresidente ejecutivo de Inteligencia Artificial, Sony Music Entertainment.

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