{"id":18942,"date":"2026-09-21T10:45:31","date_gmt":"2026-09-21T13:45:31","guid":{"rendered":"http:\/\/laf5.publisher.highstack.com.ar\/?p=18942"},"modified":"2026-09-21T10:45:31","modified_gmt":"2026-09-21T13:45:31","slug":"microsoft-y-openai-entrenaban-ia-con-articulos-de-prensa-mientras-dentro-de-la-compania-advertian-del-dano-a-los-medios-uno-lo-llamo-el-mayor-robo-laboral-de-la-historia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/laf5.publisher.highstack.com.ar\/?p=18942","title":{"rendered":"Microsoft y OpenAI entrenaban IA con art\u00edculos de prensa mientras dentro de la compa\u00f1\u00eda advert\u00edan del da\u00f1o a los medios. Uno lo llam\u00f3 \u201cel mayor robo laboral de la historia\u201d"},"content":{"rendered":"
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La discusi\u00f3n sobre si una inteligencia artificial puede entrenarse con millones de art\u00edculos protegidos por derechos de autor lleva a\u00f1os girando alrededor de una misma pregunta: \u00bfutilizar esos textos para aprender es equivalente a copiarlos o se trata de un uso transformador?<\/p>\n

Ahora conocemos algo que hasta hace poco ocurr\u00eda puertas adentro. Documentos que dejaron de estar censurados dentro del litigio que enfrenta a The New York Times y otros medios con OpenAI y Microsoft recogen conversaciones en las que empleados y ejecutivos discut\u00edan abiertamente el impacto que sus sistemas pod\u00edan tener sobre quienes produc\u00edan el contenido utilizado para entrenarlos. El escrito presentado por los demandantes cita incluso a Brent Hecht, director de ciencia aplicada de Microsoft, describi\u00e9ndolo como potencialmente \u201cel mayor robo laboral de la historia\u201d.<\/p>\n

No es una conclusi\u00f3n de Microsoft como compa\u00f1\u00eda ni una decisi\u00f3n judicial. La empresa sostiene que esas palabras reflejan la opini\u00f3n individual de un empleado y no constituyen un an\u00e1lisis legal. Pero los documentos revelan que el problema ya se discut\u00eda internamente mientras la IA generativa comenzaba a despegar.<\/p>\n

Hab\u00eda otro temor: que la IA destruyera su propia fuente de informaci\u00f3n<\/h2>\n
\"Microsoft
\u00a9 Getty Images \/ Al Drago.<\/figcaption><\/figure>\n

La frase del \u201crobo\u201d es la m\u00e1s llamativa, pero posiblemente no sea la parte m\u00e1s interesante. Otro documento interno de Microsoft hablaba de un \u201cdoom loop\u201d, un c\u00edrculo vicioso en el que los asistentes de IA reducen el tr\u00e1fico que reciben las p\u00e1ginas originales, perjudican sus ingresos y, eventualmente, deterioran la producci\u00f3n de contenido nuevo que despu\u00e9s necesitan esos mismos modelos.<\/p>\n

El escrito judicial de los medios cita datos internos de Microsoft seg\u00fan los cuales el porcentaje de usuarios que hac\u00eda clic hacia dominios de The New York Times y otros peri\u00f3dicos desde Copilot era entre 83% y 93% menor que desde el buscador tradicional de Bing. Es un dato aportado por los demandantes a partir de documentaci\u00f3n obtenida durante el proceso, no una conclusi\u00f3n independiente del tribunal.<\/p>\n

La preocupaci\u00f3n tambi\u00e9n aparece del lado de OpenAI. Seg\u00fan los documentos, Nick Turley, responsable de ChatGPT, describi\u00f3 a los productos de IA como \u201clargely substitutive\u201d y advirti\u00f3 que lo ser\u00edan cada vez m\u00e1s a medida que mejoraran. Greg Brockman, por su parte, escribi\u00f3 que los modelos eran especialmente buenos trabajando con noticias.<\/p>\n

Ah\u00ed est\u00e1 precisamente una de las claves legales del caso. OpenAI y Microsoft sostienen que el entrenamiento es un uso leg\u00edtimo (fair use) porque transforma el material original en modelos capaces de producir resultados nuevos. Los medios argumentan lo contrario: que si esos sistemas sustituyen la necesidad de visitar el art\u00edculo original, tambi\u00e9n pueden competir directamente con \u00e9l.<\/p>\n

Los documentos tambi\u00e9n llegan hasta los muros de pago<\/h2>\n
\"Microsoft
\u00a9 Getty Images \/ Michael M. Santiago.<\/figcaption><\/figure>\n

El material desclasificado a\u00f1ade un elemento particularmente inc\u00f3modo. En su escrito, los demandantes citan una conversaci\u00f3n en la que el investigador de OpenAI Nick Ryder inform\u00f3 a Brockman de un \u201chack\u201d para sortear el muro de pago de The New York Times mientras trabajaban en la recopilaci\u00f3n de contenido. La respuesta atribuida a Brockman fue simplemente: \u201cah nice\u201d.<\/p>\n

El mismo documento sostiene que algunos conjuntos de datos conten\u00edan enormes cantidades de material period\u00edstico. Uno de los datasets utilizados durante fases posteriores del entrenamiento inclu\u00eda m\u00e1s de 91.000 copias de obras pertenecientes a los medios demandantes, mientras que otro proyecto conjunto entre Microsoft y OpenAI habr\u00eda reunido al menos 160.903 obras \u00fanicas.<\/p>\n

Satya Nadella declar\u00f3 durante el proceso que cualquier contenido situado detr\u00e1s de un muro de pago deber\u00eda licenciarse para utilizarlo en entrenamiento o para alimentar respuestas de IA. Tambi\u00e9n afirm\u00f3 que habr\u00eda exigido reentrenar los modelos si hubiese sabido que OpenAI hab\u00eda utilizado material obtenido de esa forma.<\/p>\n

OpenAI mantiene una posici\u00f3n muy diferente a la de los demandantes. La compa\u00f1\u00eda afirma que entrenar modelos con informaci\u00f3n disponible p\u00fablicamente est\u00e1 protegido por el fair use, sostiene que sus sistemas son transformadores y defiende que la IA puede beneficiar tambi\u00e9n a las redacciones.<\/p>\n

El tribunal todav\u00eda tendr\u00e1 que decidir qu\u00e9 peso jur\u00eddico tiene todo esto. Pero los documentos dejan algo bastante claro antes de que exista una sentencia: mucho antes de que la crisis de tr\u00e1fico de los medios se convirtiera en una discusi\u00f3n p\u00fablica, dentro de las propias empresas de IA ya estaban pregunt\u00e1ndose qu\u00e9 ocurrir\u00eda cuando la gente dejara de necesitar hacer clic.<\/p>\n<\/p><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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