Un hallazgo del MIT revela que ninguna obra o autor influye por sí solo en la imagen que genera una IA

La atribución de derechos de autor en las imágenes generadas por una inteligencia artificial se complica con el descubrimiento que han hecho unos investigadores del MIT, que les lleva a sugerir que una imagen individual o la obra de un artista en particular no influye en el resultado final cuando el modelo ha sido entrenado con un gran volumen de datos.

Las imágenes que generan servicios como Gemini, ChatGPT o Grok pueden rastrearse hasta las imágenes originales con las que han sido entrenados, o eso es lo que se creía hasta ahora, después de que un grupo de investigadores del Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial (CSAIL) del MIT sugiriera lo contrario.

En concreto, hablan de un fenómeno que han llamado 'decaimiento de la atribución', por el que, cuanto mayor es el volumen de datos con el que ha sido entrenado un modelo de IA, más disminuye la influencia que una imagen o la obra de un artista determinado tiene sobre el resultado que genera, como se recoge en una publicación de MIT News.

Esta conclusión es fruto de una investigación realizada con un método que ellos mismos han diseñado, que permite superar el principal obstáculo al que se enfrenta este tipo de estudio: la necesidad de entrenar de nuevo el mismo modelo desde cero una vez se ha eliminado la imagen cuya influencia se quiere analizar.

Al ser un método inviable cuando se trata de millones de imágenes, lo que han hecho ha sido diseñar una nueva arquitectura compuesta por múltiples componentes pequeños entrenados con subconjuntos de datos.

Así, para comprobar lo que haría el modelo si se elimina una imagen o un artista concretos, solo tuvieron que desactivar las partes que las procesaron durante el entrenamiento, para que el efecto fuese como si nunca las hubieran visto.

Su trabajo les permite concluir que, en modelos a gran escala, la IA generará exactamente la misma imagen final aun si se elimina por completo la fotografía de una persona o todas las obras de un artista.

Este hallazgo tiene implicaciones legales, que pueden repercurir en las demandas judiciales por derechos de autor o incluso en la regulación de la inteligencia artificial, ya que no resulta tan fácil demostrar que una imagen generada es una copia o una derivación de otra protegida, e incluso invalida el argumento de que ese resultado sintético es una recombinación de fragmentos y no una creación novedosa.