"El mayor robo laboral de la historia": así describían en Microsoft el uso de artículos de prensa para entrenar IA

A finales de 2023, el New York Times demandó a OpenAI y Microsoft acusándolas de usar sus artículos para entrenar modelos de IA sin haber obtenido autorización y tampoco haberles compensado de ninguna manera.

Se acabaron uniendo once medios más a la demanda.

Ahora, el New York Times ha publicado varios documentos internos que han sido desclasificados en el contexto de la demanda y dejan clara una cosa: había voces en ambas compañías que eran muy conscientes de lo que estaban haciendo.

Robo .

Y no uno cualquiera, sino "el mayor robo laboral de la historia".

La frase aparece en un documento interno de Microsoft escrito en 2023 por Brent Hecht, director de ciencia aplicada de la compañía, y se refiere al hecho de que OpenAI, su entonces socio más fiel , estuviera entrenando sus modelos con artículos de prensa.

Además, añadía que "Millones de personas en todo el mundo pronto considerarán que el hecho de que grandes modelos 'absorban' todo su trabajo es un robo asombroso de proporciones sin precedentes" y mostraba preocupación sobre lo que podía pasarle a la industria periodística, asegurando que los modelos de IA "son un producto que destruye su cadena de suministro".

Vamos, que eran muy conscientes de lo que estaban haciendo.

OpenAI también lo sabía.

Probablemente mejor que nadie, y hay muchas pruebas de ello.

En 2020, mucho antes del lanzamiento de ChatGPT, Jack Clark (entonces director de políticas de OpenAI y actual cofundador de Anthropic), envió un informe a Sam Altman y Greg Brockman en el que advertía que el trabajo que estaban haciendo les llevaría a crear sistemas que "sustituyan el trabajo de las personas que definen la cultura de la sociedad".

La gran incógnita de la IA era si podía sobrevivir a las demandas por infringir copyright.

Y ya tenemos la respuesta Los muros de pago .

Los abogados de los medios demandantes sostienen que OpenAI desplegó herramientas específicamente para sortear los muros de pago de los editores.