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8 aspectos prácticos que debes conocer si vas a trabajar con sistemas de Inteligencia Artificial Generativa

Tuesday, 16 of January of 2024

Si alguien lo dudaba, la inteligencia artificial generativa ha llegado para quedarse. ¿Quieres crear una lista de reproducción con canciones que repliquen el estilo de los Beatles? Sin problema. ¿Necesitas una imagen estilo pop art de un perro montando en monociclo vestido con una gorra estilo Sherlock Holmes y fumando en pipa? Deseo concedido en apenas unos segundos. La IA generativa supone una revolución a la hora de generar contenido, pero como todo es importante conocer la tecnología, cómo funciona y cuales son sus vericuetos/implicaciones.

A continuación nos referimos a 8 aspectos prácticos a tener en cuenta en este sentido.

1.La IA generativa es una herramienta muy útil pero que puede generar contenido incorrecto e impreciso

Seguramente a día de redacción de estos consejos, éste quizá sea el principal.

Es cierto que la tecnología a la que nos referimos presenta una cantidad de posibilidades enorme. No es menos cierto, no obstante, que también presenta sesgos e imprecisiones.

Así las cosas, cualquier contenido generado por un algoritmo debe supervisarse manualmente.

2.El contenido generado por una IA generativa puede no tener derecho de autor

Hoy en día la posición mayoritaria es que no lo tendría. En cualquier caso, en nuestra opinión, lo anterior debería de matizarse atendiendo al grado de intervención humana en la obra final.

3.Inteligencia Artificial Generativa y secretos industriales

Aunque es cierto que algunos de estos sistemas ya garantizan que no recopilan ni guardan la información que se les imputa, es recomendable que siempre que se haga uso de esta tecnología en entornos abiertos, se evite el uso de información sensible como secretos industriales.

4.Responsabilidad por el contenido generado 

Hay que tener en cuenta que la responsabilidad por el uso del contenido que generemos con el uso de estos sistemas será nuestra. En este sentido los términos y condiciones de las principales plataformas ponen de manifiesto este extremo. 

5.Responsabilidad por el contenido generado (2)

En nuestra opinión, y en contra de alguna de las corrientes que teorizan sobre este punto, el hecho de que a priori no podamos ser considerados autores de los contenidos generados por este tipo de IAs, no implica que no seamos responsables de su uso.

El fundamento de los métodos de cálculo del daño no se encuentra en el hecho de que

toda infracción causa un daño, sino en que el daño debe ser valorado y resarcido, no en el lucro cesante de una licencia exclusiva y nacional para la marca infringida.

6.Posibilidad de excluir que mis creaciones se usen para entrenar sistemas de IA

Atendiendo a las excepciones de minería, en la UE el uso de datos para entrenar algoritmos sería legítimo. No obstante lo anterior, siempre cabe que el creador excluya expresamente dicha posibilidad (lo que se conoce como “opt out”).

7.Transparecencia y Trazabilidad sobre los contenidos

 Entendemos que es muy recomendable incorporar cláusulas, por ejemplos en escenarios de encargo de obra, colaboraciones con terceros o similar, en los que queden claros sendos extremos, a saber, i) la manera en que se va a generar el contenido en cuestión y ii) que quien lo genere responderá por cualquier daño que este pueda causar.

8.-Todo está…en las preguntas

Las IAs no son perfectas, muchas veces se necesitan varios intentos para terminar de afinar los outputs que generan. Así las cosas, la clave del resultado está, además del propio dataset que se usa para entrenar al sistema, en el prompt que facilitado por el usuario. De hecho, existen ya mercados secundarios centrados única y exclusivamente en la oferta y demanda de prompts, por no hablar del perfil de prompt engineer en alza en los últimos meses.

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