jueves 21 de noviembre de 2024
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Artistas firman carta abierta contra indebido entrenamiento de IA

Los Ángeles, 23 oct (Prensa Latina) Casi 13 mil firmantes, entre ellos figuras del cine, la música y la literatura, emitieron una carta abierta en protesta por el uso sin licencia de obras para entrenar a la inteligencia artificial (IA), informó hoy ARTnoticias.

El comunicado está firmado por estrellas como los actores Kevin Bacon, Julianne Moore, Rosario Dawson y F. Murray Abraham, al escritor James Patterson, y al líder de Radiohead Thom Yorke, según reportó The Washington Post.

Otros reportes indican que la advertencia de la misiva remitida este martes no apunta al despliegue de esas tecnologías, per se, sino a los hilos que la sostienen y afectan el trabajo de artistas de diversas disciplinas.

El texto precisa que “el uso sin licencia de obras creativas para entrenar una IA generativa es una amenaza importante e injusta para los medios de vida de las personas detrás de esas obras, y no debe permitirse”.

La postura también ha obtenido el apoyo público de los artistas Joel Shapiro, Gregory Edwards, Amoako Boafo, Joanna Pousette-Dart y Tishan Hsu, así como del fotógrafo y pintor Lynn Goldsmith, señaló ARTnoticias.

Esta publicación recordó que a principios de abril de este año, más de 200 músicos, compositores, letristas y otros artistas firmaron otra carta abierta redactada por la Artists Rights Alliance exigiendo el uso responsable de la IA en la música.

“Debemos protegernos contra el uso depredador de la IA para robar las voces y las imágenes de los artistas profesionales, violar los derechos de los creadores y destruir el ecosistema musical”, plantearon entonces los dignatarios.

Y en julio pasado, más de 15 mil escritores, entre ellos Jennifer Egan, Michael Pollan, Min Jin Lee y Margaret Atwood, respaldaron una carta abierta del Gremio de Autores a importantes empresas de IA.

Instaron a esas compañías a obtener el consentimiento, el crédito y compensar de manera justa a los autores antes de incorporar trabajos protegidos por derechos de autor en conjuntos de datos utilizados para entrenar tecnologías de IA generativa.

arc/dla

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