Propiedad intelectual e inteligencia artificial: el “cadáver exquisito”
DOI:
https://doi.org/10.20983/reij.2025.1.8Palabras clave:
inteligencia artificial, intención, propiedad intelectualResumen
El objetivo de esta investigación es analizar los desafíos que presenta la protección de obras generadas por inteligencia artificial (ia) en el marco de la propiedad intelectual (pi). La metodología utilizada incluye una revisión exhaustiva de las leyes mexicanas, como la Ley Federal de Protección a la Propiedad Industrial y la Ley Federal de Derechos de Autor, así como la exploración de teorías filosóficas sobre la creatividad y la autoría. Se examinan también ejemplos como la técnica del “cadáver exquisito” para ilustrar la colaboración creativa. Los resultados revelan que las leyes actuales de la pi están basadas en la creatividad e intencionalidad humanas, lo que complica la aplicación de estos conceptos a las creaciones de ia, que carecen de voluntad y objetivos propios. Además, la regulación mexicana no considera a la ia como autor legal, lo que plantea interrogantes sobre la titularidad de los derechos de la pi y la explotación comercial de las obras generadas por ia. En las conclusiones se destaca la necesidad de desarrollar un nuevo marco legal que aborde estas complejidades, adaptando los conceptos tradicionales de autoría y creatividad a las nuevas tecnologías.
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Citas
Becker, W. E., Shapiro, C. y Varian, H. R. (1999). Information Rules: A Strategic Gui¬de to the Network Economy. The Journal of Economic Education, 30(2), 189. https://doi. org/10.2307/1183273
Breton, A. (1972). Manifestoes of Surrealism (1st ed. as an Ann Arbor Paperback). University of Michigan Press.
Breton, A. y Breton, A. (1972). Manifestoes of Su¬rrealism (1st ed. as an Ann Arbor Paperback). University of Michigan Press.
Brown, T. B., Mann, B., Ryder, N., Subbiah, M., Kaplan, J., Dhariwal, P., Neelakantan, A., Sh¬yam, P., Sastry, G., Askell, A., Agarwal, S., Her¬bert-Voss, A., Krueger, G., Henighan, T., Child, R., Ramesh, A., Ziegler, D. M., Wu, J., Winter, C., … Amodei, D. (2020). Language Models are Few-Shot Learners (Version 4). arXiv. https:// doi.org/10.48550/ARXIV.2005.14165.
Covington, P., Adams, J. y Sargin, E. (2016). Deep Neural Networks for YouTube Recom¬mendations. Proceedings of the 10th acm Con¬ference on Recommender Systems, 191-198. ht¬tps://doi.org/10.1145/2959100.2959190
Goodfellow, I., Bengio, Y. y Courville, A. (2016). Deep Learning. The mit Press.
Hervada, J. (1998). Cuatro lecciones de derecho natural. Parte especial (4.a ed.). Ediciones Uni¬versidad de Navarra.
-----. (2011). Introducción crítica al derecho natural (11.a ed.). Ediciones Universidad de Navarra.
LeCun, Y., Bengio, Y. y Hinton, G. (2015). Deep Learning. Nature, 521(7553), 436-444. https:// doi.org/10.1038/nature14539
Ley Federal de Derecho de Autor (lfda). (2020). Diario Oficial de la Federación, 24 de diciem¬bre de 1996.
Ley Federal de Protección a la Propiedad In¬dustrial (lfppi). (2020). Diario Oficial de la Fe¬deración, 1 de julio de 2020.
Makridakis, S., Spiliotis, E. y Assimakopoulos, V. (2018). Statistical and Machine Learning Forecasting Methods: Concerns and Ways Forward. Plos One, 13(3), e0194889. https:// doi.org/10.1371/journal.pone.0194889
Organización para la Cooperación y el De¬sarrollo Económico (ocde). (2021). Updates to the oecd’s Definition of an ai System Ex¬plained – oecd. ai. https://oecd.ai/en/wonk/ ai-system-definition-update
Organización Mundial de la Propiedad Inte¬lectual (ompi). (s. f.). La historia de la ia en las patentes. Recuperado el 20 de mayo de 2024, de https://www.wipo.int/tech_trends/es/ar¬tificial_intelligence/story.html
-----. (2019). La inteligencia artificial y la pi. https://www.wipo.int/about-ip/es/artifi¬cial_intelligence/index.html
-----. (2021). ¿Qué es la propiedad intelectual? https://www.wipo.int/edocs/pubdocs/es/ wipo_pub_450_2020.pdf
Pina, R. de, Pina Vara, R. de y Pina García, J. P. de. (2000). Diccionario de derecho (29.a ed). Po¬rrúa.
Russell, S. J. y Norvig, P. (2021). Artificial Intelli¬gence: A Modern Approach (4th ed.). Pearson.
Silver, D., Huang, A., Maddison, C. J., Guez, A., Sifre, L., Van Den Driessche, G., Schrittwie¬ser, J., Antonoglou, I., Panneershelvam, V., Lanctot, M., Dieleman, S., Grewe, D., Nham, J., Kalchbrenner, N., Sutskever, I., Lillicrap, T., Leach, M., Kavukcuoglu, K., Graepel, T. y Hassabis, D. (2016). Mastering the Game of Go with Deep Neural Networks and Tree Search. Nature, 529(7587), 484-489. https:// doi.org/10.1038/nature16961
Teece, D. J. (2000). Managing Intellectual Capi¬tal: Organizational, Strategic, and Policy Di¬mensions. Oxford University Press.
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