Modelos autoaplicativos de inteligencia artificial para la generación legítima de obras digitales
DOI:
https://doi.org/10.20983/reij.2025.1.7Palabras clave:
arte digital, derechos de autor, inteligencia artificial, modelos autoaplicativos jurídicosResumen
Uno de los desarrollos tecnológicos de mayor trascendencia en la historia de la humanidad es la inteligencia artificial. La evolución de esta rama de la ciencia computacional ha dado lugar al desarrollo de dispositivos capaces de replicar procesos cognitivos humanos relativos a un área del conocimiento en particular, lo que ha permitido su adopción en diversas industrias. En este sentido, una de las aplicaciones más importantes de esta tecnología es la creación de material nuevo para el sector artístico. Esto supuso un entorno particularmente complejo para el marco regulatorio, específicamente los derechos de autor. En esta investigación se aborda dicho escenario desde una perspectiva novedosa: a la par de dotar a estos dispositivos con la capacidad de adecuar su operación acorde al estado jurídico de las obras a procesar, este enfoque complementa su operación con elementos contenidos en el escenario digital. Para lo anterior, se atiende una metodología hipotético-deductiva y sistémico-estructural-funcional, que permite analizar el papel de la tecnología, su impacto desde una perspectiva sociotecnológica y su adopción como plataforma para la regulación de entornos digitales.
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Citas
Abbott, R. y Rothman, E. (2023). Disrupting Creativity: Copyright Law in the Age of Ge¬nerative Artificial Intelligence. Florida Law Review, 75, 1141.
Andy, C. y David, C. (1998). The Extended Mind. Analysis, 58(1), 7-19.
Aris, S., Aeini, B. y Nosrati, S. (2023). A Digital Aesthetics? Artificial Intelligence and the Future of the Art. Journal of Cyberspace Stu¬dies, 7(2), 219-236.
Ausserhofer, J., Gutounig, R., Oppermann, M., Matiasek, S. y Goldgruber, E. (2020). The Da-tafication of Data Journalism Scholarship: Focal Points, Methods, and Research Propo¬sitions for the Investigation of Data-intensi¬ve Newswork. Journalism, 21(7), 950-973.
Copyright Act, 17 U.S.C. § 102(a). https://www. supremecourt.gov/qp/18-00956qp.pdf
Copyright, Designs and Patents Act of 1988 (2003). https://www.legislation.gov.uk/ukp-ga/1988/48/section/9
Fenwick, M. y Jurcys, P. (2023). Originality and the Future of Copyright in an Age of Gene¬rative ai. Computer Law & Security Review, 51, 3-36.
Geiger, C. (2024). When the Robots (Try to) Take Over: Of Artificial Intelligence, Au¬thors, Creativity and Copyright Protection. Kreation Innovation Märkte-Creation Innova¬tion Markets: Festschrift Reto M. Hilty. Sprin¬ger, 67-87.
Goram, M. y Veiel, D. (2021). Ethical Behavior and Legal Regulations in Artificial Intelli¬gence (Part One): Supporting Sovereignty of Users while using Complex and Intelligent Systems. Machine Law, Ethics, and Morality in the Age of Artificial Intelligence, 12-26.
Gray, J. E. y Suzor, N. P. (2020). Playing with Machines: Using Machine Learning to Un¬derstand Automated Copyright Enforce¬ment at Scale. Big Data & Society, 7(1).
Guljajeva, V., Sola, M. C. y Clarke, I. (2024). Artist-guided Neural Networks–Automated Creativity or Tools for Extending Minds? Artificial Intelligence-Intelligent Art?: Hu¬man-machine Interaction and Creative Practi¬ce, 64, 59.
Komuves, D., Niebla, J., Schafer, B. y Diver, L. (2015). Monkeying Around with Copyright: Animals, ais and Authorship in Law. CREATe Working Paper, 1, 11.
Miernicki, M. y Ng, I. (2021). Artificial Intelli¬gence and Moral Rights. ai & Society, 36(1), 319-329.
Oberle, D., Felix, D., Wacker, R., Baumann C. y Raabe, O. (2012). Engineering Compliant Sof¬tware: Advising Developers by Automating Legal Reasoning. SCRIPTed, 9(2), 280-313.
QuakeBot (2023, 1 de mayo). 4.1 Earthquake Strikes Near Corona, Slightly Shakes Sou¬thern California. Los Angeles Times. https://www.latimes.com/california/story/2024-05-01/4-1-earthquake-strikes-near-corona
Sawyer, R. K. (2011). Explaining Creativity: The Science of Human Innovation. Oxford Univer¬sity Press, 114-138.
Searle, J. R. (1980). Minds, Brains, and Pro¬grams. Behavioral and Brain Sciences, 3(3), 417-457.
Section 306, Compendium of us Copyright Office Practices (2014, December 22th). ht-tps://law.resource.org/pub/us/compen¬dium/ch300.html#s306
Swinson, J. (2023). Artificial Artistry: The Legal Implications of ai-generated Art (or Legally, is ai Art Really Art?). Art and Australia, 58(2).
Wang, Jie, and Wang. Regulating Hosting ISPs’ Responsibilities for Copyright Infringement. Singapore: Springer, 2018.
Wölker, A. y Powell, T. E. (2021). Algorithms in the Newsroom? News Readers’ Perceived Credibility and Selection of Automated Jour¬nalism. Journalism, 22(1), 86-103.
Zirpoli, C. T. (2023). Generative Artificial In¬telligence and Copyright Law. University of Nebraska, Lincoln, 1-5.
Zurth, P. (2020). Artificial Creativity? A Case against Copyright Protection for ai-genera¬ted Works. Journal of Law & Technology, 25. University of California Los Angeles, 1-17.
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