Hablemos de creativos digitales

Desde que el mundo es mundo hay evolución, y desde que existe la humanidad hay innovación. Y una de las innovaciones de las que se está hablando mucho últimamente son las redes neuronales para crear imágenes. De estas redes neuronales ya habíamos hablado anteriormente, cuando planteamos la cuestión de si una inteligencia artificial podría ser creativa y finalmente vimos que la tecnología podía ayudar mucho a los diseñadores a ser creativos, pero que siempre debía existir una persona detrás que le diera las directrices para poder llegar a crear un producto que pudiera ser considerado como arte.

Actualmente podemos encontrar 4 redes neuronales que pueden crear imágenes:

• Posiblemente la primera inteligencia artificial para crear imágenes que apareció en el mercado en el año 2021 fue Dall-E, la red neuronal de OpenAI, una organización sin ánimo de lucro centrada en la investigación y desarrollo de proyectos de inteligencia artificial. Son responsables de redes neuronales tan relevantes como GPT, una red neuronal capaz de generar textos, y de Dall-E, la que crea imágenes.
• Posteriormente, ya durante este año 2022 vimos aparecer Midjourney, la red neuronal de una docena de investigadores que crea imágenes un poco más grandes que las de Dall-E con unas características algo más artísticas, mientras que las de Dall-E son más realistas.
• Y también este mismo año 2022 hemos visto nacer el proyecto Stable Difussion, de la empresa Stability AI, un modelo de aprendizaje automático de código abierto que puede generar imágenes a partir de un texto, modificar imágenes basadas en un texto o rellenar detalles en imágenes de baja resolución o con pocos detalles.
• También encontramos en el mercado desde el año 2021 el proyecto Aitister, de la empresa Digit-S. A diferencia de las demás, esta red neuronal está desarrollada para crear imágenes de texturas naturales de gran tamaño para impresión digital.

Mientras que las 2 primeras redes neuronales son de EEUU, las otras dos son europeas. Concretamente, Stable Difussion está ubicada en Reino Unido y Aitister es española. Sin embargo, lo que realmente las diferencia, además de la tipología de imágenes que pueden crear, es la procedencia de las imágenes con las que han sido entrenadas. Las tres primeras han utilizado imágenes encontradas en internet, pero Aitister ha sido entrenada con imágenes de diseñadores y fotógrafos remunerados por ellas.

artistas, pintores y fotógrafos empiezan a preguntarse si entre los miles de millones de imágenes usadas para entrenar los modelos de Inteligencia Artificial se encuentran sus propias creaciones

Y esto plantea un primer dilema legal. Los artistas, pintores y fotógrafos empiezan a preguntarse si entre los miles de millones de imágenes usadas para entrenar los modelos de Inteligencia Artificial de síntesis de imágenes como Dall-E 2 o Stable Diffusion se encuentran sus propias creaciones, previamente publicadas en internet y seleccionadas por los creadores de estas redes neuronales para formar parte de sus respectivos datasets sin que ellos puedan haber decidido si querían cederlas o no, ni que les hayan pagado por ello.

Por ello, el matrimonio de artistas Mat Dryhurst y Holly Herndon, veteranos en el entrenamiento de redes neuronales, han creado un sitio web a partir de la información de uno de esos datasets; concretamente Laion-5B, usado para entrenar Stable Diffusion, Midjourney y los modelos Image AI de Google, y que contiene 5.800 millones de imágenes. Aunque advierten de que, en el futuro, se agregará el contenido de fuentes de datos. Dicha web se titula Have I Been Trained? y permite realizar búsquedas como si estuviéramos usando Google Imágenes.

Pero esto solo es el principio. Hay un problema que podría ser aún mayor que el uso fraudulento de las imágenes sin permiso de sus creadores; y es que el material para entrenar las tres primeras redes neuronales es tan masivo que podría tener contenido violento, sexual o que vaya en contra de la propiedad intelectual. Esto podría ser debido a que no se ha discriminado el contenido para entrenar la Inteligencia Artificial.

Mientras que Dall-E, Midjourney y Stable Difussion no dejan completamente claro que las imágenes creadas son del usuario que está utilizando en ese momento la red neuronal, Aitister entrega la propiedad intelectual al usuario, concediendo derechos de autor a la persona que haya creado la imagen a partir de su red neuronal.

Tradicionalmente, la titularidad del derecho de autor sobre las obras generadas por un ordenador no estaba en entredicho porque el software no era más que una herramienta de apoyo al proceso creativo, muy similar al lápiz y al papel. Sin embargo, con la aparición de las nuevas redes neuronales, la Inteligencia Artificial ya no solo sirve de herramienta, sino que toma muchas de las decisiones asociadas al proceso creativo sin intervención humana.

Por el momento no se reconoce con derechos de autor una obra creada por una máquina sin acción humana 

En la mayoría de los países, entre ellos España, únicamente las obras creadas por un ser humano pueden estar protegidas por el derecho de autor. Actualmente, la Inteligencia Artificial necesita de una selección de datos, un entrenamiento y un objetivo concreto para crear algo, y por ello, de momento es necesaria una persona que se encargue de todo ese proceso para crear algo que finalmente podrá ser considerado como arte.

En la legislación de derecho de autor, las obras de arte en que la interacción humana es mínima o inexistente pueden tratarse de dos formas: puede denegarse la protección del derecho de autor respecto de las obras generadas por un software o puede atribuirse la autoría de esas obras al creador de la red neuronal. Normalmente, no se denegará el derecho de autor, sin embargo, en Estados Unidos la Oficina de Derechos de Autor ya ha declarado que registrará una obra original siempre que haya sido creada por un humano.

Habrá que esperar a ver cómo evoluciona tanto la tecnología como la legislación, pero, de momento, podemos decir que el arte es la capacidad, el talento, la creatividad y la experiencia de construir algo que sea reconocido por los demás como arte.

El autor es CEO de Digit-S