Yale propone reglas de copyleft para la IA entrenada con código de fuente abierta

Investigadores del Centro de Ética Digital de Yale han introducido un novedoso marco de licencias que exigiría a los desarrolladores de IA que entrenan modelos con código de fuente abierta hacer públicos sus arquitecturas y datos de entrenamiento, extendiendo un principio de décadas del movimiento de software libre a la era de la IA generativa.

Una nueva licencia para un nuevo problema

La propuesta, denominada Licencia de IA Copyleft Contextual (CCAI, por sus siglas en inglés), fue publicada en el International Journal of Law and Information Technology y anunciada formalmente por Yale News el lunes. El marco trata a los modelos de IA generativa entrenados con software libre y de código abierto como obras derivadas, una clasificación legal que activaría obligaciones de transparencia recíproca para los desarrolladores que utilicen dicho código.letsdatascience+1

"Nuestro análisis mostró que extender el concepto de copyleft a la inteligencia artificial generativa tiene el potencial de dar a los desarrolladores de software de código abierto un control significativo sobre cómo los desarrolladores de IA utilizan su código", dijo Grant Shanklin, becario de de Vries-Sherif en el DEC y estudiante de último año en Yale College, según Yale News. "Es importante destacar que incentivaría la formación de una comunidad comprometida con la creación de herramientas de IA alineadas con los valores del movimiento de software libre y de código abierto".letsdatascience

El documento fue coescrito por Shanklin, Emmie Hine, Claudio Novelli, Tyler Schroder y Luciano Floridi, director fundador del Centro de Ética Digital de Yale.rts2

Extendiendo el copyleft a la IA

Las licencias de copyleft tradicionales, como la Licencia Pública General de GNU, requieren que las obras derivadas de software de código abierto permanezcan abiertas. La CCAI extiende este principio clasificando ciertos artefactos del modelo —incluyendo la arquitectura y los datos de entrenamiento— como derivados de las entradas de código, añadiendo requisitos de divulgación a esos artefactos.academic.oup+1

La propuesta llega en medio de una creciente tensión entre el desarrollo de modelos de IA propietarios y las normas de la comunidad de código abierto. Las empresas y los grupos de investigación han entrenado cada vez más modelos grandes en repositorios de código públicos sin corresponder a la transparencia que esperan los colaboradores de código abierto.letsdatascience+1

Quedan preguntas legales

El documento, publicado en el International Journal of Law and Information Technology de Oxford, evalúa la viabilidad legal, la justificación política y los riesgos del enfoque. Los autores argumentan que el copyleft puede servir a los valores fundamentales del software libre y de código abierto cuando se combina con una regulación responsable de la IA. Sin embargo, no se ha publicado ningún texto legal definitivo y actualmente no existe ningún precedente judicial que aplique tal clasificación. Queda por ver si los proyectos de código abierto destacados o las plataformas posteriores adoptarán el marco, y si podría sobrevivir a un desafío legal.academic.oup+2