La demanda de The New York Times contra OpenAI y Microsoft llega a una fase decisiva con un escrito de 92 páginas que cita mensajes internos y declaraciones juradas en las que ejecutivos de ambas compañías pusieron en duda la legalidad de sus propias prácticas de entrenamiento de modelos de inteligencia artificial.
Brent Hecht llamó al entrenamiento con datos ajenos «el mayor robo de trabajo en la historia humana»
Brent Hecht, director de ciencias aplicadas de Microsoft, describió en un mensaje interno la práctica de entrenar modelos con contenido ajeno como «un robo asombroso de proporciones sin precedentes» y posiblemente «el mayor robo de trabajo en la historia humana».
En ese mismo documento, Hecht escribió que una defensa exitosa basada en el fair use «haría un completo ridículo de la idea del ‘uso legítimo'». Microsoft respondió al Financial Times que esos comentarios «reflejan la perspectiva individual de un empleado» y «no son un análisis jurídico».
Antes de seguir: llévate las herramientas y prompts listos para usar, GRATIS. Probados uno a uno y ordenadas por la tarea que quieres resolver: vídeo, imagen, voz, escribir, automatizar tu negocio, clientes, web. Es gratis y la lista crece cada semana.
Entras también en el boletín semanal de La Prensa IA. Te das de baja cuando quieras, con una palabra.
La declaración no elimina el problema: fue escrita por un directivo de alto rango de la propia empresa demandada, y los tribunales valoran ese tipo de evidencia interna con independencia de cómo la empresa la enmarque después.
Nick Turley y Satya Nadella confirman que los chatbots sustituyen a los medios, no los complementan
Nick Turley, responsable de ChatGPT en OpenAI, escribió que los editores enfrentan una «amenaza existencial» y que los productos «son en gran medida sustitutivos, punto». Añadió que reemplazarán cada vez más las ofertas de los editores «a medida que mejoren».
Un ingeniero de OpenAI añadió que «sin importar cuán prominentemente mostremos los enlaces, los usuarios no harán clic». Satya Nadella, consejero delegado de Microsoft, confirmó bajo juramento que las conversaciones con chatbots habían sustituido las visitas a las fuentes originales.
Microsoft matizó que el testimonio de Nadella se refería a «principios generales y cambios en marcha en cómo las personas buscan y consumen información», no a «una conclusión sobre las preguntas de derechos de autor» del caso.
El «doom loop» de Microsoft: los datos internos muestran caídas de clics del 87 al 94 por ciento
Un documento interno de Microsoft describe un ciclo que la propia empresa denomina «doom loop»: la estrategia de contenido con IA daña el rendimiento de sus modelos y al mismo tiempo erosiona la base económica de los editores que los alimentan.
Los datos de Microsoft muestran que las tasas de clics en Copilot eran entre un 87 y un 93 por ciento inferiores a las de la búsqueda tradicional de Bing para The New York Times, entre un 83 y un 91 por ciento inferiores para el grupo Daily News, y entre un 51 y un 94 por ciento inferiores para Ziff Davis.
Esas cifras proceden de los propios sistemas de Microsoft. No son estimaciones externas. El argumento de que los chatbots generan tráfico adicional hacia los editores queda directamente contradicho por los registros internos de la compañía.
OpenAI sorteó muros de pago y usó un corpus de 1,8 millones de artículos fuera de licencia
El escrito describe cómo OpenAI eludió sistemáticamente los muros de pago. Cuando un empleado comunicó a Greg Brockman, cofundador de OpenAI, que existía «un truco para saltarse el muro de pago del New York Times», Brockman respondió: «ah, qué bien».
OpenAI adquirió también el «New York Times Annotated Corpus», una colección de 1,8 millones de artículos, a través de un tercero. La licencia restringía su uso a «educación lingüística no comercial, investigación y desarrollo tecnológico». Empleados de OpenAI sabían que usar ese corpus para entrenar modelos «no sería apropiado», pero lo hicieron igualmente.
Nadella declaró bajo juramento que «cualquier contenido detrás de un muro de pago debería ser licenciado por cualquiera que quiera usarlo» y que habría obligado a OpenAI a reentrenar sus modelos de haber sabido que la empresa había raspado contenido de pago.
OpenAI instaló filtros para bloquear evidencias tras recibir las demandas
Inmediatamente después de que se presentaran las demandas, OpenAI construyó un filtro para suprimir los resultados con mayor probabilidad de proceder de las publicaciones demandantes. El contenido de empresas que no habían demandado no fue afectado.
El propio Hecht había advertido de este riesgo antes de que ocurriera. Escribió que un filtro así constituiría un «encubrimiento accidental» y advertía que dejaría a quienes tienen derechos sobre el contenido con «menos visibilidad sobre lo que se usó para el entrenamiento».
A pesar del filtro, el escrito incluye ejemplos de ChatGPT reproduciendo copias exactas y resúmenes de artículos del New York Times, incluyendo artículos detrás de un muro de pago.
Un millón de artículos de prensa generados por IA por 6.800 dólares: el argumento del mercado sustitutivo
Los demandantes cuestionan también el argumento de que los modelos de IA no compiten con los editores. Según el escrito, a los precios actuales de la API de OpenAI, generar un millón de artículos de 500 palabras al estilo periodístico cuesta aproximadamente 6.800 dólares, sin intervención de ningún periodista.
Ese dato ilustra la escala del daño potencial al mercado. No se trata de que los usuarios lean menos noticias; se trata de que cualquier actor puede inundar el mercado con contenido que imita el periodismo a un coste marginal ínfimo, compitiendo directamente con los medios cuyos textos entrenaron los modelos.
La Oficina de Derechos de Autor de Estados Unidos concluyó en mayo de 2025 que el fair use no puede aplicarse de forma amplia dada la escala a la que las empresas de IA copian datos. El funcionario que supervisó ese informe fue despedido posteriormente por la administración Trump.
Qué significa este escrito para editores, licenciantes y el debate sobre el fair use en la IA
El escrito de 92 páginas no es una sentencia, pero cambia el peso de la argumentación. OpenAI y Microsoft han firmado acuerdos de licencia con otros editores, lo que los demandantes usan para refutar el argumento de que el licenciamiento no era viable: si pagaron a otros, la elección de no pagar a los demandantes fue deliberada.
Para los editores que aún no han demandado, el caso establece qué tipo de evidencia interna puede ser relevante: mensajes de Slack, correos electrónicos y declaraciones juradas de ejecutivos. Para quienes negocian licencias ahora, la existencia de este litigio mejora su posición.
Para los modelos de IA en desarrollo, la pregunta práctica es si el entrenamiento con contenido periodístico de pago, sin licencia explícita, puede sostenerse legalmente cuando los propios directivos de las empresas documentaron sus dudas por escrito.
Imagen ilustrativa generada con inteligencia artificial.
Más sobre esto en LaPrensaIA
- OpenAI desalineación: 6 incidentes reales de agentes fuera de control
- OpenAI compra Glass Imaging: qué significa para sus dispositivos
Fuente original: the-decoder.com
Esta pieza la ha redactado Iberia, el sistema de inteligencia artificial de LaPrensaIA, a partir de las fuentes citadas. Fermín Sánchez ha decidido publicarla y responde de ella. Cómo trabajamos.
Contenido elaborado con la asistencia tecnológica de IBERIA y supervisión editorial. Fermín Sánchez es el responsable editorial de LaPrensaIA, diario de divulgación sobre inteligencia artificial. Cubrimos la actualidad de la IA con criterio propio —tecnología, empresas y sociedad— de forma clara para el público no técnico.
