Por Canuto  

Microsoft sostiene ante un tribunal de Nueva York que Copilot reprodujo pasajes de libros en apenas 24 de 8,2 millones de conversaciones, mientras ofrece mediante Foundry acceso limitado a GPT-6 Astra, un modelo de OpenAI capaz de operar computadoras y clasificado por la compañía con riesgo crítico para la ciberseguridad. La disputa expone la distancia entre medir cuánto copia una IA y evaluar todo lo que puede hacer.
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  • Microsoft pidió un juicio sumario en una demanda colectiva por derechos de autor en Nueva York y alegó que solo 24 respuestas de Copilot coincidieron con pasajes de libros.
  • Microsoft comenzó a ofrecer acceso limitado a GPT-6 Astra mediante Foundry a USD $10 por millón de tokens de entrada, con funciones para leer pantallas y actuar en interfaces aprobadas.
  • El marco europeo evalúa la capacidad y el riesgo sistémico de los modelos, no únicamente la frecuencia con que reproducen obras protegidas.

 

Microsoft presentó ante un tribunal federal de Manhattan una defensa que intenta resolver por la vía legal una disputa sobre el entrenamiento de modelos de inteligencia artificial con libros protegidos por derechos de autor. En un memorando de juicio sumario, la empresa sostuvo que Copilot reprodujo pasajes coincidentes en 24 respuestas dentro de un universo de 8,2 millones de conversaciones analizadas por un experto. La cifra equivale al 0,00029%, según los datos citados en el escrito, pero el alcance jurídico de esa reproducción sigue siendo el centro de la controversia.

La posición de Microsoft adquiere una dimensión adicional porque, apenas dos días antes de presentar ese argumento, la compañía había comenzado a ofrecer acceso limitado a GPT-6 Astra a través de su programa Foundry Limited Access. El modelo, desarrollado por OpenAI, puede leer información en pantalla y ejecutar acciones dentro de interfaces aprobadas, como actualizar registros, probar software o navegar por herramientas de desarrollo. Así, la empresa defiende la baja frecuencia de ciertas salidas de Copilot mientras ofrece acceso a otro sistema avanzado con una amplitud operativa mayor, indica TNW.

La defensa de Copilot ante el tribunal

El litigio se tramita como parte de un proceso multidistrito ante el juez Sidney Stein, en Nueva York, que agrupa reclamaciones de autores y editores, incluidos 400 periódicos locales. Microsoft solicitó que la cuestión se resuelva como un asunto de derecho mediante un juicio sumario, en lugar de llevar todas las controversias a un juicio completo. Su argumento parte de la premisa de que entrenar grandes modelos de lenguaje con libros puede constituir un uso legítimo.

El memorando citado por la empresa pone el foco en la escasa cantidad de coincidencias detectadas por el experto contratado para revisar las conversaciones. De los 212 libros incluidos en la demanda, el análisis no encontró reproducciones en 202 títulos, mientras que los 24 casos restantes representan una fracción mínima de las 8,2 millones de interacciones examinadas. Para Microsoft, esa proporción respalda la idea de que Copilot no funciona como un repositorio que entrega habitualmente copias completas de las obras.

Sin embargo, la estadística no responde por sí sola a todas las preguntas que plantea el derecho de autor. Una coincidencia puede ser poco frecuente y aun así importar si reproduce una parte protegida de una obra, si revela información memorizada durante el entrenamiento o si demuestra que el modelo puede recuperar material que no debería entregar. La defensa de la compañía busca convertir la frecuencia observada en un elemento decisivo, mientras los demandantes pueden sostener que el problema reside en la existencia misma de determinados fragmentos.

La diferencia entre ambos enfoques explica por qué Microsoft quiere que el juez resuelva el asunto como una cuestión jurídica. Si el tribunal considera determinante el volumen total de conversaciones y la tasa de coincidencias, el análisis estadístico podría favorecer a la empresa. Si, en cambio, entiende que la reproducción de material protegido constituye un hecho relevante aunque sea excepcional, el número reducido de casos no cerraría la disputa.

El lanzamiento de GPT-6 Astra

GPT-6 Astra fue anunciado dentro del Foundry Limited Access Program el 3 de septiembre, con un precio de USD $10 por millón de tokens de entrada. Azure lo presenta como un modelo de OpenAI capaz de interactuar con computadoras, leer información visible en una pantalla y actuar en interfaces que hayan sido autorizadas previamente. Esas funciones lo diferencian de un sistema que solo genera texto, porque permiten conectarlo con procesos empresariales y herramientas de software.

Entre los usos descritos aparecen la actualización de registros, las pruebas de software y la navegación por herramientas de desarrollo. Microsoft combina esas capacidades con credenciales de alcance limitado, puntos de control humano para acciones de consecuencias relevantes y registros de actividad destinados a documentar lo que hace el sistema. La empresa también afirma que los prompts y las salidas no se utilizan para entrenar los modelos, una política presentada como una medida de protección para los usuarios de Foundry.

El diseño de Astra refleja una tendencia importante en la inteligencia artificial empresarial: pasar de asistentes que responden preguntas a agentes capaces de ejecutar tareas. Esa transición puede aumentar la productividad, pero también amplía el impacto de un error, una instrucción maliciosa o una vulnerabilidad en las herramientas conectadas. Una respuesta incorrecta en un chat y una acción equivocada en un registro corporativo no tienen necesariamente la misma consecuencia.

OpenAI clasifica a Astra en el nivel Crítico de ciberseguridad dentro de su Preparedness Framework y lo identifica como el primer modelo que alcanza esa categoría. Según esa clasificación, el sistema puede encontrar fallas desconocidas y construir exploits sin recibir una guía humana paso a paso. La designación no afirma que el modelo haya causado un incidente, pero sí indica que su capacidad potencial exige controles de seguridad más estrictos.

La diferencia entre Estados Unidos y Europa

La disputa también muestra que las mismas características de un modelo pueden evaluarse con criterios distintos según la jurisdicción. En Estados Unidos, Microsoft invoca el concepto de uso legítimo para defender el entrenamiento de Copilot y utiliza la frecuencia de las reproducciones como parte central de su razonamiento. En Europa, el análisis puede concentrarse más directamente en si una obra quedó incorporada en los parámetros almacenados del modelo y en las obligaciones que surgen de su nivel de riesgo.

El Tribunal Regional de Múnich determinó el 31 de julio, en el caso GEMA contra Suno, que Suno infringió derechos de autor al utilizar obras musicales protegidas para entrenar su herramienta de generación musical. El análisis del caso también aborda si las obras memorizadas en los parámetros de un modelo constituyen una reproducción. La decisión se encuentra en apelación, por lo que todavía no representa el cierre definitivo de la controversia. Aun así, el fallo plantea una conclusión relevante para la industria: la baja frecuencia con que un modelo expone un fragmento no necesariamente elimina el problema si la copia existe dentro de sus pesos.

La legislación europea tampoco ofrece un equivalente directo al uso legítimo estadounidense que Microsoft pueda invocar para resolver toda la cuestión. En consecuencia, la discusión no depende únicamente de cuántas veces un asistente devuelve un pasaje, sino también de cómo se produjo el entrenamiento y qué material permanece almacenado en el modelo. La diferencia puede crear riesgos regulatorios distintos para empresas que distribuyen el mismo sistema en varios mercados.

Para los desarrolladores de inteligencia artificial, esta separación legal obliga a documentar más que el rendimiento promedio de un modelo. También deben explicar las fuentes utilizadas, las medidas para reducir la memorización y los mecanismos empleados cuando un sistema entrega contenido potencialmente protegido. La controversia de Copilot muestra que una métrica favorable en una jurisdicción puede tener un peso limitado en otra.

Capacidad, riesgo sistémico y obligaciones

El Artículo 55 de la Ley de Inteligencia Artificial de la Unión Europea impone obligaciones adicionales a los modelos de propósito general que conllevan riesgo sistémico. Esos deberes describen la capacidad del modelo y los controles que debe aplicar el proveedor, en lugar de limitarse a medir la proporción de respuestas que repiten un libro. Por esa razón, la frecuencia de reproducción citada por Microsoft no sería la prueba principal para determinar las obligaciones de Astra bajo ese marco.

Entre las exigencias aparecen las pruebas adversarias documentadas, la notificación de incidentes graves a la Oficina de IA sin demora indebida y la protección tanto del modelo como de su infraestructura física. El objetivo es reducir los riesgos derivados de sistemas que pueden producir efectos amplios, incluidos problemas de ciberseguridad. Ninguna de esas obligaciones depende de que el modelo copie con frecuencia una obra literaria o de que casi nunca reproduzca sus pasajes.

Ese contraste puede parecer paradójico, pero responde a dos preguntas diferentes. En el caso de Copilot, Microsoft intenta demostrar que la generación de fragmentos protegidos es excepcional y que el entrenamiento debe considerarse legítimo; en el caso de Astra, la discusión se centra en lo que el sistema puede hacer cuando recibe acceso a computadoras y herramientas. Una IA puede tener una tasa muy baja de reproducción textual y, al mismo tiempo, poseer capacidades operativas que generen riesgos significativos.

La disponibilidad inicial de Astra también abre una discusión sobre infraestructura y soberanía tecnológica. El modelo fue lanzado con despliegues en las zonas de datos Global y de Estados Unidos, aunque Azure ofrece una zona de datos de la Unión Europea desde noviembre de 2024. La ausencia de esa zona en el lanzamiento descrito puede alimentar el debate político sobre la dependencia europea de proveedores de nube extranjeros, especialmente cuando los sistemas avanzados concentran datos, capacidad informática y controles de seguridad.

Una tensión que seguirá bajo escrutinio

La estrategia de Microsoft reúne dos mensajes que no son necesariamente incompatibles, pero sí pueden generar tensión pública. En el tribunal, la compañía subraya que Copilot casi nunca reproduce pasajes de los libros reclamados; en el mercado empresarial, ofrece acceso a Astra como una herramienta capaz de leer pantallas y ejecutar acciones en entornos digitales. El primer mensaje busca reducir la relevancia de una conducta estadísticamente infrecuente, mientras el segundo destaca una capacidad amplia y comercialmente atractiva.

La cuestión central no consiste en decidir si una métrica debe sustituir a la otra, sino en entender qué problema intenta resolver cada una. La tasa de coincidencias puede ayudar a estimar con qué frecuencia un usuario recibe material protegido, pero no necesariamente demuestra cómo se almacenó la información ni qué controles existen sobre el modelo. Del mismo modo, una clasificación de riesgo crítico no significa que cada interacción sea peligrosa, aunque sí exige que el proveedor evalúe escenarios de abuso y prepare respuestas.

El caso de Nueva York seguirá siendo relevante para autores, editores y empresas tecnológicas porque puede influir en la manera en que los tribunales estadounidenses traten el entrenamiento con obras protegidas. La decisión sobre el juicio sumario determinará si la controversia puede resolverse principalmente con argumentos legales o si será necesario examinar más pruebas sobre el funcionamiento y los datos de Copilot. Mientras tanto, la apelación del caso GEMA contra Suno mantiene abierto el debate europeo sobre la relación entre memoria del modelo y reproducción.

La combinación de litigios, nuevas capacidades y normas divergentes deja a la industria ante una exigencia doble: demostrar que los modelos respetan los derechos de autor y, al mismo tiempo, controlar lo que pueden hacer cuando operan sobre sistemas reales. Microsoft intenta defender la primera cuestión con una cifra extremadamente baja, mientras la segunda se vuelve más visible con el lanzamiento de Astra. El desenlace dependerá de si los reguladores y tribunales consideran suficiente medir las salidas o si exigirán examinar también la arquitectura, los pesos y el alcance operativo de cada modelo.

Imagen original de DiarioBitcoin, creada con inteligencia artificial, de uso libre, licenciada bajo Dominio Público.

Este artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA y revisado por un editor humano para garantizar calidad y precisión.


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