Fair use versus piratería: Meta, libros protegidos y los nuevos límites del entrenamiento de IA

 

Fair use versus piratería: Meta, libros protegidos y los nuevos límites del entrenamiento de IA

Por Santiago Carretero Sánchez
Profesor Titular de Filosofía del Derecho, Universidad Rey Juan Carlos. Abogado.

Una sentencia clave emitida el 26 de junio de 2025 en EE. UU. plantea un nuevo umbral en materia de copyright y entrenamiento algorítmico. Un juez federal ha estimado que el uso de libros protegidos por Meta para entrenar su IA puede encuadrarse en la doctrina del fair use, siempre que dichos textos no hayan sido pirateados masivamente. Sin embargo, no exonera completamente a la empresa de autoría ilícita si se demuestra uso de copias no autorizadas .

1. Evaluación jurídica del fair use

El tribunal aplica la regla de los cuatro factores del Copyright Act estadounidense:

  • Objetivo transformativo del uso

  • Naturaleza de la obra original

  • Cantidad utilizada

  • Impacto en el mercado.

El fallo considera transformativa la finalidad algorítmica, pero insta a Meta a rendir cuentas sobre posibles obras obtenidas de repositorios pirata como LibGen en.wikipedia.org+4businessinsider.com+4theguardian.com+4.

2. Impactos normativos y comparativa europea

Este criterio fortalece la transparencia en los corpus de entrenamiento y obliga a un control riguroso. En Europa, la Directiva DSM (art. 3) ya permite minería de datos, pero con restricciones contractuales y sin permitir usos masivos sin autorización. La resolución estadounidense puede servir como precedente para exigencias de trazabilidad en Europa.

3. Balance entre derechos y progreso tecnológico

La decisión simboliza un equilibrio delicado: legitima la IA como motor de innovación, pero no abre puerta a la piratería algorítmica. El Derecho debe proteger la creatividad y principios de derecho de autor, sin paralizar IAs legales y socialmente útiles.

Este fallo redefine los límites legales y éticos del entrenamiento de IA. La transparencia y responsabilidad serán determinantes en el desarrollo futuro de herramientas generativas.

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