La Wikimedia Foundation, la organización responsable de Wikipedia, ha pedido hoy a la justicia de Estados Unidos que no conceda una victoria total a ninguno de los dos bandos en la gran batalla judicial sobre copyright y grandes modelos de lenguaje. Lo ha hecho en un escrito presentado como amicus curiae dentro del litigio contra OpenAI, Microsoft y otros actores del sector.
Su postura se mueve en un punto intermedio.
Lo que plantea es separar dos cuestiones: el entrenamiento de modelos con obras protegidas y las respuestas que esos mismos modelos puedan ofrecer después.
Según expone Wikimedia Foundation, entrenar un sistema con grandes volúmenes de texto puede considerarse uso legítimo en determinadas circunstancias. Pero ese criterio, añade, no debería servir automáticamente para cubrir salidas que reproduzcan fragmentos protegidos o contenido que incumpla licencias.
Y, a su juicio, el riesgo no tiene nada de teórico.
Sus proyectos son una fuente clave de datos para estos sistemas y, al mismo tiempo, están recibiendo menos visitas humanas y soportando más costes de infraestructura por el rastreo masivo de bots, siempre según la propia Wikimedia Foundation. En concreto, la fundación asegura que el tráfico humano hacia sus sitios ha caído un 8 %, mientras que el ancho de banda dedicado a descargas de contenido multimedia ha subido un 50 % desde enero de 2024 por el scraping automatizado vinculado al entrenamiento de modelos.
Ahí está el centro de su argumento: meter en el mismo saco el entrenamiento de un modelo y la devolución al usuario de texto protegido o de contenido que incumple licencias, para Wikimedia, es un error.
En su escrito, Wikimedia Foundation avisa de que una sentencia demasiado amplia a favor de los editores, basada en una teoría simplista del uso legítimo, podría dar a los titulares de derechos una vía para bloquear usos innovadores y transformadores de obras ya publicadas. Pero también señala el riesgo contrario: una victoria sin matices para las tecnológicas podría animar a las empresas a desentenderse de las condiciones de licencia y desgastar la circulación del conocimiento en la web abierta.
Y ese punto toca de lleno a Wikipedia.
La fundación insiste en que algunos servicios pueden reproducir texto distribuido bajo licencias Creative Commons sin respetar sus condiciones. Por eso, que el entrenamiento pueda llegar a ser legal no significa que los resultados dejen de infringir derechos de autor o de vulnerar las reglas de atribución y reutilización.
En este litigio chocan dos ideas de frente.
The New York Times y otros editores sostienen que recopilar obras protegidas para entrenar estos sistemas vulnera sus derechos. OpenAI y Microsoft, en cambio, responden que ese proceso es transformador y que entra dentro del uso legítimo. OpenAI ha descrito la reproducción literal como un fallo raro, y Microsoft asegura que Copilot raramente reproduce frases completas procedentes de noticias.
Aun así, Wikimedia Foundation no se coloca frente a esta tecnología en bloque.
La fundación sostiene que estas herramientas pueden servir para detectar vandalismo, localizar infracciones de derechos de autor y casos de doxxing, además de encontrar artículos que necesitan mejoras.
También pone sobre la mesa otro dato: Wikimedia Enterprise, la división comercial de Wikimedia Foundation para acceder al contenido a gran escala, ingresó 8,3 millones en el ejercicio 2024-2025, un 148 % más interanual, aunque todavía representa solo alrededor del 4 % de sus ingresos totales, según la propia fundación. Mientras tanto, los tribunales siguen enviando señales contradictorias sobre si el entrenamiento es realmente transformador, y la comunidad de la Wikipedia en inglés mantiene prohibido usar grandes modelos de lenguaje para generar o reescribir artículos, salvo en casos limitados como edición y traducción, de acuerdo con las normas de la Wikipedia en inglés.
Author: Jesús Pina
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"de-DE": "Jesús Pina verfolgt, was künstliche Intelligenz an der Software wirklich verändert, die wir täglich benutzen — und trennt dabei, was schon funktioniert, von dem, was bisher nur eine Ankündigung ist. Ihn interessiert die praktische Wirkung: welches Werkzeug echte Zeit spart, welches auf halbem Weg stehen bleibt und welches man sich vor der Installation zweimal ansehen sollte. Er arbeitet täglich mit KI-Modellen mitten im redaktionellen Prozess von Softonic und kennt deren Grenzen deshalb recht genau.",
"en-US": "Jesús Pina follows what artificial intelligence is actually changing in the software people use every day, telling apart what already works from what is still only an announcement. What interests him is the practical effect: which tool saves real time, which one stops halfway and which one deserves a second look before you install it. He works daily with AI models inside Softonic's own editorial process, so he knows their limits fairly well.",
"es-ES": "Jesús Pina sigue lo que la inteligencia artificial está cambiando de verdad en el software que usamos cada día, separando lo que ya funciona de lo que por ahora solo es un anuncio. Le interesa el efecto práctico: qué herramienta ahorra tiempo real, cuál se queda a medias y cuál conviene mirar dos veces antes de instalarla. Trabaja a diario con modelos de IA dentro del propio proceso editorial de Softonic, así que conoce bastante bien sus límites.",
"fr-FR": "Jesús Pina suit ce que l'intelligence artificielle change réellement dans les logiciels du quotidien, en distinguant ce qui fonctionne déjà de ce qui n'est encore qu'une annonce. Ce qui l'intéresse, c'est l'effet pratique : quel outil fait gagner du temps, lequel s'arrête à mi-chemin et lequel mérite un second examen avant installation. Il travaille au quotidien avec des modèles d'IA au cœur du processus éditorial de Softonic, et connaît donc assez bien leurs limites.",
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