{"id":433538,"date":"2026-10-30T11:44:00","date_gmt":"2026-10-30T10:44:00","guid":{"rendered":"https:\/\/cms-articles.softonic.io\/es\/?p=433538"},"modified":"2026-10-30T11:44:06","modified_gmt":"2026-10-30T10:44:06","slug":"wikipedia-advierte-hoy-de-un-fallo-sobre-copyright-y-modelos-de-lenguaje-danaria-la-web-abierta","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/cms-articles.softonic.io\/es\/wikipedia-advierte-hoy-de-un-fallo-sobre-copyright-y-modelos-de-lenguaje-danaria-la-web-abierta\/","title":{"rendered":"Wikipedia advierte hoy de un fallo sobre copyright y modelos de lenguaje: da\u00f1ar\u00eda la web abierta"},"content":{"rendered":"

La Wikimedia Foundation, la organizaci\u00f3n 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<\/a> y grandes modelos de lenguaje. Lo ha hecho en un escrito presentado como amicus curiae<\/em> dentro del litigio contra OpenAI, Microsoft y otros actores del sector.<\/p>\n

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Su postura se mueve en un punto intermedio.<\/p>\n\n

Lo que plantea es separar dos cuestiones: el entrenamiento de modelos con obras protegidas y las respuestas que esos mismos modelos puedan ofrecer despu\u00e9s.<\/p>\n\n

Seg\u00fan expone Wikimedia Foundation, entrenar un sistema con grandes vol\u00famenes de texto puede considerarse uso leg\u00edtimo<\/strong> en determinadas circunstancias. Pero ese criterio, a\u00f1ade, no deber\u00eda servir autom\u00e1ticamente para cubrir salidas que reproduzcan fragmentos protegidos o contenido que incumpla licencias.<\/p>\n\n

Y, a su juicio, el riesgo no tiene nada de te\u00f3rico.<\/p>\n\n

Sus proyectos son una fuente clave de datos para estos sistemas y, al mismo tiempo, est\u00e1n recibiendo menos visitas humanas y soportando m\u00e1s costes de infraestructura por el rastreo masivo de bots, siempre seg\u00fan la propia Wikimedia Foundation. En concreto, la fundaci\u00f3n asegura que el tr\u00e1fico humano<\/strong> hacia sus sitios ha ca\u00eddo 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<\/em> automatizado vinculado al entrenamiento de modelos.<\/p>\n

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Ah\u00ed est\u00e1 el centro de su argumento: meter en el mismo saco el entrenamiento de un modelo y la devoluci\u00f3n al usuario de texto protegido o de contenido que incumple licencias, para Wikimedia, es un error.<\/p>\n\n

En su escrito, Wikimedia Foundation avisa de que una sentencia demasiado amplia a favor de los editores, basada en una teor\u00eda simplista del uso leg\u00edtimo<\/strong>, podr\u00eda dar a los titulares de derechos una v\u00eda para bloquear usos innovadores y transformadores de obras ya publicadas. Pero tambi\u00e9n se\u00f1ala el riesgo contrario: una victoria sin matices para las tecnol\u00f3gicas podr\u00eda animar a las empresas a desentenderse de las condiciones de licencia y desgastar la circulaci\u00f3n del conocimiento en la web abierta.<\/p>\n\n

Y ese punto toca de lleno a Wikipedia.<\/p>\n\n

La fundaci\u00f3n insiste en que algunos servicios pueden reproducir texto distribuido bajo licencias Creative Commons sin respetar<\/strong> 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 atribuci\u00f3n y reutilizaci\u00f3n.<\/p>\n\n

En este litigio chocan dos ideas de frente.<\/p>\n\n

The New York Times y otros editores sostienen que recopilar obras protegidas para entrenar estos sistemas vulnera sus derechos. OpenAI y Microsoft<\/a>, en cambio, responden que ese proceso es transformador y que entra dentro del uso leg\u00edtimo. OpenAI ha descrito la reproducci\u00f3n literal como un fallo raro, y Microsoft asegura que Copilot<\/a> raramente<\/strong> reproduce frases completas procedentes de noticias.<\/p>\n\n

Aun as\u00ed, Wikimedia Foundation no se coloca frente a esta tecnolog\u00eda en bloque.<\/p>\n\n

La fundaci\u00f3n sostiene que estas herramientas pueden servir para detectar vandalismo<\/strong>, localizar infracciones de derechos de autor y casos de doxxing<\/em>, adem\u00e1s de encontrar art\u00edculos que necesitan mejoras.<\/p>\n\n

Tambi\u00e9n pone sobre la mesa otro dato: Wikimedia Enterprise, la divisi\u00f3n comercial de Wikimedia Foundation para acceder al contenido a gran escala, ingres\u00f3 8,3 millones<\/strong> en el ejercicio 2024-2025, un 148 % m\u00e1s interanual, aunque todav\u00eda representa solo alrededor del 4 % de sus ingresos totales, seg\u00fan la propia fundaci\u00f3n. Mientras tanto, los tribunales siguen enviando se\u00f1ales contradictorias sobre si el entrenamiento es realmente transformador, y la comunidad de la Wikipedia en ingl\u00e9s mantiene prohibido usar grandes modelos de lenguaje para generar o reescribir art\u00edculos, salvo en casos limitados como edici\u00f3n y traducci\u00f3n, de acuerdo con las normas de la Wikipedia en ingl\u00e9s.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

La Wikimedia Foundation, la organizaci\u00f3n 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 … Continue reading “Wikipedia advierte hoy de un fallo sobre copyright y modelos de lenguaje: da\u00f1ar\u00eda la web abierta”<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":9350,"featured_media":433537,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":"","wpcf-pageviews":0},"categories":[9317],"tags":[],"usertag":[],"vertical":[],"content-category":[14053],"class_list":["post-433538","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-news","content-category-ia"],"aioseo_notices":[],"aioseo_head":"\n\t\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t