El día en que la IA generativa "bucle de la perdición" reduce la tasa de clics hasta un 93% y elimina las noticias

El día en que la IA generativa "bucle de la perdición" reduce la tasa de clics hasta un 93% y elimina las noticias

Cuando haces una pregunta a una IA generativa, obtienes una respuesta bien estructurada en cuestión de segundos. Detrás de esto, hay un vasto trabajo acumulado por periodistas que investigan, editores que verifican, fotógrafos, investigadores, escritores y programadores.

Entonces, si este trabajo se recopila sin permiso para entrenar a la IA, y la IA terminada priva a los creadores originales de acceso, ¿es esto "aprendizaje" o es "robo"?

En una demanda por derechos de autor presentada por medios como The New York Times contra OpenAI y Microsoft, se publicó el 17 de septiembre de 2026 una parte del documento de moción de juicio sumario del demandante, que había estado redactado. Lo que se reveló fueron palabras duras de personas que estaban dentro del desarrollo de IA, no de críticos externos.

Brent Hecht, director del departamento de ciencias aplicadas de Microsoft, describió en un documento interno la acción de absorber los logros de personas de todo el mundo por modelos a gran escala como un robo sin precedentes y posiblemente "el mayor robo de trabajo en la historia de la humanidad". Nick Turley, quien lidera ChatGPT en OpenAI, también reconoció que productos como chatbots son una "amenaza existencial" para los editores y están reemplazando servicios existentes.

Son palabras contundentes. Sin embargo, hay un punto importante que debe tenerse en cuenta primero. Los documentos publicados son principalmente alegaciones legales construidas por los medios citando pruebas. Parte de las pruebas citadas aún está sellada, y no se puede verificar completamente el contexto de las declaraciones desde el exterior. Por lo tanto, deben leerse como alegaciones del demandante y declaraciones internas citadas, no como hechos establecidos por el tribunal.

Aun así, la importancia de esta divulgación radica en que sugiere la existencia de una conciencia de problemas completamente diferente dentro y fuera de las empresas de IA.


La cuestión no es solo si se "copió"

Hasta ahora, OpenAI y Microsoft han argumentado que el uso de obras protegidas por derechos de autor para el aprendizaje de IA es un "uso transformador" que crea nuevas funciones, no una venta directa del artículo original, y que esto cae bajo el uso justo según la ley de derechos de autor de EE.UU.

Sin embargo, en la evaluación del uso justo, no solo se consideran el propósito del uso, la naturaleza de la obra y la cantidad utilizada, sino también si erosiona el mercado de la obra original. Aquí, las declaraciones internas cobran peso.

Según el documento del demandante, Turley escribió que los productos de IA ya están reemplazando las noticias y que su capacidad de sustitución aumenta a medida que mejora su rendimiento. Se dice que Satya Nadella, CEO de Microsoft, reconoció en testimonio jurado que los chatbots han reemplazado a los sitios web en el sentido de que los usuarios obtienen información directamente en la pantalla de IA sin visitar los sitios originales.

Microsoft explicó a Reuters que las declaraciones de Nadella hablaban de un principio amplio sobre cómo ha cambiado la forma de buscar y consumir información, y no son una conclusión sobre el problema de derechos de autor en el juicio. También afirmaron que la expresión de Hecht es una opinión personal de un empleado, no un análisis legal ni la opinión de la empresa.

Esto significa que las expresiones internas severas no constituyen inmediatamente una confesión de ilegalidad. Sin embargo, para el demandante, sirve como evidencia de que las propias empresas demandadas previeron el "reemplazo" y el "daño al mercado". El enfoque del juicio está cambiando del mero hecho de que el aprendizaje generó una nueva tecnología a cuánto el producto terminado ha reemplazado al reportaje original.


Hasta un 93% de reducción: la transición de "búsqueda" a "respuesta"

La cifra más concreta es el cambio en la tasa de clics.

El documento del demandante cita datos de Microsoft, afirmando que en las búsquedas de respuesta de Copilot, la tasa de clics a sitios afiliados al New York Times disminuyó entre un 87% y un 93% en comparación con las búsquedas tradicionales de Bing, entre un 83% y un 91% para sitios afiliados a Daily News, y entre un 51% y un 94% para sitios afiliados a Ziff Davis.

Los motores de búsqueda tradicionales eran la puerta de entrada para dirigir a los usuarios a las fuentes de información. Los resultados de búsqueda mostraban titulares y breves descripciones, y aquellos interesados en más detalles hacían clic en los enlaces. Los sitios obtenían ingresos por publicidad o suscripciones de esas visitas.

Por el contrario, la IA de respuesta lee múltiples fuentes de información, las reorganiza en la forma deseada por el usuario y presenta una conclusión en el acto. La conveniencia radica en "no tener que seguir enlaces". Lo que es una ventaja para los servicios de IA se convierte en una pérdida de oportunidades de ingresos para las fuentes de información.

Se dice que los documentos internos de Microsoft describieron esta estructura como un "bucle de ruina". La IA utiliza los artículos. Los usuarios dejan de visitar los sitios originales. Los ingresos de los editores disminuyen, lo que reduce su capacidad de inversión en investigación y edición. La cantidad de nueva información de calidad disminuye, y al final, incluso la información confiable que la IA puede referenciar se agota.

Esto no es solo una disputa entre la IA y los medios. La "red de suministro de conocimiento" que sustenta el rendimiento de la IA está debilitando su propia fuente. La razón por la que la IA de hoy parece inteligente es porque hay una abundancia de información que los humanos han publicado hasta ayer. No hay garantía de que la misma calidad de información se genere mañana.


Millones de artículos y dos proyectos conjuntos

El demandante también presentó nuevas cifras sobre la escala de la copia.

Según los documentos publicados, el conjunto de datos intermedio de aprendizaje de OpenAI contenía más de 91,692 obras del demandante, y un conjunto de datos derivado de Common Crawl contenía más de 2.06 millones de documentos de nytimes.com. Se afirma que la iniciativa de Microsoft de proporcionar datos de índice de Bing a OpenAI se llamó "Project Taxi", y la iniciativa conjunta de ambas empresas para recopilar documentos web se llamó "Project Mango", y que los datos de aprendizaje derivados de Mango contenían al menos 160,903 obras de los demandantes.

Además, se citó un registro en el que se afirma que Greg Brockman, cofundador de OpenAI, respondió positivamente cuando un investigador de OpenAI informó sobre cómo evitar el muro de pago del New York Times. También se alega que se eliminó sistemáticamente la indicación de derechos de autor de los datos de aprendizaje.

Se dice que Nadella testificó que si la información dentro del muro de pago se utilizara como base para el aprendizaje o las respuestas, se requeriría una licencia, y que habría solicitado un reentrenamiento utilizando los derechos contractuales si hubiera sabido que OpenAI utilizó artículos de pago para el aprendizaje.

Aquí se mezclan varios puntos de discusión. Aprender de textos en la web pública, recopilar en contra de los términos de uso o robots.txt, evitar muros de pago, reutilizar conjuntos de datos con condiciones de licencia para aprendizaje comercial, y reproducir expresiones de artículos al responder no son el mismo problema legal o ético.

La dicotomía de "todo aprendizaje de IA es robo" o "todo aprendizaje es como la lectura humana y por lo tanto permitido" no captura el núcleo de este caso. Es necesario examinar paso a paso qué datos se obtuvieron, cómo se obtuvieron, para qué se usaron y cómo afectaron al mercado original.


La ira que estalló en las redes sociales y la cautela ante la simplificación

La noticia se difundió rápidamente en las redes sociales. En X, Jason Kint, representante de una asociación de la industria de medios digitales, señaló que el documento desredactado es "sorprendente", sugiriendo que las personas de la empresa prácticamente escribieron los titulares del demandante. Ed Newton-Rex, quien se opone al aprendizaje no autorizado de IA, también criticó que las declaraciones internas chocan directamente con las defensas de las empresas de IA.

 

En la comunidad tecnológica de Reddit, destacaron comentarios como "¿Eliminarán los datos robados de Copilot?", "La IA se construye con el trabajo de todos, por lo que las ganancias también deberían devolverse a la sociedad", y "Hay una gran diferencia en el trato entre el uso masivo no autorizado de grandes empresas y el robo individual". También hubo voces cuestionando el doble estándar de las empresas de IA que protegen la propiedad intelectual de sus propios productos mientras afirman un amplio uso justo para los datos de aprendizaje.

Por otro lado, hubo reacciones que consideraron exagerada la expresión "el mayor de la historia" y que no debería compararse con el trabajo forzado histórico como la esclavitud. También se expresaron opiniones de que el sistema de derechos de autor actual obstaculiza el intercambio de conocimiento y que equiparar el aprendizaje con la reproducción podría inhibir el código abierto y la investigación.

Estas son reacciones representativas de una parte de la comunidad y no una encuesta de opinión pública. Aun así, se puede ver el eje del debate. La ira de la gente no se debe solo a la posibilidad de que se hayan copiado artículos. Es hacia la estructura en la que se genera un enorme valor a partir del trabajo de innumerables personas y las ganancias y el poder de decisión se concentran en unas pocas empresas.


No es un problema ajeno para Japón

El mismo problema se avecina para las editoriales, periódicos, creadores y operadores web en Japón.

Los datos de aprendizaje de alta calidad en japonés son menos abundantes que en inglés. Por eso, los artículos en japonés cuidadosamente investigados y editados y las explicaciones de expertos tienen un alto valor. Si la búsqueda de IA se generaliza y el tráfico a los sitios disminuye drásticamente, no solo las grandes empresas, sino también los medios regionales, especializados y los sitios operados individualmente podrían ser los primeros en verse afectados.

Por otro lado, la IA generativa ofrece poderosas herramientas de producción a pequeñas empresas y particulares. Traducción, resumen, asistencia en investigación, programación, producción de video y música, no es necesario negar sus beneficios. Lo importante no es detener o avanzar con la IA, sino cómo distribuir las recompensas y opciones entre quienes generan conocimiento y las empresas que proporcionan IA.

Los posibles mecanismos incluyen licencias claras para el uso en aprendizaje y búsqueda, distribución según el uso, diseño que fomente visitas reales a las fuentes citadas, transparencia en los datos de aprendizaje, efectividad de los medios de rechazo, y el mantenimiento de indicaciones de derechos de autor e información de origen. Si los contratos por artículo no son realistas, la gestión centralizada de derechos de autor como en la música o contratos estándar a nivel de la industria también merecen consideración.

Sin embargo, si el sistema de licencias favorece solo a las grandes empresas, los pequeños medios y creadores individuales quedarán nuevamente rezagados. Si se restringe en exceso el conocimiento abierto y la investigación sin fines de lucro, se perjudicarán la innovación y la libertad de expresión. Lo necesario es un diseño de sistema que distinga cuidadosamente entre la obtención masiva no autorizada y la investigación pública, entre los servicios comerciales que reemplazan las obras originales y la cita y crítica.


Lo que se cuestiona es más el futuro en el que los humanos puedan seguir creando que el futuro de la IA

Aún no se ha emitido un veredicto en esta demanda. No se sabe cómo el tribunal juzgará el uso justo ni cuánto se valorarán las declaraciones internas. El gobierno de EE.UU. ha presentado un escrito de apoyo a OpenAI, argumentando que el aprendizaje de IA es extremadamente transformador, y hay un fuerte debate político que prioriza la competitividad industrial y el acceso al mercado.

Aun así, la razón por la que la frase "el mayor robo de trabajo en la historia de la humanidad" captó la atención es clara. Porque devolvió el debate sobre la IA generativa de términos abstractos como datos y derechos de autor al tiempo y trabajo humano que generaron esos datos.

La IA no crea texto de la nada. Los periodistas van al campo, los investigadores experimentan, los escritores revisan, los desarrolladores escriben código, y un sinnúmero de personas han compartido conocimiento en la web. Si la herramienta creada con esa acumulación también roba los ingresos que sostienen el trabajo original, no se puede decir que sea sostenible solo por su conveniencia.

Lo que realmente se cuestiona no es hasta qué punto podemos hacer que la IA sea inteligente. Es si podemos dejar una sociedad en la que los humanos puedan seguir creando nuevo conocimiento, reportajes y cultura incluso después de que la IA se haya extendido.


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