La empresa X prohíbe completamente el uso de su contenido para el entrenamiento de modelos de IA

――El impacto y el escenario de reestructuración en el ecosistema de IA generativa de Japón――

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1. Introducción──El cierre repentino de la "puerta"

El 5 de junio de 2025, la red social X (anteriormente Twitter) revisó sus términos para desarrolladores, prohibiendo completamente a terceros el uso de publicaciones en X o datos obtenidos a través de la API para "el aprendizaje o ajuste fino de modelos base (foundation / frontier model)". TechCrunch fue el primero en descubrirlo, y The Verge publicó un informe de seguimiento, lo que provocó conmoción en la comunidad de desarrolladores de IA en todo el mundo. 

2. Interpretación de los cambios──“Ingeniería inversa y otras restricciones”

Aunque solo se añadió una línea en la nueva cláusula dentro de "Ingeniería inversa y otras restricciones", su impacto es enorme. Ni el rastreo ni el scraping a través de la API de X son excepciones, y las expresiones "con fines de investigación" o "con fines no lucrativos" también se excluyen explícitamente. La cultura de API abierta que garantizaba la portabilidad de datos se ha cerrado de la noche a la mañana.

3. Contexto──La adquisición por xAI y la demanda de aprendizaje de "Grok"

En marzo de 2025, xAI, liderada por Elon Musk, adquirió X por aproximadamente 33 mil millones de dólares y lanzó al escenario su propio LLM llamado "Grok". La empresa X continuará utilizando los datos de la plataforma para entrenar su propio modelo, mientras cierra las puertas a otras empresas, pivotando hacia una estrategia de "encierro". Esta estructura se une a la tendencia de monopolizar los datos como "recursos" y buscar ingresos al otorgar licencias a precios elevados, similar a Reddit y NY Times.

4. Tendencia global──La demanda de Reddit y el auge del "negocio de licencias"

En mayo de 2025, Reddit demandó a Anthropic por "más de 100,000 rastreos". Mientras convierte los datos en activos y firma un contrato de licencia de 200 millones de dólares con Google, mostró una postura firme contra el uso no autorizado. El movimiento de X acelera esta tendencia global de "encierro de contenido".

5. La grave "hambruna de datos" que afecta a las empresas de desarrollo de IA en Japón

El rendimiento de los modelos de lenguaje a gran escala (LLM) depende de la cantidad y diversidad de datos. Los datos de redes sociales en japonés, que incluyen jerga, dialectos y temas domésticos, son esenciales para entrenar modelos en japonés. Sin embargo, las principales redes sociales en Japón están revisando sus términos de uso para prohibir el "aprendizaje de IA", lo que aumentará los costos de obtención y los riesgos legales en el futuro. Como resultado,

• en comparación con las grandes empresas extranjeraslos costos de entrenamiento son más altos

• existe la posibilidad de quedar rezagados en el rendimiento del modelo

• y se reducen las oportunidades de innovación para las startups

se avecina una triple dificultad.

6. Fuentes alternativas de datos: corpus públicos y datos internos de la empresa

Como soluciones prácticas para evitar restricciones, se pueden considerar las siguientes opciones: ① el uso de corpus públicos del Instituto Nacional de Lengua Japonesa, ② contratos remunerados con periódicos y emisoras de radio, ③ el refinamiento de "datos propietarios" como registros de chat y FAQ de la empresa, y ④ la generación de datos sintéticos. Sin embargo, los corpus públicos tienen licencias diversas, y aunque se cumpla con el **Artículo 30-4 de la Ley de Derechos de Autor (disposiciones de análisis de información)**, es necesario verificar individualmente las cláusulas de reutilización.

7. El estado actual del marco legal: la frontera entre la Ley de Derechos de Autor y robots.txt

En Japón, la Ley de Derechos de Autor revisada en 2018 incluyó la "reproducción para fines de análisis de información" como una excepción a las restricciones de derechos, pero si el "aprendizaje de LLM comerciales" cae en esta categoría es un área gris. Además, la Asociación de Periódicos emitió una declaración el 4 de junio de 2025, afirmando que "se debe respetar la intención de rechazar el aprendizaje de IA mediante robots.txt",y dejó clara su postura de que el aprendizaje que ignora esta declaración es injusto.

8. ¿Las publicaciones personales están protegidas por "opt-out"?

X ofrece una opción de exclusión que permite a los usuarios "rechazar el aprendizaje por Grok" en la configuración, pero los términos actuales prohíben completamente a "terceros",y es importante tener en cuenta que las publicaciones aún se utilizan para el aprendizaje por parte de la propia empresa X.

9. Respuesta estratégica de empresas e instituciones de investigación

1. Inicio temprano de negociaciones de licencias de datos

2. Inventario de riesgos legales de conjuntos de datos contratados

3. Implementación de transparencia en IA generativa (trazabilidad de fuentes)

4. Datos sintéticos y estrategia de "small data" de aprendizaje de alta calidad en pequeñas cantidades

Estas son respuestas a corto plazo, y a largo plazose necesita una base para el desarrollo conjunto de datos abiertos en japonés a través de la industria.

10. Impacto en las startups: cambios en la financiación y evaluación

Tradicionalmente, los VC han valorado la "superioridad tecnológica = rendimiento del modelo", pero en el futuro, la clave del valor empresarial será **"cuántos datos asegurados con licencia legítima posee"**. Las startups japonesas deben integrar una estrategia de datos en sus presentaciones desde temprano y ajustar sus planes de negocio para incluir el aumento del costo de capital.

11. El dilema de la investigación académica: ciencia abierta y protección de la propiedad intelectual

Las universidades e instituciones de investigación pública están en principio comprometidas con la divulgación de sus resultados, pero cuando entrenan modelos utilizando datos empresariales,la divulgación de los parámetros del modelo puede violar la licencia.Es esencial firmar un MOU con las empresas proveedoras de datos para clarificar las reglas que distinguen entre las "partes públicas" y las "partes no públicas".

12. Diferencia de enfoque con las plataformas extranjeras: "Abierto vs. Cerrado"

Meta utiliza masivamente datos web con licencia CC en Llama 3, mientras que YouTube aún no ha especificado claramente las restricciones para el aprendizaje de IA. En EE.UU., la teoría del **"uso justo"** ofrece cierta protección, mientras que en la UE se prevé la implementación del AI Act en 2026, imponiendo obligaciones de transparencia. La tendencia hacia el cierre de X simboliza la llegada de una era en la que "incluso en EE.UU. los datos no son gratuitos",y la guerra de gobernanza de datos transfronterizase intensificará.

13. La postura del gobierno japonés y sus propuestas políticas

El Ministerio de Economía, Comercio e Industria, en su "Guía de Uso de IA Generativa (propuesta)", aboga por respetar la voluntad de los proveedores de datos al tiempo que asegura la competitividad de la industria de IA. En el futuro,

• la legibilidad mecánica de los datos públicos y la liberalización de su reutilización

• el establecimiento de nubes compartidas/lago de datos por universidades e instituciones de investigación pública

• subvenciones para la obtención de datos para pymes y startups

serán claves.

14. Los "datos únicos" como ventaja competitiva: una nueva cadena de valor

Cuanto más los grandes plataformas acaparan datos,más aumenta el valor de los "datos inexplorados" como registros de operaciones, datos de la cadena de suministro y chats de clientes que yacen dentro de las empresas. Para las empresas japonesas, es una oportunidad para pulir datos a los que los extranjeros tienen difícil acceso debido a barreras lingüísticas y de prácticas comerciales, y diferenciarse globalmente con "especialización de nicho pero profunda".

15. Conclusión: "La calidad y el acceso a los datos" determinan la competitividad en IA

La revisión de los términos de uso de la empresa X puede parecer un simple cambio de política, pero en realidad marca el comienzo de un nuevo capítulo en la "guerra por los datos" que sacude los cimientos del equilibrio de poder en la industria de la IA generativa. Los desarrolladores de IA, empresas y autoridades políticas japonesas deben

1. diversificar la adquisición de datos y gestionar los riesgos legales

2. construir conjuntamente una infraestructura de datos abiertos

3. diferenciarse mediante la creación de datos únicos

. Si no establecen rápidamente estos tres pilares, podrían perder competitividad en el mercado global. Por el contrario, las empresas que superen esta crisis y logren un **"datos únicos de alta calidad × modelos de alta eficiencia"** serán las ganadoras en la próxima era de la IA generativa.

TechCrunch

• The Verge

• Reuters

• Asociación de Periódicos de Japón

• Agencia Digital