Lo importante
- Acción de protesta: Un grupo de artistas liberó acceso público a Sora, el generador de videos IA, como denuncia contra OpenAI.
- Quejas principales: Alegan que la startup los usó como evaluadores no remunerados y herramientas de marketing.
- Respuesta de OpenAI: La empresa asegura que la participación es voluntaria y promete apoyo a los artistas a través de otros programas.
- Problemas legales: YouTube advirtió a OpenAI sobre el uso no autorizado de su contenido para entrenar la IA.
El contexto
¿Qué es Sora y por qué es relevante?
Sora es un generador de videos hiperrealistas basado en IA, diseñado para transformar texto en contenido visual. Fue lanzado como un producto experimental para 300 usuarios en 2023. La herramienta promete revolucionar la creación multimedia, pero ha generado críticas por su gestión de derechos y transparencia.
¿Por qué los artistas están inconformes?
Los beta testers afirman que OpenAI aprovechó su experiencia creativa sin compensación adecuada y priorizó la publicidad sobre el verdadero apoyo a las artes. Además, denuncian prácticas de "lavado de arte" para legitimar la utilidad de Sora en el ámbito creativo.
¿Qué ha hecho OpenAI para responder?
La compañía sostiene que ofreció acceso gratuito y subraya que la participación no es obligatoria. No obstante, artistas y críticos señalan que OpenAI obtiene beneficios significativos mientras limita la visibilidad de los creadores.
Puntos de vista
- Artistas participantes: “Sora tiene potencial, pero OpenAI debe ser más transparente y justa”.
- Portavoz de OpenAI: “El programa es voluntario y buscamos apoyar a los artistas con eventos y subvenciones”.
- YouTube: “El uso de contenido sin consentimiento para entrenar IA viola nuestras políticas”.
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Cómo sigue
- Bloqueo a filtradores: OpenAI desactivó el acceso de los usuarios involucrados en la filtración.
- Lanzamiento indefinido: La fecha oficial de Sora está pendiente mientras se resuelven cuestiones de seguridad.
- Debate sobre derechos: Crecen las críticas hacia OpenAI por la opacidad en el uso de datos para entrenar sus modelos.
