Creadores de YouTube renuncian a sus salarios para entrenar inteligencia artificial, lo que está transformando desde chatbots hasta herramientas de programación.
La influencia parece tener un valor mayor para los creadores que el dinero.
Un número creciente de creadores en YouTube está permitiendo que empresas de inteligencia artificial utilicen sus videos para entrenar modelos, sorprendentemente, muchos lo hacen sin recibir compensación económica. La plataforma ofrece a los usuarios la opción de consentir, mediante un simple marcado de casillas, que algunas de las principales empresas de IA accedan a su contenido. Si no se selecciona ninguna opción, se considera que el creador no permite el uso de su video para estos fines.
La decisión de participar a menudo se basa más en el deseo de influir en el desarrollo de herramientas de IA que en la remuneración. Al optar por la inclusión, los creadores pueden ayudar a modelar la forma en que las herramientas de IA generan y presentan la información, aumentando así la visibilidad de su contenido en las respuestas automatizadas.
Recientemente, Oxylabs ha introducido un dataset basado en el consentimiento de YouTube que reúne cuatro millones de videos provenientes de un millón de canales distintos. Todos los creadores en este conjunto de datos han brindado su autorización explícita para que su contenido sea utilizado en el entrenamiento de IA. Según Oxylabs, estos videos, que incluyen transcripciones y metadatos, han sido cuidadosamente seleccionados para ser efectivos en tareas de generación de imágenes y videos.
Julius Černiauskas, CEO de Oxylabs, destacó la importancia de este avance en la regulación del uso de derechos de autor y la innovación, enfatizando la necesidad de un equilibrio justo entre ambos. Este modelo simplifica el proceso para los desarrolladores de IA que buscan datos éticamente obtenidos y brinda tranquilidad a los creadores sobre el uso de su trabajo.
Sin embargo, persisten preocupaciones más amplias sobre cómo las organizaciones gubernamentales y legislativas abordan problemas similares. Por ejemplo, la legislación sobre datos en el Reino Unido ha encontrado obstáculos, lo que ha llevado a críticas sobre la gestión de los derechos de los creadores. En este contexto, aunque Oxylabs se posiciona como una solución a estos desafíos con su modelo basado en el consentimiento, los críticos siguen cuestionando si estas iniciativas realmente abordan las preocupaciones respecto al valor y la equidad en el uso del contenido.
