Cómo la IA podría desincentivar la creatividad de la que depende

Internet es una vasta biblioteca de información y creatividad generada por humanos. Cada día subimos fotos, vídeos, música y textos. Hoy, gran parte de este contenido generado por humanos se utiliza para entrenar IA. Pero, ¿qué ocurre si las personas se muestran menos dispuestas a compartir su trabajo en línea?

Esta cuestión fue abordada en un estudio de Alexander Staub (Esade y Universidad de Lausana), Christian Peukert (Universidad de Lausana), Florian Abeillon (Universidad de Lausana), Jérémie Haese (Universidad de Lausana) y Franziska Kaiser (Universidad de Lausana) publicado en CESifo Working Papers. El estudio, que ganó el Best Paper Award en la conferencia DRUID 2026, examinó cómo la IA puede cambiar la disposición de las personas a crear contenido nuevo.

Si un sistema de IA no recibe de forma continua un suministro de material nuevo, diverso y creado por humanos, la calidad de los futuros resultados de la IA podría verse afectada.

Un experimento real en el entrenamiento de IA

En 2020, Unsplash, una de las mayores plataformas gratuitas de banco de imágenes del mundo, publicó un conjunto de datos de 25.000 imágenes con el fin de entrenar sistemas comerciales de IA. El trabajo de algunos fotógrafos se incluyó en el conjunto de datos, mientras que el de otros no.

Esto creó una oportunidad excepcional para observar cómo reaccionaban los creadores al ver que su trabajo pasaba a formar parte del entrenamiento de la IA. Antes de que se publicara el conjunto de datos, ambos grupos se comportaban de forma similar, por lo que los investigadores compararon lo que cambió después.

Los hallazgos fueron importantes. Los fotógrafos cuyas imágenes se usaron para entrenar la IA se volvieron considerablemente menos activos en la plataforma. Era más probable que dejaran de contribuir por completo y, aunque algunos permanecieron en la plataforma, subieron muchas menos imágenes.

Los creadores cambiaron su comportamiento

El descenso fue considerable. De media, los fotógrafos afectados subieron alrededor de un 40 % menos de imágenes nuevas que usuarios comparables cuyo trabajo no se había incluido en el conjunto de datos de IA. Los investigadores también descubrieron que era mucho más probable que abandonaran Unsplash por completo.

No se preguntó a los fotógrafos por qué dejaban la plataforma o subían menos imágenes. Sin embargo, la evidencia sugiere que ser conscientes de que sus imágenes se usaban para entrenar IA influyó en su nivel de participación en Unsplash.

La reducción de las subidas se acentuó todavía más después de agosto de 2022, cuando herramientas de IA generadoras de imágenes como Stable Diffusion se hicieron ampliamente accesibles y la conciencia pública sobre la IA generativa aumentó de forma drástica.

Los incentivos económicos también parecen desempeñar un papel. Los fotógrafos profesionales y los usuarios con más imágenes incluidas en el conjunto de datos de entrenamiento reaccionaron con más intensidad que los colaboradores ocasionales. Los fotógrafos cuyas imágenes se usaron para entrenar la IA tenían tres veces más probabilidades de suscribirse a Unsplash+, el servicio de pago de la plataforma, que impide explícitamente que las imágenes se usen para entrenar IA. Estos hallazgos sugieren que los creadores respondían de forma estratégica a medida que eran más conscientes del potencial comercial de la IA.

El debate suele centrarse en cómo la IA utiliza el contenido existente. Pero las normas que rigen ese uso también pueden influir en lo que los creadores decidan producir en el futuro.

Por qué la caída de las subidas importa a todos

Las implicaciones van más allá de una reducción en el número de fotografías subidas.

La IA utiliza una enorme cantidad de datos, pero esos datos deben incluir contenido novedoso, variado, original y lo más diverso posible. Si las personas creativas que aportan ese contenido se vuelven menos activas —por el motivo que sea—, el conjunto de contenido utilizado para entrenar la IA se vuelve más pequeño y menos diverso.

Tras el uso de las imágenes de los fotógrafos para entrenar la IA, algunos creadores redujeron su actividad o abandonaron la plataforma por completo. La composición de los colaboradores cambió. La variedad de contenido nuevo disminuyó mientras que la repetición aumentó. A lo largo de tres años, los investigadores estiman que la publicación del conjunto de datos de entrenamiento de IA redujo la variedad de imágenes nuevas en alrededor de un 4 % y aumentó la repetición en un 2,5 %.

Muchos de los fotógrafos también muestran su trabajo en Instagram. Si los creadores simplemente hubieran abandonado Unsplash por otra plataforma, cabría esperar que las subidas a Instagram aumentaran. Pero los investigadores no encontraron ningún cambio significativo en la actividad de Instagram. Esto sugiere que la respuesta conductual fue específica de Unsplash y de su conjunto de datos de entrenamiento de IA, y no un desplazamiento hacia Instagram.

Un dilema político sin respuesta fácil

Los hallazgos de este estudio son oportunos. Actualmente, gobiernos, editoriales, empresas tecnológicas y creadores debaten cómo debería utilizarse el material protegido por derechos de autor para entrenar sistemas de IA.

El tema candente es cómo equilibrar la innovación con los derechos de los creadores del contenido original. Recientes acuerdos de licencia entre editoriales y desarrolladores de IA, las demandas judiciales en curso interpuestas por autores y artistas, y los nuevos requisitos de transparencia contemplados en la Ley de IA de la UE intentan abordar esta cuestión.

Las implicaciones van más allá de los conjuntos de datos que la IA puede usar hoy. Las normas de derechos de autor también pueden influir en si los creadores siguen produciendo el contenido diverso y de alta calidad que la IA necesitará en el futuro.

Entonces, ¿qué podemos hacer para garantizar que el entrenamiento de la IA en el futuro se base en contenido diverso? Los autores no se oponen al entrenamiento de la IA, ni proponen ningún modelo específico de derechos de autor. Lo que hace falta es reconocer que existe una disyuntiva: las políticas que permiten el máximo acceso al contenido existente pueden estar afectando, sin querer, a que las personas sigan creando precisamente el contenido del que dependerá la IA del futuro.

Mantener viva la creatividad humana y la de la IA

A pesar de sus notables capacidades, la IA sigue dependiendo de un suministro continuo de contenido creado por humanos. El reto ya no es solo cómo aprenden las máquinas de las personas, sino cómo puede la sociedad garantizar un flujo constante de trabajo original del que la IA pueda aprender.

"En conjunto, nuestros hallazgos ponen de relieve la disyuntiva entre los intereses de los titulares de derechos y el fomento de la innovación en la frontera tecnológica," afirman los coautores.

Si la IA quiere seguir evolucionando, necesitará algo más que algoritmos más inteligentes. También dependerá de políticas e incentivos que animen a las personas a seguir produciendo el contenido diverso y de alta calidad del que depende la innovación futura.