Cinco grandes grupos editoriales demandan a Meta por el uso de sus obras para entrenar modelos de IA

CIUDAD DE MÉXICO.- La ofensiva judicial contra el uso de obras protegidas para entrenar modelos de inteligencia artificial sumó un nuevo capítulo con la demanda colectiva presentada contra Meta y Mark Zuckerberg por parte de cinco grandes grupos editoriales: Hachette, Macmillan, McGraw Hill, Elsevier y Cengage, junto al escritor Scott Turow, expresidente del Authors Guild.

De acuerdo con Proyecto 451, la demanda sostiene que Meta descargó millones de libros y artículos científicos desde repositorios ilegales como LibGen, Sci-Hub y Anna’s Archive, eliminando además información de gestión de derechos de autor asociada a esos archivos. Según los demandantes, la compañía no solo utilizó material sin licencia, sino que lo hizo de manera consciente y sistemática para acelerar el entrenamiento de sus modelos. El texto judicial incluso afirma que Zuckerberg “autorizó personalmente y alentó activamente” estas prácticas.

Uno de los elementos más relevantes del caso es que la demanda intenta reforzar un argumento que hasta ahora ha resultado difícil de sostener: el impacto económico concreto que los modelos generativos pueden tener sobre el mercado editorial. Los demandantes afirman que herramientas como Llama ya son capaces de producir libros “imitativos” en el estilo de autores reconocidos, generar resúmenes detallados de obras protegidas e inundar plataformas como Amazon con contenidos derivados que compiten directamente con obras humanas.

La presentación judicial incluye ejemplos específicos. Según la demanda, cuando se le pidió a Llama escribir una guía de viajes “al estilo” de la autora Becky Lomax, el sistema generó rápidamente un texto que reproducía con precisión su tono y estilo narrativo. En otro caso, al solicitar un resumen de Presumed Innocent, de Scott Turow, el propio modelo habría reconocido haber sido entrenado con una copia digital de la novela. Para los demandantes, estos casos muestran que el modelo no solo absorbió información general, sino características expresivas concretas de obras protegidas .

Meta sostiene que el entrenamiento de modelos con obras protegidas constituye un uso transformativo y que los tribunales ya han reconocido esa posibilidad en litigios anteriores. De hecho, en 2025 la compañía obtuvo un fallo favorable en otra causa iniciada por los autores, cuando un juez concluyó que los demandantes no habían demostrado suficientemente el riesgo de “dilución de mercado” derivado de la generación masiva de contenidos similares.

Sin embargo, esta nueva ofensiva judicial busca desplazar el eje de discusión. Los demandantes ponen el foco en el uso de copias pirateadas y en la capacidad comercial concreta de los modelos para sustituir o desplazar contenido original. La participación de editoriales académicas y educativas como Elsevier, McGraw Hill y Cengage amplía además el alcance del conflicto: ya no se trata solo de ficción o narrativa comercial, sino también de contenidos científicos, educativos y profesionales utilizados para entrenar sistemas generativos.

La presencia de Elsevier dentro de la demanda también abrió tensiones dentro del propio ecosistema académico. La organización Authors Alliance cuestionó públicamente que la editorial se presente como defensora de los intereses de los autores, recordando que gran parte del negocio de las publicaciones científicas se basa en investigaciones financiadas con fondos públicos y escritas por académicos que, en muchos casos, no reciben pagos directos por sus artículos. El planteo introduce una discusión más amplia sobre representación, acceso al conocimiento y legitimidad en los futuros acuerdos de licenciamiento para entrenamiento de modelos.

El debate ya no gira solamente alrededor de si las empresas de IA “usan libros”, sino en torno a cómo obtienen esos contenidos, qué tipo de obras incorporan, qué efectos comerciales producen sus modelos y bajo qué condiciones económicas debería construirse un mercado de licencias para entrenamiento de IA.
AM.MX/fm

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