Noveno Circuito confirma: Copilot no copia, pero el entrenamiento de IA sigue en el limbo

Para los desarrolladores chilenos que usan GitHub y licencias abiertas, el fallo de esta semana en Estados Unidos trae claridad y también incertidumbre. El Noveno Circuito de Apelaciones confirmó que GitHub Copilot y OpenAI Codex no violaron la DMCA al generar código. La decisión unánime del juez Eric Miller establece que producir código nuevo no es lo mismo que copiar código con copyright. Pero deja sin resolver —por un tecnicismo legal— la pregunta que realmente importa: ¿infringió la ley usar código bajo licencia para entrenar estos modelos?

Lo que el tribunal dijo: no hay copia, no hay infracción

La clave del litigio estaba en la sección 1202(b) de la DMCA, la ley estadounidense que protege la información de gestión de copyright, como el nombre del autor o los términos de la licencia. Los programadores demandantes —representados por el bufete Saveri y el abogado Matthew Butterick desde noviembre de 2022— argumentaban que Copilot reproducía su código sin incluir esas cabeceras. El tribunal rechazó la tesis con un argumento limpio: para que alguien «elimine» algo, primero tiene que existir una copia de la que eliminarlo.

Copilot, según su propia descripción, no recupera código almacenado como haría un buscador; predice una continuación estadísticamente probable a partir de patrones. El juez Miller lo escribió con claridad: «Quien crea una obra nueva y omite incluir CMI no puede decirse que haya «eliminado» ni «alterado» nada». La comparación con un motor de búsqueda —que sí recupera copias existentes— es el corazón del razonamiento. Los demandantes pedían más de 9.000 millones de dólares en daños, pero el panel consideró que usar la DMCA para eso reemplazaría el derecho de autor ordinario con una exposición ruinosa.

La pregunta que queda en el aire: ¿y el entrenamiento?

Los programadores tenían dos teorías. La primera —la de los outputs— era que Copilot emite código memorizado del entrenamiento sin los avisos de copyright. Esa la perdieron. La segunda —la de los inputs— era que los demandantes cargaron código con licencia en los datos de entrenamiento, eliminando los avisos antes de hacerlo. El Noveno Circuito no entró en esa segunda teoría, no porque no tenga fundamento, sino porque los propios abogados de los programadores la abandonaron en la primera moción de desestimación. El tribunal anotó que «la queja no versa sobre el entrenamiento. Simplemente no lo hace».

Eso es lo que los juristas llaman «forfeiture»: una renuncia procesal. El Noveno Circuito no dice que el entrenamiento no infrinja la ley; dice que estos demandantes no pueden alegarlo porque no lo plantearon debidamente. La pregunta queda en el aire para el próximo litigio. Mientras tanto, dos demandas por incumplimiento de contrato continúan ante el juez Jon Tigar en el Distrito Norte de California, discutiendo si copiar código para entrenamiento viola los términos de atribución de las licencias open source.

Qué le importa a Chile y al código abierto

La comunidad chilena de desarrolladores open source sigue de cerca este caso porque muchos publican código en GitHub bajo licencias como MIT o GPL. El fallo no resuelve si ese código puede usarse para entrenar modelos de IA sin compensación ni atribución. La paradoja es evidente: los programadores que más usan GitHub Copilot son también los que más código libre han publicado en GitHub, y ese código fue el que alimentó el entrenamiento de Copilot.

El derecho de autor está llegando tarde a la IA. Mientras los tribunales resuelven el pasado, los modelos ya están en producción, y el código escrito en los próximos cinco años será, en gran medida, generado con herramientas cuya legalidad todavía no está resuelta. En Europa, un tribunal alemán falló este año que la herramienta musical Suno sí infringió copyright, lo que muestra un contraste regulatorio. Para Chile, donde no hay legislación específica sobre entrenamiento de IA con datos abiertos, la discusión recién comienza.

Con información de WWWhat's new