La Asociación Nacional de la Prensa (ANP) de Chile y otras 6 organizaciones de América se incorporaron a una coalición internacional para controlar el uso de contenidos periodísticos por sistemas de Inteligencia Artificial. La alianza desarrolla herramientas para medir esa utilización y facilitar acuerdos de licencia entre medios y empresas tecnológicas.
La iniciativa se llama SPUR (Standards for Publisher Usage Rights, Estándares para los Derechos de Uso de los Editores) y reúne a más de 80 miembros de más de 20 países. Entre las incorporaciones están The New York Times, la agencia Agence France-Presse, The Economist y The Atlantic.
Las asociaciones regionales buscan participar en la definición de estándares de atribución, que permiten reconocer el origen de una información, y de trazabilidad, que registran cómo se utiliza. Su agenda abarca tanto el entrenamiento de modelos como el uso de noticias para producir respuestas de IA.
Siete asociaciones llevan la perspectiva de América a la coalición
Junto con la ANP se sumaron la Sociedad Interamericana de Prensa, la Asociación de Entidades Periodísticas Argentinas, Alianza de Medios MX de México, la Asociación Colombiana de Medios de Información, la Asociación Nacional de Periódicos de Brasil y el Consejo de la Prensa Peruana.
Estas entidades representan a grandes grupos y publicaciones regionales y locales. En su declaración conjunta, señalaron que pretenden facilitar a sus asociados el acceso a conocimientos, herramientas y experiencias para rastrear el uso de sus publicaciones. También plantearon coordinar posiciones sobre propiedad intelectual y condiciones de licenciamiento.
La expansión amplía una coalición creada por organizaciones que incluyen Financial Times, Guardian Media Group y Associated Press. “La protección de la propiedad intelectual y el avance tecnológico pueden y deben coexistir”, dijo Rebecca Grossman-Cohen, vicepresidenta de alianzas estratégicas y operaciones ejecutivas de The New York Times, en el anuncio de SPUR.
Un estándar registra el uso de contenidos periodísticos en IA
La coalición publicó la versión 1.0 de Content Telemetry, un estándar abierto para que agentes y proveedores de modelos registren cómo emplean material de los medios y reporten esos datos a sus propietarios. Contempla eventos como recuperar un artículo, utilizarlo como base de una respuesta, citarlo, mostrarlo o registrar una interacción del usuario.
La especificación distingue la finalidad del acceso, por ejemplo, entrenamiento, búsqueda o generación de una respuesta. La recopilación para entrenar un modelo puede registrarse como recuperación de contenido, pero el seguimiento posterior dentro de un conjunto de entrenamiento queda fuera de su alcance. Su desarrollo principal se concentra en lo que ocurre al responder consultas.
Los registros vinculan citas y presentaciones con respuestas concretas mediante identificadores. También permiten declarar si los datos reportados cubren todo el uso, una muestra o resultados agregados. Esa diferencia ayuda a interpretar qué parte de la actividad refleja cada informe, en vez de tratar todos los reportes como mediciones completas.
SPUR desarrolla estándares recomendados y buenas prácticas; cada miembro conserva autonomía para negociar sus relaciones comerciales. Los datos sobre uso buscan servir de base para pactar licencias y revisar su cumplimiento. Esa vía convive con las disputas por derechos de autor que enfrentan a medios y proveedores de IA.
La coalición abrió grupos de trabajo con participantes del ecosistema para mejorar la precisión de la evidencia, las auditorías y la identificación de agentes y contenidos. También desarrolla herramientas para que las empresas de IA puedan adoptar el protocolo de registro y reporte.
