Com podeu protegir legalment l'entrenament inicial i l'afinament del vostre model d'IA?

Si participeu en el desenvolupament d'un producte basat en IA, és possible que us hàgiu preguntat si teniu drets sobre la vostra feina. (O, en la meva experiència, també és possible que ni se t'hagi passat pel cap.) 

Quan acabis de llegir aquest article tindràs un mapa força complet de la situació legal a inicis de 2025 a Europa. Abans d'entrar en matèria, però, comencem amb un resum molt bàsic de com funciona el mercat de sistemes d'IA actualment, que et pots saltar si desenvolupes productes basats en IA. 

Què és el pre-prompting i el fine-tuning? 

Avui dia, les empreses que desenvolupen productes construïts sobre un model d'IA de tercers (GPT, Claude, Deepseek, YOLO, Stable Diffusion, etc.) ofereixen un sistema d'IA especialment dissenyat per atendre unes necessitats molt concretes. Això ofereix a l'usuari importants avantatges davant de fer servir un LLM qualsevol, com ara l'especialització en la matèria concreta, la possibilitat de personalitzar els fluxos de treball, la garantia de confidencialitat de les dades, un servei de suport tècnic, etc. 

Per desenvolupar aquest producte es pot optar, entre d'altres, per les tècniques següents: 

1. Pre-prompting

El Pre-Prompting és una tècnica especialment apropiada per a les IAs generatives de text, que consisteix a introduir un prompt que serà tingut en compte abans del prompt de l'usuari. Això permet esbiaixar el model cap a un tipus determinat doutput, que es presumeix serà més apropiat per al que lusuari espera.  

D'aquesta manera, la interacció amb la IA és més satisfactòria i àgil, ja que l'usuari no ha d'especificar coses que, en el seu sector, dóna per fetes (com ara que s'utilitzi llenguatge formal, o es prioritzi un tipus de resposta determinat, etc.). El gràfic següent resulta força aclaridor de com funciona el Pre-Prompting: 

D'això hem d'extreure dues claus: 

• El Pre-Prompting només influeix en com respon el model d'IA en un moment donat, sense modificar-ne els paràmetres ni els pesos interns (el contingut del model). 

• El Pre-Prompt, normalment, serà escrit o refinat per un humà. 

2. Fine-tuning

El fine-tuning, en canvi, és una tècnica d'ajust de models d'IA que permet modificar-ne el comportament entrenant-lo amb un conjunt de dades addicional i específic per a una determinada tasca.  

Aquest procés es basa en el aprenentatge automàtic (machine learning), cosa que significa que no es tracta de programar manualment noves regles o escriure codi per modificar el comportament del model. En canvi, el model s'exposa a un nou conjunt de dades acuradament seleccionat, i mitjançant processos d'optimització matemàtica, ajusta els seus propis paràmetres per millorar el seu exercici en la tasca desitjada.  

Per exemple, una empresa industrial podria voler fine-tunejar un model de reconeixement d'imatges per millorar els resultats a l'hora de detectar defectes en una línia de muntatge. 

Per tant, aconseguim les conclusions oposades que amb el pre-prompting, ja que el fine-tuning: 

• Com a resultat de l'entrenament específic, es modifiquen de manera permanent els pesos del model, alterant-ne el contingut. 

• No és un humà qui realitza les modificacions del contingut del model, en ser aquesta modificació una conseqüència del machine learning, un procés opac i de vegades fins i tot indesxifrable fins i tot per a qui el posa en marxa. 

Com es protegeix el pre-prompting?

Un Prompt, en definitiva, no és més que instruccions per a un programa dordinador (AKA codi), i com a tal, podria protegir-se pel dret dautor si compleix amb els requisits. No es pot patentar en si mateix, ni protegir-se com a base de dades, ni com a disseny.   

En qualsevol cas: un prompt, per ser protegit per drets d'autor, ha de ser considerat original, en el sentit de ser una “creació intel·lectual” del seu autor (STJUEs Infopaq; Painer; Cofemel, etc). 

A diferència del codi informàtic en general, el fet que el pre-prompt s'expressi en un llenguatge d'alt nivell (és a dir, de manera semblant a com parlem les persones) difumina la barrera entre la idea i l'expressió de la idea, apropant-se a constituir una de les úniques maneres d'expressar la idea i complicant, per tant, la protecció pel dret d'autor (STJUE Bezpečnostní softwarová asociace [49-50]). 

No em tanco a la idea que sigui protegible, però m'agradaria veure l'abast de la protecció en una acció per infracció. Vaja, com ens encanta dir als advocats, és molt discutible i dependrà del cas concret.  

Sobre l'originalitat dels prompts utilitzats a nivell usuari (fonamentalment diferents del pre-prompting) no ha canviat gaire la meva opinió des de juliol de 2023, que es pot consultar aquí. Això sí, fins que no tinguem resolucions judicials europees abordant aquesta qüestió, seria bo optar per la prudència. 

Per tant, ens quedaria protegir el pre-prompt com a secret empresarial, de què et parlaré al final de l'article. 

I el model fine-tunejat?

Bé, bé, bé. Anem allà: 

1. SI HE INVENTAT ALGUNA COSA, SERÀ PATENTABLE, NO? 

Un model d'IA no és res més que un conjunt de pesos, una caixa negra de paràmetres que exposats a un prompt (input), determinen un resultat (output). Una cosa així com un programa dordinador que opera com una funció matemàtica.  

Com a tals, estan exclosos de patentabilitat per l'article 4 de la Llei de Patents els mètodes matemàtics, les maneres de presentar informacions i els programes d'ordinadors. 

És cert que sí que es podria patentar en la mesura que s'integri en una invenció amb efecte tècnic que incorpori elements addicionals (per exemple, que no simplement generi text), com una invenció implementada per ordinador. Això sí, ha de complir amb la resta dels requisits, especialment l'activitat inventiva i l'aplicació industrial sobre els quals és impossible aprofundir en aquest article, i que s'haurien d'analitzar en el cas concret. 

2. SI ÉS CODI INFORMÀTIC, ES POT PROTEGIR PER DRETS D'AUTOR, VERITAT? 

Em temo que hi ha una diferència crucial entre el codi informàtic com ho hem conegut fins ara i un model d'IA: la seva creació. 

El codi informàtic es crea per una persona (encara que cada cop menys, però aquest és un tema a part). Com a tal, és susceptible de ser original i de complir els requisits que he resumit abans. Tot i això, el model d'IA fine-tunejat és el resultat d'un entrenament realitzat per machine learning, així que en aquest cas no hi ha autor a qui pugui atribuir-se el (d'altra banda, incomprensible per un humà) contingut del model d'IA. 

Aquesta conclusió pot ser contraintuïtiva, perquè algú gestiona l'entrenament del model. La clau és adonar-se que el dret d'autor protegeix la concreta expressió d'una idea, mai la idea, i la forma com cal l'expressió d'aquesta idea (que ha de ser una expressió de la idea entre les moltes possibles) està sent totalment determinada per una màquina, no una persona. Per tant, no hi ha cap expressió de l'esperit creador de ningú. 

I, a més, recordem la sentència esmentada a propòsit del pre-prompt: si l'expressió de la idea està dictada per la funció tècnica, no pot satisfer el criteri d'originalitat. 

Per tant, al meu entendre, no hi ha dret d'autor sobre el model d'IA fine-tunejat. 

Això sí, estaria per veure què pot fer el titular de certes obres originals que s'hagin utilitzat per fine-tunejar el model. Seguint l'exemple anterior, l'autor de les fotografies (siguin originals o meres fotografies) de productes en una cadena de muntatge, pot impedir-ne la reproducció gràcies als articles 17 i 128 de la Llei de propietat intel·lectual. Als entrenaments específics, a més, podríem demostrar la infracció i perseguir l'infractor, sense les complicacions que pot tenir reclamar aquesta mateixa infracció contra els propietaris dels principals LLM's. 

3. Es pot protegir com a base de dades?

En funció dels interessos del client podria argumentar-se que estem davant d'una base de dades, i que per tant el fabricant del model pot impedir l'extracció i/o la reutilització d'una part substancial del seu contingut, durant 15 anys. 

Vegem perquè: 

Les bases de dades es protegeixen a Europa, encara que no siguin originals, gràcies a un dret sui generis creat per la Directiva 96/9/CE sobre la protecció jurídica de les bases de dades. 

Tampoc és aquest article el lloc adequat per resoldre exhaustivament aquesta qüestió, així que enumeraré els principals esculls a superar per qui pretengui que es reconegui un dret sui generis sobre el model d'IA: 

• És discutible que un model d'IA sigui una base de dades perquè els seus pesos o paràmetres no són independents entre si. Tot i que el TJUE pretén que s'interpreti extensivament la definició de base de dades (STJUE Verlag Esterbauer [26-27]), entenc que els paràmetres només tenen valor en tant que considerats en conjunt, a diferència d'altres dades susceptibles de tenir valor fins i tot considerades de manera aïllada (com les estadístiques d'un partit de futbol – STJUE Fixtures Màrqueting [34]).  

Aquesta apreciació és eminentment tècnica, subjectiva i pot variar en el futur si algú pot extreure valor d'un paràmetre aïllat (cosa que actualment no veig possible). 

• La inversió que ha de fer el fabricant de la base de dades ha de ser per obtenir les dades, no per crear-los (veure la ja citada STJUE Fixtures Marketing [49]). Per resoldre aquesta qüestió ens haurem d'embrutar amb una discussió filosòfica sobre si l'entrenament d'un model d'IA consisteix en extreure regles dels materials emprats, o si bé genera unes regles ex novo, que poden o no correspondre's amb la realitat. Està aprenent o està creant?  

Dit d'una altra manera: si jo entreno un LLM perquè escrigui a l'estil de Borges, aquest hi haurà: 1) constatat i extret el seu estil o 2) creat un conjunt de regles des de zero que no tenen més en comú amb l'estil de Borges que la intuïció del protagonista de Apropament a Almotásim?  

Per explorar més a fons aquesta idea exigeixo que algú em pagui en diners o en substàncies inconfessables (o totes dues, idealment). 

En conclusió, has endevinat bé: la resposta depèn del cas concret. 

4. Secret empresarial? Alguna cosa?

El que sí que sembla ser força clar és que es compleixen les condicions de la Llei 1/2019 de Secrets Empresarials, que transposa la Directiva 2016/943, ja que el model d'IA fine tunejat: 

• És secret, doncs assumeixo que no estàs divulgant el model que tant esforç t'ha suposat entrenar de forma específica, 

• Té valor empresarial precisament perquè és secret, perquè et dóna un avantatge competitiu fruit de l'esforç que t'ha suposat entrenar el model, i 

• Ha estat objecte de mesures raonables per mantenir-lo en secret, perquè estic segur que has consultat amb un advocat per assegurar-te poder demostrar que tens les mesures tècniques, organitzatives i legals apropiades perquè es consideri que has volgut protegir la teva informació.  

Per evident que sembli, no servirà fer-ho quan ja has tingut el problema (per exemple, quan el teu extreballador ha muntat una empresa amb un model que intueixes sospitosament semblant al teu). Has de poder demostrar la implementació d'aquestes mesures abans de la infracció. 

Tot això també aplica per al pre-prompt. 

El dret que concedeix el secret empresarial és un monopoli de facto, és a dir, no es protegeix el contingut del model sinó que se n'impedeix l'accés, l'apropiació o la còpia no autoritzada. En resum, no pots impedir que et facin la competència, però sí que s'apropiin del teu model d'IA per fer-te-la. 

Què faig aleshores?

En conclusió: 

• Obtingues assessorament expert per implementar un protocol de mesures raonables que protegeixi els teus secrets empresarials (o no seran secrets empresarials), 

• Deixa constància de forma fefaent (no amb una captura de pantalla o un correu electrònic, si us plau i gràcies) de la data de creació del pre-prompt o del model fine-tunejat, 

• Convenci'm d'alguna manera per continuar investigant sobre la possibilitat de protegir el model d'IA com a base de dades, 

• Revisa que has obtingut autorització del seu creador per utilitzar obres originals per fine-tunejar el model. Si no són obres originals, verifica que el teu accés no sigui indegut o incompleixi acords de confidencialitat, i 

• Consulteu la possibilitat de patentar la vostra invenció implementada per ordinador.  

Això no és un consell legal per al vostre cas concret, sinó la nostra opinió sobre el mapa legal del moment, que pot canviar en el futur immediat. Enserio, d'un dia per l'altre. Si necessites assessorament personalitzat, ja sigui de forma preventiva o perquè tens un conflicte entre mans, m'ho pots consultar escrivint-me al correu lucas@auris.legal. 

Si t'ha agradat aquest article, potser també t'agradi llegir sobre Com utilitzar ChatGPT de forma segura, per Elisabet Gratti.