{"id":227936,"date":"2025-11-01T23:55:48","date_gmt":"2025-11-02T06:55:48","guid":{"rendered":"https:\/\/www.sonoraenequipo.com.mx\/?p=227936"},"modified":"2025-11-04T14:43:18","modified_gmt":"2025-11-04T21:43:18","slug":"muchas-ia-de-video-estan-aprendiendo-a-imitar-el-mundo-y-todo-apunta-a-un-saqueo-sin-precedentes-de-youtube","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.sonoraenequipo.com.mx\/muchas-ia-de-video-estan-aprendiendo-a-imitar-el-mundo-y-todo-apunta-a-un-saqueo-sin-precedentes-de-youtube\/","title":{"rendered":"Muchas IA de v\u00eddeo est\u00e1n aprendiendo a imitar el mundo. Y todo apunta a un \u201csaqueo\u201d sin precedentes de YouTube"},"content":{"rendered":"<p><strong>CIUDAD DE M\u00c9XICO. MX. \u2014<\/strong> Una plaza, turistas, un camarero movi\u00e9ndose entre mesas, una bici que pasa al fondo o un periodista en un plat\u00f3. Las IA de v\u00eddeo ya pueden generar escenas en un pisp\u00e1s. El resultado sorprende, pero tambi\u00e9n abre una pregunta que hasta hace poco apenas se planteaba: \u00bfde d\u00f3nde han salido todas esas im\u00e1genes que les han permitido aprender a imitar el mundo? Seg\u00fan The Atlantic, parte de la respuesta apunta a millones de v\u00eddeos extra\u00eddos de plataformas como YouTube sin un consentimiento claro.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p> <br \/>\nLa euforia por la IA generativa ha ido tan r\u00e1pido que muchas preguntas se han quedado atr\u00e1s. En apenas dos a\u00f1os hemos pasado de peque\u00f1os experimentos curiosos a modelos que producen v\u00eddeos casi indistinguibles de los reales. Y mientras el foco estaba en las demostraciones, otra cuesti\u00f3n iba ganando peso: la transparencia. OpenAI, por ejemplo, ha explicado que Sora se entrena con datos \u201cdisponibles p\u00fablicamente\u201d, pero no ha detallado cu\u00e1les.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Un entrenamiento masivo que se\u00f1ala a YouTube<\/h3>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>La pieza de The Atlantic da una pista clara de lo que estaba ocurriendo entre bastidores. Hablamos de m\u00e1s de 15 millones de v\u00eddeos recopilados para entrenar modelos de IA, con una enorme cantidad procedente de YouTube sin autorizaci\u00f3n formal. Entre las iniciativas citadas aparecen conjuntos de datos asociados a varias compa\u00f1\u00edas, dise\u00f1ados para mejorar el rendimiento de los generadores de v\u00eddeo. Seg\u00fan el medio, este proceso se realiz\u00f3 sin avisar a los creadores que publicaron originalmente ese contenido.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Uno de los aspectos m\u00e1s llamativos del hallazgo es el perfil del material afectado. No se trataba solo de v\u00eddeos an\u00f3nimos o grabaciones dom\u00e9sticas, sino de contenidos informativos y producciones profesionales. El medio encontr\u00f3 que miles de piezas proced\u00edan de canales pertenecientes a publicaciones como The New York Times, BBC, The Guardian, The Washington Post o Al Jazeera. En conjunto, hablamos de un volumen enorme de periodismo que habr\u00eda terminado alimentando sistemas de IA sin un acuerdo previo con sus propietarios.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Runway, una de las empresas que m\u00e1s impulso ha dado al v\u00eddeo generativo, aparece se\u00f1alada en los conjuntos de datos revisados. Seg\u00fan los documentos citados, sus modelos habr\u00edan aprendido con clips organizados por tipo de escena y contexto: entrevistas, explicativos, piezas con gr\u00e1ficos, planos cocina, planos recurso. La idea es clara: si la IA debe reproducir situaciones humanas y narrativas audiovisuales, necesita referencias reales que cubran desde gestos hasta ritmos de edici\u00f3n.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Adem\u00e1s de Runway, la investigaci\u00f3n menciona conjuntos de datos empleados en laboratorios de grandes plataformas tecnol\u00f3gicas como Meta o ByteDance en investigaci\u00f3n y desarrollo de sus modelos. La din\u00e1mica era similar: enormes vol\u00famenes de v\u00eddeos recopilados en internet y compartidos entre equipos de investigaci\u00f3n para mejorar las capacidades audiovisuales.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>La postura oficial de YouTube no deja demasiado margen para interpretaciones. Su normativa proh\u00edbe descargar v\u00eddeos para entrenar modelos, y su CEO, Neal Mohan, lo ha reiterado en p\u00fablico. Las expectativas de los creadores, subray\u00f3, pasan por que sus contenidos se utilicen dentro de las reglas del servicio. La aparici\u00f3n de millones de v\u00eddeos en bases de datos para IA ha situado ese marco legal en primer plano y ha intensificado la presi\u00f3n sobre las plataformas involucradas en el desarrollo de modelos generativos.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>La reacci\u00f3n del sector medi\u00e1tico ha seguido dos caminos. Por un lado, compa\u00f1\u00edas como Vox Media o Prisa han cerrado acuerdos para licenciar su contenido a plataformas de inteligencia artificial, buscando un marco claro y compensaci\u00f3n econ\u00f3mica. Por otro, algunos medios han optado por plantar cara: The New York Times ha llevado a OpenAI y Microsoft a los tribunales por el uso no autorizado de sus materiales, subrayando que proteger\u00e1 tambi\u00e9n el contenido que distribuye en v\u00eddeo.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>El terreno legal sigue siendo difuso. La legislaci\u00f3n actual no estaba pensada para modelos que procesan millones de v\u00eddeos en paralelo, y los tribunales todav\u00eda est\u00e1n empezando a marcar l\u00edneas. Para algunos expertos, publicar en abierto no equivale a ceder derechos de entrenamiento, mientras que las empresas de IA defienden que la indexaci\u00f3n y el uso de material p\u00fablico forman parte del avance tecnol\u00f3gico. Esa tensi\u00f3n, a\u00fan sin resolver, mantiene a medios y desarrolladores en un juego de equilibrio constante.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Lo que tenemos delante es el arranque de una conversaci\u00f3n que va mucho m\u00e1s all\u00e1 de la tecnolog\u00eda. El entrenamiento de modelos de IA con material disponible en internet ha sido una pr\u00e1ctica extendida durante a\u00f1os, y ahora llega el momento de decidir d\u00f3nde est\u00e1n los l\u00edmites. Las compa\u00f1\u00edas prometen acuerdos y transparencia, los medios piden garant\u00edas y los creadores reclaman control. La pr\u00f3xima etapa ser\u00e1 tan tecnol\u00f3gica como pol\u00edtica: c\u00f3mo se alimenta la inteligencia artificial definir\u00e1 qui\u00e9n se beneficia de ella.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>PUBLICADO EL 04 DE NOVIEMBRE DE 2025 Con informaci\u00f3n de javier-marquez)<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>CIUDAD DE M\u00c9XICO. MX. \u2014 Una plaza, turistas, un camarero movi\u00e9ndose entre mesas, una bici&#8230;<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":227894,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_monsterinsights_skip_tracking":false,"_monsterinsights_sitenote_active":false,"_monsterinsights_sitenote_note":"","_monsterinsights_sitenote_category":0,"footnotes":""},"categories":[3],"tags":[],"class_list":["post"],"yoast_head":" \n<title>Sonora en Equipo. Muchas IA de v\u00eddeo est\u00e1n aprendiendo a imitar el mundo. 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