DERECHOS DE AUTOR, INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y DESAFÍOS ÉTICOS¹

INTRODUCCIÓN

Las revistas científicas de ciencias sociales enfrentan desafíos éticos emergentes debido al uso de la IA y a la protección de los derechos de autor. Esto nos lleva a la siguiente pregunta: ¿cuáles son los principales desafíos éticos en el uso de la IA con respecto a los derechos de autor y a su impacto en la integridad académica? Para resolverla, se propone como objetivo general analizar estos desafíos éticos y evaluar el impacto de la IA en la integridad académica para proponer directrices y políticas éticas. Los objetivos específicos son identificar los desafíos éticos que surgen con la implementación de la IA frente a los derechos de autor; evaluar el posible impacto en la integridad académica; y desarrollar directrices y políticas éticas para la implementación y el uso de la IA, utilizando una metodología cualitativa-descriptiva con un análisis crítico-hermenéutico-interpretativo.

Para desarrollar esta investigación se utilizó una metodología cualitativa con alcance descriptivo, que incluye una revisión normativa, doctrinal y documental, aplicando un análisis crítico de contenido, hermenéutico e interpretativo, y usando casos emblemáticos, con un enfoque teórico jurídico que se sustenta en el contexto histórico.

Antecedentes

Los derechos de autor históricamente han evolucionado desde las primeras leyes inglesas, norteamericanas y francesas para protegerlos, creadas en el siglo XVIII, hasta las regulaciones internacionales definidas en tratados y las leyes nacionales contemporáneas. Los cambios se han caracterizado por una ampliación y un refinamiento de los derechos de los autores, y por la creación de organismos internacionales (Ramírez et al., 2024). Con el avance de la tecnología, la IA surge como un nuevo dilema en el proceso de autoría de obras, debido a que las máquinas han alcanzado cierto nivel de autonomía y autoaprendizaje, gracias a los algoritmos matemáticos y estadísticos que les permiten predecir e imitar la cognición humana a partir del aprovisionamiento de millones de archivos simultáneos y de la interacción con las personas. Esto plantea la cuestión de si la autoría podría estar en cabeza de las máquinas. Sin embargo, la legislación y la jurisprudencia actuales buscan equilibrar la protección de los derechos de los autores con la accesibilidad y el uso legítimo de las obras, enfrentando los desafíos que presenta la autoría automatizada en relación con la discriminación, la privacidad, la responsabilidad, la transparencia, la sostenibilidad, la seguridad, la inclusión, la justicia, la ética, los derechos humanos, la gobernanza, la proporcionalidad, la sensibilización, la alfabetización y la rendición de cuentas.

Este contexto, en el que emergen los cambios que afectan a las revistas científicas, nos lleva a la siguiente pregunta de investigación: ¿cuáles son los principales desafíos éticos emergentes que plantea el uso de la IA, relacionados con la gestión y la protección de los derechos de autor en el contexto de las revistas científicas de ciencias sociales? Para proceder a resolverla se propone como objetivo general analizar los principales desafíos éticos emergentes con respecto al uso de la IA en la gestión y la protección de los derechos de autor, en el contexto de las revistas científicas de ciencias sociales, con el propósito de desarrollar directrices y políticas que aseguren la integridad académica, la equidad en la autoría y la distribución justa del conocimiento, respetando los principios de transparencia, responsabilidad y ética en la implementación de estas tecnologías.

Lo anterior nos lleva a desarrollar los siguientes objetivos específicos: primero, se procede a identificar los desafíos éticos que surgen con la implementación de la IA, en comparación con los derechos de autor en las revistas científicas de ciencias sociales, tales como la posible autoría automatizada, el plagio detectado por IA y la equidad en el reconocimiento del trabajo intelectual; luego, se evalúa el posible impacto en la integridad académica de las revistas científicas de ciencias sociales, tomando aspectos como la correcta atribución de la autoría, la fiabilidad de los sistemas de detección de plagio y la selección de artículos; y por último, se desarrollan directrices y políticas éticas para la implementación y el uso de la inteligencia artificial en la gestión de los derechos de autor en las revistas científicas de ciencias sociales, asegurando la transparencia, la responsabilidad y la equidad, y promoviendo la adopción de prácticas que respeten y protejan los derechos de todos los actores involucrados.

Se propone una metodología cualitativa-descriptiva, inicialmente para la revisión normativa, doctrinal y académica; después, se aplica un análisis crítico de contenido, aunando algunos casos emblemáticos, para finalmente realizar una propuesta hermenéutica-interpretativa de las directrices, las políticas y los elementos éticos que se deben considerar entre los nuevos desafíos tecnológicos para el oficio editorial.

Derechos de autor

Las primeras revoluciones del iluminismo, desde el año 1710, trajeron respuestas por parte de monarquías como la inglesa, que por medio de su reina Ana de Gran Bretaña promulgó el Estatuto de Anne en razón de su preocupación por sus súbditos, los autores, debido al abuso del privilegio real entregado a los impresores. Dicha norma reglamentó el copyright, obligando a reconocer los derechos patrimoniales de los autores, además de exigirles a los impresores que realizaran el depósito legal en las bibliotecas y que proporcionaran copias para los autores, limitando estos derechos a quince años e informando al público "para alentar a los hombres eruditos a componer y escribir libros útiles" (Anne, Queen of Great Britain y Parliament of Great Britain, 1710, p. 1).

Luego, en 1790, en los Estados Unidos de América se creó "una ley para alentar el aprendizaje, asegurando las copias de mapas, cuadros y libros, a los autores y propietarios de tales copias, durante los tiempos mencionados" (Congress of the United States, 1790, pp. 1-2). Esta ley estableció un plazo máximo de catorce años, renovables, para la explotación de las obras, además de conceder acciones judiciales a los autores en caso de infracción:

Después, en 1791, en medio de la Revolución francesa, se intentó eliminar el poder monopolístico que tenían sobre las obras los editores y los impresores, quienes operaban bajo privilegios otorgados por el monarca. Esto restringía la capacidad de los autores para publicar y vender sus libros (Strowel, 1997). Filósofos como Immanuel Kant (1868) , Denise Diderot (1876) y Marie Jean Antoine Nicolas de Caritat, Marquis de Condorcet (1776) destacaron la necesidad de eliminar estos privilegios. La Asamblea Nacional de entonces definió que los derechos de autor son exclusivos de los autores durante su vida, que pueden utilizarlos terceros solo con autorización expresa y que los cesionarios y herederos pueden disfrutar de estos derechos solo durante cinco años tras la muerte del autor, después de lo cual pasarían a dominio público (Le Chapelier, 1791). Strowel comentó: "El idioma francés da testimonio de los vínculos semánticos que asocian la imagen del padre con la del autor... un hijo que el autor lleva (el tiempo de maduración), alimenta (de su experiencia, su imaginación, etc.) y aprecia" (Strowel, 1997).

Años después se iniciarán las reuniones de los representantes de los Estados y comenzará la reglamentación de los tratados internacionales, en el periodo de 1886 a 1967, a partir del Tratado de Berna, firmado en 1886, que irá madurando hasta la creación de la Organización Mundial de la Propiedad Intelectual (OMPI), en 1967 (Ramírez et al., 2024).

En Colombia y en Latinoamérica, la primera norma será la Ley del 10 de mayo de 1834 (Sala de Negocios Generales del Consejo de Estado de Colombia, 1925, p. 208), que les concede a los autores el derecho a publicar y a vender sus obras después de registrarlas ante la gobernación, dejando un depósito de las mismas; además, les otorga a los editores y a las respectivas acciones judiciales el privilegio de hacer valer el derecho. Después, la Ley 84 de 1873, del denominado Código Civil de los Estados Unidos de Colombia, en su artículo 671, informa que "las producciones del talento o del ingenio son una propiedad de sus autores. Esta especie de propiedad se regirá por leyes especiales" (Congreso de los Estados Unidos de Colombia, 1873, art. 671). Dicha norma se incluyó en la Constitución colombiana de 1886 y se reglamentó en el artículo 35: "Será protegida la propiedad literaria y artística, como propiedad transferible, por el tiempo de la vida del autor y ochenta años más, mediante las formalidades que prescriba la ley" (Consejo Nacional Constituyente de Colombia, 1886, art. 35).

Ampliando su vigencia hasta por ochenta años, más adelante la Ley 23 de 1982 definió con precisión los derechos de autor, otorgando a los autores la facultad exclusiva de disponer de su obra con fines lucrativos o sin ellos. Estos derechos son inalienables, imprescriptibles e irrenunciables, y comprenden el reconocimiento de la autoría, el respeto por la integridad de la obra, la conservación inédita, la modificación y el retiro de circulación. En ese sentido, la Constitución de 1991 expresa: "El Estado protegerá la propiedad intelectual por el tiempo y mediante las formalidades que establezca la ley" (Asamblea Nacional Constituyente de Colombia, 1991, art. 91). Lo anterior llevó a que la Ley 44 de 1993 permitiera que los funcionarios públicos fueran autores, y exigiera el registro de las obras en la Dirección Nacional de Derechos de Autor (Congreso de la República de Colombia, 1993). Además, la Ley 599 de 2000 y el Decreto 4540 de 2006 castigan la impresión y el uso de los derechos de autor ilegales. Finalmente, la jurisprudencia de la Corte Constitucional de Colombia ha reafirmado la protección de los derechos de autor como un derecho fundamental, similar a lo que ocurre con la relación entre un padre y su hijo, señalando que las obras son únicas y no pueden considerarse simples reproducciones, además de que se entiende que los autores son solamente aquellos seres humanos capaces de crear (Asamblea Nacional Constituyente de Colombia, 1991; CAN, 1993; CCC, 2013a; 2013b; Congreso de la República de Colombia, 1982; OEA, 1946; OMPI, 1971).

Autoría automatizada o escritura automática

La ia se deriva de un largo proceso que tiene lugar entre 1760 y 1830, durante la primera Revolución industrial, la cual se erigió a partir de la construcción de la máquina a vapor, y nos embarcó en la segunda, que se dio entre 1870 y 1914 con la luz eléctrica y la producción en serie. Esta nos empujó a la tercera, que se presenta a mediados del siglo XX con el surgimiento del computador y la automatización de los procesos, lo que nos encaminó hacia la cuarta, que inicia con la ciencia de datos y avanza hasta el proceso exponencial de la máquina que aprende.

Esta última revolución industrial surge en 1955 con el trabajo conjunto de John McCarthy, Marvin Minsky, Nathan Rochester y Claude Shannon (1955) , y se perfecciona con el advice taker de McCarthy (1959), donde propuso un programa de sentido común que debe deducir automáticamente una amplia variedad de consecuencias inmediatas de cualquier cosa que se le diga y de lo que ya tiene programado. Desde ese momento, han surgido diversas líneas de investigación que incluyen la prueba de teoremas, el aprendizaje automático, los sistemas expertos, el reconocimiento de patrones, la visión artificial, el procesamiento del lenguaje natural y el uso de disciplinas que incluyen las redes neuronales artificiales, la cibernética, la computación evolutiva, las ciencias cognitivas, la inteligencia computacional, la robótica y los algoritmos genéticos (Sossa y Peña, 2019, pp. 1-3).

Sin embargo, este desarrollo estaría incompleto sin la ciencia de datos, que en principio se denominó análisis de datos, promovida por John W. Tukey (1962) como el futuro que se funda en la recopilación de datos y en los procedimientos, las estadísticas y la examinación para explicarlos de forma clara, precisa y acertada. En esa misma línea, Peter Naur (1974) considera que la ciencia de datos es el proceso de recopilación y contención, y que les deja a las demás ciencias la tarea de relacionarlos; mientras que Foster Provost y Tom Fawcett (2013) consideran que la ciencia de datos está intricadamente ligada a otros conceptos importantes, como el de big data y el de la toma de decisiones basada en datos. Es por ello por lo que la ciencia de datos apoya la toma de decisiones con base en datos extraídos automáticamente, lo que permite tomar decisiones rápidas a gran escala; y depende de tecnologías para el almacenamiento y la ingeniería de big data (Provost y Fawcett, 2013).

Lo que suele quedar fuera de foco en la discusión amplia sobre esta ciencia de datos es que el sector tecnológico ha terminado por imponer una creencia (al nivel de un dogma) acerca de que cualquier cosa puede ser un dato y, por ende, puede estar disponible para que la tome quien quiera, lo que termina por producir un entorno privilegiado en el cual los datos se presumen indispensables para mejorar el progreso técnico y tecnológico; con un agravante, y es que además estos datos nutren los sistemas de aprendizaje automático y los presentan como neutrales, cuando no lo son (Crawford, 2023).

Es decir, se trata de la unión de una serie de ciencias y el aumento del uso, la apropiación y la disposición de datos de manera adecuada, lo que puede llevar a los humanos a tomar decisiones y le permite a la máquina deducir a partir de dichos datos posibles resultados, combinaciones o repeticiones, generando posibles predicciones, sin que ello implique un proceso de comprensión hermenéutico o interpretativo.

El sueño de convertir a la máquina en autor aún es una aspiración que no se termina de concretar, pero que tarde o temprano puede hacerse realidad; sin embargo, quedaría en el aire el problema de la responsabilidad (penal, civil, disciplinaria, etc.) que la máquina no podría asumir, sobre lo cual no se ha legislado todavía. Es decir, el machine learning aún no crea de forma autónoma, pero sí automatiza, y es esto último lo que se denomina aprendizaje, sobre tareas repetitivas y homogéneas. Corregir la gramática, traducir idiomas, combinar textos, imágenes o correos, extraer información o combinarla, entre otras posibilidades, son acciones que se consideran la suma del conocimiento, pero sin creación, es decir, no se piensa, no se reconoce, ni intuitivamente, ni racionalmente, pero sí se albergan los archivos suficientes para extraer información relevante que, combinada o no, puede dar una respuesta relativamente certera, aunque no nueva. Quiere decir que la máquina es como un bibliotecólogo que sabe exactamente dónde están todos los archivos, y que incluso sería capaz de recitarlos y combinarlos, pero sin generar un conocimiento nuevo ni elaborado.

El plagio

Estamos ante un nuevo dilema que va más allá del plagio, es decir, los romanos comprendían el plagio como el rapto de, "lex fabia ex plagiariis" (Mommsen y Krueger, 1954, p. 1), que castigaba a quien esclavizaba a un hombre libre o lo compraba, o ayudaba a huir a un esclavo ajeno, lo que en esencia se puede entender como el secuestro de una propiedad ajena. Desde ese momento dicha norma se torna una referencia para los autores literarios en razón de la falta de norma expresa, pero realizando el reclamo público como lo evidencia Kevin Perromat (2010) en su tesis doctoral del "plagio en las literaturas hispánicas: Historia, teoría y práctica" (p. 23), donde hace un barrido historiográfico del mismo. A pesar de lo anterior, pocas normas actuales conceptualizan el término de forma diáfana (Báez, 2015, p. 115); sin embargo, la OMPI informa en su glosario que el plagio generalmente "es el acto de ofrecer o presentar como propia, en su totalidad o en parte, la obra de otra persona, en una forma o contexto más o menos alterados" (OMPI, 1980, p. 192). Ahora bien, la definición aclara algo preciso, y es que quien comete el plagio es un ser humano, no una máquina, porque es el hombre el que le ha dado la orden específica. Sin embargo, los datos que usa la máquina no se los proporciona el humano que ordena, sino el humano que crea la máquina, o el humano que le da acceso a los documentos de forma directa (introduciéndolos o entregándoselos) o indirecta (conectándola a la autopista de la información). Es por ello por lo que la acción misma de tomar lo ajeno sin permiso y sin citar está en cabeza de varios sujetos; el primero es quien da acceso a la máquina y del cual se podría predicar la autoría intelectual, y el segundo es el que ordena la entrega de información y que de alguna manera desconoce el lugar de donde se sustrae. Ahora bien, el segundo sujeto, que ordena o pide información que no se corrobora y que no se cita adecuadamente, puesto que se desconoce de dónde proviene, se podría considerar un coautor o partícipe, e incluso el individuo que pide información puede estar instrumentalizado, al desconocer de dónde surge la información que de alguna manera certifica la misma máquina, que en algunos casos identifica como autor a alguien inexistente, posiblemente por un error en el corrido del algoritmo o de la programación, lo que actualmente se denomina alucinación.

Lo anterior también nos permite preguntarnos si el problema es entonces el uso inadecuado de la máquina. Porque si se le pide citar, esta lo hace, aunque, francamente, si no se sabe del tema, puede llevar a un nuevo error. Por tanto, si el autor tiene que saber más que la máquina para poder usarla adecuadamente, entonces la máquina regresa a su lugar de instrumento (como un lápiz, un pc, etc.). Así, el problema es el mismo que se planteó antes: qué hace que un "autor" realmente lo sea, ¿que haya creado algo inédito?, ¿pero cómo se logra lo inédito sin usar lo existente?; ¿que haya citado bien?, ¿que haya combinado?, ¿que haya parafraseado?, ¿o que haya aportado algo nuevo? Si creemos que es esto último, entonces vendrán más preguntas, como ¿qué tanto de lo que se escribe tiene que ser una creación propia, para que sea original y no plagiada?, ¿cómo podremos realizar un estado del arte y con qué extensión puede ser un plagio?: ¿una introducción que contextualice?, ¿un estudio histórico?, ¿un estudio antropológico?, ¿una recopilación de datos?, ¿estudios estadísticos, matemáticos, logarítmicos, médicos?, ¿o cualquier escrito que exija rememorar o traer datos, estudios clínicos, estudios de casos, entre otros?

La máquina actual se compone de algoritmos que pueden funcionar en la medida en que tengan un mayor o un menor acceso a los archivos necesarios para dar una respuesta. Pero eso mismo pasaba con los autores anteriormente, e incluso sucede hoy; es decir, estos, para escribir una obra, tenían que consultar, leer e investigar, para hallar una respuesta. E incluso siendo más exegéticos, el proceso de investigación de casos o de recopilación de información estadística se entendía como un proceso con un autor determinado. Sin embargo, en el momento de realizar una publicación se le exigía al autor que explicara los datos, que les diera sentido, que los contextualizara y que les concediera un punto de vista desde su experticia; no se trataba del mero proceso de acumulación. Por tanto, si observamos con detenimiento, el proceso de comprensión e interpretación sigue siendo el elemento que determina la autoría, no el mero proceso de entrega y publicación de un manuscrito aparentemente original, limpio, gramaticalmente perfecto y con una excelente descripción. Es posible que en el futuro la imperfección sea parte del sello o el aporte personal, que es lo que lo hace humano, pues la imperfección cuenta como elemento reconocible del hombre, como lo indican la teoría de la evolución de Darwin, el geocentrismo, entre otras ideas, atendiendo a que el hombre no es y no ha sido perfecto, y por ello siempre estamos en proceso de mejora, pero no llegamos a la perfección en nuestra temporalidad en la tierra. Por ello, es importante tener claridad sobre las configuraciones materiales y los impactos reales de la IA; de ahí que sea imprescindible recalcar que

Plagio detectado mediante inteligencia artificial

Uno de los elementos de la modernidad es el uso de las IA para detectar el plagio; existen algunas gratuitas y otras privadas, pero esta circunstancia no genera variaciones lo suficientemente significativas a la hora de depositar en ellas el proceso total de revisión del plagio. Estas herramientas antiplagio, por medio de sus logaritmos, buscan identificar patrones en las large language model (llm), que se describen como patrones de respuesta, falta de coherencia y contexto, falta de errores gramaticales y ortográficos, respuestas rápidas, violaciones de seguridad, sesgo, sin opinión y sin posición, marcas de agua, indicadores de respuesta, respuestas predefinidas y alucinaciones (Spinak, 2023). Sin embargo, las funciones o técnicas de la máquina se pueden obviar o saltar cuando el modelo de lenguaje o ia se entrena o se complementa con los datos introducidos por el usuario, por el mecanismo del aprendizaje automático o el cruce de información confiable.

Entre esas circunstancias se encuentran las siguientes: la primera es que como las IA son herramientas acumulativas de datos (Management Solutions, 2024, p. 5), para cumplir con su función tienen que comparar con lo existente, es decir, con lo publicado o lo depositado, para evitar así las alucinaciones del sistema (Pooley, 2024). Para ser preciso, si el texto que se copia o se plagia no está en el internet o no es accesible mediante algún mecanismo electrónico, no puede detectarse.

La segunda está determinada por el depósito que realizan estas herramientas. Es decir, de forma maliciosa o por lo menos sin informar plenamente las finalidades del depósito, las empresas dedicadas al negocio de la revisión del plagio intentan realizar la tarea que el docente realizaba hace varios años, o sea, hacer seguimiento al estudiante, pero a través de sus escritos, lo cual es el único mecanismo para identificar la forma en que escribe el autor y cómo se expresa. Pero, para detectar el plagio, terminan violando los derechos de autor, porque acceden sin autorización a los textos, disponiendo de la obra de un autor para compararla o identificarla con sus otros textos e identificar si hay copia o no, despojando al autor de sus derechos, que nunca se pierden, debido a que son morales e indisponibles, por lo menos mientras el autor esté vivo (Adamson, 2023; Díaz, 2017; 2023; Turnitin, 2023).

La tercera tiene que ver con la ineficacia de las herramientas frente a las IA, ya que desde los programas de escritura intuitiva (Word, SoftMaker Office, Google Docs, etc.) se usan IA que hacen sugerencias, correcciones ortográficas, entre otras intervenciones, mientras que el nivel de avance de las IA de forma individual o por medio de combinaciones logra fácilmente engañar a las IA antiplagio (Adamson, 2023; Díaz, 2017; 2023; Turnitin, 2023). Lo anterior nos ubica en un plano un tanto irregular para los editores, pero no desconocido, debido a que antes de que existieran estas herramientas lo que caracterizaba a los editores era su amplio conocimiento sobre la escritura, la ardua lectura y una intervención directa en los textos, además de la evaluación por pares conocedores del tema, la revisión, la diagramación y la corrección de estilo, que cuando se realiza de una manera adecuada y profunda termina por crear nuevos textos dignos de publicarse. Esto no implica que los editores sean invulnerables, pero sí les permite conocer a los autores.

La cuarta y última se describe en múltiples artículos que evidencian que lo producido o lo reproducido por las IA es simplemente un montón de basura, o para ser precisos, una serie de combinaciones sin sentido que parecen coherentes, pero que lo son solo por casualidad, más que por la real capacidad de crear o al menos ordenar de forma coherente los diferentes documentos que procesa (Frankfurt, 2005; Hicks et al., 2024; Zhang et al., 2023).

Equidad en el reconocimiento del trabajo intelectual o derecho de autor

Determinar la autoría permite comprender quién es el autor de forma plena, y esto se puede observar en el hecho de que el autor es quien fija la expresión, es decir, además de pensarla, idearla o estudiarla, obligatoriamente tiene que fijarla, esto es: escribirla, componerla, interpretarla o plasmarla sobre algún tipo de medio transmisible. Ello, acompañado por la voluntad inequívoca del ejercicio pleno de atribución paternal, o sea el de hacerse padre y responsable de la obra, entendiendo que el autor no tiene derechos sobre las ideas, ya que estas son de carácter público, distinto a lo que ocurre con la creación, que se determina solo por medio de su fijación, como expresión o grabación en un medio palpable y transmisible (Congreso de la República de Colombia, 1982, art. 2). Es por ello por lo que la persona que solo sugiere, corrige o propone no se considera como autora, aunque el autor de correspondencia la pueda reconocer como tal. Así, si no se plasma en un medio tangible donde se pueda evidenciar la autoría, no se puede predicar que se contribuyó de forma inequívoca en la forma literaria, musical, programática, entre otras, y no se puede exigir la coautoría de la obra de forma equitativa.

Sobre este tema, Tomkowicz (2013, pp. 76-78) argumenta que los derechos de autor protegen la expresión tangible de las ideas, no las ideas abstractas. Pero él mismo analiza la jurisprudencia de Canadá, Reino Unido, Australia y Hong Kong sobre la propiedad del copyright desde la aplicación de la equidad, y encuentra que en Canadá se ha subestimado este concepto que podría beneficiar a quienes contribuyen con ideas clave (Tomkowicz, 2013, pp. 82-88). Por su parte, Miles et al. (2021) consideran que el reconocimiento debe basarse en evidencias claras de la contribución al resultado final, mientras la Ley 23 de 1982 de Colombia, que recoge entre otros el Convenio de Berna, considera que el derecho de autor protege la expresión tangible de las ideas, no las ideas en abstracto.

Ahora bien, los autores critican el modelo actual porque prioriza la autoría formal y jerárquica, invisibilizando roles clave como la curación de datos, la revisión técnica y el soporte logístico. Es por lo anterior por lo que Brand et al. (2015) proponen un enfoque de atribución detallado que identifique y acredite explícitamente cada contribución al proyecto, fomentando la equidad y la colaboración. Este modelo se basa en marcos como el Contributor Roles Taxonomy (CRediT), que busca redefinir la manera en que se valoran y se registran las aportaciones en los trabajos académicos (Brand et al., 2015, p. 153). En esa misma línea, Tomkowicz (2013, pp. 80-83) critica las limitaciones legales actuales, debido a las crecientes intervenciones de tecnologías como la IA, que complican la identificación de autores humanos, proponiendo que el reconocimiento de los derechos de autor debe centrarse en el esfuerzo creativo humano de originalidad, entendiendo la IA como una mera herramienta para crear. Así mismo, Miles et al. (2021) consideran que las actuales prácticas de asignación de autoría perpetúan desigualdades estructurales relacionadas con el género, la clase y la raza, debido a las dinámicas de poder que legitiman jerarquías y afectan el progreso académico, como lo evidencia la falta de reconocimiento de los colaboradores no académicos que son parte de proyectos participativos (Miles et al., 2021, p. 2548) con metodologías etnográficas, investigación participativa o sistematización de experiencias, entre otras prácticas.

Ahora bien, con respecto al proceso equitativo de distribución de la autoría hay que tener claro desde el principio quién será el autor en los casos de la autoría científica con equipo de trabajo, con comunidad y con entidades financiadoras o colaborativas. Por ello, el equipo tiene que acordar quién será el autor principal desde el principio, pues generalmente es este quien se encarga de la redacción del escrito científico; también se debe aclarar quiénes serán los coautores y cuál será su nivel de contribución (Miles et al., 2021). Sin embargo, es claro que las IA son herramientas y, por tanto, no pueden considerarse como autoras, simplemente porque cuando escribes un artículo no mencionas que lo escribiste con la ayuda del programa Word o Excel o Power Point, ni que utilizaste la calculadora de determinada marca o un programa estadístico, ni que te ayudaste con el celular. A pesar de ello, hoy en día se busca atribuir autoría a las IA, que no son más que programas diseñados para combinar documentos y generar respuestas basadas en un algoritmo, ajustándose a las indicaciones de una prompt o pregunta específica, a la manera de una calculadora que actúa con base en el uso de caracteres y funciones que dan resultados preestablecidos. A lo anterior se suma que la IA solo opera a partir de datos preexistentes, lo que plantea riesgos de sesgos y discriminación (Crawford, 2023, pp. 141-186).

Por tanto, la IA precisamente es artificial porque no piensa y no razona de forma autónoma. Por ende, la IA no hace artículos, debido a que no se puede preguntar a sí misma ni responderse a partir de una duda propia que la lleve a investigar con el fin de resolver una necesidad o de comprender el mundo o incluso de realizar un trabajo dignificante para sí misma, si entendemos por investigar la capacidad autónoma de sugerir y abordar problemas, en tanto estos se presentan como una realidad no pensada, operante e intempestiva, como algo que se está produciendo y elaborando de manera continua y que no ha sido asimilado ni pensado (Duschatzky y Sztulwark, 2011). La IA no piensa, almacena información; no crea, combina información; no es autora porque no hace el proceso hermenéutico, crítico, interpretativo o comprensivo para fijar sus propias ideas sobre el mundo, solo copia lo existente. O sea, si a la máquina se le pudiesen atribuir la autoría y la responsabilidad, esta estaría en la categoría de delincuente, porque dicha herramienta, al utilizar todos los datos disponibles, termina por combinar y posiblemente plagiar o usar sin ningún permiso o citación las obras de los humanos que se han puesto a su disposición por medio de los sistemas interconectados globales.

Definición de integridad académica y su importancia en las ciencias sociales

Lo anterior nos lleva a preguntarnos ¿es el plagio o el uso de las IA un problema para las revistas de ciencias sociales? La respuesta es paradójica, porque podría ser un sí o un no. La primera respuesta sería válida solo si el plagio o el uso de las IA fuera el verdadero problema. Sin embargo, la realidad es otra; la verdadera discusión no se encuentra ni siquiera en el área de las ciencias sociales, aunque muchos crean que es así, pues en esta área se tiene la costumbre de citar mucho y de usar pocas estadísticas; además, al usarlas, los datos se fundan en la opinión y en elucubraciones o debates teóricos que no parecen finalizar. En donde hay que poner el centro de la discusión no es entonces en las formas, sino en el fondo. Lo que hay que evaluar es la integridad, no el área de conocimiento, ya que hay bastantes pruebas de que las demás áreas presentan conductas indebidas (van Noorden, 2023).

Lo principal es la integridad teórico-práctica de los autores, fundada en la ética, el compromiso, la honestidad, la justicia y el respeto, que derivan en la responsabilidad y la confiabilidad del autor. Pero este asunto no se refiere a la mera escritura o al uso de IA, sino que tiene que ser un elemento propio de la cotidianidad investigativa de los autores, que les permita distinguir entre la realidad y la mentira, sin intentar vestir de ciencia o de verdad aquellas visiones personales ideológicas o sus intereses económicos (Cabrera y Cavazos, 2023; Flores y Neyra, 2022; Pnhodová et al., 2021).

DISCUSIÓN

La Unión Europea ha evidenciado una serie de dificultades que se venían presentando con las tecnologías de las IA, comprendiendo un hecho fundamental: que dicha regulación tiene que respetar principalmente los derechos humanos y evitar los posibles efectos perjudiciales, en los campos económicos, tecnológicos, de derechos de confidencialidad, de datos, de derechos de autor, en la vida privada, en el almacenamiento de datos u obras, en el acceso y el uso de licencias, en la transformación de obras sin autorización, en el análisis y la recuperación de datos sin consentimiento, en los derechos de exclusión, en el contenido y en el alcance de las tecnologías (Parlamento Europeo y Consejo de la Unión Europea, 2016; 2024).

La evolución histórica y normativa en Europa, Colombia, Estados Unidos y en los tratados internacionales de los derechos de autor evidencia claramente cómo se ha pasado de la absoluta desprotección a la protección real y a la distinción entre lo que se entiende como el núcleo esencial del derecho de autor y la manera en que el mismo solo tiene como propósito la protección de la paternidad de la obra que ha sido fijada por el ser humano sobre un medio transmisible que deriva de su interpretación personal o colectiva del mundo de forma original.

Ello también ha implicado distinguir entre lo que crean los seres humanos con su intelecto y lo que reproducen las máquinas, derivado del trabajo de millones de autores, denominado por Eric Sadin (2021) como la era antropomórfica de la técnica, en la cual diferentes tecnologías, y especialmente la IA, buscan modelarse sobre nuestras capacidades cognitivas para evaluar situaciones y sacar conclusiones de ellas, además de entender la diferencia entre el plagio y la autoría, y cómo las IA actualmente no crean obras, sino que solo reproducen obras, saltándose peligrosamente los derechos de autor. Al mismo tiempo se considera que la IA, como herramienta, debe estar siempre vigilada por las personas, quienes tienen la obligación de verificar la información y proteger los derechos de autor, ya que la máquina no comete delitos, sino que son las personas quienes en su actuar descuidado terminan por usar la herramienta de forma inadecuada.

Es por ello por lo que las revistas de ciencias sociales y todas las científicas tienen el reto de capacitar sus cuerpos editoriales en IA, no con el ánimo de castigar a sus autores, sino con el de promover la ética en todos los niveles del proceso editorial y de la producción investigativa de los autores, creando políticas, directivas, reglamentos y protocolos de comportamiento ético, de uso de la IA y de responsabilidad y honestidad en sus obras.

CONCLUSIONES

El proceso histórico normativo ha pasado de la simple concepción de derechos para los autores, de los cuales carecían, hasta las complejas regulaciones de la actualidad, determinadas por los avances tecnológicos y la reiteración de la protección de los derechos fundamentales por encima de los aprovechamientos comerciales, económicos y tecnológicos.

Sin embargo, desde la primera Revolución industrial hasta hoy nos enfrentamos a nuevos desafíos, debidos al perfeccionamiento de los lenguajes automáticos, a las redes computacionales, a la ampliación del big data y a su procesamiento de grandes volúmenes de información, que han derivado en programas denominados IA, capaces de responder preguntas con base en la combinación de datos y entregando respuestas aleatorias, plausibles y predictivas; pero no solo eso, sino que han impulsado a la IA como un principio técnico universal que terminará por aplicarse a todos los ámbitos de la vida individual y colectiva en el marco de las relaciones que podamos establecer con nuestro entorno (Sadin, 2021).

Ahora bien, puede que dichas respuestas desde el punto de vista computacional solo sean basura, pero que rebasen los conocimientos del común de la población, lo que convierte a las IA en máquinas que aparentemente piensan, a pesar de que en realidad no lo hagan. Aun así, se sigue alimentando la imaginación de que puedan llegar a ser autores, debido, por ejemplo, a las fallas sistémicas de las revistas científicas, que han sido sorprendidas y tomadas fuera de base ante la falta de una verificación rigurosa, o a faltas de ética atribuibles solo al abuso de los seres humanos.

Las ia por ahora son relativamente indetectables para otras herramientas de revisión de similitudes, debido a que solo es posible detectar el plagio si se tiene un historial o datos confiables sobre obras anteriores del autor que pretende publicar, pues de lo contrario se puede rastrear una gran cantidad de falsos positivos. Por lo tanto, a las revistas de ciencias sociales y a las científicas en general no les queda otro camino que el que se seguía en la Antigüedad, y es el de confiar en la ética, la honestidad y el prestigio que deben tener los autores, además de capacitarse en el adecuado uso de las herramientas tecnológicas, sin perder el norte que indica que, por ahora, solo es autor el ser humano puesto que es el único capaz de realizar el proceso hermenéutico, crítico, interpretativo o comprensivo, para fijar sus propias ideas sobre el mundo en un medio transmisible.