Los sistemas de inteligencia artificial y los grandes modelos de lenguaje deben entrenarse con cantidades masivas de datos para que sean precisos, pero no deben entrenarse con datos para los que no tienen derecho a utilizar. Los acuerdos de licencia de OpenAI con The Atlantic y Vox la semana pasada muestran que ambos lados de la mesa están interesados en conseguir estos acuerdos de licencia de contenido de entrenamiento de IA.
Human Native AI es una startup con sede en Londres que está construyendo un mercado para negociar este tipo de acuerdos entre las muchas empresas que crean proyectos de LLM y aquellas que desean otorgarles licencias de datos.
Su objetivo es ayudar a las empresas de inteligencia artificial a encontrar datos para entrenar sus modelos y, al mismo tiempo, garantizar que los titulares de derechos opten por participar y sean compensados. Los titulares de derechos cargan su contenido sin cargo y se conectan con empresas de inteligencia artificial para obtener ingresos compartidos o acuerdos de suscripción. Human Native AI también ayuda a los titulares de derechos a preparar y fijar el precio de su contenido y monitorea cualquier infracción de derechos de autor. Human Native AI toma una parte de cada acuerdo y cobra a las empresas de IA por sus servicios de monitoreo y transacciones.
James Smith, director ejecutivo y cofundador, le dijo a TechCrunch que se le ocurrió la idea de Human Native AI de su experiencia pasada trabajando en el proyecto DeepMind de Google. DeepMind también tuvo problemas por no tener suficientes datos buenos para entrenar adecuadamente el sistema. Luego vio que otras empresas de IA se topaban con el mismo problema.
“Parece como si estuviéramos en la era Napster de la IA generativa”, dijo Smith. “¿Podemos llegar a una era mejor? ¿Podemos facilitar la adquisición de contenidos? ¿Podemos darles a los creadores algún nivel de control y compensación? Seguí pensando, ¿por qué no hay un mercado?
Le propuso la idea a su amigo Jack Galilee, un ingeniero de GRAIL, durante un paseo por el parque con sus respectivos hijos, como lo había hecho Smith con muchas otras posibles ideas iniciales. Pero a diferencia de tiempos pasados, Galilea dijo que debían intentarlo.
La compañía se lanzó en abril y actualmente está operando en versión beta. Smith dijo que la demanda de ambas partes ha sido realmente alentadora y que ya han firmado varias asociaciones que se anunciarán en un futuro próximo. Human Native AI anunció esta semana una ronda inicial de £2,8 millones liderada por LocalGlobe y Mercuri, dos microcapitalistas de riesgo británicos. Smith dijo que la compañía planea utilizar los fondos para desarrollar su equipo.
“Soy el director ejecutivo de una empresa fundada hace dos meses y he podido mantener reuniones con directores ejecutivos de empresas editoriales de 160 años de antigüedad”, dijo Smith. “Esto me sugiere que hay una gran demanda en el ámbito editorial. Del mismo modo, cada conversación con una gran empresa de inteligencia artificial va exactamente de la misma manera”.
Si bien todavía es muy temprano, lo que Human Native AI está construyendo parece ser una pieza faltante de infraestructura en la creciente industria de la IA. Los grandes actores de la IA necesitan muchos datos para entrenar y brindarles a los titulares de derechos una manera más fácil de trabajar con ellos, al mismo tiempo que les dan control total sobre cómo se usa su contenido, parece un buen enfoque que puede hacer felices a ambos lados de la mesa.
“Sony Music acaba de enviar cartas a 700 empresas de inteligencia artificial pidiéndoles que cesen y desistan”, dijo Smith. “Ese es el tamaño del mercado y los clientes potenciales que podrían estar adquiriendo datos. El número de editores y titulares de derechos podría ser miles, si no decenas de miles. Creemos que esa es la razón por la que necesitamos infraestructura”.
También creo que esto podría ser aún más beneficioso para los sistemas de IA más pequeños que no necesariamente tienen los recursos para firmar un acuerdo con Vox o The Atlantic para poder acceder a datos para entrenar. Smith dijo que ellos también esperan eso y que todos los acuerdos de licencia notables hasta ahora han involucrado a los actores más importantes de la IA. Espera que Human Native AI pueda ayudar a nivelar el campo de juego.
“Uno de los principales desafíos con la concesión de licencias de contenido es que los costos iniciales son elevados y se restringe enormemente con quién se puede trabajar”, dijo Smith. “¿Cómo aumentamos el número de compradores de su contenido y reducimos las barreras de entrada? Creemos que es realmente emocionante”.
La otra pieza interesante aquí es el potencial futuro de los datos que recopila Human Native AI. Smith dijo que en el futuro podrán brindar a los titulares de derechos más claridad sobre cómo fijar el precio de su contenido en función de un historial de datos de acuerdos en la plataforma.
También es un momento inteligente para el lanzamiento de Human Native AI. Smith dijo que con la evolución de la Ley de IA de la Unión Europea y la posible regulación de la IA en los EE. UU. en el futuro, las empresas de IA que obtengan sus datos de manera ética (y tengan los recibos para demostrarlo) solo se volverán más urgentes.
“Somos optimistas sobre el futuro de la IA y lo que hará, pero tenemos que asegurarnos como industria de que somos responsables y no diezmamos las industrias que nos han llevado hasta este punto”, dijo Smith. “Eso no sería bueno para la sociedad humana. Necesitamos asegurarnos de encontrar las formas correctas de permitir que las personas participen. Somos optimistas en materia de IA del lado de los humanos”.
