Los autores Richard Kadrey y Christopher Golden demandaron a Meta por entrenar LLaMA con libros pirateados de LibGen. El juez Vince Chhabria determinó que el entrenamiento de IA constituye uso justo independientemente de si los datos de entrenamiento fueron obtenidos legalmente — contradiciendo directamente la distinción de piratería de Bartz v. Anthropic.
Decisión
El juez Chhabria determinó que el uso por parte de Meta de libros protegidos por derechos de autor para entrenar sus modelos de lenguaje LLaMA constituye uso justo transformativo. De manera crucial, el tribunal encontró que la legalidad de la fuente de los datos de entrenamiento es irrelevante para el análisis de uso justo — la transformación inherente al entrenamiento de IA se aplica por igual tanto si los libros fueron comprados como pirateados.
Argumentos a Favor / Implicaciones Positivas
- Proporciona el respaldo judicial más fuerte al entrenamiento de IA como uso justo transformativo
- Simplifica el marco jurídico al centrarse en la naturaleza del uso en lugar de la procedencia de los datos
- Sigue de cerca el precedente de la Corte Suprema en Authors Guild v. Google
- Da a las empresas de IA claridad de que el uso transformativo es el factor determinante
Argumentos en Contra / Preocupaciones
- Contradice directamente la distinción de piratería de Bartz v. Anthropic, creando una división entre circuitos
- Elimina efectivamente cualquier incentivo para que las empresas de IA licencien datos de entrenamiento en lugar de extraerlos
- Deja a los autores sin recurso incluso cuando sus obras son obtenidas mediante piratería
- El principio de que 'la legalidad de la fuente es irrelevante' podría tener implicaciones preocupantes más allá de la IA
Nuestras Opiniones
Esta sentencia es jurídicamente rigurosa pero crea un problema real. El análisis de uso justo del juez Chhabria es de manual — el entrenamiento de IA genuinamente es transformativo, y el marco de la Corte Suprema no incluye un requisito de 'manos limpias'. Pero al declarar irrelevante la legalidad de la fuente, la sentencia elimina el único incentivo práctico para que las empresas de IA paguen por los datos de entrenamiento. Ahora tenemos dos jueces federales mirando la misma pregunta y llegando a conclusiones opuestas. La Corte Suprema tendrá que resolver esto.Lawra (La Moderada)
Esta es la sentencia sobre IA más peligrosa hasta la fecha. Un juez federal acaba de decirle al mundo que las empresas tecnológicas pueden piratear millones de libros, alimentar con ellos a su IA y llamarlo 'uso justo transformativo.' ¿La legalidad de la fuente no importa? Díselo a los autores cuyos libros fueron robados de LibGen. Si entrenar con datos pirateados es uso justo, ¿qué es exactamente la piratería hoy en día? Esta sentencia vacía la protección de los derechos de autor en la era de la IA.Lawrena (La Escéptica)
El juez Chhabria siguió la ley adonde lo llevó. El uso justo trata sobre la naturaleza y el propósito del nuevo uso, no sobre la cadena de custodia del material de entrada. Google escaneó millones de libros de biblioteca sin permiso y la Corte Suprema lo avaló. Meta entrenó con libros sin permiso y la misma lógica aplica. ¿El resultado es incómodo? Quizás. Pero el marco jurídico es claro, y pretender que la legalidad de la fuente cambia el análisis transformativo es ilusión, no razonamiento jurídico.Lawrelai (La Entusiasta)
Esta sentencia nos obliga a confrontar una verdad más profunda: todo el conocimiento humano se construye sobre el acceso y aprendizaje de obras anteriores. Cada estudiante, cada académico, cada creador ha consumido material protegido por derechos de autor para aprender. La transformación de leer a crear algo nuevo es lo que importa. Pero — y esto es crucial — la ausencia de un requisito de 'manos limpias' crea un incentivo peligroso: ¿para qué pagar por contenido si la piratería no tiene consecuencias legales? El mercado necesita tanto libertad para aprender como incentivos para crear. Una sentencia que elimina incentivos para los autores mientras libera a las empresas de IA de toda obligación no es innovación equilibrada — es extracción. La Corte Suprema necesita encontrar el punto medio.Carlos Miranda Levy (El Curador)
Por Qué Importa Este Caso
Kadrey v. Meta es el anti-Bartz. Donde el juez Alsup en Bartz v. Anthropic trazó una línea clara entre entrenar con libros comprados y pirateados, el juez Chhabria en Kadrey declaró esa distinción jurídicamente irrelevante. El resultado es un conflicto directo entre dos tribunales federales en la misma jurisdicción sobre la pregunta más trascendental del derecho de autor e IA — haciendo que la revisión de la Corte Suprema sea cada vez más probable.
Qué Ocurrió
Los autores Richard Kadrey (conocido por la serie Sandman Slim) y Christopher Golden presentaron una demanda colectiva contra Meta Platforms en julio de 2023, alegando que Meta entrenó su familia de modelos de lenguaje LLaMA con copias pirateadas de sus libros obtenidas de Library Genesis (LibGen), un repositorio clandestino de textos académicos y libros pirateados.
El caso era muy similar a Bartz v. Anthropic — ambos involucraban empresas de IA entrenando con libros procedentes de bibliotecas clandestinas, ambos fueron presentados en el Distrito Norte de California, y ambos planteaban la misma pregunta central: ¿es uso justo entrenar IA con libros protegidos por derechos de autor?
El Análisis de Uso Justo
El análisis del juez Chhabria siguió la prueba tradicional de cuatro factores pero llegó a conclusiones dramáticamente diferentes de las del juez Alsup:
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Propósito y carácter: LLaMA transforma libros en pesos estadísticos del modelo que generan texto enteramente nuevo. Esto es “quintaesencialmente transformativo” — el modelo no reproduce, resume ni sustituye a los libros originales. Este factor favoreció fuertemente a Meta.
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Naturaleza de las obras: Los libros son obras creativas publicadas con derecho a una fuerte protección por derechos de autor. Este factor favoreció a los demandantes, pero el tribunal señaló que este factor rara vez determina los resultados del uso justo.
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Cantidad utilizada: Meta utilizó obras completas, pero el tribunal determinó que esto era necesario para un entrenamiento eficaz. Usar obras parciales degradaría el rendimiento del modelo sin reducir significativamente el impacto en los derechos de autor.
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Efecto en el mercado: LLaMA no sustituye a los libros con los que fue entrenado. Los usuarios no usan LLaMA en lugar de leer las novelas de Kadrey. Este factor favoreció fuertemente a Meta.
La Cuestión de la Piratería
El aspecto más controvertido de la sentencia es el tratamiento que hace el tribunal de la procedencia de los datos. El juez Chhabria reconoció que los datos de entrenamiento de Meta incluían libros pirateados de LibGen, pero determinó que este hecho es irrelevante para el análisis de uso justo:
“La doctrina de uso justo pregunta si el uso que el demandado hace de la obra protegida es transformativo y si perjudica el mercado de la obra original. No pregunta cómo obtuvo el demandado la obra. Un uso es transformativo o no lo es, independientemente de la cadena de custodia.”
Esto contradice directamente la determinación del juez Alsup en Bartz de que entrenar con copias pirateadas es “inherente e irremediablemente infractor” independientemente del uso posterior.
La División entre Circuitos
Kadrey y Bartz crean una división entre circuitos de manual — dos tribunales federales en la misma jurisdicción llegando a conclusiones opuestas sobre la misma cuestión jurídica. Si bien técnicamente ambas son sentencias de tribunales de distrito (no precedente vinculante), el conflicto prácticamente garantiza que la cuestión será apelada y eventualmente llegará a la Corte Suprema. Los académicos del derecho han descrito esto como “la pregunta de derechos de autor más importante del siglo XXI.”
El Impacto Más Amplio
Para las empresas de IA, Kadrey ofrece el marco jurídico más favorable imaginable: entrena con lo que quieras, de donde lo consigas, y el resultado es uso justo siempre que el modelo sea suficientemente transformativo. Para los autores y editores, la sentencia es devastadora — elimina la única palanca legal (la procedencia de los datos) que Bartz les había dado. La pregunta práctica ahora es qué enfoque adoptarán los tribunales de apelación y, en última instancia, la Corte Suprema.
Fuentes
- Kadrey v. Meta Platforms, Inc., No. 3:23-cv-03417-VC (N.D. Cal. June 25, 2025) (2025-06-25)
- Authors Guild v. Google, Inc., 804 F.3d 202 (2d Cir. 2015) (2015-10-16)
- Meta Wins Fair Use Ruling in AI Book-Training Lawsuit — Bloomberg Law (2025-06-25)
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