La coalición internacional de medios SPUR ha creado un consejo asesor al que ha invitado a OpenAI, Anthropic, Google, Meta y Microsoft para implicar a las tecnológicas en la aplicación de su estándar de IA.
Un consejo para implicar a las tecnológicas
El estándar con el que un grupo internacional de medios quiere saber qué ocurre con sus contenidos dentro de los sistemas de inteligencia artificial entra en una nueva fase. SPUR ha constituido el Licensing Advisory Board, un órgano de acceso por invitación en el que pretende reunir tanto a propietarios de contenidos como a organizaciones que desarrollan la infraestructura tecnológica de los sistemas de IA.
La novedad no reside ahora en el estándar técnico, sino en el intento de conseguir que las compañías que operan esos sistemas participen en su aplicación. Hasta la fecha, uno de los principales límites de Content Telemetry era que buena parte de la información que pretende proporcionar solo puede generarse desde el interior de las plataformas y los agentes de inteligencia artificial.
Según ha explicado a Digiday Alex Springer, responsable técnico de SPUR, han sido invitadas OpenAI, Anthropic, Google, Meta y Microsoft. El objetivo es que tomen parte en la definición de cómo debe implementarse el estándar y comprobar que las reglas desarrolladas por los medios pueden funcionar dentro de los sistemas que generan, recuperan y utilizan contenidos.
Google no ha confirmado su incorporación. La compañía se ha limitado a señalar que mantiene conversaciones frecuentes con SPUR y otras asociaciones sobre diferentes cuestiones. Las demás empresas citadas no habían respondido públicamente a la invitación cuando se conoció la iniciativa.
SPUR espera reunir alrededor de veinte organizaciones y celebrar durante octubre la primera reunión de este nuevo consejo asesor. La coalición sostiene que la participación de las tecnológicas resulta necesaria para construir mecanismos que permitan verificar derechos, medir usos y reducir la fricción en futuros acuerdos de licencia.
La tecnología para describir el uso del contenido ya existe; el reto es conseguir que quienes controlan los sistemas acepten utilizarla.
De la especificación técnica a los pilotos reales
El desarrollo de SPUR avanza en varios frentes simultáneos:
- Content Telemetry 1.0: la especificación se publicó un mes antes y fija un lenguaje común para informar de cuándo un contenido periodístico es recuperado por un sistema de IA, utilizado para fundamentar una respuesta, citado, o mostrado al usuario.
- Licensing Advisory Board: el nuevo consejo se abrirá a unas veinte organizaciones, entre propietarios de contenidos y desarrolladores de la infraestructura tecnológica.
- Comité de auditoría y evidencias: SPUR tiene previsto celebrar el 15 de octubre la primera reunión de este grupo técnico, centrado en validar las señales que las herramientas de IA envían a los propietarios de contenidos.
- Pruebas de concepto y pilotos: la coalición trabaja con empresas de inteligencia artificial y tecnología, aunque todavía no ha identificado qué compañías participarán en los programas piloto.
La cuestión de fondo no es nueva. Microsoft, Google y OpenAI han empezado a desarrollar sus propios mecanismos para proporcionar información sobre la utilización de contenidos. El asunto que SPUR trata de resolver es si esos sistemas pueden converger hacia definiciones comunes que permitan a los medios comparar datos procedentes de diferentes plataformas. En paralelo, varios editores han optado por bloquear el rastreo de los agentes de inteligencia artificial, una vía que la coalición considera compatible con su propuesta siempre que exista una relación más transparente con las plataformas.
El encaje del estándar en el tablero del sector
Uno de los asuntos todavía pendientes es cómo demostrar que los acontecimientos comunicados por una plataforma ocurrieron realmente y que el registro ofrecido al editor es suficientemente completo. La especificación 1.0 define cómo describir esos acontecimientos, pero el cumplimiento del formato no certifica por sí solo la veracidad de los datos proporcionados. Los medios pueden comprobar directamente que un sistema ha solicitado un artículo a sus servidores, pero necesitan la colaboración de las plataformas para saber si ese contenido se utilizó después para construir una respuesta, si se citó, si llegó a mostrarse y si el usuario interactuó con él.
El estándar no establece cuánto debe pagarse por el contenido ni obliga por sí mismo a contratar una licencia. Permitiría, eso sí, que las partes utilicen las mismas definiciones cuando negocien qué usos deben declararse y cómo deben medirse. La aspiración de SPUR es convertir esa información en una infraestructura común sobre la que puedan apoyarse los acuerdos entre medios y compañías de inteligencia artificial. El desarrollo del consejo asesor, los pilotos y los mecanismos de auditoría determinará hasta qué punto Content Telemetry supera su principal desafío.
📡 El Radar del Sector
- El vacío que llena: Content Telemetry busca cubrir el punto ciego de los medios, saber qué ocurre con sus contenidos una vez que entran en los sistemas de inteligencia artificial.
- El reto por delante: SPUR necesita que las tecnológicas acepten un lenguaje común y que la telemetría resulte verificable para sostener futuros acuerdos de licencia.
- El tablero competitivo: La iniciativa convive con los mecanismos propios de Microsoft, Google y OpenAI y con el bloqueo de rastreadores por parte de algunos editores.
