Meta solicita la desestimación de la demanda por piratería de contenido para adultos, calificándola de "escasa y descoordinada".

Meta Platforms ha solicitado a un tribunal estadounidense que desestime una demanda que acusa a la empresa de descargar y distribuir ilegalmente miles de contenidos para adultos con el fin de entrenar sus sistemas de inteligencia artificial. La moción de desestimación, presentada ante el Tribunal de Distrito de los Estados Unidos para el Distrito Norte de California, argumenta que no existen pruebas que respalden estas acusaciones.

En su escrito, Meta afirma que no hay pruebas que indiquen que sus modelos contengan o hayan sido entrenados con material protegido por derechos de autor. La empresa también alega que las acusaciones son «absurdas e infundadas». La moción fue publicada inicialmente por Ars Technica, y Meta emitió una negación rotunda, señalando que las afirmaciones son falsas.

Los demandantes se han esforzado enormemente por articular esta narrativa con conjeturas e insinuaciones, pero sus alegaciones no son ni convincentes ni están respaldadas por hechos bien fundamentados”, reza la moción.

Meta solicita al tribunal que desestime la demanda por piratería de contenido para adultos.

La denuncia original fue presentada en julio por Strike 3 Holdings. La plataforma alegó que Meta utilizó direcciones IP corporativas y ocultas para descargar mediante torrents casi 2400 películas para adultos desde 2018. Afirmó que esta acción formaba parte de los esfuerzos de la compañía por desarrollar sistemas de inteligencia artificial multimodal. Strike 3 es una empresa productora de películas para adultos con sede en Miami, que distribuye contenido bajo marcas como Vixen, Tushy y Blacked, entre otras.

En su moción , Meta argumenta que la magnitud y el patrón de las supuestas descargas contradicen la teoría de entrenamiento de IA de Strike 3. Durante los últimos siete años, solo se han descargado supuestamente 157 contenidos para adultos producidos por Strike utilizando las direcciones IP corporativas de Meta. Esto supone un promedio de aproximadamente 22 descargas al año desde 47 direcciones IP diferentes.

Angela Dunning, abogada de Meta, calificó la demanda como “una actividad escasa y descoordinada” por parte de “individuos dispares”.

Dunning atribuyó las descargas a particulares, aclarando que eran para uso personal y no formaban parte de un esfuerzo del gigante tecnológico por recopilar datos para el entrenamiento de IA, como alega Strike 3. La moción también refuta las afirmaciones de Strike 3 de que Meta utilizó más de 2500 direcciones IP ocultas de terceros, señalando que Strike 3 no verificó las direcciones y, en cambio, realizó correlaciones imprecisas. Afirmó que uno de los rangos de IP está supuestamente conectado a una organización sin fines de lucro hawaiana sin vínculo con Meta, mientras que otros no tienen dent .

Meta también afirmó que no hay pruebas de que tuviera conocimiento de las supuestas descargas, ni de que pudiera haberlas evitado. Añadió que no obtuvo ningún beneficio de ellas y que monitorizar cada archivo en su red global no sería ni sencillo ni exigido por ley.

Dermot McGrath, cofundador de la firma de capital riesgo Ryzen Labs, declaró: «Si Meta admitiera que utilizó los datos en sus modelos, tendría que alegar uso legítimo, justificar la inclusión de contenido pirateado y exponerse a que se descubrieran sus sistemas internos de formación y auditoría». Añadió que, en lugar de negar cómo se utilizaron los datos, Meta ha optado por negar haberlos utilizado jamás. Sin embargo, McGrath afirma que si el tribunal acepta esta defensa, podría abrir «una enorme laguna legal».

Afirma que esto podría “socavar efectivamente la protección de los derechos de autor en los casos de datos de entrenamiento de IA”, de modo que los casos futuros necesitarían “pruebastronsólidas de la dirección corporativa, que las empresas simplemente aprenderían a ocultar mejor”.

Sin embargo, existen razones legítimas para usar contenido explícito; algunas empresas lo utilizan para desarrollar herramientas de seguridad o moderación. «La mayoría de las grandes de IA cuentan con "equipos rojos" cuyo trabajo consiste en analizar los modelos en busca de vulnerabilidades mediante el uso de estímulos dañinos e intentando que la IA genere contenido explícito, peligroso o prohibido», afirmó McGrath.

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