Cuando las grandes tecnológicas explican cómo funcionan sus sistemas de inteligencia artificial, recurren siempre a la misma metáfora: los modelos aprenden, como un estudiante que lee miles de libros y luego escribe con sus propias palabras. Esa imagen, cómoda y humanizadora, acaba de chocar contra una realidad incómoda: estos sistemas no solo aprenden, también copian. Y pueden hacerlo con una precisión que sorprende incluso a sus creadores.

Un equipo de investigadores de la Universidad de Stanford ha conseguido extraer libros prácticamente completos de los principales sistemas de IA del mercado. En el caso más llamativo recuperaron el 95,8% del texto de Harry Potter y la piedra filosofal del modelo Claude 3.7 Sonnet, desarrollado por Anthropic. Del mismo sistema extrajeron el 97,5% de El gran Gatsby, la célebre novela de F. Scott Fitzgerald.

Los hallazgos, publicados hace unos días, amenazan con dinamitar el argumento central que estas empresas han presentado ante los tribunales estadounidenses: que sus sistemas transforman creativamente el material con el que se entrenan, sin almacenar copias de las obras originales.

Una técnica sencilla

Lo más revelador del estudio no es solo lo que encontraron, sino cómo lo encontraron. En dos de los cuatro sistemas analizados –Gemini 2.5 Pro de Google y Grok 3 de xAI, la empresa de Elon Musk– ni siquiera fue necesario engañar al sistema. Bastó con pedirles que continuaran un fragmento inicial del libro. Los modelos, obedientes, siguieron recitando página tras página.

Con Claude de Anthropic y GPT-4.1 de OpenAI la cosa fue algo más complicada. Los investigadores Ahmed Ahmed y A. Feder Cooper tuvieron que utilizar una técnica conocida como Best-of-N: modificar repetidamente la instrucción –cambiando mayúsculas, añadiendo caracteres especiales– hasta encontrar una variante que sorteara las protecciones del sistema. Probaron hasta 10.000 variaciones.

El resultado: Claude reprodujo más del 94% de cuatro libros completos, incluyendo 1984 de George Orwell. GPT-4.1 de OpenAI se resistió más –tendía a detenerse tras el primer capítulo–, pero aun así los investigadores lograron extraer el 4% de Harry Potter. Gemini y Grok entregaron el 76,8% y el 70,3% respectivamente de la primera entrega de la saga de J.K. Rowling.

Comprimir, no aprender

Para entender por qué estos hallazgos son tan problemáticos, conviene abandonar la metáfora del aprendizaje. Los grandes modelos de lenguaje funcionan más bien como algoritmos de compresión, similar a cómo un archivo JPEG reduce el tamaño de una fotografía. La imagen comprimida no es idéntica a la original, pero conserva suficiente información para reconstruirla con alta fidelidad.

Cuando un modelo puede reproducir miles de palabras consecutivas de un libro –en algunos casos, capítulos enteros–, la explicación más plausible no es que haya aprendido conceptos abstractos, sino que ha almacenado literalmente fragmentos del texto en sus parámetros internos.

Mark Lemley, profesor de Derecho en Stanford que ha asesorado a empresas como Meta en casos similares, reconoce la complejidad del asunto. «No estoy seguro de si es preciso decir que un modelo contiene una copia de un libro, o si tenemos un conjunto de instrucciones que nos permite crear una copia sobre la marcha», explica a La Marea. Incluso la segunda interpretación, más benévola para las tecnológicas, podría considerarse problemática legalmente.

Ninguna de las cuatro empresas afectadas –Anthropic, Google, OpenAI y xAI– accedió a ser entrevistada para el estudio. Las tres primeras reconocieron haber recibido la notificación de los investigadores; xAI ni siquiera respondió.

Las declaraciones previas de estas compañías contrastan con los nuevos hallazgos. Google afirmó ante la Oficina de Derechos de Autor de Estados Unidos que «no existe copia de los datos de entrenamiento presente en el modelo mismo». OpenAI hizo declaraciones similares. Los estudios demuestran que tales afirmaciones son, en el mejor de los casos, imprecisas.

Las consecuencias legales

Según Lemley, estos hallazgos complican las narrativas que tanto demandantes como demandados han presentado ante los tribunales. La primera implicación es que los propios modelos de IA podrían considerarse obras derivadas de los libros que memorizan. En derecho de autor estadounidense, si un modelo codifica libros completos en sus parámetros, podría argumentarse que el modelo mismo es una copia ilegal, no solo lo que produce cuando se le pregunta.

La segunda es que resulta práctico generar copias infractoras. Los estudios muestran que es posible extraer contenido protegido de modelos comerciales, algo que probablemente constituye una infracción.

En Europa, el panorama legal ya está cambiando. Un tribunal alemán dictaminó recientemente contra OpenAI en un caso presentado por GEMA, una organización de licencias musicales, tras demostrar que ChatGPT podía producir imitaciones muy cercanas de letras de canciones. El juez comparó el modelo con archivos MP3 y JPEG que almacenan música y fotos en formatos comprimidos.

En Estados Unidos, dos casos recientes han determinado que el entrenamiento de modelos de lenguaje puede considerarse uso justo, una doctrina legal que permite ciertos usos de material protegido. Pero ambos jueces señalaron que los demandantes no habían aportado pruebas convincentes de que los modelos pudieran reproducir sus obras de forma casi literal.

Estos nuevos estudios llenan precisamente ese vacío.

El precio de la piratería

Extraer un libro completo de estos sistemas no es gratuito. Los investigadores gastaron aproximadamente 120 dólares para obtener Harry Potter y la piedra filosofal de Claude, aunque solo 2,44 dólares con Gemini. Como señala Feder Cooper, coautora del estudio: «Existen formas más fáciles y baratas de piratear un libro».

Pero el problema trasciende la piratería individual. Lo que está en juego es si estas empresas han construido imperios tecnológicos valorados en miles de millones de dólares sobre cimientos de material protegido por derechos de autor, sin pagar un céntimo a los autores.

«Independientemente de las perspectivas de los litigios en curso», concluyen los autores del estudio, «los hechos técnicos son claros: los modelos de lenguaje memorizan porciones de sus datos de entrenamiento, estos datos están codificados en los pesos del modelo y, como demostramos aquí, es posible extraer grandes cantidades de datos protegidos por derechos de autor de modelos comerciales».

Los investigadores esperaron 90 días –el protocolo estándar de divulgación responsable– antes de hacer públicos sus resultados. Al final de ese periodo, algunos de los sistemas probados seguían siendo vulnerables.

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Este reportaje se publicó originalmente en #LaMarea109. Puedes conseguir la revista aquí o suscribirte para recibirla y apoyar el periodismo independiente.

El Centro para la Ciencia en el Interés Público (organización sin ánimo de lucro con sede en Washington) lleva años defendiendo los derechos e intereses de los consumidores. En los años noventa, fue una de las principales asociaciones que empujó para la inclusión de etiquetas nutricionales en los alimentos. Más recientemente, logró obligar a las cadenas de comida rápida a indicar las calorías de los platos ofrecidos.

Cuando Zohran Mamdani, el alcalde electo de Nueva York, propuso crear supermercados municipales durante su campaña electoral, Sara John, subdirectora del centro, vio grandes posibilidades de mejora para la vida de millones de personas, aunque también es consciente del desafío. «Las tiendas públicas que rindan cuentas a los consumidores, y no a los accionistas, podrían mejorar la asequibilidad de los alimentos», afirma John. «No obstante, no será fácil ».

La iniciativa llega en un momento crítico. Los comestibles en Nueva York cuestan un 18% más que la media nacional. Huevos, carne y pescado subieron un 8,9% en el último año; y los productos lácteos, más de un 5%. A ello se suman las tensiones comerciales reavivadas por la nueva administración federal y los recortes anunciados al programa SNAP, que actualmente ayuda a más de 40 millones de estadounidenses con vales para la compra. «Y hemos visto cómo los gigantes del comercio minorista continúan cerrando tiendas y aumentando los precios de los alimentos», explica John a La Marea.

El plan de Mamdani contempla abrir cinco tiendas piloto –una en cada distrito– que funcionarían bajo un modelo público. Al no pagar alquiler ni impuestos y comprar al por mayor, el alcalde electo calcula que podrían ofrecer precios significativamente más bajos. Según su campaña, el programa costaría 60 millones de dólares, aproximadamente el 0,06% del presupuesto anual de la ciudad. La propuesta, no obstante, plantea retos. «Los supermercados ya operan con márgenes de ganancia muy reducidos –del 2% al 3%–», afirma John. «Por lo que incluso al intentar únicamente alcanzar el punto de equilibrio, sólo podrán trasladar un ahorro limitado a los consumidores», prosigue.

Además, la gestión de productos perecederos y la falta de economías de escala suponen obstáculos considerables para una operación nueva y relativamente pequeña. Por eso, la sugerencia de John es no partir de cero: «No necesitan reinventar la rueda».

La ciudad de Nueva York ya desempeña un papel relevante en el sector alimentario: compra alimentos para escuelas públicas, gestiona programas de asistencia como el mencionado SNAP y participa en el suministro a familias de militares. Desde 1991, el Gobierno federal mantiene una red de economatos que venden comestibles a precios mayoristas a personal militar, un modelo parecido a lo que Mamdani quiere extender a la población civil. Las tiendas municipales tendrían la utilidad adicional de no obtener beneficios por compras impulsivas y poco saludables. «Podrían priorizar la salud pública promoviendo alimentos sanos y asequibles, en lugar de maximizar los beneficios para los accionistas», señala John.

¿Un modelo viable?

La propuesta ha generado fuertes críticas desde sectores conservadores y liberales. Think tanks como el Instituto Cato advierten de que las tiendas municipales carecerán de las cadenas de suministro y la capacidad logística de gigantes como Walmart, lo que podría traducirse en ineficiencia y dependencia crónica de subsidios públicos.

Anne Rathbone Bradley, economista del Instituto para la Fe, el Trabajo y la Economía, sostiene que el plan está condenado al fracaso por su incapacidad de responder a las señales del mercado. «Los supermercados soviéticos fracasaron porque intentaron reemplazar principios económicos fundamentales con burócratas», escribió en The Washington Post. «Las tiendas gestionadas por el Gobierno en Nueva York enfrentarán los mismos desafíos», concluía.

Sin embargo, los defensores del proyecto argumentan que la comparación es inexacta. A diferencia de los supermercados de la Unión Soviética, que operaban en economías de planificación centralizada sin competencia, el modelo de Mamdani funcionaría en un mercado mixto, complementando –no reemplazando– la oferta privada existente. Otra crítica se ha centrado en el riesgo de competencia desleal. La Unión de Bodegas de América –gremio de las pequeñas tiendas de comestibles familiares, omnipresentes en Nueva York– expresó inicialmente esta preocupación. No obstante, en un giro significativo, terminó apoyando a Mamdani a finales de octubre. Su presidente, Radhames Rodríguez, señaló que el proyecto de tiendas municipales podría «complementar» la oferta en zonas desatendidas, donde las familias carecen de acceso a alimentos frescos y saludables.

Una idea con antecedentes

La idea de los supermercados municipales no es inédita, aunque a menudo se ha aplicado a contextos rurales o pequeños. Es el caso, por ejemplo, del pueblo de St. Paul en Kansas –que cuenta con 600 residentes–, donde en 2013 la municipalidad compró el supermercado local. Pero recientemente se han dado casos en áreas urbanas pobladas. En Atlanta, el Azalea Fresh Market –un supermercado de propiedad municipal inaugurado en agosto de 2025– atiende a una media de 600 clientes cada día y sus ventas de productos frescos superan el promedio nacional. El supermercado mantiene eficiencia y precios contenidos gracias a una alianza con una cadena privada que opera en las instalaciones.

No todas las experiencias, sin embargo, han prosperado. El Sun Fresh Market, un supermercado público de Kansas City, cerró sus puertas en agosto pese a haber recibido más de 18 millones de dólares en inversión a lo largo de 10 años. La gestión enfrentó problemas recurrentes de desabastecimiento, mientras que la inseguridad en el área disuadió progresivamente a los compradores.

Una clave del éxito de la propuesta de Mamdani dependerá del tipo de alianza entre lo público y lo privado que apoyará su plan. Alianzas que, incluso con respecto al sector alimentario, tienen una larga historia en Nueva York: durante la Gran Depresión, el alcalde Fiorello LaGuardia creó seis mercados en que la ciudad alquilaba los espacios a vendedores a precios reducidos. El Essex Market, en el Lower East Side, es un ejemplo destacado que sigue vendiendo productos a precios competitivos en una de las zonas más caras de la ciudad.

El desafío por delante

Ahora que Mamdani ha ganado con la promesa de una ciudad más asequible para todos, sobre él pesan expectativas extraordinarias y promesas por cumplir. El alcalde más joven en más de 100 años llega al cargo con una agenda ambiciosa que ha generado tanto entusiasmo entre sus votantes como resistencia feroz entre quienes apuestan por su fracaso.

La ubicación, la eficiencia logística y la capacidad de mantener los precios bajos determinarán el futuro de esta iniciativa. Si el experimento tiene éxito, Nueva York podría convertirse en referente para otras ciudades estadounidenses e internacionales, y las propuestas de Mamdani ganarían credibilidad dentro de un Partido Demócrata en búsqueda de una nueva identidad. Si fracasa, sus críticos tendrán la prueba que esperaban para atacar a los sectores más progresistas del partido.

«Los supermercados administrados por la ciudad tienen el potencial de reducir los precios de los comestibles al eliminar la avaricia corporativa de la ecuación de precios de los minoristas», concluye John.

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