martes, 20 de octubre de 2026

¿Mantenerse en el Acceso abierto aún frente al saqueo de la IA?: ¿Qué dice Creative Commons? Lea la Guía de Licenciamiento CC en la era de IA

Publicado por Creative Commons
https://creativecommons.org/2026/09/03/guidance-on-using-cc-licenses-in-an-ai-ecosystem/ 



Orientaciones sobre el uso de las licencias Creative Commons en un ecosistema de inteligencia artificial

Por Creative Commons


Al tomar decisiones sobre qué herramienta de Creative Commons (CC) utilizar, desde hace mucho tiempo hemos alentado a los licenciantes a compartir sus obras mediante la licencia o herramienta de CC más flexible que resulte aplicable, reconociendo al mismo tiempo que determinados contextos requieren restricciones adicionales.

Esta práctica fomenta un intercambio sólido de conocimientos y cultura, lo que, a su vez, fortalece nuestros bienes comunes colectivos. El acceso a contenidos educativos, científicos y culturales sigue siendo esencial para la sociedad.

Sin embargo, estas orientaciones se desarrollaron pensando en la reutilización de contenidos por parte de las personas, una premisa que no encaja tan fácilmente en un mundo donde el uso de contenidos por parte de sistemas automatizados mediante inteligencia artificial se ha generalizado.

Aun así, nuestras recomendaciones fundamentales permanecen prácticamente sin cambios.

Nuestras orientaciones actualizadas explican cómo llegamos a este punto y contextualizan nuestras recomendaciones sobre el uso de las licencias existentes en este nuevo entorno.

¡Consulta las orientaciones y mira los seminarios web en los que se presentan las actualizaciones y se responden preguntas!

Orientaciones sobre el uso de las licencias Creative Commons en un ecosistema de inteligencia artificial

Por Creative Commons

Desde 2002, las licencias Creative Commons (CC) han servido como herramientas jurídicamente exigibles para compartir contenidos en el entorno digital. Más allá de su funcionalidad, también expresan un compromiso con el intercambio abierto en beneficio del interés público.

La orientación general de Creative Commons ha consistido en reconocer y apoyar todos los usos válidos contemplados por cada una de nuestras seis licencias actuales y nuestras dos herramientas de dominio público.

Al tomar decisiones sobre qué herramienta de CC utilizar, desde hace mucho tiempo hemos alentado a los licenciantes a compartir sus obras mediante la licencia o herramienta de CC más flexible que resulte aplicable, reconociendo al mismo tiempo que determinados contextos requieren restricciones adicionales.

Esta práctica fomenta un intercambio sólido de conocimientos y cultura, lo que, a su vez, fortalece nuestros bienes comunes colectivos. El acceso a contenidos educativos, científicos y culturales sigue siendo esencial para la sociedad.

Sin embargo, estas orientaciones se desarrollaron para un mundo en el que las personas reutilizaban los contenidos, una premisa que no encaja tan fácilmente en un entorno donde se ha generalizado el uso de contenidos por parte de sistemas automatizados mediante inteligencia artificial.

Por ello, volvimos a examinar nuestras propias orientaciones y nos preguntamos: «¿Siguen siendo válidas?».

La respuesta breve es: sí.

Quizá resulte sorprendente que estas orientaciones no hayan cambiado sustancialmente respecto de las que hemos ofrecido en recursos anteriores, incluso mientras la inteligencia artificial transforma las maneras en que se utilizan los contenidos y los datos.

Este documento completo explica cómo llegamos a este punto y contextualiza nuestras recomendaciones sobre el uso de las licencias existentes en este nuevo entorno.

Nuestro objetivo es seguir manteniendo un equilibrio entre el acceso público y la libertad de elección de quienes otorgan las licencias, ofreciendo alternativas incluso en este nuevo y complejo entorno de intercambio de contenidos.

Reconociendo que el contexto jurídico, cultural y tecnológico más amplio continuará cambiando, esperamos que esta guía contribuya a esclarecer y respaldar, en el momento actual, el valioso trabajo educativo, cultural y científico que se produce diariamente en todo el mundo.

Sabemos que las licencias, por sí solas, no pueden resolver todos los desafíos que plantea la inteligencia artificial para el intercambio de contenidos.

Nuestro trabajo más amplio consiste en encontrar maneras de respaldar la capacidad de decisión de las personas, la atribución de autoría y la reutilización responsable en un mundo donde los contenidos y los datos pueden circular a través de sistemas que van mucho más allá del alcance de las licencias de derechos de autor.

Esto implica desarrollar nuevas herramientas y prácticas, al tiempo que seguimos promoviendo un equilibrio que permita el intercambio abierto de conocimientos y cultura al servicio del interés público.

CC Signals forma parte de este trabajo: se trata de un marco flexible, compatible con los principios de los bienes comunes, que permite comunicar las expectativas relacionadas con el uso de contenidos y datos por parte de sistemas de inteligencia artificial.

Del mismo modo que nuestras licencias actuales ofrecen distintas opciones entre reservar más o menos derechos, CC Signals ofrecerá una gama de alternativas para determinar cuándo y cómo pueden utilizarse las obras en sistemas de inteligencia artificial.

Alentamos a las personas a compartir abiertamente mediante las licencias y herramientas de Creative Commons para contribuir al cumplimiento de sus objetivos y valores.

El intercambio abierto sigue siendo esencial para el trabajo de tantas personas y organizaciones que actúan en beneficio del interés público.

El conocimiento y la cultura adquieren mayor valor cuando las personas pueden utilizarlos, aprender de ellos, desarrollar nuevas creaciones a partir de ellos y compartirlos.

Organizaremos dos eventos virtuales el 14 de octubre de 2026 para presentar estas orientaciones actualizadas y explicar cómo afectan a distintos sectores, como la educación, la ciencia y la cultura.

Comenzaremos con una breve presentación de las orientaciones y, posteriormente, responderemos las preguntas del público y escucharemos los comentarios que deseen compartir.

Inscríbete en la sesión A, que se celebrará el 14 de octubre, de 9:30 a 10:30 a. m. (hora del este de Estados Unidos, EDT), con la participación de Sarah Hinchliff Pearson, Brigitte Vézina y Shanna Hollich.

Inscríbete en la sesión B, que se celebrará el 14 de octubre, de 4:00 a 5:00 p. m. (hora del este de Estados Unidos, EDT), con la participación de Sarah Hinchliff Pearson, Monica Granados y Shanna Hollich.

Visita la página de orientaciones sobre licencias.

Envía tus preguntas y comentarios sobre estas orientaciones


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Guidance on Using CC Licenses in an AI Ecosystem

When making decisions about which CC tool to use, we’ve long encouraged licensors to share their work under the most flexible CC license or tool applicable, while recognizing that some contexts call for added restrictions. This practice fosters robust knowledge and cultural exchange, which in turn strengthens our collective commons. Access to educational, scientific, and cultural content remains essential to society. However, that guidance was developed for human reuse, a premise that doesn’t fit as neatly in a world of widespread machine use of content through AI. Even so, our core recommendations remain largely unchanged.Our updated guidance explains how we got here and contextualizes our guidance for use of existing licenses in this new environment. Read the guidance and watch the webinars presenting the updates and answering questions!


Guidance on Using CC Licenses in an AI Ecosystem


by Creative Commons 


Since 2002, Creative Commons (CC) licenses have served as legally enforceable tools for digital sharing. Beyond their functionality, they also signal a commitment to open sharing in the public interest. 

CC’s general guidance has been to acknowledge and support all valid uses for each of our current six licenses and two public domain tools.  

When making decisions about which CC tool to use, we’ve long encouraged licensors to share their work under the most flexible CC license or tool applicable, while recognizing that some contexts call for added restrictions. This practice fosters robust knowledge and cultural exchange, which in turn strengthens our collective commons. Access to educational, scientific, and cultural content remains essential to society. 

However, that guidance was developed for a world of reuse by people, a premise that doesn’t fit as neatly in a world of widespread machine use of content through AI. 

So we went back to our own guidance and asked, “Does this still hold up?”

The short answer is: yes. 

You might be surprised that this guidance hasn’t substantially changed from what we’ve given in previous resources, even as AI reshapes how content and data is being used. 

This full document explains how we got here and contextualizes our guidance for use of existing licenses in this new environment. Our goal is to continue to balance public access with licensor choice, providing options even in this new complex world of sharing. Recognizing that the broader legal, cultural, and technological context will continue to change, we hope this guide serves to clarify and support, in this moment, the valuable educational, cultural, and scientific work that is produced across the globe, every day. 

We know that licensing alone cannot address all of the challenges to sharing that AI presents. Our broader work is about finding ways to support agency, attribution, and responsible reuse in a world where content and data can move through systems far beyond the reach of copyright licensing. This means developing new tools and practices while continuing to support a balance of open exchange of knowledge and culture to serve the public interest. CC Signals is one part of that work: a flexible, commons-friendly framework for communicating expectations around AI use of content and data. Just as our existing licenses offer choices between more and fewer rights reserved, CC Signals will offer a spectrum of options for when and how work is used in AI.

We encourage people to share openly using CC licenses and tools to help achieve their goals and values. Open sharing remains essential to the public-interest work of so many. Knowledge and culture are more valuable when people can use, learn from, build on, and share them.

We will be hosting two virtual events to share this updated guidance and how it affects different sectors like Education, Science, and Culture on October 14, 2026. We will start with a short presentation on the guidance and will then take questions from the audience and hear about any feedback you might have.

Register for Session A on October 14 from 9:30–10:30 am EDT with speakers Sarah Hinchliff Pearson, Brigitte Vézina, and Shanna Hollich.

Register for Session B on October 14 from 4–5 pm EDT with speakers Sarah Hinchliff Pearson, Monica Granados, and Shanna Hollich.

Visit the Licensing Guidance page.

Submit your questions and feedback about the guidance.



sábado, 17 de octubre de 2026

ARGENTINA y CHILE se suman a alianza liderada por U.S.A. para la IA en la ciencia

Publicado en dpl news https://dplnews.com/argentina-chile-alianza-estados-unidos-a-en-ciencia/ 



Argentina y Chile se suman a alianza liderada por Estados Unidos para la IA en la ciencia

Argentina y Chile, junto a otros 14 países, respaldaron la Visión de Kioto para una Edad de Oro de la Ciencia. El proyecto, liderado por Estados Unidos, tiene como propósitos mejorar las instituciones de investigación, aprovechar la “superinteligencia” para la ciencia y generar talento en todo el ámbito científico.

En el marco de la 23.ª Reunión Anual del Foro de Ciencia y Tecnología de la Sociedad, celebrada en Kioto, Japón, también firmaron Bulgaria, Chipre, Alemania, Grecia, Indonesia, Italia, Japón, Kazajistán, República de Corea, Nueva Zelanda, Polonia, Singapur, Emiratos Árabes Unidos y Reino Unido.

La Visión de Kioto reconoce que el mundo se encuentra “ante una inmensa oportunidad para aprovechar la superinteligencia y promover nuevos enfoques que aceleren significativamente el descubrimiento científico”.

Entre los objetivos intermedios, los firmantes destacaron la importancia de utilizar diversos instrumentos de financiación para apoyar la investigación: subvenciones, premios y concursos.

También señalaron como fundamental la cooperación internacional y el compromiso para identificar e invertir en estudiantes meritorios y darles oportunidades para la generación de investigaciones más ambiciosas.

“La superinteligencia aplicada a la ciencia será la mayor fuerza de la historia para democratizar la investigación. Aprovechar este momento requiere que revitalicemos nuestras iniciativas de investigación y que impulsemos nuevos modelos institucionales para el descubrimiento”.

“Bajo el liderazgo del presidente Trump, Estados Unidos encabeza esta iniciativa, y la Visión de Kioto demuestra que el mundo está listo para avanzar con nosotros”, señaló la Casa Blanca.

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    Analista especializado en Argentina, Chile, Uruguay y España

    Periodista y analista de telecomunicaciones con más de 13 años de experiencia. Da seguimiento a la evolución de los mercados TIC en España, Argentina, Chile y Uruguay. Se especializa en análisis de datos, elaboración de informes sectoriales y evaluación del impacto social, político y económico de las tecnologías digitales.


    viernes, 16 de octubre de 2026

    Surge "modelo revolucionario" de IA que se alimentará de literatura científica mediante "pago por uso"

    Publicado en THE Times Higher Education
    https://www.timeshighereducation.com/news/publishers-share-20-million-research-papers-ai-start





    Las editoriales compartirán 20 millones de artículos de investigación con una empresa emergente de inteligencia artificial

    Un modelo de «pago por uso», considerado un «cambio revolucionario», permitirá a los agentes de IA acceder a la literatura científica primaria.

    Publicado el 6 de octubre de 2026

    Última actualización: 6 de octubre de 2026

    Por Frances Jones

    Seis editoriales científicas compartirán más de 20 millones de artículos de investigación con una empresa emergente de inteligencia artificial especializada en el ámbito clínico, con la condición de que la compañía pague a las editoriales y a los autores por cada uso.

    Las editoriales —entre ellas Sage, el grupo BMJ y la colección china de investigación académica Wanfang Data— han llegado a un acuerdo con Redpine, una empresa sueca que proporciona a las compañías de IA acceso a datos no públicos, según se anunció el 6 de octubre.

    Anteriormente, las editoriales habían expresado su preocupación por el uso de sus datos por parte de las empresas de IA para entrenar modelos de lenguaje de gran tamaño, una cuestión que ha sido ampliamente debatida.

    Redpine, una empresa emergente fundada en 2024, señaló que su «modelo de pago por uso» permite a cada editorial determinar qué contenidos puede utilizar un agente de IA y establecer el precio de cada transacción. Según la compañía, esto garantizará que los autores reciban una remuneración adecuada por su trabajo.

    Añadió que el acceso se realizará en tiempo real a través de los servidores de Redpine.

    «Esto significa que un agente de IA puede recuperar y citar literatura científica primaria en el momento de generar una respuesta, en lugar de depender de los datos utilizados durante su entrenamiento, lo que reduce las alucinaciones y los errores», explicó la empresa.

    Según Redpine, los datos que proporciona permitirán a los equipos de investigación dedicados al descubrimiento de medicamentos acceder a décadas de literatura científica revisada por pares.

    En el ámbito de la investigación clínica, «los agentes encargados del diseño de ensayos analizan miles de ensayos anteriores para identificar poblaciones de pacientes y criterios de valoración realistas», señaló.

    Además, los agentes de investigación de los laboratorios de IA podrán extraer conclusiones a partir de literatura científica cuyo acceso está restringido mediante suscripción o pago, en lugar de depender únicamente de breves resúmenes de esos contenidos.

    Anders Hammarbäck, cofundador y director ejecutivo de Redpine, declaró:

    «El futuro del descubrimiento científico impulsado por la IA debería aprovechar toda la investigación científica, sin alucinaciones y garantizando tanto la atribución como la compensación a los titulares de los derechos. Esto, junto con un modelo de pago por uso, representa un cambio revolucionario para los equipos de investigación».

    Las otras tres editoriales participantes son la división editorial del Instituto de Física (Institute of Physics), IGI Global Scientific Publishing y RCNi, la división editorial del Real Colegio de Enfermería (Royal College of Nursing).

    En conjunto, las seis editoriales proporcionarán a Redpine acceso a cientos de prestigiosas revistas científicas de medicina, ciencias de la vida, ciencias cuánticas y ciencias físicas.

    frances.jones@timeshighereducation.com


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    Publishers to share 20 million research papers with AI start-up

    ‘Pay-per-use’ model hailed as ‘game-changer’, giving AI agents access to primary literature

    Published on October 6, 2026

    Last updated October 6, 2026

    Frances Jones


    Six scientific publishers will share more than 20 million research papers with a clinical artificial intelligence start-up, on the condition that the company pays them and the authors per use.

    The publishers – including Sage, the BMJ group and Chinese academic research collection Wangfang data – have struck a deal with Redpine, a Swedish company giving AI firms access to non-public data, it was announced on 6 October.

    Publishers have previously raised concerns about AI companies using their data to train large language models – an issue that has been widely debated.

    Redpine, a start-up founded in 2024, said its “pay-per-use approach” lets each publisher determine what an AI agent can use and the pricing per transaction, saying that it will ensure authors are properly remunerated for their work. It added that the access will run live through Redpine’s servers. “This means an [AI] agent can retrieve and cite primary literature at the moment it answers, instead of relying on training data, reducing hallucinations and errors,” it added.

    According to Redpine, the data it supplies will enable drug discovery research teams to access decades of peer-reviewed literature. For clinical research, “trial design agents analyse thousands of prior trials to identify realistic patient populations and endpoints”, it said.

    In addition to this, research agents at AI labs can draw conclusions on paywalled literature instead of brief summaries of it.

    Anders Hammarbäck, co-founder and chief executive of Redpine, said: “The future of AI-driven scientific discovery should draw on all scientific research – without hallucinations and with both attribution and compensation to rights holders. This and a pay-per-use model is a game-changer for research teams.”

    The other three publishers involved are the publishing arm of the Institute of Physics, IGI Global Scientific Publishing and RCNi, the publishing arm of the Royal College of Nursing.

    Combined, the six publishers will give Redpine access to hundreds of prestigious journals in the medical and life sciences, and quantum and the physical sciences.

    frances.jones@timeshighereducation.com

    ¿Mantenerse en el Acceso abierto aún frente al saqueo de la IA?: ¿Qué dice Creative Commons? Lea la Guía de Licenciamiento CC en la era de IA

    Publicado por Creative Commons https://creativecommons.org/2026/09/03/guidance-on-using-cc-licenses-in-an-ai-ecosystem/   Orientaciones sob...