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lunes, 10 de agosto de 2026

Anthropic destruye miles de libros para alimentar a la IA [ "Proyecto Panamá" ]

Publicado en BBC
https://www.bbc.com/mundo/articles/ckgdmv8gz1jo





Qué es el "Proyecto Panamá" y cómo reveló la destrucción de miles de libros antiguos para entrenar a la IA

Autor, Matías Zibell
Título del autor, BBC News Mundo
Fecha de publicación 9 agosto 2026

El 30 de abril pasado Marçal Font recibió un pedido que llamó su atención en la Librería Fénix, un lugar de referencia para el comercio de libros antiguos de la ciudad catalana de Badalona.

"Hace 20 años que me dedico a ser librero de viejo, o sea, que de compras extrañas he tenido millones, con lo cual ya no me alarmo", le cuenta a BBC Mundo quien es además poeta y profesor de Literatura Comparada de la Universidad de Barcelona.

El pedido provenía de una empresa ubicada en Canadá, pero esta no era la primera vez que la librería enviaba libros en catalán al exterior. "Mandamos libros hasta Japón, no es algo raro; pero el patrón (de compra) era extraño".

Cuando a comienzos de mayo llegó una nueva serie de pedidos, Font decidió investigar por temor a que se tratara de un fraude.

"No es frecuente buscar a quiénes nos compran, pero en ese caso empezamos a mirar, más que nada, porque eran pedidos en una ventana de una hora o 40 minutos. Teníamos tres o cuatro correos pidiendo un número dispar de libros. Y los gastos de envío asociados eran disparatados".

Entonces consultó con su amigo Xavier Vinaixa, a quien además de su amor por los libros y el humanismo, lo une la pasión por la inteligencia artificial.

"Me llamó y me dijo, 'oye, me están entrando aquí pedidos con patrones raros, el mismo cliente, con envío al exterior y pagando tres veces gastos de envío'. Y él lo primero que pensó es que no fuera una estafa", recuerda Vinaixa en diálogo con BBC Mundo.

"Y ahí fue cuando empezamos a tirar del hilo y encontramos otra gente, con las mismas inquietudes que Marçal, en Alemania, en Nueva Zelanda... Y entonces lo vimos súper claro", añade este investigador de inteligencia artificial y director técnico de la empresa tecnológica Sorensen.ai.

Si uno realiza una búsqueda en internet con los términos "libros antiguos" e "inteligencia artificial" encuentra rápidamente esas "inquietudes" a las que hace referencia Vinaixa.

En un artículo del periódico británico The Telegraph titulado "Barbarie cultural: cómo las empresas de IA están destruyendo los libros del mundo", un librero de Haarlem, Países Bajos, cuenta la sorpresa que sintió al recibir un pedido masivo de libros:

"En el comercio de libros antiguos es muy poco frecuente que la gente quiera comprar más de un libro. Así que, si alguien viene y dice 'quiero un par de cientos de sus libros' resulta muy extraño", contó el anticuario Pieter de Vries.

El diario The Guardian, citó a una librera en la ciudad australiana de Victoria que recibió un pedido de la misma compañía que le compró a Marçal Font: "Hicieron el pedido, pagaron por adelantado y no pusieron reparos a los gastos de envío", explicó Delfina Manor.

Ambos artículos, así como los que contaron la historia del librero catalán, hacen referencia a la investigación periodística que destapó lo que se conoce como el "Proyecto Panamá".

Destrucción y entrenamiento

En septiembre de 2025, la empresa de inteligencia artificial (IA) Anthropic acordó pagar US$1.500 millones para resolver una demanda colectiva presentada por autores que alegaban que la compañía había utilizado sus obras sin permiso para entrenar sus modelos de IA.

Cuatro meses después, el diario Washington Post publicó en exclusiva un documento que fue parte del proceso judicial, en el que se mencionaba la existencia de un plan para digitalizar todas las obras escritas por la humanidad.

"El Proyecto Panamá es nuestro esfuerzo para escanear de forma destructiva todos los libros del mundo", indicaba el texto filtrado, que más adelante especificaba: "No queremos que se sepa que estamos trabajando en esto".

Maximiliano Firtman, profesor argentino y autor de libros sobre programación e inteligencia artificial, fue uno de los autores que demandó a Anthropic en esa demanda colectiva.

Según le cuenta a BBC Mundo, el juez dictaminó que si la empresa compraba el ejemplar del libro, podía usarlo para entrenar a la IA.

"Y ahí empezaron a surgir los testimonios de libreros alrededor del mundo que reciben órdenes de libros que nadie tocaba, y de algunas empresas que se dedican a escanear estos libros y darles el texto ya escaneado a las empresas de inteligencia artificial. Así aparece el tema de la destrucción de los libros".

Rodrigo Álvarez, periodista especializado en tecnología en el medio Todo Noticias (TN) de Argentina, explica que hay dos métodos para digitalizar libros, uno de los cuales no implica la destrucción del ejemplar, ya que usa escáneres planos o dispositivos con forma de V que escanean las páginas sin desarmar la encuadernación.

"El procedimiento 'destructivo' es basicamente un proceso que comienza con el corte del lomo para que las hojas queden sueltas; las páginas ya separadas se introducen en escáneres industriales de alta velocidad que las escanean mucho más rápido, de manera automática", le dice a BBC Mundo.

Una vez digitalizadas las páginas, el libro ya no puede armarse de nuevo y sus restos suelen enviarse a reciclaje.

"Las empresas eligen esta segunda alternativa por una cuestión de escala: permite digitalizar millones de ejemplares con mayor rapidez y a un costo menor. En el caso documentado de Anthropic, para el Proyecto Panama se usó este procedimiento", concluye Álvarez. 

Entrenamiento

Digitalizar los libros permite preservar los textos escritos a lo largo de la historia humana, pero el objetivo principal parece obedecer más a entrenar a la inteligencia artificial que a un espíritu de conservación.

"Cuando hablamos de IA normalmente se sobreentiende que hablamos de un LLM (siglas en inglés de Large Language Model), un gran modelo de lenguaje", aclara Xavier Vinaixa.

Los LLM, como -por ejemplo- ChatGPT-, son programas de inteligencia artificial que aprenden a entender, resumir, traducir y generar texto u otro contenido prediciendo la palabra o el fragmento siguiente.

"Todos usamos el teclado predictivo en nuestros teléfonos. Vos decís 'hola, estoy llegando…' y capaz que te sugiere la palabra 'tarde'. ¿Cómo funciona ese teclado predictivo? En base a estadísticas de textos previos que vos escribiste. Eso mismo, pero elevado a la millonésima potencia, es un LLM", ejemplifica Maximiliano Firtman.

Entonces, para entrenar a estos modelos grandes de lenguaje en el intrincado arte de encontrar las conexiones entre las palabras, primero se los "alimentó" con toda la información que había en la red -Wikipedia, blogs, foros-, y cuando esto comenzó a acabarse, se los entrenó con notas de periódicos y hasta con subtítulos de los videos de YouTube.

"Todo lo que tenían a mano se lo daban a esa máquina que se traga textos, y cuando esto se terminó empezaron a buscar en los libros impresos que ya estaban digitalizados, luego en las bibliotecas y ahora empezaron a buscar libros extraños que no son comerciales. ¿Y que están dónde? En librerías de libros usados y anticuarios", añade Firtman.

"En el caso de Marçal -dice Xavier Vinaixa- me comentaba de pedidos que le llegaban, por ejemplo, de la historia de los embutidos catalanes, cosas que seguro que no se han usado todavía para entrenar".

Datos sin contexto no son datos

La destrucción de los libros escaneados para entrenar a la IA ha generado cuestionamientos y dudas desde diversos foros.

Miguel Ángel Ortega, presidente de la Asociación Profesional del Libro y Coleccionismo Antiguos de España, le dice a BBC Mundo que se debería distinguir si se trata de ejemplares de tiradas masivas o de tiradas limitadas.

"Como comerciantes que preservamos el patrimonio y que realizamos una labor de conservación, creemos que el uso final de una obra, de una edición muy limitada, escasa o única, lógicamente, no debería ser la destrucción".

En esto coincide Rodrigo Álvarez, el periodista de Tecnología de TN, para quien el mayor riesgo "es que las compras indiscriminadas destruyan ejemplares raros o agotados sin comprobar antes cuántos de esos ejemplares quedan en stock de distribuidoras y librerías, o incluso en poder de las personas".

A Marçal Font, en cambio, la destrucción de libros no le preocupa tanto: "No soy nada romántico en ese sentido".

"Igual que los veterinarios que estudian para salvar a los animales acaban siendo los que más animales sacrifican; mi punto de vista es que no hay nadie que destruya más libros que un librero de viejo, porque compramos bibliotecas enteras, salvamos todo lo salvable, pero hay mucho que no se salva".

Font explica que si un libro tiene depósito legal, lo que asegura una conservación de 5 o 10 ejemplares como mínimo, "que se destruya un ejemplar para que toda esa información vaya a un formato nuevo de conocimiento me parece hasta bien".

Su preocupación radica en que la digitalización de todo el material producido por la humanidad deje de lado aquello que no cuenta con un ISBN (siglas en inglés de International Standard Book Number), el número que identifica cada libro publicado.

"Toda la disidencia política del mundo, la lucha LGTBI, todos los fanzines de rebeldía, la contracultura, todo lo underground se ha hecho sin ISBN", señala, y advierte que este material podría perderse para futuras generaciones si no se lo digitaliza también.

Por esa razón, tanto Álvarez como Font destacan que no se debe confundir digitalización con conservación. 

Las librerías de ejemplares usados y antiguos se han convertido en un nuevo reducto para buscar "el alimento" para la IA.

"La digitalización de un libro no es lo mismo que conservar un libro; generalmente ese archivo digital suele quedar en una base de datos privada, fuera del alcance de lectores, bibliotecas e investigadores", advierte Álvarez.

El periodista tecnológico añade que en esta digitalización extrema también pueden perderse características que exceden al texto, como su encuadernación, anotaciones, ilustraciones, calidad de impresión, procedencia y otras particularidades.

Para Font, la ausencia de estos "metadatos" deja en las sombras claves fundamentales para la buena interpretación de un texto, con lo cual los datos que se producen incluso para la propia industria de IA son, en su opinión, deficitarios.

"Que haya un trasvase de conocimiento del formato libro a los nuevos formatos me parece muy positivo; en los siglos XV y XVI ya hubo un proceso similar con esos libros de la recién inaugurada imprenta, y también se perdía la calidad de los datos de un formato a otro. ¿Eso cómo se resolvió? Con metadatos".

Él pone el ejemplo de cuando se recopiló información inscrita en pierdas para pasarla al papel: "No bastaba con transcribir el texto que había en la piedra, había que incluso dibujar la piedra, hablar de sus materiales, de su localización, todo ese metadato es lo que nos permite ahora a nosotros reconstruir qué decía esa piedra en realidad".

El presidente de la Asociación Profesional del Libro y Coleccionismo Antiguos de España explica que incluso dos libros con el mismo texto pueden tener un valor cultural muy diferente.

"Pueden tener la misma información, pero uno tiene un ex libris (una etiqueta decorativa pequeña que se pega en el interior de la cubierta delantera para indicar quién es su propietario), una encuadernación artesanal o anotaciones, que no se van a poder trasladar al formato digital, un poco lo que ocurre con el formato del libro electrónico".

El resumen del resumen del resumen...

Para evitar la digitalización que destruye los libros y deja de lado información clave, tanto Font como Vinaixa proponen evitar los intermediarios

"La solución que proponemos es escanear nosotros nuestro patrimonio en nuestra lengua, lo guardamos y licenciamos los datos; si tú quieres los datos, yo te los doy de la mejor manera posible y el libro me lo guardo, porque para la gente que hace investigación es importante también cómo el libro tiene la portada, cómo ha sido cosido, no solo el contenido", dice Vinaixa.

El director técnico de la empresa tecnológica Sorensen.ai. añade que la demanda de datos continuará, hasta que ya no haya con qué alimentar a la inteligencia artificial.

"Creíamos que la IA se iba a quedar pequeña cuando ya no haya más capacidad de proceso. Pues no, el tope son los datos, la IA se ha quedado pequeña porque ya no hay más datos".

Para Firtman, aún no sabemos qué pasara cuando se acabe la información generada por humanos:

"Lo siguiente que hay son los datos sintéticos, los textos escritos por la propia IA. El mayor riesgo de acá a unas décadas es que cuando todo se lo preguntemos a una IA, sin ir a las fuentes, esa IA se empiece a degradar porque se está entrenando con la misma información que generó la propia IA".

El periodista Rodrigo Álvarez grafica esta degradación con la imagen de una serpiente que se come su propia cola:

"Las empresas alimentarían a sus modelos con contenido generado por otras inteligencias artificiales y en ese caso podrían multiplicarse errores, hacer cada vez más básico el lenguaje, como un resumen de un resumen de un resumen, cada vez más sencillo, una síntesis de una síntesis que se aleja de la información original".

Miguel Ángel Ortega advierte de la posible destrucción de ejemplares únicos o escasos.

Mientras, en la Librería Fénix de Marçal Font, la situación se fue modificando tras la compras "extrañas" de abril y mayo.

"Han ido cambiando de logística y de empresa. También nos empezaron a hacer mandar los libros no solo a Norteamérica sino a Alemania".

Y después de un mes sin novedades, Font ha recibido un nuevo pedido, justo esta semana, lo cual, para él, solo podría implicar una cosa:

"El Proyecto Panamá sigue en marcha".


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Publicado en WIRED
https://es.wired.com/articulos/como-anthropic-destruyo-millones-de-libros-de-papel-para-que-claude-aprendiera-a-escribir


Cómo Anthropic destruyó millones de libros de papel para que Claude aprendiera a escribir


Documentos desclasificados revelan detalles sobre el Proyecto Panamá: libros comprados, desmembrados y digitalizados para entrenar IA. Un método para eludir las leyes de derechos de autor.

Marco Trabucchi
22 de mayo de 2026

Concebido en 2024 para el entrenamiento de Claude, el Proyecto Panamá se basaba en la premisa de alimentar a los robots con toneladas de libros, físicos, hechos de papel y tinta, para enseñarles "a escribir bien" en lugar de imitar el "lenguaje de baja calidad de internet".

Cada uno de ellos se escaneaba página por página y se introducía en el gran modelo de lenguaje (LLM) de Anthropic para perfeccionar sus habilidades de escritura. Concretamente, leemos que el proceso utilizaba una "máquina de corte hidráulica" para "cortar con precisión" los millones de libros que recibía de los vendedores de libros usados, y luego escaneaba sus páginas "con escáneres de alta velocidad y calidad profesional". Después, se contrataba a una empresa de reciclaje para recuperar los volúmenes desmembrados, porque "no había que desperdiciar nada".

Qué es el Proyecto Panamá

Un plan ingenioso y una cadena de montaje a la inversa que destruye objetos para producir información. Por este motivo, el Proyecto Panamá tuvo que permanecer en secreto: era una práctica destructiva que no contribuía a la buena reputación de la empresa fundada por los hermanos Amodei.

El Washington Post sacó a la luz el proyecto secreto gracias a una serie de documentos que surgieron como parte de una demanda colectiva contra Anthropic, acusada de infringir los derechos de autor de las obras utilizadas para entrenar sus modelos. El caso se resolvió en septiembre pasado con un acuerdo de aproximadamente 1,500 millones de dólares, pero en enero un juez hizo públicos algunos de los documentos del caso, junto con los detalles de una operación que la empresa hubiera preferido mantener en secreto.

Según documentos judiciales, la empresa se centró casi exclusivamente en el mercado de segunda mano para controlar los costos y mantener un perfil bajo. Comenzó con The Strand, una librería histórica de Nueva York, y luego recurrió principalmente a dos minoristas especializados: la estadounidense Better World Books y la británica World of Books. Se desconoce la cantidad total de volúmenes adquiridos, pero el Washington Post estima una cifra de entre quinientos mil y dos millones de volúmenes, comprados a lo largo de unos seis meses a un coste de decenas de millones de dólares.

La historia del Proyecto Panamá evoca una práctica bastante extendida en el ámbito de la inteligencia artificial. Es bien sabido que la mayoría de las grandes empresas del sector han utilizado textos con derechos de autor para entrenar sus modelos, recurriendo generalmente a sitios ilegales, bibliotecas clandestinas que ofrecen acceso a miles de obras digitalizadas. OpenAI y Meta no han ocultado su explotación.

El método pirata

Sin embargo, antes de abordar el tema de los libros físicos, se descubrió que Anthropic también se dedicaba a la piratería. Documentos revelaron que, en 2021, Ben Mann, cofundador de Anthropic, descargó personalmente millones de libros de LibGen. Al año siguiente, Mann elogió un nuevo sitio web llamado Pirate Library Mirror, que afirmaba abiertamente infringir deliberadamente la ley de derechos de autor en la mayoría de los países.

Según la fiscalía, el cambio de metodología, de descargar libros en línea desde sitios ilegales a comprarlos de segunda mano, era una forma de eludir las leyes de derechos de autor, aprovechando un concepto legal conocido como la doctrina de la primera venta, que permite a los compradores disponer libremente de sus compras sin la interferencia del titular. Si bien la destrucción de libros usados ​​por parte de Anthropic se consideró legal, el uso de libros pirateados no lo fue, lo que derivó en un acuerdo extrajudicial de 1,500 millones de dólares.

Artículo originalmente publicado en WIRED Italia. Adaptado por Alondra Flores.

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Publicado en The Guardian
https://www.theguardian.com/commentisfree/2026/aug/05/anthropic-ai-destroying-books

¿Por qué Anthropic está destruyendo libros?

Kathryn James

Al parecer, a la empresa de inteligencia artificial le resultó más fácil escanear destructivamente «todos los libros del mundo» que lidiar con los derechos de autor en su búsqueda de datos para entrenamiento.

¿Deberíamos destruir todos los libros del mundo?

Una respuesta a esta pregunta puede encontrarse en los documentos judiciales del caso Bartz v. Anthropic PBC. El caso, tramitado en el tribunal de distrito del norte de California y resuelto a finales de julio de este año, puso de relieve el improbablemente denominado «Proyecto Panamá», uno de los esfuerzos de la empresa de inteligencia artificial Anthropic por mejorar su gran modelo de lenguaje Claude. «¿Qué es el Proyecto Panamá?», pregunta el documento interno presentado como prueba judicial número 21. La respuesta: «El Proyecto Panamá es nuestro esfuerzo por escanear destructivamente todos los libros del mundo». El memorando aconseja discreción: «¿Por qué utilizar un nombre en clave? […] [P]orque no queremos que se sepa que estamos trabajando en esto».

El escaneo destructivo fue la solución de Anthropic a un problema: para «entrenar» a Claude, Anthropic necesitaba reunir un conjunto de datos lingüísticos amplio y de alta calidad, preferentemente creado antes de 2022 y de la influencia corruptora de la IA generativa sobre los textos contemporáneos. Claude necesitaba tantas combinaciones lingüísticas como fuera posible para mejorar su capacidad de predecir resultados del lenguaje. Anthropic necesitaba datos, muchísimos datos y de muy alta calidad. Los libros, como sucede, siguen siendo una de las mejores fuentes de textos complejos, extensos y de alta calidad. Como señala la resolución judicial, Anthropic esperaba que los «hechos bien seleccionados, los análisis bien organizados y las cautivadoras narraciones de ficción» de los libros ayudaran a «Claude a escribir con tanta precisión y capacidad de persuasión como los Autores».

Anthropic tenía una opción: podía haber obtenido autorización de derechos de autor para utilizar libros electrónicos existentes. Esto habría requerido atravesar el «engorro jurídico/práctico/empresarial», como lo expresó el cofundador y director ejecutivo de Anthropic, que supone gestionar los derechos de autor. En lugar de tratar con los propietarios de los textos, Anthropic optó primero por utilizar fuentes pirateadas, una decisión que influyó en el acuerdo extrajudicial de 1.500 millones de dólares alcanzado por la empresa con los autores. Cuando ese enfoque comenzó a parecer demasiado complicado —o, como lo expresa la resolución judicial: «Anthropic dejó de estar “tan entusiasmada” con entrenar utilizando libros pirateados “por razones legales”»—, la empresa recurrió al escaneo destructivo. Finalmente, el juez determinó que el uso de material protegido para «entrenar» un LLM no constituía, por sí mismo, una infracción de derechos de autor. Para el tribunal, al parecer, «entrenar» un producto corporativo equivale a entrenar a cualquier ser humano: enseñar a leer para aprender a escribir.

¿Debería sorprendernos que a Anthropic le pareciera más fácil destruir textos impresos que trabajar con sus autores humanos? En cualquier caso, la decisión de utilizar escaneo destructivo convirtió el asunto en un problema de logística. Bajo la legislación estadounidense sobre derechos de autor, la doctrina de «uso legítimo» permite realizar un uso «transformador» de obras protegidas sin autorización del propietario. Anthropic tomó libros impresos y los escaneó, «transformándolos» o trasladándolos a un nuevo formato electrónico. Después se deshizo del ejemplar impreso original: la parte «destructiva» del escaneo destructivo. En el proceso, los proveedores de Anthropic ya habían cortado los lomos y los bordes de los libros para escanearlos con mayor facilidad antes de destruirlos. «Uno sustituyó al otro», escribió el juez William Alsup, quien señaló: «No existen pruebas de que la nueva copia digital se mostrara, compartiera o vendiera fuera de la empresa».

Anthropic contrató a un gerente de logística con experiencia, adquirió los libros a través de proveedores, contrató personal, almacenó los libros en una bodega y encontró un proveedor de digitalización que se hiciera cargo del propio proyecto de escaneo destructivo. Las pruebas presentadas en el caso muestran almacenes con libros ordenadamente apilados y etiquetados en estanterías, con personal desplazándose entre ellas. Según relata la resolución judicial, los proveedores de Anthropic «separaron los libros de sus encuadernaciones, cortaron sus páginas al tamaño adecuado y escanearon los libros en formato digital, desechando los originales en papel». En las imágenes del tribunal pueden verse pilas de libros esperando el escaneo destructivo. Lo que no se ve es el proceso posterior de limpieza: triturar y desechar los libros —o «todos los libros del mundo»— convertidos en material para reciclaje o vertedero.

La «condición libresca» o bookishness, es decir, el conjunto de significados asociados al libro como objeto cultural, siempre ha coexistido con la función del libro como instrumento textual. Basta recordar las imágenes de Donald Trump levantando un ejemplar de la Biblia frente a la iglesia de St. John durante las protestas del 1 de junio de 2020. Sin embargo, a diferencia de muchos otros países, Estados Unidos dispone de muy pocas disposiciones legales relacionadas con la regulación o exportación del patrimonio cultural estadounidense, y prácticamente ninguna que regule el tratamiento de los libros.

En el contexto de la resolución del caso Bartz v. Anthropic PBC, el escaneo destructivo es un mecanismo eficaz para eliminar la participación del autor del texto impreso y utilizar el contenido de esas obras para mejorar las funciones de un LLM. Es legal y está menos regulado que la minería a cielo abierto. ¿Cuáles serán las consecuencias si, como parece probable, esta práctica es adoptada por otras empresas de IA generativa, ahora y en el futuro? ¿Cuántos almacenes de libros sometidos a escaneo destructivo serían demasiados? No existe una lista de especies en peligro aplicada a las obras impresas ni una regulación significativa acerca de qué debería considerarse necesaria para garantizar la supervivencia de ejemplares raros o únicos. Y aún más: no existe una comprensión formal del objeto textual generado por seres humanos, considerado en sí mismo, como una categoría de activo cultural o patrimonio que pueda requerir protección. Si tomamos en serio el umbral de 2022, entendido como el momento en que los textos generados por IA comenzaron a incorporarse de manera significativa al registro textual, ¿deberíamos empezar a pensar en el «autor completamente humano» como una categoría emergente de preservación y custodia de colecciones?

Hay más que decir al respecto —por ejemplo, qué pensar de la biblioteca de investigación «para siempre» que Anthropic afirma que pretende crear—, pero permítaseme terminar señalando que Bartz v. Anthropic PBC es también una poderosa afirmación sobre la importancia de los libros o de los textos extensos, y sobre la importancia de los lectores. El juez William Alsup señaló:

«Durante siglos hemos leído y releído libros. Hemos admirado, memorizado e interiorizado sus grandes temas, sus argumentos sustantivos y sus soluciones estilísticas a problemas recurrentes de escritura».

Debería preocuparnos que Anthropic decidiera que era más fácil escanear y destruir libros físicos que afrontar el «engorro jurídico/práctico/empresarial». Debería preocuparnos que la interpretación actual del uso legítimo permitiera a Anthropic decidir que resultaba más fácil comprar y destruir «todos los libros del mundo» que pagar a los creadores de esas obras.

Pero quizá el aspecto más revelador de este caso sea la enorme importancia que tenía para Anthropic acceder a un conjunto de datos compuesto por textos complejos, extensos y no contaminados. Deberíamos preguntarnos por qué esos textos parecen tan rentables. Una posible respuesta al caso Bartz v. Anthropic PBC sería negarnos a devaluar nuestras vidas como lectores y escritores, reivindicar la propiedad de los espacios culturales en los que nuestro pensamiento y nuestras palabras se crean, comparten y preservan. El riesgo de la IA generativa, como muestra este caso concreto de Anthropic, es que cedamos los medios de producción de nuestras vidas lingüísticas: que pasemos de ser creadores a consumidores y entreguemos la promesa generativa de nuestro trabajo a los grandes modelos de lenguaje y a sus propietarios.

Kathryn James es bibliotecaria de libros raros en la Lillian Goldman Law Library de la Universidad de Yale.


Why is Anthropic destroying books?
Kathryn James

The AI company apparently found destructively scanning ‘all the books in the world’ easier than dealing with copyright in its quest for training data

Should we destroy all the books in the world?

An answer to this question can be found in the court documents of Bartz v Anthropic PBC. The northern California district court case, decided in late July this year, highlighted the improbably named “Project Panama”, one of the AI company Anthropic’s efforts to improve its large language model Claude. “What is Project Panama?” court exhibit 21 asks, in an internal memo. The answer: “Project Panama is our effort to destructively scan all the books in the world.” The memo advises discretion: “Why use a codename? … [B]ecause we don’t want it to be known that we are working on this.”

Destructive scanning was Anthropic’s solution to a problem: in order to “train” Claude, Anthropic had to procure a large, high-quality language dataset, preferably one created before 2022 and the corrupting influence of generative AI on contemporary text. Claude needed as many language combinations as possible, to improve its ability to predict language outcomes. Anthropic needed data, lots of it, of very high quality. Books, as it happens, remain one of the best sources for complex, high-quality, long-form text. As the court’s decision relates, Anthropic hoped that books’ “well-curated facts, well-organized analyses, and captivating fictional narratives” would help “Claude write as accurately and as compellingly as Authors”.

Anthropic had a choice: it could have secured copyright permission to use existing e-books. This would have required the “legal/practice/business slog”, as Anthropic’s co-founder and CEO phrased it, of managing copyright. Rather than engage with the texts’ owners, Anthropic first chose to use pirated sources instead, a decision informing the company’s $1.5bn out-of-court settlement with authors. When that approach seemed too complicated (or, as the court decision phrases: “Anthropic became ‘not so gung ho about’ training on pirated books ‘for legal reasons’”), Anthropic turned to destructive scanning. As it happened, the judge ruled that using proprietary material to “train” an LLM did not, in and of itself, constitute an infringement of copyright. To the court, it would seem, “training” a corporate product is equivalent to training any human, teaching how to read in order to learn how to write.

Should we be surprised that destroying printed texts seemed easier to Anthropic than working with their human authors? Either way, the decision to use destructive scanning turned the issue into one of logistics. Under US copyright law, the “fair use” doctrine allows you to make “transformative” use of copyrighted works without the owner’s permission. Anthropic took printed books and scanned them, “transforming” or remediating them into a new, electronic format. They then disposed of the original printed copy: the “destructive” part of destructive scanning. Along the way, Anthropic’s vendors had already sliced the spines and edges of the books, to scan them more easily before destroying them. “One replaced the other,” as Judge William Alsup wrote, noting: “There is no evidence that the new, digital copy was shown, shared, or sold outside the company.”

Anthropic hired an experienced logistics manager, sourced the books from vendors, hired staff and housed the books in a warehouse, and found a digitization vendor to take on the project of the destructive scanning itself. The case exhibits show warehouses of books neatly stacked and labelled on shelves, staff moving between them. As the court’s decision relates, Anthropic’s vendors “stripped the books from their bindings, cut their pages to size, and scanned the books into digital form – discarding the paper originals”. In the court’s images, stacks of books await destructive scanning. Not seen: the clean-up project of shredding and disposing of the books (or, “all the books in the world”, reformatted as recycling or landfill).

Bookishness, or the range of meanings attached to the book as cultural object, has always lived alongside the book’s role as textual instrument. Witness the example of images of Donald Trump, holding up a copy of the Bible at St John’s during the protests of 1 June 2020. Yet unlike many other countries, the US has very few legal provisions relating to the regulation or export of American cultural heritage, and few to none governing the treatment of books.

In the context of the court’s decision in Bartz v Anthropic PBC, destructive scanning is an effective mechanism to strip authorial involvement from printed texts, in order to use the content of those works to improve the functions of an LLM. It is both legal and less regulated than strip mining. What are the consequences if, as seems likely, this practice is adopted by other generative AI companies, now and in the future? How many warehouses of destructively scanned books would be too many? There is no endangered list for printed works, and little regulation of what might constitute survival of the rare or unique. Still further, there is no formal understanding of the human-generated textual object, in and of itself, as a category of cultural asset or heritage that might require protection. If we take seriously the 2022 threshold, as a moment when AI-generated text began to make significant entry into the textual record, should we start to think of the “wholly human author” as an emergent category of collections preservation and stewardship?

There is more to say here (what to make, for instance, of the “forever” research library Anthropic states it intends to create), but let me close by observing that Bartz v Anthropic PBC is also a powerful statement on the importance of books or long-form text – and of readers. Judge William Alsup noted: “For centuries, we have read and re-read books. We have admired, memorized, and internalized their sweeping themes, their substantive points, and their stylistic solutions to recurring writing problems.” We should worry that Anthropic decided it was easier to scan and destroy physical books than to deal with the “legal/practice/business slog”. We should worry that the current understanding of fair use allowed Anthropic to decide that it was easier to buy and destroy “all the books in the world” than to pay the creators of those works.

But perhaps the most telling aspect of this case is that it was so important to Anthropic to have access to a dataset of complex, long-form, uncorrupted text. Let’s ask ourselves why that text should seem so profitable. One response to Bartz v Anthropic PBC might be to refuse to devalue our lives as readers and writers, to claim ownership of the cultural spaces in which our thought and words are created, shared and preserved. The risk with generative AI, as this single instance with Anthropic indicates, is that we cede the means of production of our large language lives: that we turn from creators to consumers, and hand the generative promise of our work to large language models and their proprietors.


  • Kathryn James is the rare book librarian at the Lillian Goldman Law Library at Yale University



martes, 3 de marzo de 2026

OpenAI se alinea con el Pentágono... por lo que ChatGPT pierde gran cantidad de usuarios... usuarios que optaron por la "woke" Claude/Anthropic... que en realidad si fue utilizada para bombardear Irán

Publicado en GPTZONE
https://gptzone.net/noticias/sam-altman-anuncia-acuerdo-openai-y-pentagono/



Sam Altman Anuncia Acuerdo Entre OpenAI y el Pentágono, Con Cláusula de Salvaguardas

Aitor Wilzig
marzo 2, 2026 

Sam Altman soltó la bomba a última hora del viernes: OpenAI ya tiene un acuerdo para que el Departamento de Defensa de EE. UU. use sus modelos de IA dentro de la red clasificada del Pentágono. No estamos hablando de “IA para papeleo”, sino de integrar LLMs en un entorno donde la palabra “operativo” tiene un peso real y consecuencias tangibles.

El pacto llega justo después del choque público entre el Pentágono —al que Altman se refiere como “Department of War”— y Anthropic, uno de los rivales más serios de OpenAI. Y aquí el contexto lo es todo: el DoD presionó a varias empresas para permitir que sus modelos se usaran para “todos los fines legales”, una expresión que, en defensa, puede abarcar escenarios mucho más amplios de lo que cualquiera imaginaría en una simple demo de chatbot.

La pelea con Anthropic ha sido el prólogo de esta historia

Anthropic intentó marcar una línea roja bastante claranada de vigilancia masiva doméstica y nada de armas totalmente autónomas. Su CEO, Dario Amodei, publicó un comunicado defendiendo que la empresa “nunca” se opuso a operaciones militares concretas ni intentó limitar el uso de su tecnología de forma ad hoc.

En otras palabras, la postura era: no queremos convertirnos en un botón de veto para misiones específicas, pero sí establecer límites estructurales firmes. Sin embargo, también lanzó una frase que en Washington no pasa desapercibida: en un conjunto limitado de casos, la IA puede socavar valores democráticos en vez de protegerlos.

La tensión no quedó solo en la cúpula directiva. Más de 60 empleados de OpenAI y 300 de Google firmaron una carta abierta pidiendo a sus empresas que respaldaran la postura de Anthropic. Cuando el debate ético escala hasta el interior de las plantillas, el asunto deja de ser puramente estratégico y se convierte en un dilema identitario.

Trump y el Pentágono han respondido con una mano durísima

Tras no cerrar acuerdo con Anthropic, Donald Trump reaccionó con dureza en redes, calificando a la compañía de “chalados de izquierdas” y ordenando a las agencias federales dejar de usar sus productos tras un periodo de retirada de seis meses.

Pero la respuesta más contundente llegó desde el Departamento de Defensa. El secretario de Defensa, Pete Hegseth, acusó a Anthropic de intentar “apropiarse de poder de veto sobre las decisiones operativas del ejército” y la designó como riesgo para la cadena de suministro. No era solo un “no te compro”, sino un movimiento que, según lo anunciado, afectaría también a contratistas, proveedores y socios del ejército con efecto inmediato.

Anthropic, por su parte, aseguró que ni siquiera había recibido comunicación directa del Pentágono ni de la Casa Blanca sobre el estado real de las negociaciones y adelantó que impugnaría en los tribunales cualquier designación como riesgo para la cadena de suministro. El conflicto, por tanto, pasó del terreno técnico al político y, potencialmente, al judicial.

OpenAI entra… prometiendo justo lo que estaba en disputa

Altman sostiene que el contrato de defensa incluye protecciones explícitas sobre los mismos puntos que rompieron la negociación con Anthropic. Señaló dos principios como fundamentales: prohibición de vigilancia masiva doméstica y responsabilidad humana en el uso de la fuerza, incluso en sistemas de armas autónomas.



En términos prácticos, el modelo puede ayudar, recomendar, clasificar o resumir, pero la decisión de emplear fuerza debe recaer en un humano identificable y responsable. Lo relevante no es solo que OpenAI lo declare públicamente, sino que, según Altman, el Departamento de Defensa está de acuerdo con esos principios, ya reflejados en ley y política, y que fueron incorporados formalmente al acuerdo.

A esto se suman salvaguardas técnicas diseñadas para garantizar que los modelos “se comporten como deben”. No basta con confiar en el buen uso; se trata de reducir el abuso por diseño, incluso cuando el usuario tenga incentivos para forzar los límites del sistema. En esa línea, Altman también afirmó que OpenAI desplegará ingenieros junto al Pentágono para acompañar la implementación y reforzar la seguridad, lo que funciona tanto como cinturón técnico como mecanismo de control reputacional.

La “pila de seguridad” y el derecho a decir “no” importan más de lo que parece

Según la periodista Sharon Goldman, de Fortune, Altman explicó internamente que el gobierno permitirá a OpenAI construir su propia pila (stack) de seguridad para prevenir usos indebidos. Esto implica que no solo se entrega un modelo, sino un conjunto integrado de controles, filtros, auditorías y límites operativos que no dependen exclusivamente del criterio del usuario final.

Hay, además, un punto especialmente sensible: si el modelo se niega a realizar una tarea, el gobierno no obligaría a OpenAI a forzarlo. Sobre el papel, esto preserva una autonomía técnica clave. Sin embargo, la incógnita está en cómo se gestiona esa negativa en contextos de presión política, urgencia militar o crisis internacional, donde los incentivos para flexibilizar límites pueden multiplicarse.

La pregunta incómoda: ¿esto es desescalada o alineamiento total?

Altman ha señalado que está pidiendo al Departamento de Defensa que ofrezca los mismos términos a todas las empresas de IA y que cree que todas deberían aceptarlos. La intención aparente es estandarizar mínimos éticos y técnicos en el ámbito de la defensa, algo que la industria no ha logrado por sí sola.

El anuncio, sin embargo, coincidió con un contexto geopolítico especialmente tenso, marcado por bombardeos de Estados Unidos e Israel sobre Irán y llamados de Trump al derrocamiento del Gobierno iraní. En escenarios así, la tentación de empujar la IA hacia tareas más grises, rápidas y difíciles de auditar aumenta considerablemente.

Si OpenAI mantiene de forma efectiva sus líneas rojas —cero vigilancia masiva doméstica y humanos responsables en el uso de la fuerza—, el acuerdo podría convertirse en un estándar replicable para buena parte de la industria. Pero también cabe la posibilidad de que marque el inicio de una etapa en la que las grandes compañías de IA compitan por contratos clasificados mientras el debate ético se resuelve más por decreto que por consenso.

En última instancia, todo dependerá de si esas salvaguardas técnicas y contractuales se traducen en prácticas verificables y sostenidas en el tiempo, o si terminan siendo el peaje narrativo necesario para acceder a la sala donde realmente se toman las decisiones estratégicas.


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Caída de Usuarios en ChatGPT se dispara a 295% tras acuerdo con el Departamento de Defensa

Aitor Wilzig
marzo 3, 2026

ChatGPT acaba de atravesar una de esas crisis que no se solucionan con un simple parche de software. En Estados Unidos, las desinstalaciones se dispararon tras conocerse el acuerdo de OpenAI con el Departamento de Defensarebautizado por la administración Trump como “Department of War. Lo que parecía un movimiento estratégico terminó convirtiéndose en un problema reputacional de alto voltaje.

El sábado 28 de febrero, la app móvil de ChatGPT registró un +295% interdiario en desinstalacionessegún datos de Sensor Tower. En los últimos 30 días, la tasa típica de desinstalación interdiaria rondaba apenas el 9%. No se trata solo de métricas de App Store o Google Play, sino de una señal clara sobre confianza y percepción pública cuando una IA se vincula con temas de defensa.

El acuerdo con Defensa también frenó el crecimiento

El impacto no se limitó a quienes decidieron borrar la aplicación. Las descargas de ChatGPT en EEUU cayeron un 13% interdiario el sábado, poco después de hacerse pública la noticia, y el domingo volvieron a bajar otro 5%. El giro resulta más evidente si se compara con el viernes previo al anuncio, cuando la app crecía un 14% interdiario.

En otras palabras, no hablamos de un desgaste natural o de una desaceleración progresiva, sino de un cambio brusco de tendencia directamente vinculado al ciclo informativo. Cuando una app pasa de crecer con fuerza a perder tracción en cuestión de 24 a 48 horas, la correlación deja de parecer casual.

Claude capitaliza el momento con un “no” estratégico

Mientras OpenAI entraba en terreno políticamente delicado, Anthropic optó por el movimiento contrario con su modelo Claude: anunció que no se asociaría con el Departamento de Defensa de EEUU bajo esos términos. El resultado fue inmediato. Claude subió un 37% interdiario en descargas el viernes 27 de febrero y un 51% el sábado 28.

La compañía no presentó la decisión como un gesto simbólico, sino que argumentó preocupaciones concretas: el uso de IA para vigilancia masiva de ciudadanos estadounidenses y para armamento totalmente autónomo. Además, sostuvo que la tecnología aún no está preparada para asumir ese tipo de tareas de forma segura. En términos de percepción pública, el mensaje fue sencillo y potente: “no firmamos eso”.

El ranking confirma el desplazamiento

El impulso no quedó escondido en métricas técnicas. Claude alcanzó el número 1 en la App Store de EEUU el sábado 28 de febrero y se mantuvo en esa posición al menos hasta el lunes 2 de marzo. No fue un pico de horas, sino una subida sostenida que refleja tracción real.

En comparación con una semana antes, el ascenso fue de más de 20 posiciones. Cuando una aplicación escala tanto en tan poco tiempo, suele existir un detonante claro: un gran lanzamiento, una campaña masiva… o una polémica que empuja a los usuarios a probar la alternativa.

El termómetro emocional: reseñas en caída libre

Si las descargas indican comportamiento, las reseñas reflejan estado de ánimo. Según Sensor Tower, las valoraciones de 1 estrella de ChatGPT aumentaron un 775% el sábado y otro 100% interdiario el domingo. Al mismo tiempo, las reseñas de 5 estrellas se redujeron un 50%.

El dato es relevante porque muestra un doble efecto: no solo entraron usuarios enfadados a puntuar negativamente, sino que también desapareció parte del “colchón” de valoraciones positivas. Las reseñas no son un estudio científico, pero cuando se mueven con esa violencia, revelan un cambio emocional colectivo.

Otros datos refuerzan la tendencia, con matices

La tendencia no proviene de una sola fuente. Además de Sensor Tower, la firma Appfigures señaló que, por primera vez, las descargas diarias de Claude en EEUU superaron a las de ChatGPT ese sábado, estimando para Claude una subida del 88% interdiario.

El fenómeno tampoco se limitó al mercado estadounidense. Según Appfigures, Claude se convirtió en la app gratuita número 1 de iPhone en Bélgica, Canadá, Alemania, Luxemburgo, Noruega y Suiza. Por su parte, Similarweb estimó que las descargas de Claude en EEUU durante la última semana fueron aproximadamente 20 veces superiores a las que tenía en enero.

Ahora bien, incluso Similarweb introdujo un matiz importante: el crecimiento podría explicarse por factores adicionales, como mejoras de producto, mayor visibilidad en redes o simple curiosidad. No todo puede atribuirse automáticamente a la polémica política.

Más allá del ranking: una señal para el sector

Lo realmente relevante no es quién ocupa el primer puesto hoy, sino la señal que deja este episodio. Una parte del público ha demostrado que sí reacciona ante decisiones corporativas cuando entran en terrenos sensibles como defensa y vigilancia. La incógnita es si ese castigo será temporal o si marcará un cambio de hábito.

Es probable que muchos usuarios regresen si OpenAI compensa con nuevas funciones o modelos más avanzados; la comodidad y el ecosistema pesan mucho. Sin embargo, el debate sobre IA y defensa no desaparecerá. A medida que los modelos se vuelven más capaces, también crece la tentación de integrarlos en inteligencia, vigilancia y sistemas autónomos.

Estamos entrando en una fase donde ya no se comparan solo benchmarks y velocidad de respuesta. También se comparan ética, contratos y alineamientos estratégicos. La pregunta no es únicamente qué IA es más potente, sino a quién le das tu confianza cuando decides conversar —y depender— de un sistema que aprende de medio Internet.

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Publicado en GPTZONE
https://gptzone.net/noticias/eeuu-abandona-claude-por-ser-una-ia-woke/?utm_source=news.gptzone.net&utm_medium=newsletter&utm_campaign=hackean-al-gobierno-de-mexico-con-ia&_bhlid=c41f02361e09c9ffbec248c7cba5871b0843cf2e


EEUU Abandona Claude por Ser una IA Woke pero la usa para bombardear Irán

Aitor Wilzig
marzo 3, 2026

El 28 de febrero, Estados Unidos e Israel bombardearon Irán mientras, en paralelo, estallaba un culebrón interno en Washington sobre qué inteligencia artificial puede —y debe— utilizar el Pentágono.

Según informaciones recogidas por medios estadounidenses, Claude, el modelo desarrollado por Anthropic, habría sido clave en esos ataques pese a que horas antes Donald Trump ordenó que no se empleara.

Cuando una herramienta está profundamente integrada en el “sistema nervioso” militar, prohibirla por decreto puede sonar firme en una rueda de prensa, pero resulta mucho más complejo en la práctica.

De oferta simbólica a pieza crítica del Pentágono

El origen del conflicto no fue ideológico, sino logístico. Cuando Estados Unidos buscaba una IA para reforzar sus sistemas de defensa e integrarla con el software de Palantir Technologies, Anthropic ofreció Claude por un dólar, una cifra casi simbólica que le permitió entrar, integrarse y convertirse en infraestructura. Aquella puerta de acceso no se quedó en una simple prueba: derivó en un contrato de 200 millones de dólares y en la incorporación del modelo a múltiples sistemas del Pentágono.

A partir de ahí, Claude dejó de ser “una IA más” para convertirse en una herramienta cotidiana de análisis masivo de datos. En inteligencia, el valor no está en redactar bien, sino en leer montañas de señales, cruzar fuentes y ordenar el caos con rapidez, acortando el tiempo entre recibir información y formular decisiones operativas.

Las líneas rojas de Anthropic

Anthropic no presentó su modelo como una IA sin límites. Estableció dos líneas rojas claras para el ámbito militar. La primera: no utilizar Claude para vigilancia masiva de ciudadanos estadounidenses, un terreno donde el riesgo es menos técnico que político. La segunda: no emplearlo para el desarrollo o control de armas y sistemas de ataque autónomos, es decir, evitar que el modelo se convierta en el “cerebro” que decide o ejecuta violencia sin supervisión humana directa.

Según el relato publicado por The Wall Street Journal, estas restricciones generaron fricciones con el Departamento de Defensa y con la administración Trump, que no compartían del todo esos límites operativos.

El ultimátum y la amenaza legal

La tensión escaló cuando, según diversas versiones, se planteó a Anthropic un ultimátum: ofrecer una IA sin esas ataduras o afrontar consecuencias. Entre las opciones mencionadas estaba recurrir a la Ley de Producción de Defensa de 1950, una herramienta legal que permitiría al Gobierno forzar la producción de recursos estratégicos en nombre de la seguridad nacional.

También se habló de “hacerles un Huawei”, en alusión a la inclusión de la tecnológica china Huawei en listas negras comerciales que limitaron su acceso a mercados y socios internacionales.

Dario Amodei, CEO de Anthropic, respondió con una postura calculada: sí al apoyo a la defensa del país, pero no a cualquier precio. La empresa defendió su posición moral y rechazó ceder ante lo que consideraba presión excesiva, dejando claro que estar dentro del sistema no significaba entregar el volante sin condiciones.

Prohibición política, uso operativo

La respuesta habría irritado a Trump y al secretario de Defensa, Pete Hegseth, quien calificó a Claude como una “IA woke”. Trump anunció públicamente el fin de la colaboración con Anthropic y la prohibición de utilizar su tecnología en operaciones militares. Sin embargo, según lo publicado por The Wall Street Journal, el ataque aéreo contra Irán se ejecutó con apoyo de herramientas de Anthropic pese a esa orden.

Comandos desplegados en distintas regiones, incluido el Comando Central en Oriente Medio, habrían empleado Claude para evaluar información, identificar objetivos y simular escenarios. En términos prácticos, la IA habría funcionado como acelerador del ciclo de decisión, reduciendo el tiempo entre analizar datos y diseñar un plan plausible.

Un problema de dependencia tecnológica

La razón por la que la prohibición no sería tan sencilla tiene que ver con la integración profunda del modelo en el ecosistema tecnológico militar. Claude mantendría una relación casi simbiótica con el software de Palantir dentro del Pentágono. Eliminarlo no sería tan simple como desinstalar una aplicación: implicaría revisar pipelines, permisos, flujos de análisis y sistemas de visualización que dependen de su funcionamiento.

Según las estimaciones citadas, limpiar completamente su rastro podría llevar hasta seis meses. En un entorno donde la continuidad operativa es crítica, esa transición no es trivial. Por eso, en la práctica, la decisión no es solo política, sino también técnica.

OpenAI entra en escena

En paralelo, OpenAI ha defendido públicamente que Estados Unidos necesita modelos de IA robustos para cumplir su misión frente a adversarios que también integran inteligencia artificial en sus sistemas. La compañía afirma mantener límites similares —no vigilancia doméstica masiva, no control directo de armas autónomas—, pero introduce un matiz relevante: vincula el uso de sus modelos a lo que el Departamento de Defensa determine como legal.

Ese detalle cambia el equilibrio. Si la referencia última es la legalidad definida por el propio Gobierno, el margen de interpretación puede ampliarse considerablemente. De ahí que la gran incógnita no sea solo tecnológica, sino política: ¿se trata de una necesidad estratégica real o de un conflicto derivado de no obedecer determinadas órdenes?

Lo que sí parece claro es que la guerra moderna ya no se decide únicamente con aviones y satélites, sino también con modelos, integraciones y dependencias invisibles. Cuando una IA entra en el stack militar, retirarla no es simplemente una decisión administrativa: es una operación en sí misma.

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