El objetivo de la querella es demostrar que OpenAI a través de la práctica de web scraping (extraer datos de cualquier web) y la recopilación de información violó varias leyes de privacidad federales y estatales del país estadounidense.

En la demanda se lee que, inicialmente hubo un “robo y apropiación indebida de los demandados (que) se deriva de su secreto (de) raspado de internet”.

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El despacho asegura que esta acción para entrenar a ChatGPT “violó tanto los derechos de propiedad como los derechos de privacidad de todas las personas”, ya que toda la información personal fue extraída y luego incorporada a través de apropiación indebida”.

“Esto violó no sólo los “Términos de uso” de varios sitios web, sino también los derechos de todas y cada una de las personas (que) optaron por no participar en dicha recopilación en virtud de California , otros estados y leyes federales”.

Así mismo, argumento que no hubo ningún aviso al público, “no se puede decir que nadie haya dado su consentimiento en la recogida de sus datos personales online, historial, prácticas web y otros datos personales”.

Además, que cuando el público se enteró del uso de web scraping por parte de OpenIA en 2022, cuando lanzó a ChatGPT, ya era demasiado tarde para ejercer de manera significativa sus derechos de privacidad fuera de esta demanda.

“Su historial de Internet había sido raspado, consumido e integrado a grandes modelos lingüísticos de los que nacieron productos impulsados con inteligencia artificial”.

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Por otra parte, Clarkson dice que tanto OpenIA como Microsoft se han “enriquecido injustamente con el robo de información personal”. Por lo tanto, los demandantes tienen derecho a la devolución, restitución de los daños ocasionados y parte de las ganancias que los demandados han recibido.

Hasta fecha no se conoce algún pronunciamiento por parte de OpenIA o el gigante tecnológico. Cabe recordar que esta no es la primera demanda a la que se enfrentan.

Hace algunas semanas se conoció que Mark Walters, un locutor de radio en Georgia, demandó a OpenAI por generar contenido falso a un tercero que solicitó información de su compañía

Imagen: Archivo ENTER.CO

La información de estos usuarios se consiguió utilizando un método llamado ‘Web scraping’. Esta es una técnica que recolecta información de usuarios de manera automatizada. De hecho, muchas de las compañías de análisis recolectan información utilizando esta estrategia, a través de web scrappers localizados en páginas populares. Aunque es una práctica que ha sido prohibida en la mayoría de redes sociales, otros sitios siguen permitiéndola y las compañías que compran estos datos la utilizan para crear informes de consumo o tendencias para sus clientes.

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El problema, por supuesto, está cuando estas bases de datos se dejan sin protección alguna. Bob Diachenko, lider de la investigación que descubrió tres bases de datos idénticas, aseguró que la información pertenecía a una firma llamada Deep Social, que ya no existe. Esto no elimina la gravedad del descubrimiento de su equipo. En primer lugar, porque el método utilizado para recolectar información se encuentra prohibido por todas las plataformas antes mencionadas. Por desgracia, el año pasado también una corte de los Estados Unidos decidió que no era ilegal que otros sitios utilizaran ‘Web scraping’ para sus bases de datos, incluso cuando no solicitan el permiso de las páginas de las que lo recolectan.

Pero también porque los datos que contenía son usualmente aquellos que son utilizados para estafas de tipo phising. Más grave que la recolección de esta información es el hecho de que se encontrara completamente desprotegida, con acceso a estafadores que pudieron utilizarla.

Al respecto, Social Data, la compañía que poseía las bases de datos antes mencionadas, en un comunicado respondió que la información recolectada era de acceso público y que podía ser obtenida por cualquier persona con acceso a Internet. Una desviación de los peligros que representa tener más de 200 millones de cuentas con información sensible al alcance de los cyber delincuentes.

Imágenes: Pexels