USA Today y periódicos locales demandan a OpenAI por infracción de derechos de autor

USA Today Co. y varios periódicos locales han demandado a OpenAI, alegando el uso no autorizado de sus artículos para entrenar modelos de IA, buscando más de 250 millones de dólares en daños.

USA Today Co., junto con varios periódicos locales bajo su propiedad, ha presentado una demanda contra OpenAI, acusando a la empresa de copiar cientos de miles de sus artículos para entrenar sus modelos de IA sin permiso. La acción legal, reportada por The Verge el 8 de octubre de 2026, afirma que el uso no autorizado del contenido por parte de OpenAI ha causado un daño significativo y continuo a USA Today y sus medios afiliados.

La demanda exige daños y perjuicios superiores a los 250 millones de dólares y sostiene que el éxito comercial de OpenAI se basa en una infracción masiva de derechos de autor. Según la demanda, OpenAI no solicitó permiso para usar el contenido de USA Today, sino que lo appropriaba para desarrollar productos de IA valorados en cientos de miles de millones de dólares. Varios periódicos locales, incluyendo The Tennessean, Indy Star, The Columbus Dispatch y The Oklahoman, también forman parte de la demanda.

Esta demanda se suma a una lista creciente de desafíos legales por derechos de autor contra OpenAI. Otras partes demandantes incluyen The New York Times, The Intercept, el propietario de CNET Ziff Davis, CBC/Radio-Canada, Encyclopaedia Britannica, Merriam-Webster, The Seattle Times y una coalición de casi 400 periódicos locales. Juntas, estas demandas destacan un escrutinio legal creciente sobre los métodos de entrenamiento y la obtención de contenido por parte de OpenAI.

OpenAI aún no ha emitido un comentario público respecto a esta última demanda. Las disputas legales subrayan las tensiones continuas en la industria, ya que los desarrolladores de IA dependen en gran medida de cantidades masivas de contenido de diversos editores para construir y mejorar grandes modelos de lenguaje. Cómo se resolverán estas cuestiones podría impactar significativamente en el futuro marco para los datos de entrenamiento de IA y la aplicación de la ley sobre derechos de autor.