La falta de atribución en código de IA no basta para acreditar una infracción de la DMCA

El Tribunal de Apelaciones del Noveno Circuito de Estados Unidos confirmó el 16 de septiembre de 2026, en una sentencia publicada con valor de precedente, la desestimación de la pretensión relativa a la información de gestión de derechos de autor de la DMCA en Doe contra GitHub. Atendiendo a cómo la demanda describe Copilot y Codex, el tribunal consideró que generan obras nuevas que nunca incorporaron esa información, en lugar de retirar o modificar la información de gestión de derechos (CMI) de copias de obras preexistentes. La semejanza con el código original y la ausencia de atribución no bastaban para sostener la teoría basada en los resultados generados. El fallo no exonera de forma general a las herramientas de IA: la teoría relativa al entrenamiento no fue examinada porque no se preservó ante el tribunal inferior, siguen pendientes dos pretensiones contractuales y no se resolvió si los resultados vulneran derechos de autor.
El tribunal precisó también que la DMCA no exige una identidad literal entre la obra original y la copia cuestionada; una reproducción sustancial sin CMI puede constituir un indicio importante de eliminación. JCIPO recomienda revisar la trazabilidad del código, los filtros de duplicados y el análisis de licencias de código abierto, conservando registros de configuración, resultados y tratamiento posterior. Los titulares deben diferenciar la eliminación de CMI, la infracción de derechos de autor y el incumplimiento de licencias, y documentar la copia preexistente, la información que contenía y su eliminación o modificación. La ausencia de atribución no sustituye la prueba de los requisitos de cada acción.



