OpenAI ha cerrado un acuerdo de asociación de contenido con Hearst, uno de los mayores grupos editoriales de periódicos y revistas en Estados Unidos, según anunciaron ambas empresas este martes. Este convenio permitirá a OpenAI incorporar contenidos de más de 40 periódicos locales de Hearst, entre ellos el Houston Chronicle y el San Francisco Chronicle, así como material de más de 20 de sus revistas, como Esquire, Cosmopolitan y Women’s Health.
El acuerdo se suma a las recientes colaboraciones que OpenAI ha establecido con otros competidores de Hearst en el sector de las revistas, como Condé Nast y Dotdash Meredith. De esta manera, OpenAI busca ampliar el alcance de sus productos, como ChatGPT, utilizando contenido periodístico de alta calidad para enriquecer las respuestas a las consultas de los usuarios.
OpenAI ha asegurado que los contenidos de Hearst que se utilicen para responder a las consultas de los usuarios incluirán «citas adecuadas y enlaces directos» a las fuentes originales de Hearst.
Aunque no se han divulgado los términos financieros del acuerdo, se presume que Hearst recibiría una compensación significativa por el uso de su propiedad intelectual, además de créditos para acceder a la tecnología de inteligencia artificial de OpenAI, según publica Axios.
«Este acuerdo permite que el contenido confiable y curado, creado por los galardonados periodistas de Hearst Newspapers, sea parte de los productos de OpenAI como ChatGPT, generando resultados más oportunos y relevantes», afirmó Jeff Johnson, presidente de Hearst Newspapers. Por su parte, Debi Chirichella, presidenta de Hearst Magazines, destacó que la colaboración «ayudará a evolucionar el futuro del contenido de revistas».
Este tipo de acuerdos entre el sector tecnológico y la industria de los medios ha pasado de abarcar la formación general de grandes modelos de lenguaje (LLM, por sus siglas en inglés) a centrarse en casos de uso más específicos. De esta forma, los editores de noticias buscan tener mayor control sobre el uso de su contenido. Los LLM requieren acceso a conjuntos de información más reducidos y verificados en tiempo real para responder a preguntas sobre temas de actualidad o eventos culturales, utilizando un proceso conocido como generación aumentada por recuperación (RAG, por sus siglas en inglés). Este enfoque es la base de los acuerdos más recientes entre empresas de inteligencia artificial generativa y editoriales.
