Google NotebookLM en el punto de mira tras utilizar contenido ajeno sin atribución: análisis de riesgos y lecciones para el sector

Introducción

La reciente polémica en torno a Google y su herramienta NotebookLM ha puesto de manifiesto los retos éticos, legales y de ciberseguridad asociados al uso de inteligencia artificial generativa en entornos corporativos. Tras la viralización de una publicación en X (anteriormente Twitter), en la que se acusa a Google de emplear contenido de una conocida bloguera gastronómica sin atribuir la autoría, el debate sobre la gestión de datos, la protección de la propiedad intelectual y el cumplimiento normativo se ha intensificado entre profesionales del sector.

Contexto del Incidente

El incidente tuvo su origen en una demostración pública de NotebookLM, la plataforma experimental de Google basada en inteligencia artificial generativa para la organización y síntesis de información. Una captura mostraba el resumen de una receta extraída íntegramente de un blog culinario, sin mención ni enlace a la autora original. La reacción en redes sociales no se hizo esperar, y numerosos expertos en ciberseguridad, propiedad intelectual y privacidad advirtieron de los graves riesgos reputacionales y legales de este tipo de prácticas.

El caso no es aislado: la utilización de datasets públicos y privados para entrenar modelos de lenguaje plantea dudas sobre el respeto a los derechos de autor y el potencial uso indebido de datos personales conforme a normativas como el RGPD y la futura NIS2.

Detalles Técnicos

NotebookLM se apoya en grandes modelos de lenguaje (LLM), en concreto versiones adaptadas de Gemini, para procesar y resumir información de distintas fuentes, como documentos, páginas web o archivos multimedia. El vector de ataque en este contexto es doble: por un lado, la extracción no autorizada de contenido protegido; por otro, la posible filtración de datos sensibles.

– **CVE y vectores de ataque**: Actualmente, no existe un CVE específico relacionado con NotebookLM, pero el incidente puede catalogarse como un riesgo de Data Leakage (ID: T1005 según el framework MITRE ATT&CK), especialmente relevante si la plataforma indexa, procesa o expone información confidencial sin los permisos adecuados.
– **IoC (Indicadores de Compromiso)**: No se han reportado IoC técnicos asociados, pero la monitorización de logs de acceso y la detección de patrones inusuales en el uso de APIs o scraping automatizado se consideran buenas prácticas.
– **Herramientas y frameworks**: No existen exploits públicos conocidos para NotebookLM, aunque el uso de herramientas como Burp Suite o proxies de interceptación podría permitir auditar el flujo de datos y detectar potenciales fugas de información o atribuciones incorrectas.

Impacto y Riesgos

El incidente expone a Google —y a cualquier organización que utilice tecnología similar— a múltiples riesgos:

– **Legales**: Posible vulneración de derechos de autor conforme a la Directiva 2001/29/CE y el RGPD (artículos 5 y 6 sobre tratamiento legítimo de datos personales).
– **Reputacionales**: Pérdida de confianza por parte de usuarios, partners y creadores de contenido.
– **Operacionales**: Potencial explotación de brechas en la gestión de permisos y control de acceso, con impacto directo en la integridad de los sistemas.
– **Económicos**: Multas de hasta el 4% del volumen de negocio global según RGPD, demandas por daños y perjuicios e incremento de costes en compliance y auditoría.

Medidas de Mitigación y Recomendaciones

Para mitigar los riesgos asociados a la IA generativa en entornos corporativos, se recomienda:

– **Implementar mecanismos de atribución automática** en los sistemas de procesamiento y resumen de información.
– **Auditar periódicamente los datasets** usados para entrenamiento y operación de los modelos, asegurando la legitimidad de las fuentes.
– **Aplicar controles de acceso y trazabilidad** para monitorizar el uso de la plataforma y detectar usos no autorizados.
– **Formación continua a los equipos de desarrollo** en materia de privacidad, propiedad intelectual y cumplimiento normativo.
– **Desplegar soluciones DLP (Data Loss Prevention)** y monitorización específica sobre los logs relacionados con la IA generativa.

Opinión de Expertos

Analistas como Marta González, CISO de una multinacional tecnológica, advierten: “La transparencia y la atribución no son opcionales en IA. El uso indebido de contenidos puede convertirse en un vector de ataque indirecto, exponiendo a las empresas a sanciones y brechas reputacionales”.

Por su parte, consultores legales especializados en ciberseguridad recuerdan que “la legislación europea, especialmente el RGPD y la Directiva sobre Copyright Digital, pone el foco en la minimización de datos y la protección de los derechos de los creadores”.

Implicaciones para Empresas y Usuarios

Las empresas que integran IA generativa en sus procesos deben extremar las precauciones en relación a la gestión de fuentes y atribución de contenidos. El incidente subraya la necesidad de revisar políticas de compliance, reforzar la gobernanza de datos y anticipar los requerimientos de normativas emergentes como NIS2, que entrará en vigor en 2024 e impondrá obligaciones adicionales en materia de resiliencia y reporte de incidentes.

Para los usuarios, cobra especial importancia la alfabetización digital y la comprensión de las implicaciones de compartir contenidos en la red, así como el uso de licencias adecuadas y herramientas de monitorización de uso no autorizado de su trabajo.

Conclusiones

El caso de Google NotebookLM ilustra los desafíos multidisciplinares que plantea la IA generativa: desde la protección de la propiedad intelectual hasta el cumplimiento normativo y la gestión de riesgos reputacionales. La transparencia, la atribución automatizada y el refuerzo de los controles técnicos y legales serán diferenciales para quienes deseen aprovechar el potencial de estas tecnologías sin exponerse a sanciones o crisis de confianza.

(Fuente: www.bleepingcomputer.com)