Meta, el gigante tecnológico detrás de Facebook, Instagram y WhatsApp, ha sido recientemente objeto de escrutinio por parte de la Agencia Nacional de Protección de Datos de Brasil (ANPD). La agencia decidió el martes (hora local) que Meta no podría utilizar datos de Brasil para entrenar sus modelos generativos de IA. Esta medida de la ANPD tiene como objetivo proteger los derechos de los usuarios brasileños y evitar posibles daños por el mal uso de los datos. Actualización de la política de privacidad de Meta Cambio de política Meta actualizó su política de privacidad para permitir el uso de publicaciones públicas para entrenar modelos de IA. Esta actualización ha generado inquietudes entre los usuarios y los organismos reguladores de todo el mundo. La nueva política permite a la empresa utilizar contenido público publicado por los usuarios en sus plataformas. La empresa puede utilizar los datos para entrenar sus modelos de IA y brindar mejores servicios. Respuesta de la ANPD La ANPD brasileña emitió un comunicado de prensa que explica su decisión de prohibir a Meta utilizar datos brasileños para el entrenamiento de IA. Citaron un posible daño grave e irreparable a los derechos de los titulares de los datos afectados por este cambio de política. La prohibición se describe como una medida preventiva para proteger los derechos de los usuarios y la integridad de los datos. Brasil: un mercado clave para la base de usuarios de Meta Brasil es un mercado importante para Meta. Con una población de 203 millones, según el censo brasileño de 2022, Brasil tiene alrededor de 102 millones de usuarios activos solo en Facebook. Esta gran base de usuarios convierte a Brasil en una región crítica para las operaciones y el crecimiento de Meta. Impacto en el mercado La prohibición podría tener un impacto notable en el desarrollo de IA y las operaciones comerciales de Meta en Brasil. La incapacidad de utilizar datos brasileños para entrenar modelos de IA podría obstaculizar los esfuerzos de innovación de la empresa y su ventaja competitiva en tecnología de IA. También refleja la creciente preocupación y el enfoque regulatorio en la privacidad y protección de datos en los principales mercados. La reacción de Meta Consternación y cumplimiento Un portavoz de Meta expresó la decepción de la empresa con la decisión de la ANPD. Dijeron que la política de privacidad actualizada de Meta cumple con las leyes locales de todo el mundo. El portavoz también dijo que la prohibición se considera un revés para la innovación y la competencia en el desarrollo de IA, Meta afirma que esto podría retrasar los beneficios de la IA para los usuarios brasileños. Contexto global Los problemas de Meta no se limitan a Brasil. En Europa, la política de privacidad actualizada de la empresa también ha enfrentado resistencia. Meta detuvo recientemente su plan de utilizar el contenido público de los usuarios para el entrenamiento de IA. El plan inicial era que la empresa comenzara a usar los datos para entrenamiento la semana pasada. Esta interrupción revela los obstáculos regulatorios que enfrenta Meta en diferentes regiones con respecto a sus políticas de uso de datos. Preocupaciones de privacidad y panorama legal La postura de Brasil sobre la privacidad de los datos La decisión de Brasil de prohibir a Meta usar datos para entrenamiento de IA muestra el compromiso del país de proteger la privacidad del usuario. Las acciones de la ANPD reflejan una tendencia más amplia de mayor supervisión y aplicación regulatoria en respuesta a las crecientes preocupaciones sobre el uso indebido de datos y las violaciones de la privacidad. Gizchina Noticias de la semana Comparación con EE. UU. A diferencia de Brasil y Europa, Estados Unidos no tiene leyes nacionales detalladas con respecto a la privacidad en línea. Esta brecha legal le permite a Meta usar datos de usuarios para entrenamiento de IA con mayor libertad. La diferencia en los enfoques regulatorios muestra los problemas y las complejidades que enfrentan las marcas tecnológicas multinacionales al navegar por diversos panoramas legales. Impacto potencial en la innovación y rivalidad de IA La prohibición de usar datos de Brasil para entrenamiento de IA podría dañar la innovación y la ventaja de Meta en el mercado de IA. Los datos de varias fuentes son clave para hacer modelos de IA sólidos y buenos. Sin los datos de Brasil, el trabajo de IA de Meta puede ralentizarse y la calidad de los servicios para los usuarios podría caer. Confianza del usuario y seguridad de los datos La elección de la ANPD podría cambiar la forma en que los usuarios ven a Meta. Mantener los datos seguros y los derechos de los usuarios intactos son cruciales para la confianza del usuario. Las acciones que se centran en la seguridad de los datos del usuario pueden aumentar la confianza, pero también pueden plantear desafíos para las empresas en términos de seguir las reglas e impulsar nuevas ideas. El papel de la IA en el plan de Meta El papel clave de la IA La IA está en el corazón del plan de Meta, impulsando funciones en Facebook, Instagram y WhatsApp. Desde moderar el contenido hasta hacer que los anuncios sean personales, la IA aumenta la alegría del usuario y lo mantiene comprometido. La pérdida de los datos de Brasil podría ralentizar el crecimiento y la habilidad de estas funciones de IA. Modelos de entrenamiento El entrenamiento de la IA necesita muchos datos. Los datos diversos ayudan a crear modelos que sean justos y verdaderos. Sin los datos de Brasil, Meta enfrenta una brecha en sus datos de entrenamiento, lo que podría dañar la habilidad de su IA a nivel mundial. Equilibrar las reglas y las nuevas ideas Cumplir con la ley Para empresas tecnológicas como Meta, seguir las leyes locales es vital. El cumplimiento significa permanecer en mercados clave. Pero las reglas de la ANPD crean una situación difícil para Meta. Debe encontrar formas de crear nuevas ideas y obedecer las reglas locales. Nuevos obstáculos para las ideas El crecimiento de la IA depende de los datos. Con nuevos límites, Meta debe encontrar otras fuentes de datos o cambiar sus planes de datos. Esto podría significar gastar más en datos falsos u otras formas tecnológicas de llenar el vacío. Efectos más amplios para las empresas tecnológicas Reglas mundiales La medida de la ANPD de Brasil es parte de una tendencia más amplia de más reglas para las grandes tecnológicas. Las naciones están haciendo leyes de seguridad de datos más estrictas. Esta tendencia muestra un cambio hacia más controles sobre cómo se utilizan los datos de los usuarios. Efectos en la industria Otras empresas tecnológicas están observando de cerca el problema de Meta. El resultado podría cambiar la forma en que manejan el uso de datos y el seguimiento de reglas en diferentes áreas. Las empresas pueden necesitar ser más claras para mantener la confianza y evitar prohibiciones similares. Conclusión La prohibición de la ANPD a Meta usando datos de Brasil para el entrenamiento de IA marca un gran paso en la conversación sobre la seguridad de los datos y la ética de la IA. Mientras Meta enfrenta estos obstáculos normativos, debe equilibrar el seguimiento de las reglas con nuevas ideas para mantener su ventaja y la confianza de los usuarios. El caso de Brasil muestra las preocupaciones globales sobre la seguridad de los datos y la necesidad de normas sólidas para proteger los derechos de los usuarios en la era digital. Descargo de responsabilidad: es posible que recibamos una compensación de algunas de las empresas de cuyos productos hablamos, pero nuestros artículos y reseñas son siempre nuestras opiniones honestas. Para obtener más detalles, puede consultar nuestras pautas editoriales y obtener más información sobre cómo utilizamos los enlaces de afiliados.
Etiqueta: entrenamiento de IA
Para ayudar a desarrollar la alfabetización en IA en la empresa, LinkedIn ofrece 250 cursos de IA de forma gratuita hasta el 5 de abril junto con su Informe anual de aprendizaje en el lugar de trabajo 2024, que destaca el estado del aprendizaje y el desarrollo y las habilidades necesarias para el futuro. No hay duda de que los empleados quieren desarrollar habilidades críticas de IA: cuatro de cada cinco personas quieren aprender más sobre cómo utilizar la IA en su profesión, según el informe de LinkedIn Learning (Figura A). Ese elevado número fue uno de los hallazgos sorprendentes del informe, dijo a TechRepublic Jill Raines, directora de gestión de productos de LinkedIn, en una entrevista por correo electrónico. Figura A. Imagen: LinkedIn Cómo acceder a cursos gratuitos de IA a través de LinkedIn Learning Los 250 cursos gratuitos de IA están disponibles en el Learning Hub de LinkedIn, pero hasta el 5 de abril serán gratuitos para todos, ya sea que alguien tenga una suscripción a Learning o no. Estos cursos de IA abarcan siete idiomas: inglés, portugués brasileño, francés, alemán, japonés, mandarín y español. «Los trabajos están cambiando para nosotros, incluso si no estamos cambiando de trabajo», explicó Raines sobre por qué estos cursos de IA se ofrecen de forma gratuita. “Nuestros datos muestran que se prevé que las habilidades necesarias para realizar el trabajo promedio a nivel mundial cambien en un 51% para 2030 con respecto a 2016, y se espera que el aumento de la IA generativa acelere este cambio al 68%. Los líderes de talento tienen un papel enorme que desempeñar a la hora de ayudar a las personas a desarrollar las habilidades que necesitan para seguir el ritmo de este cambio y prosperar en la era de la IA”. El objetivo era garantizar que los cursos gratuitos de IA de LinkedIn abarcaran varios niveles de competencia, añadió Raines. «Entonces, ya sea que su objetivo sea desarrollar una fluidez general en la IA generativa, capacitar a sus equipos para realizar inversiones comerciales impulsadas por GAI o mejorar las habilidades de los ingenieros para mantener y entrenar modelos de IA, hay contenido para usted». No es sorprendente que la compañía haya visto cómo los cursos sobre IA generativa “se disparan en popularidad”, dijo; año tras año se ha multiplicado por cinco el número de estudiantes que interactúan con el contenido de IA. Algunos de los cursos más populares sobre IA en LinkedIn este año son: Las empresas con sólidas culturas de aprendizaje ven mayores tasas de retención. Los empleadores deben comprender que brindar habilidades y oportunidades de desarrollo profesional no es solo un “beneficio”, es una necesidad empresarial, un poderoso estrategia de retención y la clave para garantizar que los empleados desarrollen las habilidades adecuadas en el momento adecuado para los roles correctos, dijo Raines. Los empleadores deben crear una cultura de aprendizaje y utilizar profesionales de formación y desarrollo, añadió. Y, sin embargo, encuestas recientes de LinkedIn a ejecutivos estadounidenses encontraron que sólo el 38% de las empresas dicen que actualmente están ayudando a sus empleados a adquirir conocimientos sobre IA. Al mismo tiempo, el 90% de las organizaciones están preocupadas por la retención de empleados y están brindando oportunidades de aprendizaje, dado que el 85% de los encuestados busca cambiar de trabajo este año. “Ahora podemos vincular los resultados empresariales deseables con una sólida cultura de aprendizaje, una poderosa herramienta para los profesionales y ejecutivos (de aprendizaje y desarrollo) que defienden el aprendizaje”, afirmó. VER: LinkedIn: el 93% de las organizaciones están preocupadas por la retención de empleados. Raines señaló los hallazgos del informe de LinkedIn de que las empresas con sólidas culturas de aprendizaje ven: Mayores tasas de retención (+57%). Más movilidad interna (+23%). Una cartera de gestión más saludable (+7%) en comparación con aquellos con menores niveles de compromiso. Además, Raines dijo: «A medida que cambian las habilidades necesarias para los trabajos, es fundamental que los empleados inviertan en el desarrollo de sus propias habilidades y expresen su opinión sobre su propio desarrollo profesional». Sólo un tercio de las organizaciones ofrece programas de movilidad interna. Otro hallazgo significativo del informe de LinkedIn es que sólo el 33% de las organizaciones ofrece programas internos para ayudar a las personas a avanzar en sus carreras (Figura B). Este puede ser el caso porque, aunque los beneficios de crear culturas que fomenten la movilidad interna son claros, «es un desafío hacerlo bien para muchas organizaciones», dijo Raines. «De hecho, sólo uno de cada cinco empleados tiene una gran confianza en su capacidad para realizar un movimiento interno». Figura B. Imagen: LinkedIn Hay varias razones, añadió. Según una investigación reciente de LinkedIn, los responsables de contratación dicen que las tres principales barreras a la movilidad interna son: Acaparamiento de talento (40%). Falta de oportunidades de aprendizaje y desarrollo para dotar a las personas de las habilidades necesarias para impulsar sus carreras (39%). La organización carece de un proceso eficaz para gestionar la movilidad interna (35%). “La realidad es que es necesario un cambio de mentalidad. Crear una cultura que fomente los movimientos internos es tarea de todos, desde los ejecutivos hasta los gerentes y los propios empleados”.+ Más cobertura de IA de lectura obligada Nuevas funciones de movilidad interna y desarrollo profesional de LinkedIn Learning LinkedIn está “evolucionando” sus productos para respaldar mejor la movilidad interna , reuniendo las herramientas de aprendizaje y contratación de la empresa para ayudar a los empleados a levantar la mano para trabajos internos y ayudarlos a ser descubiertos por los contratantes internos, dijo Raines. LinkedIn también lanzó nuevas funciones de desarrollo profesional y movilidad interna en su LinkedIn Learning Hub, diseñadas para ayudar a los líderes de talento a desarrollar las habilidades que sus organizaciones más necesitan. Las características son Next Role Explorer, Guías de roles y Planes de aprendizaje. «Hemos aprendido que el enfoque más eficaz para ayudar a las organizaciones a desarrollar las habilidades adecuadas es vincular el aprendizaje a las motivaciones profesionales individuales de los empleados», dijo Raines. «De hecho, los estudiantes que establecen metas profesionales dedican cuatro veces más aprendizaje que aquellos que no se fijan metas». Con el nuevo Explorador de roles siguientes, “los estudiantes pueden ver los siguientes roles potenciales que deberían explorar en función de las transiciones comunes que vemos que hacen los miembros de LinkedIn con su puesto (de trabajo) actual”, dijo Raines. Luego podrán comprender las habilidades necesarias para la transición a esos roles y adaptar su viaje de aprendizaje en función de objetivos profesionales específicos. Por ejemplo, la visualización de Next Role Explorer puede mostrar a los alumnos el camino hacia la promoción, desde un «analista de datos» hasta un «analista de datos senior» y las habilidades que necesitan aprender para progresar, dijo. “Los empleados también pueden entender cómo sería un giro profesional, ya que recomendamos nuevos roles basados en miembros de LinkedIn que han realizado un cambio de trabajo similar. Entonces, si usted es un analista de datos y se pregunta qué brechas de habilidades necesita llenar para convertirse en ingeniero de software, podemos ayudarlo en ese viaje”, dijo Raines. Next Role Explorer también dirige a los empleados a guías de roles personalizables para ayudarlos a comprender las habilidades específicas necesarias para tener éxito en un puesto, dijo Raines. A partir de ahí, los empleados podrán obtener planes de aprendizaje personalizados diseñados para ayudarlos a realizar un seguimiento de su progreso y cerrar las brechas de habilidades más críticas para avanzar en sus carreras. Además, la empresa ofrece a los empleados nuevas formas de optar por compartir su interés en puestos internos abiertos en LinkedIn Jobs, LinkedIn Learning y en dispositivos móviles. Desde LinkedIn Jobs, los empleados ahora pueden recibir alertas sobre nuevos roles internos que se abren y expresan su interés. Todas estas señales van directamente a la herramienta de reclutamiento de LinkedIn, por lo que los equipos de contratación pueden ver el interés de los candidatos internos de inmediato, afirmó. En LinkedIn Learning, los empleados ahora pueden encontrar todos los roles internos abiertos de sus empleadores y ser dirigidos a las principales habilidades que necesitarán, así como cursos recomendados para desarrollarlas, dijo Raines. LinkedIn Learning Hub está disponible para organizaciones con 20 puestos o más y los precios varían según sus necesidades. Metodología para el Informe de aprendizaje en el lugar de trabajo 2024 de LinkedIn LinkedIn dijo que recopiló miles de millones de puntos de datos generados por sus 900 millones de miembros en más de 200 países en el sitio hoy. Parte del análisis provino de las habilidades de más rápido crecimiento de LinkedIn y el impacto de los datos de la cultura del aprendizaje.
Google ha anunciado recientemente una importante inversión en Europa para mejorar las habilidades y la formación en IA. La empresa invertirá 25 millones de euros (aproximadamente 26,9 millones de dólares) para apoyar la formación y las habilidades en IA para personas de toda Europa. Esta iniciativa tiene como objetivo ayudar a las personas a desarrollar sus conocimientos, habilidades y confianza en torno a la IA. Ayudará a garantizar que los europeos no se queden atrás a medida que la tecnología se vuelve cada vez más omnipresente. Según Google, la financiación está abierta a solicitudes de empresas sociales y organizaciones sin fines de lucro”. Esto significa que un individuo promedio podrá postularse para la capacitación. La inversión de Google en habilidades de IA para los europeos La inversión de Google en Europa para desarrollar habilidades de IA es parte de sus esfuerzos más amplios para promover las habilidades de IA a través del modelo de aprendizaje. La compañía enfatiza la importancia de reducir las brechas de habilidades y ayudar a los trabajadores a ingresar a campos impulsados por la IA y de alta demanda. Los aprendizajes se consideran una herramienta clave para lograrlo. Proporcionan programas estructurados de trabajo y estudio que ayudan a las personas a adquirir habilidades y experiencia laboral remunerada. Esto también ayudará a garantizar que no incurran en deudas estudiantiles. Google lanzará una serie de «Academias de crecimiento» para ayudar a las empresas a utilizar la IA para ampliar su tamaño. Mientras tanto, Google ha ampliado sus cursos gratuitos de formación en IA en línea a 18 idiomas. “Para que la IA beneficie a todos, debe ser creada y utilizada por todos”, dijo la compañía Adrian Brown, director ejecutivo del Centro para el Impacto Público, dijo: “La IA tiene un enorme potencial para transformar el mundo para mejor. Sin embargo, las investigaciones muestran que los beneficios de la IA podrían exacerbar las desigualdades existentes, especialmente en términos de seguridad económica y empleo. Este nuevo programa ayudará a personas de toda Europa a desarrollar sus conocimientos, habilidades y confianza en torno a la IA, garantizando que nadie se quede atrás”. Gizchina Noticias de la semana Google también establecerá una serie de «Academias de crecimiento de startups» en Europa, Medio Oriente y África en el futuro. Este plan no tendrá restricciones de capital. También está diseñado para ayudar a las empresas emergentes a utilizar la IA para resolver los problemas que enfrenta la sociedad en salud, educación y seguridad de las redes. Crédito de la imagen: Shutterstock Impacto de la iniciativa de Google Se espera que la inversión de Google tenga un impacto significativo en el desarrollo de habilidades de IA en Europa. Al proporcionar financiación y apoyo para la formación en IA, la iniciativa tiene como objetivo abrir puertas para que las personas accedan a la tecnología. También pretende proporcionarles múltiples vías hacia la movilidad económica. Esto es particularmente importante a medida que la IA se integra en varios sectores económicos y la demanda de habilidades de IA continúa creciendo. Papel de los programas de aprendizaje en el avance de las habilidades de IA La inversión de Google en programas de aprendizaje es un componente clave de sus esfuerzos para mejorar las habilidades de IA. La empresa ha estado invirtiendo en programas de aprendizaje en todo el mundo, fomentando oportunidades y aumentando el acceso para los trabajadores mientras desarrolla talento para la fuerza laboral global en general. Los programas de aprendizaje son un modelo valioso para ayudar a los trabajadores a aprender habilidades a un ritmo relativamente alto, ofreciendo una combinación de capacitación remunerada en el trabajo, instrucción técnica y tutoría. Palabras finales En conclusión, la inversión de Google de 25 millones de euros en Europa para desarrollar habilidades en IA es un paso significativo para abordar la creciente demanda de experiencia en IA. Al apoyar la formación y el desarrollo de habilidades en IA, Google pretende garantizar que las personas de toda Europa prosperen en un futuro impulsado por la IA. El enfoque de la empresa en el modelo de aprendizaje resalta la importancia de ofrecer programas estructurados. Esto ayudará a las personas a adquirir las habilidades y la experiencia necesarias para tener éxito en campos de alta demanda. Al ofrecer financiación y apoyo a empresas sociales y organizaciones sin fines de lucro, la iniciativa de Google amplía oportunidades para personas de diversos orígenes. Esto también ayudará a desarrollar conocimientos, habilidades y confianza esenciales en materia de IA. Esta inversión aborda la necesidad apremiante de cerrar las brechas de habilidades y mitigar las desigualdades. Descargo de responsabilidad: Es posible que algunas de las empresas de cuyos productos hablamos nos compensen, pero nuestros artículos y reseñas son siempre nuestras opiniones honestas. Para obtener más detalles, puede consultar nuestras pautas editoriales y conocer cómo utilizamos los enlaces de afiliados.
En los últimos años, el uso de la inteligencia artificial (IA) se ha vuelto cada vez más frecuente en diversas industrias, incluida la literatura. Sin embargo, un descubrimiento reciente ha generado preocupación entre los autores: sus libros se han utilizado para entrenar IA sin su consentimiento. La tecnología de modelos de lenguaje grande (LLM) ha logrado grandes avances en los últimos años, pero detrás se esconde la nube de disputas por derechos de autor. Los gigantes tecnológicos utilizan cantidades masivas de datos de texto para formar LLM. Esto inevitablemente involucra obras protegidas por derechos de autor, lo que genera fuertes protestas por parte de autores y organizaciones de medios. Recientemente, Meta enfrentó una demanda colectiva de varios autores, entre ellos la comediante Sarah Silverman y el autor Richard Kadrey. La demanda colectiva acusa a Meta de utilizar el conjunto de datos «Books3» que contiene una gran cantidad de libros pirateados para entrenar sus modelos LLAM 1 y LLAM 2. Meta admitió haber utilizado el conjunto de datos de Books3. Sin embargo, se negó a pagar una indemnización adecuada a los autores. ¿Qué es Books3? Books3 es un conjunto de datos de texto que contiene 195.000 libros con una capacidad total de casi 37 GB. Fue creado por el investigador de inteligencia artificial Shawn Presser en 2020 para proporcionar una mejor fuente de datos para mejorar los algoritmos de aprendizaje automático. Sin embargo, el conjunto de datos de Books3 es una colección de libros electrónicos pirateados, la mayoría de los cuales se publicaron en los últimos 20 años. Era parte de un proyecto más amplio llamado The Pile, cuyo objetivo era proporcionar datos de código abierto para modelos lingüísticos. El conjunto de datos se hizo accesible al público y fue utilizado por varias empresas. Varios autores han informado que sus libros se incluyeron en el conjunto de datos de Books3 sin su permiso. Algunos de los autores notables que se han pronunciado sobre este tema incluyen a Conor Kostick, Bart King, Lauren Groff, Bianca Turetsky y T. Greenwood. Estos autores han expresado su desaprobación de que su trabajo se utilice para el entrenamiento de IA, y algunos incluso han amenazado con emprender acciones legales contra los responsables. El uso no autorizado del conjunto de datos de Books3 ha dado lugar a varias demandas, y los autores buscan compensación y protección por su trabajo. El Authors Guild busca activamente protección y compensación para todos los autores afectados. La demanda menciona que empresas como OpenAI y Books se han beneficiado del uso de libros pirateados sin ofrecer compensación a los autores. Meta ha admitido desde entonces que los utiliza para entrenar su propio modelo LLAM. Por eso la empresa se encuentra ahora ante los tribunales. Los autores piden una compensación por el uso de su trabajo para la formación en IA. Books3 contiene una gran cantidad de obras protegidas por derechos de autor rastreadas desde el sitio web pirateado Bibliotik. Esto pone en riesgo legal las acciones de Meta. Gizchina Noticias de la semana La respuesta de Meta Aunque Meta admitió haber usado Books3, niega cualquier infracción intencional de los derechos de autor de los libros. La empresa afirma que su uso del conjunto de datos de Books3 entra dentro del alcance del uso legítimo. Meta también dijo que el uso de estos libros no requiere permiso, atribución ni compensación. Además, Meta cuestiona la legalidad de la demanda como una demanda colectiva y se niega a proporcionar cualquier forma de “compensación” financiera a los escritores que presentaron la demanda u otras personas involucradas en la controversia de Books3. Vale la pena señalar que parte del contenido del conjunto de datos de Books3 proviene del sitio web de piratería Bibliotik. La organización danesa antipiratería Rights Alliance solicitó el año pasado que el conjunto de datos fuera retirado de los estantes y actualmente se enfrenta a una prohibición de archivo digital. El caso de Meta no es único Es importante señalar en este punto que el enfoque de Meta no es único. Es algo que hacen otras marcas. Anteriormente, el New York Times también presentó una demanda contra OpenAI y Microsoft por utilizar sus artículos para entrenar al chatbot ChatGPT. OpenAI argumentó que entrenar un modelo de IA sin utilizar material protegido por derechos de autor es «casi imposible». Finalmente, la empresa pidió al tribunal que desestimara la demanda. Recordemos que en noviembre de hace dos años, la IA generativa nos llegó repentinamente con la llegada de ChatGPT. En ese momento, casi no existía ninguna ley que regulara el uso de la IA generativa. Mucha gente no sabe cómo obtuvo la IA sus datos. Tampoco saben cómo los modelos de IA pudieron obtener resultados bastante decentes. Sin embargo, con el paso del tiempo, el público llegó a comprender los modelos de formación que se requerían. Desde entonces, ha habido múltiples demandas contra diferentes marcas de IA por el uso de datos. El impacto en los modelos de IA El uso de libros pirateados en el entrenamiento de IA ha generado preocupaciones sobre la calidad y confiabilidad de los modelos de IA generados a partir de estos datos. Un comentarista de Hacker News sugirió que los propios autores de los libros no tendrían derecho a tomar una decisión general sobre permitir que los datos se entrenen en modelos, ya que no tienen idea de cómo permitir que los datos avance la tecnología de IA. En respuesta a la controversia que rodea al conjunto de datos Books3, un grupo antipiratería cerró el conjunto de datos. Esta decisión resalta la importancia de respetar los derechos de los autores y garantizar que los datos utilizados para entrenar modelos de IA se obtengan legalmente. Conclusión Los datos necesarios para entrenar modelos LLAM son tan enormes que es casi imposible obtener el consentimiento de todos los autores. Meta no negó haber utilizado Books3 para entrenar su modelo LLAM. Sin embargo, niega cualquier infracción intencionada de los derechos de autor de los libros. Meta también afirma que su uso del conjunto de datos de Books3 entra dentro del alcance del uso legítimo. El uso no autorizado del conjunto de datos de Books3 para el entrenamiento de IA ha generado importantes preocupaciones entre los autores. Esto ha dado lugar a varias acciones legales. El cierre del conjunto de datos Books3 sirve como recordatorio de la importancia de respetar los derechos de los autores. También garantiza que los modelos de IA se basen en datos obtenidos legalmente. A medida que avanza la tecnología de la IA, es fundamental mantener un equilibrio entre la innovación y el respeto de los derechos de propiedad intelectual. El autor de Bio Efe Udin es un escritor de tecnología experimentado con más de siete años de experiencia. Cubre una amplia gama de temas en la industria tecnológica, desde la política industrial hasta el rendimiento de los teléfonos móviles. Desde móviles hasta tablets, Efe también ha estado atenta a los últimos avances y tendencias. Proporciona análisis y reseñas perspicaces para informar y educar a los lectores. Efe es un apasionado de la tecnología y cubre historias interesantes, además de ofrecer soluciones cuando es posible. Descargo de responsabilidad: Es posible que algunas de las empresas de cuyos productos hablamos nos compensen, pero nuestros artículos y reseñas son siempre nuestras opiniones honestas. Para obtener más detalles, puede consultar nuestras pautas editoriales y conocer cómo utilizamos los enlaces de afiliados.