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107 ¿Qué es la minería de datos y cómo nos afecta?
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Hola, ¿qué tal? Os damos la bienvenida a Autoría: el podcast de propiedad intelectual para dummies, en el que respondemos a todas vuestras dudas sobre este apasionante mundo de los derechos de autoría, en particular, y la propiedad intelectual, en general.
Podéis dejar vuestras preguntas en legardon.net/contacto y quienes estamos al otro lado, Ainara LeGardon, música y especialista en propiedad intelectual, y quien os habla, Alberto Cortés, responsable del podcast ERA Magazine, trataremos de dar respuesta.
Los modelos de IA generativa han sido entrenados con grandísimos volúmenes de datos. Gracias a ello son capaces de producir contenido a partir de un prompt o solicitud que realiza la persona usuaria. Para que las respuestas a esas peticiones sean «de calidad» es básico el entrenamiento, que se lleva a cabo mediante la llamada «minería de textos y datos» (TDM). De este término, precisamente, es de lo que vamos a hablar en este programa: cómo se define y se regula esta práctica y cómo afecta a las personas creadoras.
La recomendación de este programa:
El artículo «UE: las industrias culturales y creativas emiten una declaración conjunta sobre la Ley de Inteligencia Artificial aprobada por el parlamento europeo y el consejo», publicado por el Instituto Autor.
Hasta aquí el programa de hoy, gracias a nuestra audiencia por escucharnos y por apoyarnos a través de legardon.net/donación. Y no olvidéis que podéis mandar vuestras preguntas sobre propiedad intelectual a legardon.net/contacto. Desde este espacio sonoro intentaremos dar respuestas. Hasta el próximo programa. Adiós.
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Este podcast nace con la intención de hacer entendible el entramado de los derechos de propiedad intelectual y facilitar su comprensión a las personas creadoras. Si algo de lo que contamos te ha servido de ayuda y te apetece contribuir a que sigamos realizando nuestra labor compartiendo el contenido de forma gratuita, puedes donar algo aquí (cualquier cantidad será bienvenida e invertida en mantener este podcast):
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