Transcripción automática, sin corregir a mano. Puede tener errores.

todos los modelos de inteligencia artificial principalmente se enfocan en clasificar información. y esta información pueden ser personas. Entonces, si un modelo de inteligencia artificial está clasificando a una persona que está privada de su libertad, como de riesgo alto, de riesgo bajo, etcétera, pues tenemos que tener mecanismos que garanticen la confiabilidad de los modelos. Y adecuado a la realidad y al contexto en el que se está realizando esa predicción. Exacto, esa clasificación, es como persona A tiene un alto riesgo porque tiene o vive en este código postal, pues es algo que al final de cuentas criminaliza, por ejemplo, la pobreza. Entonces tenemos que evitar eso. ¿Cómo se evita? Teniendo en cuenta estos sesgos, quitando información que puede llegar a ser discriminatoria del entrenamiento de los modelos. Para que el modelo no tome en cuenta el código postal en el que nació la persona, sino tenga más bien en cuenta los hechos concretos de los que se le acusan, ¿no? Porque si no, repito, estaríamos criminalizando pues cuestiones sociales, ¿no? Entonces, eso me parece muy, muy importante que la regulación piense en el entrenamiento. Yo no he visto una iniciativa, pues creo que en ningún lado del mundo, bueno, que lo ven desde el punto de vista de la propiedad intelectual, de qué datos se utilizan para entrenar a los modelos. Pero no lo estamos viendo tampoco desde el pun...