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En Europa Meta entrenará su IA con tus posteos públicos

El entrenamiento incluirá datos de texto e imágenes compartidos públicamente, con opciones claras para que los usuarios se excluyan.

Meta se prepara para entrenar sus modelos de inteligencia artificial generativa con datos públicos compartidos por usuarios adultos en la Unión Europea. La iniciativa, anunciada esta semana, representa un paso clave para adaptar su tecnología a los contextos culturales y lingüísticos de la región, tras el reciente lanzamiento de Meta AI en Europa.


Según la compañía, el entrenamiento se basará en contenido público como publicaciones y comentarios en sus plataformas Facebook, Instagram, WhatsApp y Messenger, así como en las interacciones directas de los usuarios con Meta AI. La finalidad es que los modelos comprendan mejor las particularidades del uso del lenguaje en Europa, desde expresiones locales hasta matices de humor o ironía, fundamentales en la comunicación digital.


El despliegue incluirá notificaciones in-app y por correo electrónico a los usuarios de la UE, explicando qué tipo de datos serán utilizados y cómo esto impactará en el funcionamiento de la inteligencia artificial. Los usuarios tendrán la opción de oponerse al uso de su información mediante un formulario accesible, el cual Meta se compromete a respetar tanto en solicitudes nuevas como en las ya registradas.


Meta asegura que no utilizará mensajes privados ni datos de menores de edad, y subraya que su enfoque es coherente con los estándares tecnológicos de la industria. "Estamos orgullosos de que nuestro enfoque sea más transparente que el de muchos de nuestros pares", señaló la compañía, citando prácticas similares de Google y OpenAI. También afirmó que la implementación cumple con la normativa europea, respaldándose en el dictamen emitido por el Comité Europeo de Protección de Datos en diciembre de 2024.


Con esta decisión, Meta refuerza su estrategia de construir modelos multimodales capaces de interpretar texto, voz, video e imágenes, orientados a servir de manera más precisa a comunidades específicas.


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