Este espacio propone una conversación abierta sobre los criterios éticos, legales y sociales que deberían orientar el entrenamiento de modelos de IA. El debate abordará la relación entre datos personales y privacidad, analizando los riesgos asociados a la recolección masiva de información, la reutilización de contenidos sin consentimiento y las dificultades de anonimización en entornos digitales.
Por otro lado, se discutirá el papel de la propiedad intelectual en la era de la IA, considerando los desafíos que plantea el uso de bases de datos, repositorios documentales, contenidos culturales y recursos científicos para el entrenamiento algorítmico. Se explorarán las tensiones entre innovación, acceso al conocimiento, protección de derechos de autor y modelos de datos abiertos. Es decir, más allá de la presentación del caso de estudio sobre Wikimedia que esto sea la parte disparadora de la conversación y no se centre en esto.

Además se buscará identificar qué principios deberían guiar el uso de datos para entrenar sistemas de inteligencia artificial: consentimiento informado, minimización de datos, transparencia, trazabilidad de las fuentes, licencias abiertas, protección de grupos vulnerables y mecanismos de rendición de cuentas.

Más que ofrecer respuestas definitivas, el encuentro pretende generar un espacio de escucha y construcción colectiva que permita imaginar modelos de IA compatibles con los derechos humanos, la privacidad y los valores del ecosistema de datos abiertos.