{"id":43477,"date":"2026-05-28T14:30:44","date_gmt":"2026-05-28T19:30:44","guid":{"rendered":"https:\/\/amnistia.org.mx\/contenido\/?p=43477"},"modified":"2026-05-28T14:30:46","modified_gmt":"2026-05-28T19:30:46","slug":"los-enormes-flujos-de-datos-que-alimentan-los-principales-sistemas-de-inteligencia-artificial-generativa-se-basan-por-diseno-en-la-invasion-masiva-de-la-privacidad","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/amnistia.org.mx\/contenido\/index.php\/los-enormes-flujos-de-datos-que-alimentan-los-principales-sistemas-de-inteligencia-artificial-generativa-se-basan-por-diseno-en-la-invasion-masiva-de-la-privacidad\/","title":{"rendered":"Los enormes flujos de datos que alimentan los principales sistemas de inteligencia artificial generativa se basan, por dise\u00f1o, en la invasi\u00f3n masiva de la privacidad"},"content":{"rendered":"\n

@Kassy Cho<\/p>\n\n\n\n

\u201cLas empresas est\u00e1n recopilando enormes cantidades de datos en Internet, mediante pr\u00e1cticas, en muchos casos ilegales, de extracci\u00f3n masiva de contenidos, para desarrollar sus productos de inteligencia artificial (IA) generativa. Este modelo propicia violaciones generalizadas de la privacidad, lo que hace que estos sistemas sean ilegales desde su dise\u00f1o\u201d, afirma Amnist\u00eda Internacional en un nuevo documento de investigaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

El informe Unlawful by Design:<\/em> Exposing the Human Rights Costs of Generative AI<\/em><\/a> <\/strong>documenta los graves riesgos asociados al uso de la extracci\u00f3n y el procesamiento masivo de datos para desarrollar y entrenar estos sistemas. Entre ellos figuran violaciones del derecho a la privacidad desde el propio dise\u00f1o y consecuencias negativas para el medioambiente y comunidades hist\u00f3ricamente marginadas. <\/p>\n\n\n\n

\u201cEmpresas de todo el mundo suministran productos de IA generativa bajo una apariencia de eficiencia y sofisticaci\u00f3n cuando, en realidad, estos sistemas perpet\u00faan violaciones masivas de la privacidad mediante la extracci\u00f3n ilegal de datos de la web con procesos automatizados de recopilaci\u00f3n de datos \u2014incluidos datos personales\u2014, como im\u00e1genes y actividad en redes sociales, destinados a entrenar modelos de IA\u201d, declar\u00f3 Likhita Banerji, directora del Laboratorio de Rendici\u00f3n de Cuentas sobre el Uso de Algoritmos de Amnist\u00eda Internacional.<\/p>\n\n\n\n

\u201cLa cadena extractiva de datos, las decisiones de dise\u00f1o inherentes tomadas por las empresas tecnol\u00f3gicas y las cadenas de suministro explotadoras para construir sistemas de IA generativa han propiciado un paradigma de desarrollo tecnol\u00f3gico que conlleva el riesgo de abusos masivos contra los derechos humanos\u201d.<\/p>\n\n\n\n

Amnist\u00eda Internacional ha investigado los modelos que sustentan algunas de las herramientas aut\u00f3nomas de IA generativa disponibles p\u00fablicamente m\u00e1s populares, como GPT 3, de Open AI; Gemini, de Google; Llama, de Meta; DeepSeek y herramientas de Midjourney y Stable Diffusion.<\/p>\n\n\n\n

Este tipo de sistemas se basan en extraer informaci\u00f3n de miles de millones de posts e im\u00e1genes de car\u00e1cter p\u00fablico en Internet, a menudo sin el consentimiento expreso de las personas que aparecen en ellos o que los han creado. Esto no s\u00f3lo vulnera la privacidad desde la propia concepci\u00f3n del dise\u00f1o, sino que, a medida que aumentan de escala los conjuntos de datos que alimentan los modelos de IA, se amplifica tambi\u00e9n en sus resultados la presencia de contenidos que incitan al odio y a la discriminaci\u00f3n, junto con estereotipos negativos y prejuicios, especialmente en relaci\u00f3n con la raza y el g\u00e9nero.<\/p>\n\n\n\n

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Estas decisiones no son inevitables. Debemos cuestionar las decisiones de dise\u00f1o adoptadas por empresas que crean sistemas de IA generativa bas\u00e1ndose en datos de entrenamiento, incluidos datos personales, que se extraen sin consentimiento y en gran escala.Likhita Banerji, directora del Laboratorio de Rendici\u00f3n de Cuentas sobre el Uso de Algoritmos de Amnist\u00eda Internacional<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

Los sesgos raciales, culturales y de g\u00e9nero son caracter\u00edsticas comunes de los sistemas de las IA generativas, producto de datos de entrenamiento extra\u00eddos en gran parte de la web y que, por tanto, est\u00e1n contaminados con prejuicios del mundo real que da\u00f1an a comunidades hist\u00f3ricamente marginadas. Adem\u00e1s, los sistemas de IA generativa plantean riesgos al derecho a la libertad de pensamiento, pues pueden influir en las ideas de las personas usuarias y determinar sus creencias personales mediante sugerencias predictivas, especialmente para modelos de mayor tama\u00f1o que se basan en un gran volumen de datos de entrenamiento.<\/p>\n\n\n\n

\u201cEstas decisiones no son inevitables. Debemos cuestionar las decisiones de dise\u00f1o adoptadas por empresas que crean sistemas de IA generativa bas\u00e1ndose en datos de entrenamiento, incluidos datos personales, que se extraen sin consentimiento y en gran escala\u201d, dijo Likhita Banerji.<\/p>\n\n\n\n

\u201cEsta es una de las pr\u00e1cticas m\u00e1s atroces entre las empresas de IA que operan con desprecio por los derechos humanos y debe abordarse urgentemente. Es posible una trayectoria diferente del desarrollo tecnol\u00f3gico si las autoridades act\u00faan con urgencia para corregir el rumbo\u201d.<\/p>\n\n\n\n

Graves costes medioambientales<\/h2>\n\n\n\n

<\/p>\n\n\n\n

A medida que han ido aumentando en las empresas de IA generativa la magnitud y el ritmo del desarrollo, han aumentado las necesidades de infraestructura y los costes medioambientales asociados.<\/p>\n\n\n\n

Las mayores necesidades de procesamiento de los modelos de m\u00e1s tama\u00f1o exigen microprocesadores que consumen mucha m\u00e1s energ\u00eda, centros de datos m\u00e1s grandes y, en consecuencia, m\u00e1s energ\u00eda y agua para su funcionamiento. La producci\u00f3n de IA generativa tiene a menudo un impacto negativo en comunidades hist\u00f3ricamente marginadas, pues se explotan tierras y recursos que les pertenecen para construir centros de datos y cubrir necesidades de procesamiento.<\/p>\n\n\n\n

El propio informe de sostenibilidad de Google de 2024<\/a> indicaba un alarmante aumento del 48% de las emisiones de gases de efecto invernadero de la empresa desde 2019, atribuible a las emisiones de los centros de datos y de la cadena de suministro. Del mismo modo, las de Microsoft aumentaron un 29% entre 2020 y 2024, atribuibles a las emisiones de los centros de datos que realizan procesos de apoyo a la IA.<\/p>\n\n\n\n

El uso intensivo de recursos en la producci\u00f3n de IA generativa ha hecho que comunidades de lugares que van desde Cerrillos, en Chile, y Quer\u00e9taro, en M\u00e9xico, hasta Arizona, en Estados Unidos, se est\u00e9n oponiendo a la instalaci\u00f3n de centros de datos en zonas ya gravemente afectadas por sequ\u00edas y la escasez de electricidad.<\/p>\n\n\n\n

Como parte de su proceso de investigaci\u00f3n, Amnist\u00eda Internacional escribi\u00f3 a Google, OpenAI, Meta, Stability AI, Midjourney y DeepSeek ofreci\u00e9ndoles la oportunidad de responder a las conclusiones del informe, que establece que sus modelos se basan en la extracci\u00f3n ilegal de datos de la web, entre muchos otros motivos de preocupaci\u00f3n en relaci\u00f3n con los derechos humanos.<\/p>\n\n\n\n

Amnist\u00eda Internacional tambi\u00e9n escribi\u00f3 a Intel y VMware en relaci\u00f3n, concretamente, con los riesgos de discriminaci\u00f3n, y a Google, Microsoft y Amazon sobre los da\u00f1os medioambientales asociados a sus sistemas de IA generativa e infraestructuras relacionadas. Cuando se publican estas l\u00edneas, solo han respondido a la organizaci\u00f3n Microsoft, Amazon, Intel, OpenAI y Meta. El documento de investigaci\u00f3n incluye un resumen de sus respuestas.<\/p>\n\n\n\n

Amnist\u00eda Internacional pide a los Estados que proh\u00edban los sistemas aut\u00f3nomos de IA generativa basados en la extracci\u00f3n ilegal de datos de la web, definida como la recopilaci\u00f3n masiva y en gran escala de datos de entrenamiento a trav\u00e9s de Internet. Las empresas deben poner fin de inmediato a la extracci\u00f3n ilegal de datos personales sin consentimiento en la web con fines de entrenamiento de la IA, y los Estados deben exigir responsabilidades a las empresas por su participaci\u00f3n en cualquier abuso contra los derechos humanos relacionado con sus decisiones de dise\u00f1o y empresariales.<\/p>\n\n\n\n

Informaci\u00f3n general<\/h2>\n\n\n\n

<\/p>\n\n\n\n

El documento de investigaci\u00f3n ofrece un an\u00e1lisis desde la perspectiva de los derechos humanos de la \u201ccanalizaci\u00f3n de datos\u201d que alimenta los productos de IA generativa, incluidas las fases cr\u00edticas de captura, an\u00e1lisis y procesamiento de datos para el funcionamiento general de estos sistemas. En concreto, esto supone analizar en detalle los par\u00e1metros y las implicaciones de las decisiones de dise\u00f1o adoptadas en relaci\u00f3n con los datos de entrenamiento de los modelos de IA generativa, prestando especial atenci\u00f3n a m\u00e9todos y fuentes de la extracci\u00f3n de datos, el procesamiento de datos, el escalado de modelos y los resultados generados.<\/p>\n\n\n\n

Amnist\u00eda Internacional define las herramientas aut\u00f3nomas de IA generativa como productos desarrollados, desplegados y comercializados espec\u00edficamente por sus capacidades de IA generativa, como chatbots y generadores de im\u00e1genes, v\u00eddeos, audios o texto basados en IA. Esta definici\u00f3n excluye los productos donde la IA generativa es una caracter\u00edstica o funci\u00f3n a\u00f1adida en un paquete m\u00e1s amplio de productos, por ejemplo, un programa de procesamiento de textos con caracter\u00edsticas optativas de IA generativa.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

@Kassy Cho \u201cLas empresas est\u00e1n recopilando enormes cantidades de datos en Internet, mediante pr\u00e1cticas, en muchos casos ilegales, de extracci\u00f3n masiva de contenidos, para desarrollar sus productos de inteligencia artificial …<\/p>\n

Los enormes flujos de datos que alimentan los principales sistemas de inteligencia artificial generativa se basan, por dise\u00f1o, en la invasi\u00f3n masiva de la privacidad<\/span> Leer m\u00e1s »<\/a><\/p>\n","protected":false},"author":20,"featured_media":43478,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_uf_show_specific_survey":0,"_uf_disable_surveys":false,"site-sidebar-layout":"default","site-content-layout":"default","ast-global-header-display":"","ast-main-header-display":"","ast-hfb-above-header-display":"","ast-hfb-below-header-display":"","ast-hfb-mobile-header-display":"","site-post-title":"","ast-breadcrumbs-content":"","ast-featured-img":"","footer-sml-layout":"","theme-transparent-header-meta":"","adv-header-id-meta":"","stick-header-meta":"","header-above-stick-meta":"","header-main-stick-meta":"","header-below-stick-meta":""},"categories":[9],"tags":[235],"acf":[],"aioseo_notices":[],"yoast_head":"\nLos enormes flujos de datos que alimentan los principales sistemas de inteligencia artificial generativa se basan, por dise\u00f1o, en la invasi\u00f3n masiva de la privacidad - 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