Per Sarah Glaser, Laëtitia Joly i Katia Pinquier, estudiants que cursen un Màster en Llengües Estrangeres Aplicades a la Universitat de Grenoble Alpes.

I- L'auge de la IA en la traducció 

Evolució de la IA i la seva integració en la traducció

Com que la IA ha experimentat grans avenços durant les últimes dècades, ha tingut un impacte en diversos sectors, inclosa la traducció d'idiomes. L'ús de la IA en la traducció es va originar a la dècada del 1950 amb la creació de la traducció automàtica basada en regles (RBMT) (Vinson, 2025). Es basava en regles lingüístiques predefinides per traduir text d'un idioma a un altre. Tanmateix, les regles s'havien d'introduir manualment, cosa que requeria molt de temps, i les traduccions no eren gaire precises.

Aleshores, la traducció automàtica estadística (TMS) va sorgir a la dècada del 1980. Permetia als ordinadors analitzar grans corpus bilingües per alinear paraules i frases mitjançant l'ús d'estadístiques. Tanmateix, era difícil traduir amb precisió entre idiomes amb grans diferències gramaticals, com ara l'anglès i el japonès.

A la dècada del 2010, la traducció automàtica neuronal (NMT) va suposar un canvi important en aquest camp. De manera similar a la SMT, l'ordinador s'entrenava mitjançant grans corpus bilingües, però gràcies als algoritmes d'aprenentatge profund i les xarxes neuronals, les traduccions eren més precises que mai ("Història de la traducció amb IA", 2022). Aquesta precisió va fer que la NMT fos molt popular, creant un canvi important en la indústria de la traducció.

Des de principis de la dècada del 2020, han sorgit models d'IA generativa. La Llei d'IA de la Unió Europea (2023, article 28 b(4)) defineix la IA generativa com a "models bàsics utilitzats en sistemes d'IA destinats específicament a generar, amb diferents nivells d'autonomia, contingut com ara text complex, imatges, àudio o vídeo". Es diferencia de la IA tradicional, que se centra en tasques específiques, com ara la classificació, la predicció o la resolució de problemes definits. La IA generativa té com a objectiu produir noves dades que s'assemblin al contingut creat per humans. Els models generatius, com ara ChatGPT d'OpenAI, han demostrat competència en la comprensió i la traducció del llenguatge, i poden produir traduccions contextualment precises, tot i que no són programari de traducció per se.

Eines de traducció i la seva dependència de la IA

La indústria de la traducció ha vist un augment de les eines basades en intel·ligència artificial per ajudar a fer la traducció més eficient i accessible.

Les eines de traducció, com ara DeepL o Google Translate, utilitzen la IA per millorar les seves traduccions. Tot i que aquestes eines ofereixen alguns avantatges, encara tenen les seves limitacions. Per exemple, la mala interpretació del context, la incomprensió dels matisos culturals i la traducció inexacta d'expressions idiomàtiques són problemes recurrents en la traducció per IA. A més, les traduccions generades per IA poden tenir dificultats amb contingut altament especialitzat o sensible on l'experiència humana continua sent essencial.

Tot i que la IA ha canviat profundament la indústria de la traducció, encara no és capaç de substituir completament els traductors humans. Si bé destaca per gestionar grans volums de text ràpidament, els traductors humans proporcionen elements crítics, com ara la sensibilitat cultural, l'adaptació creativa i una comprensió contextual profunda.

II- Adquisició de dades i preocupacions ètiques

Com passa amb tots els sistemes digitals, els models d'IA o de traducció han de ser "educats". En aquest context, parlem d'"entrenar" el sistema, cosa que requereix recopilar dades llestes per al seu ús allà on estiguin disponibles. Però en la nostra era digitalitzada, on tot ha de ser més eficient i ràpid, les lleis relatives a la manera com funcionen aquests sistemes tendeixen a quedar enrere. Els programadors i proveïdors d'IA assumeixen llavors que tenen carta blanca per operar com vulguin. fins que es prenguin decisions. Recentment, organitzacions més importants han intentat augmentar la consciència sobre els problemes ètics que planteja el funcionament dels sistemes d'IA.

La necessitat de grans conjunts de dades en la formació en IA

Quan es tracta de models d'IA, es necessita un gran conjunt de dades per funcionar correctament. Prenguem l'explicació que es dóna a la wonk.ai lloc web (Mohammed et al., 2024) que ofereix models de traducció d'IA per a diverses empreses. Segons ells, el seu model de traducció s'entrena mitjançant els cinc passos següents. El primer pas és recopilar dades lingüístiques de llocs web, glossaris, bases de dades d'idiomes, documents, etc. Això ajuda el sistema a integrar regles lingüístiques, termes definits de glossaris, to de veu o estil d'escriptura. El segon pas implica extreure els parells d'idiomes de les dades recollides per trobar parells d'oracions que ajudin el sistema a entendre millor el context, millorant el resultat de la traducció. El tercer pas és el processament, és a dir, validar, netejar i combinar les dades lingüístiques per a l'entrenament. Això és necessari, ja que les traduccions d'alguns textos recollits es troben en altres llocs i s'han d'aparellar. El quart pas és l'entrenament d'IA en si, quan les dades recollides es reuneixen en un corpus d'entrenament, i l'entrenament continua fins que el resultat d'IA és prou bo per a l'avaluació. El cinquè i últim pas és la qualificació per part dels clients, que són els gestors de traducció.

Després de tot això, el model d'IA continua aprenent, motiu pel qual es considera útil en diversos camps. Per fer-ho, la correcció és fonamental per donar retroalimentació al sistema i, d'aquesta manera, millorar-lo. Per descomptat, obtenir un bon model de traducció d'IA requereix temps i diners, i tots els proveïdors d'IA intenten assolir el "nivell de qualitat humana".

Tanmateix, aquesta recopilació de dades depèn en gran mesura de l'usuari final del sistema i de la parella lingüística. En la traducció, el to, la terminologia i la fraseologia varien molt d'un domini a un altre. En els darrers anys, els sistemes de traducció d'IA s'han utilitzat cada cop més per a la traducció jurídica, principalment per reduir costos i millorar l'eficiència. És llavors quan la fase de formació és crucial: es necessiten textos legals per entrenar el sistema de traducció, però no es poden trobar ni utilitzar tan fàcilment. A més, els sistemes legals difereixen d'un país a un altre, la qual cosa és un altre paràmetre a implementar durant la fase de formació. Tal com es va concloure en un estudi publicat el març de 2024 (Moneus i Sahari, 2024), també hi ha el problema de la dissimilitat entre les llengües: el xinès és abstracte i metafòric, mentre que l'anglès és lineal i lògic. Això significa que els sistemes d'IA encara necessiten algunes millores, i es podria ajudar amb una major accessibilitat a dades bilingües per a llengües addicionals i més rares.

Implicacions ètiques de l'obtenció de dades

Els sistemes d'IA generativa, com ara ChatGPT, es basen en una sèrie de dades extretes de llibres, articles, llocs web, publicacions a les xarxes socials, etc. Com hem dit abans, requereixen una fase d'entrenament durant la qual "s'utilitza un vast corpus de dades textuals per instruir els algoritmes de processament de la veu" (Lucchi, 2024, p. 617). Això porta a una varietat de problemes relacionats amb la propietat intel·lectual, ja que les fonts utilitzades poden contenir obres protegides per drets d'autor, així com consideracions legals. En aquest context, "els programadors responsables del desenvolupament i l'entrenament de ChatGPT tenen la responsabilitat de garantir que les dades d'entrenament estiguin lliures de qualsevol violació dels drets d'autor" (Lucchi, 2024, p. 617). És per això que les recomanacions més recents demanen més transparència pel que fa a les fonts utilitzades o a la manera com funcionen aquests sistemes.  

Des del punt de vista del programador, és acceptable utilitzar dades amb drets d'autor d'accés lliure perquè el sistema utilitza la informació com a font d'inspiració per presentar material nou i resultats creatius. Els algoritmes d'IA es basen principalment en grans quantitats de dades que són essencials per millorar el rendiment del seu sistema, per això el primer pas seria establir acords explícits de compartició de dades entre els proveïdors de dades i els programadors d'IA. Això permetria l'ús legal de dades amb drets d'autor amb finalitats de formació.

El principal problema rau en el fet que la IA no pot generar idees autèntiques. Al contrari, es basa en les dades amb què ha estat entrenada per generar textos reordenats. Quan el text l'escriu un humà, es considera una responsabilitat moral citar les fonts que s'han utilitzat, així com una manera d'evitar el plagi i garantir la fiabilitat del seu treball. Tanmateix, si prenem ChatGPT com a exemple, tot i que la seva resposta es basa en un gran corpus de dades d'entrenament, no sempre és precisa i pot "oblidar" citar les seves fonts. Fins i tot quan l'usuari les demana, de vegades fins i tot inventa obres inexistents, cosa que augmenta encara més la manca de credibilitat. És per això que els usuaris desinformats poden no saber que han utilitzat el treball d'una altra persona. A més, els creadors originals d'aquestes dades d'entrenament no són conscients que la seva obra està sent robada!

III- Propietat intel·lectual i reptes legals

Quan parlem de l'ús no autoritzat de l'obra d'un creador, ens referim a la infracció dels drets de propietat intel·lectual. Al nucli del dret de la propietat intel·lectual hi ha el concepte de drets d'autor. Originari de la tradició jurídica anglosaxona, aquest concepte atorga als creadors drets exclusius sobre la seva obra original, garantint-los el control sobre la reproducció, la distribució i l'adaptació. Avui dia, s'alinea amb el concepte europeu de Copyright, l'equivalent dels drets d'autor, afegint la dimensió dels "drets morals". Aquests drets emfatitzen la connexió personal d'un autor amb la seva obra, inclòs el dret a ser reconegut com a creador (Blésius, 2008). Veurem com són rellevants en el context d'una traducció.

Propietat de les traduccions: Human Translation

La propietat de les traduccions planteja qüestions importants. És interessant saber a qui pertanyen els drets d'autor associats a una traducció, tant des del punt de vista financer com del reconeixement. De fet, el problema de la propietat és doble, sobretot si es tracta d'una eina com SDL Trados Studio. utilitzat: qui és el propietari de la feina de traducció final entre el traductor i l'encarregat? Es poden atribuir drets de propietat a les traduccions generades per IA? Qui és el propietari del contingut generat a partir d'una indicació?

La traducció no és només un mitjà d'expressió, sinó també una forma d'art i, com a tal, està protegida per diversos marcs legals que salvaguarden els drets d'autor dels seus creadors. Per exemple, en virtut de l'article 2(3) del Conveni de Berna per a la protecció de les obres literàries i artístiques (nd, secció FI, .2), "Les traduccions, adaptacions, arranjaments musicals i altres alteracions d'una obra literària o artística es protegiran com a obres originals sense perjudici dels drets d'autor de l'obra original". En virtut de l'Acord sobre els ADPIC de 1994, l'article 10(2) estableix que "les compilacions de dades o altres materials, ja siguin en forma llegible per màquina o d'una altra forma, que per raó de la selecció o disposició del seu contingut constitueixin creacions intel·lectuals es protegiran com a tals".

Tal com s'estableix en aquestes convencions internacionals, la traducció produïda per un traductor està protegida com qualsevol altra obra artística i, per tant, també és una font de drets d'autor. La resposta a la primera pregunta hauria de ser fàcil. Com que una traducció es considera una obra original i està protegida pels drets d'autor, aquests drets d'autor pertanyen al traductor.

Tanmateix, la resposta no és tan senzilla. En primer lloc, cal diferenciar entre els traductors autònoms i els traductors contractats per una agència. Per als traductors contractats per una agència, «segons la legislació laboral de molts països, els treballadors cedeixen automàticament els drets de propietat intel·lectual de les obres que creen als seus ocupadors» (Smith, 2009, p. 8). En aquesta situació, és clar que la traducció creada pertany a l'empresa, que després la ven al client que l'ha encarregat. Això també és cert per a les memòries de traducció, tant si les proporciona l'agència com el client: «en el cas dels empleats assalariats que creen bancs de termes o memòries de traducció, aquests drets passaran automàticament a les organitzacions per a les quals treballen» (op.cit.).

Per als traductors autònoms, tot és una qüestió d'acord contractual amb el client. Un traductor sempre serà el primer propietari dels drets d'autor. En vendre la seva obra al seu client, cedeix aquests drets d'autor. Tanmateix, fins i tot quan es transfereixen els drets d'autor, el traductor no es responsabilitza de les modificacions no autoritzades fetes pel client (Blésius, 2008). Això també és vàlid per a les memòries de traducció i els bancs de termes creats per un traductor per a una obra determinada, "tret que els drets d'autor es transfereixin prèviament en virtut d'un contracte, les memòries de traducció pertanyen als traductors que les creen" (Smith, 2009, p. 8).

Però, què passa amb una traducció generada per IA?

Propietat de les traduccions: Sistemes d'IA

Com s'ha esmentat anteriorment en aquest article, els sistemes d'IA generativa funcionen entrenant i incorporant grans conjunts de dades als seus algoritmes. Aquestes dades no sempre s'adquireixen legalment i, en la majoria dels casos, els algoritmes no citen les seves fonts quan proporcionen una resposta a una pregunta. Sistemes com ChatGPT (americà) o Mistral (francès) són capaços de proporcionar una traducció gairebé similar a la humana i, per tant, creen la por de "la fi de la traducció humana". La IA és un sistema en ràpid desenvolupament. tecnologia present en gairebé tots els camps i s'ha convertit en una part integral dels treballs de traducció. Amb això, sorgeixen noves qüestions legals que cal tenir en compte: a qui s'hauria de concedir la propietat d'aquesta traducció? Al client de l'eina d'IA, al desenvolupador o simplement al sistema en si? 

El 2022, artistes visuals van presentar una demanda col·lectiva als Estats Units contra Stability AI, al·legant que l'empresa utilitzava la seva obra protegida per drets d'autor per entrenar el seu model d'IA sense el seu consentiment. El tribunal va concedir en part i va denegar en part les mocions dels demandats. El tribunal va permetre que la demanda per infracció directa dels drets d'autor continués, reconeixent que la qüestió de si els models d'IA infringeixen els drets d'autor no està resolta i depèn de les característiques específiques de cada cas (Madigan, 2024). 

Recentment, el govern dels Estats Units va prendre una nova decisió el 29 de gener de 2025 (Dreyfus Law Firm, 2025). Emfatitza els requisits necessaris per acceptar un contingut generat per IA com a obra protegible per drets d'autor. Segons aquesta decisió, un contingut generat per IA pot tenir drets d'autor sota les condicions següents: Hi ha una participació humana suficient en el procés creatiu, és a dir, el material no és generat només per IA, i la IA s'utilitza com a eina per fomentar la creativitat humana. També explica la importància de les indicacions que es donen al sistema, que han de ser prou creatives. En aquesta idea, si un artista modifica, organitza o selecciona elements de contingut generat per IA, aquest contingut... podria ser elegible per a la protecció parcial dels drets d'autor.

Des d'una perspectiva global, cada país aborda les qüestions d'IA i drets d'autor de maneres diferents. Per exemple, la Llei d'IA de la Unió Europea, publicada el 6 d'agost de 2023, esmenta l'obligació dels sistemes d'IA de complir amb els drets de propietat intel·lectual, la qual cosa significa que els proveïdors de models d'IA han de "compartir públicament un resum detallat del text i les dades utilitzades en l'entrenament dels seus models d'IA" (Fitzpatrick, 2025).

Com que el marc legal encara està en evolució per adaptar-se a aquestes noves tecnologies, és possible que no puguem donar una resposta clara pel que fa als drets d'autor que impliquen la IA en l'art o la traducció. Tanmateix, els desenvolupadors d'IA haurien d'assegurar-se que compleixen la llei pel que fa a les dades que adquireixen per als seus models d'entrenament. Això implica obtenir les llicències adequades i compensar les persones propietàries de la PI que volen incorporar als seus conjunts de dades d'entrenament (Deloitte AI Institute, nd).

Conclusió 

El món de la IA està en constant canvi. La tecnologia en si mateixa es millora dia a dia i s'incorpora a cada cop més dominis i aspectes de les nostres vides. Malauradament, les lleis no poden evolucionar tan ràpid, ni tan sols en un món digitalitzat. La IA realment té un potencial per a la creativitat o per accelerar les tasques laborals, però per la manera com està desenvolupada, infringeix diverses lleis. Com hem vist, la propietat intel·lectual juga un paper important en l'àrea de la creativitat, però als programadors d'IA no sembla importar-los gaire, i a més a més, no estan obligats a complir la llei, ja que hi ha una clara manca de regulació pel que fa a la IA i els drets d'autor. Aquesta tecnologia només pot utilitzar allò amb què s'ha alimentat, que, en la seva major part, són obres protegides per drets d'autor. 

Ja s'han proposat diverses solucions, i un nombre creixent d'empreses, organitzacions i països intenten destacar els problemes legals relacionats amb la IA en diversos camps. La primera afirmació es refereix a una major transparència pel que fa a les fonts utilitzades pels sistemes d'IA per a l'entrenament o la generació de respostes, i a la transparència pel que fa al seu funcionament general, cosa que podria ser mortal per als programadors d'IA. Alguns països tenen les seves pròpies solucions, i la Unió Europea està liderant el camí en la lluita per transparència.

Més recentment, el febrer de 2025, es va celebrar a París la Cimera d'Acció sobre la IA. El seu objectiu era "establir col·lectivament fonaments científics, solucions i estàndards per a una IA més sostenible que treballi per al progrés col·lectiu i en l'interès públic" (France Diplomacy, 2025) amb més de 800 participants. Els resultats van mostrar el següent: la voluntat de crear una IA sostenible, segura, fiable i transparent i d'utilitzar-la amb prudència on més es necessiti, com ara l'atenció sanitària i/o l'educació. Mentre que 62 països van signar l'acord final, els EUA, tot i ser un dels líders en l'àmbit de la IA, no ho van fer.
 

Bibliografia

Acord sobre els aspectes dels drets de propietat intel·lectual relacionats amb el comerç (Acord sobre els ADPIC). (nd). WIPO Lex. Recuperat el 16 de febrer de 2025 de https://www.wipo.int/wipolex/en/treaties/details/231

Cimera d'Acció sobre IA (10 i 11 de febrer de 2025)(2025). Diplomàcia francesa - Ministeri d'Europa i Afers Exteriors. https://www.diplomatie.gouv.fr/en/french-foreign-policy/digital-diplomacy/news/article/ai-action-summit-10-11-feb-2025

Conferència de la Cimera d'Acció sobre IA: IA, Ciència i Societat. (2025, 6 de febrer). Institut Polytechnique de Paris. https://www.ip-paris.fr/en/news/ai-action-summit-conference-ai-science-and-society-ip-paris

IA i drets d'autor: comprensió del segon informe de l'Oficina de Drets d'Autor dels EUA sobre la capacitat de drets d'autor(2025 de febrer de 10). Dreyfus. https://www.dreyfus.fr/en/2025/02/10/ai-and-copyright-understanding-the-u-s-copyright-offices-second-report-on-copyrightability/

Intel·ligència Artificial i Propietat Intel·lectual. (nd). WIPO Pearl. Recuperat el 16 de febrer de 2025 de https://www.wipo.int/about-ip/en/frontier_technologies/ai_and_ip.html

Conveni de Berna per a la protecció de les obres literàries i artístiques. (nd). WIPO Pearl. Recuperat el 16 de febrer de 2025 de https://www.wipo.int/treaties/en/ip/berne/index.html

Bharati, RK (2024). IA i propietat intel·lectual: marcs legals i direccions futures. Revista Internacional de Dret, Justícia i Jurisprudència, 4(2), 207-215. https://doi.org/10.22271/2790-0673.2024.v4.i2c.141

Bird & Bird LLP, Direcció General de Traducció (Comissió Europea), Debussche, J., i Troussel, J.-C. (2014). Traducció i drets de propietat intel·lectual: informe finalOficina de Publicacions de la Unió Europea. https://data.europa.eu/doi/10.2782/72107

Blésius, C. (nd). Drets d'autor i traductor. De qui són els propietaris de les vostres traduccions? Recuperat el 16 de febrer de 2025 de https://cblesius.co.uk/articles/CopyrightAndTheTranslator-WhoOwnsYourTranslations.html

Creamer, E. (2024 d'abril de 16). Una enquesta conclou que la IA generativa representa una amenaça important per a la feina dels traductors. The Guardian. https://www.theguardian.com/books/2024/apr/16/survey-finds-generative-ai-proving-major-threat-to-the-work-of-translators

Devin, V. (2025 de gener de 29). Del passat al futur: l'impacte de la IA en la tecnologia de traducció - Localize ArticlesLocalitzar. https://localizejs.com/articles/the-impact-of-ai-on-translation-technology

Fitzpatrick, D. (2025 de febrer de 3). La nova normativa sobre drets d'autor acaba de fer que les habilitats d'IA siguin el major avantatgeForbes. https://www.forbes.com/sites/danfitzpatrick/2025/02/03/new-copyright-ruling-just-made-ai-skills-the-biggest-advantage/

Gil, A., Juliana, N., i David, AS (2023 d'abril de 7). La IA generativa té un problema de propietat intel·lectualHarvard Business Review. https://hbr.org/2023/04/generative-ai-has-an-intellectual-property-problem

Guadamuz, A. (2017 d'octubre de 1). L'intel·ligència artificial i el dret d'autorRevista de l'OMPI. https://www.wipo.int/fr/web/wipo-magazine/article-details/?assetRef=40141&title=artificial-intelligence-and-copyright

Hartley, V. (s.f.). Traducció per IA o traducció automàtica: quina és la diferència? Language Wire. Recuperat el 16 de febrer de 2025 de https://www.languagewire.com/en/blog/ai-translation-vs-machine-translation

Com utilitzar la IA per a traduccions jurídiques: avantatges, limitacions i bones pràctiques(2024 de juliol de 1). LegalTranslations.com. https://www.legaltranslations.com/fr/blog/how-to-use-ai-for-legal-translations

Propietat intel·lectual a ChatGPT(2023 de febrer de 20). Comissió Europea. https://intellectual-property-helpdesk.ec.europa.eu/news-events/news/intellectual-property-chatgpt-2023-02-20_en

Introducció a la història de la traducció d'IA i el programari popular. (2022 de desembre de 19). Human Science Co., Ltd. https://www.science.co.jp/nmt/blog/32553/

Kupferschmid, K. (2024 de desembre de 12). Perspectives de les ordres judicials en casos d'infracció de drets d'autor d'IA. Aliança de Drets d'Autor. https://copyrightalliance.org/ai-copyright-infringement-cases-insights/

Lacruz Mantecón, ML (2023). Autoria i propietat dels drets a l'era de la traducció automàtica. A H. Moniz i C. Parra Escartín (Eds.), Cap a una traducció automàtica responsable: consideracions ètiques i legals en la traducció automàtica (pàgs. 71–92). Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-031-14689-3_5

Leschen, S. (2024, 27 de setembre). La traducció, un art que val la pena protegirInstitut de Traducció i Interpretació. https://www.iti.org.uk/resource/translation-an-art-worth-protecting.html

Lucchi, N. (setembre de 2024). ChatGPT: Un estudi de cas sobre els reptes dels drets d'autor per als sistemes d'intel·ligència artificial generativa. Cambridge University Press. https://www.cambridge.org/core/journals/european-journal-of-risk-regulation/article/chatgpt-a-case-study-on-copyright-challenges-for-generative-artificial-intelligence-systems/CEDCE34DED599CC4EB201289BB161965

Madigan, K. (2024 d'agost de 29). Conclusions principals de l'ordre en el cas Andersen contra Stability AI Copyright. Aliança de Drets d'Autor. https://copyrightalliance.org/andersen-v-stability-ai-copyright-case/

Mohamed, YA, Khanan, A., Bashir, M., Mohamed, AHHM, Adiel, MAE, i Elsadig, MA (2024a). L'impacte de la intel·ligència artificial en la traducció d'idiomes: una revisió. Accés IEEE, 12, 25553-25579. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2024.3366802

Moneus, AM, i Sahari, Y. (2024). Intel·ligència artificial i traducció humana: un estudi contrastiu basat en textos legals. Heliyon, 10(6). https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e28106

Ong, J., Lo Khai Yi i Winn Wong, HW (2024, 3 de setembre). Llei d'IA de la UE: la guia essencial per al compliment dels drets d'autor per a models d'IA d'ús generalCambres i socis. https://chambers.com/articles/eu-ai-act-the-essential-guide-to-copyright-compliance-for-general-purpose-ai-models

Smith, R. (2009 de novembre de 19). Problemes de drets d'autor en la propietat de memòries de traducció. Actes de Traducció i Ordinador 31TC 2009, Londres, Regne Unit. https://aclanthology.org/2009.tc-1.13/

Declaració sobre la intel·ligència artificial inclusiva i sostenible per a les persones i el planeta. (2025 de febrer de 11). Elisi. https://www.elysee.fr/en/emmanuel-macron/2025/02/11/statement-on-inclusive-and-sustainable-artificial-intelligence-for-people-and-the-planet

Les implicacions legals de la IA generativa. (nd). Deloitte AI Institute. Recuperat el 16 de febrer de 2025 de https://www2.deloitte.com/us/en/pages/consulting/articles/generative-ai-legal-issues.html

Models de traducció entrenats. (nd). Wonk.Ai. Recuperat el 16 de febrer de 2025 de https://wonk.ai/en/training-of-translation-models/

Comparteix aquest article: