El marco FAIR-R propone una nueva forma de entender los datos abiertos en la era de la inteligencia artificial: no solo deben ser accesibles, sino también estar listos para entrenar algoritmos de forma segura, ética y útil para la sociedad.

En el mundo de la inteligencia artificial, los algoritmos ya no son los únicos protagonistas. Investigaciones recientes y avances en la práctica han demostrado que, en muchos casos, la cantidad y calidad de los datos superan al ingenio del algoritmo. Desde los modelos que dominan los juegos de estrategia hasta los asistentes de voz que usamos a diario, la IA moderna está impulsada por montañas de datos y estructuras cada vez más sofisticadas para analizarlos y sacarles partido.

En un mundo donde la inteligencia artificial (IA) y los modelos de lenguaje generativos, como GPT-4, están revolucionando la creación de contenido, surge una preocupación crítica: el fenómeno del "colapso de modelos". Este término se refiere a la degradación de la calidad y la diversidad de los modelos de IA cuando son entrenados con datos generados por otros modelos.