Método para la recomendación sobre el uso de la inteligencia artificial y sus consecuencias en los derechos de autor en el Ecuador

Autores/as

  • Hendry Francel Cadena Sayavedra Universidad Regional Autónoma de Los Andes, Ambato. Ecuador
  • Andrea Katherine Bucaram Caicedo Universidad Regional Autónoma de Los Andes, Ambato. Ecuador
  • Santiago Fernando Fiallos Bonilla Universidad Regional Autónoma de Los Andes, Ambato. Ecuador

Palabras clave:

Derechos de autor, Inteligencia Artificial, sistema de recomendación, números neutrosóficos

Resumen

La revolución de la inteligencia artificial (IA) está transformando la economía digital de bienes inmateriales, creando interrogantes sobre su cumplimiento con los derechos de autor en Ecuador. A medida que las decisiones algorítmicas generan creaciones intelectuales de forma autónoma, se plantean desafíos en torno a la propiedad intelectual, ya que la IA puede replicar obras de autores humanos, lo que complica la atribución de derechos de autor. La doctrina sugiere que es difícil otorgar derechos de autor a un software inteligente debido a la ambigüedad en la normativa actual, lo que deja un vacío legal en la regulación de la IA y sus implicaciones sobre derechos constitucionales. Para abordar esta situación, algunos organismos están considerando nuevas legislaciones, mientras que otros optan por adaptar marcos jurídicos existentes. Algunas propuestas incluyen la creación de un derecho sui generis para la IA, definiendo su titularidad y derechos asociados. Este artículo científico tiene como objetivo implementar un método para la generación de recomendaciones sobre el uso de la IA y su impacto en la protección de los derechos de autor en el Ecuador, integrando Números Neutrosóficos de Valor Único para una mejor evaluación.

Publicado

2025-01-01

Número

Sección

Articulos

Cómo citar

Método para la recomendación sobre el uso de la inteligencia artificial y sus consecuencias en los derechos de autor en el Ecuador. (2025). Neutrosophic Computing and Machine Learning. ISSN 2574-1101, 36, 53-63. http://fs.unm.edu/NCML2/index.php/112/article/view/666

Artículos más leídos del mismo autor/a