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Estrategia de mitigacion

1. Implementación de Salvaguardas en la Fuente de Generación por IA Aplicar controles técnicos rigurosos a los modelos de Inteligencia Artificial para mitigar la generación inherente de información errónea (alucinaciones) y sesgos. Esto incluye el entrenamiento con conjuntos de datos de alta calidad, la integración de mecanismos de autenticidad de contenido (e.g., marcas de agua y metadatos de procedencia) y el desarrollo de tecnologías robustas de detección de contenido sintético (*deepfake detection*), priorizando la prevención en la etapa de producción. 2. Optimización de la Detección y Contención de la Difusión Establecer y hacer cumplir políticas de plataforma que requieran la identificación, el etiquetado y la despriorización algorítmica de la información manifiestamente falsa o engañosa generada por IA que se encuentre en circulación. Además, se debe garantizar la rápida y efectiva propagación de las verificaciones de datos (*fact-checks*) validadas para contrarrestar el impacto de la desinformación post-despliegue. 3. Fomento de la Resiliencia Cognitiva y la Alfabetización Digital Desarrollar programas educativos y campañas de concienciación a lo largo de toda la vida para dotar a los ciudadanos de habilidades críticas de alfabetización mediática y digital. El enfoque debe estar en capacitar al público para que pueda discernir contenido generado por IA, reconocer tácticas de manipulación emocional y examinar críticamente las fuentes de información, construyendo una base de resiliencia cognitiva contra la adopción de creencias falsas.