El Código Penal español no tiene un delito específico denominado "corrupción de menores". Sin embargo, existen disposiciones relacionadas con la protección de menores y la persecución de conductas que puedan perjudicarlos.

Algunas de las disposiciones relevantes podrían incluir:

El más habitual de todos ellos el es delito de posesión de pornografía infantil y el delito de distribución de pornografía infantil, ambos, según nuestros abogados especialistas en delito de pornografía infantil en el artículo 189 del Código Penal.

Corrupción de menores por medios tecnológicos: El artículo 183 ter del Código Penal español, introducido por la Ley Orgánica 2/2019, de 1 de marzo, establece penas para quien produzca, distribuya, exhiba, financie o facilite la producción, distribución, exhibición o adquisición de material pornográfico que involucre a menores de edad, incluso a través de medios tecnológicos. Según nuestros mejores abogados penalistas este delito de pornografía infantil se está disparando en cuanto al número de expediente judiciales en todas las capitales de provincia. 

Abuso sexual a menores: El Código Penal aborda el abuso sexual a menores en diversos artículos, como el artículo 183, que sanciona el abuso sexual a menores de 13 años.

Prostitución de menores: El artículo 187 del Código Penal castiga la prostitución de menores de edad con penas de cárcel, según nuestros abogados penalistas, muy importantes.

La creación de imágenes con inteligencia artificial (IA) es un proceso fascinante que combina algoritmos y modelos de aprendizaje automático para generar imágenes a partir de datos existentes. Existen, cada vez más, expedientes penales de creación de pornografía infantil con inteligencia artificial. 

• Recopilación de datos: El primer paso en la creación de una imagen con IA es recopilar una gran cantidad de datos de imágenes. Estos datos pueden provenir de diversas fuentes, como fotografías de archivo, bancos de imágenes, bases de datos públicas o incluso imágenes creadas por humanos para un propósito específico.
• Preprocesamiento de datos: Una vez que se han recopilado los datos, es necesario realizar un preprocesamiento. Esto puede incluir la eliminación de imágenes de baja calidad, la normalización de tamaños y formatos, la corrección de colores y otros ajustes para que los datos estén en un formato adecuado para su procesamiento por la IA.
• Elección del modelo de IA: Para crear imágenes, se utilizan modelos de IA específicos, como GANs (Generative Adversarial Networks), VAEs (Variational Autoencoders) o modelos basados en redes neuronales convolucionales. La elección del modelo depende de la naturaleza de las imágenes que se desean generar y de los resultados deseados.
• Entrenamiento del modelo: Una vez seleccionado el modelo, se procede al entrenamiento utilizando los datos preprocesados. Durante el entrenamiento, el modelo aprende patrones y características presentes en las imágenes de entrenamiento. Por ejemplo, en el caso de una GAN, se entrenan dos redes neuronales, una generadora y una discriminadora, que compiten para mejorar la calidad de las imágenes generadas.
• Generación de imágenes: Después de que el modelo ha sido entrenado, se puede utilizar para generar nuevas imágenes. Esto se hace alimentando al modelo con datos aleatorios o semillas (z) y permitiendo que el modelo las transforme en imágenes. Cuantas más iteraciones se realicen, mejor será la calidad de las imágenes generadas, ya que el modelo ajusta sus parámetros para mejorar su capacidad generativa.
• Evaluación y ajustes: Es importante evaluar las imágenes generadas en busca de calidad y coherencia. En algunos casos, es posible que sea necesario ajustar los parámetros del modelo o realizar más entrenamiento para obtener mejores resultados.
• Aplicación y uso: Las imágenes generadas con IA pueden utilizarse en una variedad de aplicaciones, como diseño gráfico, arte generativo, mejora de imágenes, creación de contenido multimedia y más. También pueden servir como base para crear contenido original o como parte de proyectos creativos.
• Refinamiento y retroalimentación: A medida que se utilizan las imágenes generadas, es posible obtener retroalimentación de los usuarios o realizar refinamientos adicionales en el modelo de IA para mejorar la calidad y la relevancia de las imágenes.

Es importante destacar que la creación de imágenes con inteligencia artificial es un campo en constante evolución, y los avances tecnológicos continúan mejorando la calidad y la capacidad de generación de estas imágenes. Además, la ética y la responsabilidad juegan un papel importante en el uso de la IA para generar imágenes, especialmente en lo que respecta a la autenticidad y la manipulación de imágenes. Por lo tanto, es fundamental utilizar esta tecnología de manera responsable y ética.