La IA sin sesgos

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Explora sesgos y justicia en IA

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Lari Cervantes

México

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Se presentan 10 preguntas, cada una con 4 opciones de respuesta. Seleccione la que considere correcta.

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La IA sin sesgos


La IA sin sesgosVersión en línea Explora sesgos y justicia en IA por Lari Cervantes 1 ¿Qué es el sesgo en IA? a Fallo de hardware b Juicio o resultado injusto causado por datos o diseño c Aleatoriedad sin patrón d Error técnico de programación 2 ¿Cuál es una fuente común de sesgo en IA? a Uso de CPU lenta b Algoritmo de hashing seguro c Demasiada precisión numérica d Conjuntos de datos no representativos 3 ¿Qué técnica ayuda a reducir sesgos en modelos? a Overfitting extremo b Aumento de aprendizaje sin validación c Auditorías de sesgo y revisión de datos d Reducción de tamaño de modelo 4 ¿Qué es la equidad en IA? a Maximizar rendimiento sin criterios b Ignorar diferencias culturales c Tratamiento igualitario de diferentes grupos d Usar más datos de un solo grupo 5 ¿Qué implica la explicabilidad para reducir sesgos? a Disminuir el número de características b Aumentar tamaño del dataset c Ocultar el código fuente d Comprender cómo toma decisiones el modelo 6 ¿Qué rol juegan los datos demográficos en sesgos? a Nunca afectan b Pueden sesgar si están desbalanceados c Sin impacto en la justicia d Siempre mejoran el rendimiento 7 ¿Qué método evalúa la equidad entre grupos? a Compresión de modelos b Análisis de impacto en grupos (GIA) c Optimización de pérdidas d Validación por retención 8 ¿Qué es un sesgo de muestra? a Sesgo de confirmación b Muestra que no representa la población c Baja varianza d Overfitting 9 ¿Cómo puede el sesgo afectar decisiones de IA en empleo? a Mejorar diversidad automáticamente b Aumentar rendimiento sin sesgos c Desfavorar a candidatos de ciertos grupos d Reducir datos sensibles sin impacto 10 ¿Qué es una auditoría ética de IA? a Entrenamiento sin datos b Actualización automática de modelos c Revisión independiente de sesgos y prácticas d Desactivación de controles de seguridad Explicación 1 El sesgo surge cuando los datos o el diseño favorecen a ciertos grupos o resultados. 2 Datasets sesgados reflejan o amplifican desigualdades existentes. 3 Evaluaciones de sesgo y curación de datos mitigan sesgos. 4 La equidad busca no perjudicar a grupos vulnerables. 5 La transparencia ayuda a detectar sesgos y corregirlos. 6 Datos desbalanceados pueden inducir sesgos injustos. 7 GIA compara resultados entre grupos para identificar disparidades. 8 Si la muestra no representa, los resultados fallan en generalizar. 9 Sesgos en datos de candidatos pueden perpetuar discriminación. 10 Las auditorías evalúan impactos, seguridad y justicia.

Puedes integrar el juego en un LMS compatible con LTI 1.1 o LTI 1.3 como Canvas, Moodle, o Blackboard. De esta manera podrás guardar las puntuaciones automáticamente en el libro de calificaciones de esa plataforma.

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¿Qué es el sesgo en IA?

¿Cuál es una fuente común de sesgo en IA?

¿Qué técnica ayuda a reducir sesgos en modelos?

¿Qué es la equidad en IA?

¿Qué implica la explicabilidad para reducir sesgos?

¿Qué rol juegan los datos demográficos en sesgos?

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¿Cómo puede el sesgo afectar decisiones de IA en empleo?

¿Qué es una auditoría ética de IA?

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