Inteligencia Artificial y Ética Digital

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Desafíos éticos en IA

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

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Inteligencia Artificial y Ética DigitalVersión en línea Desafíos éticos en IA por student.progress.internal 1 ¿Qué indica una entrada de datos sesgada en un modelo de IA? a C) Eficiencia computacional b D) Transparencia c B) Sesgo de predicción hacia un grupo d A) Mayor precisión 2 ¿Cuál es el principio de consentimiento informado en el uso de datos para IA? a D) Solo aplica a datos médicos b C) Requiere información clara sobre uso y posibilidad de retirar consentimiento c B) No aplica a IA d A) Requiere que datos se recolecten sin notificación 3 Qué describe la explicabilidad local (p. ej., LIME) en IA? a D) Incrementa complejidad sin beneficio b A) Modelo oculto c C) Requiere datos abiertos d B) Técnicas para explicar predicciones individualizadas 4 ¿Quién es típicamente responsable por decisiones automatizadas en IA? a C) Identificar responsables (desarrolladores, operadores, propietarios) b D) Solo usuarios c A) Gobierno siempre es responsable d B) No hay responsabilidad 5 ¿Qué causa el sesgo de representación en IA? a A) No existe en IA b D) Es deseable c B) Surge cuando datos no representativos d C) Solo en visión por computador 6 ¿Qué significa differential privacy en IA? a B) Técnica para preservar privacidad añadiendo ruido b C) Elimina datos personales por completo c A) Publica datos completos d D) No aplica a IA 7 En IA, ¿qué se recomienda respecto a menores y consentimiento? a A) No tiene límites b B) Requiere supervisión y consentimiento de tutores c D) Solo financiado por el estado d C) Es ilegal 8 ¿Cómo puede la IA afectar el mercado laboral? a A) No afecta empleo b D) Aumenta empleo sin cambios c B) Sustituye todas las profesiones d C) Puede generar desplazamiento y necesidad de reentrenamiento 9 Sobre transparencia en modelos grandes, ¿qué se recomienda? a A) Siempre transparente sin esfuerzo b B) No se puede explicar nada c D) Es irrelevante d C) Se pueden usar técnicas de interpretabilidad para comprender decisiones clave 10 Qué principios suelen guiar la ética en la gobernanza de IA? a A) Libertad total de uso sin reglas b C) Evitar investigación c B) Transparencia, justicia, seguridad, responsabilidad d D) Solo lucro Explicación 1 Explicación técnica: los datos sesgados generan sesgos en las predicciones. Mitigar con muestreo y validación. Multimedia: infografía de sesgo de datos y efectos. 2 Explicación técnica: el consentimiento debe ser claro, específico y reversible. Multimedia: diagrama de flujo de consentimiento y derechos del usuario. 3 Explicación técnica: la explicabilidad local genera explicaciones sobre decisiones individuales. Multimedia: gráfico de ejemplos de predicción explicada. 4 Explicación técnica: la responsabilidad recae en múltiples actores según el sistema. Multimedia: diagrama de roles en un sistema de IA. 5 Explicación técnica: datos poco representativos generan sesgos. Multimedia: gráfico de distribución de datos y sesgo resultante. 6 Explicación técnica: se reduce riesgo de reidentificación mediante ruido controlado. Multimedia: esquema de privacidad diferencial. 7 Explicación técnica: protección especial de menores, supervisión y consentimiento. Multimedia: diagrama de consentimiento infantil y guardianes. 8 Explicación técnica: adopción tecnológica implica adaptación y reentrenamiento. Multimedia: gráfico de curva de adopción y capacitación. 9 Explicación técnica: interpretabilidad ayuda a auditar y confiar. Multimedia: figura de niveles de interpretabilidad. 10 Explicación técnica: marco ético incluye justicia, seguridad y responsabilidad. Multimedia: mural de principios éticos de IA.

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 indica una entrada de datos sesgada en un modelo de IA?

¿Cuál es el principio de consentimiento informado en el uso de datos para IA?

Qué describe la explicabilidad local (p. ej., LIME) en IA?

¿Quién es típicamente responsable por decisiones automatizadas en IA?

¿Qué causa el sesgo de representación en IA?

¿Qué significa differential privacy en IA?

En IA, ¿qué se recomienda respecto a menores y consentimiento?

¿Cómo puede la IA afectar el mercado laboral?

Sobre transparencia en modelos grandes, ¿qué se recomienda?

Qué principios suelen guiar la ética en la gobernanza de IA?

Explicación