Sesgo Algorítmico

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Sesgo algorítmico y discriminación.

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Melani Gonzales

Bolivia

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Froggy Jumps Sesgo AlgorítmicoVersión en línea Sesgo algorítmico y discriminación. por Melani Gonzales 2 ¿Qué es el sesgo algorítmico? a Una preferencia personal del programador sin impacto real b Tensiones en los datos o el modelo que producen resultados injustos c Un error de código que se repite 3 ¿Cuál es una fuente común de discriminación en algoritmos? a Variables sin relación con la tarea b Datos sesgados que reflejan desigualdades sociales c Solo errores aleatorios 4 ¿Qué es la discriminación automática? a Una decisión tomada por un humano sin ayuda de la máquina b Tratamiento desigual de individuos por un sistema sin intervención humana c Un sesgo que se arregla solo con más datos 5 ¿Por qué es perjudicial el sesgo en sistemas de IA? a Puede perpetuar o empeorar desigualdades sociales b No tiene impacto en la vida real c Solo afecta a métricas técnicas 6 ¿Qué técnica ayuda a mitigar sesgo? a Aumentar la cantidad de datos sin revisar b Auditoría de sesgos y revisión de datos c Bajar la precisión del modelo intencionalmente 7 ¿Qué es el sesgo de representación? a Cambios aleatorios en el conjunto de datos b Errores de sintaxis en código c Falta de diversidad en datos que no reflejan la realidad 8 ¿Qué es el sesgo de métricas en IA? a Evaluar con métricas que ocultan sesgos reales b Usar métricas perfectas que no engañan c Medir solo la velocidad de entrenamiento 9 ¿Qué implica la transparencia de modelos para reducir discriminación? a Ocultar pesos y arquitecturas b Aumentar la complejidad sin claridad c Explicar decisiones y criterios usados 10 ¿Qué rol juega la gobernanza en IA frente al sesgo? a Depende únicamente del laboratorio de desarrollo b Establece políticas y controles para identificar y mitigar sesgos c Solo se ocupa de la interfaz de usuario 11 ¿Cómo pueden los usuarios reducir sesgos en IA? a Exigir datos de calidad y revisar resultados críticamente b Ignorar las dudas y seguir al sistema c Confiar ciegamente en las recomendaciones

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¿Qué es el sesgo algorítmico?

¿Cuál es una fuente común de discriminación en algoritmos?

¿Qué es la discriminación automática?

¿Por qué es perjudicial el sesgo en sistemas de IA?

¿Qué técnica ayuda a mitigar sesgo?

¿Qué es el sesgo de representación?

¿Qué es el sesgo de métricas en IA?

¿Qué implica la transparencia de modelos para reducir discriminación?

¿Qué rol juega la gobernanza en IA frente al sesgo?

¿Cómo pueden los usuarios reducir sesgos en IA?