Casos de Ética en IA

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Casos sobre uso responsable de IA

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Rochester Caceres

Nicaragua

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Casos de Ética en IA


Casos de Ética en IAVersión en línea Casos sobre uso responsable de IA por Rochester Caceres 1 En un sistema de reclutamiento que reproduce sesgos históricos, ¿qué principio ético se viola principalmente? a Transparencia b Privacidad c Responsabilidad d Igualdad de oportunidades 2 Si un modelo explica sus decisiones solo a nivel técnico, ¿qué principio de IA ética falta? a Automatización responsable b Privacidad c Explicabilidad d Seguridad 3 Una empresa usa datos de clientes sin consentimiento para entrenar un modelo, ¿qué principio se vulnera? a Responsabilidad b Rentabilidad c Transparencia d Consentimiento y privacidad 4 Un sistema de IA que toma decisiones críticas sin supervisión humana, ¿qué principio se incumple? a Eficiencia b Innovación c Escalabilidad d Supervisión humana/Control humano 5 Un chatbot médico da indicaciones peligrosas sin advertencias: ¿qué principio se viola principalmente? a Transparencia b Explicabilidad c Seguridad y no maleficencia d Privacidad 6 Una IA explica sus resultados con lenguaje claro para usuarios no expertos: ¿qué principio se fomenta? a Privacidad b Confidencialidad c Explicabilidad/Comprensión d Velocidad 7 Un modelo que otorga más recursos a ciertos grupos sin justificante: ¿qué principio se vulnera? a Seguridad b Equidad/No discriminación c Transparencia d Eficiencia 8 Si se informa a usuarios sobre el uso de IA y se obtiene su consentimiento, ¿qué práctica se aplica? a Redundancia b Transparencia y consentimiento c Confidencialidad d Autonomía 9 Una IA que oculta sus límites y capacidades para parecer humana: ¿qué problema ético surge? a Engaño/Transparencia insuficiente b Seguridad c Accesibilidad d Privacidad 10 Una empresa usa IA para eliminar empleos sin plan de mitigación: ¿qué principio se infringe? a Velocidad b Responsabilidad social y human oversight c Privacidad d Rentabilidad Explicación 1 El sesgo perjudica la igualdad de oportunidades al discriminar candidatos. La transparencia y la privacidad son necesarias, pero el fallo principal es la equidad. 2 La explicabilidad es clave para entender y cuestionar decisiones. Seguridad, privacidad y uso responsable son importantes, pero no explicita por qué se toma la decisión. 3 Usar datos sin consentimiento infringe la privacidad y el derecho de los usuarios a decidir sobre su información. 4 La supervisión humana implica control y revisión en decisiones de alto impacto, reduciendo riesgos. 5 Prioriza evitar daño. La seguridad es crucial cuando hay riesgo para la salud. 6 Explicabilidad facilita el entendimiento y la confianza en el sistema. 7 La discriminación injustificada viola la equidad y principios de no sesgo. 8 Comunicar uso de IA y obtener consentimiento fomenta la confianza y el control del usuario. 9 Ocultar límites induce a engaño; la transparencia es fundamental para decisiones informadas. 10 La responsabilidad social y el resguardo de personas ante cambios laborales son claves para la ética.

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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por Rochester Caceres

En un sistema de reclutamiento que reproduce sesgos históricos, ¿qué principio ético se viola principalmente?

Si un modelo explica sus decisiones solo a nivel técnico, ¿qué principio de IA ética falta?

Una empresa usa datos de clientes sin consentimiento para entrenar un modelo, ¿qué principio se vulnera?

Un sistema de IA que toma decisiones críticas sin supervisión humana, ¿qué principio se incumple?

Un chatbot médico da indicaciones peligrosas sin advertencias: ¿qué principio se viola principalmente?

Una IA explica sus resultados con lenguaje claro para usuarios no expertos: ¿qué principio se fomenta?

Un modelo que otorga más recursos a ciertos grupos sin justificante: ¿qué principio se vulnera?

Si se informa a usuarios sobre el uso de IA y se obtiene su consentimiento, ¿qué práctica se aplica?

Una IA que oculta sus límites y capacidades para parecer humana: ¿qué problema ético surge?

Una empresa usa IA para eliminar empleos sin plan de mitigación: ¿qué principio se infringe?

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