Desafíos de la IA

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Desafíos y riesgos clave de la IA

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Hélmer González Serrano

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este test esta basado en las diapositivas que pudimos ver con anterioridad, consta de 10 preguntas las cuales tienen alternativas para poder resolverlas.

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Desafíos de la IA


Desafíos de la IAVersión en línea Desafíos y riesgos clave de la IA por salamanca 1 ¿Qué desafío se refiere a que los modelos IA pueden tomar decisiones sin entender el razonamiento humano detrás de ellas? a Dependencia de datos b Falta de interpretabilidad (explicabilidad) c Sobreajuste de modelos d Privacidad de datos 2 ¿Qué problema describe el sesgo de datos que puede conducir a decisiones injustas? a Generalización pobre b Ruido en los datos c Sobreajuste d Sesgo de datos 3 ¿Cuál es un gran reto en la seguridad de IA al que se enfrentan modelos frente a datos adversarios? a Robustez ante ataques adversariales b Velocidad de entrenamiento c Compatibilidad con hardware d Escalabilidad 4 ¿Qué desafío implica la necesidad de grandes cantidades de energía para entrenar modelos modernos? a Costo energético y huella de carbono b Tasa de aprendizaje c Algoritmos determinísticos d Compatibilidad de API 5 ¿Qué aspecto aborda la protección de datos personales cuando se usa IA en productos y servicios? a Privacidad y protección de datos b Auditoría de código c Escalabilidad d Rendimiento de modelos 6 ¿Qué problema surge cuando los modelos IA pueden producir información incorrecta o engañosa de forma convincente? a Latencia de inferencia b Overfitting c Desinformación y alucinaciones d Falso positivo 7 ¿Qué desafío se da cuando una IA sensible solo a datos de entrenamiento pierde rendimiento en datos nuevos? a Sobreajuste b Baja diversidad de datos c Hiperparámetros mal elegidos d Falta de generalización 8 ¿Qué problema ético y social se incrementa si la IA reemplaza empleos sin medidas de transición? a Sobreentrenamiento b Complejidad computacional c Impacto laboral y desempleo d Problemas de compatibilidad 9 ¿Qué desafío de gobernanza implica coordinar normas, responsabilidades y rendición de cuentas en IA? a Rendimiento de modelos b Optimización de hiperparámetros c Compatibilidad de software d Marco regulatorio y gobernanza 10 ¿Qué esfuerzo técnico es crucial para que la IA sea confiable en entornos reales y variables? a Robustez y pruebas en entornos reales b Depuración de memoria c Optimización de compilador d Convergencia rápida de entrenamiento Explicación 1 La explicabilidad es la capacidad de entender por qué una IA toma ciertas decisiones. Sin ella, es difícil validar y corregir errores. 2 El sesgo de datos ocurre cuando los datos de entrenamiento reflejan prejuicios, afectando resultados para ciertos grupos. 3 Los ataques adversariales manipulan entradas para inducir errores; la IA debe resistirlos sin fallos. 4 Entrenar modelos grandes consume mucha energía, impactando costos y medio ambiente. 5 La IA debe respetar la privacidad, gestionando datos de forma segura y responsable. 6 Las alucinaciones son salidas que parecen plausibles pero son incorrectas o falsas. 7 La generalización es la capacidad de rendir bien con datos no vistos previamente. 8 La IA puede afectar el empleo; se requieren políticas y planes de transición. 9 La gobernanza busca establecer marcos legales y éticos para el uso de IA. 10 La robustez implica rendimiento estable ante variaciones del mundo real y datos ruidosos.

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 salamanca

¿Qué desafío se refiere a que los modelos IA pueden tomar decisiones sin entender el razonamiento humano detrás de ellas?

¿Qué problema describe el sesgo de datos que puede conducir a decisiones injustas?

¿Cuál es un gran reto en la seguridad de IA al que se enfrentan modelos frente a datos adversarios?

¿Qué desafío implica la necesidad de grandes cantidades de energía para entrenar modelos modernos?

¿Qué aspecto aborda la protección de datos personales cuando se usa IA en productos y servicios?

¿Qué problema surge cuando los modelos IA pueden producir información incorrecta o engañosa de forma convincente?

¿Qué desafío se da cuando una IA sensible solo a datos de entrenamiento pierde rendimiento en datos nuevos?

¿Qué problema ético y social se incrementa si la IA reemplaza empleos sin medidas de transición?

¿Qué desafío de gobernanza implica coordinar normas, responsabilidades y rendición de cuentas en IA?

¿Qué esfuerzo técnico es crucial para que la IA sea confiable en entornos reales y variables?

Explicación