IA Responsable: Verdadero o Falso

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Buenas prácticas y límites de la IA.

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daf flores

Mexico

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#	Jeux	Précision	temps
1	daf flores 8 Août 2025	% 90	00:49

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IA Responsable: Verdadero o FalsoVersion en ligne Buenas prácticas y límites de la IA. par daf flores 1 Un modelo con alta precisión en un conjunto de pruebas siempre funcionará igual de bien en producción. Sí No 2 Se deben monitorizar continuamente los modelos para detectar deriva de datos. Sí No 3 La interpretación de modelos complejos no es necesaria si la puntuación de rendimiento es alta. Sí No 4 La IA debe entrenarse con datos representativos y diversificados. Sí No 5 Es correcto evaluar sesgos y equidad algorítmica en modelos de IA antes de su despliegue. Sí No 6 Es aceptable usar datos personales sin consentimiento para entrenar modelos si el rendimiento mejora. Sí No 7 La IA debe ser explicable cuando se toma decisiones críticas. Sí No 8 Es correcto desplegar IA para decisiones críticas sin plan de mitigación de riesgos ni pruebas piloto. Sí No 9 La IA debe entrenarse solo una vez y no necesita actualizaciones posteriores. Sí No 10 Se deben establecer límites de seguridad y privacidad para el uso de IA. Sí No

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Buenas prácticas y límites de la IA.

par daf flores

Un modelo con alta precisión en un conjunto de pruebas siempre funcionará igual de bien en producción.

Sí

Se deben monitorizar continuamente los modelos para detectar deriva de datos.

Sí

La interpretación de modelos complejos no es necesaria si la puntuación de rendimiento es alta.

Sí

La IA debe entrenarse con datos representativos y diversificados.

Sí

Es correcto evaluar sesgos y equidad algorítmica en modelos de IA antes de su despliegue.

Sí

Es aceptable usar datos personales sin consentimiento para entrenar modelos si el rendimiento mejora.

Sí

La IA debe ser explicable cuando se toma decisiones críticas.

Sí

Es correcto desplegar IA para decisiones críticas sin plan de mitigación de riesgos ni pruebas piloto.

Sí

La IA debe entrenarse solo una vez y no necesita actualizaciones posteriores.

Sí

Se deben establecer límites de seguridad y privacidad para el uso de IA.

Sí

Vous pouvez intégrer le jeu dans un LMS compatible avec LTI 1.1 ou LTI 1.3 comme Canvas, Moodle ou Blackboard. Les scores seront ainsi automatiquement enregistrés dans le carnet de notes de la plateforme.

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Un modelo con alta precisión en un conjunto de pruebas siempre funcionará igual de bien en producción.

Se deben monitorizar continuamente los modelos para detectar deriva de datos.

La interpretación de modelos complejos no es necesaria si la puntuación de rendimiento es alta.

La IA debe entrenarse con datos representativos y diversificados.

Es correcto evaluar sesgos y equidad algorítmica en modelos de IA antes de su despliegue.

Es aceptable usar datos personales sin consentimiento para entrenar modelos si el rendimiento mejora.

La IA debe ser explicable cuando se toma decisiones críticas.

Es correcto desplegar IA para decisiones críticas sin plan de mitigación de riesgos ni pruebas piloto.

La IA debe entrenarse solo una vez y no necesita actualizaciones posteriores.

Se deben establecer límites de seguridad y privacidad para el uso de IA.

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