La IA sin sesgos

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Explora sesgos y justicia en IA

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Lari Cervantes

Mexico

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La IA sin sesgosVersion en ligne Explora sesgos y justicia en IA par Lari Cervantes 1 ¿Qué es el sesgo en IA? a Fallo de hardware b Juicio o resultado injusto causado por datos o diseño c Aleatoriedad sin patrón d Error técnico de programación 2 ¿Cuál es una fuente común de sesgo en IA? a Uso de CPU lenta b Algoritmo de hashing seguro c Demasiada precisión numérica d Conjuntos de datos no representativos 3 ¿Qué técnica ayuda a reducir sesgos en modelos? a Overfitting extremo b Aumento de aprendizaje sin validación c Auditorías de sesgo y revisión de datos d Reducción de tamaño de modelo 4 ¿Qué es la equidad en IA? a Maximizar rendimiento sin criterios b Ignorar diferencias culturales c Tratamiento igualitario de diferentes grupos d Usar más datos de un solo grupo 5 ¿Qué implica la explicabilidad para reducir sesgos? a Disminuir el número de características b Aumentar tamaño del dataset c Ocultar el código fuente d Comprender cómo toma decisiones el modelo 6 ¿Qué rol juegan los datos demográficos en sesgos? a Nunca afectan b Pueden sesgar si están desbalanceados c Sin impacto en la justicia d Siempre mejoran el rendimiento 7 ¿Qué método evalúa la equidad entre grupos? a Compresión de modelos b Análisis de impacto en grupos (GIA) c Optimización de pérdidas d Validación por retención 8 ¿Qué es un sesgo de muestra? a Sesgo de confirmación b Muestra que no representa la población c Baja varianza d Overfitting 9 ¿Cómo puede el sesgo afectar decisiones de IA en empleo? a Mejorar diversidad automáticamente b Aumentar rendimiento sin sesgos c Desfavorar a candidatos de ciertos grupos d Reducir datos sensibles sin impacto 10 ¿Qué es una auditoría ética de IA? a Entrenamiento sin datos b Actualización automática de modelos c Revisión independiente de sesgos y prácticas d Desactivación de controles de seguridad Explicación 1 El sesgo surge cuando los datos o el diseño favorecen a ciertos grupos o resultados. 2 Datasets sesgados reflejan o amplifican desigualdades existentes. 3 Evaluaciones de sesgo y curación de datos mitigan sesgos. 4 La equidad busca no perjudicar a grupos vulnerables. 5 La transparencia ayuda a detectar sesgos y corregirlos. 6 Datos desbalanceados pueden inducir sesgos injustos. 7 GIA compara resultados entre grupos para identificar disparidades. 8 Si la muestra no representa, los resultados fallan en generalizar. 9 Sesgos en datos de candidatos pueden perpetuar discriminación. 10 Las auditorías evalúan impactos, seguridad y justicia.

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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par Lari Cervantes

¿Qué es el sesgo en IA?

¿Cuál es una fuente común de sesgo en IA?

¿Qué técnica ayuda a reducir sesgos en modelos?

¿Qué es la equidad en IA?

¿Qué implica la explicabilidad para reducir sesgos?

¿Qué rol juegan los datos demográficos en sesgos?

¿Qué método evalúa la equidad entre grupos?

¿Qué es un sesgo de muestra?

¿Cómo puede el sesgo afectar decisiones de IA en empleo?

¿Qué es una auditoría ética de IA?

Explicación