Desafíos de la IA

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Desafíos y riesgos clave de la IA

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salamanca

Colombia

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Desafíos de la IAVersion en ligne Desafíos y riesgos clave de la IA par 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.

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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¿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?

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