Sesgo y Discriminación en IA: Cuestionarios de Aprendizaje

Question 1

¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre el sesgo en los sistemas de IA es correcta?

Accepted Answer

El sesgo puede introducirse en los sistemas de IA en cualquier etapa del ciclo de vida del desarrollo, desde la recopilación de datos hasta el despliegue del modelo.

Answer

El sesgo no es un problema importante en los sistemas de IA.

Answer

El sesgo solo puede ocurrir en sistemas de IA que utilizan datos sesgados.

Question 2

¿Cuál de las siguientes es una estrategia eficaz para mitigar el sesgo en los sistemas de IA?

Accepted Answer

Eliminar o corregir los datos sesgados utilizados para entrenar el modelo.

Answer

Ignorar el sesgo porque no es un problema importante.

Answer

Introducir más sesgo en los datos para equilibrarlo.

Answer

Modificar los algoritmos de IA para compensar el sesgo sin abordar la fuente del sesgo.

Question 3

¿Cuál de las siguientes es la consecuencia ética más grave del sesgo en los sistemas de IA?

Accepted Answer

Discriminación y exclusión de grupos particulares, lo que lleva a injusticias y daños sociales.

Answer

Pérdida de precisión del modelo, lo que lleva a resultados menos fiables.

Answer

Mayor coste de desarrollo de los sistemas de IA debido a la necesidad de mitigar el sesgo.

Answer

Daño a la reputación de las organizaciones que utilizan sistemas de IA sesgados.

Question 4

¿Qué tipo de sesgo se produce cuando un sistema de IA favorece a un grupo sobre otro debido a características protegidas, como la raza o el género?

Accepted Answer

Sesgo discriminatorio.

Answer

Sesgo de selección.

Answer

Sesgo de confirmación.

Question 5

¿Cuál de las siguientes NO es una práctica recomendada para promover el uso responsable de la IA?

Accepted Answer

Ignorar las implicaciones éticas de los sistemas de IA y centrarse únicamente en los beneficios técnicos.

Answer

Realizar auditorías regulares de sesgo para identificar y abordar el sesgo en los sistemas de IA.

Answer

Fomentar la transparencia y la responsabilidad en el desarrollo y el uso de la IA.

Question 6

¿Qué tipo de discriminación se produce cuando un grupo es privado sistemáticamente de oportunidades o recursos debido a su pertenencia a un grupo?

Accepted Answer

Discriminación sistémica.

Answer

Discriminación interpersonal.

Answer

Discriminación institucional.

Question 7

¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre el impacto social del sesgo en los sistemas de IA es correcta?

Accepted Answer

El sesgo puede erosionar la confianza del público en la IA, lo que lleva a la desconfianza y la resistencia a la adopción de la IA.

Answer

El sesgo no tiene ningún impacto social y es un problema técnico que se puede resolver fácilmente.

Answer

El sesgo solo afecta a los grupos minoritarios y no tiene un impacto significativo en la sociedad en general.

Question 8

¿Qué concepto se refiere a la tendencia a favorecer información que confirma las creencias existentes, incluso si contradice la evidencia?

Accepted Answer

Sesgo de confirmación.

Answer

Sesgo discriminatorio.

Answer

Sesgo de selección.

Question 9

¿Cuál es una limitación de los métodos de auditoría de sesgo?

Accepted Answer

Pueden ser costosos y llevar mucho tiempo de implementar, especialmente para sistemas de IA complejos.

Answer

Proporcionan soluciones completas para mitigar el sesgo en los sistemas de IA.

Answer

Son fáciles de implementar y no requieren conocimientos técnicos especializados.

Answer

Pueden identificar todos los tipos de sesgo con precisión y fiabilidad.

Question 10

¿Qué se entiende por sesgo en los sistemas de Inteligencia Artificial (IA)?

Accepted Answer

Una tendencia injusta o no intencionada a favorecer o perjudicar a ciertos grupos.

Answer

Una técnica avanzada para mejorar el rendimiento de la IA.

Answer

Un error aleatorio en los datos de entrenamiento.

Question 11

En el contexto de la Inteligencia Artificial (IA), ¿a qué se refiere la discriminación algorítmica?

Accepted Answer

Cuando un algoritmo toma decisiones que tienen consecuencias negativas injustas para ciertos grupos.

Answer

Cuando los usuarios manipulan los algoritmos para obtener ventajas injustas.

Question 12

Las implicaciones éticas del sesgo en la Inteligencia Artificial (IA) incluyen:

Accepted Answer

Potencial de discriminación injusta, socavamiento de la confianza pública y perpetuación de la desigualdad.

Answer

Aumento de la eficiencia y precisión, creación de nuevos empleos y mejora de la calidad de vida.

Question 13

¿Cuál de los siguientes NO es un principio clave para el uso responsable de la Inteligencia Artificial (IA)?

Accepted Answer

Ignorar los riesgos potenciales del sesgo.

Answer

Transparencia y explicabilidad.

Answer

Equidad e inclusión.

Answer

Rendición de cuentas y responsabilidad.

Question 14

La discriminación algorítmica puede tener consecuencias negativas para los individuos, como:

Accepted Answer

Acceso denegado a oportunidades, trato injusto y daño reputacional.

Answer

Beneficios mejorados, oportunidades ampliadas y mayor satisfacción.

Answer

Ningún impacto significativo.

Question 15

El sesgo y la discriminación en los sistemas de Inteligencia Artificial (IA) pueden ser causados por:

Accepted Answer

Datos sesgados, algoritmos injustos y factores sociales.

Answer

Solo algoritmos injustos.

Answer

Solo datos sesgados.

Question 16

¿Qué papel juega la educación en la mitigación del sesgo en la Inteligencia Artificial (IA)?

Accepted Answer

Informa a los desarrolladores, usuarios y partes interesadas sobre el sesgo y sus implicaciones.

Answer

Crea algoritmos libres de sesgo.

Answer

Reemplaza la necesidad de herramientas y técnicas técnicas.

Question 17

La discriminación algorítmica puede ser intencionada o no intencionada. ¿Cuál de las siguientes afirmaciones es cierta sobre la discriminación no intencionada?

Accepted Answer

Puede ser causada por factores ocultos o procesos invisibles.

Answer

Siempre es el resultado de la intención maliciosa.

Answer

Puede evitarse fácilmente mediante la capacitación de los desarrolladores.

Question 18

¿Qué es el sesgo en los sistemas de IA?

Accepted Answer

Supuestos o preferencias integrados en los datos o algoritmos que pueden conducir a resultados injustos o discriminatorios

Answer

La capacidad de los sistemas de IA para aprender y adaptarse con el tiempo

Question 19

¿Qué tipo de sesgo se produce cuando los datos utilizados para entrenar un sistema de IA no representan adecuadamente a la población objetivo?

Accepted Answer

Sesgo de representación

Answer

Sesgo de algoritmo

Answer

Sesgo de confirmación

Question 20

¿Cuál de las siguientes es una implicación ética del sesgo en los sistemas de IA?

Accepted Answer

Puede provocar discriminación y toma de decisiones injustas

Answer

Puede reducir la necesidad de intervención humana

Answer

Puede mejorar la eficiencia y la automatización

Question 21

¿En qué contexto es más probable que el sesgo conduzca a la discriminación?

Accepted Answer

Cuando los sistemas de IA se utilizan para tomar decisiones que afectan la vida o las carreras de las personas

Answer

Cuando los sistemas de IA se utilizan para tareas no críticas

Question 22

¿Qué papel desempeñan los programadores en la prevención del sesgo en los sistemas de IA?

Accepted Answer

Pueden identificar y eliminar datos sesgados y diseñar algoritmos justos

Answer

Pueden garantizar que los sistemas de IA estén siempre libres de errores

Answer

Pueden controlar a los usuarios para evitar que utilicen los sistemas de IA de forma sesgada

Question 23

¿Cuál de las siguientes medidas promueve el uso responsable de la IA?

Accepted Answer

Establecer pautas y regulaciones

Answer

Prohibir completamente el uso de la IA

Answer

Ignorar los posibles riesgos y sesgos

Question 24

¿Qué habilidad es fundamental para evaluar críticamente el sesgo en los sistemas de IA?

Accepted Answer

Pensamiento crítico

Answer

Inteligencia emocional

Answer

Habilidad técnica

Question 25

¿Cuál es la diferencia entre sesgo y discriminación?

Accepted Answer

El sesgo es la causa subyacente, mientras que la discriminación es el efecto

Answer

El sesgo es un problema ético, mientras que la discriminación es un problema legal

Answer

El sesgo es inevitable, mientras que la discriminación puede evitarse

Question 26

¿Qué principio ético sustenta la importancia de mitigar el sesgo en los sistemas de IA?

Accepted Answer

Justicia

Answer

Eficiencia

Answer

Conveniencia

Answer

Rentabilidad