Sesgo y Discriminación en la IA: Cuestionarios interactivos para Ética de la Tecnología

Question 1

El uso de IA para mejorar la accesibilidad para personas con discapacidad es un ejemplo de:

Accepted Answer

Implicaciones éticas positivas

Answer

Sesgo algorítmico

Answer

Discriminación algorítmica

Answer

Neutralidad algorítmica

Question 2

Identifica el tipo de sesgo que surge cuando un algoritmo favorece a un grupo debido a su representación excesiva en los datos de entrenamiento:

Accepted Answer

Sesgo de selección

Answer

Sesgo de confirmación

Answer

Sesgo de omisión

Answer

Sesgo de generalización

Question 3

El concepto de 'neutralidad algorítmica' implica:

Accepted Answer

La ausencia de sesgo en los algoritmos de IA

Answer

La capacidad de los algoritmos de IA para aprender sin intervención humana

Answer

La transparencia y responsabilidad inherentes a los algoritmos de IA

Answer

La inevitabilidad del sesgo en todos los algoritmos de IA

Question 4

¿Cómo afectan los sesgos a la confianza y aceptación pública de la IA?

Accepted Answer

Socavan la confianza y la aceptación pública de la IA.

Answer

Mejoran la precisión y la imparcialidad de las decisiones de la IA.

Answer

Promueven la innovación y el desarrollo tecnológico.

Answer

Reducen la discriminación y fomentan la toma de decisiones justas.

Question 5

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

Accepted Answer

El sesgo en la IA puede llevar a resultados injustos o discriminatorios.

Answer

El sesgo en la IA es inherente a la tecnología y no se puede evitar.

Answer

El sesgo en la IA solo ocurre cuando los datos de entrenamiento son totalmente sesgados.

Answer

El sesgo en la IA no tiene consecuencias prácticas y no debe preocuparnos.

Question 6

¿Qué tipo de sesgo ocurre cuando un algoritmo predice constantemente un resultado determinado para un grupo particular, incluso cuando dicho resultado no está respaldado por los datos?

Accepted Answer

Sesgo algorítmico

Answer

Sesgo de confirmación

Answer

Sesgo de sesgo propio

Answer

Sesgo de datos

Question 7

¿En qué medida eres responsable de las consecuencias éticas del uso de la IA?

Accepted Answer

Como ciudadano, tienes cierta responsabilidad por el uso ético de la IA.

Answer

Solo si estás directamente involucrado en el desarrollo o uso de sistemas de IA.

Answer

Solo si estás en una posición de autoridad o toma de decisiones.

Answer

No eres responsable de las consecuencias éticas del uso de la IA.

Question 8

¿Por qué es importante abordar el sesgo en la IA?

Accepted Answer

Puede afectar todos los puntos anteriores enumerados

Answer

Puede dañar a las personas y erosionar la confianza pública

Answer

Puede violar las leyes y regulaciones

Answer

Puede obstaculizar el progreso tecnológico

Question 9

¿Cuál de las siguientes NO es una forma en que la IA puede perpetuar la discriminación?

Accepted Answer

Regularmente toma buenas decisiones

Answer

Sesgo en los conjuntos de datos utilizados para entrenar la IA

Answer

Algoritmos que codifican suposiciones sesgadas

Answer

Falta de representación de grupos marginados en equipos de desarrollo de IA

Question 10

Un caso de estudio en el que la IA perpetuó la discriminación fue:

Accepted Answer

Todos los anteriores enumerados

Answer

Un sistema de justicia penal que predijo incorrectamente que los acusados de origen étnico minoritario tenían más probabilidades de cometer delitos

Answer

Un proveedor de préstamos que denegó préstamos a solicitantes de bajos ingresos

Answer

Una plataforma de contratación que favoreció a los candidatos con nombres y apellidos que sonaban europeos

Question 11

Para promover un uso justo y equitativo de la IA, ¿qué medidas pueden adoptar los desarrolladores y usuarios?

Accepted Answer

Implementar medidas de evaluación para identificar y mitigar sesgos en los sistemas de IA

Answer

Utilizar conjuntos de datos de entrenamiento sesgados, ya que estos reflejan el mundo real

Answer

Ignorar las implicaciones éticas del sesgo, ya que la tecnología no puede ser responsable

Answer

Hacer que los sistemas de IA sean completamente sesgados para optimizar su precisión

Question 12

En el contexto de la IA, ¿qué se entiende por equidad algorítmica?

Accepted Answer

Garantizar que los resultados del algoritmo son justos para todos

Answer

Eliminar totalmente el sesgo

Answer

Asegurar que los datos de entrenamiento representen adecuadamente a diferentes grupos

Answer

Hacer que los algoritmos sean transparentes

Question 13

¿Quiénes comparten la responsabilidad de abordar los sesgos en los sistemas de IA y cuáles son sus funciones específicas?

Accepted Answer

Desarrolladores, usuarios y responsables políticos, cada uno con roles y responsabilidades diferenciados.

Answer

Solo los desarrolladores, quienes diseñan los algoritmos.

Answer

Solo los usuarios, quienes interactúan con los sistemas de IA.

Answer

Desarrolladores y usuarios, pero no los responsables políticos.

Question 14

¿Cuál de los siguientes es un beneficio potencial de abordar el sesgo en la IA?

Accepted Answer

Decisiones más justas y equitativas

Answer

Menor coste de desarrollo

Answer

Reducción de la responsabilidad legal

Answer

Mayor precisión en las predicciones

Question 15

Según el concepto de discriminación algorítmica, ¿qué tipo de tratamiento recibe un individuo o grupo?

Accepted Answer

Trato desfavorable basado en un factor protegido, como la raza, el género o la orientación sexual.

Answer

Trato preferente basado en el mérito

Answer

Trato injusto basado en estereotipos

Answer

Trato igualitario independientemente de cualquier factor

Question 16

Un algoritmo de IA se entrena en un conjunto de datos que contiene sesgos históricos. ¿Qué es probable que resulte de este entrenamiento?

Accepted Answer

Un algoritmo que perpetúa el sesgo, amplificándolo y potencialmente provocando resultados injustos.

Answer

Un algoritmo que es imparcial

Answer

Un algoritmo que elimina el sesgo

Answer

Un algoritmo que es impredecible

Question 17

¿Cuál de las siguientes es una consecuencia ética del uso de sistemas de IA con sesgos?

Accepted Answer

Desconfianza en los resultados de la IA, lo que socava su legitimidad y fiabilidad.

Answer

Mejora de la eficiencia

Answer

Mayores oportunidades de empleo

Answer

Reducción de costes

Question 18

En un caso de discriminación algorítmica, ¿quién tiene la responsabilidad de abordar el sesgo?

Accepted Answer

En primer lugar, el desarrollador del sistema de IA, seguido de los responsables de su despliegue e implementación.

Answer

El gobierno

Answer

El usuario del sistema de IA

Answer

La sociedad en su conjunto

Question 19

¿Cuál de los siguientes es un desafío en la detección y mitigación del sesgo en la IA?

Accepted Answer

Falta de transparencia en los algoritmos, lo que dificulta la identificación y el análisis de los sesgos.

Answer

Bajos costes de desarrollo

Answer

Abundancia de datos de entrenamiento

Answer

Amplia disponibilidad de herramientas de prueba

Question 20

Un sistema de IA utilizado en la contratación tiene un sesgo de género. ¿Qué tipo de impacto podría tener esto en el lugar de trabajo?

Accepted Answer

Menos mujeres contratadas, lo que lleva a una falta de diversidad e igualdad de oportunidades.

Answer

Más hombres promovidos

Answer

Igualdad salarial

Answer

Mayor diversidad en el liderazgo

Question 21

En el contexto de la ética de la IA, ¿qué se entiende por "explicabilidad"?

Accepted Answer

La capacidad de comprender cómo un sistema de IA toma decisiones, incluyendo los factores y el razonamiento detrás de sus resultados.

Answer

La capacidad de utilizar un sistema de IA para explicar conceptos complejos

Answer

La capacidad de predecir el rendimiento de un sistema de IA

Question 22

Define sesgo en el contexto de la IA.

Accepted Answer

Un prejuicio o preferencia que afecta injustamente al resultado de un modelo de IA.

Answer

Un conjunto de datos utilizado para entrenar modelos de IA.

Answer

Un algoritmo que toma decisiones basadas en reglas predefinidas.

Question 23

¿Qué tipo de sesgo surge cuando un conjunto de datos de entrenamiento no representa adecuadamente a la población objetivo?

Accepted Answer

Sesgo de representación

Answer

Sesgo de automatización

Answer

Sesgo algorítmico

Answer

Sesgo de codificación

Question 24

¿Cuál es una consecuencia posible de la discriminación basada en sesgos en la IA?

Accepted Answer

Decisiones injustas o discriminatorias

Answer

Una experiencia de usuario mejorada

Answer

Resultados más precisos

Answer

Mayor eficiencia

Question 25

¿Qué estrategia de mitigación de sesgos tiene como objetivo eliminar los sesgos de los conjuntos de datos de entrenamiento?

Accepted Answer

Limpieza de datos

Answer

Ajuste del algoritmo

Answer

Explicación de las predicciones

Answer

Auditoría del modelo

Question 26

¿Cuál es una ventaja potencial del uso del aprendizaje automático para abordar el sesgo en la IA?

Accepted Answer

Puede identificar y corregir los sesgos de manera más rápida y eficiente que los métodos manuales.

Answer

Introduce nuevos tipos de sesgo en los modelos de IA.

Answer

Elimina completamente el sesgo de los modelos de IA.

Question 27

¿En qué situaciones es crucial considerar las implicaciones éticas del sesgo en la IA?

Accepted Answer

Cuando se utiliza para tomar decisiones que afectan la vida de las personas.

Answer

Cuando se utiliza para automatizar tareas rutinarias.

Answer

Cuando se utiliza con fines de entretenimiento o investigación.

Question 28

¿Cuál es un desafío ético clave en el uso de la IA?

Accepted Answer

Mitigar el sesgo y la discriminación.

Answer

Garantizar la seguridad de los datos

Answer

Escalar los modelos de IA

Answer

Desarrollar algoritmos eficientes

Question 29

¿Qué papel desempeñan los diseñadores e ingenieros de IA en la prevención del sesgo en la IA?

Accepted Answer

Son responsables de crear algoritmos y conjuntos de datos justos.

Answer

Solo son responsables de probar y validar los modelos de IA.

Answer

No tienen ninguna responsabilidad en la prevención del sesgo.

Question 30

¿Cuál de las siguientes prácticas promueve la equidad en el desarrollo de la IA?

Accepted Answer

Involucrar a expertos en diversidad e inclusión.

Answer

Ignorar el impacto potencial del sesgo en los grupos minoritarios.

Answer

Evitar el uso de datos de entrenamiento históricos.

Answer

Basar las decisiones únicamente en el rendimiento algorítmico.

Question 31

¿Qué concepto ético se refiere a la noción de que todos los seres humanos merecen un trato justo e igualitario?

Accepted Answer

Justicia

Answer

Utilidad

Answer

Autonomía

Answer

Beneficencia

Question 32

El principal desafío ético de la Inteligencia Artificial (IA) es su capacidad de perpetuar:

Accepted Answer

Sesgos y discriminación

Answer

Errores humanos

Answer

Desempleo tecnológico

Answer

Violación de la privacidad

Question 33

Una estrategia eficaz para mitigar los sesgos en un sistema de IA es:

Accepted Answer

Utilizar conjuntos de datos diversos e inclusivos

Answer

Introducir datos sesgados para compensar los sesgos existentes

Answer

Eliminar todos los datos potencialmente sesgados

Question 34

El principio ético fundamental que debe guiar el uso de la IA para evitar la discriminación es:

Accepted Answer

Equidad e imparcialidad

Answer

Eficiencia y rentabilidad

Answer

Innovación y competitividad

Answer

Precisión y transparencia

Question 35

La discriminación algorítmica se produce cuando un algoritmo:

Accepted Answer

Toma decisiones que tienen un impacto injusto en un grupo específico de personas

Answer

Se utiliza para automatizar una tarea que antes realizaban humanos

Answer

Los datos utilizados para entrenar el algoritmo se recopilan de forma poco ética

Question 36

Una afirmación correcta sobre la discriminación algorítmica es que:

Accepted Answer

Puede deberse a sesgos en los datos o en los propios algoritmos

Answer

Sólo es un problema si los resultados son intencionadamente discriminatorios

Answer

Sólo puede ocurrir en sistemas de IA complejos

Question 37

Una forma de abordar la discriminación algorítmica es:

Accepted Answer

Realizar auditorías de sesgo para identificar y mitigar posibles sesgos

Answer

Prohibir el uso de algoritmos en contextos sensibles

Answer

Confiar en la intuición humana para tomar decisiones en lugar de algoritmos

Question 38

¿Cuál es la principal distinción entre sesgo y discriminación?

Accepted Answer

El sesgo es una predisposición, mientras que la discriminación es una acción injusta

Answer

El sesgo siempre es consciente, mientras que la discriminación suele ser inconsciente

Answer

El sesgo sólo puede ocurrir en sistemas de IA, mientras que la discriminación puede ocurrir en cualquier contexto

Question 39

La principal razón para abordar los sesgos y la discriminación en los sistemas de IA es:

Accepted Answer

Promover la equidad, la justicia y la inclusión en el uso de la tecnología

Answer

Mejorar la eficiencia y la rentabilidad de los sistemas de IA

Answer

Evitar errores técnicos y garantizar resultados precisos

Question 40

¿Cuál es el principal reto ético relacionado con el sesgo en la Inteligencia Artificial (IA)?

Accepted Answer

La perpetuación y amplificación de sesgos preexistentes en los datos utilizados para entrenar modelos de IA

Answer

La escasez de datos relevantes para entrenar modelos de IA

Answer

La falta de transparencia en los algoritmos de IA

Question 41

¿Qué tipo de sesgo se produce cuando un algoritmo de IA toma decisiones injustas contra un grupo específico de personas?

Accepted Answer

Sesgo algorítmico

Answer

Sesgo de programación

Answer

Sesgo cognitivo

Answer

Sesgo de confirmación

Question 42

En un sistema de IA utilizado para evaluar solicitudes de préstamos, ¿qué tipo de sesgo podría llevar a la discriminación contra las minorías raciales?

Accepted Answer

Sesgo de datos

Answer

Sesgo de afinidad

Answer

Sesgo de usuario

Answer

Sesgo de procedimiento

Question 43

¿Cuál de las siguientes acciones NO constituye un acto de discriminación?

Accepted Answer

Proporcionar oportunidades de formación a todos los empleados independientemente de su edad

Answer

Negar la contratación a un candidato cualificado por su género

Answer

Utilizar lenguaje despectivo hacia un grupo de personas en base a su religión

Question 44

Según la ética de la IA, ¿qué principio afirma que los sistemas de IA deben diseñarse y utilizarse para beneficiar a la sociedad y evitar daños?

Accepted Answer

Beneficencia

Answer

Confidencialidad

Answer

Autonomía

Answer

Justicia

Question 45

¿Cuál de los siguientes es un ejemplo de discurso de odio?

Accepted Answer

Amenazas de violencia dirigidas a un grupo específico de personas

Answer

Críticas a las políticas gubernamentales

Answer

Opiniones controvertidas sobre temas sociales

Question 46

¿Cuál de las siguientes es una consecuencia de la discriminación en el lugar de trabajo?

Accepted Answer

Reducción de la moral y motivación de los empleados

Answer

Creación de un entorno de trabajo más inclusivo y justo

Answer

Aumento de la productividad y eficiencia

Question 47

¿Cuál de las siguientes NO es una fuente de sesgo en los sistemas de IA?

Accepted Answer

Datos de entrenamiento representativos de la población objetivo.

Answer

Suposiciones sesgadas en los algoritmos.

Answer

Sesgos inconscientes de los programadores.

Question 48

Proporcione un ejemplo de sesgo en los sistemas de IA:

Accepted Answer

Un sistema de reconocimiento facial que identifica erróneamente a más personas de color que a personas blancas.

Answer

Un sistema de recomendación de películas que sugiere películas de acción a todos los usuarios.

Answer

Un sistema de traducción automática que traduce oraciones de manera diferente según el idioma de entrada.

Question 49

¿Cuál de las siguientes estrategias puede mitigar el sesgo en los sistemas de IA?

Accepted Answer

Utilizar datos de entrenamiento más diversos y representativos.

Answer

Hacer que la IA ignore atributos potencialmente sesgados, como la raza o el género.

Answer

Eliminar a los programadores sesgados del proceso de desarrollo.

Question 50

Las implicaciones éticas del uso de sistemas de IA sesgados incluyen:

Accepted Answer

Todas las anteriores.

Answer

Pérdida de confianza en la tecnología.

Answer

Perpetuación de estereotipos dañinos.

Answer

Discriminación y trato injusto.

Question 51

¿Cuál es una responsabilidad de los desarrolladores de IA para abordar el sesgo?

Accepted Answer

Ser conscientes de sus propios sesgos y tomar medidas para mitigarlos.

Answer

Culpar a los usuarios por los resultados sesgados.

Answer

Ignorar el problema y esperar que desaparezca.

Question 52

¿Cuál es el objetivo del principio de equidad algorítmica?

Accepted Answer

Garantizar que los algoritmos traten a todos los individuos de manera justa e imparcial.

Answer

Optimizar la eficiencia y precisión de los algoritmos.

Answer

Fomentar la transparencia y explicabilidad de los algoritmos.

Question 53

Identifique un desafío para mitigar el sesgo en los sistemas de IA:

Accepted Answer

La dificultad para identificar y medir el sesgo.

Answer

La falta de voluntad de los desarrolladores para reconocer el sesgo.

Answer

La resistencia de los usuarios al cambio de comportamiento.

Question 54

¿Quiénes comparten la responsabilidad de garantizar el uso ético de los sistemas de IA?

Accepted Answer

Todas las anteriores.

Answer

Desarrolladores de IA.

Answer

Usuarios de IA.

Answer

Organismos reguladores.