IA. Ponte a prueba + autoevaluaciones 4/6

Relaciona los principios éticos relacionados con la IA con su definición: Privacidad. Responsabilidad. Transparencia. Equidad.

Un algoritmo en IA se define como: Un conjunto de instrucciones para procesar datos. Una base de datos organizada. Un modelo de red neuronal. Un sistema de almacenamiento.

La clave para aprovechar el potencial de la IA reside en comprender los complejos algoritmos que impulsan estas tecnologías, sin necesidad de identificar estratégicamente dónde puede complementar las habilidades humanas. Verdadero. Falso.

El equipo de guionistas proporciona el guión literario. ¿Qué profesional es el responsable de aplicar técnicas de few-shot prompting y estructuración avanzada para asegurar que AI-Studio genere un guión técnico que respete un estilo de cámara específico?. El Supervisor de IA, ya que es una directriz de calidad. El Analista de datos junior, para predecir el impacto del estilo. El Prompt Designer, ya que se especializa en crear instrucciones precisas para resultados específicos. El Especialista en Entrenamiento, para reetiquetar los datasets de la red neuronal en tiempo real.

La General AI es el tipo de inteligencia artificial más común en la actualidad y se utiliza en aplicaciones como los asistentes virtuales y los sistemas de recomendación. Verdadero. Falso.

En un sistema de gestión de almacén basado en IA, ¿qué tipo de datos serían más útiles para predecir la demanda de productos?. Imágenes de los productos. Conversaciones de servicio al cliente. Historial de ventas y datos estacionales. Vídeos del almacén.

¿Qué normativa europea regula la protección de datos personales en IA?. Reglamento de IA 2024/1689. Ley de propiedad intelectual. Reglamento General de Protección de Datos (RGPD). Directiva de copyright.

¿Qué significa el derecho a la explicación en IA?. Poder modificar directamente los algoritmos. Acceder a manuales de programación. Conocer los criterios usados por la IA para tomar decisiones. Obtener licencias de software gratuitas.

¿Cuál es una forma de aprovechar la IA para la exploración creativa en imágenes?. Usar siempre estilos realistas. Evitar la experimentación con técnicas visuales. Limitar las variaciones a una sola versión. Describir un concepto, estilo artístico y solicitar múltiples variaciones.

¿Qué situación indicaría que el modelo sufre de subajuste (underfitting)?. El modelo acierta casi siempre con las plantas del entrenamiento, pero falla con plantas nuevas. El modelo falla tanto con las plantas del entrenamiento como con plantas nuevas. Todas son correctas. El modelo responde de forma distinta cada vez, incluso con la misma entrada.

Relaciona los ejemplos con el tipo de sesgo del que se trata: Sesgo en los datos de entrenamiento. Sesgo de medición. Sesgo en los prompts.

Los datos estructurados siempre reflejan con detalle fenómenos complejos como emociones humanas. Verdadero. Falso.

Un problema conocido de los modelos de IA generativa, que llamamos 'alucinaciones', se refiere a que el modelo: Produce resultados completamente fabricados sin base en la realidad. Solo funciona cuando el usuario 'alucina' con sus capacidades. Copia contenido de internet de forma incorrecta. Se vuelve loco y produce resultados aleatorios.

En un asistente virtual como Alexa o Siri integra varios tipos de IA. ¿Cuál de los siguientes noes un componente para su funcionamiento?. Analytical AI para optimizar rutas logísticas. Discriminative AI para entender comandos de voz. Generative AI para producir respuestas. Predictive AI para sugerir acciones.

Clasificar correos electrónicos en spam/no spam es un ejemplo de ¿qué aplicación de la IA?. Apoyo a la creatividad. Eliminación de sesgos. Automatización de tareas. Mejora de la comunicación.

¿Cuál de los siguientes es un desafío de la IA relacionado con la privacidad?. La falta de consistencia en las respuestas. El alto costo de los modelos. La obsolescencia de los modelos. La recopilación y el almacenamiento automático de datos de usuario que podrían comprometer la confidencialidad si no se gestionan adecuadamente.

¿Qué técnica de prompting sería más adecuada si quisieras que la IA te explicara detalladamente cómo llegó a una conclusión en un problema matemático complejo?. No hace falta usar ninguno. Chain-of-thought prompting. Zero-shot prompting. prompting.

La inteligencia artificial se refiere exclusivamente a sistemas que pueden generar nuevo contenido creativo, como imágenes o textos, sin abarcar otras capacidades como el análisis de datos o la toma de decisiones. Verdadero. Falso.

Años de la "Era del optimismo": Años 50-60. Años 90-2000. 2000-presente. Años 70-80.

¿Qué elemento es más necesario añadir para mejorar este prompt?: "Genera una imagen para una portada de libro.". Editorial que lo publica. Género literario. Tamaño de impresión de la portada. Nombre del autor o de la autora.

La IA puede ayudar a mejorar la comunicación, pero no puede adaptar contenidos a diferentes audiencias, ya que esta es una tarea exclusiva del ser humano. Verdadero. Falso.

El Prompt Designer requiere conocimientos de técnicas avanzadas como few-shot prompting y cadena de pensamiento para mejorar la calidad de las salidas de la IA. Verdadero. Falso.

La era actual de la IA (desde el 2000 en adelante) se define por el uso de grandes cantidades de datos y el desarrollo del aprendizaje profundo. Falso. Verdadero.

¿Cuál de las siguientes situaciones representa mejor el concepto de machine learning en la vida cotidiana?. Un procesador de texto que corrige automáticamente una falta de ortografía sin aprender del usuario. Una app de mensajería que permite enviar audios y fotos a otros usuarios. Un reloj digital que marca la hora exacta en cualquier momento del día. Un navegador GPS que actualiza la ruta al detectar tráfico en tiempo real.

Definición de Obsolescencia: La ausencia de normas universales permite discrepancias en ética, transparencia y privacidad entre modelos, dificultando un uso responsable. Problemas como sesgos, alucinaciones o desinformación exigen supervisión humana y validación constante de los resultados. Los avances tecnológicos vuelven obsoletos rápidamente los modelos existentes, forzando actualizaciones frecuentes y estrategias escalables. La recopilación automática de datos de usuario sin transparencia puede comprometer información sensible, requiriendo configuración consciente de ajustes.

Un hospital usa un modelo de IA para analizar radiografías y distinguir entre tumores malignos y benignos. ¿Qué tipo de IA está aplicando?. Narrow AI. Discriminative AI. Generative AI. Predictive AI.

¿Cuál es la relación más adecuada entre la inteligencia artificial y los profesionales humanos según el enfoque actual de la tecnología?. La IA funciona como un complemento que amplifica las capacidades humanas, creando una sinergia donde cada uno aporta sus fortalezas únicas. La IA solo debe utilizarse en tareas rutinarias y de bajo valor, dejando todo el trabajo creativo exclusivamente a los humanos. La IA está diseñada para reemplazar completamente el trabajo humano en la mayoría de los campos profesionales. La IA y los humanos compiten por los mismos roles, siendo la tecnología generalmentes uperior en todas las tareas.

La "narrow AI" actual es tan versátil y tiene la misma comprensión del mundo que la inteligencia humana. Verdadero. Falso.

Cuando se combina lo que la IA hace bien con lo que los humanos hacen mejor, el resultado final es: Menos fiable y de menor calidad. Demasiado complejo y difícil de manejar. Mejorado, liberando tiempo para concentrarse en lo estratégico o lo creativo. Más rápido, pero sin un valor añadido.

Un sistema de selección de personal con IA fue entrenado con datos de empleados exitosos de los últimos 20 años. ¿Qué tipo de sesgo social podría reproducir si el sector siempre ha estado dominado por hombres?. Un sesgo de brecha digital. Un sesgo de género. Un sesgo de información. Un sesgo de coste energético.

¿Qué factor determina principalmente la calidad del output generado por un sistema de IA?. La calidad y especificidad del input proporcionado. La cantidad de datos utilizados en el entrenamiento. Toda son correctas. El número de parámetros del modelo.

Un algoritmo analiza las canciones que escuchan los usuarios en una plataforma de música. Sin etiquetas previas, agrupa a los oyentes en “tribus musicales” según sus gustos, detectando patrones ocultos. ¿Qué tipo de modelo es?. Refuerzo. Supervisado. Ninguna es correcta. No supervisado.

Año de la "El invierno de la IA": Años 70-80. Años 90-2000. 2000-presente. Años 50-60.