La Inteligencia Artificial en Bibliotecas (BUS)

¿Cuándo se usó por primera vez la IA?. 1956. 2024. 1980. 2000.

¿Qué evento hizo que la IA se popularizara, según el texto?. La creación de ChatGPT. El desarrollo de redes neuronales. La automatización de procesos. La conferencia de John McCarthy.

¿Cómo describió Marshal Breeding la etapa de la IA en 2024?. La etapa más avanzada en automatización. El inicio de la IA generativa. La consolidación de la IA en bibliotecas. Una herramienta para la digitalización.

¿Cuál de las siguientes NO es una forma en que la IA transforma las bibliotecas, según el documento?. Reconfigura la idea de biblioteca. Automatiza procesos. Elimina la necesidad de bibliotecarios. Personaliza servicios.

¿Qué avance de la IA se relaciona con la identificación de entidades y el reconocimiento de caracteres?. Infraestructura. Experiencia de usuario (UX). Patrimonio digital y curación. Automatización de procesos.

¿Qué es el Enriquecimiento Semántico según el texto?. Convertir palabras en vectores numéricos para capturar significados. Identificar entidades en documentos. Reconocer caracteres en imágenes. Automatizar la catalogación de libros.

¿Qué arquitecturas de redes neuronales se mencionan en relación con Word2vec?. CBOW y Skip-Gram. CNN y RNN. LSTM y GRU. Perceptron y Backpropagation.

¿Cuál de las siguientes NO es una mejora en la Experiencia de Usuario (UX) gracias a la IA?. Chatbots. Navegación inteligente. Menor accesibilidad. Recomendaciones personalizadas.

¿Qué son los Large Language Models (LLM)?. Modelos de lenguaje de gran tamaño que mejoran la capacidad de las máquinas para entender y generar lenguaje humano. Modelos pequeños para tareas específicas. Herramientas para la indexación de libros. Software para la gestión de bases de datos.

¿Cuáles son dos de los LLM más famosos mencionados en el texto?. GPT y Claude. Word2vec y CBOW. OCR y PLN. ChatGPT y DALL-E.

¿Qué problema pueden presentar los LLM como GPT en cuanto a la información que proporcionan?. Pueden dar fallos (alucinaciones) y no encontrar la fuente de información. Son demasiado lentos para procesar datos. Solo pueden generar texto, no entenderlo. Requieren una conexión a internet muy limitada.

¿Qué se quiere hacer para vincular la respuesta de la IA con su fuente original?. Re-entrenar la IA. Usar solo datos estructurados. Limitar el tamaño de los modelos. Desarrollar nuevas arquitecturas de redes neuronales.

¿Qué son los Grafos de Conocimiento (Knowledge Graphs)?. Redes semánticas que estructuran información interconectando entidades. Algoritmos para la clasificación de libros. Bases de datos de acceso restringido. Herramientas para la generación de texto.

¿Qué es la 'Web sintética' mencionada en el documento?. Una capa conversacional que genera texto a partir de modelos avanzados. Una base de datos que almacena información semántica. Un método para mejorar la OCR. Un sistema de recomendación de libros.

¿Cuál de los siguientes es un 'Reto Ético' relacionado con la IA según el texto?. Opacidad de algoritmos. Costos de la IA. Dependencia de la tecnología. Mantenimiento de sistemas.

¿Cuál es un 'Reto Jurídico' asociado a la IA?. Vacío legal. Costos de la IA. Menos humanidades. Invisibilización de comunidades.

¿Qué problema 'Social' puede generar la IA?. Desplazamiento de tareas bibliotecarias. Consumo de recursos. Mantenimiento de sistemas. Riesgo de resultados falsos.

¿Qué riesgo 'Informático' se asocia a los resultados de la IA?. Riesgo de que los resultados sean falsos o poco precisos ('Alucinaciones'). Sobrecarga de los sistemas de información. Incompatibilidad con otros software. Aumento de la complejidad de los datos.

¿Qué recomienda la ACRL para garantizar la integridad académica al usar IA?. Citar la IA y añadir un anexo siguiendo el marco AID. No utilizar IA en trabajos académicos. Solo usar IA para corrección de estilo. Mencionar la IA en la introducción del trabajo.

¿Qué elementos debe contener el anexo según el marco AID de la ACRL?. Herramientas usadas, Propósito, Prompts, Integración, Verificación, Ética y límites. Solo las herramientas usadas y el propósito. El texto completo generado por la IA. Una lista de todas las fuentes consultadas.

¿Cómo recomienda citar la IA el Comité de Ética de Publicaciones (COPE)?. Igual que se citaría un software usado. Como una referencia anónima. Solo en notas a pie de página. No se debe citar la IA.

Según el estilo APA, ¿dónde se recomienda describir el uso de la IA?. En el apartado de metodología del trabajo. Al final del trabajo, en las conclusiones. Como un capítulo aparte. Únicamente en las notas a pie de página.

¿Cómo se estructura la referencia de un modelo de IA en estilo APA?. Entidad responsable del modelo (año). Nombre del modelo (versión) [Descripción del modelo]. URL. Nombre del modelo (año). Entidad responsable. URL. URL. Entidad responsable. Descripción del modelo. Año. Nombre del modelo. Entidad responsable.

En el estilo Chicago, ¿cómo se considera el texto creado por herramientas de IA?. Como una comunicación personal. Como una fuente primaria. Como un libro publicado. Como un artículo de revista.

Según el estilo IEEE, ¿cómo se recomienda citar el contenido generado por IA?. Citarlo como una comunicación privada en el texto. Incluirlo en la lista de referencias como un software. No citarlo, ya que es generado automáticamente. Citarlo como una tesis no publicada.

¿Cuál de las siguientes es una 'Herramienta IA sugerida por la US' para la generación de presentaciones?. Canva. DeepL. ChatGPT. Grammarly.

¿Qué herramienta se menciona para la 'Traducción o redacción' en la lista de la US?. DeepL. Coggle. Gamma. Sora.

¿Qué hace TRINKA?. Es un asistente de redacción que ayuda a mejorar la calidad de los escritos científicos. Es una herramienta para la generación de imágenes. Es un chatbot para consultas rápidas. Es un sistema para la clasificación de revistas.

¿Qué indicador se utiliza para medir la predictibilidad de un texto y determinar si es IA?. "Perplejidad". "Burstiness". "AI Overview". "Vibe coding".

¿Qué indicador mide la variabilidad de un texto para diferenciarlo de la IA?. "Burstiness". "Perplejidad". "AI Overview". "Prompt".

¿Qué es el 'AI Overview' en los buscadores?. La respuesta IA de los buscadores que ofrece resúmenes rápidos o la opción de profundizar. Una herramienta para generar imágenes. Un sistema de búsqueda avanzado para bibliotecas. Un método para verificar la autenticidad del contenido.

¿Qué es 'Vibe coding'?. Programar usando prompts en lenguaje natural, sin saber de lenguaje de programación. Un tipo de codificación para bases de datos. Un método para detectar plagio. Un estándar para la conexión de IAs.

¿Qué es el Model Context Protocol (MCP)?. Un estándar abierto que permite a los modelos de lenguaje conectarse de forma segura a fuentes de datos externas. Un algoritmo para la creación de contenido. Una herramienta para la gestión de metadatos. Un método para la evaluación de la accesibilidad.

¿Qué son los 'Skills' en el contexto de IA?. Carpetas que empaquetan instrucciones, recursos y metadatos para realizar tareas concretas. Agentes inteligentes que entienden el lenguaje. Procesos de aprendizaje automático. Técnicas para la generación de imágenes.

¿Qué son los 'Agentes' en el contexto de IA?. Entidades inteligentes (el cerebro). Herramientas para la generación de código. Estándares para la conexión de datos. Algoritmos de procesamiento de lenguaje natural.

¿Cuál es la misión del OBSERVATORIO IA REBIUN?. Conocer, analizar y evaluar las principales iniciativas en materia de IA para determinar su incidencia en las bibliotecas universitarias. Desarrollar nuevas herramientas de IA para bibliotecas. Capacitar a los bibliotecarios en el uso de IA. Establecer normas éticas para la IA.

¿Qué se busca en el Área 2: Identificar tendencias y buenas prácticas del Observatorio IA de REBIUN?. Recopilar recursos de interés y identificar proyectos innovadores. Fomentar la colaboración con otros sectores. Promocionar y difundir el observatorio. Promover la formación del personal en IA.

¿Qué proyecto explora el uso de Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) para resumir propuestas legislativas?. AI and the Future of Lawmaking (LoC). AI-Lab (National Library of Norway). Annif (National Library of Finland). AuRoSS (Autonomous Robotic Shelf Scanning).

¿Qué destaca en el AI-Lab (National Library of Norway)?. Subir sus modelos y conjuntos de datos a HuggingFace. Ser una herramienta de código abierto líder en indexación. Ser un espacio para la democratización de la IA. Ofrecer un chatbot basado en IA.

¿Qué es Annif (National Library of Finland)?. Una herramienta de código abierto líder en la indexación y clasificación automatizada de materias. Un robot diseñado para el control de inventario. Un podcast semanal sobre IA en educación. Un espacio interdisciplinar para aprender sobre IA.

¿Cuál es el objetivo del AI Lab (University of Rhode Island - URI)?. La democratización de la IA, ofreciendo un espacio interdisciplinar para aprender. La actividad interactiva para reflexionar sobre las preocupaciones éticas de la IA generativa. La implementación de un robot autónomo con pantalla táctil. La representación estructurada del conocimiento científico.

¿Qué tipo de dispositivo es el Proyecto AuRoSS (Autonomous Robotic Shelf Scanning)?. Un robot diseñado para el control de inventario en estanterías. Un chatbot basado en IA para consultas de usuarios. Un asistente para la redacción de textos. Una herramienta para la generación de imágenes.

¿Qué técnica diseñada para hacer que los LLM sean más precisos y confiables se menciona en el Manifiesto IFLA?. Retrieval Augmented Generation (RAG). Model Context Protocol (MCP). Vibe coding. Grafos de Conocimiento.

¿Cuál de los siguientes es un 'Riesgo y Preocupación' de la IA según el Manifiesto IFLA?. Falta de precisión (errores, información desactualizada). Mayor accesibilidad para usuarios. Automatización de tareas rutinarias. Mejora en la creación de metadatos.

Según el Manifiesto IFLA, ¿qué riesgo se asocia con la reproducción de estereotipos perjudiciales presentes en los datos de entrenamiento?. Sesgos. Mal uso. Inequidad. Impacto ambiental.

¿Qué tipo de problema se aborda con 'Monopolios' como riesgo de la IA?. Poder desmedido de grandes empresas tecnológicas no reguladas. Alto consumo de energía. Desplazamiento de puestos de trabajo. Falta de transparencia en los algoritmos.

¿Qué herramienta recomienda la US para la interpretación de convocatorias y justificación de méritos en investigación?. Gemini y Notebook LM. ChatGPT y Copilot. DeepL y Quillbot. Canva y Gamma.