Medios, Tecnología y Recursos para la Intervención Social- Educación Social

Bloque: Historia y Conceptualización de la Inteligencia Artificial (Tema 9, Apartados 1 y 2) 1. Históricamente, la Inteligencia Artificial comenzó a tomar forma y a sentar las bases fundamentales para el desarrollo de la teoría de la computación gracias a: a) El lanzamiento comercial de los asistentes de voz en la década de 1990. b) El trabajo de Alan Turing sobre los números computables y la conceptualización de la "máquina de Turing". c) La invención de los primeros teléfonos inteligentes o smartphones.

2. A lo largo de la década de los 2000, los avances significativos en los algoritmos de aprendizaje automático (Machine Learning) se vieron impulsados principalmente por: a) La sustitución total de los ordenadores por tecnologías analógicas. b) La creación de normativas legales internacionales que obligaban a su uso. c) El aumento de la disponibilidad de grandes cantidades de datos y un mayor poder computacional.

3. Durante la década de 2010, la Inteligencia Artificial experimentó una gran expansión que permitió el desarrollo de sistemas avanzados cotidianos como: a) Los vehículos autónomos y asistentes virtuales como Siri y Alexa. b) Las primeras calculadoras mecánicas de bolsillo. c) Los sistemas operativos basados exclusivamente en disquetes.

4. Además de los asistentes virtuales, ¿en qué otras áreas específicas de la computación se lograron mejoras notorias durante la década de 2010?. a) En la fabricación de papel digital reciclable. b) En el aumento de la velocidad de los faxes tradicionales. c) En el procesamiento del lenguaje natural y el reconocimiento de imágenes.

5. El texto define conceptualmente la "Inteligencia Artificial" como: a) Una red de satélites espaciales que controlan el clima del planeta de forma manual. b) Ordenadores que realizan tareas cognitivas, normalmente asociadas a las mentes humanas, relacionadas con el aprendizaje y resolución de problemas. c) Cualquier programa informático básico que requiera pulsar un botón para encenderse.

6. Dentro de las tecnologías subyacentes a la IA, la "Minería de Datos" (Data Mining) se describe como un proceso cuyo fin es: a) Explorar grandes conjuntos de datos para descubrir patrones ocultos, tendencias y relaciones significativas. b) Borrar de forma definitiva los discos duros de las instituciones públicas. c) Extraer minerales físicos de la tierra utilizando maquinaria automatizada.

7. ¿Cuál es el principal beneficio práctico de la "Minería de Datos" para las organizaciones o profesionales según el texto?. a) Permite reducir el consumo eléctrico de los servidores. b) Evita tener que usar algoritmos informáticos. c) Que la información obtenida sea útil para la toma de decisiones.

8. La definición de "Algoritmos" que se facilita en este apartado conceptual es: a) Un conjunto de instrucciones o reglas bien definidas y ordenadas que especifican un proceso para resolver un problema o realizar una tarea. b) Una pantalla táctil que muestra gráficos en alta definición. c) El nombre de la primera computadora creada por Alan Turing.

9. El "Aprendizaje Automático" (Machine Learning) es un campo de la IA que centra sus esfuerzos de desarrollo de manera específica en: a) Enseñar a los seres humanos a usar procesadores de texto sin mirar el teclado. b) Programar robots para que limpien las aulas de forma mecánica. c) Algoritmos y modelos que permiten a los ordenadores aprender y hacer predicciones basadas en datos.

10. La rama de la Inteligencia Artificial dedicada específicamente a la interacción entre las computadoras y el lenguaje humano se denomina: a) Minería de Datos Lingüística. b) Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN). c) Aprendizaje Profundo Mecánico.

11. El objetivo último del Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) es desarrollar herramientas para que las máquinas sean capaces de: a) Comprender, interpretar y generar lenguaje humano de manera efectiva. b) Traducir el lenguaje humano exclusivamente a código de barras impreso. c) Impedir que los seres humanos hablen entre sí a través de internet.

12. Las "Redes neuronales" se definen como modelos computacionales que se caracterizan por estar directamente inspirados en: a) Los circuitos eléctricos de las televisiones antiguas de tubo. b) La estructura y el funcionamiento del cerebro humano. c) Las raíces de los árboles y la comunicación vegetal.

13. Gracias a su diseño inspirado en el cerebro, las Redes neuronales son capaces de aprender a partir de ejemplos y realizar tareas complejas como: a) Imprimir documentos en papel a gran velocidad. b) Formatear discos duros sin dejar rastro de los datos. c) Reconocer patrones complejos y realizar tareas de clasificación y regresión.

14. El "Aprendizaje profundo" (Deep Learning) se distingue por ser una tecnología avanzada dentro de la IA que utiliza: a) Redes neuronales profundas con neuronas que imitan el cerebro, permitiendo aprender y tomar decisiones de forma autónoma. b) Algoritmos simples lineales que requieren la intervención humana para cada paso. c) Únicamente bases de datos textuales del siglo pasado sin imágenes.

15. ¿En qué tipo de tareas complejas resulta especialmente eficaz el entrenamiento con "Aprendizaje profundo" (Deep Learning) según el texto?. a) En la ordenación alfabética manual de archivos de oficina. b) En el reconocimiento de imágenes y el procesamiento del lenguaje natural. c) En el envío automatizado de faxes urgentes.

Bloque: Fundamentos de la IA: Datos, Modelos y Diálogo (Tema 9, Apartado 3) 1. En el aprendizaje automático (Machine Learning), los algoritmos necesitan obligatoriamente "datos de entrenamiento" porque sin ellos: a) El ordenador se apagaría por sobrecalentamiento. b) No pueden entender el problema que necesitan resolver ni desarrollar una lógica para tomar decisiones. c) El sistema exigiría aprender lenguajes de programación complejos de forma automática.

2. Las investigaciones y el temario señalan que los datos de entrenamiento deben ser "diversos". ¿Qué problema grave se evita en un modelo de IA si los datos cuentan con esta diversidad?. a) El sobreajuste (overfitting). b) La desconexión automática de la red WiFi. c) El aumento del coste de la licencia de software.

3. ¿Cómo define el texto el fenómeno del "sobreajuste" (overfitting) en un modelo de inteligencia artificial?. a) Cuando el modelo tarda más de 24 horas en responder a un prompt. b) Cuando el modelo borra los datos sintéticos por falta de espacio. c) Cuando un modelo funciona excepcionalmente bien regenerando los datos con los que entrenó, pero muy pobremente creando o actuando ante datos nuevos.

4. La inteligencia artificial puede nutrirse de "datos sintéticos". Según el texto, este tipo de datos se caracteriza por ser: a) Generados artificialmente a partir de simulaciones estadísticas. b) Robados de las redes sociales sin el consentimiento de las personas. c) Textos históricos escritos en papel antes de la invención de la informática.

5. El temario enumera diferentes vías para obtener datos de entrenamiento (compras, scraping, consentidos...). ¿A qué legislación europea están sujetas estrictamente estas prácticas?. a) A la Directiva Europea de Accesibilidad Web (WAD). b) Al Acta de Ciberseguridad de los eSports. c) Al Reglamento General de Protección de Datos (GDPR).

6. Desde el punto de vista técnico del Machine Learning, ¿qué es exactamente un "modelo" de inteligencia artificial?. a) Una fórmula matemática que aprende a identificar patrones o relaciones entre variables a partir de un conjunto de datos. b) Un robot con forma humana que asiste al profe. c) El esquema gráfico de la barra de navegación de una aplicación web móviles.

7. La efectividad final de un modelo de IA a la hora de hacer predicciones o tomar decisiones con nuevos datos depende en gran medida de: a) El idioma en el que esté redactado el código fuente de la página web de la empresa. b) La calidad de los datos de entrenamiento, así como del modelo que se elija y cómo se configure. c) El número de seguidores que tenga la organización en sus redes sociales.

8. En el ámbito de la interacción con sistemas de IA, el término "Prompt" hace referencia a: a) Un virus informático que bloquea el funcionamiento del explorador. b) Un lenguaje de programación de alto nivel que requiere tres años de estudio académico. c) Una instrucción o entrada de datos que se le da a un sistema de IA para que genere una respuesta o realice una tarea específica.

9. Para redactar un prompt de texto efectivo, ¿cuál de las siguientes es una recomendación explícita del temario?. a) Ser claro y específico, usar un lenguaje natural e incluir contexto cuando sea necesario. b) Utilizar la mayor cantidad de jerga y lenguaje técnico avanzado posible para impresionar a la máquina. c) Escribir con ambigüedad para que la IA elija libremente la respuesta.

10. Además de la claridad, ¿qué otro aspecto formal de la escritura se debe revisar obligatoriamente al redactar un prompt según el texto?. a) Que esté escrito completamente en mayúsculas sostenidas. b) El número exacto de adjetivos utilizados. c) La gramática y la ortografía.

11. Al interactuar con herramientas de IA, si el primer resultado obtenido no es el deseado, el manual nos invita a: a) Abandonar la herramienta de forma definitiva por fallos del sistema. b) Experimentar y ajustar el prompt. c) Denunciar al proveedor por incumplimiento del GDPR.

12. Cuando diseñamos prompts orientados específicamente a la "generación de imágenes", el texto aconseja maximizar la efectividad siendo descriptivos y detallados, e incluyendo: a) La perspectiva, la composición y la paleta de colores. b) El coste de venta que tendrá la ilustración en el mercado. c) El nombre de pila del programador del algoritmo de machine learning.

13. Para refinar la estética visual de una imagen generada por IA, el temario propone emular elementos del mundo de la fotografía y el cine, recomendando especificar: a) El peso en kilogramos de la cámara física simulada. b) El estilo de cámara, la simulación de efectos de lente y el tipo de película. c) La marca comercial del trípode utilizado.

14. Completando las recomendaciones de generación de imágenes, además del estilo de cámara, se debe tener el cuidado de: a) Ocultar los objetos principales para que la IA los adivine. b) Utilizar únicamente términos ambiguos. c) Definir el estilo y la estética, y especificar elementos y objetos.

15. A modo de resumen de este apartado de fundamentos, la relación entre los datos de entrenamiento y la efectividad del modelo de IA se puede sintetizar en que: a) Un modelo depende directamente de la calidad de sus datos; unos datos pobres o sesgados merman su capacidad de tomar decisiones correctas en el mundo real. b) El modelo es totalmente independiente de los datos de entrenamiento gracias al aprendizaje profundo. c) Los datos solo sirven para adornar la interfaz de las aplicaciones de los usuarios.

Bloque: Aplicaciones Especializadas de la IA y Educación (Tema 9, Apartados 4 y 5) 1. ¿Cuál es el objetivo principal de la IA Analítica según el texto aportado?. a) Extraer información significativa de grandes conjuntos de datos y facilitar los procesos de toma de decisiones. b) Generar nuevos códigos de programación de forma totalmente autónoma a partir de una idea matriz. c) Imitar la empatía humana en los procesos de mediación y resolución de conflictos familiares.

2. El texto menciona que la IA Analítica, para poder procesar y analizar de manera efectiva, depende de manera crítica de: a) La presencia de un instructor o una instructora presencial en tiempo real. b) El acceso a grandes cantidades de datos. c) El uso exclusivo de herramientas ofimáticas portables sin conexión a internet.

3. La IA Cognitiva se caracteriza por implicar el desarrollo de sistemas capaces de: a) Traducir texto escrito exclusivamente a señales sonoras de baja frecuencia. b) Imitar los procesos humanos para facilitar la toma de decisiones, ayudando a profesionales del conocimiento en procesos complejos. c) Eliminar de forma automática la brecha digital en el entorno rural.

4. ¿Cuál de las siguientes es una de las áreas complejas asociadas a la IA Cognitiva mencionadas en el texto?. a) El minado físico de recursos en el set de grabación. b) La edición de bandas sonoras sin locución para videoclases en directo. c) La visión por ordenador y el procesamiento del lenguaje natural.

5. ¿Qué capacidad define de manera fundamental a la IA Generativa dentro de las aplicaciones especializadas?. a) Predecir de forma estadística el abandono escolar mediante perfiles fijos. b) Desarrollar algoritmos y modelos capaces de generar nuevos datos que se asemejen a las características de los datos de entrenamiento. c) Limitar la interacción de las personas usuarias mediante filtros estrictos de internet.

6. Además de textos, imágenes y vídeos, ¿qué otros elementos puede producir la IA Generativa según el temario?. a) Voz y música, modelos 3D, contenidos de juegos y código. b) Dispositivos de hardware físico como phablets y wearables de última generación. c) Teclados táctiles adaptados específicamente para personas de la tercera edad.

7. El texto señala que, aunque la IA lleva años entre nosotros, el debate sobre su uso y consecuencias en los procesos formativos ha cobrado un interés masivo debido a: a) La conceptualización inicial de la máquina de Turing a mediados del siglo pasado. b) La generalización del uso de los correos electrónicos en la gestión escolar de los años 90. c) La aparición de la IA Generativa.

8. La "Consideración 1" de Luttrell sobre la integración de la IA en los procesos formativos recibe el nombre de: a) El reequipamiento instrumental y metodológico del educador. b) La metamorfosis de la teoría a la práctica. c) La ética como componente principal de la educación.

9. Según la "Consideración 2" de Luttrell, ¿por qué la ética debe ser un componente principal de la educación en torno a las tecnologías emergentes?. a) Para prohibir de manera definitiva el uso de algoritmos generativos en el aula. b) Para que las y los educadores ayuden a que el alumnado esté debidamente informado y alfabetizado. c) Para aumentar el valor comercial de las empresas informáticas externas.

10. La "Consideración 5" de Luttrell destaca que la "alfabetización mediática" debe ser entendida como un medio de reinvención y como: a) Una herramienta de uso exclusivo de la IA analítica de datos masivos. b) Un componente básico que las y los educadores deben enfatizar en su alumnado. c) Un método automatizado para la calificación rápida de exámenes tipo test.

11. En la síntesis de resultados de la IA Educativa, el "Área 1. Elaboración de perfiles y predicción" se caracteriza por permitir: a) Generar mecánicas de gamificación para videojuegos educativos de acción. b) Predecir la probabilidad de que un estudiante abandone un curso. c) Ajustar dinámicamente el contenido y la velocidad de la lección teórica.

12. ¿Cuál es el propósito medular del "Área 2. Valoración y evaluación" dentro de la IA Educativa?. a) Crear entornos virtuales tridimensionales complejos para el entrenamiento de pilotos. b) Automatizar y mejorar los procesos de evaluación, proporcionando retroalimentación instantánea y precisa. c) Impedir de forma sistemática que el alumnado interactúe con el material didáctico.

13. Dentro de la lista de usos concretos del Área 2 (Valoración y evaluación), se incluye expresamente: a) El diseño de prompts de simulación de efectos de lente para cámaras fotográficas. b) La calificación automática, los comentarios, la evaluación de comprensión y el apoyo al profesorado. c) El desarrollo técnico de aplicaciones nativas híbridas codificadas en HTML5.

14. ¿Qué rasgo caracteriza a los entornos integrados en el "Área 3. Sistemas adaptativos y personalización"?. a) Ajustan el contenido y el ritmo de la enseñanza de manera dinámica, basándose en la interacción del estudiante con el material. b) Obligan a toda la clase a avanzar al mismo ritmo sin importar sus diferencias cognitivas. c) Solo se pueden utilizar de manera asincrónica a través de correos electrónicos.

15. Finalmente, en el "Área 4. Sistemas de tutoría inteligente (STI)", la función principal de la IA es: a) Imprimir en papel todos los materiales de la asignatura. b) Bloquear la pantalla del dispositivo móvil al superar la hora de uso. c) Proporcionar contenidos formativos al alumnado y apoyarles con retroalimentación adaptativa.

1. En el ámbito de la intervención social, el uso de sistemas de IA para analizar patrones de comportamiento y detectar señales de ansiedad o aislamiento es especialmente útil para: a) Derivar a la persona usuaria a sistemas penitenciarios. b) La intervención temprana en cuestiones de bienestar emocional. c) Sustituir el uso de fármacos en psiquiatría.

2. Según los apuntes, ¿qué aplicación funciona como un chatbot terapéutico impulsado por IA que utiliza principios de terapia cognitivo-conductual?. a) Consul. b) One Degree. c) Woebot.

3. La herramienta de apoyo emocional Tess se caracteriza principalmente por: a) Ser un psicólogo artificial que ofrece apoyo emocional personalizado a través de mensajes de texto, adaptando y aprendiendo de las necesidades de la persona usuaria. b) Conectar a las personas con su centro de salud más cercano mediante geolocalización. c) Generar imágenes artísticas relajantes mediante algoritmos de aprendizaje profundo.

4. ¿Qué aplicación permite crear un "amigo personalizado" basado en Inteligencia Artificial con el que se puede hablar sobre sentimientos y pensamientos?. a) mRelief. b) Replika. c) Pol.is.

5. En el área de "Acceso a servicios y recursos", las plataformas como One Degree o mRelief funcionan como plataformas de búsqueda orientadas a: a) Comprar artículos de segunda mano entre particulares. b) Buscar ofertas de vuelos y alojamiento a bajo coste. c) Optimizar la conexión de los usuarios con servicios sociales existentes en su área próxima (salud, inseguridad alimentaria, vivienda).

6. Plataformas basadas en IA como Pol.is y Consul se utilizan para mejorar: a) La participación ciudadana en los procesos de toma de decisiones gubernamentales, permitiendo expresar opiniones y votar propuestas. b) El control policial en zonas de alto índice de criminalidad urbana. c) El rendimiento escolar del alumnado en las asignaturas de ciencias.

7. Un análisis de la plataforma de participación Consul utilizada en Madrid destaca que, si bien mejora la transparencia y recopilación de propuestas, sigue existiendo un reto respecto a: a) La conexión a internet de la plataforma. b) La deliberación. c) El recuento automático de votos.

8. Dentro de la tecnología asistencial, se menciona el estudio de asistentes virtuales basados en IA para estudiantes con discapacidades visuales. El nombre de la aplicación citada es: a) Hearing AI. b) Seeing AI. c) Walking AI.

9. Para abordar éticamente el uso y desarrollo de la IA, el texto subraya la necesidad de adoptar un enfoque basado en el diseño de "sistemas sociotécnicos". Estos sistemas se definen por: a) Funcionar completamente aislados del control humano para garantizar la objetividad total. b) Estar construidos exclusivamente con materiales ecológicos y reciclables. c) Integrar elementos humanos y tecnológicos de forma que se complementen, permitiendo un "control humano significativo".

10. En un sistema sociotécnico debe poder identificarse al menos un agente humano en su diseño, desarrollo y uso. Este agente debe tener dos características clave: a) Un conocimiento profundo de las capacidades/limitaciones del sistema y una conciencia moral suficiente para asumir responsabilidades. b) Una titulación de doctorado en informática y pertenecer al Gobierno. c) La capacidad técnica de programar desde cero todo el algoritmo.

11. Los principios "ART" rigen el desarrollo de una IA responsable. La 'A' corresponde a "Accountability" (Rendición de cuentas), lo cual implica que: a) La IA debe llevar la contabilidad financiera de la institución sin errores. b) Los actores responsables del desarrollo y uso deben asumir la responsabilidad por los resultados y las consecuencias de los sistemas implementados. c) Todo el código del programa debe ser gratuito para siempre.

12. En los principios "ART", la 'R' corresponde a "Responsibility" (Responsabilidad). ¿Qué deben garantizar las y los desarrolladores bajo este principio?. a) Que los sistemas funcionen de manera segura alineados con valores humanos, minimizando los riesgos y evitando los daños. b) Que el sistema se venda al precio más bajo del mercado. c) Que el algoritmo no consuma batería en los dispositivos móviles.

13. El tercer principio "ART" es la 'T' de "Transparency" (Transparencia). Este principio exige que los sistemas de IA sean: a) Utilizados sin interfaz gráfica para que solo se vea el código. b) Registrados en paraísos fiscales para proteger los datos de usuario. c) Auditables, de forma que sus decisiones y procesos sean comprensibles por las personas, facilitando su revisión.

14. El "INTEF" ha elaborado un Decálogo para el buen uso de la IA. ¿A qué institución corresponden estas siglas?. a) Instituto Nacional de Testeos Estándar y Fiabilidad. b) Instituto Nacional de Tecnologías Educativas y de Formación de Profesorado. c) Instituto Normativo de Tecnología Electrónica y Física.

15. ¿Cuál es el objetivo principal del INTEF según el texto?. a) Impulsar la integración de las tecnologías de la información y la comunicación (TIC) en la educación no universitaria y en la formación del profesorado. b) Vigilar y sancionar el mal uso de las redes sociales por parte del alumnado. c) Crear el currículo oficial exclusivo de las universidades privadas.

16. Dentro del Decálogo del INTEF, el punto de "Robustez y seguridad" se refiere a la necesidad de: a) Fabricar ordenadores con materiales resistentes al agua. b) Obligar a las y los estudiantes a utilizar contraseñas de más de 20 caracteres. c) Proteger a los sistemas de IA de ataques que puedan poner en riesgo a la sociedad.

17. El punto del Decálogo del INTEF denominado "Equidad y no discriminación" establece que se debe: a) Desarrollar y usar la IA de manera justa y equitativa, evitando la discriminación. b) Cobrar los mismos impuestos a todas las empresas desarrolladoras. c) Distribuir gratuitamente un dispositivo móvil a cada estudiante del país.

19. El problema de la "Falsificación de obras de arte digitales" provocado por la IA Generativa se fundamenta en que: a) Los creadores están subiendo fotos de cuadros falsos a propósito. b) Las impresoras 3D están copiando esculturas antiguas de forma masiva. c) Obras protegidas por derechos de autor han sido empleadas como datos de entrenamiento sin consentimiento ni atribución, pudiendo memorizarlas y replicarlas.

20. Los generadores de imágenes por IA a menudo se apropian y distorsionan identidades de grupos. Según el texto, este perjuicio se engloba bajo el problema de: a) Visiones hegemónicas y estereotipos, ya que los algoritmos codifican prejuicios y refuerzan estereotipos. b) Efectos paralizantes del consumo cultural. c) Transparencia robótica extrema.

21. Frente a los perjuicios de la IA Generativa de imágenes, algunas asociaciones proveen consejos, recomendaciones y asesoría legal a los artistas. El texto menciona a: a) La Asociación Europea de Libre Comercio y Consul. b) El INTEF y el Ministerio de Cultura. c) The Concept Art Association y The Artists' Rights Society (ARS).

22. Según el apartado de "Aspectos Legales", ¿por qué resulta muy complicado crear un marco legal único y específico que aborde todas las cuestiones jurídicas de la IA Generativa?. a) Porque los modelos varían mucho en arquitectura, fuentes de datos, algoritmos, y se distribuyen desde servicios de pago hasta código abierto. b) Porque el Parlamento Europeo ha prohibido legislar sobre internet. c) Porque los algoritmos cambian su propio código fuente cada hora para despistar a la policía.

23. La Unión Europea ha implementado la Artificial Intelligence Act (Ley de Inteligencia Artificial). ¿Cuál es el criterio principal que utiliza esta ley para categorizar los sistemas y modelos de IA?. a) El número de gigabytes de memoria RAM que consumen. b) Su potencial de riesgo para los derechos y la seguridad de los ciudadanos. c) La cantidad de ingresos económicos brutos de la empresa creadora.

24. Según la normativa europea, la "Manipulación cognitiva y conductual de personas o grupos vulnerables específicos" se considera un sistema de IA de: a) Riesgo alto, sujeto a revisión trimestral. b) Riesgo mínimo o nulo. c) Riesgo inaceptable, representando una amenaza para las personas y serán prohibidos.

25. El "Puntaje social", categorizado como riesgo inaceptable y prohibido por la UE, consiste en: a) Clasificar a las personas según su comportamiento, estatus o características personales. b) Organizar ligas competitivas de videojuegos escolares (eSports). c) Repartir puntos de descuento en supermercados según el consumo del cliente.

26. Los "Sistemas de identificación biométrica en tiempo real y a distancia, como el reconocimiento facial", están catalogados por la ley de la UE como sistemas de: a) Riesgo alto. b) Riesgo inaceptable. c) Exentos de riesgo.

27. La ley europea divide el "Riesgo alto" en dos categorías. Una de ellas abarca a los sistemas de IA utilizados en productos que recaen bajo la legislación de seguridad de productos de la UE. Algunos ejemplos citados son: a) Aplicaciones móviles de lectura de partituras musicales. b) Procesadores de texto básicos para ordenador. c) Juguetes, aviación, automóviles, dispositivos médicos y ascensores.

28. La otra categoría de "Riesgo alto" abarca sistemas que recaen en áreas específicas y deberían registrarse en una base de datos de la UE por afectar a derechos fundamentales. Entre estas áreas se incluye: a) Educación y formación, empleo, gestión de infraestructura crítica y aplicación de la ley. b) Generación automática de recetas de cocina y menús diarios. c) Edición de efectos especiales para el cine de ficción.

29. Respecto a la supervisión y evaluación de mercado de los sistemas de IA, la ley europea establece que: a) Solo deben evaluarse si han provocado daños a más de 100 personas. b) Todos los sistemas de IA deben ser evaluados antes de ser puestos en el mercado y también durante su uso. c) Las evaluaciones serán voluntarias y optativas para las grandes corporaciones.

30. Aunque la IA Generativa (como ChatGPT) no es en principio de alto riesgo, debe cumplir con los "Requisitos de transparencia". Uno de estos requisitos fundamentales es: a) Cobrar una cuota fija de transparencia a los ciudadanos. b) Enviar el historial de navegación completo de la persona usuaria a la policía en 24 horas. c) Divulgar que el contenido fue generado por IA y publicar resúmenes de los datos con derecho de autor utilizados en su entrenamiento.