RA6 INTELIGENCIA ARTIFICIAL (Modelo examen)

¿Cuál de estas es una medida para mitigar los sesgos algorítmicos?. A - Reducir el tamaño de los datos. B - Supervisión humana sobre los resultados de la IA. C - Uniformidad de los datos. D - Usar solo datos históricos.

¿Qué es el sesgo de confirmación?. A - Ninguna de las respuestas es correcta. B - Aquel que ocurre al reforzar creencias o hipótesis previas en lugar de cuestionarlas al introducir datos o preguntas. C - Aquel que ocurre cuando los métodos de recogida de datos contienen errores o distorsiones. D - Aquel que ocurre cuando la IA aprende de datos que ya están sesgados y reproduce esas distorsiones en sus resultados.

¿Qué concepto describe el uso de contenidos generados por usuarios (textos, imágenes, audios) para entrenar modelos de IA sin permiso explícito?. A - Fugas de datos. B - Uso no autorizado. C - Entrenamiento sin consentimiento. D - Explotación comercial de datos personales.

¿Qué significa el derecho de portabilidad de datos?. A - Almacenar datos en un pendrive. B - Usar datos de terceros sin permiso. C - Exportar tus datos a otro servicio. D - Recuperar datos borrados.

¿Qué tipo de sesgo ocurre cuando la pregunta al sistema ya incluye un prejuicio?. A - Sesgo en prompts. B - Sesgo de confirmación. C - Sesgo de selección. D - Sesgo de medición.

¿Cuál es una consecuencia de la brecha socioeconómica generada por la IA?. A - Reducción de desigualdades. B - Mejor acceso a internet. C - Acceso desigual a beneficios de la IA. D - Mayor eficiencia global.

¿En qué consiste el principio ético de transparencia aplicado a la IA?. A - Trato imparcial y justo, sin favoritismos ni discriminación. B - Divulgar la información relevante sobre cómo funciona y se utiliza la IA. C - Proteger la información personal contra la exposición pública o el uso indebido. D - Obligación de explicar, justificar y responsabilizarse de los propios actos al usar IA.

¿Qué implica el principio de equidad en la IA?. A - Reducir el número de datos. B - Que la IA no funcione en todos los países. C - Trato justo e imparcial sin discriminación. D - Favorecer siempre al grupo mayoritario.

¿Qué es el sesgo de selección?. A - Los datos de entrenamiento no representan a toda la población. B - La magnificación de los sesgos ya existentes en los datos de entrenamiento, haciendo que aparezcan con más fuerza de lo que ocurre en la realidad. C - Los métodos de recogida de datos contienen errores o distorsiones. D - Los datos o las preguntas que se introducen en el sistema se diseñan de manera que refuerzan creencias o hipótesis previas.

¿Qué tipo de sesgo aparece cuando los métodos de recogida de datos contienen errores o distorsiones?. A - Sesgo de selección. B - Sesgo de confirmación. C - Sesgo en prompts. D - Sesgo de medición.