RA6 - Módulo profesional optativo

¿Cuál de estas es una medida para mitigar los sesgos algoritmicos?. Usar solo datos históricos. Uniformidad de los datos. Supervisión humana sobre los resultados de la IA. Reducir el tamaño de los datos.

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

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

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

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

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

¿Qué es el sesgo de selección?. Los datos o las preguntas que se introducen en el sistema se diseñan de manera que refuerzan creencias o hipótesis previas. 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. Los datos de entrenamiento no representan a toda la población. Los métodos de recogida de datos contienen errores o distorsiones.

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

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

Según el RGPD, ¿qué derecho tiene un ciudadano cuando una decisión importante (como un crédito) ha sido tomada por un sistema automatizado?. Derecho a recibir una indemnización económica automática. Derecho a la explicación (saber qué criterios influyeron en la decisión). Derecho a que la decisión sea siempre favorable. Derecho a acceder al código fuente completo del programa.

¿Qué ocurre con la propiedad intelectual de una obra generada exclusivamente por IA en la Unión Europea?. Pertenece a la empresa dueña de la IA. Pertenece a la persona que escribió el prompt. No está protegida por copyright, ya que solo las creaciones humanas tienen derechos de autor. Pertenece al dominio público tras 5 años.

¿Qué es el "sesgo de confirmación" en el contexto de la IA?. Cuando los datos de entrenamiento no representan a toda la población. Cuando un sensor no detecta bien ciertos tonos de piel. Cuando los datos o preguntas refuerzan creencias previas en lugar de cuestionarlas (ej. buscar solo beneficios de dietas milagro). Cuando la IA comete un error de cálculo matemático.

¿Qué riesgo para la privacidad se conoce como "inferencia de datos" o exposición de información confidencial?. Cuando la IA se utiliza para suplantar la voz de una persona. Cuando un modelo entrenado con datos internos reproduce información sensible o secretos comerciales. Cuando se borran los datos accidentalmente. Cuando la IA inventa datos que no existen.

¿En qué consiste la técnica de "Búsqueda inversa de imágenes" para combatir la desinformación?. En borrar la imagen de internet para que nadie la vea. En comprobar si una fotografía ya ha circulado antes y en qué contexto para detectar si es un deepfake o está manipulada. En mejorar la calidad visual de la imagen con IA. En generar una imagen nueva a partir de texto.

¿Qué establece el Artículo 22 del RGPD sobre las decisiones automatizadas?. Que todas las decisiones deben ser tomadas por IA para evitar errores humanos. Que ninguna persona debe ser objeto de una decisión que le afecte significativamente si está basada únicamente en un tratamiento automatizado. Que la IA tiene la última palabra en temas financieros. Que las empresas no necesitan pedir permiso para usar datos personales.

¿Qué tipo de sesgo se produce cuando los métodos de recogida de datos contienen errores, como una pulsera de salud que falla en pieles oscuras?. Sesgo de confirmación. Sesgo en prompts. Sesgo de medición. Sesgo histórico.

¿Qué es un "Deepfake"?. Un error de programación en el código de la IA. Contenido audiovisual creado con IA que suplanta la identidad de una persona con gran realismo. Una base de datos segura y encriptada. Un tipo de virus informático que borra archivos.

¿Cuál es una buena práctica recomendada para respetar los derechos de autor al usar IA generativa?. No mencionar nunca que se ha usado IA. Indicar claramente si un contenido ha sido generado o asistido por IA y citar las fuentes cuando sea posible. Copiar el estilo de artistas famosos y venderlo como propio. Utilizar imágenes con marca de agua sin permiso.

¿Qué principio ético de la IA exige la "divulgación abierta y clara de información relevante sobre cómo funciona y se utiliza la IA"?. Privacidad. Transparencia. Eficiencia. Creatividad.

¿Qué medida se propone para mitigar los sesgos algorítmicos en los modelos de IA?. Eliminar la supervisión humana para ganar velocidad. Usar solo datos de un único grupo demográfico. Diversificar los datos de entrenamiento y realizar auditorías externas de los modelos. Ocultar el funcionamiento del algoritmo a los usuarios.