Quiz: Desafíos de la IA


Desafíos de la IAOnline version Desafíos y riesgos clave de la IA by salamanca 1 ¿Qué desafío se refiere a que los modelos IA pueden tomar decisiones sin entender el razonamiento humano detrás de ellas? a Dependencia de datos b Falta de interpretabilidad (explicabilidad) c Sobreajuste de modelos d Privacidad de datos 2 ¿Qué problema describe el sesgo de datos que puede conducir a decisiones injustas? a Generalización pobre b Ruido en los datos c Sobreajuste d Sesgo de datos 3 ¿Cuál es un gran reto en la seguridad de IA al que se enfrentan modelos frente a datos adversarios? a Robustez ante ataques adversariales b Velocidad de entrenamiento c Compatibilidad con hardware d Escalabilidad 4 ¿Qué desafío implica la necesidad de grandes cantidades de energía para entrenar modelos modernos? a Costo energético y huella de carbono b Tasa de aprendizaje c Algoritmos determinísticos d Compatibilidad de API 5 ¿Qué aspecto aborda la protección de datos personales cuando se usa IA en productos y servicios? a Privacidad y protección de datos b Auditoría de código c Escalabilidad d Rendimiento de modelos 6 ¿Qué problema surge cuando los modelos IA pueden producir información incorrecta o engañosa de forma convincente? a Latencia de inferencia b Overfitting c Desinformación y alucinaciones d Falso positivo 7 ¿Qué desafío se da cuando una IA sensible solo a datos de entrenamiento pierde rendimiento en datos nuevos? a Sobreajuste b Baja diversidad de datos c Hiperparámetros mal elegidos d Falta de generalización 8 ¿Qué problema ético y social se incrementa si la IA reemplaza empleos sin medidas de transición? a Sobreentrenamiento b Complejidad computacional c Impacto laboral y desempleo d Problemas de compatibilidad 9 ¿Qué desafío de gobernanza implica coordinar normas, responsabilidades y rendición de cuentas en IA? a Rendimiento de modelos b Optimización de hiperparámetros c Compatibilidad de software d Marco regulatorio y gobernanza 10 ¿Qué esfuerzo técnico es crucial para que la IA sea confiable en entornos reales y variables? a Robustez y pruebas en entornos reales b Depuración de memoria c Optimización de compilador d Convergencia rápida de entrenamiento Explicación 1 La explicabilidad es la capacidad de entender por qué una IA toma ciertas decisiones. Sin ella, es difícil validar y corregir errores. 2 El sesgo de datos ocurre cuando los datos de entrenamiento reflejan prejuicios, afectando resultados para ciertos grupos. 3 Los ataques adversariales manipulan entradas para inducir errores; la IA debe resistirlos sin fallos. 4 Entrenar modelos grandes consume mucha energía, impactando costos y medio ambiente. 5 La IA debe respetar la privacidad, gestionando datos de forma segura y responsable. 6 Las alucinaciones son salidas que parecen plausibles pero son incorrectas o falsas. 7 La generalización es la capacidad de rendir bien con datos no vistos previamente. 8 La IA puede afectar el empleo; se requieren políticas y planes de transición. 9 La gobernanza busca establecer marcos legales y éticos para el uso de IA. 10 La robustez implica rendimiento estable ante variaciones del mundo real y datos ruidosos.

1

¿Qué desafío se refiere a que los modelos IA pueden tomar decisiones sin entender el razonamiento humano detrás de ellas?

a

Dependencia de datos

b

Falta de interpretabilidad (explicabilidad)

c

Sobreajuste de modelos

d

Privacidad de datos

2

¿Qué problema describe el sesgo de datos que puede conducir a decisiones injustas?

a

Generalización pobre

b

Ruido en los datos

c

Sobreajuste

d

Sesgo de datos

3

¿Cuál es un gran reto en la seguridad de IA al que se enfrentan modelos frente a datos adversarios?

a

Robustez ante ataques adversariales

b

Velocidad de entrenamiento

c

Compatibilidad con hardware

d

Escalabilidad

4

¿Qué desafío implica la necesidad de grandes cantidades de energía para entrenar modelos modernos?

a

Costo energético y huella de carbono

b

Tasa de aprendizaje

c

Algoritmos determinísticos

d

Compatibilidad de API

5

¿Qué aspecto aborda la protección de datos personales cuando se usa IA en productos y servicios?

a

Privacidad y protección de datos

b

Auditoría de código

c

Escalabilidad

d

Rendimiento de modelos

6

¿Qué problema surge cuando los modelos IA pueden producir información incorrecta o engañosa de forma convincente?

a

Latencia de inferencia

b

Overfitting

c

Desinformación y alucinaciones

d

Falso positivo

7

¿Qué desafío se da cuando una IA sensible solo a datos de entrenamiento pierde rendimiento en datos nuevos?

a

Sobreajuste

b

Baja diversidad de datos

c

Hiperparámetros mal elegidos

d

Falta de generalización

8

¿Qué problema ético y social se incrementa si la IA reemplaza empleos sin medidas de transición?

a

Sobreentrenamiento

b

Complejidad computacional

c

Impacto laboral y desempleo

d

Problemas de compatibilidad

9

¿Qué desafío de gobernanza implica coordinar normas, responsabilidades y rendición de cuentas en IA?

a

Rendimiento de modelos

b

Optimización de hiperparámetros

c

Compatibilidad de software

d

Marco regulatorio y gobernanza

10

¿Qué esfuerzo técnico es crucial para que la IA sea confiable en entornos reales y variables?

a

Robustez y pruebas en entornos reales

b

Depuración de memoria

c

Optimización de compilador

d

Convergencia rápida de entrenamiento

Explicación

1

La explicabilidad es la capacidad de entender por qué una IA toma ciertas decisiones. Sin ella, es difícil validar y corregir errores.

2

El sesgo de datos ocurre cuando los datos de entrenamiento reflejan prejuicios, afectando resultados para ciertos grupos.

3

Los ataques adversariales manipulan entradas para inducir errores; la IA debe resistirlos sin fallos.

4

Entrenar modelos grandes consume mucha energía, impactando costos y medio ambiente.

5

La IA debe respetar la privacidad, gestionando datos de forma segura y responsable.

6

Las alucinaciones son salidas que parecen plausibles pero son incorrectas o falsas.

7

La generalización es la capacidad de rendir bien con datos no vistos previamente.

8

La IA puede afectar el empleo; se requieren políticas y planes de transición.

9

La gobernanza busca establecer marcos legales y éticos para el uso de IA.

10

La robustez implica rendimiento estable ante variaciones del mundo real y datos ruidosos.

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¿Qué desafío se refiere a que los modelos IA pueden tomar decisiones sin entender el razonamiento humano detrás de ellas?

¿Qué problema describe el sesgo de datos que puede conducir a decisiones injustas?

¿Cuál es un gran reto en la seguridad de IA al que se enfrentan modelos frente a datos adversarios?

¿Qué desafío implica la necesidad de grandes cantidades de energía para entrenar modelos modernos?

¿Qué aspecto aborda la protección de datos personales cuando se usa IA en productos y servicios?

¿Qué problema surge cuando los modelos IA pueden producir información incorrecta o engañosa de forma convincente?

¿Qué desafío se da cuando una IA sensible solo a datos de entrenamiento pierde rendimiento en datos nuevos?

¿Qué problema ético y social se incrementa si la IA reemplaza empleos sin medidas de transición?

¿Qué desafío de gobernanza implica coordinar normas, responsabilidades y rendición de cuentas en IA?

¿Qué esfuerzo técnico es crucial para que la IA sea confiable en entornos reales y variables?

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