Ética y desafíos en IA, computación cuántica y blockchain

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Questions and Answers

¿Cuál de los siguientes escenarios representa mejor un desafío ético complejo relacionado con la implementación de algoritmos de inteligencia artificial en el sector de la salud?

Un hospital implementa un sistema de IA para predecir readmisiones de pacientes, pero el algoritmo favorece sistemáticamente a un determinado grupo demográfico, generando disparidades en la atención. (correct)
Un médico utiliza un algoritmo de IA para diagnosticar enfermedades raras, lo que reduce significativamente el tiempo de diagnóstico y mejora los resultados del paciente.
Un investigador utiliza un algoritmo de IA para analizar grandes conjuntos de datos genómicos, lo que lleva al descubrimiento de nuevos objetivos farmacológicos para el tratamiento del cáncer.
Una empresa de tecnología desarrolla un algoritmo de IA que puede predecir con precisión la propagación de enfermedades infecciosas, lo que permite a los funcionarios de salud pública asignar recursos de manera más eficiente.

¿Cuál de las siguientes describe con mayor precisión el impacto de la computación cuántica en los algoritmos de cifrado actuales?

La computación cuántica no presenta ninguna amenaza para los algoritmos de cifrado actuales, ya que se basan en principios matemáticos diferentes.
La computación cuántica podría hacer que muchos algoritmos de cifrado asimétricos actuales sean vulnerables, lo que requeriría el desarrollo de métodos de cifrado resistentes a la cuántica. (correct)
La computación cuántica solo representa una amenaza para los algoritmos de cifrado simétricos, pero no para los algoritmos de cifrado asimétricos.
La computación cuántica solo acelerará la velocidad de los algoritmos de cifrado actuales, pero no afectará su seguridad.

¿Cuál de las siguientes describe mejor el desafío de garantizar la explicabilidad y la interpretabilidad en los modelos complejos de aprendizaje automático, como las redes neuronales profundas?

La explicabilidad en el aprendizaje automático solo es importante para las aplicaciones reguladas, como las finanzas y la atención médica.
La creciente complejidad de los modelos de aprendizaje automático dificulta la comprensión de cómo toman decisiones, lo que genera preocupaciones sobre la confianza, la responsabilidad y el sesgo. (correct)
Los modelos complejos de aprendizaje automático son inherentemente transparentes y fáciles de entender, lo que hace que la explicabilidad no sea una preocupación.
La explicabilidad en el aprendizaje automático se puede lograr analizando los datos de entrenamiento utilizados para construir el modelo.

¿Cuál de los siguientes describe con mayor precisión el concepto de privacidad diferencial en el análisis de datos?

La privacidad diferencial es un marco para permitir que los científicos de datos obtengan información valiosa de los conjuntos de datos al tiempo que garantiza que la privacidad de las personas esté rigurosamente protegida. (B) Signup and view all the answers

¿Cuál de las siguientes describe mejor el papel de los contratos inteligentes en las aplicaciones blockchain?

Los contratos inteligentes son programas autoejecutables almacenados en una blockchain que automatizan la ejecución de un acuerdo cuando se cumplen las condiciones predefinidas. (A) Signup and view all the answers

¿Qué implicación ética es la más importante para abordar en el contexto del desarrollo y la implementación de sistemas de reconocimiento facial?

El potencial de discriminación y sesgo en los sistemas de reconocimiento facial, particularmente contra ciertos grupos demográficos. (C) Signup and view all the answers

¿Cuál de los siguientes describe mejor el desafío de garantizar la seguridad y la privacidad de los datos en entornos de computación en la nube?

La computación en la nube introduce nuevos riesgos de seguridad y privacidad, como la exposición de datos, el acceso no autorizado y las vulnerabilidades de la cadena de suministro, que requieren medidas de seguridad sólidas y responsabilidades compartidas. (D) Signup and view all the answers

¿Cuál de los siguientes describe mejor el concepto de 'ataque de caja negra' en el contexto de la seguridad del aprendizaje automático?

Un ataque de caja negra es un tipo de ataque en el que el atacante solo tiene acceso a las entradas y salidas del modelo de aprendizaje automático, sin ningún conocimiento de su funcionamiento interno. (C) Signup and view all the answers

¿Cuál de los siguientes describe mejor el desafío de abordar el 'sesgo de conjunto de datos' en los modelos de aprendizaje automático?

El sesgo del conjunto de datos ocurre cuando los datos de entrenamiento no son representativos del mundo real, lo que lleva a un rendimiento deficiente e imprecisiones cuando el modelo se implementa en escenarios del mundo real. (C) Signup and view all the answers

¿Cuál de los siguientes describe mejor el concepto de 'ingeniería social' en el contexto de la seguridad cibernética?

La ingeniería social es una técnica para manipular a las personas para que revelen información confidencial o realicen acciones que comprometan la seguridad. (C) Signup and view all the answers

Flashcards

¿Qué es el análisis de datos?

Es el proceso de examinar datos para sacar conclusiones sobre la información. Implica organizar y resumir datos, por lo que puede ser útil para encontrar patrones y hacer predicciones.

¿Qué es la visualización de datos?

Es una representación visual de datos. El objetivo es ayudar a las personas a entender el significado de los datos mostrando datos en un formato pictórico o gráfico.

¿Qué es el sesgo de selección?

Describe un tipo de sesgo que puede ocurrir al informar datos. Ocurre cuando un subgrupo de datos se selecciona para análisis, y la selección conduce a conclusiones sesgadas.