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Questions and Answers
¿Cuál es el subcampo de la inteligencia artificial que se enfoca en la interacción entre los computadores y el lenguaje humano?
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¿Qué es un prompt en el contexto de la inteligencia artificial?
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¿Cuál es una de las preocupaciones éticas clave en el desarrollo y uso de los sistemas de IA?
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¿Qué es el uso responsable de los sistemas de IA?
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¿Qué tipo de bias se refiere a la distorsión sistemática en la selección de datos?
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¿Cuál es uno de los efectos negativos del uso de la IA en la sociedad?
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¿Qué es una de las estrategias para mitigar el sesgo en los sistemas de IA?
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¿Cuál es uno de los aspectos clave del uso responsable de los sistemas de IA?
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¿Qué es una de las aplicaciones del procesamiento de lenguaje natural?
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¿Cuál es una de las preocupaciones éticas clave en el desarrollo y uso de los sistemas de IA?
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Study Notes
Artificial Intelligence
Natural Language Processing (NLP)
- Subfield of AI that deals with interaction between computers and human language
- Enables computers to understand, interpret, and generate human language
- Applications:
- Sentiment analysis
- Text summarization
- Language translation
- Chatbots
Prompt
- Input given to a language model or AI system to generate a response
- Can be a question, statement, or instruction
- Quality of the prompt affects the quality of the response
- Examples:
- Open-ended prompt: "What do you think about AI?"
- Specific prompt: "What are the benefits of AI in healthcare?"
Ética (Ethics)
- Concerns about the development and use of AI systems
- Involves considerations of fairness, transparency, and accountability
- Key issues:
- Bias and discrimination
- Privacy and surveillance
- Job displacement and automation
- Autonomous decision-making
Buen Uso (Responsible Use)
- Importance of developing and using AI systems in a way that benefits society
- Involves consideration of ethical principles and values
- Key aspects:
- Transparency and explainability
- Human oversight and accountability
- Fairness and non-discrimination
- Robustness and reliability
Sesgo (Bias)
- Systematic errors or distortions in AI systems
- Can result from flawed data, algorithms, or human biases
- Types of bias:
- Selection bias
- Confirmation bias
- Anchoring bias
- Group attribution bias
- Mitigation strategies:
- Data curation and cleaning
- Algorithmic auditing
- Human oversight and review
Alienación (Automation and Job Displacement)
- Concerns about the impact of AI on employment and society
- Involves the potential for AI to automate jobs and exacerbate income inequality
- Key issues:
- Job displacement and unemployment
- Skills gap and workforce retraining
- Income inequality and social welfare
- Redefining work and the concept of employment
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Description
Explora los conceptos fundamentales de la inteligencia artificial, incluyendo el procesamiento de lenguaje natural, la ética y el uso responsable de la IA. Aprende sobre los sesgos y la automatización en la IA.