Quiz: Equità, Bias e Trasparenza

Questa verifica delle conoscenze rivede i concetti principali dei capitoli su pregiudizio, equità e trasparenza nell'IA. Risponderai a domande sui diversi tipi di pregiudizio, sulle strategie per promuovere l'equità e sull'importanza della trasparenza nei sistemi di intelligenza artificiale.

1. Quali delle seguenti sono esempi di pregiudizio algoritmico?

Seleziona tutte le risposte corrette.

2. Quale strategia è più comunemente utilizzata per mitigare il pregiudizio e migliorare l'equità nelle decisioni dell'IA?

3. Quali sono alcuni vantaggi della trasparenza nei sistemi di IA? Seleziona tutte le risposte corrette.

Quali delle seguenti sono esempi di pregiudizio algoritmico?
Seleziona tutte le risposte corrette.

Select the correct answer

Un sistema di riconoscimento delle immagini classifica erroneamente le foto di persone con tonalità di pelle più scure.

Uno strumento di screening dei curriculum basato su IA favorisce i candidati provenienti da determinate università a causa dei dati storici di addestramento.

Un'interfaccia utente difficile da navigare per persone con disabilità visive.

Un chatbot che non comprende i dialetti regionali perché è stato addestrato solo sulla lingua standard.

Quale strategia è più comunemente utilizzata per mitigare il pregiudizio e migliorare l'equità nelle decisioni dell'IA?

Select the correct answer

Aumentare la diversità e la rappresentatività dei dati di addestramento.

Randomizzare tutti gli output dell'IA per prevenire schemi.

Utilizzare solo piccoli set di dati per evitare l'overfitting.

Nascondere agli utenti il processo decisionale dell'IA.

Quali sono alcuni vantaggi della trasparenza nei sistemi di IA? Seleziona tutte le risposte corrette.

Select the correct answer

Consentire agli utenti di manipolare il sistema a proprio vantaggio.

Aiutare gli utenti a comprendere come vengono prese le decisioni.

Costruire fiducia nelle tecnologie di IA.

Facilitare l'identificazione e la correzione di errori o bias.

Tutto è chiaro?

Come possiamo migliorarlo?

Grazie per i tuoi commenti!

Sezione 2. Capitolo 4

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Chieda pure quello che desidera o provi una delle domande suggerite per iniziare la nostra conversazione

Suggested prompts:

What are the main types of bias in AI systems?

How can we promote fairness in AI models?

Why is transparency important in AI decision-making?

Awesome!

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Quiz: Equità, Bias e Trasparenza

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Seleziona tutte le risposte corrette.

2. Quale strategia è più comunemente utilizzata per mitigare il pregiudizio e migliorare l'equità nelle decisioni dell'IA?

3. Quali sono alcuni vantaggi della trasparenza nei sistemi di IA? Seleziona tutte le risposte corrette.

Quali delle seguenti sono esempi di pregiudizio algoritmico?
Seleziona tutte le risposte corrette.

Select the correct answer

Un sistema di riconoscimento delle immagini classifica erroneamente le foto di persone con tonalità di pelle più scure.

Uno strumento di screening dei curriculum basato su IA favorisce i candidati provenienti da determinate università a causa dei dati storici di addestramento.

Un'interfaccia utente difficile da navigare per persone con disabilità visive.

Un chatbot che non comprende i dialetti regionali perché è stato addestrato solo sulla lingua standard.

Quale strategia è più comunemente utilizzata per mitigare il pregiudizio e migliorare l'equità nelle decisioni dell'IA?

Select the correct answer

Aumentare la diversità e la rappresentatività dei dati di addestramento.

Randomizzare tutti gli output dell'IA per prevenire schemi.

Utilizzare solo piccoli set di dati per evitare l'overfitting.

Nascondere agli utenti il processo decisionale dell'IA.

Quali sono alcuni vantaggi della trasparenza nei sistemi di IA? Seleziona tutte le risposte corrette.

Select the correct answer

Consentire agli utenti di manipolare il sistema a proprio vantaggio.

Aiutare gli utenti a comprendere come vengono prese le decisioni.

Costruire fiducia nelle tecnologie di IA.

Facilitare l'identificazione e la correzione di errori o bias.

Tutto è chiaro?

Come possiamo migliorarlo?

Grazie per i tuoi commenti!

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