¿Comportamiento sesgado o no sesgado?

BalanceBit, una organización ficticia de ética de la IA, creó un gran modelo de lenguaje (LLM) y un chatbot para poner de relieve las posibles fuentes de problemas éticos. Su chatbot, BalanceBanter, proporciona una experiencia interactiva para debatir temas comunes sobre la utilización de la IA en muchos casos diferentes.

Te han contratado para evaluar las respuestas de BalanceBanter a prompts habituales.

¿Qué dos casos reciben una respuesta que demuestra el uso ético de la IA?

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¡Comienza tu viaje hacia la IA! La inteligencia artificial ha pasado rápidamente de ser un tema puramente científico a convertirse en un campo general cuyas aplicaciones y usos son innumerables hoy en día, en los negocios, la industria o simplemente en nuestra vida cotidiana. Aprenderás qué es la IA, qué tipos de problemas pueden resolverse utilizando la IA y cuáles son sus limitaciones actuales. También obtendrás una amplia comprensión de las subáreas de la IA y sus disciplinas relacionadas.

Exercise 1: ¿Qué es la inteligencia artificial?Exercise 2: La gran pregunta Exercise 3: ¿Reducido o general?Exercise 4: ¿Qué puede hacer la IA?Exercise 5: La IA en el trabajo Exercise 6: La IA en acción Exercise 7: Áreas y disciplinas relacionadas de la IA Exercise 8: ¿Cómo aprende la IA?Exercise 9: Escucha y aprende

¿Cuáles son las funciones básicas de los sistemas de IA y las posibilidades que ofrece cada una de sus áreas? ¿De dónde proceden los datos que alimentan los sistemas de IA y cómo utilizan los datos técnicas como el machine learning para resolver diversos problemas? Este capítulo responde a estas preguntas y a otras, desvelando cómo las distintas formas de IA pueden adquirir datos, aprender de ellos e interactuar con su entorno físico o digital.

Exercise 1: Algoritmos y sistemas de IA desmitificados Exercise 2: Dentro de un sistema de IA para pizzas Exercise 3: Desenmascarar un sistema de IA de reservas hoteleras Exercise 4: Adquisición de datos Exercise 5: La simbiosis de la IA y el Internet de las cosas (IoT)Exercise 6: ¿Estructurado o no estructurado?Exercise 7: Aprender de los datos Exercise 8: Entrenamiento y clasificación con pingüinos Exercise 9: El intruso no supervisado Exercise 10: El aprendizaje profundo ha llegado para quedarse Exercise 11: Interactuar con el entorno Exercise 12: Aprender de las opiniones de los clientes Exercise 13: Confusión entre robots, visión y lenguaje natural Exercise 14: Verdadero o falso: qué puede hacer la IA

¡Prepárate para sumergirte en el apasionante mundo de la IA en los negocios y la empresa! Este capítulo descubre los conceptos fundamentales, las directrices y las prácticas recomendadas para crear una organización impulsada por la IA o convertirse en una. Para dotar a tus productos, servicios y proyectos de un toque de inteligencia o revolucionar los procesos operativos de tu organización, al final de este capítulo comprenderás los elementos esenciales para adoptar esta tecnología: desde la cultura hasta los datos y la infraestructura, pasando por la creación de equipos de profesionales de la IA con talento. También conocerás los retos que pueden aparecer por el camino y ejemplos de historias de éxito de grandes empresas que aprendieron a hacer de la IA un aspecto central de su marca.

Exercise 1: Establecer una cultura de la IA Exercise 2: Cuatro ingredientes para las organizaciones impulsadas por la IA Exercise 3: Hogar, seguro hogar Exercise 4: Estrategia de datos, recursos y personas Exercise 5: Dilemas de infraestructura Exercise 6: El "zen" de los MLOps Exercise 7: Construcción de equipos Exercise 8: ¿Tiene éxito tu sistema de IA implementado?Exercise 9: Historias de rendimiento Exercise 10: Una prueba de concepto (PoC) académica Exercise 11: Retos e historias de éxito Exercise 12: Formas de fomentar una cultura de la IA Exercise 13: Paola y el proyecto de moda

Cuando nuestro apasionante viaje por la IA se acerque a su fin, profundizaremos en la importante conexión entre la IA y su impacto en la humanidad y la sociedad. Exploraremos temas como la democratización de la IA y la IA responsable, que abarcan la ética, la interpretabilidad, la justicia y la seguridad, todos aspectos cruciales para cultivar sistemas de IA que influyan positivamente en nuestras vidas. Por último, dirigiremos nuestra mirada hacia el horizonte, esbozando las apasionantes perspectivas y los retos que presenta la IA para dar forma a un futuro sostenible.

Exercise 1: Democratizar la inteligencia artificial Exercise 2: Prácticas recomendadas para la democratización de la IA Exercise 3: Abrir las puertas de los datos abiertos Exercise 4: Explicabilidad e interpretabilidad Exercise 5: Un árbol dentro de la caja blanca Exercise 6: Explicar las admisiones universitarias Exercise 7: Desembalaje del SHAP Exercise 8: Retos sociales: ética, justicia y privacidad Exercise 9: Compartir datos para el progreso de la IA Exercise 10: ¿Comportamiento sesgado o no sesgado?

Ejercicio actual

Exercise 11: El vehículo sesgado Exercise 12: Retos sociales: el futuro de la IA Exercise 13: Las mil caras de la IA sostenible Exercise 14: Paola y el lado humano de la IA Exercise 15: Un viaje termina, otro comienza