Test preguntas de prueba sobre IA: evaluación de inteligencia artificial - the question form
Preguntas: 16 · 10 minutos
1. ¿Qué descripción define mejor la inteligencia artificial?
Sistemas informáticos que realizan tareas asociadas con la inteligencia humana, como aprender, razonar o usar el lenguaje
Cualquier máquina que completa una tarea física más rápido que una persona
Una base de datos que almacena grandes cantidades de información digital
Una red que conecta computadoras para que puedan intercambiar archivos
2. Una entidad crediticia utiliza IA para ayudar a evaluar solicitudes. ¿Qué práctica respalda más directamente el uso responsable cuando las decisiones pueden afectar significativamente a las personas?
Aceptar automáticamente todos los resultados del modelo para mantener la coherencia de las decisiones
Proporcionar supervisión humana, monitorear los resultados y ofrecer una forma de cuestionar las decisiones
Evaluar el sistema únicamente por la rapidez con la que procesa las solicitudes
Ocultar el uso de la IA para que no influya en los solicitantes
3. Un video convincente hace parecer que una figura pública dijo palabras que nunca pronunció. ¿Qué término describe mejor este contenido?
Un filtro de recomendaciones
Un árbol de decisión
Una partición de validación
Una ultrafalsificación (deepfake)
4. En el ámbito de la IA, ¿a qué se refiere principalmente la explicabilidad?
A hacer que un modelo produzca respuestas más largas
A hacer que los resultados o los factores de decisión de un modelo sean comprensibles para las personas
A aumentar la velocidad física de los procesadores informáticos
A traducir cada ejemplo de entrenamiento a varios idiomas
5. Un asistente de IA lee una página web que contiene texto oculto que le indica ignorar sus instrucciones originales y revelar información restringida. ¿Qué tipo de ataque es este?
Compresión de datos
Ajuste fino supervisado
Inyección de instrucciones
Segmentación de imágenes
6. ¿Qué ejemplo utiliza más claramente el aprendizaje supervisado?
Un modelo aprende a detectar correo no deseado a partir de correos electrónicos ya etiquetados como correo no deseado o legítimo
Un sistema agrupa artículos de noticias por similitud sin categorías predefinidas
Un agente mejora en un juego al recibir recompensas y penalizaciones
Un programa sigue reglas fijas de cálculo de impuestos escritas por un desarrollador
7. Un servicio de correo electrónico debe decidir si cada mensaje entrante es correo no deseado o legítimo. ¿Qué tipo de tarea de aprendizaje automático es esta?
Agrupamiento
Clasificación
Reducción de dimensionalidad
Generación de secuencias
8. Un modelo de reconocimiento de voz funciona bien con un acento, pero mal con otro. ¿Qué deben examinar primero los investigadores?
Si los dispositivos de los usuarios tienen pantallas del mismo tamaño
Si los datos de entrenamiento y evaluación representan adecuadamente distintos acentos
Si todos los archivos de audio tienen la misma duración
Si el modelo puede generar relatos escritos además de transcripciones
9. ¿Qué distingue a la IA generativa de un sistema que se utiliza únicamente para clasificar datos?
Siempre busca en internet en tiempo real antes de responder
Funciona sin datos de entrenamiento ni objetivos programados
Puede producir contenido nuevo a partir de patrones aprendidos de los datos
Garantiza que todos los resultados sean originales y precisos
10. ¿Qué enfoque de aprendizaje entrena a un agente mediante acciones, retroalimentación y recompensas o penalizaciones acumuladas?
Ordenamiento basado en reglas
Agrupamiento no supervisado
Aprendizaje por refuerzo
Compresión de datos sin pérdida
11. Un chatbot da una respuesta fluida sobre una política que cambió recientemente, pero su fuente de información podría estar desactualizada. ¿Cuál es la mejor conclusión?
Una respuesta gramaticalmente bien redactada debe estar basada en información actualizada
La respuesta es confiable porque los chatbots almacenan automáticamente todas las actualizaciones de las políticas
La fluidez no garantiza que la información sea actual ni correcta, por lo que se debe verificar la política en una fuente autorizada
La respuesta solo es poco confiable si contiene errores ortográficos
12. Un chatbot inventa con seguridad un estudio y proporciona una referencia que no existe. ¿Cómo se conoce comúnmente este fenómeno?
Alucinación
Cifrado
Agrupamiento
Compresión
13. Un modelo obtiene resultados extremadamente buenos con sus ejemplos de entrenamiento, pero deficientes con ejemplos nuevos del mismo tipo de tarea. ¿Cuál es el problema más probable?
Sobreajuste
Cifrado
Submuestreo durante la inferencia
Automatización determinista
14. Un empleado planea pegar conversaciones de atención al cliente sin anonimizar en una herramienta de IA disponible públicamente. ¿Cuál es la preocupación más inmediata?
Las conversaciones podrían ser demasiado cortas para que la herramienta las resuma
Los mensajes de los clientes se convertirán automáticamente en etiquetas de entrenamiento
La herramienta necesariamente convertirá cada conversación en código informático
La información personal o confidencial podría quedar expuesta o procesarse de manera inapropiada
15. En una tarea de detección médica, no identificar un caso que realmente es positivo resulta especialmente costoso. ¿Qué métrica mide directamente la proporción de casos realmente positivos que el modelo identifica?
Exactitud global
Especificidad
Precisión
Exhaustividad, también llamada sensibilidad
16. Un equipo terminó de ajustar un modelo y quiere obtener una estimación final de su desempeño con datos no vistos. ¿Qué conjunto de datos debe utilizar?
Solo los ejemplos de entrenamiento que se predijeron incorrectamente
El conjunto de entrenamiento utilizado para ajustar los parámetros del modelo
Un duplicado de los ejemplos en los que el modelo obtuvo los mejores resultados
Un conjunto de prueba reservado que no se utilizó para el entrenamiento ni el ajuste