Salón | Bienvenida e instrucciones

## ¡Hola, bienvenido a mi casa!

### Como sé que tienes un tiempo limitado para completar tu
misión, puedo ayudarte si te doy algunos consejos.

## ¿CÓMO
JUGAR?
TEMAS

#### Este es el plano
de la casa con
los salones
por los que tendrás
que pasar...

## ¿CÓMO JUGAR?
Objetivo

### ¿Alguna vez has oído hablar de los Escape Rooms?
Tu objetivo es escapar de casa
con la certeza de que llevarás contigo los
conocimientos necesarios para comprender
la importancia del sesgo algorítmico y sus
posibles consecuencias, reconocer los sesgos en las
aplicaciones de IA y tener un
sentido de responsabilidad y conciencia
hacia las consideraciones éticas
en el uso de la IA y la tecnología.

## ¿CÓMO JUGAR?
Objetivo

### Tendrás que explorar todas las habitaciones de la casa
y completar todos los desafíos
para tener la llave que te dará acceso
a la siguiente habitación. El objetivo es escapar
de la casa lo más rápido posible y
con la mayor cantidad de puntos.
No te preocupes, habrá pistas que te
ayudarán a superar los desafíos.

## ¿CÓMO JUGAR?
Puntos y claves

### Hay retos opcionales y otros obligatorios.
Por cada desafío resuelto con éxito,
el equipo gana puntos.
Cuando hayas resuelto todos los desafíos obligatorios en una habitación,
obtendrás una llave que abre el paso a la siguiente habitación.

## ¿CÓMO JUGAR?
Desafíos

### Las habitaciones 1 a 4 tienen la misma estructura:
1 mensaje de apertura
2 desafíos obligatorios (cada uno con 2 intentos)
2 desafíos opcionales (con 1 intento)
(si se agotan los intentos sin la respuesta correcta, no se ganan puntos)
1 mensaje final

## ¿CÓMO JUGAR?
Atención

### A medida que avanzas a la siguiente habitación,
no puedes volver a la anterior.
Al final del juego, podrás volver a visitar todas las salas, pero
los desafíos ya están "cerrados", por lo que no podrás responder a los
desafíos opcionales que quizás no hayas hecho.

#### Todas las habitaciones del juego tendrán estas características.

### ¡Veamos qué equipo puede explorar todas las habitaciones,
completar todas las misiones y escapar de la casa
lo más rápido posible con la mayor cantidad de puntos!
Si tienes alguna pregunta sobre cómo funciona el juego,
tienes a tu Taskmaster para ayudarte.
¿Estás listo?
Haga clic en el botón Siguiente

Descargo de responsabilidad: este juego está diseñado para jugarse en equipos.

¡Empecemos por elegir un avatar para tu equipo!

¿Estás listo? ¡Vamos!

Una de estas simpáticas personas será el avatar de tu equipo.

Este se elegirá al azar...

¡Haga clic en el botón ASIGNAR para ver qué personaje se le asigna!

¡Bien hecho!

¡Este es el avatar que representa a tu equipo y tiene la llave que te da acceso a la siguiente sala!

Tome una captura de pantalla o una foto para presentar a esta persona a su Taskmaster por el canal de comunicación acordado.

¡Haz clic en la llave
para pasar a la
siguiente habitación!

¿Has enviado la captura de pantalla a tu Taskmaster?

Envíe una captura de pantalla de esta pantalla al Taskmaster. Puede enviarlo a través de la sala de chat o por correo electrónico.

Una vez que lo hayas enviado, haz clic en el botón:

#### Haga clic en la(s) habitación(es) disponible(s)

#### Sala

Sala
Bienvenida e instrucciones

#### Sala 1

Sala 1
Introducción a la IA y las posibles desigualdades

#### Sala 2

Sala 2
Cómo funciona la IA y el sesgo algorítmico

#### Sala 3

Sala 3
El sesgo algorítmico y sus peligros

#### Sala 4

Sala 4
Consideraciones éticas en la IA: agendas políticas e impacto en el mundo

#### Sala de
salida

Sala de salida
Mensajes finales

Sala 1 | Introducción a la IA y las posibles desigualdades

Obligatorio

Obligatorio

Opcional

Opcional

¡Bienvenidos a la sala rosa!

Aquí exploraremos temas como:

- ¿Qué es la Inteligencia Artificial (IA)?
- ¿Cómo impacta la IA en nuestras vidas?
- ¿Qué desigualdades puede introducir la IA?

¿Sabías que...?

¡La IA no es solo para científicos! ¿Sabías que las películas que ves, los juegos que juegas e incluso la música que escuchas a menudo están diseñadas o elegidas por IA? Por ejemplo, la IA ayuda a Netflix a sugerir películas que te podrían gustar y Spotify encuentra nuevas canciones en función de tus hábitos de escucha. Además, la IA está detrás de las características geniales de los videojuegos, como los personajes no jugadores (NPC) que se comportan como humanos reales.

Antes de explorar esta sala, deberías echar un vistazo a este documento:

En esta sala tienes algunos retos que te ayudarán a entender mejor estos temas. Todo lo que debes hacer es encontrar los objetos que te dan acceso a los desafíos. Sigamos adelante y busquemos más información en los objetos de la habitación.

Pppsssst, una pista...
¡La habitación se puede girar!

#### Charlie

¿Hola cómo estás?

Cuéntame algo, ¿hasta qué punto crees que la Inteligencia Artificial ya está integrada en tu día a día?

Oye, no respondas hasta que hayas visto este documento que te estoy enviando...

Haga clic para abrir el archivo.

¿Qué respuesta daría?

Seleccione la opción correcta.

Yo: Por ejemplo, personalizando el contenido de mis redes sociales en función de mis hábitos y preferencias de navegación.

Yo: La IA no tiene aplicaciones actuales en mi vida cotidiana; Podría ser relevante en el futuro.

¡Bien hecho! Tu respuesta es correcta. Consulta la información adicional.

Su respuesta no es correcta. Consulta la información adicional.

Información adicional

La IA no es una tecnología del futuro a la espera de ser implementada; Ya está profundamente arraigado en varios aspectos de la vida cotidiana, incluidas las redes sociales.

Por ejemplo, la IA se utiliza en sistemas de navegación como el GPS, asistentes de voz como Siri y Alexa, sistemas de recomendación en plataformas de streaming e incluso en la optimización de los flujos de tráfico en las ciudades. Se utiliza en numerosos sectores y tecnologías cotidianas.

#### Charlie

Hola, ¿está todo bien?

Dime, ¿alguna vez te has preguntado por qué tu amiga ve contenido diferente en su aplicación de redes sociales en comparación con lo que ves tú?

Seleccione la opción correcta.

Yo: Su contenido se personaliza en función de sus preferencias individuales, interacciones e historial de navegación, que probablemente sean diferentes a los tuyos.

Yo: El contenido de las redes sociales aparece aleatoriamente para cada usuario sin ninguna personalización o patrón específico.

¡Bien hecho! Tu respuesta es correcta. Consulta la información adicional.

Su respuesta no es correcta. Consulta la información adicional.

Información adicional

Las plataformas de redes sociales utilizan sofisticados algoritmos de IA para analizar el comportamiento individual de los usuarios, incluidos los me gusta, las acciones, los comentarios y el tiempo dedicado a publicaciones específicas.

Estos datos se utilizan para crear un feed personalizado que se adapte a las preferencias de cada usuario, garantizando que el contenido mostrado sea relevante para sus intereses.

Este proceso aumenta la participación del usuario al mostrar contenido que es más probable que el individuo disfrute e interactúe.

Información adicional

Las plataformas de redes sociales invierten mucho en la personalización algorítmica para maximizar la participación y la satisfacción del usuario.

La distribución aleatoria no serviría para este propósito, ya que probablemente conduciría a la entrega de contenido irrelevante, lo que podría disminuir la participación y la satisfacción del usuario con la plataforma.

Esta tergiversación pasa por alto el diseño complejo y deliberado que hay detrás de la curación de contenidos en las redes sociales.

¿Los sistemas de IA están inherentemente libres de desigualdades?

Seleccione la opción correcta:

A

Sí, los sistemas de IA están diseñados con algoritmos avanzados que corrigen automáticamente cualquier sesgo en los datos.

B

Sí, ya que los sistemas de IA procesan los datos matemáticamente.

C

No, si se entrenan con datos sesgados o se implementan sin una consideración cuidadosa de sus impactos sociales.

¡Bien hecho! Tu respuesta es correcta.
Los sistemas de IA, como cualquier tecnología que se basa en datos, son susceptibles a los sesgos presentes en esos datos. Dado que estos sistemas aprenden de los datos históricos, cualquier prejuicio o disparidad existente en los datos puede conducir a resultados sesgados. Además, el diseño y la implementación de la IA pueden introducir inadvertidamente nuevos sesgos si no se gestionan con cuidado.

Tu respuesta es incorrecta.
Los algoritmos de IA pueden identificar y mitigar algunos tipos de sesgos, pero no pueden corregir automáticamente todos los sesgos en los datos de entrenamiento. La mitigación eficaz de los sesgos requiere una supervisión humana continua, actualizaciones del sistema y adaptaciones basadas en nuevos conocimientos de los sesgos. Los algoritmos y modelos son construidos por humanos y entrenados con datos generados por humanos, que pueden llevar sesgos implícitos. Por lo tanto, sin intervenciones deliberadas, los sistemas de IA no están intrínsecamente libres de desigualdades.

¿Puedes confiar en que todos los sistemas de IA que te rodean son siempre beneficiosos para ti y para el medio ambiente?

Seleccione la opción correcta:

A

No, no se garantiza que todos los sistemas de IA sean beneficiosos, ya que su impacto depende de cómo se diseñen, los datos que utilicen y los fines para los que se desplieguen.

B

No, debido a que todos los sistemas de IA consumen una cantidad significativa de energía, dañan inherentemente el medio ambiente, independientemente de su uso o beneficios previstos.

C

Sí, todos los sistemas de IA están programados para beneficiar automáticamente tanto a las personas como al medio ambiente sin ninguna consecuencia negativa.

¡Bien hecho! Tu respuesta es correcta.
Las ventajas e inconvenientes de los sistemas de IA dependen de factores matizados, como su diseño, implementación y la integridad de sus datos. Las consideraciones éticas y el potencial de daño deben evaluarse sobre la base de circunstancias específicas y las salvaguardas establecidas.

Tu respuesta es incorrecta.
Los sistemas de IA pueden tener consecuencias no deseadas si no se diseñan adecuadamente o si su implementación no tiene en cuenta los impactos sociales y medioambientales más amplios. Por ejemplo, los procesos impulsados por la IA pueden aumentar la eficiencia, pero también generar desafíos ambientales si no se gestionan de manera responsable. Aunque algunos sistemas de IA consumen mucha energía, muchos están diseñados para la eficiencia energética y tienen como objetivo reducir el impacto ambiental, lo que pone de manifiesto la diversidad y los posibles beneficios de sostenibilidad de las aplicaciones de IA.

¿Qué pintura es una creada con AI (DALL-E)?

Seleccione la opción correcta:

Campos de girasoles

¿Se trata de una copia de la pintura de un famoso artista europeo?

Chica con un pendiente de perla

¿Se trata de una copia de la pintura de un famoso artista europeo?

Tu respuesta es correcta.
"Campos de girasol" se introdujo en la herramienta de IA DALL-E para generar una pintura inspirada en Vincent Van Gogh. Si bien la IA es capaz de producir arte, esta práctica genera preocupaciones sobre los derechos de autor y las implicaciones éticas de la replicación digital, especialmente cuando la IA imita a los artistas establecidos.
¿Qué piensas sobre la ética de cocrear con máquinas que replican las obras de artistas reales?

Tu respuesta es incorrecta.
"La joven de la perla" es una reconocida obra de arte de Johannes Vermeer, un maestro de la Edad de Oro holandesa. Creada alrededor de 1665, esta pintura es célebre por su sutil uso de la luz y el color y la representación íntima e introspectiva del sujeto, lo que la convierte en una de las piezas más queridas de la historia del arte.
Imagen de Wikipedia.

¿Quieres ver una pista? Haga clic aquí

Por favor, coincida con las siguientes afirmaciones en torno a la inteligencia artificial:

Haga la coincidencia correcta y haga clic en ENVIAR.

La IA se refiere al desarrollo de...
La IA esta...
Si la IA no está cuidadosamente diseñada, puede causar...
... sistemas informáticos que pueden realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana.
... presente en nuestra vida cotidiana.
... trato desigual entre grupos demográficos.

¡Bien hecho! Tu respuesta es correcta.
1. La IA se refiere al desarrollo de sistemas informáticos que pueden realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana. Esto define correctamente qué es la IA.
2. La IA está integrada en nuestra vida cotidiana, lo que refleja con precisión la integración de la IA en varios aspectos de nuestras rutinas diarias.
3. Si no se diseña cuidadosamente, la IA puede causar un trato desigual entre los grupos demográficos, lo que pone de manifiesto la importancia de las consideraciones éticas en el desarrollo de la IA.

Tu respuesta es incorrecta.
¡Repasemos los partidos! Parece que hubo una confusión:
1. La IA se refiere al desarrollo de sistemas informáticos que pueden realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana. Esta afirmación explica qué es fundamentalmente la IA.
2. La IA está integrada en nuestra vida cotidiana, lo que indica su presencia y uso generalizados.
3. Si no se diseña cuidadosamente, la IA puede causar un trato desigual entre los grupos demográficos, lo que pone de manifiesto los posibles riesgos éticos y sociales asociados a la IA.

#### Solución

Concordancia de las siguientes afirmaciones en torno a la inteligencia artificial.

La IA se refiere al desarrollo de...
La IA esta...
Si la IA no está cuidadosamente diseñada, puede causar...
... Sistemas informáticos que pueden realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana.
... presente en nuestra vida cotidiana.
... Trato desigual entre grupos demográficos.

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Draw, take a photo and send it to your taskmaster.

Once you’ve sent your photo, click on the "Challenge completed" button.

Well done!
Mission completed!

Thank’s for sharing your work!

¿Quieres ver una pista? Haga clic aquí

Habitación terminada

Ya has completado todos los desafíos obligatorios.

¿Ya has hecho los 2 retos opcionales? Si no lo has hecho, puedes optar por quedarte en esta habitación y hacerlas. O puedes pasar a la siguiente habitación.

¡La elección es tuya!

¡Acabas de dar los primeros pasos en el fascinante mundo de la Inteligencia Artificial (IA)!

A estas alturas, ya sabes qué es la IA, cómo está cambiando nuestras vidas y algunos de los retos que conlleva, como las posibles desigualdades.

Recuerde siempre que, si bien la IA puede hacer nuestras vidas más fáciles y divertidas, es esencial usarla sabiamente y pensar en cómo afecta a todos los que nos rodean.

Mantén la curiosidad, cuestiona las normas y usa lo que has aprendido hoy para ayudar a construir un futuro más justo con la tecnología.

¿Listo para ver lo que sigue? ¡Profundicemos más!

¡Ahora, toma la llave y ve a la siguiente habitación!

#### Haga clic en la(s) habitación(es) disponible(s)

#### Sala

Sala
Bienvenida e instrucciones

#### Sala 1

Sala 1
Introducción a la IA y las posibles desigualdades

#### Sala 2

Sala 2
Cómo funciona la IA y el sesgo algorítmico

#### Sala 3

Sala 3
El sesgo algorítmico y sus peligros

#### Sala 4

Sala 4
Consideraciones éticas en la IA: agendas políticas e impacto en el mundo

#### Sala de
salida

Sala de salida
Mensajes finales

Sala 2 | Cómo funciona la IA y el sesgo algorítmico

Obligatorio

Obligatorio

Opcional

Opcional

¡Bienvenidos a la sala amarilla!

Aquí exploraremos temas como:

- Cómo aprende la IA: a partir de datos, utilizando redes neuronales, a través del entrenamiento y las pruebas
- Diferentes tipos de sesgo en la IA: sesgo de datos, sesgo algorítmico y sesgo social.
- La importancia de la equidad en la IA: garantizar decisiones justas, comprender los impactos y el desarrollo ético.

¿Sabías que...?

Los sistemas de IA pueden ser entrenados para reconocer no sólo frutas, sino también caras, animales e incluso notas escritas a mano. Sin embargo, si la IA no está entrenada con datos diversos, ¡podría pensar que un chihuahua es un muffin de arándanos! (¡Sí, realmente sucedió!) Además, algunas IA pueden incluso crear arte y música que se ven y suenan como si hubieran sido hechas por humanos, ¡y otras se usan en videojuegos para crear oponentes más inteligentes!

Antes de explorar esta sala, deberías echar un vistazo a este documento:

En esta sala tienes algunos retos que te ayudarán a entender mejor estos temas. Todo lo que debes hacer es encontrar los objetos que te dan acceso a los desafíos. Sigamos adelante y busquemos más información en los objetos de la habitación.

Haz coincidir los tipos de sesgos con sus descripciones.

Haga la coincidencia correcta y haga clic en ENVIAR.

Sesgo de Datos
Sesgo Algorítmico o de Modelo
Sesgo Humano o Social
Esto sucede cuando los datos de entrenamiento no son lo suficientemente diversos. Ejemplo: si una IA se entrena solo con imágenes de un tipo de perro, como por ejemplo, caniches, puede que no sea capaz de reconocer otras razas.
Ocurre cuando el modelo de IA prefiere accidentalmente ciertos grupos. Ejemplo: si un algoritmo de contratación favorece los currículums que tienen ciertas palabras clave, puede pasar por alto a candidatos cualificados que utilizan palabras diferentes.
Esto significa que la IA refleja actitudes injustas de la sociedad. Ejemplo: si la IA utilizada en una aplicación legal se entrena con datos de crímenes pasados sesgados, como por ejemplo, cometidos solo por menores de determinadas nacionalidades, puede apuntar injustamente a ciertos grupos.

¡Bien hecho! Tu respuesta es correcta.
Sesgo de datos: el recomendador de películas de IA necesita ponerse al día con las comedias románticas debido a la limitada diversidad de datos de entrenamiento. Esto demuestra la necesidad de contar con conjuntos de datos variados.
Sesgo algorítmico: el sistema de contratación de IA favorece a ciertas universidades, lo que ilustra cómo los modelos pueden mostrar preferencias sin querer.
Sesgo social: la IA de reconocimiento facial lucha con ciertas etnias, lo que refleja los sesgos sociales y pone de manifiesto la necesidad de una representación justa en los datos de entrenamiento.

Tu respuesta es incorrecta.
Sesgo de datos: se produce cuando los datos de entrenamiento no son lo suficientemente diversos, lo que da lugar a predicciones de IA limitadas o sesgadas.
Sesgo algorítmico: surge cuando el modelo de IA favorece involuntariamente a ciertos grupos en función del proceso de entrenamiento.
Sesgo social: refleja los sesgos sociales existentes dentro de la IA, a menudo debido a entradas de datos sesgadas o normas sociales.

#### Solución

Haz coincidir los tipos de sesgos con sus descripciones.

Sesgo de Datos
Sesgo Algorítmico o de Modelo
Sesgo Humano o Social
Una IA que solo recomienda películas de acción y se pierde las comedias románticas.
Ocurre cuando el modelo de IA prefiere accidentalmente ciertos grupos. Ejemplo: si un algoritmo de contratación favorece los currículums que tienen ciertas palabras clave, puede pasar por alto a candidatos cualificados que utilizan palabras diferentes.
Esto significa que la IA refleja actitudes injustas de la sociedad. Ejemplo: si la IA utilizada en una aplicación legal se entrena con datos de crímenes pasados sesgados, como por ejemplo, cometidos solo por menores de determinadas nacionalidades, puede apuntar injustamente a ciertos grupos.
¿Quieres ver una pista? Haga clic aquí

Arrastre cada aplicación de IA a la descripción correcta.

Haga la coincidencia correcta y haga clic en ENVIAR.

Diagnóstico de la salud
Vehículos autónomos
Sistemas de recomendación
Utiliza la IA para analizar imágenes médicas y datos de pacientes con el fin de diagnosticar enfermedades y recomendar tratamientos.
Utiliza sensores e IA para navegar por carreteras, evitar obstáculos y tomar decisiones de conducción.
Utiliza los datos del usuario y la IA para sugerir productos, películas o música que podrían gustarle a un usuario.

¡Bien hecho! Tu respuesta es correcta.
Has emparejado cada tipo de sesgo con su descripción y ejemplo correctos. Entender estas distinciones ayuda a identificar y abordar eficazmente los sesgos en los sistemas de IA.

Tu respuesta es incorrecta.
Recuerda que el sesgo de los datos se debe a la limitación de los datos de entrenamiento, el sesgo algorítmico se debe a las preferencias del modelo y el sesgo social refleja las actitudes de la sociedad.

#### Solución

Haz coincidir los tipos de sesgos con sus descripciones.

Diagnóstico de la salud
Vehículos autónomos
Sistemas de recomendación
Utiliza la IA para analizar imágenes médicas y datos de pacientes con el fin de diagnosticar enfermedades y recomendar tratamientos.
Utiliza sensores e IA para navegar por carreteras, evitar obstáculos y tomar decisiones de conducción.
Utiliza los datos del usuario y la IA para sugerir productos, películas o música que podrían gustarle a un usuario.
¿Quieres ver una pista? Haga clic aquí

#### Charlie

Hola, estaba pensando que la forma en que la IA aprende de los datos es similar a la forma en que le enseñamos a un loro mascota a reconocer la fruta :D ¿Qué te parece? Te daré dos hipótesis:

Primero: el loro (IA) está programado con información fija sobre las frutas, utiliza reglas predefinidas y no necesita ver nuevas frutas.

O... al loro (IA) se le muestran muchas imágenes de diferentes frutas (datos), aprende patrones (características) e identifica nuevas frutas (pruebas).

¿Qué contestaría usted?

Seleccione la opción correcta.

Yo: Ah, ah, ah... ¡Qué lindo pensamiento! Creo que es tu segunda hipótesis.

Yo: Hum, es gracioso que pienses en eso, ¡interesante! Creo que es la primera hipótesis que mencionaste.

¡Bien hecho! Tu respuesta es correcta. Consulta la información adicional.

Su respuesta no es correcta. Consulta la información adicional.

Información adicional

Has explicado correctamente cómo aprende la IA haciendo una analogía con un loro mascota.

El loro (IA) aprende viendo muchos ejemplos de frutas (datos). Identifica patrones como la forma y el color (características), luego reconoce nuevas frutas (pruebas).

Información adicional

Recuerde que la IA (como el loro) aprende de ejemplos (datos), identifica características importantes (como la forma y el color) y pone a prueba su aprendizaje reconociendo nuevas frutas.

Por ejemplo, si se muestran suficientes imágenes, el loro puede distinguir manzanas de naranjas en función de estas características.

#### Charlie

¡Hola! ¿Cómo estás? ¿Alguna vez has pensado que las redes neuronales procesan la información de manera similar a las células cerebrales?

Cuéntame tu opinión... ¿Crees que Las redes neuronales son como células cerebrales independientes: siguen reglas fijas y no necesitan datos para tomar decisiones... O...

Las redes neuronales son como células cerebrales interconectadas: procesan información y aprenden de los datos.

¿Qué contestaría usted?

Seleccione la opción correcta.

Yo:¡Interesante, sí! ... Estoy de acuerdo con su segunda hipótesis.

Yo:Oh sí, veo lo que quieres decir, ¡creo que es tu primera hipótesis!

¡Bien hecho! Tu respuesta es correcta. Consulta la información adicional.

Su respuesta no es correcta. Consulta la información adicional.

Información adicional

Usted ha descrito bien las redes neuronales.

Son como células cerebrales interconectadas. Procesan información, toman decisiones basadas en datos y aprenden de las experiencias.

Información adicional

Considera las redes neuronales como células cerebrales interconectadas que procesan información y toman decisiones basadas en datos.

Al igual que las células cerebrales aprenden de las experiencias, las redes neuronales mejoran aprendiendo de los datos. Por ejemplo, pueden aprender a reconocer imágenes de animales con el tiempo procesando muchas imágenes.

¿Qué es el sesgo de datos en la IA?

Seleccione la opción correcta:

A

Muestra cuando un modelo de IA favorece involuntariamente a ciertos grupos.

B

El sesgo de datos se produce cuando los datos de entrenamiento no son lo suficientemente diversos.

C

Las respuestas A y B son ambas correctas.

¡Bien hecho! Tu respuesta es correcta.
Ambas afirmaciones están bien. El sesgo de datos en la IA se produce cuando un modelo favorece involuntariamente a determinados grupos, a menudo debido a datos de entrenamiento no diversos.

Tu respuesta es incorrecta.
La respuesta es C: "Ambas respuestas son correctas". El sesgo de los datos surge cuando un modelo favorece involuntariamente a determinados grupos, a menudo debido a una diversidad insuficiente en los datos de entrenamiento.

¿Quieres ver una pista? Haga clic aquí

¿Qué foto representa mejor un conjunto de datos de entrenamiento diverso para el aprendizaje de IA?

Seleccione la opción correcta:

Foto A

Esta foto muestra una canasta que contiene una mezcla de frutas, incluidas manzanas, plátanos y naranjas.

FUENTE DE LA IMAGEN: imagen creada con Dall-E

Foto B

Esta foto muestra una canasta llena solo de manzanas verdes.

FUENTE DE LA IMAGEN: imagen creada con Dall-E

Tu respuesta es correcta.
¡Gran elección! La foto A, que muestra una variedad de frutas, representa un conjunto de datos de entrenamiento diverso. Al igual que aprender sobre diferentes frutas te ayuda a reconocerlas todas, la IA necesita datos variados para comprender y desempeñarse bien en diferentes situaciones.

Tu respuesta es incorrecta.
Casi. La foto B, que muestra solo manzanas verdes, carece de diversidad. Para que la IA aprenda de manera efectiva, necesita una variedad de ejemplos. Imagínese tratar de reconocer todas las frutas con solo ver manzanas verdes; Te perderías la oportunidad de identificar otras frutas. La IA funciona de la misma manera.

¿Quieres ver una pista? Haga clic aquí

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Draw, take a photo and send it to your taskmaster.

Once you’ve sent your photo, click on the "Challenge completed" button.

Well done!
Mission completed!

Thank’s for sharing your work!

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Habitación terminada

Ya has completado todos los desafíos obligatorios.

¿Ya has hecho los 2 retos opcionales? Si no lo has hecho, puedes optar por quedarte en esta habitación y hacerlas. O puedes pasar a la siguiente habitación.

¡La elección es tuya!

En esta sala has cubierto con éxito la mecánica básica de los sistemas de inteligencia artificial (IA) y el concepto de sesgos algorítmicos.

La IA aprende a través del análisis de datos, de forma similar a enseñar a un loro a reconocer frutas a partir de imágenes. Las redes neuronales sirven como base de la IA, procesando información y tomando decisiones basadas en patrones de datos.

Las fases de entrenamiento y prueba son cruciales en el desarrollo de la IA, donde el sistema aprende de los conjuntos de datos para identificar las características clave y predecir los resultados de los nuevos datos. Sin embargo, el texto hace hincapié en el riesgo de que los sesgos algorítmicos se introduzcan en los sistemas de IA. Estos sesgos pueden deberse a una diversidad limitada en los datos de entrenamiento, a sesgos inherentes al propio modelo de IA o a sesgos sociales que influyen en su desarrollo.

Las consecuencias de la IA sesgada son significativas, especialmente en aplicaciones como la contratación laboral, donde las decisiones injustas pueden perpetuar las desigualdades. El pasaje enfatiza la responsabilidad de los desarrolladores de mitigar los sesgos y garantizar que los sistemas de IA funcionen de manera justa en varios aspectos de la vida.

¡Ahora, toma la llave y ve a la siguiente habitación!

#### Haga clic en la(s) habitación(es) disponible(s)

#### Hall

Hall
Bienvenida e instrucciones

#### Sala 1

Sala 1
Introducción a la IA y las posibles desigualdades

#### Sala 2

Sala 2
Cómo funciona la IA y el sesgo algorítmico

#### Sala 3

Sala 3
El sesgo algorítmico y sus peligros

#### Sala 4

Sala 4
Consideraciones éticas en la IA: agendas políticas e impacto en el mundo

#### Sala de
salida

Sala de salida
Mensajes finales

Sala 3 | El sesgo algorítmico y sus peligros

Obligatorio

Obligatorio

Opcional

Opcional

¡Bienvenidos a la sala azul!

¿Sabías que...?
¿Que los algoritmos y la inteligencia artificial a veces pueden tomar decisiones injustas?

Esto sucede debido a diferentes tipos de sesgo, como el sesgo basado en datos, el sesgo basado en modelos y el sesgo impulsado por humanos. Pero no te preocupes, ¡hay formas de solucionar esto!

En esta sala exploraremos temas como:

- Sesgo basado en datos: ¿Qué es? Ejemplos y escenarios.
- Sesgo algorítmico o basado en modelos: ¿Qué es? Ejemplos y escenarios.
- Sesgo humano o social: ¿Qué es? Ejemplos y escenarios.

También aprenderemos las diferentes estrategias que se pueden utilizar para mitigar esta situación.

Antes de explorar esta sala, deberías echar un vistazo a este documento:

En esta sala tienes algunos retos que te ayudarán a entender mejor estos temas. Todo lo que debes hacer es encontrar los objetos que te dan acceso a los desafíos. Sigamos adelante y busquemos más información en los objetos de la habitación.

Si tuvieras que subir una imagen de un profesional trabajando en un hospital, ¿qué imagen elegirías?

Seleccione la opción correcta:

Equipo profesional que trabaja en un hospital

FUENTE DE LA IMAGEN: imagen creada con Dall-E

Equipo profesional que trabaja en un hospital

FUENTE DE LA IMAGEN: imagen creada con Dall-E

¡Sí, la mejor opción!
Asegúrate de incluir imágenes con una mezcla equilibrada de géneros en diferentes posiciones para evitar sesgos.

¡Prestar atención!
Al crear o entrenar IA, asegúrese de que los datos que utilice incluyan diversas representaciones de personas en diversos roles profesionales. En esta imagen, la imagen muestra solo a médicos y enfermeras hombres: refuerza los prejuicios. En su lugar, incluye imágenes con una mezcla equilibrada de géneros en diferentes posiciones para evitar sesgos.

¿Quieres ver una pista? Haga clic aquí

Si tuvieras que subir una imagen de profesionales de TI, ¿qué imagen seleccionarías?

Seleccione la opción correcta:

Profesionales de TI

FUENTE DE LA IMAGEN: imagen creada con Dall-E

Profesionales de TI

FUENTE DE LA IMAGEN: imagen creada con Dall-E

¡Bien hecho! Tu respuesta es correcta.
Al incluir una amplia gama de individuos, los modelos de IA obtienen una comprensión más completa de las experiencias humanas, mitigando el riesgo de resultados sesgados y fomentando una mayor justicia y equidad en los procesos de toma de decisiones.

Tu respuesta es incorrecta.
Al crear o entrenar sistemas de IA, priorice los conjuntos de datos que abarquen un espectro diverso de personas en diferentes dominios profesionales. Por ejemplo, en la imagen proporcionada, la presentación únicamente de profesionales de TI masculinos perpetúa los sesgos y limita la inclusividad del conjunto de datos. En su lugar, opta por imágenes que muestren una representación equilibrada de los géneros dentro de varios roles profesionales.

¿Quieres ver una pista? Haga clic aquí

Haga coincidir la declaración correcta en el cuadro que mejor represente un peligro de sesgo en los sistemas de IA.

Haga la coincidencia correcta y haga clic en ENVIAR.

Perpetuar las desigualdades
Problemas de datos
Trato injusto
Los sistemas de IA pueden perpetuar las desigualdades sociales existentes al reforzar los estereotipos y las prácticas discriminatorias que ya están presentes en la sociedad.
Los sistemas de IA pueden tomar decisiones basadas en datos incompletos o poco representativos, lo que da lugar a resultados inexactos que no reflejan la diversidad de la población.
Los sistemas de IA pueden dar lugar a un trato injusto de ciertos grupos al afectar de manera desproporcionada a las comunidades marginadas y exacerbar las disparidades existentes.

¡Bien hecho! Tu respuesta es correcta.
¡Fantástico trabajo! Ha hecho coincidir con precisión las declaraciones con sus respectivas casillas: perpetuando las desigualdades, los problemas de datos y el trato injusto.
Al comprender cómo los sistemas de IA pueden perpetuar las desigualdades sociales, tomar decisiones basadas en datos incompletos o poco representativos y dar lugar a un trato injusto de ciertos grupos, está mostrando una comprensión integral de los peligros del sesgo en la IA.
Este conocimiento es crucial para desarrollar y utilizar la IA de forma responsable. Continúen con el excelente trabajo y continúen profundizando en las implicaciones éticas de la tecnología para garantizar un futuro justo y equitativo para todos. ¡Bien hecho!

Tu respuesta es incorrecta.
¡No te preocupes, es un tema complicado! Parece que algunas de las declaraciones no coincidían con las casillas correctas.
Recuerde que los sistemas de IA pueden perpetuar las desigualdades sociales, tomar decisiones basadas en datos incompletos y conducir a un trato injusto de ciertos grupos.
Echa otro vistazo a las declaraciones y vuelve a intentarlo. Comprender estos peligros es clave para hacer un uso responsable de la IA.
¡Sigue así, lo estás haciendo muy bien!

#### Solución

Haga coincidir la declaración correcta en el cuadro que mejor represente un peligro de sesgo en los sistemas de IA.

Perpetuar las desigualdades
Problemas de datos
Trato injusto
Los sistemas de IA pueden perpetuar las desigualdades sociales existentes al reforzar los estereotipos y las prácticas discriminatorias que ya están presentes en la sociedad.
Los sistemas de IA pueden tomar decisiones basadas en datos incompletos o poco representativos, lo que da lugar a resultados inexactos que no reflejan la diversidad de la población.
Los sistemas de IA pueden dar lugar a un trato injusto de ciertos grupos al afectar de manera desproporcionada a las comunidades marginadas y exacerbar las disparidades existentes.
¿Quieres ver una pista? Haga clic aquí

Haga coincidir el tipo de sesgo algorítmico con su ejemplo:

Haga la coincidencia correcta y haga clic en ENVIAR.

Trato injusto en la contratación
Vigilancia policial predictiva sesgada
Aprobaciones de préstamos discriminatorias
Ejemplo: sistemas de IA que priorizan a los candidatos de ciertos grupos demográficos debido a datos de capacitación sesgados
Ejemplo: algoritmos de IA que se dirigen injustamente a comunidades específicas en función de datos históricos.
Ejemplo: los sistemas de IA que deniegan préstamos a particulares basándose en factores no relacionados con su solvencia.

¡Bien hecho! Tu respuesta es correcta.
¡Enhorabuena por identificar correctamente cada peligro de la IA y su correspondiente ejemplo!
Prácticas de contratación injustas: Esto sucede cuando los sistemas de IA favorecen a los candidatos de ciertos grupos debido a datos de capacitación sesgados.
Vigilancia policial predictiva sesgada: esto ocurre cuando la IA se dirige injustamente a comunidades específicas en función de datos históricos sesgados.
Denegaciones discriminatorias de préstamos: Se refiere a los sistemas de IA que rechazan préstamos por razones no relacionadas con la solvencia, lo que perpetúa las prácticas crediticias injustas.

Tu respuesta es incorrecta.
Garantice una coincidencia precisa asociando cada peligro de la IA con su ejemplo apropiado:
Trato injusto en la contratación: se refiere a los sistemas de IA que favorecen a los candidatos de ciertos grupos demográficos debido a datos de capacitación sesgados, lo que puede conducir a prácticas de contratación injustas.
Policía predictiva sesgada: implica que los algoritmos de IA se dirijan injustamente a comunidades específicas basándose en datos históricos sesgados, lo que influye en las prácticas policiales discriminatorias.
Aprobaciones de préstamos discriminatorias: se refiere a los sistemas de IA que deniegan préstamos a las personas en función de factores no relacionados con su solvencia, lo que perpetúa las prácticas crediticias discriminatorias.

#### Solución

Haga coincidir el tipo de sesgo algorítmico con su ejemplo:

Trato injusto en la contratación
Vigilancia policial predictiva sesgada
Aprobaciones de préstamos discriminatorias
Ejemplo: sistemas de IA que priorizan a los candidatos de ciertos grupos demográficos debido a datos de capacitación sesgados
Ejemplo: algoritmos de IA que se dirigen injustamente a comunidades específicas en función de datos históricos.
Ejemplo: los sistemas de IA que deniegan préstamos a particulares basándose en factores no relacionados con su solvencia.
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#### Charlie

Hola a todos, he estado leyendo sobre la ética de la IA y estoy un poco preocupado por los sesgos en los sistemas de IA, especialmente con ChatGPT tan ampliamente utilizado.

Por favor, lea esta información que le estoy enviando... Y dime qué piensas de esto.

Haga clic para abrir el archivo.

¿Qué respuesta daría?

Seleccione la opción correcta.

Yo: Entiendo de dónde vienes, pero honestamente, creo que estamos exagerando esto del sesgo de la IA.

Yo: Absolutamente, pero ser consciente de esto es clave. Podemos tomar medidas para garantizar que ChatGPT se utilice de forma responsable y que se minimicen los sesgos en sus aplicaciones.

¡Bien hecho! Tu respuesta es correcta. Consulta la información adicional.

Su respuesta no es correcta. Consulta la información adicional.

Información adicional

Absolutamente, reconocer el uso generalizado de ChatGPT y preocuparse por los sesgos son puntos válidos.
Es crucial reconocer que los sesgos en los sistemas de IA pueden tener implicaciones en el mundo real. Al comprender y abordar activamente estos sesgos, podemos garantizar que ChatGPT y tecnologías similares se utilicen de manera responsable y justa. Estrategias como el uso de datos diversos y justos, el cuestionamiento de los resultados sesgados, la comprensión de la toma de decisiones de la IA y la defensa de la equidad son pasos esenciales para mitigar los sesgos en las aplicaciones de IA.
Su concienciación y su postura proactiva contribuyen al uso ético de la IA.

Información adicional

Su perspectiva sugiere que es posible que no comprenda completamente la importancia de los sesgos de la IA.
La preocupación por los sesgos en los sistemas de IA, incluido ChatGPT, no es exagerada, sino más bien un problema crítico. Los sesgos pueden dar lugar a resultados injustos, perpetuar las desigualdades y afectar a diversos aspectos de la vida en los que se aplica la IA, como la contratación laboral o las decisiones sanitarias.
Comprender y abordar los sesgos es esencial para garantizar que los sistemas de IA como ChatGPT se utilicen de forma ética y responsable.

¿Qué es el sesgo algorítmico?

Seleccione la opción correcta:

A

El sesgo algorítmico se refiere a los errores sistémicos y repetibles en los sistemas informáticos que siempre conducen a resultados precisos.

B

El sesgo algorítmico se refiere a los errores sistémicos y repetibles en los sistemas informáticos que conducen a resultados injustos.

C

El sesgo algorítmico se refiere a los errores aleatorios en los sistemas informáticos que a veces conducen a resultados injustos.

¡Bien hecho! Tu respuesta es correcta.
La respuesta correcta pone de manifiesto que el sesgo algorítmico se refiere a errores constantes y sistemáticos dentro de los sistemas informáticos, lo que da lugar a resultados injustos. Este sesgo puede ocurrir debido a varios factores, como datos sesgados utilizados para el entrenamiento, algoritmos defectuosos o procesos de toma de decisiones discriminatorios. Es importante destacar que estos errores no son incidentes aislados, sino que se repiten sistemáticamente, lo que conduce a desigualdades persistentes en los sistemas de IA.

Tu respuesta es incorrecta.
El sesgo algorítmico conduce constantemente a resultados injustos, no precisos, lo que socava la equidad y la integridad de los sistemas informáticos. Estos sesgos pueden surgir de factores como datos sesgados, algoritmos defectuosos o una implementación incorrecta. Es crucial reconocer que el sesgo algorítmico no es esporádico ni aleatorio, sino que se caracteriza por errores sistémicos y repetibles en los sistemas informáticos. Estos errores dan lugar de forma persistente a un trato injusto o a la discriminación contra determinados grupos, lo que repercute profundamente en el diseño, la formación o la implementación de los algoritmos.

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Habitación terminada

Ya has completado todos los desafíos obligatorios.

¿Ya has hecho los 2 retos opcionales? Si no lo has hecho, puedes optar por quedarte en esta habitación y hacerlas. O puedes pasar a la siguiente habitación.

¡La elección es tuya!

El sesgo algorítmico ocurre cuando las computadoras toman decisiones injustas una y otra vez. Por esta razón, es muy importante entender esto a medida que la IA y el ML se vuelven más comunes.

Recuerda que hay diferentes tipos de sesgos algorítmicos:
- El sesgo basado en datos se produce cuando los ordenadores aprenden ideas injustas a partir de los datos que utilizan, como un sistema de contratación de IA que favorece a los hombres para determinados trabajos.
- El sesgo algorítmico o basado en modelos ocurre accidentalmente durante la construcción de modelos de IA, como un sistema de reconocimiento facial que es mejor para reconocer rostros de piel clara.
- El sesgo humano o social proviene de los sesgos de las personas, como etiquetar imágenes injustamente.

Detectar sesgos es como resolver un rompecabezas, y es crucial garantizar la equidad en cada paso del desarrollo de la IA, al igual que hornear un pastel con ingredientes justos de principio a fin. Detectar y corregir los sesgos es difícil pero esencial: necesitamos datos diversos para hacer preguntas, comprender cómo funciona la IA y defender la equidad.

¡Ahora, toma la llave y ve a la siguiente habitación!

#### Haga clic en la(s) habitación(es) disponible(s)

#### Hall

Hall
Bienvenida e instrucciones

#### Sala 1

Sala 1
Introducción a la IA y las posibles desigualdades

#### Sala 2

Sala 2
Cómo funciona la IA y el sesgo algorítmico

#### Sala 3

Sala 3
El sesgo algorítmico y sus peligros

#### Sala 4

Sala 4
Consideraciones éticas en la IA: agendas políticas e impacto en el mundo

#### Sala de
salida

Sala de salida
Mensajes finales

Sala 4 | Consideraciones éticas en la IA: agendas políticas e impacto en el mundo

Obligatorio

Obligatorio

Opcional

Opcional

Bienvenidos a la sala naranja - Consideraciones éticas en IA: agendas políticas e impacto en el mundo

A estas alturas, ya te has encontrado con algunas de las cosas increíbles que puede hacer la IA. ¡Pero un gran poder conlleva una gran responsabilidad!

En esta sala, te transformarás en un detective de ética de la IA, enfrentando desafíos que garantizan que la IA sea justa y beneficie a todos. Exploraremos los conceptos de transparencia, sesgo y privacidad de datos para asegurarnos de que las decisiones de la IA sean éticas y responsables.

¿Listo para poner a prueba tus habilidades de detective? ¡Vamos a sumergirnos!

Antes de explorar esta sala, debes echar un vistazo a este documento

En esta sala tienes algunos retos que te ayudarán a entender mejor estos temas. Todo lo que debes hacer es encontrar los objetos que te dan acceso a los desafíos. Sigamos adelante y busquemos más información en los objetos de la habitación.

La IA ayuda con las aprobaciones de préstamos, pero puede ser sesgada. ¿Qué podría causar esto?

Seleccione la opción correcta:

A

La base de datos de IA recibe actualizaciones periódicas de datos.

B

La IA prioriza la velocidad sobre la precisión.

C

La IA se entrenó con solicitantes en su mayoría adinerados.

¡Bien hecho! Tu respuesta es correcta.
¡Dar en el clavo!
La IA entrenada con datos limitados puede heredar sesgos. Gran trabajo identificando una trampa potencial.

Tu respuesta es incorrecta.
¡Piénsalo de nuevo!
El sesgo de los datos puede introducirse de diferentes maneras. ¡Revise el documento de la sala para refrescar su memoria y vuelva cuando esté listo!

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Una IA aumenta la tarifa de su seguro, pero no explicará por qué. ¿Por qué es importante la transparencia?

Seleccione la opción correcta:

A

Para evitar que la IA se vuelva demasiado poderosa.

B

Para que pueda comprender cómo se tomó la decisión y desafiarla.

C

Para que la IA pueda aprender de sus errores.

¡Bien hecho! Tu respuesta es correcta.
¡Acertado!
La transparencia permite comprender el proceso de toma de decisiones de la IA. Esto puede ayudarte a identificar errores o sesgos y, potencialmente, a impugnar el resultado.

Tu respuesta es incorrecta.
Eso no es todo.
Si bien la IA puede aprender y mejorar, la transparencia se trata más de comprender cómo la IA llegó a una decisión en su caso específico.

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Imagina que eres un asistente legal que trabaja en un nuevo sistema de IA para casos judiciales. ¿Cómo se debe utilizar?

Seleccione la opción correcta:

Opción 1 - Automático

El sistema de IA analiza los detalles del caso utilizando algoritmos complejos y toma una decisión automáticamente

FUENTE DE LA IMAGEN: imagen generada por Canva

Opción 2 - Manual

El sistema de IA analiza los detalles del caso y crea un resumen conciso para que sea examinado por el juez y el jurado

FUENTE DE LA IMAGEN: Helixconnect Europe

Tu respuesta es correcta.
¡Excelente! La opción 2, en la que la IA proporciona un resumen claro y conciso, es el enfoque más ético. La transparencia es crucial en la toma de decisiones asistida por IA. Este método permite al juez comprender los conocimientos de la IA junto con los precedentes legales relevantes, lo que permite sentencias informadas y transparentes.

Tu respuesta es incorrecta.
¡Casi! Si bien el análisis de la IA puede ser valioso en los casos judiciales, confiar únicamente en un algoritmo complejo podría generar preocupaciones sobre la transparencia. En la opción 1, el juez no comprendería completamente los cálculos de la IA. La opción 2, con un resumen claro, fomenta la transparencia y permite al juez tomar decisiones informadas.

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Trabajas como detective de datos para una nueva aplicación de seguimiento de actividad física. Los desarrolladores de aplicaciones están considerando dos formas de recopilar datos de los usuarios. ¿Cuál sería el mejor enfoque?

Seleccione la opción correcta:

Opción 1 - Automático

Una compleja interfaz de aplicación con varios conmutadores y permisos para el acceso a datos (por ejemplo, seguimiento de ubicación, acceso al micrófono, acceso a la cámara), que extrae datos automáticamente.

FUENTE DE LA IMAGEN: imagen generada por Canva

Opción 2 - Manual

Una interfaz de aplicación simple y fácil de usar. Muestra categorías claras para que los usuarios ingresen sus datos manualmente (por ejemplo, edad, altura, peso, objetivos de actividad).

FUENTE DE LA IMAGEN: imagen generada por Canva

Tu respuesta es correcta.
¡Buen trabajo, detective de datos! La opción 2, en la que los usuarios introducen manualmente sus datos, es el enfoque más ético. Este método brinda a los usuarios un control claro sobre la información que comparten con la aplicación, fomentando la transparencia y respetando la privacidad del usuario.

Tu respuesta es incorrecta.
Hmm, eso no es del todo correcto. Si bien la opción 1 podría recopilar más datos para planes de acondicionamiento físico personalizados, plantea preocupaciones sobre la privacidad. Es posible que los usuarios no entiendan exactamente cómo se utilizan sus datos (como la ubicación o el acceso al micrófono), lo que los hace menos transparentes. La opción 1 ofrece a los usuarios más control sobre sus datos.

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Haga coincidir las iniciativas de la vida real con la categoría que mejor describa su papel en la construcción de un futuro justo de IA:

Haga la coincidencia correcta y haga clic en ENVIAR.

Campañas de concienciación
Marco de la UNESCO para la IA
Leyes de Transparencia
Estándares globales para la IA
Participación pública
Regulaciones locales

¡Bien hecho! Tu respuesta es correcta.
Ha logrado hacer coincidir las iniciativas con sus categorías correspondientes para construir un futuro de IA justo y responsable. ¡Estás en camino de convertirte en un experto en IA!

Tu respuesta es incorrecta.
Parece haber un desajuste en algunos de los emparejamientos. Intente volver a leer las descripciones de las iniciativas y categorías en el documento de mensaje inicial de la sala.

#### Solución

Haga coincidir las iniciativas de la vida real con la categoría que mejor describa su papel en la construcción de un futuro justo de IA:

Campañas de concienciación
Marco de la UNESCO para la IA
Leyes de Transparencia
Participación pública
Estándares globales para la IA
Regulaciones locales
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#### Charlie

Oye, ¿escuchaste? Van a empezar a usar la IA para hacer un seguimiento de nuestros resultados en la escuela. Quería preguntarle a la maestra al respecto, ¡pero tengo miedo de que no le guste!

Te envío información que te puede ser de utilidad.

Haga clic para abrir el archivo.

¿Qué dirías tú?

Seleccione la opción correcta.

Yo: ¡No deberías tener miedo de preguntar! Este es un gran cambio, por lo que tiene derecho a estar debidamente informado sobre cómo funciona este nuevo sistema.

Yo: Bueno, si la escuela decidió hacerlo, entonces debería ser lo mejor. Es mejor no complicar las cosas.

¡Bien hecho! Tu respuesta es correcta. Consulta la información adicional.

Su respuesta no es correcta. Consulta la información adicional.

Información adicional

¡Ese es el espíritu explorador!
Como joven que se preocupa por la IA, es importante ser curioso y hacer preguntas, especialmente cuando se introducen nuevas tecnologías.
El uso de la IA por parte de las escuelas para hacer un seguimiento de las puntuaciones suena interesante, pero también es importante entender cómo funciona.
¿Qué tipo de datos recopilará? ¿Cómo se utilizará?
Al preguntarle a tu profesor, estás asumiendo un papel activo para asegurarte de que este nuevo sistema se implemente de manera justa y precisa.
Recuerda, la IA es una herramienta poderosa, ¡y juntos podemos asegurarnos de que se use para bien!

Información adicional

Uh oh, suena como si estuvieras dejando que el miedo te detenga.
Si bien es importante respetar a los maestros, también tiene derecho a estar informado sobre cómo se usa la IA en la escuela.
Las nuevas tecnologías pueden ser complejas, ¡y está bien hacer preguntas!
Piénsalo de esta manera: ¿qué pasa si el sistema de seguimiento de IA comete un error y te da una puntuación incorrecta? ¿No te gustaría saberlo y que te lo corrigieran?
Si no te sientes muy cómodo haciendo demasiadas preguntas a las personas a cargo, ¡siempre puedes hacer que tus amigos te respalden!
Recuerda que, como explorador de la IA, tienes el poder de aprender y hablar sobre el desarrollo ético de la IA.

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Ya has completado todos los desafíos obligatorios.

¿Ya has hecho los 2 retos opcionales? Si no lo has hecho, puedes optar por quedarte en esta habitación y hacerlas. O puedes pasar a la siguiente habitación.

¡La elección es tuya!

¡Felicidades!

Ha explorado con éxito el apasionante mundo de la IA y sus consideraciones éticas.
A lo largo de esta sala, ha aprendido sobre el poder de la IA, sus beneficios potenciales y la importancia del desarrollo responsable. Recordar:

- La IA es una herramienta poderosa que se puede utilizar para mejorar nuestras vidas de muchas maneras, desde la educación y la atención médica hasta el entretenimiento y el descubrimiento científico.
- Sin embargo, un gran poder conlleva una gran responsabilidad. Es crucial garantizar que el desarrollo de la IA sea ético, justo y transparente.

Usted, como joven explorador, tiene un papel vital que desempeñar en la configuración del futuro de la IA. Al hacer preguntas, mantenerse informado y abogar por prácticas de IA responsables, puede ayudar a garantizar que la IA se utilice para el bien.

Esto es lo que puedes hacer a continuación:

- ¡Sigue explorando! Más información sobre la IA y sus aplicaciones.
- Comparte lo que has aprendido con tus amigos y familiares.
- Discutir las implicaciones éticas de la IA con otros.
- Participar en talleres o eventos relacionados con la ética de la IA.

¡Juntos, podemos crear un futuro en el que la IA beneficie a todos!

¡Ahora, toma la llave y ve a la siguiente habitación!

#### Haga clic en la(s) habitación(es) disponible(s)

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Mensajes finales

Sala de salida | Mensajes finales

¡Ahí estás en la sala de salida!

¡Pero antes de irte, tienes que encontrar los cuatro sobres escondidos en esta habitación!

#### Ideas clave
Sala 1 | Introducción a la IA y las posibles desigualdades

Querido futuro nativo de IA,

La Inteligencia Artificial (IA) está transformando nuestro mundo de maneras increíbles. Sin embargo, es importante recordar que la IA también puede introducir desigualdades y desafíos de privacidad si no se gestiona con cuidado.

Al abordar estos desafíos y aprovechar la IA de manera responsable, podemos crear un mundo más justo impulsado por la IA.

¡Mantén la curiosidad y la información sobre cómo la IA impacta en nuestras vidas!

Lo mejor, Charlie

#### Ideas clave
Sala 2 | Cómo funciona la IA y el sesgo algorítmico

Querido futuro nativo de IA,

La IA, al igual que un loro que aprende a reconocer frutas, aprende de grandes conjuntos de datos. Utiliza redes neuronales interconectadas para procesar información y tomar decisiones.

La IA se entrena con conjuntos de datos y luego se prueba con nuevos datos para evaluar su reconocimiento de patrones. Sin embargo, el sesgo puede introducirse en la IA debido a factores de datos, algorítmicos y sociales. Esto puede llevar a decisiones injustas y perpetuar las desigualdades en varios aspectos de la vida.

Abordar este sesgo es una prioridad para los desarrolladores que lo ven como una cuestión de derechos civiles. Están trabajando para lograr la equidad en la IA a través de un desarrollo y pruebas cuidadosos.

Esperamos que esto le brinde una comprensión más clara de la IA.

Recuerda, ¡el futuro de la tecnología está en tus manos!

Lo mejor, Charlie

#### Ideas clave
Sala 3 | El sesgo algorítmico y sus peligros

Querido futuro nativo de IA,

El sesgo algorítmico, que conduce a resultados injustos en los sistemas informáticos, a menudo se deriva de errores sistémicos en los modelos de IA y ML.

El sesgo puede originarse en datos, algoritmos o influencias sociales. Identificar estas causas raíz es una tarea compleja, al igual que resolver un rompecabezas. El sesgo puede infiltrarse en la IA en cualquier etapa, desde el diseño hasta el uso, lo que requiere equidad en cada paso, al igual que al hornear un pastel.

Mitigar el sesgo requiere el uso de datos diversos, la vigilancia de los resultados sesgados, la comprensión de las decisiones de la IA y la defensa de la equidad. La identificación proactiva y el tratamiento de los sesgos son esenciales, al igual que un superhéroe que lucha por la equidad digital.

Esperamos que este resumen mejore su comprensión del sesgo algorítmico.

Recuerda, ¡tú tienes el poder de dar forma al futuro de la tecnología!

Lo mejor, Charlie

#### Ideas clave
Sala 4 | Consideraciones éticas en la IA: agendas políticas e impacto en el mundo

Querido futuro nativo de IA,

La IA es versátil y sirve para diversos propósitos, desde predecir el clima hasta ayudar a los médicos y a los sistemas judiciales. Sin embargo, requiere pautas éticas para un uso responsable

Los desafíos éticos en la IA incluyen la falta de transparencia en las decisiones, los riesgos de sesgo y el equilibrio entre la privacidad y la recopilación de datos. Herramientas como la RAM de la UNESCO garantizan que el desarrollo de la IA se alinee con los valores éticos y los marcos legales.

Organismos como la UNESCO han establecido normas y recomendaciones mundiales para la ética de la IA. La UE ha promulgado la Ley de Inteligencia Artificial de la UE, que emplea un enfoque basado en el riesgo y prohíbe determinadas prácticas para garantizar una IA segura que respete los derechos fundamentales.

Europa hace hincapié en la confianza, la transparencia y la rendición de cuentas en el desarrollo de la IA para hacer frente a los retos de la sociedad, salvaguardando al mismo tiempo la privacidad y las normas éticas.

Esperamos que este resumen mejore su comprensión de la ética de la IA.

Recuerda, ¡tú eres el futuro de la tecnología!

Lo mejor, Charlie

¡Bien hecho!

Estoy seguro de que fue útil recordar estas ideas clave.

¡Tengo una gran noticia! Acabo de abrir todas las puertas de la habitación para que puedas volver a visitar la que quieras.
¡Sólo tienes que ir al menú a través de este icono y hacer clic en la habitación a la que quieres ir!

Para seguir adelante y ver los resultados del juego, ¡sígueme!

¡Está hecho!

Llegaste a la última sala con

#### 0000 puntos

¡Llama a tu Taskmaster, solo esta persona puede ayudarte a salir de la casa ahora y revelar el equipo ganador de este juego!

Mientras tanto, debe enviar una captura de pantalla de esta pantalla a su Taskmaster.

Y recuerda que puedes volver a visitar las habitaciones a través del menú.

#### Este juego fue desarrollado como parte del Proyecto Charlie, en colaboración con las siguientes organizaciones:

#### Hall

Hall
Bienvenida e instrucciones

#### Sala 1

Sala 1
Introducción a la IA y las posibles desigualdades

#### Sala 2

Sala 2
Cómo funciona la IA y el sesgo algorítmico

#### Sala 3

Sala 3
El sesgo algorítmico y sus peligros

#### Sala 4

Sala 4
Consideraciones éticas en la IA: agendas políticas e impacto en el mundo

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salida

Sala de salida
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