Quiz sui Bias nei Modelli di IA

Cosa si intende per "bias di selezione" nei dataset di addestramento?

• Un metodo per migliorare l'accuratezza del modello

• La tendenza a selezionare solo dati positivi

• La raccolta non rappresentativa di dati che può portare a distorsioni nelle prestazioni

• Un processo di randomizzazione dei dati

Quale tipo di bias può verificarsi quando i dati di addestramento riflettono pregiudizi storici o sociali?

• Bias di misurazione

• Bias di conferma

• Bias contestuale

• Bias storico o sociale

Il "bias di conferma" nell'IA significa:

• Confermare la correttezza di un modello

• Tendenza a interpretare nuove informazioni in modo da confermare le convinzioni preesistenti

• Verificare la precisione dei dati

• Convalidare gli algoritmi

Cosa caratterizza il "bias di campionamento" in un dataset?

• Un metodo di campionamento casuale

• La selezione non rappresentativa di dati che non riflette la population reale

• Un processo di ottimizzazione dei dati

• La riduzione della dimensione del dataset

Quale conseguenza può avere il bias di genere in un modello di IA?

• Miglioramento delle prestazioni per un genere specifico

• Generazione di risposte neutre

• Discriminazione o trattamento inequo basato sul genere

• Nessun impatto significativo

Il "bias computazionale" è correlato a:

• Errori di calcolo nei processori

• Limitazioni degli algoritmi di apprendimento automatico

• Problemi di memoria del computer

• Velocità di elaborazione

Cosa si intende per "bias linguistico" in un modello di IA?

• Difficoltà di traduzione tra lingue

• Preferenza per determinate strutture linguistiche

• Rappresentazione non equa o stereotype in testi generati

• Problemi di riconoscimento vocale

Come può manifestarsi il "bias di annotazione" nei dataset?

• Attraverso etichettature imprecise o soggettive dei dati

• Mediante un processo di etichettatura completamente oggettivo

• Tramite la standardizzazione delle etichette

• Con l'uso di algoritmi di etichettatura automatica

Il "bias algoritmico" può derivare da:

• Scelta degli algoritmi più veloci

• Progettazione degli algoritmi che incorpora pregiudizi inconsci

• Utilizzo di algoritmi open source

• Complessità computazionale

Quale strategia può mitigare i bias nei modelli di IA?

• Ignorare i problemi di bias

• Utilizzare dataset più ampi

• Implementare tecniche di debiasing e diversificazione dei dati

• Addestrare il modello solo su dati selezionati