Pregiudizi e Intelligenza Artificiale

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12th Grade

30 Qs

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Pregiudizi e Intelligenza Artificiale

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12th Grade

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PAOLA BOVOLI

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30 questions

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1.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Qual è il concetto principale che Marco Basaldella introduce all'inizio del video?

L'evoluzione tecnologica

Il pregiudizio e le sue diverse forme

I sistemi di machine learning

La discriminazione razziale

2.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Secondo Marco Basaldella, perché gli algoritmi di intelligenza artificiale possono riprodurre pregiudizi?

Perché sono programmati per essere razzisti

Perché "Garbage In, Garbage Out" - i dati di addestramento contengono pregiudizi

Perché gli sviluppatori sono intenzionalmente discriminatori

Perché le macchine sono predisposte ai pregiudizi

3.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Qual è il significato di "correlation is not causation"?

Due eventi correlati sono sempre causalmente legati

La correlazione tra due fenomeni non implica necessariamente una relazione causale

Tutti i dati statistici sono privi di significato

Gli algoritmi non possono comprendere le correlazioni

4.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Quale esempio Marco Basaldella usa per illustrare la correlazione non causale?

Il consumo di mozzarella e il numero di ingegneri civili

L'altezza e la taglia dei vestiti

Il colore dei capelli e la criminalità

Il genere e le professioni

5.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Cosa è successo con l'algoritmo di Google Photos nel 2015?

Ha migliorato la categorizzazione delle immagini

Ha classificato persone di colore come gorilla

Ha introdotto nuovi filtri fotografici

Ha eliminato alcune funzionalità

6.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Perché l'algoritmo nell'esempio della cucina identificava erroneamente le persone?

Per mancanza di dati sufficienti

Per un difetto di programmazione

Perché nei dati di addestramento c'erano quasi solo donne in cucina

Per volontà degli sviluppatori

7.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Quale problema gli algoritmi di "risk assessment" hanno dimostrato negli Stati Uniti?

Sovrastimare il rischio di recidiva per persone di colore

Essere troppo clementi con i criminali

Non riuscire a valutare correttamente i reati

Ignorare completamente le caratteristiche individuali

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