Guía de tarjetas de datos: Documentación transparente para un cuestionario de IA responsable

  1. ¿Cuáles de las siguientes afirmaciones sobre la transparencia de la IA y los conjuntos de datos son verdaderas?

    Selecciona todas las respuestas que consideres correctas.

  2. ¿Verdadero o falso? Las tarjetas de datos permiten que los lectores tomen decisiones sobre el uso de datos con mayor comodidad y confianza cuando crean y evalúan modelos de IA para productos, investigaciones y políticas.

  3. Para capturar los roles, responsabilidades y necesidades de las partes interesadas en el ciclo de vida de un conjunto de datos, los organizamos en tres categorías principales: productores, agentes y usuarios. ¿Cuál de las siguientes descripciones representa a los productores?

  4. ¿Qué categoría de métricas de una tarjeta de datos hace un seguimiento del porcentaje de productores que completan y publican una tarjeta de datos a partir de una plantilla y el porcentaje de lectores que toman decisiones sobre un conjunto de datos en función de su tarjeta de datos?

  5. Una tarjeta de datos que solo contenga preguntas puede ser demasiado técnica sin ningún detalle sobre el contexto, la relevancia o la importancia.

  6. ¿Cuál de los siguientes objetivos debería lograr el diseño de tarjetas de datos para que sean adoptables?

    Selecciona todas las respuestas que consideres correctas.

  7. ¿Cuál de las siguientes opciones no se recomienda para medir el impacto de una tarjeta de datos después de su lanzamiento?

  8. ¿Verdadero o falso? Si tu tarjeta de datos es detectable, utilizable y bien construida, las creencias existentes de un lector sobre tu conjunto de datos, tu organización y otros conjuntos de datos publicados por tu organización no deberían influir en la forma en que interactúan con la tarjeta.