Тест: Алгоритмическая предвзятость
Предмет: Информатика
Класс: 8
Цели обучения: 8.4.2.1 объяснять понятие алгоритмической предвзятости (bias) и приводить примеры того, как некорректные данные для обучения ИИ могут приводить к дискриминации
Вопросов: 10
Время: 20 мин
Вопрос 1
Что такое алгоритмическая предвзятость (bias) в контексте искусственного интеллекта?
Выберите один ответ.
A) Систематическая ошибка в работе алгоритма, вызванная некорректными или неполными данными
B) Случайная ошибка, возникающая при перегрузке вычислительной системы
C) Свойство искусственного интеллекта принимать решения на основе личного мнения
D) Процесс ручной проверки данных перед обучением модели
Вопрос 2
Какое из следующих описаний лучше всего иллюстрирует алгоритмическую предвзятость?
Выберите один ответ.
A) Система распознавания лиц чаще ошибается при определении людей с тёмным цветом кожи, так как обучалась на фотографиях людей со светлой кожей
B) Калькулятор всегда выдаёт правильный результат сложения чисел
C) Поисковая система показывает одинаковые результаты для всех пользователей
D) Алгоритм сортировки электронных писем удаляет спам без ошибок
Вопрос 3
Какая из следующих ситуаций является примером алгоритмической предвзятости в сфере распознавания мусора?
Выберите один ответ.
A) Модель ИИ не распознаёт пластиковую бутылку на фоне зелёной травы, так как обучалась только на белом фоне
B) Робот-сортировщик всегда откладывает алюминиевые банки в правильный контейнер
C) Человек-оператор вручную сортирует мусор быстрее робота
D) Камера на мусоровозе записывает видео в высоком разрешении