A company uses an AI tool to screen CVs. Fewer female candidates are shortlisted. What is the most likely cause of this bias?, The training data contained historical hiring biases, The AI prefers shorter resumes, Female candidates apply less often, The software is broken, A city uses facial recognition, but it misidentifies people with darker skin tones. What is the main issue here?, Cameras are low quality, Poor lighting conditions, Lack of diversity in training data, Slow processing speed, AI used in a bank denies more loans from certain neighbourhoods. What is the most likely reason?, The bank has limited funds, Random system errors, Incomplete applications, The algorithm uses biased historical data, Men are shown higher-paying job ads more often. Why might this happen?, The algorithm learns from biased engagement data, Ads are randomly assigned, Women don’t search for these jobs, System malfunction, AI underestimates needs of certain ethnic groups. What is a key reason?, The system runs too slowly, Incomplete or unrepresentative training data, Doctors ignore AI suggestions, Patients provide wrong data, An algorithm keeps sending police to the same areas based on past data. What issue does this highlight?, Hardware failure, Lack of staff, Bias in the algorithm reinforced by its own past decisions, Random selection, Low-income applicants to a private school are disadvantaged. What may be causing this?, System crashes, Students apply late, C. Teachers input wrong grades, Algorithm is biased, A voice assistant struggles with certain accents. What is the main issue?, The device is outdated, Lack of diverse voice data, Users speak too quietly, Internet connection issues, When renewing home insurance, certain groups are charged higher premiums. What is the ethical concern?, Faster processing, Customer demand, Discrimination caused by biased data, Company profit goals, An algorithm used to grade student essays gives lower marks to students who write in certain dialects or styles. What could explain this?, The essays are shorter, Limited storage, Teachers manually change the grades, Misunderstanding language due to biased training data
0%
Algorithmic bias
แชร์
แชร์
โดย
Amydavison
KS3
Y9
Computing
แก้ไขเนื้อหา
บันทึก
ถูกใจ
สั่งพิมพ์
ฝัง
เพิ่มเติม
กำหนด
ลีดเดอร์บอร์ด
แสดงเพิ่มขึ้น
แสดงน้อยลง
ลีดเดอร์บอร์ดนี้ตอนนี้เป็นส่วนตัว คลิก
แชร์
เพื่อทำให้เป็นสาธารณะ
ลีดเดอร์บอร์ดนี้ถูกปิดใช้งานโดยเจ้าของทรัพยากร
ลีดเดอร์บอร์ดนี้ถูกปิดใช้งานเนื่องจากตัวเลือกของคุณแตกต่างสำหรับเจ้าของทรัพยากร
แปลงกลับตัวเลือก
ล้อสุ่ม
เป็นแม่แบบแบบเปิดที่ไม่ได้สร้างคะแนนสำหรับลีดเดอร์บอร์ด
ต้องลงชื่อเข้าใช้
สไตล์ภาพ
แบบ อักษร
ต้องสมัครสมาชิก
ตัวเลือก
แบบนี้อีก
Discriminatory Practices Assessment (Discrimination & Fairness)
โดย
Ki097758
จับคู่
4
Types of machine learning & problems
โดย
Lubnaalmeshaiei
การเรียงลำดับกลุ่ม
6
technology - speaking questions
โดย
Eoipdpin
ไพ่แบบสุ่ม
19
Identifying Bias
โดย
Susanclark1
แบบทดสอบ
7
Artificial Intelligence Questions
โดย
Lana2300
ไพ่แบบสุ่ม
14
Speaking about AI: Questions to discuss
โดย
Arianegomora
ล้อสุ่ม
10
Artificial Intelligence (AI) QUESTIONS
โดย
Lepetitnicolas
เปิดกล่อง
6
Understanding AI
โดย
Enghub
หาคู่
9
สลับแม่แบบ
แสดงทั้งหมด
เปิดผลลัพธ์
คัดลอกลิงค์
คิวอาร์โค้ด
ลบ
คืนค่าการบันทึกอัตโนมัติ:
ใช่ไหม