Cuestionario vinculado a una guía · Medio Nivel

Prueba de IA en la aplicación de la ley y la vigilancia

Revise los usos y límites de la IA policial, incluidos los umbrales de coincidencia de rostros, los comentarios de los datos de arrestos, las alertas de disparos y las clasificaciones legales oficiales.

Rutas de guía relacionadasIA en la aplicación de la ley y la vigilancia
Pregunta 1 de 8

What did NIST face-recognition evaluations report about demographic error-rate differences?

Vista previa de cada pregunta8 preguntas

Las respuestas y explicaciones aparecen a medida que realiza el cuestionario.

  1. What did NIST face-recognition evaluations report about demographic error-rate differences?
    • Most tested algorithms showed demographic differentials, with size depending on algorithm and application
    • All tested algorithms had identical error rates for every demographic group
    • The study found demographic differences only in license-plate readers
    • NIST concluded that image quality never affects error rates
  2. ¿Por qué los críticos dicen que la actuación policial predictiva puede amplificar el sesgo?
    • No utiliza ningún dato
    • Aprende de los datos de arrestos que reflejan el exceso de vigilancia policial en el pasado
    • Solo predice el clima
    • Ignora la ubicación por completo.
  3. ¿Qué crea un sistema de reconocimiento facial a partir de una imagen facial?
    • un boceto en papel
    • una huella digital
    • Una incrustación numérica o 'faceprint'
    • Una secuencia de ADN
  4. ¿ShotSpotter es un ejemplo de qué tipo de sistema?
    • Lector de matrículas
    • reconocimiento facial
    • análisis de ADN
    • Detección acústica de disparos
  5. Lectores automatizados de matrículas principalmente:
    • Registrar ubicaciones de vehículos a escala
    • Traducir idiomas extranjeros
    • Medir la calidad del aire
    • Emitir pasaportes
  6. ¿Cómo trata la Ley de IA de la UE muchos usos de la IA para hacer cumplir la ley?
    • Como no regulado
    • Como de alto riesgo o prohibido
    • Como obligatorio para todos los policías.
    • Como software de entretenimiento
  7. In a face-recognition system, what can changing the match-similarity threshold trade off?
    • Image resolution against video length
    • Database size against audio quality
    • False matches against missed matches
    • Encryption strength against network speed
  8. What can AI transcription add to a body-worn-camera reporting workflow?
    • A determination of guilt without a court
    • A facial-recognition match from audio alone
    • An automatic guarantee that a report is accurate
    • A searchable transcript or draft narrative based on recorded audio