AI-startbekwaamtest - Windesheim.ai

AI-startbekwaamtest

De AI-startbekwaamheidstest is een uitgebreide toets die jouw kennis over AI evalueert, slaag je dan heb je de eerste stappen genomen in bekwaam worden van AI!

Je wordt middels 30 vragen getoetst op aspecten zoals algemene AI-kennis, AI-toepassingen als ChatGPT, privacy, machine learning, prompt engineering en ethische, juridische en maatschappelijke aspecten (ELSA).

Als je slaagt (tenminste 27 goede antwoorden op 30 vragen!) dan kan je dat delen met de "buitenwereld" met een "AI-startbekwaam" badge op je LinkedIn profiel.

Lukt het de eerste keer niet? Gewoon nog een keer proberen!

Deze toets is onder regie van het gecertificeerde ELSA AI Lab voor Oost Nederland (ELSALON) gemaakt.

P.S.: je persoonsgegevens en testresultaat worden niet opgeslagen of bewaard!

1 / 30

1. Waarom is AI-ethiek belangrijk?

Om de snelheid van het AI-model te verbeteren.

Om te zorgen dat AI eerlijk en verantwoord wordt gebruikt.

Om de ontwikkeling van nieuwe AI-technieken goedkoper te maken.

2 / 30

2. Waarom is het belangrijk om eerlijkheid te waarborgen in AI-besluitvorming, vooral met betrekking tot maatschappelijke impact?

Eerlijkheid in AI-besluitvorming is belangrijk omdat het de snelheid van besluitvorming verhoogt.

Eerlijkheid in AI-besluitvorming is niet belangrijk, omdat AI altijd objectief handelt op basis van de data die het ontvangt.

Eerlijkheid in AI-besluitvorming is belangrijk om discriminatie en onrechtvaardige uitkomsten te voorkomen.

3 / 30

3. Wat betekent gegevensanonimisering?

Persoonlijke identificerende informatie wordt verwijderd zodat de gegevens niet naar een individu te herleiden zijn.

Gegevens worden opgeslagen in een centrale database die voor iedereen toegankelijk is.

Gegevens worden versleuteld zodat alleen bevoegde personen er toegang tot hebben.

4 / 30

4. Hoe wordt AI in de financiële sector gebruikt om frauduleuze activiteiten te detecteren?

Door ongebruikelijke patronen in transactiegegevens te analyseren die kunnen wijzen op fraude.

Door voorspellingen te doen over wisselkoersen, los van transactieanalyse.

Door klantengegevens automatisch te verwerken voor commerciële doeleinden.

5 / 30

5. Wat betekent bias in AI-modellen?

Een manier om AI te versnellen en leuker te maken.

Een manier om data te filteren.

Een vooringenomenheid in AI-beslissingen.

Een fout in het algoritme van het AI-model.

6 / 30

6. Wat is een belangrijk ethisch probleem met betrekking tot AI-surveillancetechnologieën?

AI-surveillance kan leiden tot snellere besluitvorming door instanties.

AI-surveillance kan leiden tot schending van privacy en misbruik van persoonlijke gegevens.

AI surveillance verhoogt de efficiëntie van veiligheidssystemen zonder extra toezicht.

7 / 30

7. Wat is een AI-agent?

Een AI-model dat alleen tekst kan genereren zonder interactie met de omgeving.

Een type hardware dat AI-processen versnelt en optimaliseert.

Een zelfstandig opererend systeem dat taken uitvoert en beslissingen neemt op basis van data.

8 / 30

8. Wat is het verschil tussen AI-gegenereerde content en traditionele softwarematige contentgeneratie?

AI-gegenereerde content wordt gecreëerd zonder vooraf bepaalde regels.

AI volgt strikt geprogrammeerde scripts.

Traditionele software is beter, slimmer en goedkoper dan AI.

9 / 30

9. Hoe verschilt AI van traditionele computerprogramma's?

AI vereist geen training of gegevens om effectief te functioneren, terwijl traditionele programma's wel specifieke input nodig hebben.

AI is statisch en volgt alleen lineaire processen, terwijl traditionele programma's flexibel kunnen reageren op veranderende omstandigheden.

AI kan zelfstandig leren en zich aanpassen aan nieuwe gegevens, terwijl traditionele programma's uitsluitend werken op basis van vooraf gedefinieerde regels en logica.

10 / 30

10. Hoe kan je jouw prompts optimaliseren voor correctheid?

Door AI kortere antwoorden te laten geven.

Door AI te vragen om lange uitgebreide antwoorden.

Door AI expliciet te vragen om betrouwbare bronnen te gebruiken.

11 / 30

11. Hoe kunnen ethische AI-richtlijnen in organisaties worden geïmplementeerd?

Door het opstellen van beleid, het uitvoeren van audits en het waarborgen van verantwoording in het gebruik van AI.

Door AI-systemen zonder enige controle of richtlijnen te implementeren.

Door alleen ethische richtlijnen te hanteren voor de marketing van AI-producten.

12 / 30

12. Welke van de volgende modellen is géén Large Language Model (LLM)?

Stable Diffusion.

LLaMA.

Deepseek.

Gemini.

13 / 30

13. Hoe kan AI creativiteit ondersteunen?

Door menselijke creativiteit te vervangen.

Door standaard antwoorden te genereren.

Door menselijke ideeën aan te vullen met nieuwe suggesties.

14 / 30

14. Hoe kunnen ontwikkelaars vooringenomenheid in AI-systemen minimaliseren?

Gebruik van diverse en representatieve training datasets.

Verhoging van de verwerkingskracht van het model.

Vermijding van het gebruik van supervised-leren.

15 / 30

15. Wat is prompt engineering?

Het verwerken van data in AI.

Het bouwen en trainen van een AI-taalmodel.

AI sturen door slimme en duidelijke opdrachten.

Een methode om AI stukken veiliger te maken.

16 / 30

16. Waar staat AI voor?

Automated Intelligence.

Artificial Intelligence.

Artificial Integrity.

17 / 30

17. Waarvoor wordt unsupervised learning voornamelijk gebruikt?

Het vinden van verborgen patronen in gegevens zonder gelabelde uitkomsten.

Het trainen van algoritmen met gelabelde gegevens.

Het verbeteren van de snelheid van AI-systemen.

18 / 30

18. Wat is een potentieel risico van het gebruiken van klantgegevens voor AI-training?

AI-systemen kunnen alleen commerciële doelen ondersteunen, wat juist wenselijk is.

Klantgegevens kunnen worden gedeeld of gebruikt zonder expliciete toestemming.

AI-modellen kunnen de klantgegevens per ongeluk verbeteren in plaats van beveiligen.

19 / 30

19. Wat houdt data minimalisatie bij gebruik van AI-systemen in?

Alleen de persoonsgegevens verzamelen die strikt noodzakelijk zijn voor het beoogde doel.

Alle verzamelde data automatisch verwijderen zodra het model getraind is.

Zo veel mogelijk gegevens verzamelen om de nauwkeurigheid van het AI-systeem te verbeteren.

20 / 30

20. Wat zijn de potentiële negatieve maatschappelijke impacten van bevooroordeelde AI-systemen?

AI-systemen kunnen de efficiëntie van bedrijfsprocessen verbeteren.

Discriminatie en versterking van bestaande ongelijkheden.

Toegenomen transparantie in besluitvorming.

21 / 30

21. Waarom is iteratief testen van prompts belangrijk?

Iteratief testen is niet nodig omdat AI de beste prompt al herkent.

Omdat AI dan meer persoonlijke antwoorden geeft.

Om AI te verfijnen en betere resultaten te krijgen.

22 / 30

22. Wat is een belangrijke praktijk om gegevensprivacy te waarborgen bij het gebruik van AI in organisaties

Het naleven van wet- en regelgeving zoals de GDPR bij het verwerken van persoonsgegevens.

Het verzamelen van zo veel mogelijk data om de prestaties van het AI-model te maximaliseren.

Het gebruik van transparante AI-modellen zodat klanten de logica van beslissingen kunnen volgen.

23 / 30

23. Hoe beïnvloedt de AVG-regelgeving (in het Engels: GDPR) het gebruik van AI?

AVG voorkomt het gebruik van AI in alle gevallen waar persoonlijke gegevens worden verwerkt.

Het zorgt ervoor dat persoonsgegevens op een verantwoorde manier worden gebruikt en dat de privacyrechten van individuen worden gerespecteerd.

AVG staat AI-systemen toe om persoonlijke gegevens automatisch te verwerken zonder beperkingen.

24 / 30

24. Welke rol speelt encryptie in gegevensprivacy voor AI-systemen?

Encryptie zorgt ervoor dat AI-systemen gegevens automatisch anonimiseren.

Encryptie maakt gegevens onleesbaar voor onbevoegden door deze te coderen.

Encryptie versnelt de verwerking van data door deze te comprimeren.

25 / 30

25. Wat zijn de risico’s van slechte prompt engineering?

Dat AI de prompt negeert.

Dat AI misleidende of onnauwkeurige antwoorden geeft.

Dat AI minder efficiënt wordt.

26 / 30

26. Waarom is de formulering van een prompt belangrijk?

Omdat AI antwoorden baseert op hoe de prompt is opgesteld.

AI negeert slechte prompts.

AI past altijd zijn antwoord aan, ongeacht de prompt die je hebt ingegeven.

AI heeft geen prompts nodig om te functioneren.

27 / 30

27. Hoe wordt AI in de landbouw gebruikt om de efficiëntie te verhogen?

AI wordt gebruikt voor het voorspellen van weersomstandigheden, waardoor boeren beter kunnen plannen en oogsten op het juiste moment.

AI vervangt menselijke arbeiders in het planten en oogsten van gewassen, zonder de behoefte aan toezicht.

AI helpt bij het automatisch genereren van landbouwgrond door het implementeren van complexe genetische algoritmen voor grondverbetering.

AI wordt ingezet om te helpen bij het visueel scannen van dieren om gezondheidsproblemen te identificeren, zonder interactie met boeren.

28 / 30

28. Wat is een juridische overweging met betrekking tot AI-gegenereerde afbeeldingen in de EU?

AI-gegenereerde afbeeldingen vallen automatisch onder het publieke domein.

AI-gegenereerde afbeeldingen moeten worden gemarkeerd als "computer-gegenereerd".

Het auteursrecht van AI-gegenereerde afbeeldingen hangt af van nationale wetten en de specifieke gebruikssituatie.

29 / 30

29. Wat betekent de afkorting ELSA?

Ethiek, Law (recht), Societal Aspects.

European Legal Standard for AI.

Efficiëntie, Logica, Software en AI.

Ethical Learning System for AI.

30 / 30

30. Welke van de volgende rollen speelt AI in de gezondheidszorg?

AI helpt met simpele taken zoals eten brengen naar de patiënten.

AI automatiseert administratieve taken als het invullen van patiëntgegevens in digitale dossiers.

AI helpt bij het analyseren van medische beelden en het stellen van nauwkeurige diagnoses door patronen te herkennen die voor artsen moeilijk te detecteren zijn.

NaamE-mail

Je score is

De gemiddelde score is 86%

0%