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. Wat is een voorbeeld van een AI-assistent in het echte leven?

Een slimme thermostaat.

Google Assistant.

Een smart watch.

2 / 30

2. Hoe verschilt AI van traditionele computerprogramma's?

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.

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

3 / 30

3. Noem een strategie om betere AI-uitvoer te krijgen met prompts.

Het beperken van woorden.

Het geven van duidelijke instructies.

Het niet aanpassen van prompts.

Het vermijden van details.

4 / 30

4. In machine learning, waarvoor wordt 'trainingsdata' gebruikt?

Trainingsdata wordt alleen gebruikt voor het testen van de snelheid en prestaties van het model.

Trainingsdata wordt gebruikt om een model te trainen, zodat het kan leren van patronen en relaties.

Trainingsdata wordt uitsluitend gebruikt om het model te verfijnen.

5 / 30

5. Waarom is iteratief testen van prompts belangrijk?

Omdat AI dan meer persoonlijke antwoorden geeft.

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

Om AI te verfijnen en betere resultaten te krijgen.

6 / 30

6. Welke technologie kan niet gebruikt worden voor het genereren van AI-afbeeldingen?

DALL·E.

ChatGPT.

MidJourney.

7 / 30

7. Hoe dragen neurale netwerken bij aan machine learning?

Ze worden alleen gebruikt voor het opslaan van gegevens.

Ze bieden de structuur voor deep learning-modellen door gebruik te maken van onderling verbonden knooppunten.

Neurale netwerken verminderen de hoeveelheid data die nodig is voor machine learning.

8 / 30

8. Welke ethische pricipes moeten in acht worden genomen bij het gebruik van AI voor wervingsdoeleinden?

AI kan zonder menselijke tussenkomst beslissingen nemen, omdat het altijd de juiste keuzes maakt.

AI moet worden ontworpen om objectief te zijn en geen vooroordelen te vertonen op basis van geslacht, afkomst, leeftijd of andere persoonlijke kenmerken.

AI moet worden gebruikt om alle gegevens van sollicitanten, inclusief privé-informatie, zonder beperking te verzamelen.

9 / 30

9. Hoe werkt een LLM (Large Language Model)?

Het zoekt antwoorden op internet.

Het vertaalt de tekst in nieuwe tekst.

Het voorspelt woorden op basis van statistische waarschijnlijkheid.

Het kopieert data zonder verdere aanpassingen.

10 / 30

10. Wat betekent "multimodality" in AI?

Dat een AI-model meerdere soorten tekst kan verwerken.

Dat een AI-model spraakherkenning ondersteunt.

Dat een AI-model meerdere soorten input kan verwerken zoals tekst, beeld en audio.

11 / 30

11. Waarom is transparantie essentieel voor het opbouwen van vertrouwen in AI-systemen?

Transparantie in AI zorgt voor verwarring bij gebruikers die niet technisch onderlegd zijn.

Transparantie helpt gebruikers te begrijpen hoe AI-systemen beslissingen nemen, wat cruciaal is voor vertrouwen.

Transparantie is alleen belangrijk in de ontwikkelingsfase, niet bij gebruik.

12 / 30

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

Encryptie zorgt ervoor dat AI-systemen gegevens automatisch anonimiseren.

Encryptie versnelt de verwerking van data door deze te comprimeren.

Encryptie maakt gegevens onleesbaar voor onbevoegden door deze te coderen.

13 / 30

13. Waarom is AI-ethiek belangrijk?

Om te zorgen dat AI eerlijk en verantwoord wordt gebruikt.

Om de snelheid van het AI-model te verbeteren.

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

14 / 30

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

Discriminatie en versterking van bestaande ongelijkheden.

AI-systemen kunnen de efficiëntie van bedrijfsprocessen verbeteren.

Toegenomen transparantie in besluitvorming.

15 / 30

15. Hoe kan AI op verantwoorde wijze worden gebruikt in de publieke sector?

Door enkel technische efficiëntie als criterium te nemen bij de inzet van AI.

Door ervoor te zorgen dat AI op een transparante, eerlijke en verantwoorde manier wordt gebruikt.

Door AI-systemen breed te implementeren zonder specifieke ethische richtlijnen.

16 / 30

16. Wat is een belangrijk kenmerk dat AI onderscheidt van traditionele software?

AI is een vorm van geavanceerde software die sneller rekent.

AI vereist geen gegevens om te functioneren en werkt op basis van vooraf ingestelde regels.

AI kan zelfstandig leren en zich aanpassen aan nieuwe gegevens zonder expliciete herprogrammering.

17 / 30

17. Wat is een voordeel van AI ten opzichte van traditionele automatisering?

AI vervangt menselijke creativiteit, terwijl traditionele automatisering alleen simpele taken uitvoert.

AI heeft menselijke supervisie nodig om te functioneren, terwijl traditionele automatisering volledig autonoom is.

AI kan complexe patronen herkennen in grote hoeveelheden ongestructureerde data, terwijl traditionele automatisering beperkt is tot vooraf gedefinieerde taken.

18 / 30

18. 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.

19 / 30

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

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

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

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

20 / 30

20. Hoe draagt AI bij met het leveren van gepersonaliseerde online inhoud?

Door voorkeuren en gedragingen van gebruikers te analyseren om relevante inhoud te tonen.

Door inhoud willekeurig te selecteren, zodat elke gebruiker iets nieuws ziet.

Door alle gebruikers standaard dezelfde inhoud aan te bieden zonder onderscheid.

Door content uitsluitend op basis van trending onderwerpen weer te geven.

21 / 30

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

Dat AI misleidende of onnauwkeurige antwoorden geeft.

Dat AI minder efficiënt wordt.

Dat AI de prompt negeert.

22 / 30

22. Wat is het primaire doel van machine learning?

Het verbeteren van de snelheid van gegevensverwerking door gebruik te maken van vooraf gedefinieerde formules.

Het creëren van vaste regels die altijd dezelfde output genereren.

Het laten leren van computers met behulp van gegevens en het verbeteren van prestaties over tijd.

23 / 30

23. Hoe wordt AI in marketing gebruikt om klantgerichtheid te verbeteren?

Door massale ongepersonaliseerde e-mailcampagnes te ontwerpen, om zo een breder publiek te bereiken.

Door klantgegevens te gebruiken om gepersonaliseerde marketingcampagnes te creëren.

Door het automatisch plaatsen van marketing berichten op sociale media, om het marketingteam te vervangen.

24 / 30

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

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

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

Klantgegevens kunnen worden gedeeld of gebruikt zonder expliciete toestemming.

25 / 30

25. Wat is Microsoft Copilot?

Een AI-assistent die helpt bij coderen en werken in Microsoft 365.

Een AI navigatiesysteem voor vliegtuigen.

Een AI gamecontroller ontwikkeld door Microsoft.

26 / 30

26. Wat is de rol van verklaarbaarheid in het waarborgen van ethische AI-toepassingen?

Verklaarbaarheid maakt AI-systemen langzamer en minder efficiënt.

Verklaarbaarheid helpt gebruikers te begrijpen hoe AI beslissingen neemt, wat belangrijk is voor vertrouwen en verantwoording.

Verklaarbaarheid is niet belangrijk, aangezien AI-systemen altijd de juiste beslissingen nemen.

27 / 30

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

Verhoging van de verwerkingskracht van het model.

Vermijding van het gebruik van supervised-leren.

Gebruik van diverse en representatieve training datasets.

28 / 30

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

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

AI-gegenereerde afbeeldingen vallen automatisch onder het publieke domein.

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

29 / 30

29. Wat houdt AI-transparantie in bij het gebruik van AI-systemen?

Het verlagen van de rekencapaciteit van AI.

Het zichtbaar maken van AI-software.

Duidelijk uitleggen hoe AI beslissingen neemt.

30 / 30

30. Welke maatschappelijke uitdaging kan AI mogelijk verergeren?

Het vergroten van de digitale kloof tussen verschillende sociaaleconomische groepen.

De versterking van sociale netwerken, doordat AI de interactie tussen mensen vergemakkelijkt.

Het bevorderen van inclusie en diversiteit, aangezien AI-modellen altijd objectief en zonder vooroordelen beslissingen nemen.

NaamE-mail

Je score is

De gemiddelde score is 86%

0%