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Muft Shiksha™ एक 100% Free Education Portal है 🇮🇳, जिसका उद्देश्य Class 9–12 के हर विद्यार्थी तक High-Quality Education को पूरी तरह मुफ्त पहुँचाना है। 🇮🇳 हम मानते हैं कि अच्छी शिक्षा किसी student की आर्थिक स्थिति पर निर्भर नहीं होनी चाहिए। 🇮🇳 हर विद्यार्थी को वही Quality Study Material, MCQs, Quizzes, Exam Preparation, Concept-Based Learning और Bilingual Support मिलना चाहिए, जो आमतौर पर महंगी Coaching या Premium Platforms में मिलता है। Muft Shiksha™ 🇮🇳 इसी सोच के साथ बनाया गया है • Muft Shiksha™ एक 100% Free Education Portal है 🇮🇳, जिसका उद्देश्य Class 9–12 के हर विद्यार्थी तक High-Quality Education को पूरी तरह मुफ्त पहुँचाना है। 🇮🇳 हम मानते हैं कि अच्छी शिक्षा किसी student की आर्थिक स्थिति पर निर्भर नहीं होनी चाहिए। 🇮🇳 हर विद्यार्थी को वही Quality Study Material, MCQs, Quizzes, Exam Preparation, Concept-Based Learning और Bilingual Support मिलना चाहिए, जो आमतौर पर महंगी Coaching या Premium Platforms में मिलता है। Muft Shiksha™ 🇮🇳 इसी सोच के साथ बनाया गया है • Muft Shiksha™ एक 100% Free Education Portal है 🇮🇳, जिसका उद्देश्य Class 9–12 के हर विद्यार्थी तक High-Quality Education को पूरी तरह मुफ्त पहुँचाना है। 🇮🇳 हम मानते हैं कि अच्छी शिक्षा किसी student की आर्थिक स्थिति पर निर्भर नहीं होनी चाहिए। 🇮🇳 हर विद्यार्थी को वही Quality Study Material, MCQs, Quizzes, Exam Preparation, Concept-Based Learning और Bilingual Support मिलना चाहिए, जो आमतौर पर महंगी Coaching या Premium Platforms में मिलता है। Muft Shiksha™ 🇮🇳 इसी सोच के साथ बनाया गया है
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algorithmic bias MCQ Questions for Class 12

algorithmic bias se related questions ko ek jagah revise karein. Har question me bilingual content, answer feedback aur explanation available hai.

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Practice Questions

4 questions tagged with algorithmic bias.

Question 1/4 Easy Artificial Intelligence Part B: Subject Specific Skills Applications of AI Class 12 Level 10

सिफारिश प्रणाली में फिल्टर बबल की समस्या क्या हो सकती है?

What can be the problem of a filter bubble in a recommendation system?

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Correct Answer

A. उपयोगकर्ता को बार-बार एक जैसी या समान विचारों वाली सामग्री दिखनाThe user repeatedly sees similar or like-minded content

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फिल्टर बबल तब बनता है जब सिफारिश प्रणाली उपयोगकर्ता की पिछली पसंद और व्यवहार के आधार पर बार-बार उसी प्रकार की सामग्री दिखाती रहती है। इससे सामग्री की विविधता कम होती है और उपयोगकर्ता को भिन्न विचारों या नए विषयों से परिचित होने के अवसर घट जाते हैं। विकल्प B गलत है, क्योंकि फिल्टर बबल में सुझाव बंद नहीं होते; वे सीमित और एकतरफा हो जाते हैं। परीक्षा-टिप: फिल्टर बबल को समान सामग्री की पुनरावृत्ति और सूचना-विविधता में कमी से जोड़कर याद रखें। / A filter bubble occurs when a recommendation system repeatedly shows content based on the user’s previous preferences and behaviour. This reduces content diversity and limits exposure to different viewpoints or new topics. Option B is incorrect because recommendations do not stop completely; they become narrow and one-sided. Exam tip: Associate a filter bubble with repeated similar content and reduced information diversity.

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Question 2/4 Easy Artificial Intelligence Part B: Subject Specific Skills Class 12 Level 10

कृत्रिम बुद्धिमत्ता में निष्पक्षता की जांच क्यों की जाती है?

Why is fairness checked in artificial intelligence?

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Correct Answer

A. ताकि अलग-अलग समूहों पर अनुचित प्रभाव न पड़ेSo that different groups are not unfairly affected

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निष्पक्षता की जांच यह पता लगाने के लिए की जाती है कि AI का निर्णय किसी जाति, लिंग या अन्य समूह के साथ अनुचित भेदभाव तो नहीं कर रहा है। इसलिए विकल्प A सही है। विकल्प B निष्पक्षता के विपरीत है, क्योंकि निष्पक्ष AI पक्षपात बढ़ाने के बजाय उसे कम करने का प्रयास करता है। परीक्षा-युक्ति: AI नैतिकता में fairness का संबंध समान और गैर-भेदभावपूर्ण व्यवहार से याद रखें। / Fairness is checked to determine whether an AI system treats people from different groups equitably and avoids unjust discrimination based on factors such as gender or ethnicity. Therefore, option A is correct. Option B is the opposite of fairness because responsible AI aims to reduce bias, not encourage it. Exam tip: In AI ethics, remember that fairness means avoiding unjustified differences in outcomes or treatment between groups.

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Question 3/4 Easy Artificial Intelligence Part B: Subject Specific Skills Unit 6: Understanding Neural Networks Class 12 Level 7

कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणाली में मानव निगरानी क्यों जरूरी है?

Why is human supervision important in an artificial intelligence system?

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A. गलत या पक्षपातपूर्ण निर्णयों और संभावित जोखिमों को कम करने के लिएTo reduce incorrect or biased decisions and potential risks

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मानव निगरानी से AI द्वारा दिए गए निर्णयों की जांच की जा सकती है और गलत, पक्षपातपूर्ण या जोखिमपूर्ण परिणामों को समय रहते सुधारा जा सकता है। विकल्प B गलत है, क्योंकि बिना जांच के निर्णय लेने से जोखिम बढ़ता है; विकल्प C और D AI नैतिकता के विरुद्ध कार्य हैं। परीक्षा टिप: AI के संवेदनशील उपयोगों में मानव की अंतिम समीक्षा और जवाबदेही महत्वपूर्ण मानी जाती है। / Human supervision allows people to review AI decisions and correct incorrect, biased, or risky outcomes in time. Option B is wrong because removing review increases risk, while options C and D describe unethical practices rather than the purpose of supervision. Exam tip: In sensitive AI applications, human review and accountability are essential.

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Question 4/4 Easy Artificial Intelligence Part B: Subject Specific Skills Unit 4: AI with Orange Data Mining Tool Class 12 Level 7

कृत्रिम बुद्धिमत्ता में पक्षपात का क्या अर्थ है?

What does bias mean in artificial intelligence?

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Correct Answer

A. किसी व्यक्ति या समूह के पक्ष या विपक्ष में अनुचित झुकावAn unfair tendency in favor of or against a person or group

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Simple Explanation

कृत्रिम बुद्धिमत्ता में पक्षपात का अर्थ है कि किसी मॉडल या प्रणाली के निर्णय किसी व्यक्ति या समूह के पक्ष या विपक्ष में अनुचित रूप से झुक जाएँ। ऐसा असंतुलित, अपूर्ण या ऐतिहासिक रूप से पक्षपाती प्रशिक्षण आँकड़ों के कारण हो सकता है और इससे असमान परिणाम मिल सकते हैं। विकल्प B शुद्धता को दर्शाता है, जबकि C और D पक्षपात कम करने वाली निष्पक्ष स्थितियाँ हैं। परीक्षा-युक्ति: bias को unfair tendency या unequal treatment से जोड़कर याद रखें। / In artificial intelligence, bias means that a model or system’s decisions are unfairly tilted in favor of or against a person or group. It may arise from incomplete, unbalanced, or historically biased training data and can lead to unequal outcomes. Option B refers to accuracy, while C and D describe conditions that promote fairness rather than bias. Exam tip: associate bias with an unfair tendency or unequal treatment.

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