
Casos como o Beauty.AI, que favoreceu rostos brancos, e o chatbot Tay, que aprendeu discursos ofensivos, mostram como a Inteligência Artificial
Casos como o Beauty.AI, que favoreceu rostos brancos, e o chatbot Tay, que aprendeu discursos ofensivos, mostram como a Inteligência Artificial
QUESTÃO 80
Casos como o Beauty.AI, que favoreceu rostos brancos, e o chatbot Tay, que aprendeu discursos ofensivos, mostram como a Inteligência Artificial pode perpetuar preconceitos ao aprender a partir de dados enviesados. Para mitigar esses riscos, são necessárias práticas como auditoria de dados, diversidade nos conjuntos de treinamento e explicabilidade dos sistemas.
Fonte: https://journals-sol.sbc.org.br/index.php/comp-br/article/view/1791. Acesso em: 31 jul. 2025.
Considerando o texto apresentado, analise as afirmativas a seguir:
I. A diversidade nos dados de treinamento ajuda a reduzir vieses em sistemas de IA.
II. O uso exclusivo de dados históricos é suficiente para assegurar justiça algorítmica.
III. Auditorias periódicas podem identificar e corrigir padrões discriminatórios aprendidos pelos modelos.
IV. A explicabilidade dos modelos de IA contribui para a transparência e compreensão de decisões automatizadas.
V. Somente a remoção de variáveis sensíveis, como raça e gênero, garante a eliminação de preconceitos nos algoritmos.
É correto o que se afirma em:
Alternativas
Alternativa 1 - V, apenas.
Alternativa 2 - I, II e III, apenas.
Alternativa 3 - I, III e IV, apenas.
Alternativa 4 - I, II, IV e V, apenas.
Alternativa 5 - II, III, IV e V, apenas.
