Período
01/05/2025Status
AbertoNota máxima
100,00%Data Final
valendo 100% da notaFinalizado
NãoNota obtida
100%Data Gabarito/ Feedback
a definirData e Hora Atual
Horário de BrasíliaFinalizado em
31/12/2030Embora a IA prometa automatizar e otimizar processos na publicidade, seus modelos são treinados com grandes volumes de dados históricos, os quais podem reproduzir e amplificar preconceitos e estereótipos. Isso coloca em risco a ética da representação e diversidade em campanhas automatizadas.
Fonte: NOBLE, S. U.Algorithms of oppression: how search engines reinforce racism. NYU Press, 2018. Disponível em: https://psycnet.apa.org/record/2018-08016-000. Acesso em: 25 jun. 2025.
Com base nas informações apresentadas, avalie as asserções a seguir e a relação proposta entre elas:
PORQUE
ALTERNATIVAS
As asserções I e II são proposições verdadeiras, e a II é uma justificativa correta da I.
As asserções I e II são proposições verdadeiras, mas a II não é uma justificativa correta da I.
A asserção I é uma proposição verdadeira, e a II é uma proposição falsa.
A asserção I é uma proposição falsa, e a II é uma proposição verdadeira.
As asserções I e II são proposições falsas.
Embora a IA prometa automatizar e otimizar processos na publicidade, seus modelos são treinados com grandes volumes de dados históricos, os quais podem reproduzir e amplificar preconceitos e estereótipos. Isso coloca em risco a ética da representação e diversidade em campanhas automatizadas. Fonte: NOBLE, S. U.Algorithms of oppression: how search engines reinforce racism. NYU Press, […]
Embora a IA prometa automatizar e otimizar processos na publicidade, seus modelos são treinados com grandes volumes de dados históricos, os quais podem reproduzir e amplificar preconceitos e estereótipos. Isso coloca em risco a ética da representação e diversidade em campanhas automatizadas. Fonte: NOBLE, S. U.Algorithms of oppression: how search engines reinforce racism. NYU Press, […]
Embora a IA prometa automatizar e otimizar processos na publicidade, seus modelos são treinados com grandes volumes de dados históricos, os quais podem reproduzir e amplificar preconceitos e estereótipos. Isso coloca em risco a ética da representação e diversidade em campanhas automatizadas. Fonte: NOBLE, S. U.Algorithms of oppression: how search engines reinforce racism. NYU Press, […]
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Embora a IA prometa automatizar e otimizar processos na publicidade, seus modelos são treinados com grandes volumes de dados históricos, os quais podem reproduzir e amplificar preconceitos e estereótipos. Isso coloca em risco a ética da representação e diversidade em campanhas automatizadas. Fonte: NOBLE, S. U.Algorithms of oppression: how search engines reinforce racism. NYU Press, […]
