Dados enviesados podem fazer sistemas de IA perpetuarem preconceitos, como ocorreu no Beauty.AI e no chatbot Tay, e alerta para a necessidade de revisar criticamente as bases de dados para evitar resultados discriminatórios. Também destaca que a diversidade na composição dos dados de treinamento é essencial para reduzir vieses e promover maior equidade nos resultados gerados pelos algoritmos.
Fonte: https://journals-sol.sbc.org.br/index.php/comp-br/article/view/1791. Acesso em: 31 jul. 2025.
Com base nisso, avalie as asserções a seguir e a relação proposta entre elas:
- A revisão crítica das bases de dados é essencial para evitar que sistemas de IA perpetuem preconceitos.
PORQUE
- A IA aprende padrões presentes nos dados e pode replicar preconceitos se eles estiverem nos exemplos usados no treinamento.
A respeito dessas asserções, assinale a alternativa correta:
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.
