Questões de Concurso Público Prefeitura de Nova Iguaçu - RJ 2025 para Analista de Controle Interno - Jurídico
Foram encontradas 10 questões
Ano: 2025
Banca:
Instituto Consulplan
Órgão:
Prefeitura de Nova Iguaçu - RJ
Provas:
Instituto Consulplan - 2025 - Prefeitura de Nova Iguaçu - RJ - Analista de Controle Interno - Jurídico
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Instituto Consulplan - 2025 - Prefeitura de Nova Iguaçu - RJ - Analista de Controle Interno de Projetos |
Q3236534
Português
Texto associado
Futuro da Inteligência Artificial e a necessidade da ética relacional para uma governança inclusiva
Estamos vivendo a era da datificação, em que todos os aspectos da vida social são transformados em dados. Esse processo, fundamental para o desenvolvimento da Inteligência Artificial (IA), nos promete um futuro onde decisões complexas podem ser automatizadas e otimizadas em uma escala sem precedentes. No entanto, isso frequentemente simplifica a complexidade da vida humana em métricas e números, ignorando as relações e os contextos que tornam cada indivíduo único. Quando esses dados são usados em sistemas de IA, eles podem acabar reforçando as mesmas desigualdades e exclusões que pretendiam resolver.
Os dados que alimentam esses sistemas muitas vezes refletem contextos históricos de desigualdade. Como Coté (2022) observa, ao moldar identidades e comportamentos humanos em padrões digitais, a datificação impõe limites às representações, limitando a diversidade de experiências humanas e, em muitos casos, perpetuando estereótipos. Isso pode resultar em decisões enviesadas, criando um ciclo de exclusão e discriminação. Esse desafio nos obriga a questionar a suposta neutralidade dos algoritmos e a refletir sobre como essas decisões automatizadas moldam a sociedade, frequentemente favorecendo certos grupos em detrimento de outros.
Pensando em uma governança que seja realmente inclusiva, Browne (2023) propõe a criação de “AI Public Body” – uma entidade pública que permite a participação de cidadãos comuns, especialmente daqueles mais afetados pelas tecnologias de IA, nas decisões sobre o uso dessas tecnologias. Inspirado em modelos de democracia deliberativa, esse corpo incluiria a voz de comunidades diversas, trazendo uma nova perspectiva para as decisões que, até hoje, são dominadas por especialistas técnicos.
Esse modelo representa uma mudança significativa na forma como entendemos a governança, enfatizando que a IA não deve ser apenas uma questão de precisão técnica, mas também de justiça e representatividade. A inclusão dessas vozes no processo de governança cria um espaço onde os efeitos sociais das tecnologias podem ser mais bem compreendidos e endereçados, resultando em uma governança que reflete a diversidade da sociedade.
A justiça algorítmica muitas vezes é tratada como uma questão de otimização matemática, ajustando dados e métricas para minimizar desigualdades estatísticas. No entanto, como Van Nuenen (2022) aponta, a justiça social na IA deve ir além dos ajustes técnicos, considerando as complexas desigualdades estruturais que esses dados representam. Em vez de se limitar a resultados estatísticos, a justiça social exige uma compreensão mais profunda do impacto das decisões tecnológicas na vida das pessoas.
No caso de algoritmos usados em concessão de crédito ou reconhecimento facial, é essencial entender que esses sistemas não operam em um vácuo: eles são parte de uma sociedade com uma longa história de desigualdade. Para que a IA seja realmente justa, ela deve ser projetada com o compromisso de mitigar essas desigualdades, considerando as realidades vividas por comunidades marginalizadas e integrando suas vozes no desenvolvimento e na aplicação dessas tecnologias.
(Carine Roos. Em: 08/02/2025. Disponível em: https://www.hojeemdia.com.br/opiniao. Fragmento.)
A forma como a temática é abordada no texto apresenta aspectos não apenas positivos, mas situações que muitas vezes apontam
certa preocupação. Representa(m) o exposto anteriormente:
Ano: 2025
Banca:
Instituto Consulplan
Órgão:
Prefeitura de Nova Iguaçu - RJ
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Q3236535
Português
Texto associado
Futuro da Inteligência Artificial e a necessidade da ética relacional para uma governança inclusiva
Estamos vivendo a era da datificação, em que todos os aspectos da vida social são transformados em dados. Esse processo, fundamental para o desenvolvimento da Inteligência Artificial (IA), nos promete um futuro onde decisões complexas podem ser automatizadas e otimizadas em uma escala sem precedentes. No entanto, isso frequentemente simplifica a complexidade da vida humana em métricas e números, ignorando as relações e os contextos que tornam cada indivíduo único. Quando esses dados são usados em sistemas de IA, eles podem acabar reforçando as mesmas desigualdades e exclusões que pretendiam resolver.
Os dados que alimentam esses sistemas muitas vezes refletem contextos históricos de desigualdade. Como Coté (2022) observa, ao moldar identidades e comportamentos humanos em padrões digitais, a datificação impõe limites às representações, limitando a diversidade de experiências humanas e, em muitos casos, perpetuando estereótipos. Isso pode resultar em decisões enviesadas, criando um ciclo de exclusão e discriminação. Esse desafio nos obriga a questionar a suposta neutralidade dos algoritmos e a refletir sobre como essas decisões automatizadas moldam a sociedade, frequentemente favorecendo certos grupos em detrimento de outros.
Pensando em uma governança que seja realmente inclusiva, Browne (2023) propõe a criação de “AI Public Body” – uma entidade pública que permite a participação de cidadãos comuns, especialmente daqueles mais afetados pelas tecnologias de IA, nas decisões sobre o uso dessas tecnologias. Inspirado em modelos de democracia deliberativa, esse corpo incluiria a voz de comunidades diversas, trazendo uma nova perspectiva para as decisões que, até hoje, são dominadas por especialistas técnicos.
Esse modelo representa uma mudança significativa na forma como entendemos a governança, enfatizando que a IA não deve ser apenas uma questão de precisão técnica, mas também de justiça e representatividade. A inclusão dessas vozes no processo de governança cria um espaço onde os efeitos sociais das tecnologias podem ser mais bem compreendidos e endereçados, resultando em uma governança que reflete a diversidade da sociedade.
A justiça algorítmica muitas vezes é tratada como uma questão de otimização matemática, ajustando dados e métricas para minimizar desigualdades estatísticas. No entanto, como Van Nuenen (2022) aponta, a justiça social na IA deve ir além dos ajustes técnicos, considerando as complexas desigualdades estruturais que esses dados representam. Em vez de se limitar a resultados estatísticos, a justiça social exige uma compreensão mais profunda do impacto das decisões tecnológicas na vida das pessoas.
No caso de algoritmos usados em concessão de crédito ou reconhecimento facial, é essencial entender que esses sistemas não operam em um vácuo: eles são parte de uma sociedade com uma longa história de desigualdade. Para que a IA seja realmente justa, ela deve ser projetada com o compromisso de mitigar essas desigualdades, considerando as realidades vividas por comunidades marginalizadas e integrando suas vozes no desenvolvimento e na aplicação dessas tecnologias.
(Carine Roos. Em: 08/02/2025. Disponível em: https://www.hojeemdia.com.br/opiniao. Fragmento.)
Em “Esse processo, fundamental para o desenvolvimento da Inteligência Artificial (IA), nos promete um futuro onde decisões
complexas podem ser automatizadas e otimizadas em uma escala sem precedentes.” (1º§), as vírgulas:
I. Podem ser substituídas por travessões.
II. Podem ser substituídas pelos parênteses.
III. Foram empregadas com adequação de acordo com a norma culta.
Está correto o que se afirma em
I. Podem ser substituídas por travessões.
II. Podem ser substituídas pelos parênteses.
III. Foram empregadas com adequação de acordo com a norma culta.
Está correto o que se afirma em
Ano: 2025
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Q3236536
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Futuro da Inteligência Artificial e a necessidade da ética relacional para uma governança inclusiva
Estamos vivendo a era da datificação, em que todos os aspectos da vida social são transformados em dados. Esse processo, fundamental para o desenvolvimento da Inteligência Artificial (IA), nos promete um futuro onde decisões complexas podem ser automatizadas e otimizadas em uma escala sem precedentes. No entanto, isso frequentemente simplifica a complexidade da vida humana em métricas e números, ignorando as relações e os contextos que tornam cada indivíduo único. Quando esses dados são usados em sistemas de IA, eles podem acabar reforçando as mesmas desigualdades e exclusões que pretendiam resolver.
Os dados que alimentam esses sistemas muitas vezes refletem contextos históricos de desigualdade. Como Coté (2022) observa, ao moldar identidades e comportamentos humanos em padrões digitais, a datificação impõe limites às representações, limitando a diversidade de experiências humanas e, em muitos casos, perpetuando estereótipos. Isso pode resultar em decisões enviesadas, criando um ciclo de exclusão e discriminação. Esse desafio nos obriga a questionar a suposta neutralidade dos algoritmos e a refletir sobre como essas decisões automatizadas moldam a sociedade, frequentemente favorecendo certos grupos em detrimento de outros.
Pensando em uma governança que seja realmente inclusiva, Browne (2023) propõe a criação de “AI Public Body” – uma entidade pública que permite a participação de cidadãos comuns, especialmente daqueles mais afetados pelas tecnologias de IA, nas decisões sobre o uso dessas tecnologias. Inspirado em modelos de democracia deliberativa, esse corpo incluiria a voz de comunidades diversas, trazendo uma nova perspectiva para as decisões que, até hoje, são dominadas por especialistas técnicos.
Esse modelo representa uma mudança significativa na forma como entendemos a governança, enfatizando que a IA não deve ser apenas uma questão de precisão técnica, mas também de justiça e representatividade. A inclusão dessas vozes no processo de governança cria um espaço onde os efeitos sociais das tecnologias podem ser mais bem compreendidos e endereçados, resultando em uma governança que reflete a diversidade da sociedade.
A justiça algorítmica muitas vezes é tratada como uma questão de otimização matemática, ajustando dados e métricas para minimizar desigualdades estatísticas. No entanto, como Van Nuenen (2022) aponta, a justiça social na IA deve ir além dos ajustes técnicos, considerando as complexas desigualdades estruturais que esses dados representam. Em vez de se limitar a resultados estatísticos, a justiça social exige uma compreensão mais profunda do impacto das decisões tecnológicas na vida das pessoas.
No caso de algoritmos usados em concessão de crédito ou reconhecimento facial, é essencial entender que esses sistemas não operam em um vácuo: eles são parte de uma sociedade com uma longa história de desigualdade. Para que a IA seja realmente justa, ela deve ser projetada com o compromisso de mitigar essas desigualdades, considerando as realidades vividas por comunidades marginalizadas e integrando suas vozes no desenvolvimento e na aplicação dessas tecnologias.
(Carine Roos. Em: 08/02/2025. Disponível em: https://www.hojeemdia.com.br/opiniao. Fragmento.)
O livre comentário a seguir, referente ao texto, que apresenta correção gramatical, está indicado em:
Ano: 2025
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Instituto Consulplan
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Prefeitura de Nova Iguaçu - RJ
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Q3236537
Português
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Futuro da Inteligência Artificial e a necessidade da ética relacional para uma governança inclusiva
Estamos vivendo a era da datificação, em que todos os aspectos da vida social são transformados em dados. Esse processo, fundamental para o desenvolvimento da Inteligência Artificial (IA), nos promete um futuro onde decisões complexas podem ser automatizadas e otimizadas em uma escala sem precedentes. No entanto, isso frequentemente simplifica a complexidade da vida humana em métricas e números, ignorando as relações e os contextos que tornam cada indivíduo único. Quando esses dados são usados em sistemas de IA, eles podem acabar reforçando as mesmas desigualdades e exclusões que pretendiam resolver.
Os dados que alimentam esses sistemas muitas vezes refletem contextos históricos de desigualdade. Como Coté (2022) observa, ao moldar identidades e comportamentos humanos em padrões digitais, a datificação impõe limites às representações, limitando a diversidade de experiências humanas e, em muitos casos, perpetuando estereótipos. Isso pode resultar em decisões enviesadas, criando um ciclo de exclusão e discriminação. Esse desafio nos obriga a questionar a suposta neutralidade dos algoritmos e a refletir sobre como essas decisões automatizadas moldam a sociedade, frequentemente favorecendo certos grupos em detrimento de outros.
Pensando em uma governança que seja realmente inclusiva, Browne (2023) propõe a criação de “AI Public Body” – uma entidade pública que permite a participação de cidadãos comuns, especialmente daqueles mais afetados pelas tecnologias de IA, nas decisões sobre o uso dessas tecnologias. Inspirado em modelos de democracia deliberativa, esse corpo incluiria a voz de comunidades diversas, trazendo uma nova perspectiva para as decisões que, até hoje, são dominadas por especialistas técnicos.
Esse modelo representa uma mudança significativa na forma como entendemos a governança, enfatizando que a IA não deve ser apenas uma questão de precisão técnica, mas também de justiça e representatividade. A inclusão dessas vozes no processo de governança cria um espaço onde os efeitos sociais das tecnologias podem ser mais bem compreendidos e endereçados, resultando em uma governança que reflete a diversidade da sociedade.
A justiça algorítmica muitas vezes é tratada como uma questão de otimização matemática, ajustando dados e métricas para minimizar desigualdades estatísticas. No entanto, como Van Nuenen (2022) aponta, a justiça social na IA deve ir além dos ajustes técnicos, considerando as complexas desigualdades estruturais que esses dados representam. Em vez de se limitar a resultados estatísticos, a justiça social exige uma compreensão mais profunda do impacto das decisões tecnológicas na vida das pessoas.
No caso de algoritmos usados em concessão de crédito ou reconhecimento facial, é essencial entender que esses sistemas não operam em um vácuo: eles são parte de uma sociedade com uma longa história de desigualdade. Para que a IA seja realmente justa, ela deve ser projetada com o compromisso de mitigar essas desigualdades, considerando as realidades vividas por comunidades marginalizadas e integrando suas vozes no desenvolvimento e na aplicação dessas tecnologias.
(Carine Roos. Em: 08/02/2025. Disponível em: https://www.hojeemdia.com.br/opiniao. Fragmento.)
A escolha linguística para indicar o sujeito, agente da ação verbal, em “Estamos vivendo a era da datificação, [...]” (1º§)
denota:
Ano: 2025
Banca:
Instituto Consulplan
Órgão:
Prefeitura de Nova Iguaçu - RJ
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Q3236538
Português
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Futuro da Inteligência Artificial e a necessidade da ética relacional para uma governança inclusiva
Estamos vivendo a era da datificação, em que todos os aspectos da vida social são transformados em dados. Esse processo, fundamental para o desenvolvimento da Inteligência Artificial (IA), nos promete um futuro onde decisões complexas podem ser automatizadas e otimizadas em uma escala sem precedentes. No entanto, isso frequentemente simplifica a complexidade da vida humana em métricas e números, ignorando as relações e os contextos que tornam cada indivíduo único. Quando esses dados são usados em sistemas de IA, eles podem acabar reforçando as mesmas desigualdades e exclusões que pretendiam resolver.
Os dados que alimentam esses sistemas muitas vezes refletem contextos históricos de desigualdade. Como Coté (2022) observa, ao moldar identidades e comportamentos humanos em padrões digitais, a datificação impõe limites às representações, limitando a diversidade de experiências humanas e, em muitos casos, perpetuando estereótipos. Isso pode resultar em decisões enviesadas, criando um ciclo de exclusão e discriminação. Esse desafio nos obriga a questionar a suposta neutralidade dos algoritmos e a refletir sobre como essas decisões automatizadas moldam a sociedade, frequentemente favorecendo certos grupos em detrimento de outros.
Pensando em uma governança que seja realmente inclusiva, Browne (2023) propõe a criação de “AI Public Body” – uma entidade pública que permite a participação de cidadãos comuns, especialmente daqueles mais afetados pelas tecnologias de IA, nas decisões sobre o uso dessas tecnologias. Inspirado em modelos de democracia deliberativa, esse corpo incluiria a voz de comunidades diversas, trazendo uma nova perspectiva para as decisões que, até hoje, são dominadas por especialistas técnicos.
Esse modelo representa uma mudança significativa na forma como entendemos a governança, enfatizando que a IA não deve ser apenas uma questão de precisão técnica, mas também de justiça e representatividade. A inclusão dessas vozes no processo de governança cria um espaço onde os efeitos sociais das tecnologias podem ser mais bem compreendidos e endereçados, resultando em uma governança que reflete a diversidade da sociedade.
A justiça algorítmica muitas vezes é tratada como uma questão de otimização matemática, ajustando dados e métricas para minimizar desigualdades estatísticas. No entanto, como Van Nuenen (2022) aponta, a justiça social na IA deve ir além dos ajustes técnicos, considerando as complexas desigualdades estruturais que esses dados representam. Em vez de se limitar a resultados estatísticos, a justiça social exige uma compreensão mais profunda do impacto das decisões tecnológicas na vida das pessoas.
No caso de algoritmos usados em concessão de crédito ou reconhecimento facial, é essencial entender que esses sistemas não operam em um vácuo: eles são parte de uma sociedade com uma longa história de desigualdade. Para que a IA seja realmente justa, ela deve ser projetada com o compromisso de mitigar essas desigualdades, considerando as realidades vividas por comunidades marginalizadas e integrando suas vozes no desenvolvimento e na aplicação dessas tecnologias.
(Carine Roos. Em: 08/02/2025. Disponível em: https://www.hojeemdia.com.br/opiniao. Fragmento.)
A reescrita do segmento destacado em que há adequação semântica e gramatical de acordo com o texto original está indicada
em:
Ano: 2025
Banca:
Instituto Consulplan
Órgão:
Prefeitura de Nova Iguaçu - RJ
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Estamos vivendo a era da datificação, em que todos os aspectos da vida social são transformados em dados. Esse processo, fundamental para o desenvolvimento da Inteligência Artificial (IA), nos promete um futuro onde decisões complexas podem ser automatizadas e otimizadas em uma escala sem precedentes. No entanto, isso frequentemente simplifica a complexidade da vida humana em métricas e números, ignorando as relações e os contextos que tornam cada indivíduo único. Quando esses dados são usados em sistemas de IA, eles podem acabar reforçando as mesmas desigualdades e exclusões que pretendiam resolver.
Os dados que alimentam esses sistemas muitas vezes refletem contextos históricos de desigualdade. Como Coté (2022) observa, ao moldar identidades e comportamentos humanos em padrões digitais, a datificação impõe limites às representações, limitando a diversidade de experiências humanas e, em muitos casos, perpetuando estereótipos. Isso pode resultar em decisões enviesadas, criando um ciclo de exclusão e discriminação. Esse desafio nos obriga a questionar a suposta neutralidade dos algoritmos e a refletir sobre como essas decisões automatizadas moldam a sociedade, frequentemente favorecendo certos grupos em detrimento de outros.
Pensando em uma governança que seja realmente inclusiva, Browne (2023) propõe a criação de “AI Public Body” – uma entidade pública que permite a participação de cidadãos comuns, especialmente daqueles mais afetados pelas tecnologias de IA, nas decisões sobre o uso dessas tecnologias. Inspirado em modelos de democracia deliberativa, esse corpo incluiria a voz de comunidades diversas, trazendo uma nova perspectiva para as decisões que, até hoje, são dominadas por especialistas técnicos.
Esse modelo representa uma mudança significativa na forma como entendemos a governança, enfatizando que a IA não deve ser apenas uma questão de precisão técnica, mas também de justiça e representatividade. A inclusão dessas vozes no processo de governança cria um espaço onde os efeitos sociais das tecnologias podem ser mais bem compreendidos e endereçados, resultando em uma governança que reflete a diversidade da sociedade.
A justiça algorítmica muitas vezes é tratada como uma questão de otimização matemática, ajustando dados e métricas para minimizar desigualdades estatísticas. No entanto, como Van Nuenen (2022) aponta, a justiça social na IA deve ir além dos ajustes técnicos, considerando as complexas desigualdades estruturais que esses dados representam. Em vez de se limitar a resultados estatísticos, a justiça social exige uma compreensão mais profunda do impacto das decisões tecnológicas na vida das pessoas.
No caso de algoritmos usados em concessão de crédito ou reconhecimento facial, é essencial entender que esses sistemas não operam em um vácuo: eles são parte de uma sociedade com uma longa história de desigualdade. Para que a IA seja realmente justa, ela deve ser projetada com o compromisso de mitigar essas desigualdades, considerando as realidades vividas por comunidades marginalizadas e integrando suas vozes no desenvolvimento e na aplicação dessas tecnologias.
(Carine Roos. Em: 08/02/2025. Disponível em: https://www.hojeemdia.com.br/opiniao. Fragmento.)
Em “Os dados que alimentam esses sistemas muitas vezes refletem contextos históricos de desigualdade.” (2º§), pode-se
afirmar que a estruturação sintática do período demonstra:
Ano: 2025
Banca:
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Órgão:
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Q3236540
Português
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Estamos vivendo a era da datificação, em que todos os aspectos da vida social são transformados em dados. Esse processo, fundamental para o desenvolvimento da Inteligência Artificial (IA), nos promete um futuro onde decisões complexas podem ser automatizadas e otimizadas em uma escala sem precedentes. No entanto, isso frequentemente simplifica a complexidade da vida humana em métricas e números, ignorando as relações e os contextos que tornam cada indivíduo único. Quando esses dados são usados em sistemas de IA, eles podem acabar reforçando as mesmas desigualdades e exclusões que pretendiam resolver.
Os dados que alimentam esses sistemas muitas vezes refletem contextos históricos de desigualdade. Como Coté (2022) observa, ao moldar identidades e comportamentos humanos em padrões digitais, a datificação impõe limites às representações, limitando a diversidade de experiências humanas e, em muitos casos, perpetuando estereótipos. Isso pode resultar em decisões enviesadas, criando um ciclo de exclusão e discriminação. Esse desafio nos obriga a questionar a suposta neutralidade dos algoritmos e a refletir sobre como essas decisões automatizadas moldam a sociedade, frequentemente favorecendo certos grupos em detrimento de outros.
Pensando em uma governança que seja realmente inclusiva, Browne (2023) propõe a criação de “AI Public Body” – uma entidade pública que permite a participação de cidadãos comuns, especialmente daqueles mais afetados pelas tecnologias de IA, nas decisões sobre o uso dessas tecnologias. Inspirado em modelos de democracia deliberativa, esse corpo incluiria a voz de comunidades diversas, trazendo uma nova perspectiva para as decisões que, até hoje, são dominadas por especialistas técnicos.
Esse modelo representa uma mudança significativa na forma como entendemos a governança, enfatizando que a IA não deve ser apenas uma questão de precisão técnica, mas também de justiça e representatividade. A inclusão dessas vozes no processo de governança cria um espaço onde os efeitos sociais das tecnologias podem ser mais bem compreendidos e endereçados, resultando em uma governança que reflete a diversidade da sociedade.
A justiça algorítmica muitas vezes é tratada como uma questão de otimização matemática, ajustando dados e métricas para minimizar desigualdades estatísticas. No entanto, como Van Nuenen (2022) aponta, a justiça social na IA deve ir além dos ajustes técnicos, considerando as complexas desigualdades estruturais que esses dados representam. Em vez de se limitar a resultados estatísticos, a justiça social exige uma compreensão mais profunda do impacto das decisões tecnológicas na vida das pessoas.
No caso de algoritmos usados em concessão de crédito ou reconhecimento facial, é essencial entender que esses sistemas não operam em um vácuo: eles são parte de uma sociedade com uma longa história de desigualdade. Para que a IA seja realmente justa, ela deve ser projetada com o compromisso de mitigar essas desigualdades, considerando as realidades vividas por comunidades marginalizadas e integrando suas vozes no desenvolvimento e na aplicação dessas tecnologias.
(Carine Roos. Em: 08/02/2025. Disponível em: https://www.hojeemdia.com.br/opiniao. Fragmento.)
Acerca das informações e ideias apresentadas no último parágrafo do texto, é INCORRETO afirmar que:
Ano: 2025
Banca:
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Futuro da Inteligência Artificial e a necessidade da ética relacional para uma governança inclusiva
Estamos vivendo a era da datificação, em que todos os aspectos da vida social são transformados em dados. Esse processo, fundamental para o desenvolvimento da Inteligência Artificial (IA), nos promete um futuro onde decisões complexas podem ser automatizadas e otimizadas em uma escala sem precedentes. No entanto, isso frequentemente simplifica a complexidade da vida humana em métricas e números, ignorando as relações e os contextos que tornam cada indivíduo único. Quando esses dados são usados em sistemas de IA, eles podem acabar reforçando as mesmas desigualdades e exclusões que pretendiam resolver.
Os dados que alimentam esses sistemas muitas vezes refletem contextos históricos de desigualdade. Como Coté (2022) observa, ao moldar identidades e comportamentos humanos em padrões digitais, a datificação impõe limites às representações, limitando a diversidade de experiências humanas e, em muitos casos, perpetuando estereótipos. Isso pode resultar em decisões enviesadas, criando um ciclo de exclusão e discriminação. Esse desafio nos obriga a questionar a suposta neutralidade dos algoritmos e a refletir sobre como essas decisões automatizadas moldam a sociedade, frequentemente favorecendo certos grupos em detrimento de outros.
Pensando em uma governança que seja realmente inclusiva, Browne (2023) propõe a criação de “AI Public Body” – uma entidade pública que permite a participação de cidadãos comuns, especialmente daqueles mais afetados pelas tecnologias de IA, nas decisões sobre o uso dessas tecnologias. Inspirado em modelos de democracia deliberativa, esse corpo incluiria a voz de comunidades diversas, trazendo uma nova perspectiva para as decisões que, até hoje, são dominadas por especialistas técnicos.
Esse modelo representa uma mudança significativa na forma como entendemos a governança, enfatizando que a IA não deve ser apenas uma questão de precisão técnica, mas também de justiça e representatividade. A inclusão dessas vozes no processo de governança cria um espaço onde os efeitos sociais das tecnologias podem ser mais bem compreendidos e endereçados, resultando em uma governança que reflete a diversidade da sociedade.
A justiça algorítmica muitas vezes é tratada como uma questão de otimização matemática, ajustando dados e métricas para minimizar desigualdades estatísticas. No entanto, como Van Nuenen (2022) aponta, a justiça social na IA deve ir além dos ajustes técnicos, considerando as complexas desigualdades estruturais que esses dados representam. Em vez de se limitar a resultados estatísticos, a justiça social exige uma compreensão mais profunda do impacto das decisões tecnológicas na vida das pessoas.
No caso de algoritmos usados em concessão de crédito ou reconhecimento facial, é essencial entender que esses sistemas não operam em um vácuo: eles são parte de uma sociedade com uma longa história de desigualdade. Para que a IA seja realmente justa, ela deve ser projetada com o compromisso de mitigar essas desigualdades, considerando as realidades vividas por comunidades marginalizadas e integrando suas vozes no desenvolvimento e na aplicação dessas tecnologias.
(Carine Roos. Em: 08/02/2025. Disponível em: https://www.hojeemdia.com.br/opiniao. Fragmento.)
Dentre os segmentos destacados a seguir, assinale o que utiliza estratégia argumentativa que confere legitimação à informação e/ou ideia apresentada, diferenciando-se, por esse motivo, dos demais.
Ano: 2025
Banca:
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Órgão:
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Estamos vivendo a era da datificação, em que todos os aspectos da vida social são transformados em dados. Esse processo, fundamental para o desenvolvimento da Inteligência Artificial (IA), nos promete um futuro onde decisões complexas podem ser automatizadas e otimizadas em uma escala sem precedentes. No entanto, isso frequentemente simplifica a complexidade da vida humana em métricas e números, ignorando as relações e os contextos que tornam cada indivíduo único. Quando esses dados são usados em sistemas de IA, eles podem acabar reforçando as mesmas desigualdades e exclusões que pretendiam resolver.
Os dados que alimentam esses sistemas muitas vezes refletem contextos históricos de desigualdade. Como Coté (2022) observa, ao moldar identidades e comportamentos humanos em padrões digitais, a datificação impõe limites às representações, limitando a diversidade de experiências humanas e, em muitos casos, perpetuando estereótipos. Isso pode resultar em decisões enviesadas, criando um ciclo de exclusão e discriminação. Esse desafio nos obriga a questionar a suposta neutralidade dos algoritmos e a refletir sobre como essas decisões automatizadas moldam a sociedade, frequentemente favorecendo certos grupos em detrimento de outros.
Pensando em uma governança que seja realmente inclusiva, Browne (2023) propõe a criação de “AI Public Body” – uma entidade pública que permite a participação de cidadãos comuns, especialmente daqueles mais afetados pelas tecnologias de IA, nas decisões sobre o uso dessas tecnologias. Inspirado em modelos de democracia deliberativa, esse corpo incluiria a voz de comunidades diversas, trazendo uma nova perspectiva para as decisões que, até hoje, são dominadas por especialistas técnicos.
Esse modelo representa uma mudança significativa na forma como entendemos a governança, enfatizando que a IA não deve ser apenas uma questão de precisão técnica, mas também de justiça e representatividade. A inclusão dessas vozes no processo de governança cria um espaço onde os efeitos sociais das tecnologias podem ser mais bem compreendidos e endereçados, resultando em uma governança que reflete a diversidade da sociedade.
A justiça algorítmica muitas vezes é tratada como uma questão de otimização matemática, ajustando dados e métricas para minimizar desigualdades estatísticas. No entanto, como Van Nuenen (2022) aponta, a justiça social na IA deve ir além dos ajustes técnicos, considerando as complexas desigualdades estruturais que esses dados representam. Em vez de se limitar a resultados estatísticos, a justiça social exige uma compreensão mais profunda do impacto das decisões tecnológicas na vida das pessoas.
No caso de algoritmos usados em concessão de crédito ou reconhecimento facial, é essencial entender que esses sistemas não operam em um vácuo: eles são parte de uma sociedade com uma longa história de desigualdade. Para que a IA seja realmente justa, ela deve ser projetada com o compromisso de mitigar essas desigualdades, considerando as realidades vividas por comunidades marginalizadas e integrando suas vozes no desenvolvimento e na aplicação dessas tecnologias.
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De acordo com a prosódia, assinale o grupo de palavras que são equivalentes quanto à classificação do acento tônico das
palavras.
Ano: 2025
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Futuro da Inteligência Artificial e a necessidade da ética relacional para uma governança inclusiva
Estamos vivendo a era da datificação, em que todos os aspectos da vida social são transformados em dados. Esse processo, fundamental para o desenvolvimento da Inteligência Artificial (IA), nos promete um futuro onde decisões complexas podem ser automatizadas e otimizadas em uma escala sem precedentes. No entanto, isso frequentemente simplifica a complexidade da vida humana em métricas e números, ignorando as relações e os contextos que tornam cada indivíduo único. Quando esses dados são usados em sistemas de IA, eles podem acabar reforçando as mesmas desigualdades e exclusões que pretendiam resolver.
Os dados que alimentam esses sistemas muitas vezes refletem contextos históricos de desigualdade. Como Coté (2022) observa, ao moldar identidades e comportamentos humanos em padrões digitais, a datificação impõe limites às representações, limitando a diversidade de experiências humanas e, em muitos casos, perpetuando estereótipos. Isso pode resultar em decisões enviesadas, criando um ciclo de exclusão e discriminação. Esse desafio nos obriga a questionar a suposta neutralidade dos algoritmos e a refletir sobre como essas decisões automatizadas moldam a sociedade, frequentemente favorecendo certos grupos em detrimento de outros.
Pensando em uma governança que seja realmente inclusiva, Browne (2023) propõe a criação de “AI Public Body” – uma entidade pública que permite a participação de cidadãos comuns, especialmente daqueles mais afetados pelas tecnologias de IA, nas decisões sobre o uso dessas tecnologias. Inspirado em modelos de democracia deliberativa, esse corpo incluiria a voz de comunidades diversas, trazendo uma nova perspectiva para as decisões que, até hoje, são dominadas por especialistas técnicos.
Esse modelo representa uma mudança significativa na forma como entendemos a governança, enfatizando que a IA não deve ser apenas uma questão de precisão técnica, mas também de justiça e representatividade. A inclusão dessas vozes no processo de governança cria um espaço onde os efeitos sociais das tecnologias podem ser mais bem compreendidos e endereçados, resultando em uma governança que reflete a diversidade da sociedade.
A justiça algorítmica muitas vezes é tratada como uma questão de otimização matemática, ajustando dados e métricas para minimizar desigualdades estatísticas. No entanto, como Van Nuenen (2022) aponta, a justiça social na IA deve ir além dos ajustes técnicos, considerando as complexas desigualdades estruturais que esses dados representam. Em vez de se limitar a resultados estatísticos, a justiça social exige uma compreensão mais profunda do impacto das decisões tecnológicas na vida das pessoas.
No caso de algoritmos usados em concessão de crédito ou reconhecimento facial, é essencial entender que esses sistemas não operam em um vácuo: eles são parte de uma sociedade com uma longa história de desigualdade. Para que a IA seja realmente justa, ela deve ser projetada com o compromisso de mitigar essas desigualdades, considerando as realidades vividas por comunidades marginalizadas e integrando suas vozes no desenvolvimento e na aplicação dessas tecnologias.
(Carine Roos. Em: 08/02/2025. Disponível em: https://www.hojeemdia.com.br/opiniao. Fragmento.)
Considerando o primeiro parágrafo do texto, é correto afirmar que no encadeamento entre os períodos que o constituem
pode-se observar, na introdução dos períodos, a partir do segundo:
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