No contexto da IA geracional, representada pelo ChatGPT e m...

Alternativa correta: B - Refere-se à tendência de modelos de IA geracional em gerar respostas tendenciosas ou discriminatórias com base em dados de treinamento enviesados.

A questão aborda o conceito de IA enviesada ("biased AI"), que é um desafio significativo no campo da Inteligência Artificial (IA), especialmente relevante para os modelos de IA de geração de linguagem, como o ChatGPT. A IA enviesada ocorre quando um modelo de IA exibe tendências ou preconceitos que podem ser rastreados até os dados com os quais ele foi treinado. Este viés pode resultar em respostas que são injustas, discriminatórias, ou que perpetuam estereótipos existentes.

Para responder corretamente a essa questão, é necessário compreender o conceito de viés nos modelos de IA. O viés pode ser introduzido acidentalmente através de conjuntos de dados que não são representativos de toda a população ou que contêm preconceitos humanos. Isto é especialmente verdadeiro em sistemas de IA que são treinados com grandes volumes de texto da internet, onde certas opiniões e comportamentos podem ser mais prevalentes.

A alternativa B está correta porque descreve precisamente esse fenômeno. Quando os modelos de IA, como os sistemas de processamento de linguagem natural, são treinados com dados que contêm viés, há uma propensão a gerar respostas que refletem esse mesmo viés. Por exemplo, se um modelo de IA aprende com dados que associam predominantemente homens a certas profissões e mulheres a outras, ele pode gerar respostas que reforçam esses estereótipos de gênero.

As demais alternativas são incorretas porque não descrevem com precisão o conceito de IA enviesada. Em resumo, a IA geracional enviesada é um tópico importante que engloba a ética em IA e a importância de se criar modelos justos e representativos, com o objetivo de evitar a perpetuação de preconceitos existentes na sociedade.

O termo "biased AI" refere-se a sistemas de inteligência artificial que demonstram viés ou parcialidade em suas decisões ou resultados. Esse viés pode surgir de várias maneiras, como nos dados usados para treinar o modelo, nos algoritmos de aprendizado de máquina empregados ou nas escolhas feitas pelos desenvolvedores durante o processo de criação.

Alternativa: Letra B.