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Q2356059 Legislação Federal
O Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia - (IF), como organização educativa, foi criada no Brasil pela Lei nº 11.8921, de 29 de dezembro de 2008. Com base na supracitada lei, sobre os Institutos Federais é correto afirmar:
Alternativas
Q2356058 Pedagogia
Analise o seguinte trecho:


“Programa público ou privado, que tem por objetivo conferir recursos ou direitos especiais para membros de um grupo social desfavorecido, com vistas a um bem coletivo. Os recursos incluem participação política, acesso à educação, admissão em instituições de ensino, serviços de saúde, emprego, oportunidades de negócios, bens materiais, redes de proteção e reconhecimento cultural e histórico”. (JÚNIOR Et. all, 2018, pág. 13)


O referido trecho refere-se à concepção de 
Alternativas
Q2356057 Pedagogia
Considerando as Tendências Pedagógicas no contexto da educação brasileira, analise o fragmento textual abaixo:

É tributária da concepção dialética, especificamente na versão do materialismo histórico, tendo fortes afinidades, no que se refere às suas bases psicológicas na Escola de Vygotsky. Nela a educação é entendida como mediação no seio da prática social global. A prática social põe-se, portanto, como ponto de partida e o ponto de chegada da prática educativa. Daí decorre o método pedagógico que parte da prática social (problematização) em que o professor e aluno encontram igualmente inseridos, ocupando, porém, posições distintas, condição para que travem uma relação fecunda - instrumentalizada pela teoria e prática - na compreensão e no encaminhamento da solução dos problemas postos pela prática social. (SAVIANI, 2011)


O excerto textual se refere a pedagogia
Alternativas
Q2356056 Pedagogia
No campo de estudo da Educação Profissional, autores como Moura (2013), Frigotto (2016), Kuenzer (2010), entre outros estudiosos discutem os fundamentos da educação, com ênfase na educação profissional e trazem o debate acerca da relação trabalho e educação. Para esse fim, esses estudiosos relacionam alguns conceitos que são basilares no referido debate. Analise as afirmativas que seguem:


I. Trata-se de uma formação que tem como base uma instrução intelectual, física e tecnológica para todos, que privilegia a totalidade que forma o ser humano, tendo como práxis a unidade e organicidade na formação, contribuindo na construção de sua existência de forma emancipada, livre de limitações alienantes.

II. A Educação é um instrumento de valorização do capital humano. Logo, cabe ao indivíduo a busca pela melhor educação possível e por níveis mais elevados de escolarização, pois, a cada acréscimo de anos de estudo, o indivíduo tem um plus de valorização no mercado de trabalho.

III. Define-se, como a valorização dos processos de mudança dos sujeitos na produção de sua existência e na adaptação a sociabilidade capitalista como cidadãos de direitos.

IV. Nessa formação o cerne é a unilateralidade, ou seja, o prosseguimento dos estudos, para esse fim, assume-se a articulação entre conhecimento científico e conhecimento tácito.


Após análise, é correto afirmar que
Alternativas
Q2356055 Pedagogia
Considerando a legislação vigente, sobre o Ensino Superior no Brasil, é correto afirmar que: 
Alternativas
Q2356054 Pedagogia
O Sistema Nacional de Avaliação da Educação Superior (SINAES) tem como objetivo assegurar processo nacional de avaliação das instituições de educação superior (IES), dos cursos de graduação e do desempenho acadêmico dos seus estudantes. Para esse processo de avaliação, o SINAES se utiliza da:
Alternativas
Q2356053 Pedagogia
Considerando que a relação entre a sociedade e a instituição escolar é histórica, social e política, a Lei de Diretrizes e Bases da Educação Nacional - Lei nº. 9394/96, foi elaborada em um contexto de lutas sociais em prol da redemocratização do nosso País. Tomando-a para análise, consideramos para essa questão os Princípios e os Fins da Educação Nacional, bem como, os Níveis e as Modalidades de Educação e Ensino. Julgue as afirmativas:

I. A educação escolar no Brasil compõe-se da: (a) educação básica que abrange a educação infantil, ensino fundamental e ensino médio e a educação profissional e tecnológica; e, (b) a educação superior.

II. A educação escolar deverá possibilitar a igualdade de condições para o acesso e permanência na escola. Dessa forma, nos estabelecimentos oficiais o ensino público deve ser gratuito, as práticas educativas devem se pautar na consideração com a diversidade étnico-racial e no respeito à diversidade humana, linguística, étnico-cultural e identitária das pessoas surdas, surdo-cegas e com deficiência auditiva.

III. A educação especial, para os efeitos desta Lei, é uma modalidade de educação escolar oferecida preferencialmente na rede regular de ensino, para educandos com deficiência, transtornos globais do desenvolvimento e altas habilidades ou superdotação.

IV. A educação profissional será desenvolvida em articulação com o ensino regular ou por diferentes estratégias de educação continuada, em instituições especializadas ou no ambiente de trabalho. Logo, o Proeja é uma política educacional de integração da Educação Profissional à Educação Básica no processo de construção do diálogo com a Educação de Jovens e Adultos.

V. A gestão da escola pública pode ser meritocrática ou democrática nos termos da lei. No entanto, para que a gestão seja democrática na forma da lei, ela precisa atender aos critérios de competência técnica e aos de competência política. No primeiro, o profissional que deseja ser gestor deve ter formação específica para exercício do cargo, no segundo, ele deve ter sido escolhido após se submeter à aprovação técnica, e se submete a consulta pública – aprovação eletiva, em conformidade a legislação específica de cada sistema de ensino.


Estão corretas as afirmativas 
Alternativas
Q2356052 Pedagogia
No Brasil, existem vários programas de qualificação profissional como políticas públicas, que podem ser federais, estaduais, municipais, ou mesmo, oferecidos por instituições privadas, dependendo do seu delineamento instituído.

Nesse contexto, foi criado em 2013, o programa que possibilita que as instituições de ensino públicas e privadas de ensino superior e de educação profissional e tecnológica ofereçam vagas gratuitas em cursos técnicos para candidatos que participam do ENEM


(PERORINI, 2020, p. 96).


Estamos nos referindo ao
Alternativas
Q2356051 Pedagogia
No Brasil, legalmente, a Educação Básica tem por finalidades desenvolver o educando, assegurar-lhe a formação comum indispensável para o exercício da cidadania e fornecer-lhe meios para progredir no trabalho e em estudos posteriores. Analise o que preceitua o artigo 36 da atual LDBEN (Lei Nº 9.394/1996): 


No artigo 36-A da LDBEN está previsto que o “ensino médio, atendida a formação geral do educando, poderá prepará-lo para o exercício de profissões técnicas”. Dessa maneira, a educação profissional técnica poderá ser ofertada nas seguintes formas: Articulada/integrada com o ensino médio; subsequente ao ensino médio; concomitante ao ensino médio

(BRASIL, 1996). 

A forma concomitante com o ensino médio é
Alternativas
Q2356050 Pedagogia
Considerando a história da educação profissional no Brasil e a associação entre o trabalhador e a respectiva formação, indique a opção que apresenta atributos ao período do século XX: 
Alternativas
Q2356049 Pedagogia
Nos estudos desenvolvidos por Vygotsky, e aprofundados por Leontiev, a aprendizagem é considerada uma ação essencialmente humana orientada para objetivos. Nessa concepção de aprendizagem destacam-se três elementos relevantes. São eles: 
Alternativas
Q2356048 Direito Administrativo
De acordo com o disposto no art. 10 da Lei de Improbidade Administrativa (Lei n.º 8.429/1992), constitui ato de improbidade administrativa que causa lesão ao erário qualquer ação ou omissão dolosa, que enseje, efetiva e comprovadamente, perda patrimonial, desvio, apropriação, malbaratamento ou dilapidação dos bens ou haveres das entidades referidas no art. 1º dessa Lei e, notadamente, a ação de
Alternativas
Q2356044 Legislação Federal
Os Institutos Federais de Educação, Ciência e Tecnologia, criados pela Lei n.º 11.892/2008, têm como órgão executivo a reitoria, composta por 1 Reitor e 5 Pró-Reitores. De acordo com as disposições do citado diploma legal, os Reitores serão nomeados pelo Presidente da República, para mandato de
Alternativas
Q2356043 Pedagogia
Os sistemas de ensino dos Estados e do Distrito Federal, segundo a Lei de Diretrizes e Bases da Educação (Lei n.º 9.394/1996), compreendem as instituições de:
Alternativas
Q2356042 Direito Digital
Nos termos da Lei n.º 13.709, de 14 de agosto de 2018, também denominada Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD), as atividades de tratamento de dados pessoais deverão observar, entre outros princípios, o da transparência, definido como uma garantia, aos titulares, de
Alternativas
Q2356038 Português
A INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL ESTÁ MUDANDO O MUNDO, MAS PRECISAMOS PROTEGÊ-LO


Dora Kaufman 


        No início de 2023, Geoffrey Hinton, considerado o “padrinho da IA” e vencedor do Prêmio Turing (Nobel da tecnologia), declarou à revista Technology review: “De repente, mudei minha opinião sobre se essas coisas (máquinas movidas por inteligência artificial) serão mais inteligentes do que nós. Acho que elas estão muito próximas disso agora e serão muito mais inteligentes do que nós no futuro.” A cientista da computação Melanie Mitchell reconhece, na revista Science, que é uma afirmação extraordinária, mas que exige evidências igualmente extraordinárias. “Nós, humanos, somos propensos ao antropomorfismo, projetando inteligência e compreensão em sistemas que fornecem até mesmo um indício de competência linguística”, pondera. Mitchell refuta cada um dos testes realizados para comprovar a semelhança entre as capacidades cognitivas da IA generativa e as dos seres humanos, concluindo que, a partir das evidências fornecidas, não é possível afirmar que os sistemas de IA em breve igualarão ou excederão a inteligência humana.
             Para o Prêmio Nobel Judea Pearl, autor de The book of why: the new science of cause and effect (Basic Books, 2018), estamos longe de produzir máquinas com inteligência semelhante à humana. A diferença profunda é a ausência de um modelo mental da realidade onde a imaginação acontece. Para ir mais longe, pondera Pearl, precisamos desenvolver um modelo causal, e não apenas modelos de correlação como as técnicas atuais de IA. “Se quisermos que os robôs respondam ‘por quê?’ ou mesmo que entendam o significado, devemos equipá-los com um modelo causal e ensiná-los a responder a perguntas contrafactuais”, argumenta Pearl, lembrando que as intuições humanas são organizadas em torno de relações causais, não estatísticas.
           Abstraindo as controvérsias sobre o futuro da inteligência artificial, o que temos hoje é um sistema estatístico de probabilidade, fundamentalmente modelos baseados na técnica de redes neurais profundas (deep learning), com inúmeras limitações a começar pela variável de incerteza intrínseca aos sistemas estatísticos; soluções como o ChatGPT preveem o próximo token em uma sequência com base em uma lógica de probabilidade. A subjetividade humana permeia toda a cadeia de desenvolvimento da IA. São os humanos que tomam as decisões ao longo do processo, bem como são os humanos que interpretam os resultados e decidem como utilizá-los.
             Ainda que limitada, a IA tem demonstrado um potencial revolucionário em diversas áreas, como saúde, transporte, educação, segurança e na otimização de processos operacionais. No entanto, seu uso também traz desafios e preocupações, como viés algorítmico discriminatório, privacidade, responsabilidade civil e impacto no mercado de trabalho. Regulamentar adequadamente a IA torna-se crucial para garantir sua aplicação ética, segura e responsável, especialmente porque as legislações existentes não abrangem a totalidade dos riscos associados a esses sistemas. Embora a regulamentação da IA seja essencial, trata-se de um desafio complexo; não por acaso ainda não temos, no mundo ocidental, um marco regulatório, o processo mais avançado é o europeu – “AI Act”, em debate público desde abril de 2021, 3.000 emendas em novembro de 2022, segunda versão votada no Parlamento Europeu em 14 de julho de 2023 –, com fortes críticas tanto do mercado quanto da academia.
              Regulamentar a IA não é como regular um produto ou um serviço, não é trivial pré-identificar e isolar nos sistemas os riscos e suas consequências. A eficácia da lei na efetiva proteção da sociedade depende da convergência de diretrizes compartilhadas globalmente, autorregulação e arcabouço regulatório. Regulamentação é um projeto coletivo, que inclui legisladores, partes interessadas, setor privado, academia e sociedade civil. A lacuna de conhecimento sobre IA dos reguladores é uma grande barreira na regulamentação (e posterior fiscalização/enforcement); entender como funcionam as cadeias de suprimento dos sistemas de IA, e como atribuir responsabilidades distintas demanda tempo e capacitação. Entre os especialistas, forma-se um consenso de que a efetividade de qualquer regulamentação da IA depende de estabelecer padrões (tipo ISO).
       Reconhecendo o tamanho do desafio, as organizações multilaterais estão convocando os especialistas. A Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Econômico, por exemplo, formou o grupo OECD.AI, coordenado pelo britânico Stuart Russell, com o propósito de equipar os governos com o conhecimento e instrumentos necessários para desenvolver políticas voltadas para o futuro da IA. A ONU está capitaneando diversas iniciativas gerais e setoriais, como a reunião promovida pela Unesco com 40 ministros da educação para avaliar as oportunidades, desafios e riscos no curto e longo prazo das tecnologias de IA. Pesquisa global da Unesco, em mais de 450 escolas e universidades, revelou que apenas 10% desenvolveram políticas institucionais e/ou orientações formais sobre o uso de sistemas de IA generativa.
Com base nesse cenário, o órgão está elaborando um conjunto de diretrizes políticas, bem como estruturas de competências de IA para alunos e professores, a ser lançado na “Digital Learning Week”, no segundo semestre de 2023 em sua sede em Paris.
            Os governos nacionais igualmente estão se movimentando. Na Europa e nos EUA, os órgãos executivos estão formando equipes de formuladores de política com os parlamentares, agregando acadêmicos e especialistas de mercado. A administração Biden-Harris anunciou um grupo de trabalho do Instituto Nacional de Padrões e Tecnologias (AI@NIST) com voluntários, especialistas dos setores público e privado.
          No Brasil, o projeto de lei para criação do Marco Regulatório da Inteligência Artificial, Projeto de Lei 2338, em tramitação no Senado, é um bom ponto de partida, mas requer aperfeiçoamentos, no geral, para: (a) reduzir os custos de conformidade que afetam negativamente a inovação e positivamente a concentração de mercado (empresas médias, pequenas e startups não terão capacidade de atender às exigências legais); e (b) especificar os direitos do usuário afetado, evitando uma enxurrada de ações judiciais. É imprescindível padronizar os critérios de avaliação para classificar o risco, o teor dos documentos de avaliação e os parâmetros a serem utilizados pela autoridade competente para reclassificar e avaliar o impacto algorítmico. A categorização de risco é inadequada para regulamentar os grandes modelos de linguagem (LLMs) ou modelos de fundação, que têm aplicações versáteis e imprevisíveis e trazem preocupações sobre proteção de dados e direito autoral.
          Para ter algum protagonismo nesse novo ambiente, o Brasil precisa de investimentos em infraestrutura, plataforma de código aberto e banco de dados robusto em português. A hegemonia da língua inglesa não só compromete a eficiência e confiabilidade para usuários não falantes de inglês, mas também tende a gerar hegemonia da cultura americana (monocultura). A questão ambiental, tema fora da pauta dos reguladores de IA, é estratégica na relação do Brasil com o resto do mundo, e o caminho de avanço da IA com sistemas cada vez mais ricos em dados tem uma pegada de carbono significativa em função do consumo de energia dos data centers para rodar sistemas robustos e de emissões associadas à produção de equipamentos e dispositivos. A regulamentação da IA deve incluir obrigações para reduzir o impacto de carbono (otimização dos processos de treinamento e implantação e uso de fontes de energia renováveis). Regular a IA é urgente, mas sem açodamento. O processo é tão importante quanto o resultado final. 


Disponível em https://revistacult.uol.com.br/. Acesso em: 17 out. 2023. (texto adaptado)

Considere o período reproduzido abaixo. 


Regular a IA é urgente, mas sem açodamento.


A palavra “açodamento” mantém relação de

Alternativas
Q2356037 Português
A INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL ESTÁ MUDANDO O MUNDO, MAS PRECISAMOS PROTEGÊ-LO


Dora Kaufman 


        No início de 2023, Geoffrey Hinton, considerado o “padrinho da IA” e vencedor do Prêmio Turing (Nobel da tecnologia), declarou à revista Technology review: “De repente, mudei minha opinião sobre se essas coisas (máquinas movidas por inteligência artificial) serão mais inteligentes do que nós. Acho que elas estão muito próximas disso agora e serão muito mais inteligentes do que nós no futuro.” A cientista da computação Melanie Mitchell reconhece, na revista Science, que é uma afirmação extraordinária, mas que exige evidências igualmente extraordinárias. “Nós, humanos, somos propensos ao antropomorfismo, projetando inteligência e compreensão em sistemas que fornecem até mesmo um indício de competência linguística”, pondera. Mitchell refuta cada um dos testes realizados para comprovar a semelhança entre as capacidades cognitivas da IA generativa e as dos seres humanos, concluindo que, a partir das evidências fornecidas, não é possível afirmar que os sistemas de IA em breve igualarão ou excederão a inteligência humana.
             Para o Prêmio Nobel Judea Pearl, autor de The book of why: the new science of cause and effect (Basic Books, 2018), estamos longe de produzir máquinas com inteligência semelhante à humana. A diferença profunda é a ausência de um modelo mental da realidade onde a imaginação acontece. Para ir mais longe, pondera Pearl, precisamos desenvolver um modelo causal, e não apenas modelos de correlação como as técnicas atuais de IA. “Se quisermos que os robôs respondam ‘por quê?’ ou mesmo que entendam o significado, devemos equipá-los com um modelo causal e ensiná-los a responder a perguntas contrafactuais”, argumenta Pearl, lembrando que as intuições humanas são organizadas em torno de relações causais, não estatísticas.
           Abstraindo as controvérsias sobre o futuro da inteligência artificial, o que temos hoje é um sistema estatístico de probabilidade, fundamentalmente modelos baseados na técnica de redes neurais profundas (deep learning), com inúmeras limitações a começar pela variável de incerteza intrínseca aos sistemas estatísticos; soluções como o ChatGPT preveem o próximo token em uma sequência com base em uma lógica de probabilidade. A subjetividade humana permeia toda a cadeia de desenvolvimento da IA. São os humanos que tomam as decisões ao longo do processo, bem como são os humanos que interpretam os resultados e decidem como utilizá-los.
             Ainda que limitada, a IA tem demonstrado um potencial revolucionário em diversas áreas, como saúde, transporte, educação, segurança e na otimização de processos operacionais. No entanto, seu uso também traz desafios e preocupações, como viés algorítmico discriminatório, privacidade, responsabilidade civil e impacto no mercado de trabalho. Regulamentar adequadamente a IA torna-se crucial para garantir sua aplicação ética, segura e responsável, especialmente porque as legislações existentes não abrangem a totalidade dos riscos associados a esses sistemas. Embora a regulamentação da IA seja essencial, trata-se de um desafio complexo; não por acaso ainda não temos, no mundo ocidental, um marco regulatório, o processo mais avançado é o europeu – “AI Act”, em debate público desde abril de 2021, 3.000 emendas em novembro de 2022, segunda versão votada no Parlamento Europeu em 14 de julho de 2023 –, com fortes críticas tanto do mercado quanto da academia.
              Regulamentar a IA não é como regular um produto ou um serviço, não é trivial pré-identificar e isolar nos sistemas os riscos e suas consequências. A eficácia da lei na efetiva proteção da sociedade depende da convergência de diretrizes compartilhadas globalmente, autorregulação e arcabouço regulatório. Regulamentação é um projeto coletivo, que inclui legisladores, partes interessadas, setor privado, academia e sociedade civil. A lacuna de conhecimento sobre IA dos reguladores é uma grande barreira na regulamentação (e posterior fiscalização/enforcement); entender como funcionam as cadeias de suprimento dos sistemas de IA, e como atribuir responsabilidades distintas demanda tempo e capacitação. Entre os especialistas, forma-se um consenso de que a efetividade de qualquer regulamentação da IA depende de estabelecer padrões (tipo ISO).
       Reconhecendo o tamanho do desafio, as organizações multilaterais estão convocando os especialistas. A Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Econômico, por exemplo, formou o grupo OECD.AI, coordenado pelo britânico Stuart Russell, com o propósito de equipar os governos com o conhecimento e instrumentos necessários para desenvolver políticas voltadas para o futuro da IA. A ONU está capitaneando diversas iniciativas gerais e setoriais, como a reunião promovida pela Unesco com 40 ministros da educação para avaliar as oportunidades, desafios e riscos no curto e longo prazo das tecnologias de IA. Pesquisa global da Unesco, em mais de 450 escolas e universidades, revelou que apenas 10% desenvolveram políticas institucionais e/ou orientações formais sobre o uso de sistemas de IA generativa.
Com base nesse cenário, o órgão está elaborando um conjunto de diretrizes políticas, bem como estruturas de competências de IA para alunos e professores, a ser lançado na “Digital Learning Week”, no segundo semestre de 2023 em sua sede em Paris.
            Os governos nacionais igualmente estão se movimentando. Na Europa e nos EUA, os órgãos executivos estão formando equipes de formuladores de política com os parlamentares, agregando acadêmicos e especialistas de mercado. A administração Biden-Harris anunciou um grupo de trabalho do Instituto Nacional de Padrões e Tecnologias (AI@NIST) com voluntários, especialistas dos setores público e privado.
          No Brasil, o projeto de lei para criação do Marco Regulatório da Inteligência Artificial, Projeto de Lei 2338, em tramitação no Senado, é um bom ponto de partida, mas requer aperfeiçoamentos, no geral, para: (a) reduzir os custos de conformidade que afetam negativamente a inovação e positivamente a concentração de mercado (empresas médias, pequenas e startups não terão capacidade de atender às exigências legais); e (b) especificar os direitos do usuário afetado, evitando uma enxurrada de ações judiciais. É imprescindível padronizar os critérios de avaliação para classificar o risco, o teor dos documentos de avaliação e os parâmetros a serem utilizados pela autoridade competente para reclassificar e avaliar o impacto algorítmico. A categorização de risco é inadequada para regulamentar os grandes modelos de linguagem (LLMs) ou modelos de fundação, que têm aplicações versáteis e imprevisíveis e trazem preocupações sobre proteção de dados e direito autoral.
          Para ter algum protagonismo nesse novo ambiente, o Brasil precisa de investimentos em infraestrutura, plataforma de código aberto e banco de dados robusto em português. A hegemonia da língua inglesa não só compromete a eficiência e confiabilidade para usuários não falantes de inglês, mas também tende a gerar hegemonia da cultura americana (monocultura). A questão ambiental, tema fora da pauta dos reguladores de IA, é estratégica na relação do Brasil com o resto do mundo, e o caminho de avanço da IA com sistemas cada vez mais ricos em dados tem uma pegada de carbono significativa em função do consumo de energia dos data centers para rodar sistemas robustos e de emissões associadas à produção de equipamentos e dispositivos. A regulamentação da IA deve incluir obrigações para reduzir o impacto de carbono (otimização dos processos de treinamento e implantação e uso de fontes de energia renováveis). Regular a IA é urgente, mas sem açodamento. O processo é tão importante quanto o resultado final. 


Disponível em https://revistacult.uol.com.br/. Acesso em: 17 out. 2023. (texto adaptado)

“Se quisermos que os robôs respondam ‘por quê?’ ou mesmo que entendam o significado, devemos equipá-los com um modelo causal e ensiná-los a responder a perguntas contrafactuais” [...].



O não uso do acento grave, nas duas ocorrências da palavra “a”, deve-se,

Alternativas
Q2356036 Português
A INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL ESTÁ MUDANDO O MUNDO, MAS PRECISAMOS PROTEGÊ-LO


Dora Kaufman 


        No início de 2023, Geoffrey Hinton, considerado o “padrinho da IA” e vencedor do Prêmio Turing (Nobel da tecnologia), declarou à revista Technology review: “De repente, mudei minha opinião sobre se essas coisas (máquinas movidas por inteligência artificial) serão mais inteligentes do que nós. Acho que elas estão muito próximas disso agora e serão muito mais inteligentes do que nós no futuro.” A cientista da computação Melanie Mitchell reconhece, na revista Science, que é uma afirmação extraordinária, mas que exige evidências igualmente extraordinárias. “Nós, humanos, somos propensos ao antropomorfismo, projetando inteligência e compreensão em sistemas que fornecem até mesmo um indício de competência linguística”, pondera. Mitchell refuta cada um dos testes realizados para comprovar a semelhança entre as capacidades cognitivas da IA generativa e as dos seres humanos, concluindo que, a partir das evidências fornecidas, não é possível afirmar que os sistemas de IA em breve igualarão ou excederão a inteligência humana.
             Para o Prêmio Nobel Judea Pearl, autor de The book of why: the new science of cause and effect (Basic Books, 2018), estamos longe de produzir máquinas com inteligência semelhante à humana. A diferença profunda é a ausência de um modelo mental da realidade onde a imaginação acontece. Para ir mais longe, pondera Pearl, precisamos desenvolver um modelo causal, e não apenas modelos de correlação como as técnicas atuais de IA. “Se quisermos que os robôs respondam ‘por quê?’ ou mesmo que entendam o significado, devemos equipá-los com um modelo causal e ensiná-los a responder a perguntas contrafactuais”, argumenta Pearl, lembrando que as intuições humanas são organizadas em torno de relações causais, não estatísticas.
           Abstraindo as controvérsias sobre o futuro da inteligência artificial, o que temos hoje é um sistema estatístico de probabilidade, fundamentalmente modelos baseados na técnica de redes neurais profundas (deep learning), com inúmeras limitações a começar pela variável de incerteza intrínseca aos sistemas estatísticos; soluções como o ChatGPT preveem o próximo token em uma sequência com base em uma lógica de probabilidade. A subjetividade humana permeia toda a cadeia de desenvolvimento da IA. São os humanos que tomam as decisões ao longo do processo, bem como são os humanos que interpretam os resultados e decidem como utilizá-los.
             Ainda que limitada, a IA tem demonstrado um potencial revolucionário em diversas áreas, como saúde, transporte, educação, segurança e na otimização de processos operacionais. No entanto, seu uso também traz desafios e preocupações, como viés algorítmico discriminatório, privacidade, responsabilidade civil e impacto no mercado de trabalho. Regulamentar adequadamente a IA torna-se crucial para garantir sua aplicação ética, segura e responsável, especialmente porque as legislações existentes não abrangem a totalidade dos riscos associados a esses sistemas. Embora a regulamentação da IA seja essencial, trata-se de um desafio complexo; não por acaso ainda não temos, no mundo ocidental, um marco regulatório, o processo mais avançado é o europeu – “AI Act”, em debate público desde abril de 2021, 3.000 emendas em novembro de 2022, segunda versão votada no Parlamento Europeu em 14 de julho de 2023 –, com fortes críticas tanto do mercado quanto da academia.
              Regulamentar a IA não é como regular um produto ou um serviço, não é trivial pré-identificar e isolar nos sistemas os riscos e suas consequências. A eficácia da lei na efetiva proteção da sociedade depende da convergência de diretrizes compartilhadas globalmente, autorregulação e arcabouço regulatório. Regulamentação é um projeto coletivo, que inclui legisladores, partes interessadas, setor privado, academia e sociedade civil. A lacuna de conhecimento sobre IA dos reguladores é uma grande barreira na regulamentação (e posterior fiscalização/enforcement); entender como funcionam as cadeias de suprimento dos sistemas de IA, e como atribuir responsabilidades distintas demanda tempo e capacitação. Entre os especialistas, forma-se um consenso de que a efetividade de qualquer regulamentação da IA depende de estabelecer padrões (tipo ISO).
       Reconhecendo o tamanho do desafio, as organizações multilaterais estão convocando os especialistas. A Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Econômico, por exemplo, formou o grupo OECD.AI, coordenado pelo britânico Stuart Russell, com o propósito de equipar os governos com o conhecimento e instrumentos necessários para desenvolver políticas voltadas para o futuro da IA. A ONU está capitaneando diversas iniciativas gerais e setoriais, como a reunião promovida pela Unesco com 40 ministros da educação para avaliar as oportunidades, desafios e riscos no curto e longo prazo das tecnologias de IA. Pesquisa global da Unesco, em mais de 450 escolas e universidades, revelou que apenas 10% desenvolveram políticas institucionais e/ou orientações formais sobre o uso de sistemas de IA generativa.
Com base nesse cenário, o órgão está elaborando um conjunto de diretrizes políticas, bem como estruturas de competências de IA para alunos e professores, a ser lançado na “Digital Learning Week”, no segundo semestre de 2023 em sua sede em Paris.
            Os governos nacionais igualmente estão se movimentando. Na Europa e nos EUA, os órgãos executivos estão formando equipes de formuladores de política com os parlamentares, agregando acadêmicos e especialistas de mercado. A administração Biden-Harris anunciou um grupo de trabalho do Instituto Nacional de Padrões e Tecnologias (AI@NIST) com voluntários, especialistas dos setores público e privado.
          No Brasil, o projeto de lei para criação do Marco Regulatório da Inteligência Artificial, Projeto de Lei 2338, em tramitação no Senado, é um bom ponto de partida, mas requer aperfeiçoamentos, no geral, para: (a) reduzir os custos de conformidade que afetam negativamente a inovação e positivamente a concentração de mercado (empresas médias, pequenas e startups não terão capacidade de atender às exigências legais); e (b) especificar os direitos do usuário afetado, evitando uma enxurrada de ações judiciais. É imprescindível padronizar os critérios de avaliação para classificar o risco, o teor dos documentos de avaliação e os parâmetros a serem utilizados pela autoridade competente para reclassificar e avaliar o impacto algorítmico. A categorização de risco é inadequada para regulamentar os grandes modelos de linguagem (LLMs) ou modelos de fundação, que têm aplicações versáteis e imprevisíveis e trazem preocupações sobre proteção de dados e direito autoral.
          Para ter algum protagonismo nesse novo ambiente, o Brasil precisa de investimentos em infraestrutura, plataforma de código aberto e banco de dados robusto em português. A hegemonia da língua inglesa não só compromete a eficiência e confiabilidade para usuários não falantes de inglês, mas também tende a gerar hegemonia da cultura americana (monocultura). A questão ambiental, tema fora da pauta dos reguladores de IA, é estratégica na relação do Brasil com o resto do mundo, e o caminho de avanço da IA com sistemas cada vez mais ricos em dados tem uma pegada de carbono significativa em função do consumo de energia dos data centers para rodar sistemas robustos e de emissões associadas à produção de equipamentos e dispositivos. A regulamentação da IA deve incluir obrigações para reduzir o impacto de carbono (otimização dos processos de treinamento e implantação e uso de fontes de energia renováveis). Regular a IA é urgente, mas sem açodamento. O processo é tão importante quanto o resultado final. 


Disponível em https://revistacult.uol.com.br/. Acesso em: 17 out. 2023. (texto adaptado)
“Se quisermos que os robôs respondam ‘por quê?’ ou mesmo que entendam o significado, devemos equipá-los com um modelo causal e ensiná-los a responder a perguntas contrafactuais” [...].


Para evitar a repetição redundante da expressão “os robôs”, nesse trecho, utilizou-se o recurso coesivo
Alternativas
Q2356035 Português
A INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL ESTÁ MUDANDO O MUNDO, MAS PRECISAMOS PROTEGÊ-LO


Dora Kaufman 


        No início de 2023, Geoffrey Hinton, considerado o “padrinho da IA” e vencedor do Prêmio Turing (Nobel da tecnologia), declarou à revista Technology review: “De repente, mudei minha opinião sobre se essas coisas (máquinas movidas por inteligência artificial) serão mais inteligentes do que nós. Acho que elas estão muito próximas disso agora e serão muito mais inteligentes do que nós no futuro.” A cientista da computação Melanie Mitchell reconhece, na revista Science, que é uma afirmação extraordinária, mas que exige evidências igualmente extraordinárias. “Nós, humanos, somos propensos ao antropomorfismo, projetando inteligência e compreensão em sistemas que fornecem até mesmo um indício de competência linguística”, pondera. Mitchell refuta cada um dos testes realizados para comprovar a semelhança entre as capacidades cognitivas da IA generativa e as dos seres humanos, concluindo que, a partir das evidências fornecidas, não é possível afirmar que os sistemas de IA em breve igualarão ou excederão a inteligência humana.
             Para o Prêmio Nobel Judea Pearl, autor de The book of why: the new science of cause and effect (Basic Books, 2018), estamos longe de produzir máquinas com inteligência semelhante à humana. A diferença profunda é a ausência de um modelo mental da realidade onde a imaginação acontece. Para ir mais longe, pondera Pearl, precisamos desenvolver um modelo causal, e não apenas modelos de correlação como as técnicas atuais de IA. “Se quisermos que os robôs respondam ‘por quê?’ ou mesmo que entendam o significado, devemos equipá-los com um modelo causal e ensiná-los a responder a perguntas contrafactuais”, argumenta Pearl, lembrando que as intuições humanas são organizadas em torno de relações causais, não estatísticas.
           Abstraindo as controvérsias sobre o futuro da inteligência artificial, o que temos hoje é um sistema estatístico de probabilidade, fundamentalmente modelos baseados na técnica de redes neurais profundas (deep learning), com inúmeras limitações a começar pela variável de incerteza intrínseca aos sistemas estatísticos; soluções como o ChatGPT preveem o próximo token em uma sequência com base em uma lógica de probabilidade. A subjetividade humana permeia toda a cadeia de desenvolvimento da IA. São os humanos que tomam as decisões ao longo do processo, bem como são os humanos que interpretam os resultados e decidem como utilizá-los.
             Ainda que limitada, a IA tem demonstrado um potencial revolucionário em diversas áreas, como saúde, transporte, educação, segurança e na otimização de processos operacionais. No entanto, seu uso também traz desafios e preocupações, como viés algorítmico discriminatório, privacidade, responsabilidade civil e impacto no mercado de trabalho. Regulamentar adequadamente a IA torna-se crucial para garantir sua aplicação ética, segura e responsável, especialmente porque as legislações existentes não abrangem a totalidade dos riscos associados a esses sistemas. Embora a regulamentação da IA seja essencial, trata-se de um desafio complexo; não por acaso ainda não temos, no mundo ocidental, um marco regulatório, o processo mais avançado é o europeu – “AI Act”, em debate público desde abril de 2021, 3.000 emendas em novembro de 2022, segunda versão votada no Parlamento Europeu em 14 de julho de 2023 –, com fortes críticas tanto do mercado quanto da academia.
              Regulamentar a IA não é como regular um produto ou um serviço, não é trivial pré-identificar e isolar nos sistemas os riscos e suas consequências. A eficácia da lei na efetiva proteção da sociedade depende da convergência de diretrizes compartilhadas globalmente, autorregulação e arcabouço regulatório. Regulamentação é um projeto coletivo, que inclui legisladores, partes interessadas, setor privado, academia e sociedade civil. A lacuna de conhecimento sobre IA dos reguladores é uma grande barreira na regulamentação (e posterior fiscalização/enforcement); entender como funcionam as cadeias de suprimento dos sistemas de IA, e como atribuir responsabilidades distintas demanda tempo e capacitação. Entre os especialistas, forma-se um consenso de que a efetividade de qualquer regulamentação da IA depende de estabelecer padrões (tipo ISO).
       Reconhecendo o tamanho do desafio, as organizações multilaterais estão convocando os especialistas. A Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Econômico, por exemplo, formou o grupo OECD.AI, coordenado pelo britânico Stuart Russell, com o propósito de equipar os governos com o conhecimento e instrumentos necessários para desenvolver políticas voltadas para o futuro da IA. A ONU está capitaneando diversas iniciativas gerais e setoriais, como a reunião promovida pela Unesco com 40 ministros da educação para avaliar as oportunidades, desafios e riscos no curto e longo prazo das tecnologias de IA. Pesquisa global da Unesco, em mais de 450 escolas e universidades, revelou que apenas 10% desenvolveram políticas institucionais e/ou orientações formais sobre o uso de sistemas de IA generativa.
Com base nesse cenário, o órgão está elaborando um conjunto de diretrizes políticas, bem como estruturas de competências de IA para alunos e professores, a ser lançado na “Digital Learning Week”, no segundo semestre de 2023 em sua sede em Paris.
            Os governos nacionais igualmente estão se movimentando. Na Europa e nos EUA, os órgãos executivos estão formando equipes de formuladores de política com os parlamentares, agregando acadêmicos e especialistas de mercado. A administração Biden-Harris anunciou um grupo de trabalho do Instituto Nacional de Padrões e Tecnologias (AI@NIST) com voluntários, especialistas dos setores público e privado.
          No Brasil, o projeto de lei para criação do Marco Regulatório da Inteligência Artificial, Projeto de Lei 2338, em tramitação no Senado, é um bom ponto de partida, mas requer aperfeiçoamentos, no geral, para: (a) reduzir os custos de conformidade que afetam negativamente a inovação e positivamente a concentração de mercado (empresas médias, pequenas e startups não terão capacidade de atender às exigências legais); e (b) especificar os direitos do usuário afetado, evitando uma enxurrada de ações judiciais. É imprescindível padronizar os critérios de avaliação para classificar o risco, o teor dos documentos de avaliação e os parâmetros a serem utilizados pela autoridade competente para reclassificar e avaliar o impacto algorítmico. A categorização de risco é inadequada para regulamentar os grandes modelos de linguagem (LLMs) ou modelos de fundação, que têm aplicações versáteis e imprevisíveis e trazem preocupações sobre proteção de dados e direito autoral.
          Para ter algum protagonismo nesse novo ambiente, o Brasil precisa de investimentos em infraestrutura, plataforma de código aberto e banco de dados robusto em português. A hegemonia da língua inglesa não só compromete a eficiência e confiabilidade para usuários não falantes de inglês, mas também tende a gerar hegemonia da cultura americana (monocultura). A questão ambiental, tema fora da pauta dos reguladores de IA, é estratégica na relação do Brasil com o resto do mundo, e o caminho de avanço da IA com sistemas cada vez mais ricos em dados tem uma pegada de carbono significativa em função do consumo de energia dos data centers para rodar sistemas robustos e de emissões associadas à produção de equipamentos e dispositivos. A regulamentação da IA deve incluir obrigações para reduzir o impacto de carbono (otimização dos processos de treinamento e implantação e uso de fontes de energia renováveis). Regular a IA é urgente, mas sem açodamento. O processo é tão importante quanto o resultado final. 


Disponível em https://revistacult.uol.com.br/. Acesso em: 17 out. 2023. (texto adaptado)
Leia o período abaixo.

“Nós, humanos, somos propensos ao antropomorfismo, projetando inteligência e compreensão em sistemas que fornecem até mesmo um indício de competência linguística”, pondera.

Nesse trecho, citado pela autora, em que a cientista da computação Melanie Mitchell justifica a ideia de que somos propensos ao antropomorfismo, a expressão até mesmo, usada pela cientista, assinala que
Alternativas
Q2356034 Português
A INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL ESTÁ MUDANDO O MUNDO, MAS PRECISAMOS PROTEGÊ-LO


Dora Kaufman 


        No início de 2023, Geoffrey Hinton, considerado o “padrinho da IA” e vencedor do Prêmio Turing (Nobel da tecnologia), declarou à revista Technology review: “De repente, mudei minha opinião sobre se essas coisas (máquinas movidas por inteligência artificial) serão mais inteligentes do que nós. Acho que elas estão muito próximas disso agora e serão muito mais inteligentes do que nós no futuro.” A cientista da computação Melanie Mitchell reconhece, na revista Science, que é uma afirmação extraordinária, mas que exige evidências igualmente extraordinárias. “Nós, humanos, somos propensos ao antropomorfismo, projetando inteligência e compreensão em sistemas que fornecem até mesmo um indício de competência linguística”, pondera. Mitchell refuta cada um dos testes realizados para comprovar a semelhança entre as capacidades cognitivas da IA generativa e as dos seres humanos, concluindo que, a partir das evidências fornecidas, não é possível afirmar que os sistemas de IA em breve igualarão ou excederão a inteligência humana.
             Para o Prêmio Nobel Judea Pearl, autor de The book of why: the new science of cause and effect (Basic Books, 2018), estamos longe de produzir máquinas com inteligência semelhante à humana. A diferença profunda é a ausência de um modelo mental da realidade onde a imaginação acontece. Para ir mais longe, pondera Pearl, precisamos desenvolver um modelo causal, e não apenas modelos de correlação como as técnicas atuais de IA. “Se quisermos que os robôs respondam ‘por quê?’ ou mesmo que entendam o significado, devemos equipá-los com um modelo causal e ensiná-los a responder a perguntas contrafactuais”, argumenta Pearl, lembrando que as intuições humanas são organizadas em torno de relações causais, não estatísticas.
           Abstraindo as controvérsias sobre o futuro da inteligência artificial, o que temos hoje é um sistema estatístico de probabilidade, fundamentalmente modelos baseados na técnica de redes neurais profundas (deep learning), com inúmeras limitações a começar pela variável de incerteza intrínseca aos sistemas estatísticos; soluções como o ChatGPT preveem o próximo token em uma sequência com base em uma lógica de probabilidade. A subjetividade humana permeia toda a cadeia de desenvolvimento da IA. São os humanos que tomam as decisões ao longo do processo, bem como são os humanos que interpretam os resultados e decidem como utilizá-los.
             Ainda que limitada, a IA tem demonstrado um potencial revolucionário em diversas áreas, como saúde, transporte, educação, segurança e na otimização de processos operacionais. No entanto, seu uso também traz desafios e preocupações, como viés algorítmico discriminatório, privacidade, responsabilidade civil e impacto no mercado de trabalho. Regulamentar adequadamente a IA torna-se crucial para garantir sua aplicação ética, segura e responsável, especialmente porque as legislações existentes não abrangem a totalidade dos riscos associados a esses sistemas. Embora a regulamentação da IA seja essencial, trata-se de um desafio complexo; não por acaso ainda não temos, no mundo ocidental, um marco regulatório, o processo mais avançado é o europeu – “AI Act”, em debate público desde abril de 2021, 3.000 emendas em novembro de 2022, segunda versão votada no Parlamento Europeu em 14 de julho de 2023 –, com fortes críticas tanto do mercado quanto da academia.
              Regulamentar a IA não é como regular um produto ou um serviço, não é trivial pré-identificar e isolar nos sistemas os riscos e suas consequências. A eficácia da lei na efetiva proteção da sociedade depende da convergência de diretrizes compartilhadas globalmente, autorregulação e arcabouço regulatório. Regulamentação é um projeto coletivo, que inclui legisladores, partes interessadas, setor privado, academia e sociedade civil. A lacuna de conhecimento sobre IA dos reguladores é uma grande barreira na regulamentação (e posterior fiscalização/enforcement); entender como funcionam as cadeias de suprimento dos sistemas de IA, e como atribuir responsabilidades distintas demanda tempo e capacitação. Entre os especialistas, forma-se um consenso de que a efetividade de qualquer regulamentação da IA depende de estabelecer padrões (tipo ISO).
       Reconhecendo o tamanho do desafio, as organizações multilaterais estão convocando os especialistas. A Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Econômico, por exemplo, formou o grupo OECD.AI, coordenado pelo britânico Stuart Russell, com o propósito de equipar os governos com o conhecimento e instrumentos necessários para desenvolver políticas voltadas para o futuro da IA. A ONU está capitaneando diversas iniciativas gerais e setoriais, como a reunião promovida pela Unesco com 40 ministros da educação para avaliar as oportunidades, desafios e riscos no curto e longo prazo das tecnologias de IA. Pesquisa global da Unesco, em mais de 450 escolas e universidades, revelou que apenas 10% desenvolveram políticas institucionais e/ou orientações formais sobre o uso de sistemas de IA generativa.
Com base nesse cenário, o órgão está elaborando um conjunto de diretrizes políticas, bem como estruturas de competências de IA para alunos e professores, a ser lançado na “Digital Learning Week”, no segundo semestre de 2023 em sua sede em Paris.
            Os governos nacionais igualmente estão se movimentando. Na Europa e nos EUA, os órgãos executivos estão formando equipes de formuladores de política com os parlamentares, agregando acadêmicos e especialistas de mercado. A administração Biden-Harris anunciou um grupo de trabalho do Instituto Nacional de Padrões e Tecnologias (AI@NIST) com voluntários, especialistas dos setores público e privado.
          No Brasil, o projeto de lei para criação do Marco Regulatório da Inteligência Artificial, Projeto de Lei 2338, em tramitação no Senado, é um bom ponto de partida, mas requer aperfeiçoamentos, no geral, para: (a) reduzir os custos de conformidade que afetam negativamente a inovação e positivamente a concentração de mercado (empresas médias, pequenas e startups não terão capacidade de atender às exigências legais); e (b) especificar os direitos do usuário afetado, evitando uma enxurrada de ações judiciais. É imprescindível padronizar os critérios de avaliação para classificar o risco, o teor dos documentos de avaliação e os parâmetros a serem utilizados pela autoridade competente para reclassificar e avaliar o impacto algorítmico. A categorização de risco é inadequada para regulamentar os grandes modelos de linguagem (LLMs) ou modelos de fundação, que têm aplicações versáteis e imprevisíveis e trazem preocupações sobre proteção de dados e direito autoral.
          Para ter algum protagonismo nesse novo ambiente, o Brasil precisa de investimentos em infraestrutura, plataforma de código aberto e banco de dados robusto em português. A hegemonia da língua inglesa não só compromete a eficiência e confiabilidade para usuários não falantes de inglês, mas também tende a gerar hegemonia da cultura americana (monocultura). A questão ambiental, tema fora da pauta dos reguladores de IA, é estratégica na relação do Brasil com o resto do mundo, e o caminho de avanço da IA com sistemas cada vez mais ricos em dados tem uma pegada de carbono significativa em função do consumo de energia dos data centers para rodar sistemas robustos e de emissões associadas à produção de equipamentos e dispositivos. A regulamentação da IA deve incluir obrigações para reduzir o impacto de carbono (otimização dos processos de treinamento e implantação e uso de fontes de energia renováveis). Regular a IA é urgente, mas sem açodamento. O processo é tão importante quanto o resultado final. 


Disponível em https://revistacult.uol.com.br/. Acesso em: 17 out. 2023. (texto adaptado)
Considere o trecho a seguir.

É imprescindível padronizar os critérios de avaliação para classificar o risco, o teor dos documentos de avaliação e os parâmetros a serem utilizados pela autoridade competente para reclassificar e avaliar o impacto algorítmico.

Sobre a construção desse trecho, é correto afirmar que a autora recorre a uma estrutura 
Alternativas
Respostas
4761: C
4762: A
4763: D
4764: B
4765: A
4766: C
4767: D
4768: C
4769: B
4770: D
4771: A
4772: B
4773: D
4774: B
4775: B
4776: B
4777: B
4778: A
4779: D
4780: A