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Uma empresa de tecnologia desenvolveu um sistema de inteligência artificial capaz de analisar grandes volumes de dados de clientes para prever tendências de mercado. No entanto, para garantir a conformidade com as leis de proteção de dados e manter a confiança dos usuários, a empresa decidiu que o sistema não deve registrar ou armazenar qualquer informação pessoal identificável, mesmo que isso limite a precisão de algumas previsões.
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Uma empresa de tecnologia desenvolveu um sistema de inteligência artificial para auxiliar em diagnósticos médicos. Durante o treinamento do modelo, os desenvolvedores utilizaram um conjunto de dados que continha vieses raciais significativos, o que resultou em um sistema que apresenta menor precisão em diagnósticos para pacientes de determinados grupos étnicos. Essa situação demonstra uma falha ética na IA, pois o desenvolvimento e a implantação da tecnologia não consideraram a equidade e a justiça para todos os usuários.
A inteligência artificial (IA) deve ser desenvolvida e utilizada com base em princípios éticos que promovam a equidade, a transparência e a responsabilidade, visando evitar vieses discriminatórios e garantir que seus benefícios sejam amplamente distribuídos.
Um analista de sistemas está configurando um novo computador para uso em um escritório e precisa garantir que todos os componentes físicos e lógicos funcionem de maneira integrada. Ele sabe que o sistema operacional é fundamental para essa orquestração, atuando como um maestro entre o hardware e os softwares aplicativos. Considerando a arquitetura de um sistema computacional, assinale a alternativa que descreve corretamente sua composição.
Uma equipe de desenvolvimento está trabalhando em um projeto de inteligência artificial que visa criar um assistente virtual capaz de interagir com usuários de forma natural e ética. Durante as discussões sobre os princípios que nortearão o comportamento do assistente, surgiram preocupações sobre como garantir que as decisões tomadas pela IA sejam justas, transparentes e não discriminatórias, especialmente em cenários complexos onde os dados de treinamento podem conter vieses históricos.
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