Os sistemas de Inteligência Artificial frequentemente...

#Questão 1095588 - Sistemas de Informação, Sistemas de Informação, FUVEST, 2025, USP, Especialista em Laboratório (Especialidade: Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina)

Os sistemas de Inteligência Artificial frequentemente são treinados com bases de dados históricos, o que pode resultar na reprodução de padrões discriminatórios presentes na sociedade. Contudo, nem todas as tentativas de mitigar viés algorítmico são eficazes ou eticamente neutras. Qual das estratégias abaixo representa um método reconhecido de mitigação de vieses que equilibra justiça e precisão preditiva?

Remover categorias sensíveis dos conjuntos de dados, como raça e gênero, para evitar que esses fatores influenciem as decisões da IA.

Ajustar estatisticamente os modelos para que diferentes grupos recebam previsões balanceadas, mesmo que isso ocasione perdas na precisão dos resultados.

Utilizar apenas dados historicamente neutros, fazendo com que o modelo aprenda sem distorções relacionadas a padrões sociais passados.

Adotar um viés intencional no treinamento dos modelos para favorecer grupos historicamente prejudicados, corrigindo desigualdades estruturais.

Incluir diversidade de dados no treinamento da IA e avaliar o impacto das decisões para detectar e corrigir distorções estatísticas.

Navegue em mais questões

Erro ao Ler: SQLSTATE[HY093]: Invalid parameter number: number of bound variables does not match number of tokens