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Listagem de Questões Concurso USP

#Questão 1095586 - Direito Digital, Lei nº 13.709 de 2018 - Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD), FUVEST, 2025, USP, Especialista em Laboratório (Especialidade: Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina)

Uma empresa que trabalha e armazena dados sensíveis de clientes, como informações bancárias e documentos pessoais, precisa estabelecer um protocolo seguro para o descarte de informações, garantindo conformidade com legislações como a LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados). No entanto, devido a falhas nos procedimentos internos, documentos impressos com dados de clientes foram descartados em lixeiras comuns e, posteriormente, encontrados por terceiros.

Diante do cenário descrito, assinale a alternativa que apresenta uma análise correta sobre as implicações e responsabilidades do descarte inadequado de informações sensíveis.

O descarte incorreto de documentos contendo dados pessoais pode resultar em sanções legais e danos à reputação da empresa. No entanto, a responsabilidade sobre esses dados encerra-se no momento do descarte, não havendo necessidade de investigação interna.

Empresas devem garantir o descarte seguro de dados sensíveis, utilizando métodos como trituração de documentos físicos e exclusão segura de arquivos digitais. Caso ocorra um vazamento devido ao descarte incorreto, a empresa pode ser responsabilizada e sujeita a penalidades.

A LGPD estabelece que dados pessoais devem ser protegidos apenas enquanto estão armazenados digitalmente. Documentos físicos descartados de forma inadequada não configuram violação da lei e não geram penalizações.

O descarte inadequado pode expor dados sensíveis a terceiros mal-intencionados, podendo levar a fraudes e outros crimes. No entanto, se a empresa comprovar que o descarte foi não intencional, estará isenta de qualquer penalidade legal.

Uma empresa pode minimizar os riscos de descarte incorreto orientando seus funcionários sobre boas práticas. No entanto, como não há uma legislação específica sobre descarte de documentos impressos, não há obrigação de seguir protocolos rígidos para esses casos.

#Questão 1095587 - Noções de Informática , Inteligência Artificial e Automação, FUVEST, 2025, USP, Especialista em Laboratório (Especialidade: Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina)

A Inteligência Artificial tem sido amplamente utilizada para personalizar o ensino e otimizar diagnósticos médicos. No entanto, seu uso pode gerar efeitos adversos inesperados, especialmente em contextos de desigualdade social.

Considerando as implicações éticas e práticas da IA em setores essenciais, qual abordagem representa um uso responsável da tecnologia?

Criar sistemas que automatizem completamente o diagnóstico médico e a formulação de tratamentos, eliminando a necessidade de análise por profissionais da saúde.

Substituir professores por assistentes virtuais baseados em IA para garantir padronização e eficiência no ensino.

Personalizar o ensino e o diagnóstico médico com IA, mas fazendo com que a tecnologia complemente a atuação de especialistas e não os substitua.

Impedir a adoção de IA nesses setores, devido ao risco de ampliação das desigualdades sociais e erros críticos.

Utilizar IA exclusivamente em tarefas administrativas em tais setores para evitar qualquer impacto direto sobre pacientes e alunos.

#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.

#Questão 1095589 - Noções de Informática , Inteligência Artificial e Automação, FUVEST, 2025, USP, Especialista em Laboratório (Especialidade: Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina)

A transparência na Inteligência Artificial está relacionada à possibilidade de compreender e auditar decisões automatizadas, reduzindo riscos de opacidade algorítmica. No entanto, o conceito de transparência em IA não significa necessariamente que qualquer usuário consiga entender plenamente o funcionamento interno dos algoritmos. Considerando essa distinção, qual das abordagens a seguir melhor representa uma estratégia de transparência aplicada à IA?

Divulgar integralmente o código-fonte dos algoritmos, permitindo que qualquer usuário possa analisar e compreender o funcionamento interno da IA.

Fornecer explicações acessíveis e adaptadas ao público interessado, de modo que usuários, reguladores e especialistas possam interpretar e auditar as decisões da IA.

Restringir o acesso às informações sobre os critérios de decisão da IA, para evitar exploração indevida por usuários mal-intencionados.

Eliminar qualquer exigência de transparência, pois modelos complexos, como redes neurais profundas, são intrinsecamente opacos e impossíveis de serem explicados.

Adotar apenas sistemas de IA simbólica, pois esses são naturalmente mais interpretáveis do que modelos baseados em aprendizado profundo.

#Questão 1095590 - Economia, Desenvolvimento e Crescimento Econômico, FUVEST, 2025, USP, Especialista em Laboratório (Especialidade: Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina)

A automação impulsionada pela Inteligência Artificial (IA) tem provocado mudanças estruturais no mercado de trabalho. Qual princípio deve orientar a transição para esse novo cenário?

A substituição completa de trabalhadores por IA permitindo a máxima eficiência operacional.

A adoção de medidas de transição, como requalificação profissional e redistribuição dos benefícios econômicos da IA.

A proibição do uso de IA em qualquer atividade que anteriormente fosse desempenhada por humanos.

A desregulamentação total do mercado de trabalho, permitindo que a IA determine os novos padrões de empregabilidade.

A criação de uma renda básica universal, eliminando a necessidade de requalificação profissional.

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