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Questões de Concurso sobre Inteligência Artificial
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Certa startup brasileira desenvolveu uma aplicação de inteligência artificial para auxiliar a justiça federal na análise inicial de recursos jurídicos de baixo valor. O sistema opera como um agente inteligente que utiliza um extenso dataset de jurisprudências passadas para calcular a probabilidade de sucesso de novos recursos, com o objetivo de otimizar a triagem processual ao maximizar a taxa de acerto nas suas previsões. Em testes, a aplicação atingiu uma impressionante taxa de precisão de 98% na previsão de resultados. No entanto, uma auditoria de compliance ético revelou que o algoritmo apresentava um viés: os recursos originários de regiões com baixo índice de desenvolvimento humano (IDH) do Nordeste brasileiro eram sistematicamente classificados com menor probabilidade de sucesso, mesmo quando apresentavam mérito legal similar a casos de regiões mais desenvolvidas. A equipe técnica defendeu o sistema, alegando que ele era racional, pois maximizava consistentemente a métrica de acerto definida.
Considerando a natureza do sistema criado nessa situação hipotética e a distinção fundamental entre racionalidade e justiça em sistemas de IA, assinale a opção que apresenta corretamente a falha ética do sistema à luz dos conceitos básicos da inteligência artificial.
A
O viés regional é uma prova incontestável de que o sistema é um exemplo de inteligência artificial simbólica, pois somente essa arquitetura, baseada em regras pré-codificadas, é capaz de manifestar discriminação explícita, ao contrário dos modelos conectivistas (redes neurais).
B
A falha do sistema é uma evidência de que ele não pode ser classificado como um agente racional, pois, por definição, ele deve seguir a função de utilidade ideal de uma sociedade justa, o que exige que o sistema possua consciência e um senso moral.
C
O sistema é um agente puramente reativo, e sua incapacidade de manter estados internos sobre a equidade do dataset é a causa direta do viés, o que demonstra a ineficácia dos sistemas de machine learning baseados em modelos.
D
O sistema demonstra uma limitação da inteligência artificial forte, cuja alta taxa de acerto é incompatível com o viés, o que confirma que a singularidade tecnológica não será alcançada enquanto os sistemas de inteligência artificial não forem treinados apenas com dados totalmente neutros, sem histórico humano.
E
A racionalidade técnica do sistema é mantida, pois ele maximiza sua função utilidade (taxa de acerto), mas o viés detectado reside na definição dessa utilidade ou na qualidade dos dados de treinamento, o que o caracteriza como um sistema racionalmente tendencioso, mas não irracional.
“Com a incorporação de recursos de Inteligência Artificial generativa ao ecossistema do Microsoft 365, a Microsoft passou a disponibilizar um assistente de escrita capaz de interpretar comandos em linguagem natural, gerar textos, resumir documentos, sugerir melhorias de estilo, criar apresentações automaticamente a partir de arquivos existentes e analisar dados em planilhas entre outras funcionalidades.”
Baseado na afirmação assinale a alternativa que identifica corretamente essa ferramenta de IA:
A
Microsoft Editor.
B
Microsoft Designer.
C
Microsoft Copilot.
D
Microsoft Viva Insights.
E
Microsoft Power Automate.
Em alguns sistemas de IA, o modelo aprende a escolher ações a partir da experiência, recebendo feedback quantitativo após cada interação, ajustando sua política de decisão ao longo do tempo, sem depender de dados rotulados previamente.
Esse paradigma de aprendizado de máquina é conhecido como:
A
Aprendizado generativo.
B
Aprendizado por reforço.
C
Aprendizado supervisionado.
D
Aprendizado não supervisionado.
O perceptron é um dos modelos de redes neurais artificiais mais simples e tradicionais. A figura a seguir ilustra o grafo arquitetural de um perceptron. Analise-a.
Com relação as características do grafo, analise as afirmativas a seguir.
I. A rede possui várias camadas, sendo quatro camadas ocultas e três camadas de saída de dados.
II. A rede é do tipo totalmente conectada, isso significa que cada neurônio em qualquer camada está conectado a todos os outros neurônios da camada anterior.
III. O fluxo de sinais é unidirecional e progride na rede da esquerda para a direita e de camada em camada.
Está correto o que se afirma em
A
I, apenas.
B
II, apenas.
C
III, apenas.
D
I e II, apenas.
E
II e III, apenas.
Um tribunal deseja prever o tempo de tramitação (em dias) de processos de uma determinada classe, desde a distribuição até a sentença em 1ª instância. Um cientista de dados ajustou um modelo de regressão usando variáveis como tipo de ação, vara, quantidade de partes e histórico de movimentações, e avaliou o modelo no conjunto de teste.
Como métrica principal, ele calculou a soma das diferenças absolutas dividida pelo número de observações, ou: obtendo Erro = 18, que foi interpretado como: “em média, o modelo erra em 18 dias o tempo de tramitação dos processos”.
A métrica utilizada pelo cientista de dados é:
A
Erro Médio Absoluto (MAE);
B
Erro Quadrático Médio (MSE);
C
Coeficiente de Determinação (R²);
D
Raiz do Erro Quadrático Médio (RMSE);
E
Erro Percentual Absoluto Médio (MAPE).
A ampliação do uso de inteligência artificial generativa intensificou debates sobre dependência tecnológica, circulação internacional de dados e capacidade estratégica dos Estados em áreas consideradas sensíveis para a economia digital. Nesse contexto, diferentes países passaram a discutir mecanismos de fortalecimento científico, regulação tecnológica e competitividade internacional. Considerando esse cenário, qual diretriz tende a fortalecer de maneira mais consistente a capacidade tecnológica nacional?
A
Articulação entre produção científica, infraestrutura digital e formação técnica especializada.
B
Ampliação da interoperabilidade internacional com redução progressiva das exigências regulatórias.
C
Expansão de serviços digitais privados associada à flexibilização do controle de dados estratégicos.
D
Concentração dos investimentos tecnológicos em plataformas estrangeiras de alta escala operacional.
A Inteligência Artificial (IA) tem transformado diferentes setores da sociedade por meio da automação de processos, reconhecimento de padrões e análise de dados em larga escala. Entre suas aplicações, destaca-se a análise preditiva, utilizada para apoiar decisões estratégicas em áreas como saúde, segurança, educação e mercado financeiro. Sobre esse tema, assinale a alternativa correta.
A
A análise preditiva utiliza algoritmos e dados históricos para identificar padrões e estimar tendências ou comportamentos futuros.
B
A Inteligência Artificial funciona de maneira idêntica em todos os sistemas computacionais, independentemente do volume e da qualidade dos dados utilizados.
C
Os sistemas de análise preditiva produzem resultados fixos, sem alteração diante da inserção de novos dados no sistema.
D
A utilização de IA em ambientes corporativos reduz a necessidade de armazenamento e processamento de dados digitais.
E
A análise preditiva substitui integralmente o processo de interpretação e tomada de decisão realizado por profissionais humanos.
O tribunal de determinado estado realizou um processo de modernização digital para otimizar o atendimento ao público. O novo sistema utiliza inteligência artificial para identificar automaticamente o tipo de solicitação recebida, encaminhar o processo ao setor adequado e responder a dúvidas frequentes de forma interativa. Para isso, a equipe de TI implantou modelos de aprendizado de máquina supervisionado, integrados a módulos de processamento de linguagem natural (PLN), que permitem que o sistema compreenda textos em linguagem humana e aprimore continuamente suas respostas. Os dados de interação são armazenados em banco de dados em nuvem, e os modelos são atualizados periodicamente para melhorar a precisão.
O sistema descrito na situação hipotética precedente aplica
A
estratégias de automação baseadas exclusivamente em scripts de lógica sequencial.
B
métodos de simulação matemática estática voltados apenas à previsão numérica de séries temporais.
C
técnicas de inteligência artificial baseadas em aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural.
D
procedimentos de mineração de dados para geração de relatórios de desempenho organizacional.
E
algoritmos determinísticos convencionais, com respostas fixas e previsíveis a cada solicitação.
No âmbito das investigações policiais, os diversos modelos de Inteligência Artificial Generativa destacam-se por sua capacidade de analisar, sintetizar e reconstruir informações complexas provenientes de múltiplas fontes digitais. Assim, a IA generativa revela-se uma aliada essencial na integração e interpretação de grandes volumes de dados forenses, aprimorando a eficiência, a rastreabilidade e a precisão analítica das atividades investigativas.
Assinale a opção que não descreve corretamente as características dos modelos de Inteligência Artificial Generativa.
A
O modelo de áudio e voz generativo, de natureza intermodal, integra múltiplos sentidos, explorando a complementaridade entre eles, possibilitando traduções cruzadas entre modalidades.
B
Os modelos de difusão, sustentados por cadeias estocásticas e treinados por inferência variacional, reproduzem em amostras a distribuição original ao reverter o processo de difusão que adiciona ruído aos dados.
C
Os modelos de linguagem de grande porte (LLMs) são treinados para prever a probabilidade de um caractere, palavra ou sequência (token) dado o seu contexto precedente ou circundante.
D
Os modelos fundacionais são treinados em dados amplos e capazes de adaptação a uma ampla variedade de tarefas subsequentes, servindo de base para outros modelos.
E
Os modelos generativos adversariais (GANs) consistem em dois modelos: um gerador, que aprende a capturar a distribuição de dados, e um discriminador, que estima a probabilidade de uma amostra ser real.
A Inteligência Artificial Generativa representa um avanço estratégico para as atividades policiais investigativas, ao permitir a análise automatizada, síntese e geração de informações complexas a partir de grandes volumes de dados. Arquiteturas como os transformers e modelos de linguagem de grande porte podem auxiliar investigações criminais, ampliando a capacidade analítica, a precisão investigativa e a eficiência operacional das forças de segurança.
Uma das características inerentes aos transformers é a de
A
apresentar, como desafio, a dificuldade de captura de dependências de longo alcance pelo uso de camadas empilhadas de atenção (self-attention).
B
otimizar o seu desempenho pela substituição do uso da técnica de atenção escalonada por produto interno (scaled dot-product attention), que causava instabilidade nos gradientes em dimensões altas.
C
produzir, ao longo da sua execução, vetores de codificação posicional parabólicos, que se multiplicam aos embeddings das palavras, permitindo o reconhecimento da posição absoluta e relativa de cada termo.
D
ser a primeira arquitetura de transdução de sequências construídas com mecanismos de atenção sustentados em redes neurais recorrentes e convolucionais profundas.
E
utilizar o modelo de múltiplas "cabeças" de atenção paralelas, substituindo a proposta de atenção única global, atentando a diferentes subespaços de representação simultaneamente.
Os modelos de IA generativa fechados são ideais para assistentes de dados, relatórios padronizados e atendimento automatizado, e seu acesso ocorre via APIs, o que facilita a sua integração a sistemas institucionais do setor público.
C
Certo
E
Errado
O viés de automação da Inteligência Artificial (IA) generativa consiste em:
A
tendência de confiar nas decisões automatizadas da IA como sendo sempre precisas ou imparciais.
B
quando a IA falha em interpretar ou aplicar os dados corretamente em contextos diferentes daquele em que foi treinada.
C
grupos sub-representados ou excluídos do conjunto de dados acabam sendo ignorados ou mal interpretados pela IA.
D
dados de treinamento que não representam adequadamente a diversidade podem fazer com que o modelo funcione bem para alguns grupos, mas mal para outros.
E
dados usados no treinamento não são suficientemente aleatórios ou representativos, resultando em uma amostra enviesada.
O foundation model de inteligência artificial fundamenta-se na representação explícita do conhecimento por meio de regras formais previamente definidas, sendo o desempenho dos modelos associado, por definição, à completude e à consistência dessas regras.
C
Certo
E
Errado
Com o avanço da Inteligência Artificial (IA), surgem dilemas éticos complexos sobre o uso de dados e a autonomia dos algoritmos, especialmente no ambiente acadêmico e de pesquisa. As universidades brasileiras têm debatido a criação de diretrizes para o uso responsável da IA generativa por alunos e pesquisadores.
Analise as seguintes proposições sobre o uso ético da Inteligência Artificial:
I. O uso de ferramentas de IA para gerar textos, como artigos ou trabalhos acadêmicos, sem a devida declaração de uso e sem uma revisão crítica e substancial pelo autor humano, pode ser considerado plágio ou má conduta acadêmica, pois o trabalho não é original.
II. Os dados utilizados para treinar modelos de IA podem conter vieses (de gênero, raça, etc.) presentes na sociedade. A utilização acrítica dos resultados gerados por esses modelos pode perpetuar e amplificar esses vieses em pesquisas e tomadas de decisão.
III. A responsabilidade sobre o conteúdo gerado por uma IA é exclusivamente do desenvolvedor da ferramenta, isentando o usuário final de qualquer obrigação de verificar a veracidade, a precisão ou as implicações éticas das informações produzidas.
Está CORRETO o que se afirma em:
A
I apenas.
B
II e III apenas.
C
I, II e III.
D
I e II apenas.
No ciclo de vida de um projeto de Inteligência Artificial, a avaliação do desempenho dos modelos e o controle da generalização são etapas críticas. Após o treinamento de um modelo de aprendizado supervisionado, é fundamental garantir que ele não tenha sofrido overfitting e que as métricas escolhidas sejam adequadas ao problema.
Sobre esses conceitos, assinale a alternativa INCORRETA.
A
O overfitting (sobreajuste) é caracterizado por um modelo que "memoriza" os ruídos e detalhes específicos dos dados de treinamento, resultando em um erro baixo no treino, mas um erro elevado em dados não vistos (teste).
B
Para problemas de classificação binária, métricas como Acurácia, Precisão, Recall (Sensibilidade) e a pontuação F1-Score são ferramentas essenciais para medir a eficácia do modelo.
C
A validação cruzada (Cross-Validation) é uma técnica que auxilia na mitigação do viés de seleção dos dados, permitindo uma estimativa mais robusta da performance de generalização do modelo.
D
Em problemas de regressão, onde o objetivo é prever valores contínuos, utilizam-se métricas de erro como o Erro Médio Absoluto (MAE) e o Erro Quadrático Médio (MSE).
E
O overfitting tende a ser reduzido à medida que a complexidade do modelo aumenta, pois modelos com maior número de parâmetros conseguem ignorar os ruídos dos dados e focar apenas nos padrões estruturais de longo prazo.
Sobre o uso de Inteligência Artificial e algoritmos na comunicação digital, é correto afirmar que:
A
Não influenciam o consumo de conteúdo.
B
São neutros e livres de vieses.
C
Podem impactar a visibilidade de informações e gerar vieses algorítmicos.
D
Substituem completamente o trabalho humano.
E
Atuam apenas na área tecnológica.
Ano:
2026
Banca:
Instituto Quadrix - Quadrix
Para que uma IA seja treinada, um ser humano precisa digitar manualmente todas as respostas possíveis para cada pergunta que o sistema venha receber no futuro.
C
Certo
E
Errado
Sobre IA generativa, analise as assertivas abaixo:
I. Pode produzir textos, imagens e outros conteúdos.
II. Baseia-se em padrões aprendidos a partir de dados.
III. Garante que todas as informações geradas são verdadeiras.
Quais estão corretas?
A
Apenas I.
B
Apenas I e II.
C
Apenas II e III.
D
I, II e III.
Com o advento das ferramentas de inteligência artificial generativa e LLMs (Large Language Models), as respostas emitidas pela TIC para subsidiar as manifestações de órgãos de controle externo podem ser geradas e enviadas ao solicitante em fluxo 100% autônomo e sem validação humana, uma vez que a precisão dos algoritmos atuais transfere a responsabilidade jurídica do teor do texto para o fornecedor do modelo de IA.
C
Certo
E
Errado
Sobre a relação hierárquica entre Inteligência Artificial (IA), Machine Learning (ML) e Deep Learning (DL), considerando que o símbolo ⊃ representa uma relação de inclusão (o elemento da esquerda contém o elemento da direita), é correto afirmar que:
A
DL ⊃ ML ⊃ IA
B
ML ⊃ DL ⊃ IA
C
IA ⊃ DL ⊃ ML
D
IA ⊃ ML ⊃ DL
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