Considere o fragmento abaixo e assinale a alternativa corre...
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Ano: 2026
Banca:
DEPSEC
Órgão:
UNIFAP
Provas:
DEPSEC - 2026 - UNIFAP - Administrador
|
DEPSEC - 2026 - UNIFAP - Engenheiro Eletricista |
DEPSEC - 2026 - UNIFAP - TAE - Técnico em Assuntos Educacionais |
DEPSEC - 2026 - UNIFAP - Auditor |
DEPSEC - 2026 - UNIFAP - Médico Veterinário |
DEPSEC - 2026 - UNIFAP - Arquivista |
DEPSEC - 2026 - UNIFAP - Assistente Social |
DEPSEC - 2026 - UNIFAP - Economista |
DEPSEC - 2026 - UNIFAP - Analista de Tecnologia da Informação |
DEPSEC - 2026 - UNIFAP - Enfermeiro |
DEPSEC - 2026 - UNIFAP - Engenheiro de Segurança do Trabalho |
DEPSEC - 2026 - UNIFAP - Estatístico |
DEPSEC - 2026 - UNIFAP - Nutricionista |
DEPSEC - 2026 - UNIFAP - Farmacêutico |
Q4184317
Não definido
Texto associado
TEXTO 2
Texto-base para a questão
PESQUISA EXPÕE COMO SISTEMAS DE
RECONHECIMENTO FACIAL
REPRODUZEM DESIGUALDADES SOCIAIS
Apresentada por Nina da Hora, dissertação de
mestrado analisa racismo algorítmico e exclusões
produzidas pela IA
Daniela Prandi - 12 maio 2026
Antes de reconhecer alguém diante da câmera, um
sistema de inteligência artificial (IA) precisa decidir se
aquele rosto “existe”. É justamente nesse momento,
anterior à identificação, que, segundo a cientista da
computação Ana Carolina Silva das Neves da Hora,
mais conhecida como Nina da Hora, começam os
apagamentos produzidos pelas tecnologias de
reconhecimento facial, tema de sua tese de mestrado,
Do Rosto ao Vetor: Epistemicídio Computacional no
Reconhecimento Facial, defendida nesta segunda-feira
(11), no Instituto de Computação (IC).
Orientada pela professora Sandra Avila, do IC, e
coorientada pela antropóloga Marisol Marini, da
Universidade de São Paulo (USP), a tese teve na banca
examinadora a socióloga Angela Figueiredo, da
Universidade Federal do Recôncavo Baiano (UFRB), e
o pesquisador Virgílio Almeida, da Universidade
Federal de Minas Gerais (UFMG).
A pesquisa combina reflexão teórica e experimentos
computacionais para analisar desigualdades em
arquiteturas de detecção facial amplamente utilizadas
em sistemas de IA. Da Hora propõe o conceito de
“epistemicídio computacional”, inspirado nos trabalhos
da filósofa Sueli Carneiro sobre o apagamento de
sujeitos negros na produção do conhecimento. O
trabalho multidisciplinar reúne computação,
antropologia, artes visuais, estudos raciais e filosofia.
A pesquisadora auditou arquiteturas de detecção facial
utilizando uma base criada pela Meta, dona do
Facebook, do Instagram e do WhatsApp, a partir de
vídeos enviados por pessoas de países como Brasil, Índia, Síria e Indonésia. Os resultados revelaram
desigualdades profundas nos processos de detecção
facial. “O dano já começa antes, quando o sistema
sequer detecta aquele rosto como um rosto válido”,
explica.
Em um dos experimentos, pessoas acima de 85 anos
tiveram apenas 44% de taxa de detecção, enquanto
grupos mais jovens alcançaram índices superiores a
90%. Em outros casos, determinados grupos
simplesmente desapareciam dos sistemas. “Tivemos
grupos com 0%. Normalmente, quando aparece um 0%,
você roda o sistema de novo e tenta corrigir. Mas quis
investigar por que aquelas pessoas tinham
desaparecido”, diz.
Segundo Da Hora, os sistemas simplificam realidades
complexas ao transformar diversidade humana em
categorias rígidas. “É como se não existissem variações.
Ou você é branco ou você é negro. Mas nós sabemos
que isso não representa países como o Brasil.” Mais do
que erros técnicos, a pesquisadora vê nesses resultados
a materialização de escolhas políticas e históricas. “A
etapa do reconhecimento só acumula problemas.
Primeiro, o sistema precisa decidir que existe um rosto
ali.” Em muitos casos, afirma, nem mesmo a
autodeclaração das pessoas é suficiente. “Quando eu
mando um vídeo dizendo quem eu sou, pessoas do outro
lado podem dizer que eu não sou aquilo que estou
dizendo. E, às vezes, a palavra delas vai valer mais.”
Segundo a pesquisadora, o problema não está apenas na
precisão técnica. “A questão não é fazer a tecnologia
funcionar melhor”, afirma. “É perguntar por que
estamos insistindo em tecnologias que transformam
pessoas em padrões de vigilância.” Da Hora vê a
expansão dessas tecnologias como parte de uma
transformação maior nas formas de controle social e
circulação da informação. “O reconhecimento facial e
as inteligências artificiais são vendidos como solução
para tudo. Mas, muitas vezes, o que elas produzem é
exclusão e aprofundamento de desigualdades. Eu queria
entender o que se perde quando você transforma o rosto
de uma pessoa em vetor matemático”, afirma.
Considere o fragmento abaixo e assinale a alternativa
correta.
Fragmento
“A pesquisadora auditou arquiteturas de detecção facial utilizando uma base criada pela Meta, dona do Facebook, do Instagram e do WhatsApp, a partir de vídeos enviados por pessoas de países como Brasil, Índia, Síria e Indonésia. Os resultados revelaram desigualdades profundas nos processos de detecção facial. “O dano já começa antes, quando o sistema sequer detecta aquele rosto como um rosto válido”, explica”.
I. No fragmento textual, a palavra quando funciona como uma locução adjetiva.
II. Em “Os resultados revelaram desigualdades profundas nos processos de detecção facial” há um verbo de ligação.
III. Em “Os resultados revelaram desigualdades profundas nos processos de detecção facial” a expressão em destaque funciona como objeto indireto.
IV. Em “O dano já começa antes, quando o sistema sequer detecta aquele rosto como um rosto válido” há uma oração subordinada adverbial temporal.
Fragmento
“A pesquisadora auditou arquiteturas de detecção facial utilizando uma base criada pela Meta, dona do Facebook, do Instagram e do WhatsApp, a partir de vídeos enviados por pessoas de países como Brasil, Índia, Síria e Indonésia. Os resultados revelaram desigualdades profundas nos processos de detecção facial. “O dano já começa antes, quando o sistema sequer detecta aquele rosto como um rosto válido”, explica”.
I. No fragmento textual, a palavra quando funciona como uma locução adjetiva.
II. Em “Os resultados revelaram desigualdades profundas nos processos de detecção facial” há um verbo de ligação.
III. Em “Os resultados revelaram desigualdades profundas nos processos de detecção facial” a expressão em destaque funciona como objeto indireto.
IV. Em “O dano já começa antes, quando o sistema sequer detecta aquele rosto como um rosto válido” há uma oração subordinada adverbial temporal.
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