Com base nos princípios de Responsible AI (IA Responsável), ...
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Ano: 2023
Banca:
FGV
Órgão:
Receita Federal
Prova:
FGV - 2023 - Receita Federal - Analista-Tributário (manhã) |
Q2096294
Engenharia de Software
Com base nos princípios de Responsible AI (IA Responsável), a
seguinte característica não é considerada importante para o
desenvolvimento de soluções de inteligência artificial:
Princípios da (IA responsável):
- Justiça: Os sistemas de AI devem tratar todas as pessoas de forma justa.
- Confiabilidade e Segurança: Os sistemas de AI devem funcionar de forma confiável e segura.
- Segurança e Privacidade: Os sistemas de AI devem ser seguros e respeitar a privacidade.
- Inclusão ou "Explicabilidade": Os sistemas de AI devem capacitar a todos e envolver as pessoas.
- Transparência: Os sistemas de AI devem ser compreensíveis.
- Responsabilidade: As pessoas devem ser responsáveis pelos sistemas de AI.
Fonte: https://www.microsoft.com/pt-br/ai/responsible-ai?activetab=pivot1%3aprimaryr6
Princípios de IA responsável:
- Transparência: Soluções de IA devem ser abertas e transparentes em sua funcionalidade e tomada de decisão.
- Equidade: Soluções de IA devem ser desenvolvidas e implementadas sem discriminação ou viés em relação a características pessoais.
- Privacidade: Soluções de IA devem respeitar a privacidade das pessoas e garantir a proteção de seus dados.
- Segurança: Soluções de IA devem ser projetadas para serem seguras e proteger contra ameaças externas.
- Confiabilidade: Soluções de IA devem ser confiáveis e precisas em suas previsões e decisões.
- Responsabilidade: Desenvolvedores e usuários de IA devem ser responsáveis por garantir o uso ético e responsável da tecnologia.
- Sustentabilidade: Soluções de IA devem ser desenvolvidas e implementadas de maneira sustentável, levando em consideração o impacto ambiental e social.
- Integridade: Soluções de IA devem ser desenvolvidas e implementadas com base em valores éticos e promovendo o bem comum.
- Inclusão: Soluções de IA devem ser acessíveis e inclusivas para todos, independentemente de sua origem ou habilidades.
- Participação: Os usuários e as partes interessadas devem ser consultados e envolvidos no desenvolvimento e implementação de soluções de IA.
- Explicabilidade: Soluções de IA devem ser explicáveis, permitindo que os usuários entendam como as decisões são tomadas.
- Robustez: Soluções de IA devem ser robustas e capazes de lidar com incertezas e variações no ambiente de uso.
essa foi de doer!