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Ano: 2024
Banca:
FUNCERN
Órgão:
IF-RN
Provas:
FUNCERN - 2024 - IF-RN - Técnico em Assuntos Educacionais
|
FUNCERN - 2024 - IF-RN - Analista de Tecnologia da Informação |
FUNCERN - 2024 - IF-RN - Engenheiro - Área Civil |
FUNCERN - 2024 - IF-RN - Médico - Área Clínica |
FUNCERN - 2024 - IF-RN - Nutricionista - Habilitação |
FUNCERN - 2024 - IF-RN - Odontólogo |
FUNCERN - 2024 - IF-RN - Pedagogo |
Q2356035
Português
Texto associado
A INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL ESTÁ MUDANDO O MUNDO, MAS PRECISAMOS PROTEGÊ-LO
Dora Kaufman
No início de 2023, Geoffrey Hinton, considerado o “padrinho da IA” e vencedor do Prêmio Turing (Nobel da tecnologia), declarou à revista Technology review: “De repente, mudei minha opinião sobre se essas coisas (máquinas movidas por inteligência artificial) serão mais inteligentes do que nós. Acho que elas estão muito próximas disso agora e serão muito mais inteligentes do que nós no futuro.” A cientista da computação Melanie Mitchell reconhece, na revista Science, que é uma afirmação extraordinária, mas que exige evidências igualmente extraordinárias. “Nós, humanos, somos propensos ao antropomorfismo, projetando inteligência e compreensão em sistemas que fornecem até mesmo um indício de competência linguística”, pondera. Mitchell refuta cada um dos testes realizados para comprovar a semelhança entre as capacidades cognitivas da IA generativa e as dos seres humanos, concluindo que, a partir das evidências fornecidas, não é possível afirmar que os sistemas de IA em breve igualarão ou excederão a inteligência humana.
Para o Prêmio Nobel Judea Pearl, autor de The book of why: the new science of cause and effect (Basic Books, 2018), estamos longe de produzir máquinas com inteligência semelhante à humana. A diferença profunda é a ausência de um modelo mental da realidade onde a imaginação acontece. Para ir mais longe, pondera Pearl, precisamos desenvolver um modelo causal, e não apenas modelos de correlação como as técnicas atuais de IA. “Se quisermos que os robôs respondam ‘por quê?’ ou mesmo que entendam o significado, devemos equipá-los com um modelo causal e ensiná-los a responder a perguntas contrafactuais”, argumenta Pearl, lembrando que as intuições humanas são organizadas em torno de relações causais, não estatísticas.
Abstraindo as controvérsias sobre o futuro da inteligência artificial, o que temos hoje é um sistema estatístico de probabilidade, fundamentalmente modelos baseados na técnica de redes neurais profundas (deep learning), com inúmeras limitações a começar pela variável de incerteza intrínseca aos sistemas estatísticos; soluções como o ChatGPT preveem o próximo token em uma sequência com base em uma lógica de probabilidade. A subjetividade humana permeia toda a cadeia de desenvolvimento da IA. São os humanos que tomam as decisões ao longo do processo, bem como são os humanos que interpretam os resultados e decidem como utilizá-los.
Ainda que limitada, a IA tem demonstrado um potencial revolucionário em diversas áreas, como saúde, transporte, educação, segurança e na otimização de processos operacionais. No entanto, seu uso também traz desafios e preocupações, como viés algorítmico discriminatório, privacidade, responsabilidade civil e impacto no mercado de trabalho. Regulamentar adequadamente a IA torna-se crucial para garantir sua aplicação ética, segura e responsável, especialmente porque as legislações existentes não abrangem a totalidade dos riscos associados a esses sistemas. Embora a regulamentação da IA seja essencial, trata-se de um desafio complexo; não por acaso ainda não temos, no mundo ocidental, um marco regulatório, o processo mais avançado é o europeu – “AI Act”, em debate público desde abril de 2021, 3.000 emendas em novembro de 2022, segunda versão votada no Parlamento Europeu em 14 de julho de 2023 –, com fortes críticas tanto do mercado quanto da academia.
Regulamentar a IA não é como regular um produto ou um serviço, não é trivial pré-identificar e isolar nos sistemas os riscos e suas consequências. A eficácia da lei na efetiva proteção da sociedade depende da convergência de diretrizes compartilhadas globalmente, autorregulação e arcabouço regulatório. Regulamentação é um projeto coletivo, que inclui legisladores, partes interessadas, setor privado, academia e sociedade civil. A lacuna de conhecimento sobre IA dos reguladores é uma grande barreira na regulamentação (e posterior fiscalização/enforcement); entender como funcionam as cadeias de suprimento dos sistemas de IA, e como atribuir responsabilidades distintas demanda tempo e capacitação. Entre os especialistas, forma-se um consenso de que a efetividade de qualquer regulamentação da IA depende de estabelecer padrões (tipo ISO).
Reconhecendo o tamanho do desafio, as organizações multilaterais estão convocando os especialistas. A Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Econômico, por exemplo, formou o grupo OECD.AI, coordenado pelo britânico Stuart Russell, com o propósito de equipar os governos com o conhecimento e instrumentos necessários para desenvolver políticas voltadas para o futuro da IA. A ONU está capitaneando diversas iniciativas gerais e setoriais, como a reunião promovida pela Unesco com 40 ministros da educação para avaliar as oportunidades, desafios e riscos no curto e longo prazo das tecnologias de IA. Pesquisa global da Unesco, em mais de 450 escolas e universidades, revelou que apenas 10% desenvolveram políticas institucionais e/ou orientações formais sobre o uso de sistemas de IA generativa.
Com base nesse cenário, o órgão está elaborando um conjunto de diretrizes políticas, bem como estruturas de competências de IA para alunos e professores, a ser lançado na “Digital Learning Week”, no segundo semestre de 2023 em sua sede em Paris.
Os governos nacionais igualmente estão se movimentando. Na Europa e nos EUA, os órgãos executivos estão formando equipes de formuladores de política com os parlamentares, agregando acadêmicos e especialistas de mercado. A administração Biden-Harris anunciou um grupo de trabalho do Instituto Nacional de Padrões e Tecnologias (AI@NIST) com voluntários, especialistas dos setores público e privado.
No Brasil, o projeto de lei para criação do Marco Regulatório da Inteligência Artificial, Projeto de Lei 2338, em tramitação no Senado, é um bom ponto de partida, mas requer aperfeiçoamentos, no geral, para: (a) reduzir os custos de conformidade que afetam negativamente a inovação e positivamente a concentração de mercado (empresas médias, pequenas e startups não terão capacidade de atender às exigências legais); e (b) especificar os direitos do usuário afetado, evitando uma enxurrada de ações judiciais. É imprescindível padronizar os critérios de avaliação para classificar o risco, o teor dos documentos de avaliação e os parâmetros a serem utilizados pela autoridade competente para reclassificar e avaliar o impacto algorítmico. A categorização de risco é inadequada para regulamentar os grandes modelos de linguagem (LLMs) ou modelos de fundação, que têm aplicações versáteis e imprevisíveis e trazem preocupações sobre proteção de dados e direito autoral.
Para ter algum protagonismo nesse novo ambiente, o Brasil precisa de investimentos em infraestrutura, plataforma de código aberto e banco de dados robusto em português. A hegemonia da língua inglesa não só compromete a eficiência e confiabilidade para usuários não falantes de inglês, mas também tende a gerar hegemonia da cultura americana (monocultura). A questão ambiental, tema fora da pauta dos reguladores de IA, é estratégica na relação do Brasil com o resto do mundo, e o caminho de avanço da IA com sistemas cada vez mais ricos em dados tem uma pegada de carbono significativa em função do consumo de energia dos data centers para rodar sistemas robustos e de emissões associadas à produção de equipamentos e dispositivos. A regulamentação da IA deve incluir obrigações para reduzir o impacto de carbono (otimização dos processos de treinamento e implantação e uso de fontes de energia renováveis). Regular a IA é urgente, mas sem açodamento. O processo é tão importante quanto o resultado final.
Disponível em https://revistacult.uol.com.br/. Acesso em: 17 out. 2023. (texto adaptado)
Leia o período abaixo.
“Nós, humanos, somos propensos ao antropomorfismo, projetando inteligência e compreensão em sistemas que fornecem até mesmo um indício de competência linguística”, pondera.
Nesse trecho, citado pela autora, em que a cientista da computação Melanie Mitchell justifica a ideia de que somos propensos ao antropomorfismo, a expressão até mesmo, usada pela cientista, assinala que
“Nós, humanos, somos propensos ao antropomorfismo, projetando inteligência e compreensão em sistemas que fornecem até mesmo um indício de competência linguística”, pondera.
Nesse trecho, citado pela autora, em que a cientista da computação Melanie Mitchell justifica a ideia de que somos propensos ao antropomorfismo, a expressão até mesmo, usada pela cientista, assinala que
Ano: 2024
Banca:
FUNCERN
Órgão:
IF-RN
Provas:
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|
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Q2356034
Português
Texto associado
A INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL ESTÁ MUDANDO O MUNDO, MAS PRECISAMOS PROTEGÊ-LO
Dora Kaufman
No início de 2023, Geoffrey Hinton, considerado o “padrinho da IA” e vencedor do Prêmio Turing (Nobel da tecnologia), declarou à revista Technology review: “De repente, mudei minha opinião sobre se essas coisas (máquinas movidas por inteligência artificial) serão mais inteligentes do que nós. Acho que elas estão muito próximas disso agora e serão muito mais inteligentes do que nós no futuro.” A cientista da computação Melanie Mitchell reconhece, na revista Science, que é uma afirmação extraordinária, mas que exige evidências igualmente extraordinárias. “Nós, humanos, somos propensos ao antropomorfismo, projetando inteligência e compreensão em sistemas que fornecem até mesmo um indício de competência linguística”, pondera. Mitchell refuta cada um dos testes realizados para comprovar a semelhança entre as capacidades cognitivas da IA generativa e as dos seres humanos, concluindo que, a partir das evidências fornecidas, não é possível afirmar que os sistemas de IA em breve igualarão ou excederão a inteligência humana.
Para o Prêmio Nobel Judea Pearl, autor de The book of why: the new science of cause and effect (Basic Books, 2018), estamos longe de produzir máquinas com inteligência semelhante à humana. A diferença profunda é a ausência de um modelo mental da realidade onde a imaginação acontece. Para ir mais longe, pondera Pearl, precisamos desenvolver um modelo causal, e não apenas modelos de correlação como as técnicas atuais de IA. “Se quisermos que os robôs respondam ‘por quê?’ ou mesmo que entendam o significado, devemos equipá-los com um modelo causal e ensiná-los a responder a perguntas contrafactuais”, argumenta Pearl, lembrando que as intuições humanas são organizadas em torno de relações causais, não estatísticas.
Abstraindo as controvérsias sobre o futuro da inteligência artificial, o que temos hoje é um sistema estatístico de probabilidade, fundamentalmente modelos baseados na técnica de redes neurais profundas (deep learning), com inúmeras limitações a começar pela variável de incerteza intrínseca aos sistemas estatísticos; soluções como o ChatGPT preveem o próximo token em uma sequência com base em uma lógica de probabilidade. A subjetividade humana permeia toda a cadeia de desenvolvimento da IA. São os humanos que tomam as decisões ao longo do processo, bem como são os humanos que interpretam os resultados e decidem como utilizá-los.
Ainda que limitada, a IA tem demonstrado um potencial revolucionário em diversas áreas, como saúde, transporte, educação, segurança e na otimização de processos operacionais. No entanto, seu uso também traz desafios e preocupações, como viés algorítmico discriminatório, privacidade, responsabilidade civil e impacto no mercado de trabalho. Regulamentar adequadamente a IA torna-se crucial para garantir sua aplicação ética, segura e responsável, especialmente porque as legislações existentes não abrangem a totalidade dos riscos associados a esses sistemas. Embora a regulamentação da IA seja essencial, trata-se de um desafio complexo; não por acaso ainda não temos, no mundo ocidental, um marco regulatório, o processo mais avançado é o europeu – “AI Act”, em debate público desde abril de 2021, 3.000 emendas em novembro de 2022, segunda versão votada no Parlamento Europeu em 14 de julho de 2023 –, com fortes críticas tanto do mercado quanto da academia.
Regulamentar a IA não é como regular um produto ou um serviço, não é trivial pré-identificar e isolar nos sistemas os riscos e suas consequências. A eficácia da lei na efetiva proteção da sociedade depende da convergência de diretrizes compartilhadas globalmente, autorregulação e arcabouço regulatório. Regulamentação é um projeto coletivo, que inclui legisladores, partes interessadas, setor privado, academia e sociedade civil. A lacuna de conhecimento sobre IA dos reguladores é uma grande barreira na regulamentação (e posterior fiscalização/enforcement); entender como funcionam as cadeias de suprimento dos sistemas de IA, e como atribuir responsabilidades distintas demanda tempo e capacitação. Entre os especialistas, forma-se um consenso de que a efetividade de qualquer regulamentação da IA depende de estabelecer padrões (tipo ISO).
Reconhecendo o tamanho do desafio, as organizações multilaterais estão convocando os especialistas. A Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Econômico, por exemplo, formou o grupo OECD.AI, coordenado pelo britânico Stuart Russell, com o propósito de equipar os governos com o conhecimento e instrumentos necessários para desenvolver políticas voltadas para o futuro da IA. A ONU está capitaneando diversas iniciativas gerais e setoriais, como a reunião promovida pela Unesco com 40 ministros da educação para avaliar as oportunidades, desafios e riscos no curto e longo prazo das tecnologias de IA. Pesquisa global da Unesco, em mais de 450 escolas e universidades, revelou que apenas 10% desenvolveram políticas institucionais e/ou orientações formais sobre o uso de sistemas de IA generativa.
Com base nesse cenário, o órgão está elaborando um conjunto de diretrizes políticas, bem como estruturas de competências de IA para alunos e professores, a ser lançado na “Digital Learning Week”, no segundo semestre de 2023 em sua sede em Paris.
Os governos nacionais igualmente estão se movimentando. Na Europa e nos EUA, os órgãos executivos estão formando equipes de formuladores de política com os parlamentares, agregando acadêmicos e especialistas de mercado. A administração Biden-Harris anunciou um grupo de trabalho do Instituto Nacional de Padrões e Tecnologias (AI@NIST) com voluntários, especialistas dos setores público e privado.
No Brasil, o projeto de lei para criação do Marco Regulatório da Inteligência Artificial, Projeto de Lei 2338, em tramitação no Senado, é um bom ponto de partida, mas requer aperfeiçoamentos, no geral, para: (a) reduzir os custos de conformidade que afetam negativamente a inovação e positivamente a concentração de mercado (empresas médias, pequenas e startups não terão capacidade de atender às exigências legais); e (b) especificar os direitos do usuário afetado, evitando uma enxurrada de ações judiciais. É imprescindível padronizar os critérios de avaliação para classificar o risco, o teor dos documentos de avaliação e os parâmetros a serem utilizados pela autoridade competente para reclassificar e avaliar o impacto algorítmico. A categorização de risco é inadequada para regulamentar os grandes modelos de linguagem (LLMs) ou modelos de fundação, que têm aplicações versáteis e imprevisíveis e trazem preocupações sobre proteção de dados e direito autoral.
Para ter algum protagonismo nesse novo ambiente, o Brasil precisa de investimentos em infraestrutura, plataforma de código aberto e banco de dados robusto em português. A hegemonia da língua inglesa não só compromete a eficiência e confiabilidade para usuários não falantes de inglês, mas também tende a gerar hegemonia da cultura americana (monocultura). A questão ambiental, tema fora da pauta dos reguladores de IA, é estratégica na relação do Brasil com o resto do mundo, e o caminho de avanço da IA com sistemas cada vez mais ricos em dados tem uma pegada de carbono significativa em função do consumo de energia dos data centers para rodar sistemas robustos e de emissões associadas à produção de equipamentos e dispositivos. A regulamentação da IA deve incluir obrigações para reduzir o impacto de carbono (otimização dos processos de treinamento e implantação e uso de fontes de energia renováveis). Regular a IA é urgente, mas sem açodamento. O processo é tão importante quanto o resultado final.
Disponível em https://revistacult.uol.com.br/. Acesso em: 17 out. 2023. (texto adaptado)
Considere o trecho a seguir.
É imprescindível padronizar os critérios de avaliação para classificar o risco, o teor dos documentos de avaliação e os parâmetros a serem utilizados pela autoridade competente para reclassificar e avaliar o impacto algorítmico.
Sobre a construção desse trecho, é correto afirmar que a autora recorre a uma estrutura
É imprescindível padronizar os critérios de avaliação para classificar o risco, o teor dos documentos de avaliação e os parâmetros a serem utilizados pela autoridade competente para reclassificar e avaliar o impacto algorítmico.
Sobre a construção desse trecho, é correto afirmar que a autora recorre a uma estrutura
Ano: 2024
Banca:
FUNCERN
Órgão:
IF-RN
Provas:
FUNCERN - 2024 - IF-RN - Técnico em Assuntos Educacionais
|
FUNCERN - 2024 - IF-RN - Analista de Tecnologia da Informação |
FUNCERN - 2024 - IF-RN - Engenheiro - Área Civil |
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FUNCERN - 2024 - IF-RN - Nutricionista - Habilitação |
FUNCERN - 2024 - IF-RN - Odontólogo |
FUNCERN - 2024 - IF-RN - Pedagogo |
Q2356033
Português
Texto associado
A INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL ESTÁ MUDANDO O MUNDO, MAS PRECISAMOS PROTEGÊ-LO
Dora Kaufman
No início de 2023, Geoffrey Hinton, considerado o “padrinho da IA” e vencedor do Prêmio Turing (Nobel da tecnologia), declarou à revista Technology review: “De repente, mudei minha opinião sobre se essas coisas (máquinas movidas por inteligência artificial) serão mais inteligentes do que nós. Acho que elas estão muito próximas disso agora e serão muito mais inteligentes do que nós no futuro.” A cientista da computação Melanie Mitchell reconhece, na revista Science, que é uma afirmação extraordinária, mas que exige evidências igualmente extraordinárias. “Nós, humanos, somos propensos ao antropomorfismo, projetando inteligência e compreensão em sistemas que fornecem até mesmo um indício de competência linguística”, pondera. Mitchell refuta cada um dos testes realizados para comprovar a semelhança entre as capacidades cognitivas da IA generativa e as dos seres humanos, concluindo que, a partir das evidências fornecidas, não é possível afirmar que os sistemas de IA em breve igualarão ou excederão a inteligência humana.
Para o Prêmio Nobel Judea Pearl, autor de The book of why: the new science of cause and effect (Basic Books, 2018), estamos longe de produzir máquinas com inteligência semelhante à humana. A diferença profunda é a ausência de um modelo mental da realidade onde a imaginação acontece. Para ir mais longe, pondera Pearl, precisamos desenvolver um modelo causal, e não apenas modelos de correlação como as técnicas atuais de IA. “Se quisermos que os robôs respondam ‘por quê?’ ou mesmo que entendam o significado, devemos equipá-los com um modelo causal e ensiná-los a responder a perguntas contrafactuais”, argumenta Pearl, lembrando que as intuições humanas são organizadas em torno de relações causais, não estatísticas.
Abstraindo as controvérsias sobre o futuro da inteligência artificial, o que temos hoje é um sistema estatístico de probabilidade, fundamentalmente modelos baseados na técnica de redes neurais profundas (deep learning), com inúmeras limitações a começar pela variável de incerteza intrínseca aos sistemas estatísticos; soluções como o ChatGPT preveem o próximo token em uma sequência com base em uma lógica de probabilidade. A subjetividade humana permeia toda a cadeia de desenvolvimento da IA. São os humanos que tomam as decisões ao longo do processo, bem como são os humanos que interpretam os resultados e decidem como utilizá-los.
Ainda que limitada, a IA tem demonstrado um potencial revolucionário em diversas áreas, como saúde, transporte, educação, segurança e na otimização de processos operacionais. No entanto, seu uso também traz desafios e preocupações, como viés algorítmico discriminatório, privacidade, responsabilidade civil e impacto no mercado de trabalho. Regulamentar adequadamente a IA torna-se crucial para garantir sua aplicação ética, segura e responsável, especialmente porque as legislações existentes não abrangem a totalidade dos riscos associados a esses sistemas. Embora a regulamentação da IA seja essencial, trata-se de um desafio complexo; não por acaso ainda não temos, no mundo ocidental, um marco regulatório, o processo mais avançado é o europeu – “AI Act”, em debate público desde abril de 2021, 3.000 emendas em novembro de 2022, segunda versão votada no Parlamento Europeu em 14 de julho de 2023 –, com fortes críticas tanto do mercado quanto da academia.
Regulamentar a IA não é como regular um produto ou um serviço, não é trivial pré-identificar e isolar nos sistemas os riscos e suas consequências. A eficácia da lei na efetiva proteção da sociedade depende da convergência de diretrizes compartilhadas globalmente, autorregulação e arcabouço regulatório. Regulamentação é um projeto coletivo, que inclui legisladores, partes interessadas, setor privado, academia e sociedade civil. A lacuna de conhecimento sobre IA dos reguladores é uma grande barreira na regulamentação (e posterior fiscalização/enforcement); entender como funcionam as cadeias de suprimento dos sistemas de IA, e como atribuir responsabilidades distintas demanda tempo e capacitação. Entre os especialistas, forma-se um consenso de que a efetividade de qualquer regulamentação da IA depende de estabelecer padrões (tipo ISO).
Reconhecendo o tamanho do desafio, as organizações multilaterais estão convocando os especialistas. A Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Econômico, por exemplo, formou o grupo OECD.AI, coordenado pelo britânico Stuart Russell, com o propósito de equipar os governos com o conhecimento e instrumentos necessários para desenvolver políticas voltadas para o futuro da IA. A ONU está capitaneando diversas iniciativas gerais e setoriais, como a reunião promovida pela Unesco com 40 ministros da educação para avaliar as oportunidades, desafios e riscos no curto e longo prazo das tecnologias de IA. Pesquisa global da Unesco, em mais de 450 escolas e universidades, revelou que apenas 10% desenvolveram políticas institucionais e/ou orientações formais sobre o uso de sistemas de IA generativa.
Com base nesse cenário, o órgão está elaborando um conjunto de diretrizes políticas, bem como estruturas de competências de IA para alunos e professores, a ser lançado na “Digital Learning Week”, no segundo semestre de 2023 em sua sede em Paris.
Os governos nacionais igualmente estão se movimentando. Na Europa e nos EUA, os órgãos executivos estão formando equipes de formuladores de política com os parlamentares, agregando acadêmicos e especialistas de mercado. A administração Biden-Harris anunciou um grupo de trabalho do Instituto Nacional de Padrões e Tecnologias (AI@NIST) com voluntários, especialistas dos setores público e privado.
No Brasil, o projeto de lei para criação do Marco Regulatório da Inteligência Artificial, Projeto de Lei 2338, em tramitação no Senado, é um bom ponto de partida, mas requer aperfeiçoamentos, no geral, para: (a) reduzir os custos de conformidade que afetam negativamente a inovação e positivamente a concentração de mercado (empresas médias, pequenas e startups não terão capacidade de atender às exigências legais); e (b) especificar os direitos do usuário afetado, evitando uma enxurrada de ações judiciais. É imprescindível padronizar os critérios de avaliação para classificar o risco, o teor dos documentos de avaliação e os parâmetros a serem utilizados pela autoridade competente para reclassificar e avaliar o impacto algorítmico. A categorização de risco é inadequada para regulamentar os grandes modelos de linguagem (LLMs) ou modelos de fundação, que têm aplicações versáteis e imprevisíveis e trazem preocupações sobre proteção de dados e direito autoral.
Para ter algum protagonismo nesse novo ambiente, o Brasil precisa de investimentos em infraestrutura, plataforma de código aberto e banco de dados robusto em português. A hegemonia da língua inglesa não só compromete a eficiência e confiabilidade para usuários não falantes de inglês, mas também tende a gerar hegemonia da cultura americana (monocultura). A questão ambiental, tema fora da pauta dos reguladores de IA, é estratégica na relação do Brasil com o resto do mundo, e o caminho de avanço da IA com sistemas cada vez mais ricos em dados tem uma pegada de carbono significativa em função do consumo de energia dos data centers para rodar sistemas robustos e de emissões associadas à produção de equipamentos e dispositivos. A regulamentação da IA deve incluir obrigações para reduzir o impacto de carbono (otimização dos processos de treinamento e implantação e uso de fontes de energia renováveis). Regular a IA é urgente, mas sem açodamento. O processo é tão importante quanto o resultado final.
Disponível em https://revistacult.uol.com.br/. Acesso em: 17 out. 2023. (texto adaptado)
Ao iniciar o segundo período do quarto parágrafo, a autora sinaliza que fará, em relação ao que foi
afirmado no período anterior, uma
Ano: 2024
Banca:
FUNCERN
Órgão:
IF-RN
Provas:
FUNCERN - 2024 - IF-RN - Técnico em Assuntos Educacionais
|
FUNCERN - 2024 - IF-RN - Analista de Tecnologia da Informação |
FUNCERN - 2024 - IF-RN - Engenheiro - Área Civil |
FUNCERN - 2024 - IF-RN - Médico - Área Clínica |
FUNCERN - 2024 - IF-RN - Nutricionista - Habilitação |
FUNCERN - 2024 - IF-RN - Odontólogo |
FUNCERN - 2024 - IF-RN - Pedagogo |
Q2356032
Português
Texto associado
A INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL ESTÁ MUDANDO O MUNDO, MAS PRECISAMOS PROTEGÊ-LO
Dora Kaufman
No início de 2023, Geoffrey Hinton, considerado o “padrinho da IA” e vencedor do Prêmio Turing (Nobel da tecnologia), declarou à revista Technology review: “De repente, mudei minha opinião sobre se essas coisas (máquinas movidas por inteligência artificial) serão mais inteligentes do que nós. Acho que elas estão muito próximas disso agora e serão muito mais inteligentes do que nós no futuro.” A cientista da computação Melanie Mitchell reconhece, na revista Science, que é uma afirmação extraordinária, mas que exige evidências igualmente extraordinárias. “Nós, humanos, somos propensos ao antropomorfismo, projetando inteligência e compreensão em sistemas que fornecem até mesmo um indício de competência linguística”, pondera. Mitchell refuta cada um dos testes realizados para comprovar a semelhança entre as capacidades cognitivas da IA generativa e as dos seres humanos, concluindo que, a partir das evidências fornecidas, não é possível afirmar que os sistemas de IA em breve igualarão ou excederão a inteligência humana.
Para o Prêmio Nobel Judea Pearl, autor de The book of why: the new science of cause and effect (Basic Books, 2018), estamos longe de produzir máquinas com inteligência semelhante à humana. A diferença profunda é a ausência de um modelo mental da realidade onde a imaginação acontece. Para ir mais longe, pondera Pearl, precisamos desenvolver um modelo causal, e não apenas modelos de correlação como as técnicas atuais de IA. “Se quisermos que os robôs respondam ‘por quê?’ ou mesmo que entendam o significado, devemos equipá-los com um modelo causal e ensiná-los a responder a perguntas contrafactuais”, argumenta Pearl, lembrando que as intuições humanas são organizadas em torno de relações causais, não estatísticas.
Abstraindo as controvérsias sobre o futuro da inteligência artificial, o que temos hoje é um sistema estatístico de probabilidade, fundamentalmente modelos baseados na técnica de redes neurais profundas (deep learning), com inúmeras limitações a começar pela variável de incerteza intrínseca aos sistemas estatísticos; soluções como o ChatGPT preveem o próximo token em uma sequência com base em uma lógica de probabilidade. A subjetividade humana permeia toda a cadeia de desenvolvimento da IA. São os humanos que tomam as decisões ao longo do processo, bem como são os humanos que interpretam os resultados e decidem como utilizá-los.
Ainda que limitada, a IA tem demonstrado um potencial revolucionário em diversas áreas, como saúde, transporte, educação, segurança e na otimização de processos operacionais. No entanto, seu uso também traz desafios e preocupações, como viés algorítmico discriminatório, privacidade, responsabilidade civil e impacto no mercado de trabalho. Regulamentar adequadamente a IA torna-se crucial para garantir sua aplicação ética, segura e responsável, especialmente porque as legislações existentes não abrangem a totalidade dos riscos associados a esses sistemas. Embora a regulamentação da IA seja essencial, trata-se de um desafio complexo; não por acaso ainda não temos, no mundo ocidental, um marco regulatório, o processo mais avançado é o europeu – “AI Act”, em debate público desde abril de 2021, 3.000 emendas em novembro de 2022, segunda versão votada no Parlamento Europeu em 14 de julho de 2023 –, com fortes críticas tanto do mercado quanto da academia.
Regulamentar a IA não é como regular um produto ou um serviço, não é trivial pré-identificar e isolar nos sistemas os riscos e suas consequências. A eficácia da lei na efetiva proteção da sociedade depende da convergência de diretrizes compartilhadas globalmente, autorregulação e arcabouço regulatório. Regulamentação é um projeto coletivo, que inclui legisladores, partes interessadas, setor privado, academia e sociedade civil. A lacuna de conhecimento sobre IA dos reguladores é uma grande barreira na regulamentação (e posterior fiscalização/enforcement); entender como funcionam as cadeias de suprimento dos sistemas de IA, e como atribuir responsabilidades distintas demanda tempo e capacitação. Entre os especialistas, forma-se um consenso de que a efetividade de qualquer regulamentação da IA depende de estabelecer padrões (tipo ISO).
Reconhecendo o tamanho do desafio, as organizações multilaterais estão convocando os especialistas. A Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Econômico, por exemplo, formou o grupo OECD.AI, coordenado pelo britânico Stuart Russell, com o propósito de equipar os governos com o conhecimento e instrumentos necessários para desenvolver políticas voltadas para o futuro da IA. A ONU está capitaneando diversas iniciativas gerais e setoriais, como a reunião promovida pela Unesco com 40 ministros da educação para avaliar as oportunidades, desafios e riscos no curto e longo prazo das tecnologias de IA. Pesquisa global da Unesco, em mais de 450 escolas e universidades, revelou que apenas 10% desenvolveram políticas institucionais e/ou orientações formais sobre o uso de sistemas de IA generativa.
Com base nesse cenário, o órgão está elaborando um conjunto de diretrizes políticas, bem como estruturas de competências de IA para alunos e professores, a ser lançado na “Digital Learning Week”, no segundo semestre de 2023 em sua sede em Paris.
Os governos nacionais igualmente estão se movimentando. Na Europa e nos EUA, os órgãos executivos estão formando equipes de formuladores de política com os parlamentares, agregando acadêmicos e especialistas de mercado. A administração Biden-Harris anunciou um grupo de trabalho do Instituto Nacional de Padrões e Tecnologias (AI@NIST) com voluntários, especialistas dos setores público e privado.
No Brasil, o projeto de lei para criação do Marco Regulatório da Inteligência Artificial, Projeto de Lei 2338, em tramitação no Senado, é um bom ponto de partida, mas requer aperfeiçoamentos, no geral, para: (a) reduzir os custos de conformidade que afetam negativamente a inovação e positivamente a concentração de mercado (empresas médias, pequenas e startups não terão capacidade de atender às exigências legais); e (b) especificar os direitos do usuário afetado, evitando uma enxurrada de ações judiciais. É imprescindível padronizar os critérios de avaliação para classificar o risco, o teor dos documentos de avaliação e os parâmetros a serem utilizados pela autoridade competente para reclassificar e avaliar o impacto algorítmico. A categorização de risco é inadequada para regulamentar os grandes modelos de linguagem (LLMs) ou modelos de fundação, que têm aplicações versáteis e imprevisíveis e trazem preocupações sobre proteção de dados e direito autoral.
Para ter algum protagonismo nesse novo ambiente, o Brasil precisa de investimentos em infraestrutura, plataforma de código aberto e banco de dados robusto em português. A hegemonia da língua inglesa não só compromete a eficiência e confiabilidade para usuários não falantes de inglês, mas também tende a gerar hegemonia da cultura americana (monocultura). A questão ambiental, tema fora da pauta dos reguladores de IA, é estratégica na relação do Brasil com o resto do mundo, e o caminho de avanço da IA com sistemas cada vez mais ricos em dados tem uma pegada de carbono significativa em função do consumo de energia dos data centers para rodar sistemas robustos e de emissões associadas à produção de equipamentos e dispositivos. A regulamentação da IA deve incluir obrigações para reduzir o impacto de carbono (otimização dos processos de treinamento e implantação e uso de fontes de energia renováveis). Regular a IA é urgente, mas sem açodamento. O processo é tão importante quanto o resultado final.
Disponível em https://revistacult.uol.com.br/. Acesso em: 17 out. 2023. (texto adaptado)
Ao se referir à Inteligência Artificial, no primeiro período do quarto parágrafo, a autora expressa um
raciocínio
Ano: 2024
Banca:
FUNCERN
Órgão:
IF-RN
Provas:
FUNCERN - 2024 - IF-RN - Técnico em Assuntos Educacionais
|
FUNCERN - 2024 - IF-RN - Analista de Tecnologia da Informação |
FUNCERN - 2024 - IF-RN - Engenheiro - Área Civil |
FUNCERN - 2024 - IF-RN - Médico - Área Clínica |
FUNCERN - 2024 - IF-RN - Nutricionista - Habilitação |
FUNCERN - 2024 - IF-RN - Odontólogo |
FUNCERN - 2024 - IF-RN - Pedagogo |
Q2356031
Português
Texto associado
A INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL ESTÁ MUDANDO O MUNDO, MAS PRECISAMOS PROTEGÊ-LO
Dora Kaufman
No início de 2023, Geoffrey Hinton, considerado o “padrinho da IA” e vencedor do Prêmio Turing (Nobel da tecnologia), declarou à revista Technology review: “De repente, mudei minha opinião sobre se essas coisas (máquinas movidas por inteligência artificial) serão mais inteligentes do que nós. Acho que elas estão muito próximas disso agora e serão muito mais inteligentes do que nós no futuro.” A cientista da computação Melanie Mitchell reconhece, na revista Science, que é uma afirmação extraordinária, mas que exige evidências igualmente extraordinárias. “Nós, humanos, somos propensos ao antropomorfismo, projetando inteligência e compreensão em sistemas que fornecem até mesmo um indício de competência linguística”, pondera. Mitchell refuta cada um dos testes realizados para comprovar a semelhança entre as capacidades cognitivas da IA generativa e as dos seres humanos, concluindo que, a partir das evidências fornecidas, não é possível afirmar que os sistemas de IA em breve igualarão ou excederão a inteligência humana.
Para o Prêmio Nobel Judea Pearl, autor de The book of why: the new science of cause and effect (Basic Books, 2018), estamos longe de produzir máquinas com inteligência semelhante à humana. A diferença profunda é a ausência de um modelo mental da realidade onde a imaginação acontece. Para ir mais longe, pondera Pearl, precisamos desenvolver um modelo causal, e não apenas modelos de correlação como as técnicas atuais de IA. “Se quisermos que os robôs respondam ‘por quê?’ ou mesmo que entendam o significado, devemos equipá-los com um modelo causal e ensiná-los a responder a perguntas contrafactuais”, argumenta Pearl, lembrando que as intuições humanas são organizadas em torno de relações causais, não estatísticas.
Abstraindo as controvérsias sobre o futuro da inteligência artificial, o que temos hoje é um sistema estatístico de probabilidade, fundamentalmente modelos baseados na técnica de redes neurais profundas (deep learning), com inúmeras limitações a começar pela variável de incerteza intrínseca aos sistemas estatísticos; soluções como o ChatGPT preveem o próximo token em uma sequência com base em uma lógica de probabilidade. A subjetividade humana permeia toda a cadeia de desenvolvimento da IA. São os humanos que tomam as decisões ao longo do processo, bem como são os humanos que interpretam os resultados e decidem como utilizá-los.
Ainda que limitada, a IA tem demonstrado um potencial revolucionário em diversas áreas, como saúde, transporte, educação, segurança e na otimização de processos operacionais. No entanto, seu uso também traz desafios e preocupações, como viés algorítmico discriminatório, privacidade, responsabilidade civil e impacto no mercado de trabalho. Regulamentar adequadamente a IA torna-se crucial para garantir sua aplicação ética, segura e responsável, especialmente porque as legislações existentes não abrangem a totalidade dos riscos associados a esses sistemas. Embora a regulamentação da IA seja essencial, trata-se de um desafio complexo; não por acaso ainda não temos, no mundo ocidental, um marco regulatório, o processo mais avançado é o europeu – “AI Act”, em debate público desde abril de 2021, 3.000 emendas em novembro de 2022, segunda versão votada no Parlamento Europeu em 14 de julho de 2023 –, com fortes críticas tanto do mercado quanto da academia.
Regulamentar a IA não é como regular um produto ou um serviço, não é trivial pré-identificar e isolar nos sistemas os riscos e suas consequências. A eficácia da lei na efetiva proteção da sociedade depende da convergência de diretrizes compartilhadas globalmente, autorregulação e arcabouço regulatório. Regulamentação é um projeto coletivo, que inclui legisladores, partes interessadas, setor privado, academia e sociedade civil. A lacuna de conhecimento sobre IA dos reguladores é uma grande barreira na regulamentação (e posterior fiscalização/enforcement); entender como funcionam as cadeias de suprimento dos sistemas de IA, e como atribuir responsabilidades distintas demanda tempo e capacitação. Entre os especialistas, forma-se um consenso de que a efetividade de qualquer regulamentação da IA depende de estabelecer padrões (tipo ISO).
Reconhecendo o tamanho do desafio, as organizações multilaterais estão convocando os especialistas. A Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Econômico, por exemplo, formou o grupo OECD.AI, coordenado pelo britânico Stuart Russell, com o propósito de equipar os governos com o conhecimento e instrumentos necessários para desenvolver políticas voltadas para o futuro da IA. A ONU está capitaneando diversas iniciativas gerais e setoriais, como a reunião promovida pela Unesco com 40 ministros da educação para avaliar as oportunidades, desafios e riscos no curto e longo prazo das tecnologias de IA. Pesquisa global da Unesco, em mais de 450 escolas e universidades, revelou que apenas 10% desenvolveram políticas institucionais e/ou orientações formais sobre o uso de sistemas de IA generativa.
Com base nesse cenário, o órgão está elaborando um conjunto de diretrizes políticas, bem como estruturas de competências de IA para alunos e professores, a ser lançado na “Digital Learning Week”, no segundo semestre de 2023 em sua sede em Paris.
Os governos nacionais igualmente estão se movimentando. Na Europa e nos EUA, os órgãos executivos estão formando equipes de formuladores de política com os parlamentares, agregando acadêmicos e especialistas de mercado. A administração Biden-Harris anunciou um grupo de trabalho do Instituto Nacional de Padrões e Tecnologias (AI@NIST) com voluntários, especialistas dos setores público e privado.
No Brasil, o projeto de lei para criação do Marco Regulatório da Inteligência Artificial, Projeto de Lei 2338, em tramitação no Senado, é um bom ponto de partida, mas requer aperfeiçoamentos, no geral, para: (a) reduzir os custos de conformidade que afetam negativamente a inovação e positivamente a concentração de mercado (empresas médias, pequenas e startups não terão capacidade de atender às exigências legais); e (b) especificar os direitos do usuário afetado, evitando uma enxurrada de ações judiciais. É imprescindível padronizar os critérios de avaliação para classificar o risco, o teor dos documentos de avaliação e os parâmetros a serem utilizados pela autoridade competente para reclassificar e avaliar o impacto algorítmico. A categorização de risco é inadequada para regulamentar os grandes modelos de linguagem (LLMs) ou modelos de fundação, que têm aplicações versáteis e imprevisíveis e trazem preocupações sobre proteção de dados e direito autoral.
Para ter algum protagonismo nesse novo ambiente, o Brasil precisa de investimentos em infraestrutura, plataforma de código aberto e banco de dados robusto em português. A hegemonia da língua inglesa não só compromete a eficiência e confiabilidade para usuários não falantes de inglês, mas também tende a gerar hegemonia da cultura americana (monocultura). A questão ambiental, tema fora da pauta dos reguladores de IA, é estratégica na relação do Brasil com o resto do mundo, e o caminho de avanço da IA com sistemas cada vez mais ricos em dados tem uma pegada de carbono significativa em função do consumo de energia dos data centers para rodar sistemas robustos e de emissões associadas à produção de equipamentos e dispositivos. A regulamentação da IA deve incluir obrigações para reduzir o impacto de carbono (otimização dos processos de treinamento e implantação e uso de fontes de energia renováveis). Regular a IA é urgente, mas sem açodamento. O processo é tão importante quanto o resultado final.
Disponível em https://revistacult.uol.com.br/. Acesso em: 17 out. 2023. (texto adaptado)
No primeiro parágrafo, há, além da voz da autora,
Ano: 2024
Banca:
FUNCERN
Órgão:
IF-RN
Provas:
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FUNCERN - 2024 - IF-RN - Odontólogo |
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Q2356030
Português
Texto associado
A INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL ESTÁ MUDANDO O MUNDO, MAS PRECISAMOS PROTEGÊ-LO
Dora Kaufman
No início de 2023, Geoffrey Hinton, considerado o “padrinho da IA” e vencedor do Prêmio Turing (Nobel da tecnologia), declarou à revista Technology review: “De repente, mudei minha opinião sobre se essas coisas (máquinas movidas por inteligência artificial) serão mais inteligentes do que nós. Acho que elas estão muito próximas disso agora e serão muito mais inteligentes do que nós no futuro.” A cientista da computação Melanie Mitchell reconhece, na revista Science, que é uma afirmação extraordinária, mas que exige evidências igualmente extraordinárias. “Nós, humanos, somos propensos ao antropomorfismo, projetando inteligência e compreensão em sistemas que fornecem até mesmo um indício de competência linguística”, pondera. Mitchell refuta cada um dos testes realizados para comprovar a semelhança entre as capacidades cognitivas da IA generativa e as dos seres humanos, concluindo que, a partir das evidências fornecidas, não é possível afirmar que os sistemas de IA em breve igualarão ou excederão a inteligência humana.
Para o Prêmio Nobel Judea Pearl, autor de The book of why: the new science of cause and effect (Basic Books, 2018), estamos longe de produzir máquinas com inteligência semelhante à humana. A diferença profunda é a ausência de um modelo mental da realidade onde a imaginação acontece. Para ir mais longe, pondera Pearl, precisamos desenvolver um modelo causal, e não apenas modelos de correlação como as técnicas atuais de IA. “Se quisermos que os robôs respondam ‘por quê?’ ou mesmo que entendam o significado, devemos equipá-los com um modelo causal e ensiná-los a responder a perguntas contrafactuais”, argumenta Pearl, lembrando que as intuições humanas são organizadas em torno de relações causais, não estatísticas.
Abstraindo as controvérsias sobre o futuro da inteligência artificial, o que temos hoje é um sistema estatístico de probabilidade, fundamentalmente modelos baseados na técnica de redes neurais profundas (deep learning), com inúmeras limitações a começar pela variável de incerteza intrínseca aos sistemas estatísticos; soluções como o ChatGPT preveem o próximo token em uma sequência com base em uma lógica de probabilidade. A subjetividade humana permeia toda a cadeia de desenvolvimento da IA. São os humanos que tomam as decisões ao longo do processo, bem como são os humanos que interpretam os resultados e decidem como utilizá-los.
Ainda que limitada, a IA tem demonstrado um potencial revolucionário em diversas áreas, como saúde, transporte, educação, segurança e na otimização de processos operacionais. No entanto, seu uso também traz desafios e preocupações, como viés algorítmico discriminatório, privacidade, responsabilidade civil e impacto no mercado de trabalho. Regulamentar adequadamente a IA torna-se crucial para garantir sua aplicação ética, segura e responsável, especialmente porque as legislações existentes não abrangem a totalidade dos riscos associados a esses sistemas. Embora a regulamentação da IA seja essencial, trata-se de um desafio complexo; não por acaso ainda não temos, no mundo ocidental, um marco regulatório, o processo mais avançado é o europeu – “AI Act”, em debate público desde abril de 2021, 3.000 emendas em novembro de 2022, segunda versão votada no Parlamento Europeu em 14 de julho de 2023 –, com fortes críticas tanto do mercado quanto da academia.
Regulamentar a IA não é como regular um produto ou um serviço, não é trivial pré-identificar e isolar nos sistemas os riscos e suas consequências. A eficácia da lei na efetiva proteção da sociedade depende da convergência de diretrizes compartilhadas globalmente, autorregulação e arcabouço regulatório. Regulamentação é um projeto coletivo, que inclui legisladores, partes interessadas, setor privado, academia e sociedade civil. A lacuna de conhecimento sobre IA dos reguladores é uma grande barreira na regulamentação (e posterior fiscalização/enforcement); entender como funcionam as cadeias de suprimento dos sistemas de IA, e como atribuir responsabilidades distintas demanda tempo e capacitação. Entre os especialistas, forma-se um consenso de que a efetividade de qualquer regulamentação da IA depende de estabelecer padrões (tipo ISO).
Reconhecendo o tamanho do desafio, as organizações multilaterais estão convocando os especialistas. A Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Econômico, por exemplo, formou o grupo OECD.AI, coordenado pelo britânico Stuart Russell, com o propósito de equipar os governos com o conhecimento e instrumentos necessários para desenvolver políticas voltadas para o futuro da IA. A ONU está capitaneando diversas iniciativas gerais e setoriais, como a reunião promovida pela Unesco com 40 ministros da educação para avaliar as oportunidades, desafios e riscos no curto e longo prazo das tecnologias de IA. Pesquisa global da Unesco, em mais de 450 escolas e universidades, revelou que apenas 10% desenvolveram políticas institucionais e/ou orientações formais sobre o uso de sistemas de IA generativa.
Com base nesse cenário, o órgão está elaborando um conjunto de diretrizes políticas, bem como estruturas de competências de IA para alunos e professores, a ser lançado na “Digital Learning Week”, no segundo semestre de 2023 em sua sede em Paris.
Os governos nacionais igualmente estão se movimentando. Na Europa e nos EUA, os órgãos executivos estão formando equipes de formuladores de política com os parlamentares, agregando acadêmicos e especialistas de mercado. A administração Biden-Harris anunciou um grupo de trabalho do Instituto Nacional de Padrões e Tecnologias (AI@NIST) com voluntários, especialistas dos setores público e privado.
No Brasil, o projeto de lei para criação do Marco Regulatório da Inteligência Artificial, Projeto de Lei 2338, em tramitação no Senado, é um bom ponto de partida, mas requer aperfeiçoamentos, no geral, para: (a) reduzir os custos de conformidade que afetam negativamente a inovação e positivamente a concentração de mercado (empresas médias, pequenas e startups não terão capacidade de atender às exigências legais); e (b) especificar os direitos do usuário afetado, evitando uma enxurrada de ações judiciais. É imprescindível padronizar os critérios de avaliação para classificar o risco, o teor dos documentos de avaliação e os parâmetros a serem utilizados pela autoridade competente para reclassificar e avaliar o impacto algorítmico. A categorização de risco é inadequada para regulamentar os grandes modelos de linguagem (LLMs) ou modelos de fundação, que têm aplicações versáteis e imprevisíveis e trazem preocupações sobre proteção de dados e direito autoral.
Para ter algum protagonismo nesse novo ambiente, o Brasil precisa de investimentos em infraestrutura, plataforma de código aberto e banco de dados robusto em português. A hegemonia da língua inglesa não só compromete a eficiência e confiabilidade para usuários não falantes de inglês, mas também tende a gerar hegemonia da cultura americana (monocultura). A questão ambiental, tema fora da pauta dos reguladores de IA, é estratégica na relação do Brasil com o resto do mundo, e o caminho de avanço da IA com sistemas cada vez mais ricos em dados tem uma pegada de carbono significativa em função do consumo de energia dos data centers para rodar sistemas robustos e de emissões associadas à produção de equipamentos e dispositivos. A regulamentação da IA deve incluir obrigações para reduzir o impacto de carbono (otimização dos processos de treinamento e implantação e uso de fontes de energia renováveis). Regular a IA é urgente, mas sem açodamento. O processo é tão importante quanto o resultado final.
Disponível em https://revistacult.uol.com.br/. Acesso em: 17 out. 2023. (texto adaptado)
Sobre o papel da inteligência artificial nas transformações pelas quais o mundo está passando, o texto,
em sua totalidade, apresenta uma visão
Ano: 2024
Banca:
FUNCERN
Órgão:
IF-RN
Provas:
FUNCERN - 2024 - IF-RN - Técnico em Assuntos Educacionais
|
FUNCERN - 2024 - IF-RN - Analista de Tecnologia da Informação |
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FUNCERN - 2024 - IF-RN - Nutricionista - Habilitação |
FUNCERN - 2024 - IF-RN - Odontólogo |
FUNCERN - 2024 - IF-RN - Pedagogo |
Q2356029
Português
Texto associado
A INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL ESTÁ MUDANDO O MUNDO, MAS PRECISAMOS PROTEGÊ-LO
Dora Kaufman
No início de 2023, Geoffrey Hinton, considerado o “padrinho da IA” e vencedor do Prêmio Turing (Nobel da tecnologia), declarou à revista Technology review: “De repente, mudei minha opinião sobre se essas coisas (máquinas movidas por inteligência artificial) serão mais inteligentes do que nós. Acho que elas estão muito próximas disso agora e serão muito mais inteligentes do que nós no futuro.” A cientista da computação Melanie Mitchell reconhece, na revista Science, que é uma afirmação extraordinária, mas que exige evidências igualmente extraordinárias. “Nós, humanos, somos propensos ao antropomorfismo, projetando inteligência e compreensão em sistemas que fornecem até mesmo um indício de competência linguística”, pondera. Mitchell refuta cada um dos testes realizados para comprovar a semelhança entre as capacidades cognitivas da IA generativa e as dos seres humanos, concluindo que, a partir das evidências fornecidas, não é possível afirmar que os sistemas de IA em breve igualarão ou excederão a inteligência humana.
Para o Prêmio Nobel Judea Pearl, autor de The book of why: the new science of cause and effect (Basic Books, 2018), estamos longe de produzir máquinas com inteligência semelhante à humana. A diferença profunda é a ausência de um modelo mental da realidade onde a imaginação acontece. Para ir mais longe, pondera Pearl, precisamos desenvolver um modelo causal, e não apenas modelos de correlação como as técnicas atuais de IA. “Se quisermos que os robôs respondam ‘por quê?’ ou mesmo que entendam o significado, devemos equipá-los com um modelo causal e ensiná-los a responder a perguntas contrafactuais”, argumenta Pearl, lembrando que as intuições humanas são organizadas em torno de relações causais, não estatísticas.
Abstraindo as controvérsias sobre o futuro da inteligência artificial, o que temos hoje é um sistema estatístico de probabilidade, fundamentalmente modelos baseados na técnica de redes neurais profundas (deep learning), com inúmeras limitações a começar pela variável de incerteza intrínseca aos sistemas estatísticos; soluções como o ChatGPT preveem o próximo token em uma sequência com base em uma lógica de probabilidade. A subjetividade humana permeia toda a cadeia de desenvolvimento da IA. São os humanos que tomam as decisões ao longo do processo, bem como são os humanos que interpretam os resultados e decidem como utilizá-los.
Ainda que limitada, a IA tem demonstrado um potencial revolucionário em diversas áreas, como saúde, transporte, educação, segurança e na otimização de processos operacionais. No entanto, seu uso também traz desafios e preocupações, como viés algorítmico discriminatório, privacidade, responsabilidade civil e impacto no mercado de trabalho. Regulamentar adequadamente a IA torna-se crucial para garantir sua aplicação ética, segura e responsável, especialmente porque as legislações existentes não abrangem a totalidade dos riscos associados a esses sistemas. Embora a regulamentação da IA seja essencial, trata-se de um desafio complexo; não por acaso ainda não temos, no mundo ocidental, um marco regulatório, o processo mais avançado é o europeu – “AI Act”, em debate público desde abril de 2021, 3.000 emendas em novembro de 2022, segunda versão votada no Parlamento Europeu em 14 de julho de 2023 –, com fortes críticas tanto do mercado quanto da academia.
Regulamentar a IA não é como regular um produto ou um serviço, não é trivial pré-identificar e isolar nos sistemas os riscos e suas consequências. A eficácia da lei na efetiva proteção da sociedade depende da convergência de diretrizes compartilhadas globalmente, autorregulação e arcabouço regulatório. Regulamentação é um projeto coletivo, que inclui legisladores, partes interessadas, setor privado, academia e sociedade civil. A lacuna de conhecimento sobre IA dos reguladores é uma grande barreira na regulamentação (e posterior fiscalização/enforcement); entender como funcionam as cadeias de suprimento dos sistemas de IA, e como atribuir responsabilidades distintas demanda tempo e capacitação. Entre os especialistas, forma-se um consenso de que a efetividade de qualquer regulamentação da IA depende de estabelecer padrões (tipo ISO).
Reconhecendo o tamanho do desafio, as organizações multilaterais estão convocando os especialistas. A Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Econômico, por exemplo, formou o grupo OECD.AI, coordenado pelo britânico Stuart Russell, com o propósito de equipar os governos com o conhecimento e instrumentos necessários para desenvolver políticas voltadas para o futuro da IA. A ONU está capitaneando diversas iniciativas gerais e setoriais, como a reunião promovida pela Unesco com 40 ministros da educação para avaliar as oportunidades, desafios e riscos no curto e longo prazo das tecnologias de IA. Pesquisa global da Unesco, em mais de 450 escolas e universidades, revelou que apenas 10% desenvolveram políticas institucionais e/ou orientações formais sobre o uso de sistemas de IA generativa.
Com base nesse cenário, o órgão está elaborando um conjunto de diretrizes políticas, bem como estruturas de competências de IA para alunos e professores, a ser lançado na “Digital Learning Week”, no segundo semestre de 2023 em sua sede em Paris.
Os governos nacionais igualmente estão se movimentando. Na Europa e nos EUA, os órgãos executivos estão formando equipes de formuladores de política com os parlamentares, agregando acadêmicos e especialistas de mercado. A administração Biden-Harris anunciou um grupo de trabalho do Instituto Nacional de Padrões e Tecnologias (AI@NIST) com voluntários, especialistas dos setores público e privado.
No Brasil, o projeto de lei para criação do Marco Regulatório da Inteligência Artificial, Projeto de Lei 2338, em tramitação no Senado, é um bom ponto de partida, mas requer aperfeiçoamentos, no geral, para: (a) reduzir os custos de conformidade que afetam negativamente a inovação e positivamente a concentração de mercado (empresas médias, pequenas e startups não terão capacidade de atender às exigências legais); e (b) especificar os direitos do usuário afetado, evitando uma enxurrada de ações judiciais. É imprescindível padronizar os critérios de avaliação para classificar o risco, o teor dos documentos de avaliação e os parâmetros a serem utilizados pela autoridade competente para reclassificar e avaliar o impacto algorítmico. A categorização de risco é inadequada para regulamentar os grandes modelos de linguagem (LLMs) ou modelos de fundação, que têm aplicações versáteis e imprevisíveis e trazem preocupações sobre proteção de dados e direito autoral.
Para ter algum protagonismo nesse novo ambiente, o Brasil precisa de investimentos em infraestrutura, plataforma de código aberto e banco de dados robusto em português. A hegemonia da língua inglesa não só compromete a eficiência e confiabilidade para usuários não falantes de inglês, mas também tende a gerar hegemonia da cultura americana (monocultura). A questão ambiental, tema fora da pauta dos reguladores de IA, é estratégica na relação do Brasil com o resto do mundo, e o caminho de avanço da IA com sistemas cada vez mais ricos em dados tem uma pegada de carbono significativa em função do consumo de energia dos data centers para rodar sistemas robustos e de emissões associadas à produção de equipamentos e dispositivos. A regulamentação da IA deve incluir obrigações para reduzir o impacto de carbono (otimização dos processos de treinamento e implantação e uso de fontes de energia renováveis). Regular a IA é urgente, mas sem açodamento. O processo é tão importante quanto o resultado final.
Disponível em https://revistacult.uol.com.br/. Acesso em: 17 out. 2023. (texto adaptado)
O texto se desenvolve em torno da
Ano: 2024
Banca:
FUNDEP (Gestão de Concursos)
Órgão:
Prefeitura de Campanha - MG
Prova:
FUNDEP (Gestão de Concursos) - 2024 - Prefeitura de Campanha - MG - Dentista |
Q2355478
Odontologia
Paciente do sexo masculino, 45 anos de idade, chega
ao posto de saúde com queixa de dor intensa e contínua
no elemento 26. Ao exame clínico, dor à percussão,
aos testes de temperatura, dor prolongada e intensa
mesmo após a remoção da fonte da dor, e cárie extensa
na oclusal do elemento citado.
Qual é o provável diagnóstico?
Qual é o provável diagnóstico?
Ano: 2024
Banca:
FUNDEP (Gestão de Concursos)
Órgão:
Prefeitura de Campanha - MG
Prova:
FUNDEP (Gestão de Concursos) - 2024 - Prefeitura de Campanha - MG - Dentista |
Q2355477
Odontologia
Segundo o Manual de Saúde Bucal 2022, o atendimento
de pacientes anticoagulados deve seguir algumas
indicações.
Não é uma indicação no tratamento desses pacientes:
Não é uma indicação no tratamento desses pacientes:
Ano: 2024
Banca:
FUNDEP (Gestão de Concursos)
Órgão:
Prefeitura de Campanha - MG
Prova:
FUNDEP (Gestão de Concursos) - 2024 - Prefeitura de Campanha - MG - Dentista |
Q2355476
Odontologia
De acordo com a American Heart Association, para a
realização de profilaxia antibiótica em um paciente adulto
que não é alérgico a penicilina, a nível ambulatorial,
ou seja, via oral, o protocolo correto é:
Ano: 2024
Banca:
FUNDEP (Gestão de Concursos)
Órgão:
Prefeitura de Campanha - MG
Prova:
FUNDEP (Gestão de Concursos) - 2024 - Prefeitura de Campanha - MG - Dentista |
Q2355475
Odontologia
De acordo com o Manual de Saúde Bucal de 2022,
analise as afirmativas a seguir.
I. As condições periodontais no grupo de 65 a 74 anos de idade mostram que 90,5% possuem sextantes excluídos. Dos poucos sextantes em condições de exame nesse grupo etário, 4,2% apresentaram cálculo e 3,3%, bolsas periodontais, sendo que, destas, 2,5% eram bolsas rasas. Bolsas periodontais rasas acometem 14% dos idosos.
II. Bolsas profundas são ainda mais raras, pois atingem aproximadamente 3% dos idosos. Isto demonstra que a ações como raspagem e polimento realizadas na APS são capazes de resolver a maioria das demandas de tratamento periodontal.
III. O idoso que necessita de tratamento da doença periodontal sem procedimento cirúrgico deve ter seu caso resolvido na APS, fortalecendo a capacidade de resolutividade desse nível de atenção, referenciando apenas os casos mais complexos, conforme os critérios do “Protocolo de Encaminhamento para a Atenção Secundária e Terciária”.
IV. O último levantamento epidemiológico mostrou que 92,7% dos examinados na faixa etária 65 a 74 anos de idade necessitavam de prótese para reabilitação oral. A prótese odontológica apresenta-se como a grande necessidade dessa população.
Está(ão) correta(s) a(s) afirmativa(s)
I. As condições periodontais no grupo de 65 a 74 anos de idade mostram que 90,5% possuem sextantes excluídos. Dos poucos sextantes em condições de exame nesse grupo etário, 4,2% apresentaram cálculo e 3,3%, bolsas periodontais, sendo que, destas, 2,5% eram bolsas rasas. Bolsas periodontais rasas acometem 14% dos idosos.
II. Bolsas profundas são ainda mais raras, pois atingem aproximadamente 3% dos idosos. Isto demonstra que a ações como raspagem e polimento realizadas na APS são capazes de resolver a maioria das demandas de tratamento periodontal.
III. O idoso que necessita de tratamento da doença periodontal sem procedimento cirúrgico deve ter seu caso resolvido na APS, fortalecendo a capacidade de resolutividade desse nível de atenção, referenciando apenas os casos mais complexos, conforme os critérios do “Protocolo de Encaminhamento para a Atenção Secundária e Terciária”.
IV. O último levantamento epidemiológico mostrou que 92,7% dos examinados na faixa etária 65 a 74 anos de idade necessitavam de prótese para reabilitação oral. A prótese odontológica apresenta-se como a grande necessidade dessa população.
Está(ão) correta(s) a(s) afirmativa(s)
Ano: 2024
Banca:
FUNDEP (Gestão de Concursos)
Órgão:
Prefeitura de Campanha - MG
Prova:
FUNDEP (Gestão de Concursos) - 2024 - Prefeitura de Campanha - MG - Dentista |
Q2355474
Odontologia
Sobre o tratamento ART, assinale a alternativa incorreta.
Ano: 2024
Banca:
FUNDEP (Gestão de Concursos)
Órgão:
Prefeitura de Campanha - MG
Prova:
FUNDEP (Gestão de Concursos) - 2024 - Prefeitura de Campanha - MG - Dentista |
Q2355473
Odontologia
Paciente do sexo masculino, 65 anos de idade, foi ao
posto de saúde com queixa de uma lesão em lábio inferior,
com tempo de evolução de quatro meses. Assintomático,
relata não ter utilizados medicamentos ou realizado
tratamentos recentes. Informou ainda ser trabalhador
do campo com exposição ao sol e não utilizar protetor
labial. Ao exame clínico apresenta atrofia da borda do
vermelhão do lábio inferior e perda da continuidade entre
a zona do vermelhão e região cutânea ao redor do lábio.
Qual o diagnóstico mais provável?
Qual o diagnóstico mais provável?
Ano: 2024
Banca:
FUNDEP (Gestão de Concursos)
Órgão:
Prefeitura de Campanha - MG
Prova:
FUNDEP (Gestão de Concursos) - 2024 - Prefeitura de Campanha - MG - Dentista |
Q2355472
Odontologia
De acordo com o Manual de Saúde Bucal de 2022,
analise as afirmativas a seguir.
I. A Academia Brasileira de Odontopediatria e a Associação Americana de Odontopediatria recomendam a higienização após o nascimento do primeiro dente.
II. São muitas as justificativas para a não realização da higiene antes do nascimento dos dentes (fase pré-eruptiva). A utilização de agentes antimicrobianos na limpeza da gengiva pode modificar a flora bucal, favorecendo o desequilíbrio da microbiota e o possível desenvolvimento de algumas doenças oportunistas.
III. Por meio da descamação da gengiva, a higiene bucal de bebês poderia remover anticorpos provenientes do leite materno e que ficam depositados na mucosa oral do bebê, interferindo na sua imunidade. Não há nenhuma barreira mecânica na boca do bebê, assim, a saliva consegue realizar o papel de lavar os resíduos de leite.
IV. Outra justificativa para a não realização da higiene oral antes do nascimento dos dentes (fase pré-eruptiva) é o fato de que nem sempre as mãos que realizam a higienização estão limpas.
Está(ão) correta(s) a(s) afirmativa(s)
I. A Academia Brasileira de Odontopediatria e a Associação Americana de Odontopediatria recomendam a higienização após o nascimento do primeiro dente.
II. São muitas as justificativas para a não realização da higiene antes do nascimento dos dentes (fase pré-eruptiva). A utilização de agentes antimicrobianos na limpeza da gengiva pode modificar a flora bucal, favorecendo o desequilíbrio da microbiota e o possível desenvolvimento de algumas doenças oportunistas.
III. Por meio da descamação da gengiva, a higiene bucal de bebês poderia remover anticorpos provenientes do leite materno e que ficam depositados na mucosa oral do bebê, interferindo na sua imunidade. Não há nenhuma barreira mecânica na boca do bebê, assim, a saliva consegue realizar o papel de lavar os resíduos de leite.
IV. Outra justificativa para a não realização da higiene oral antes do nascimento dos dentes (fase pré-eruptiva) é o fato de que nem sempre as mãos que realizam a higienização estão limpas.
Está(ão) correta(s) a(s) afirmativa(s)
Ano: 2024
Banca:
FUNDEP (Gestão de Concursos)
Órgão:
Prefeitura de Campanha - MG
Prova:
FUNDEP (Gestão de Concursos) - 2024 - Prefeitura de Campanha - MG - Dentista |
Q2355470
Odontologia
As Diretrizes para a Prática Clínica Odontológica na
Atenção Primária à Saúde – tratamento em gestantes –
sugerem ao menos uma consulta pré-natal odontológica
de orientação à gestante, que não deve incluir questões
relacionadas
Ano: 2024
Banca:
FUNDEP (Gestão de Concursos)
Órgão:
Prefeitura de Campanha - MG
Prova:
FUNDEP (Gestão de Concursos) - 2024 - Prefeitura de Campanha - MG - Dentista |
Q2355469
Odontologia
Qual é o objetivo principal do Plano Nacional Pré-Natal
Odontológico em relação à assistência odontológica
para gestantes?
Ano: 2024
Banca:
FUNDEP (Gestão de Concursos)
Órgão:
Prefeitura de Campanha - MG
Provas:
FUNDEP (Gestão de Concursos) - 2024 - Prefeitura de Campanha - MG - Professor PEB III - Educação Física
|
FUNDEP (Gestão de Concursos) - 2024 - Prefeitura de Campanha - MG - Professor PEB II |
FUNDEP (Gestão de Concursos) - 2024 - Prefeitura de Campanha - MG - Professor de Creche |
FUNDEP (Gestão de Concursos) - 2024 - Prefeitura de Campanha - MG - Especialista - Supervisor Escolar |
FUNDEP (Gestão de Concursos) - 2024 - Prefeitura de Campanha - MG - Bibliotecário |
FUNDEP (Gestão de Concursos) - 2024 - Prefeitura de Campanha - MG - Educador Físico |
FUNDEP (Gestão de Concursos) - 2024 - Prefeitura de Campanha - MG - Veterinário |
FUNDEP (Gestão de Concursos) - 2024 - Prefeitura de Campanha - MG - Terapeuta Ocupacional |
FUNDEP (Gestão de Concursos) - 2024 - Prefeitura de Campanha - MG - Psicólogo - Secretaria de Educação |
FUNDEP (Gestão de Concursos) - 2024 - Prefeitura de Campanha - MG - Nutricionista - Secretaria de Educação |
FUNDEP (Gestão de Concursos) - 2024 - Prefeitura de Campanha - MG - Fonoaudiólogo |
FUNDEP (Gestão de Concursos) - 2024 - Prefeitura de Campanha - MG - Fisioterapeuta |
FUNDEP (Gestão de Concursos) - 2024 - Prefeitura de Campanha - MG - Farmacêutico |
FUNDEP (Gestão de Concursos) - 2024 - Prefeitura de Campanha - MG - Enfermeiro |
FUNDEP (Gestão de Concursos) - 2024 - Prefeitura de Campanha - MG - Dentista |
FUNDEP (Gestão de Concursos) - 2024 - Prefeitura de Campanha - MG - Engenheiro Civil |
FUNDEP (Gestão de Concursos) - 2024 - Prefeitura de Campanha - MG - Engenheiro Agrônomo |
FUNDEP (Gestão de Concursos) - 2024 - Prefeitura de Campanha - MG - Assistente Social - Administração |
FUNDEP (Gestão de Concursos) - 2024 - Prefeitura de Campanha - MG - Psicólogo - Administração |
Q2354638
Conhecimentos Gerais
Com o crescimento da atividade humana, acima dos níveis
pré-industriais, [...] a temperatura passou a aumentar
de forma acelerada. Isso aconteceu, principalmente,
devido aos gases de efeito estufa liberados na queima
de combustíveis fósseis. Essa queima se dá por
incêndios florestais, veículos e uso de energia elétrica
por indústrias e residências.
Disponível em: https://www.ecycle.com.br/crise-climatica/. Acesso em: 8 out. 2023.
De acordo com o texto, a crise climática mundial atual, de efeito acelerado, é resultado
Disponível em: https://www.ecycle.com.br/crise-climatica/. Acesso em: 8 out. 2023.
De acordo com o texto, a crise climática mundial atual, de efeito acelerado, é resultado
Ano: 2024
Banca:
FUNDEP (Gestão de Concursos)
Órgão:
Prefeitura de Campanha - MG
Provas:
FUNDEP (Gestão de Concursos) - 2024 - Prefeitura de Campanha - MG - Professor PEB III - Educação Física
|
FUNDEP (Gestão de Concursos) - 2024 - Prefeitura de Campanha - MG - Professor PEB II |
FUNDEP (Gestão de Concursos) - 2024 - Prefeitura de Campanha - MG - Professor de Creche |
FUNDEP (Gestão de Concursos) - 2024 - Prefeitura de Campanha - MG - Especialista - Supervisor Escolar |
FUNDEP (Gestão de Concursos) - 2024 - Prefeitura de Campanha - MG - Bibliotecário |
FUNDEP (Gestão de Concursos) - 2024 - Prefeitura de Campanha - MG - Educador Físico |
FUNDEP (Gestão de Concursos) - 2024 - Prefeitura de Campanha - MG - Veterinário |
FUNDEP (Gestão de Concursos) - 2024 - Prefeitura de Campanha - MG - Terapeuta Ocupacional |
FUNDEP (Gestão de Concursos) - 2024 - Prefeitura de Campanha - MG - Psicólogo - Secretaria de Educação |
FUNDEP (Gestão de Concursos) - 2024 - Prefeitura de Campanha - MG - Nutricionista - Secretaria de Educação |
FUNDEP (Gestão de Concursos) - 2024 - Prefeitura de Campanha - MG - Fonoaudiólogo |
FUNDEP (Gestão de Concursos) - 2024 - Prefeitura de Campanha - MG - Fisioterapeuta |
FUNDEP (Gestão de Concursos) - 2024 - Prefeitura de Campanha - MG - Farmacêutico |
FUNDEP (Gestão de Concursos) - 2024 - Prefeitura de Campanha - MG - Enfermeiro |
FUNDEP (Gestão de Concursos) - 2024 - Prefeitura de Campanha - MG - Dentista |
FUNDEP (Gestão de Concursos) - 2024 - Prefeitura de Campanha - MG - Engenheiro Civil |
FUNDEP (Gestão de Concursos) - 2024 - Prefeitura de Campanha - MG - Engenheiro Agrônomo |
FUNDEP (Gestão de Concursos) - 2024 - Prefeitura de Campanha - MG - Assistente Social - Administração |
FUNDEP (Gestão de Concursos) - 2024 - Prefeitura de Campanha - MG - Psicólogo - Administração |
Q2354637
Conhecimentos Gerais
O hábito de criar perfis falsos para acompanhar as redes
sociais e investigar a vida de alguém, de tão comum,
ganhou o verbo abrasileirado “stalkear”. A palavra de
origem inglesa significa perseguir, perturbar, vigiar.
Disponível em: https://www.correiobraziliense.com.br/cidadesdf/2022/11/5050631-stalking-saiba-mais-sobre-o-crime-quepode-anteceder-o-homicidio.html. Acesso em: 27 jul. 2023.
O hábito de “stalkear”, conforme descrito no texto, é definido atualmente no Brasil como
Disponível em: https://www.correiobraziliense.com.br/cidadesdf/2022/11/5050631-stalking-saiba-mais-sobre-o-crime-quepode-anteceder-o-homicidio.html. Acesso em: 27 jul. 2023.
O hábito de “stalkear”, conforme descrito no texto, é definido atualmente no Brasil como
Ano: 2024
Banca:
FUNDEP (Gestão de Concursos)
Órgão:
Prefeitura de Campanha - MG
Provas:
FUNDEP (Gestão de Concursos) - 2024 - Prefeitura de Campanha - MG - Professor PEB III - Educação Física
|
FUNDEP (Gestão de Concursos) - 2024 - Prefeitura de Campanha - MG - Professor PEB II |
FUNDEP (Gestão de Concursos) - 2024 - Prefeitura de Campanha - MG - Professor de Creche |
FUNDEP (Gestão de Concursos) - 2024 - Prefeitura de Campanha - MG - Especialista - Supervisor Escolar |
FUNDEP (Gestão de Concursos) - 2024 - Prefeitura de Campanha - MG - Bibliotecário |
FUNDEP (Gestão de Concursos) - 2024 - Prefeitura de Campanha - MG - Educador Físico |
FUNDEP (Gestão de Concursos) - 2024 - Prefeitura de Campanha - MG - Veterinário |
FUNDEP (Gestão de Concursos) - 2024 - Prefeitura de Campanha - MG - Terapeuta Ocupacional |
FUNDEP (Gestão de Concursos) - 2024 - Prefeitura de Campanha - MG - Psicólogo - Secretaria de Educação |
FUNDEP (Gestão de Concursos) - 2024 - Prefeitura de Campanha - MG - Nutricionista - Secretaria de Educação |
FUNDEP (Gestão de Concursos) - 2024 - Prefeitura de Campanha - MG - Fonoaudiólogo |
FUNDEP (Gestão de Concursos) - 2024 - Prefeitura de Campanha - MG - Fisioterapeuta |
FUNDEP (Gestão de Concursos) - 2024 - Prefeitura de Campanha - MG - Farmacêutico |
FUNDEP (Gestão de Concursos) - 2024 - Prefeitura de Campanha - MG - Enfermeiro |
FUNDEP (Gestão de Concursos) - 2024 - Prefeitura de Campanha - MG - Dentista |
FUNDEP (Gestão de Concursos) - 2024 - Prefeitura de Campanha - MG - Engenheiro Civil |
FUNDEP (Gestão de Concursos) - 2024 - Prefeitura de Campanha - MG - Engenheiro Agrônomo |
FUNDEP (Gestão de Concursos) - 2024 - Prefeitura de Campanha - MG - Assistente Social - Administração |
FUNDEP (Gestão de Concursos) - 2024 - Prefeitura de Campanha - MG - Psicólogo - Administração |
Q2354636
Conhecimentos Gerais
Campanha é uma cidade histórica, onde existem muitos
imóveis tombados e inventariados de interesse histórico,
públicos ou privados.
Os imóveis tombados que são propriedade privada
Os imóveis tombados que são propriedade privada
Ano: 2024
Banca:
FUNDEP (Gestão de Concursos)
Órgão:
Prefeitura de Campanha - MG
Provas:
FUNDEP (Gestão de Concursos) - 2024 - Prefeitura de Campanha - MG - Professor PEB III - Educação Física
|
FUNDEP (Gestão de Concursos) - 2024 - Prefeitura de Campanha - MG - Professor PEB II |
FUNDEP (Gestão de Concursos) - 2024 - Prefeitura de Campanha - MG - Professor de Creche |
FUNDEP (Gestão de Concursos) - 2024 - Prefeitura de Campanha - MG - Especialista - Supervisor Escolar |
FUNDEP (Gestão de Concursos) - 2024 - Prefeitura de Campanha - MG - Bibliotecário |
FUNDEP (Gestão de Concursos) - 2024 - Prefeitura de Campanha - MG - Educador Físico |
FUNDEP (Gestão de Concursos) - 2024 - Prefeitura de Campanha - MG - Veterinário |
FUNDEP (Gestão de Concursos) - 2024 - Prefeitura de Campanha - MG - Terapeuta Ocupacional |
FUNDEP (Gestão de Concursos) - 2024 - Prefeitura de Campanha - MG - Psicólogo - Secretaria de Educação |
FUNDEP (Gestão de Concursos) - 2024 - Prefeitura de Campanha - MG - Nutricionista - Secretaria de Educação |
FUNDEP (Gestão de Concursos) - 2024 - Prefeitura de Campanha - MG - Fonoaudiólogo |
FUNDEP (Gestão de Concursos) - 2024 - Prefeitura de Campanha - MG - Fisioterapeuta |
FUNDEP (Gestão de Concursos) - 2024 - Prefeitura de Campanha - MG - Farmacêutico |
FUNDEP (Gestão de Concursos) - 2024 - Prefeitura de Campanha - MG - Enfermeiro |
FUNDEP (Gestão de Concursos) - 2024 - Prefeitura de Campanha - MG - Dentista |
FUNDEP (Gestão de Concursos) - 2024 - Prefeitura de Campanha - MG - Engenheiro Civil |
FUNDEP (Gestão de Concursos) - 2024 - Prefeitura de Campanha - MG - Engenheiro Agrônomo |
FUNDEP (Gestão de Concursos) - 2024 - Prefeitura de Campanha - MG - Assistente Social - Administração |
FUNDEP (Gestão de Concursos) - 2024 - Prefeitura de Campanha - MG - Psicólogo - Administração |
Q2354635
Conhecimentos Gerais
De acordo com o IBGE, o número de idosos cresceu
57,4% entre 2010 e 2022. A cada 100 brasileiros,
11 já têm mais de 65 anos. Ainda segundo o Censo,
metade da população já passou a casa dos 35 anos. [...]
Hoje, cerca de 66% dos aposentados pelo INSS (Instituto Nacional do Seguro Social) recebem apenas um salário-mínimo por mês. Com as regras ainda mais duras aprovadas na Reforma da Previdência de 2019, a maior parte dos brasileiros terá direito a um ou a no máximo dois salários-mínimos, renda que passa longe de garantir segurança financeira.
Disponível em: https://economia.uol.com.br/colunas/carlosjuliano-barros/2023/10/31/censo-do-ibge-envelhecimento-seratema-central-do-mercado-de-trabalho.htm?cmpid=copiaecola Acesso em: 31 out. 2023.
A análise da matéria, associando idade e remuneração previdenciária, aponta para
Hoje, cerca de 66% dos aposentados pelo INSS (Instituto Nacional do Seguro Social) recebem apenas um salário-mínimo por mês. Com as regras ainda mais duras aprovadas na Reforma da Previdência de 2019, a maior parte dos brasileiros terá direito a um ou a no máximo dois salários-mínimos, renda que passa longe de garantir segurança financeira.
Disponível em: https://economia.uol.com.br/colunas/carlosjuliano-barros/2023/10/31/censo-do-ibge-envelhecimento-seratema-central-do-mercado-de-trabalho.htm?cmpid=copiaecola Acesso em: 31 out. 2023.
A análise da matéria, associando idade e remuneração previdenciária, aponta para
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