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Q2076658 Português

Os problemas do reconhecimento facial


Em 2019, um cidadão do estado de Nova Jersey chamado Nijeer Parks foi preso pela polícia acusado de roubar uma loja e tentar atropelar policiais na fuga. Ele passou dez dias na prisão e teve de gastar US$ 5.000 para se defender das acusações. Parks era inocente. A razão da sua prisão foi uma identificação equivocada feita por uma câmera usando a tecnologia de reconhecimento facial.

Seu caso não é um fenômeno isolado. Outras pessoas já foram presas por erros da tecnologia de reconhecimento facial. Esse tipo de sistema é ainda embrionário e apresenta falhas graves. Quando implementado em larga escala, seu efeito é multiplicar injustiças.

Várias pesquisas vêm demonstrando que esses sistemas sofrem de uma incapacidade significativa de reconhecer os tons negros e também de várias populações asiáticas. Um estudo do Instituto de Tecnologia e Standards, nos Estados Unidos, mostrou que as taxas de erro são significativas. O número de erros com relação a pessoas de pele preta pode chegar a cem vezes mais do que falsos positivos de pessoas de pele branca.

Em outra pesquisa que ficou famosa, Joy Buolamwini, do Instituto de Tecnologia de Massachusetts, encontrou resultados igualmente preocupantes. Detectou que as falhas nos sistemas de reconhecimento facial analisados apresentavam um alto viés racial e também de gênero. Como os sistemas haviam sido programados com base em imagens de homens brancos, apresentavam altas taxas de erro com relação a outras demografias.

Os problemas do reconhecimento facial não param por aí. Mesmo que sua acurácia tenda a aumentar ao longo do tempo, há inúmeros outros problemas. É muito difícil simular em laboratório condições reais de aplicação de um sistema como esse em ambientes não controlados, como uma cidade. Nas cidades há variações como iluminação e até condições climáticas que interferem nos resultados.

Além disso, uma vez implementado, não há para onde fugir. O sistema passa a monitorar indistintamente todas as pessoas que circulam pelas ruas, inclusive crianças. O processamento de dados de crianças levanta diversos problemas e esbarra em questões regulatórias específicas derivadas da Lei Geral de Proteção de Dados em vigor no Brasil.

Outro problema da tecnologia é que novas aplicações começam a surgir além do reconhecimento da face. Uma empresa irlandesa desenvolveu um sistema capaz de “enxergar” as palavras ditas por uma pessoa, através de leitura labial automatizada feita por câmeras. Outras empresas conseguem medir sentimentos como raiva e alegria e até mesmo analisar o estado de saúde da pessoa por sua aparência física e comportamento.

Em outras palavras, uma vez que um sistema como esse é implementado ao nível de uma cidade, não há marcha a ré, e sim um adeus à privacidade no espaço público. Sem contar o fato de que os bancos de dados de rostos podem vazar. Já houve incidentes de ciberataques a bancos de dados de rostos. Uma vez que dados assim vazam, não tem como serem “desvazados”.

Para um país como o Brasil, em que os dados pessoais de praticamente todos seus habitantes vazaram e estão disponíveis online, gerando uma gigantesca indústria de golpes, seria um pesadelo pensar em bases faciais identificadas vazando também.


Ronaldo Lemos

Folha de São Paulo, 05/12/2022 

No quinto parágrafo, a palavra “acurácia” é sinônimo de: 
Alternativas
Q2076657 Português

Os problemas do reconhecimento facial


Em 2019, um cidadão do estado de Nova Jersey chamado Nijeer Parks foi preso pela polícia acusado de roubar uma loja e tentar atropelar policiais na fuga. Ele passou dez dias na prisão e teve de gastar US$ 5.000 para se defender das acusações. Parks era inocente. A razão da sua prisão foi uma identificação equivocada feita por uma câmera usando a tecnologia de reconhecimento facial.

Seu caso não é um fenômeno isolado. Outras pessoas já foram presas por erros da tecnologia de reconhecimento facial. Esse tipo de sistema é ainda embrionário e apresenta falhas graves. Quando implementado em larga escala, seu efeito é multiplicar injustiças.

Várias pesquisas vêm demonstrando que esses sistemas sofrem de uma incapacidade significativa de reconhecer os tons negros e também de várias populações asiáticas. Um estudo do Instituto de Tecnologia e Standards, nos Estados Unidos, mostrou que as taxas de erro são significativas. O número de erros com relação a pessoas de pele preta pode chegar a cem vezes mais do que falsos positivos de pessoas de pele branca.

Em outra pesquisa que ficou famosa, Joy Buolamwini, do Instituto de Tecnologia de Massachusetts, encontrou resultados igualmente preocupantes. Detectou que as falhas nos sistemas de reconhecimento facial analisados apresentavam um alto viés racial e também de gênero. Como os sistemas haviam sido programados com base em imagens de homens brancos, apresentavam altas taxas de erro com relação a outras demografias.

Os problemas do reconhecimento facial não param por aí. Mesmo que sua acurácia tenda a aumentar ao longo do tempo, há inúmeros outros problemas. É muito difícil simular em laboratório condições reais de aplicação de um sistema como esse em ambientes não controlados, como uma cidade. Nas cidades há variações como iluminação e até condições climáticas que interferem nos resultados.

Além disso, uma vez implementado, não há para onde fugir. O sistema passa a monitorar indistintamente todas as pessoas que circulam pelas ruas, inclusive crianças. O processamento de dados de crianças levanta diversos problemas e esbarra em questões regulatórias específicas derivadas da Lei Geral de Proteção de Dados em vigor no Brasil.

Outro problema da tecnologia é que novas aplicações começam a surgir além do reconhecimento da face. Uma empresa irlandesa desenvolveu um sistema capaz de “enxergar” as palavras ditas por uma pessoa, através de leitura labial automatizada feita por câmeras. Outras empresas conseguem medir sentimentos como raiva e alegria e até mesmo analisar o estado de saúde da pessoa por sua aparência física e comportamento.

Em outras palavras, uma vez que um sistema como esse é implementado ao nível de uma cidade, não há marcha a ré, e sim um adeus à privacidade no espaço público. Sem contar o fato de que os bancos de dados de rostos podem vazar. Já houve incidentes de ciberataques a bancos de dados de rostos. Uma vez que dados assim vazam, não tem como serem “desvazados”.

Para um país como o Brasil, em que os dados pessoais de praticamente todos seus habitantes vazaram e estão disponíveis online, gerando uma gigantesca indústria de golpes, seria um pesadelo pensar em bases faciais identificadas vazando também.


Ronaldo Lemos

Folha de São Paulo, 05/12/2022 

A palavra “que” introduz oração com o valor de objeto direto em: 
Alternativas
Q2076656 Português

Os problemas do reconhecimento facial


Em 2019, um cidadão do estado de Nova Jersey chamado Nijeer Parks foi preso pela polícia acusado de roubar uma loja e tentar atropelar policiais na fuga. Ele passou dez dias na prisão e teve de gastar US$ 5.000 para se defender das acusações. Parks era inocente. A razão da sua prisão foi uma identificação equivocada feita por uma câmera usando a tecnologia de reconhecimento facial.

Seu caso não é um fenômeno isolado. Outras pessoas já foram presas por erros da tecnologia de reconhecimento facial. Esse tipo de sistema é ainda embrionário e apresenta falhas graves. Quando implementado em larga escala, seu efeito é multiplicar injustiças.

Várias pesquisas vêm demonstrando que esses sistemas sofrem de uma incapacidade significativa de reconhecer os tons negros e também de várias populações asiáticas. Um estudo do Instituto de Tecnologia e Standards, nos Estados Unidos, mostrou que as taxas de erro são significativas. O número de erros com relação a pessoas de pele preta pode chegar a cem vezes mais do que falsos positivos de pessoas de pele branca.

Em outra pesquisa que ficou famosa, Joy Buolamwini, do Instituto de Tecnologia de Massachusetts, encontrou resultados igualmente preocupantes. Detectou que as falhas nos sistemas de reconhecimento facial analisados apresentavam um alto viés racial e também de gênero. Como os sistemas haviam sido programados com base em imagens de homens brancos, apresentavam altas taxas de erro com relação a outras demografias.

Os problemas do reconhecimento facial não param por aí. Mesmo que sua acurácia tenda a aumentar ao longo do tempo, há inúmeros outros problemas. É muito difícil simular em laboratório condições reais de aplicação de um sistema como esse em ambientes não controlados, como uma cidade. Nas cidades há variações como iluminação e até condições climáticas que interferem nos resultados.

Além disso, uma vez implementado, não há para onde fugir. O sistema passa a monitorar indistintamente todas as pessoas que circulam pelas ruas, inclusive crianças. O processamento de dados de crianças levanta diversos problemas e esbarra em questões regulatórias específicas derivadas da Lei Geral de Proteção de Dados em vigor no Brasil.

Outro problema da tecnologia é que novas aplicações começam a surgir além do reconhecimento da face. Uma empresa irlandesa desenvolveu um sistema capaz de “enxergar” as palavras ditas por uma pessoa, através de leitura labial automatizada feita por câmeras. Outras empresas conseguem medir sentimentos como raiva e alegria e até mesmo analisar o estado de saúde da pessoa por sua aparência física e comportamento.

Em outras palavras, uma vez que um sistema como esse é implementado ao nível de uma cidade, não há marcha a ré, e sim um adeus à privacidade no espaço público. Sem contar o fato de que os bancos de dados de rostos podem vazar. Já houve incidentes de ciberataques a bancos de dados de rostos. Uma vez que dados assim vazam, não tem como serem “desvazados”.

Para um país como o Brasil, em que os dados pessoais de praticamente todos seus habitantes vazaram e estão disponíveis online, gerando uma gigantesca indústria de golpes, seria um pesadelo pensar em bases faciais identificadas vazando também.


Ronaldo Lemos

Folha de São Paulo, 05/12/2022 

“Para um país como o Brasil, em que os dados pessoais de praticamente todos seus habitantes vazaram e estão disponíveis online, gerando uma gigantesca indústria de golpes, seria um pesadelo pensar em bases faciais identificadas vazando também.” (9º parágrafo)

No trecho, a palavra “para” introduz expressão com sentido de:

Alternativas
Q2076655 Português

Os problemas do reconhecimento facial


Em 2019, um cidadão do estado de Nova Jersey chamado Nijeer Parks foi preso pela polícia acusado de roubar uma loja e tentar atropelar policiais na fuga. Ele passou dez dias na prisão e teve de gastar US$ 5.000 para se defender das acusações. Parks era inocente. A razão da sua prisão foi uma identificação equivocada feita por uma câmera usando a tecnologia de reconhecimento facial.

Seu caso não é um fenômeno isolado. Outras pessoas já foram presas por erros da tecnologia de reconhecimento facial. Esse tipo de sistema é ainda embrionário e apresenta falhas graves. Quando implementado em larga escala, seu efeito é multiplicar injustiças.

Várias pesquisas vêm demonstrando que esses sistemas sofrem de uma incapacidade significativa de reconhecer os tons negros e também de várias populações asiáticas. Um estudo do Instituto de Tecnologia e Standards, nos Estados Unidos, mostrou que as taxas de erro são significativas. O número de erros com relação a pessoas de pele preta pode chegar a cem vezes mais do que falsos positivos de pessoas de pele branca.

Em outra pesquisa que ficou famosa, Joy Buolamwini, do Instituto de Tecnologia de Massachusetts, encontrou resultados igualmente preocupantes. Detectou que as falhas nos sistemas de reconhecimento facial analisados apresentavam um alto viés racial e também de gênero. Como os sistemas haviam sido programados com base em imagens de homens brancos, apresentavam altas taxas de erro com relação a outras demografias.

Os problemas do reconhecimento facial não param por aí. Mesmo que sua acurácia tenda a aumentar ao longo do tempo, há inúmeros outros problemas. É muito difícil simular em laboratório condições reais de aplicação de um sistema como esse em ambientes não controlados, como uma cidade. Nas cidades há variações como iluminação e até condições climáticas que interferem nos resultados.

Além disso, uma vez implementado, não há para onde fugir. O sistema passa a monitorar indistintamente todas as pessoas que circulam pelas ruas, inclusive crianças. O processamento de dados de crianças levanta diversos problemas e esbarra em questões regulatórias específicas derivadas da Lei Geral de Proteção de Dados em vigor no Brasil.

Outro problema da tecnologia é que novas aplicações começam a surgir além do reconhecimento da face. Uma empresa irlandesa desenvolveu um sistema capaz de “enxergar” as palavras ditas por uma pessoa, através de leitura labial automatizada feita por câmeras. Outras empresas conseguem medir sentimentos como raiva e alegria e até mesmo analisar o estado de saúde da pessoa por sua aparência física e comportamento.

Em outras palavras, uma vez que um sistema como esse é implementado ao nível de uma cidade, não há marcha a ré, e sim um adeus à privacidade no espaço público. Sem contar o fato de que os bancos de dados de rostos podem vazar. Já houve incidentes de ciberataques a bancos de dados de rostos. Uma vez que dados assim vazam, não tem como serem “desvazados”.

Para um país como o Brasil, em que os dados pessoais de praticamente todos seus habitantes vazaram e estão disponíveis online, gerando uma gigantesca indústria de golpes, seria um pesadelo pensar em bases faciais identificadas vazando também.


Ronaldo Lemos

Folha de São Paulo, 05/12/2022 

Observe os fragmentos a seguir.
“Como os sistemas haviam sido programados com base em imagens de homens brancos, apresentavam altas taxas de erro com relação a outras demografias” (4º parágrafo) “É muito difícil simular em laboratório condições reais de aplicação de um sistema como esse em ambientes não controlados” (5º parágrafo) Em cada uma das ocorrências acima, a palavra “como” assume, respectivamente, o valor de: 
Alternativas
Q2076654 Português

Os problemas do reconhecimento facial


Em 2019, um cidadão do estado de Nova Jersey chamado Nijeer Parks foi preso pela polícia acusado de roubar uma loja e tentar atropelar policiais na fuga. Ele passou dez dias na prisão e teve de gastar US$ 5.000 para se defender das acusações. Parks era inocente. A razão da sua prisão foi uma identificação equivocada feita por uma câmera usando a tecnologia de reconhecimento facial.

Seu caso não é um fenômeno isolado. Outras pessoas já foram presas por erros da tecnologia de reconhecimento facial. Esse tipo de sistema é ainda embrionário e apresenta falhas graves. Quando implementado em larga escala, seu efeito é multiplicar injustiças.

Várias pesquisas vêm demonstrando que esses sistemas sofrem de uma incapacidade significativa de reconhecer os tons negros e também de várias populações asiáticas. Um estudo do Instituto de Tecnologia e Standards, nos Estados Unidos, mostrou que as taxas de erro são significativas. O número de erros com relação a pessoas de pele preta pode chegar a cem vezes mais do que falsos positivos de pessoas de pele branca.

Em outra pesquisa que ficou famosa, Joy Buolamwini, do Instituto de Tecnologia de Massachusetts, encontrou resultados igualmente preocupantes. Detectou que as falhas nos sistemas de reconhecimento facial analisados apresentavam um alto viés racial e também de gênero. Como os sistemas haviam sido programados com base em imagens de homens brancos, apresentavam altas taxas de erro com relação a outras demografias.

Os problemas do reconhecimento facial não param por aí. Mesmo que sua acurácia tenda a aumentar ao longo do tempo, há inúmeros outros problemas. É muito difícil simular em laboratório condições reais de aplicação de um sistema como esse em ambientes não controlados, como uma cidade. Nas cidades há variações como iluminação e até condições climáticas que interferem nos resultados.

Além disso, uma vez implementado, não há para onde fugir. O sistema passa a monitorar indistintamente todas as pessoas que circulam pelas ruas, inclusive crianças. O processamento de dados de crianças levanta diversos problemas e esbarra em questões regulatórias específicas derivadas da Lei Geral de Proteção de Dados em vigor no Brasil.

Outro problema da tecnologia é que novas aplicações começam a surgir além do reconhecimento da face. Uma empresa irlandesa desenvolveu um sistema capaz de “enxergar” as palavras ditas por uma pessoa, através de leitura labial automatizada feita por câmeras. Outras empresas conseguem medir sentimentos como raiva e alegria e até mesmo analisar o estado de saúde da pessoa por sua aparência física e comportamento.

Em outras palavras, uma vez que um sistema como esse é implementado ao nível de uma cidade, não há marcha a ré, e sim um adeus à privacidade no espaço público. Sem contar o fato de que os bancos de dados de rostos podem vazar. Já houve incidentes de ciberataques a bancos de dados de rostos. Uma vez que dados assim vazam, não tem como serem “desvazados”.

Para um país como o Brasil, em que os dados pessoais de praticamente todos seus habitantes vazaram e estão disponíveis online, gerando uma gigantesca indústria de golpes, seria um pesadelo pensar em bases faciais identificadas vazando também.


Ronaldo Lemos

Folha de São Paulo, 05/12/2022 

No sétimo parágrafo, a organização interna pode ser descrita do seguinte modo: 
Alternativas
Q2076653 Português

Os problemas do reconhecimento facial


Em 2019, um cidadão do estado de Nova Jersey chamado Nijeer Parks foi preso pela polícia acusado de roubar uma loja e tentar atropelar policiais na fuga. Ele passou dez dias na prisão e teve de gastar US$ 5.000 para se defender das acusações. Parks era inocente. A razão da sua prisão foi uma identificação equivocada feita por uma câmera usando a tecnologia de reconhecimento facial.

Seu caso não é um fenômeno isolado. Outras pessoas já foram presas por erros da tecnologia de reconhecimento facial. Esse tipo de sistema é ainda embrionário e apresenta falhas graves. Quando implementado em larga escala, seu efeito é multiplicar injustiças.

Várias pesquisas vêm demonstrando que esses sistemas sofrem de uma incapacidade significativa de reconhecer os tons negros e também de várias populações asiáticas. Um estudo do Instituto de Tecnologia e Standards, nos Estados Unidos, mostrou que as taxas de erro são significativas. O número de erros com relação a pessoas de pele preta pode chegar a cem vezes mais do que falsos positivos de pessoas de pele branca.

Em outra pesquisa que ficou famosa, Joy Buolamwini, do Instituto de Tecnologia de Massachusetts, encontrou resultados igualmente preocupantes. Detectou que as falhas nos sistemas de reconhecimento facial analisados apresentavam um alto viés racial e também de gênero. Como os sistemas haviam sido programados com base em imagens de homens brancos, apresentavam altas taxas de erro com relação a outras demografias.

Os problemas do reconhecimento facial não param por aí. Mesmo que sua acurácia tenda a aumentar ao longo do tempo, há inúmeros outros problemas. É muito difícil simular em laboratório condições reais de aplicação de um sistema como esse em ambientes não controlados, como uma cidade. Nas cidades há variações como iluminação e até condições climáticas que interferem nos resultados.

Além disso, uma vez implementado, não há para onde fugir. O sistema passa a monitorar indistintamente todas as pessoas que circulam pelas ruas, inclusive crianças. O processamento de dados de crianças levanta diversos problemas e esbarra em questões regulatórias específicas derivadas da Lei Geral de Proteção de Dados em vigor no Brasil.

Outro problema da tecnologia é que novas aplicações começam a surgir além do reconhecimento da face. Uma empresa irlandesa desenvolveu um sistema capaz de “enxergar” as palavras ditas por uma pessoa, através de leitura labial automatizada feita por câmeras. Outras empresas conseguem medir sentimentos como raiva e alegria e até mesmo analisar o estado de saúde da pessoa por sua aparência física e comportamento.

Em outras palavras, uma vez que um sistema como esse é implementado ao nível de uma cidade, não há marcha a ré, e sim um adeus à privacidade no espaço público. Sem contar o fato de que os bancos de dados de rostos podem vazar. Já houve incidentes de ciberataques a bancos de dados de rostos. Uma vez que dados assim vazam, não tem como serem “desvazados”.

Para um país como o Brasil, em que os dados pessoais de praticamente todos seus habitantes vazaram e estão disponíveis online, gerando uma gigantesca indústria de golpes, seria um pesadelo pensar em bases faciais identificadas vazando também.


Ronaldo Lemos

Folha de São Paulo, 05/12/2022 

A perspectiva do autor, construída na abordagem da ideia principal do primeiro parágrafo, se baseia na relação entre os seguintes aspectos: 
Alternativas
Q2076652 Português

Os problemas do reconhecimento facial


Em 2019, um cidadão do estado de Nova Jersey chamado Nijeer Parks foi preso pela polícia acusado de roubar uma loja e tentar atropelar policiais na fuga. Ele passou dez dias na prisão e teve de gastar US$ 5.000 para se defender das acusações. Parks era inocente. A razão da sua prisão foi uma identificação equivocada feita por uma câmera usando a tecnologia de reconhecimento facial.

Seu caso não é um fenômeno isolado. Outras pessoas já foram presas por erros da tecnologia de reconhecimento facial. Esse tipo de sistema é ainda embrionário e apresenta falhas graves. Quando implementado em larga escala, seu efeito é multiplicar injustiças.

Várias pesquisas vêm demonstrando que esses sistemas sofrem de uma incapacidade significativa de reconhecer os tons negros e também de várias populações asiáticas. Um estudo do Instituto de Tecnologia e Standards, nos Estados Unidos, mostrou que as taxas de erro são significativas. O número de erros com relação a pessoas de pele preta pode chegar a cem vezes mais do que falsos positivos de pessoas de pele branca.

Em outra pesquisa que ficou famosa, Joy Buolamwini, do Instituto de Tecnologia de Massachusetts, encontrou resultados igualmente preocupantes. Detectou que as falhas nos sistemas de reconhecimento facial analisados apresentavam um alto viés racial e também de gênero. Como os sistemas haviam sido programados com base em imagens de homens brancos, apresentavam altas taxas de erro com relação a outras demografias.

Os problemas do reconhecimento facial não param por aí. Mesmo que sua acurácia tenda a aumentar ao longo do tempo, há inúmeros outros problemas. É muito difícil simular em laboratório condições reais de aplicação de um sistema como esse em ambientes não controlados, como uma cidade. Nas cidades há variações como iluminação e até condições climáticas que interferem nos resultados.

Além disso, uma vez implementado, não há para onde fugir. O sistema passa a monitorar indistintamente todas as pessoas que circulam pelas ruas, inclusive crianças. O processamento de dados de crianças levanta diversos problemas e esbarra em questões regulatórias específicas derivadas da Lei Geral de Proteção de Dados em vigor no Brasil.

Outro problema da tecnologia é que novas aplicações começam a surgir além do reconhecimento da face. Uma empresa irlandesa desenvolveu um sistema capaz de “enxergar” as palavras ditas por uma pessoa, através de leitura labial automatizada feita por câmeras. Outras empresas conseguem medir sentimentos como raiva e alegria e até mesmo analisar o estado de saúde da pessoa por sua aparência física e comportamento.

Em outras palavras, uma vez que um sistema como esse é implementado ao nível de uma cidade, não há marcha a ré, e sim um adeus à privacidade no espaço público. Sem contar o fato de que os bancos de dados de rostos podem vazar. Já houve incidentes de ciberataques a bancos de dados de rostos. Uma vez que dados assim vazam, não tem como serem “desvazados”.

Para um país como o Brasil, em que os dados pessoais de praticamente todos seus habitantes vazaram e estão disponíveis online, gerando uma gigantesca indústria de golpes, seria um pesadelo pensar em bases faciais identificadas vazando também.


Ronaldo Lemos

Folha de São Paulo, 05/12/2022 

De acordo com as ideias apresentadas no texto, um dos fatores responsáveis pelos reiterados erros na identificação facial reside em:
Alternativas
Q2076651 Português

Os problemas do reconhecimento facial


Em 2019, um cidadão do estado de Nova Jersey chamado Nijeer Parks foi preso pela polícia acusado de roubar uma loja e tentar atropelar policiais na fuga. Ele passou dez dias na prisão e teve de gastar US$ 5.000 para se defender das acusações. Parks era inocente. A razão da sua prisão foi uma identificação equivocada feita por uma câmera usando a tecnologia de reconhecimento facial.

Seu caso não é um fenômeno isolado. Outras pessoas já foram presas por erros da tecnologia de reconhecimento facial. Esse tipo de sistema é ainda embrionário e apresenta falhas graves. Quando implementado em larga escala, seu efeito é multiplicar injustiças.

Várias pesquisas vêm demonstrando que esses sistemas sofrem de uma incapacidade significativa de reconhecer os tons negros e também de várias populações asiáticas. Um estudo do Instituto de Tecnologia e Standards, nos Estados Unidos, mostrou que as taxas de erro são significativas. O número de erros com relação a pessoas de pele preta pode chegar a cem vezes mais do que falsos positivos de pessoas de pele branca.

Em outra pesquisa que ficou famosa, Joy Buolamwini, do Instituto de Tecnologia de Massachusetts, encontrou resultados igualmente preocupantes. Detectou que as falhas nos sistemas de reconhecimento facial analisados apresentavam um alto viés racial e também de gênero. Como os sistemas haviam sido programados com base em imagens de homens brancos, apresentavam altas taxas de erro com relação a outras demografias.

Os problemas do reconhecimento facial não param por aí. Mesmo que sua acurácia tenda a aumentar ao longo do tempo, há inúmeros outros problemas. É muito difícil simular em laboratório condições reais de aplicação de um sistema como esse em ambientes não controlados, como uma cidade. Nas cidades há variações como iluminação e até condições climáticas que interferem nos resultados.

Além disso, uma vez implementado, não há para onde fugir. O sistema passa a monitorar indistintamente todas as pessoas que circulam pelas ruas, inclusive crianças. O processamento de dados de crianças levanta diversos problemas e esbarra em questões regulatórias específicas derivadas da Lei Geral de Proteção de Dados em vigor no Brasil.

Outro problema da tecnologia é que novas aplicações começam a surgir além do reconhecimento da face. Uma empresa irlandesa desenvolveu um sistema capaz de “enxergar” as palavras ditas por uma pessoa, através de leitura labial automatizada feita por câmeras. Outras empresas conseguem medir sentimentos como raiva e alegria e até mesmo analisar o estado de saúde da pessoa por sua aparência física e comportamento.

Em outras palavras, uma vez que um sistema como esse é implementado ao nível de uma cidade, não há marcha a ré, e sim um adeus à privacidade no espaço público. Sem contar o fato de que os bancos de dados de rostos podem vazar. Já houve incidentes de ciberataques a bancos de dados de rostos. Uma vez que dados assim vazam, não tem como serem “desvazados”.

Para um país como o Brasil, em que os dados pessoais de praticamente todos seus habitantes vazaram e estão disponíveis online, gerando uma gigantesca indústria de golpes, seria um pesadelo pensar em bases faciais identificadas vazando também.


Ronaldo Lemos

Folha de São Paulo, 05/12/2022 

Na perspectiva do autor, a implementação dos sistemas de identificação acarretaria o seguinte problema: 
Alternativas
Q2072161 Segurança e Saúde no Trabalho
Assinale a alternativa que apresenta qual ou quais dos itens abaixo são considerados medidas administrativas que, se tomadas ou exercitadas, poderão ter influência direta na mitigação de riscos de acidentes do trabalho.
A. Treinamento. B. Sinais de advertência. C. Controles de acesso. D. Utilização de EPI’s. 
Alternativas
Q2072160 Segurança e Saúde no Trabalho
Assinale a alternativa que apresenta qual a classe de incêndio relacionada a metais pirofóricos como selênio, magnésio, sódio, zinco, titânio, urânio, lítio, potássio, antimônio e zircônio, cujo combate deve ser feito por extintores com pó químico especial, já que esses metais podem gerar oxigênio durante a combustão.
Alternativas
Q2072158 Segurança e Saúde no Trabalho
As queimaduras são lesões decorrentes da ação do calor, frio, produtos químicos, corrente elétrica, radiações ou substâncias biológicas (animais e plantas). Abaixo apresentamos algumas ações de primeiros socorros para este tipo de acidente. Anote N (Não) no que não se deve fazer e S (Sim) nas ações que se deve tomar.
( ) Controlar a dor. ( ) Furar as bolhas. ( ) Evitar contaminação. ( ) Retirar elementos aderidos.

Assinale a alternativa que apresenta a sequência correta de cima para baixo.
Alternativas
Q2072157 Segurança e Saúde no Trabalho
Assinale a alternativa que apresenta qual o tipo de luva mais adequado aos trabalhadores da construção civil, caracterizada por garantir a segurança do usuário contra agentes escoriantes, abrasivos, cortantes e térmicos.
Alternativas
Q2072156 Segurança e Saúde no Trabalho
Considerando o levantamento preliminar de riscos, previsto na NR 1 (Norma Regulamentadora 1), analise as afirmativas a seguir a respeito do tempo ou periodicidade em que este procedimento deva ser realizado e dê valores Verdadeiro (V) ou Falso (F).
( ) Antes do início do funcionamento do estabelecimento. ( ) Havendo novas instalações. ( ) Na introdução de novos processos ou atividades de trabalho. ( ) Havendo mudanças contínuas de trabalhadores nas atividades de risco.

Assinale a alternativa que apresenta a sequência correta de cima para baixo.
Alternativas
Q2072155 Segurança e Saúde no Trabalho
Assinale a alternativa que apresenta como é conhecida a forma fibrosa dos silicatos minerais pertencentes aos grupos de rochas metamórficas das serpentinas, isto é, a crisotila, e dos anfibólios, isto é, a actinolita, a amosita, a antofilita, a crocidolita, a tremolita ou qualquer mistura que contenha um ou vários destes minerais, cuja exposição em forma de poeira é altamente prejudicial à saúde do trabalhador, podendo causar sérias doenças pulmonares, inclusive câncer.
Alternativas
Q2072154 Segurança e Saúde no Trabalho
Com respeito a quem se aplicam os requisitos da NR 17 (Norma Regulamentadora 17), que versa sobre ergonomia, assinale a alternativa correta. 
Alternativas
Q2072153 Segurança e Saúde no Trabalho
A NR 24 (Norma Regulamentadora 24) dispensa especial atenção ao número de lavatórios por trabalhadores expostos a determinadas condições. Diante do exposto, analise as afirmativas a seguir.
I. Manuseio de material infectante. II. Manuseio de recicláveis. III. Manuseios de substâncias irritantes. IV. Manuseio de substâncias tóxicas.

Assinale a alternativa correta em relação às condições aprontadas. 
Alternativas
Q2072152 Segurança e Saúde no Trabalho
Analise os itens abaixo:
I. Descrição das atividades. II. Identificação do agente e formas de exposição. III. Possíveis lesões ou agravos à saúde relacionados às exposições identificadas. IV. Fatores determinantes da exposição. V. Medidas de prevenção já existentes. VI. Identificação dos grupos de trabalhadores expostos.

Assinale a alternativa que contenha aqueles que devam ser considerados na identificação das exposições ocupacionais aos agentes físicos, químicos e biológicos.
Alternativas
Q2072151 Segurança e Saúde no Trabalho
O empregador deve garantir a disponibilidade, no local de trabalho, de recursos médicos, incluindo oxigênio medicinal de superfície, e de pessoal necessário para os primeiros socorros, em casos de acidentes descompressivos ou outros eventos que comprometam a saúde dos trabalhadores na frente de trabalho. Assinale a alternativa que apresenta de quem é a responsabilidade pelo planejamento desses recursos.
Alternativas
Q2072150 Segurança e Saúde no Trabalho
De acordo com a NR 1 cabe ao trabalhador as seguintes obrigações:
I. Cumprir as disposições legais e regulamentares sobre segurança e saúde no trabalho, inclusive as ordens de serviço expedidas pelo empregador. II. Submeter-se aos exames médicos previstos nas NR. III. Colaborar com a organização na aplicação das NR. IV. Usar o equipamento de proteção individual fornecido pelo empregador.

Assinale a alternativa correta em relação à recusa no cumprimento destas obrigações. 
Alternativas
Q2072149 Segurança e Saúde no Trabalho

A ideia de “buracos” em barreiras, ilustrada na figura abaixo, foi usada por James Reason (1997) na tentativa de analisar acidentes de trabalho. Considerando as situações IDEAL e REALIDADE, escolha a alternativa que seria representada por um dos “buracos” constantes do lado direito da figura abaixo. 


Imagem associada para resolução da questão




Alternativas
Respostas
2801: B
2802: D
2803: D
2804: B
2805: A
2806: A
2807: B
2808: A
2809: C
2810: B
2811: B
2812: D
2813: C
2814: A
2815: C
2816: B
2817: A
2818: C
2819: D
2820: A