Para abordar a questão sobre como mitigar a reprodução de preconceitos da inteligência artificial (IA) no processo de recrutamento e seleção, vamos analisar cada uma das alternativas: A) Treinar a IA com bases de dados exclusivamente acadêmicas - Isso pode limitar a diversidade de dados e não necessariamente elimina preconceitos. B) Limitar o uso da IA apenas às etapas finais do processo - Isso não resolve o problema de preconceitos que podem ser introduzidos nas etapas iniciais. C) Reprogramar os algoritmos para confundir padrões enviesados - Essa alternativa sugere uma abordagem ativa para lidar com preconceitos, ajustando os algoritmos para evitar a reprodução de padrões discriminatórios. D) Eliminar a IA de processos que envolvam perfis de diversidade - Essa opção não é uma solução, pois simplesmente remover a IA não resolve o problema de preconceitos. E) Aplicar os testes de forma padronizada para todos os candidatos - Embora isso possa ajudar a garantir equidade, não aborda diretamente os preconceitos que a IA pode ter aprendido. A alternativa que melhor se alinha com a mitigação de preconceitos da IA durante o recrutamento e seleção é: C) Reprogramar os algoritmos para confundir padrões enviesados.