A história da Inteligência Artificial (IA) é marcada por avanços significativos que transformaram a maneira como interagimos com a tecnologia e moldaram diversos setores da sociedade. Desde suas origens, a IA evoluiu de conceitos teóricos para aplicações práticas que permeiam nosso cotidiano, como assistentes virtuais, sistemas de diagnóstico médico e automação industrial. No entanto, com o crescimento exponencial do uso de IA, surgem desafios éticos importantes, especialmente em relação à privacidade, viés e responsabilidade. A coleta massiva de dados pessoais por dispositivos de IA levanta preocupações sobre a proteção da privacidade dos usuários, enquanto algoritmos treinados com dados enviesados podem perpetuar desigualdades sociais. Além disso, a automação de tarefas por IA, embora aumente a produtividade, suscita preocupações sobre a substituição de empregos humanos e a ampliação da desigualdade entre aqueles com habilidades tecnológicas e os que não as possuem. Para que a IA seja uma aliada responsável, é determinante que desenvolvedores e empresas garantam que os dados utilizados sejam representativos e livres de viés, além de monitorar continuamente o desempenho dos sistemas para assegurar transparência e justiça. A ética na IA é, portanto, essencial para garantir que essa tecnologia seja aplicada de maneira justa e benéfica para todos, promovendo um futuro onde a inovação tecnológica caminhe lado a lado com a equidade social.

Considerando o contexto apresentado sobre o uso de Inteligência Artificial (IA) no cotidiano e os desafios éticos associados, é correto afirmar que a implementação ética da IA deve ser baseada em

Alternativas:

• a)
• uma abordagem que enfatiza a maximização da eficiência e produtividade, sem considerar adequadamente as implicações éticas e de privacidade.
• b)
• a escolha de dados que possam inadvertidamente perpetuar vieses, resultando em sistemas que podem refletir desigualdades sociais preexistentes.
• c)
• o desenvolvimento de algoritmos que, intencionalmente ou não, beneficiam certos grupos sociais, potencialmente reforçando estruturas de poder estabelecidas.
• d)
• a implementação de práticas que assegurem que os dados utilizados no treinamento da IA sejam abrangentes e imparciais, com monitoramento contínuo para garantir transparência e equidade.
• e)
• a transição para uma dependência total de sistemas de IA para decisões anteriormente humanas, minimizando a necessidade de supervisão em processos críticos.