Vamos analisar cada um dos itens: I. Viés nos dados de treinamento. Verdadeiro, o viés nos dados pode levar a recomendações inadequadas, pois o modelo aprende a partir de dados que podem não representar a realidade de forma justa. II. Falta de representatividade nos dados utilizados. Verdadeiro, a falta de representatividade nos dados pode resultar em recomendações que não atendem a todos os grupos de forma equitativa. III. Uso excessivo de sensores sem filtragem de ruído. Falso, embora o uso de sensores possa afetar a qualidade dos dados, essa afirmativa não está diretamente relacionada ao problema de recomendações inadequadas a grupos específicos. IV. Treinamento do modelo em ambientes controlados e não realistas. Verdadeiro, treinar modelos em ambientes que não refletem a realidade pode levar a falhas nas recomendações quando aplicados em situações do mundo real. V. Escolha de uma metodologia simbólica em vez de conexionista. Falso, a escolha entre metodologias simbólicas e conexionistas não é um fator direto que contribui para falhas em recomendações a grupos específicos. Com base na análise, os itens que estão corretos são I, II e IV. Portanto, a alternativa correta que contém todos os itens verdadeiros é: a) I, II, IV.