A crescente integração de sistemas de reconhecimento de padrões em imagens na sociedade impõe uma reflexão aprofundada sobre suas implicações éticas. Entre os principais desafios estão a forma como os dados de treinamento são selecionados e os riscos associados à privacidade dos indivíduos. Quando os dados utilizados não representam adequadamente a diversidade social, podem surgir distorções nos resultados produzidos pelos algoritmos. Além disso, o uso intensivo de tecnologias como o reconhecimento facial levanta preocupações legítimas sobre vigilância e direitos individuais. Por isso, torna-se fundamental adotar mecanismos que assegurem a responsabilidade no desenvolvimento desses sistemas, promovendo maior equilíbrio entre eficiência técnica e compromisso ético. Fonte: PEREIRA, L. M.; COSTA, R. S. Ética e Responsabilidade em Sistemas de IA. Brasília, DF: EthicsTech, 2024. p. 123-145. Considerando a relação entre os riscos do viés algorítmico e as medidas propostas para mitigar seus efeitos, analise as afirmativas a seguir: I. A sub-representação de grupos nos dados de treinamento otimiza a performance geral dos algoritmos. II. A sub-representação de grupos populacionais nos dados de treinamento é uma causa do viés algorítmico. III. A implementação de políticas rigorosas de proteção de dados faz parte das medidas para mitigar riscos éticos. IV. A realização de auditorias periódicas é uma das práticas de governança propostas para um desenvolvimento responsável. É correto o que se afirma em: