Engenharia de Software · FGV · 2026 | Questão sqc-fg133781

Engenharia de SoftwareInteligencia Artificial

Código: fg133781
Banca: FGV
Órgão: TJ-RJ
Ano: 2026
Nível: Superior

Cargo: Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Analista de Inteligência Artificial

A Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD) tem como objetivo proteger os direitos fundamentais de privacidade, liberdade e o livre desenvolvimento da personalidade, ao mesmo tempo em que tem por fundamento o desenvolvimento econômico e tecnológico e a inovação. Portanto, a inovação tecnológica deve estar em harmonia com a proteção de dados pessoais.A LGPD estabelece que o controlador deverá fornecer informações claras e adequadas a respeito dos critérios e dos procedimentos utilizados para a decisão automatizada, observados os segredos comercial e industrial.Esse preceito da LGPD está relacionado à explicabilidade na inteligência artificial (IA), que se refere:

Aà propriedade de um sistema de IA que permite suposições confiáveis pelas partes interessadas sobre a saída;
Ba redes neurais de aprendizado profundo serem pouco complexas e facilitarem a explicação significativa de como o sistema chega uma decisão;
Ca algoritmos baseados em regras, como métodos simbólicos ou árvores de decisão, que são muito complexos e contêm regras que precisam ser detalhadamente explicadas;
Dà suscetibilidade dos seres humanos a confiar em uma decisão automatizada, especialmente quando a decisão é de alguma forma adversa a eles em nível pessoal;
Eà propriedade de um sistema de IA, que permite que fatores importantes que influenciam uma decisão possam ser expressos de uma maneira que os humanos possam entender.

Revelar gabarito e comentário

GabaritoE — à propriedade de um sistema de IA, que permite que fatores importantes que influenciam uma decisão possam ser expressos de uma maneira que os humanos possam entender.

Comentário gerado por IA. É um apoio ao estudo, ancorado em fontes, mas pode conter imprecisões — confira sempre na fonte oficial (lei, súmula, edital e gabarito da banca). Encontrou um erro? Use “Reportar”.

Explicabilidade em inteligência artificial e a LGPD

Gabarito: letra E. A explicabilidade (ou explainable AI) é a propriedade de um sistema de IA que permite que os fatores importantes que influenciam uma decisão sejam expressos de forma compreensível para os seres humanos. A alternativa E captura exatamente esse conceito, alinhando-se ao §1º do art. 20 da LGPD, que exige que o controlador forneça informações claras e adequadas sobre critérios e procedimentos de decisões automatizadas.

Art. 20, §1LGPD

Art. 20, §1º — "O controlador deverá fornecer, sempre que solicitadas, informações claras e adequadas a respeito dos critérios e dos procedimentos utilizados para a decisão automatizada, observados os segredos comercial e industrial."

A banca testa o conceito de explicabilidade — a capacidade de tornar interpretável o raciocínio de um modelo de IA. O dispositivo legal impõe o dever de transparência, que é o correlato normativo da explicabilidade.

Alternativa	Definição apresentada	Relação com Explicabilidade	Correta?
A	Propriedade que permite suposições confiáveis sobre a saída	Refere-se a confiabilidade, não ao entendimento do porquê	❌
B	Redes neurais profundas são pouco complexas e facilitam explicação	Inverte a realidade: são caixas-pretas complexas	❌
C	Algoritmos baseados em regras são muito complexos e precisam de explicação detalhada	Inverte a realidade: são inerentemente interpretáveis	❌
D	Suscetibilidade humana a confiar em decisões automatizadas	Descreve viés de automação, não propriedade do sistema	❌
E	Propriedade que permite que fatores importantes da decisão sejam expressos de forma compreensível para humanos	Corresponde exatamente ao conceito de explicabilidade	✅

Alternativa A — ❌ Incorreta

Define a propriedade como permitir "suposições confiáveis" sobre a saída. Isso se aproxima mais de confiabilidade ou confiança do que de explicabilidade. Explicabilidade não é sobre prever a saída, mas sobre entender o porquê.

Alternativa B — ❌ Incorreta

Afirma que redes neurais profundas são "pouco complexas e facilitam a explicação". Na verdade, redes neurais profundas são notoriamente complexas e consideradas "caixas-pretas" — a dificuldade de explicá-las é justamente o oposto do que a alternativa sugere.

Alternativa C — ❌ Incorreta

Diz que algoritmos baseados em regras (simbólicos, árvores de decisão) são "muito complexos e precisam ser detalhadamente explicados". Esses algoritmos, ao contrário, são inerentemente interpretáveis e suas regras são claras; a afirmativa inverte a realidade.

Alternativa D — ❌ Incorreta

Descreve a suscetibilidade humana a confiar em decisões automatizadas, fenômeno conhecido como viés de automação (automation bias). Não guarda relação com a explicabilidade, que é uma propriedade do sistema, não uma tendência psicológica.

Alternativa E — ✅ Correta ⟵ GABARITO

Define a explicabilidade como a propriedade que permite que fatores importantes de uma decisão sejam expressos de maneira compreensível aos humanos. Isso casa perfeitamente com o dever de transparência do art. 20, §1º da LGPD e com o conceito de explainable AI.

A explicabilidade não exige que o modelo seja simples, mas que seja possível extrair explicações significativas — seja por meio de interpretabilidade intrínseca ou por técnicas post-hoc.

Gabarito: letra E.

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