Questão de Engenharia de Software — Inteligencia Artificial — FGV 2026
Engenharia de Software›Inteligencia Artificial
Código
fg133958
Banca
FGV
Órgão
TJ-RJ
Ano
2026
Nível
Superior
Cargo
Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Cientista de Dados
O cientista de dados Leo está desenvolvendo um modelo de inteligência artificial para analisar casos e tomar decisões sobre a procedência ou não do pleito.Para analisar como o modelo chegou a uma determinada decisão, Leo deve utilizar:
Aauditoria;
Bsurrogate models;
Cfeature importance;
Dpartial dependence plots (PDP);
Emétodos de interpretabilidade local.
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GabaritoE — métodos de interpretabilidade local.
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”.
Inteligência Artificial: Interpretabilidade de Modelos
Gabarito: letra E. Para analisar como um modelo de IA chegou a uma decisão específica (caso concreto), Leo deve utilizar métodos de interpretabilidade local, que explicam predições individuais, ao contrário de técnicas globais como importância de features ou PDP.
A banca testa a distinção entre interpretabilidade local e global. As alternativas A a D referem-se a técnicas que analisam o modelo como um todo ou em média, não a explicação de uma decisão particular.
Alternativa A — ❌ Incorreta
Auditoria é um processo de verificação de conformidade, não um método para explicar uma decisão específica do modelo. Auditoria pode envolver interpretabilidade, mas não é a técnica direta para entender a decisão.
Alternativa B — ❌ Incorreta
Surrogate models (modelos substitutos) são modelos mais simples que aproximam o comportamento do modelo original. Eles podem ser usados para interpretabilidade global, mas não explicam uma única decisão localmente.
Alternativa C — ❌ Incorreta
Feature importance (importância de atributos) mede a contribuição média de cada feature para as predições do modelo em todo o conjunto de dados. É uma técnica global, não local.
Alternativa D — ❌ Incorreta
Partial dependence plots (PDP) mostram o efeito marginal de uma ou duas features na predição média do modelo. Também é uma abordagem global, não focada em uma única instância.
Alternativa E — ✅ Correta ⟵ GABARITO
Métodos de interpretabilidade local, como LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) e SHAP (SHapley Additive exPlanations), são projetados para explicar predições individuais, fornecendo a contribuição de cada feature para aquela decisão específica. Isso atende exatamente ao objetivo de Leo.
NÃO CAIA NESSA!
A banca tenta confundir o candidato oferecendo técnicas de interpretabilidade global (PDP, feature importance) e métodos indiretos (auditoria, surrogate models). A chave é perceber que o enunciado pede a explicação de uma determinada decisão (local) e não do modelo como um todo.