Questão de Noções de Informática — Inteligência Artificial e Automação — VUNESP 2025
Noções de Informática›Inteligência Artificial e Automação
Código
vu112314
Banca
VUNESP
Órgão
UNESP
Ano
2025
Nível
Superior
Cargo
V - - Assistente de Suporte Acadêmico IV - Área de Atuação: Centro de Pesquisa Política e Social - Edital nº 127
Consiste em um desafio ético associado ao uso de inteligência artificial generativa:
Aincapacidade de gerar conteúdo criativo.
Brisco de propagação de informação incorreta por meio de textos falsos.
Cfalta de recursos computacionais para treinar modelos.
Dexclusão de dados estruturados no treinamento.
Elimitação de modelos a tarefas simples.
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GabaritoB — risco de propagação de informação incorreta por meio de textos falsos.
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”.
Gabarito: letra B. O principal desafio ético associado ao uso de inteligência artificial generativa é o risco de propagação de informação incorreta por meio de textos falsos (deepfakes, notícias falsas, etc.), uma vez que esses modelos podem produzir conteúdo verossímil mas factualmente errado, amplificando a desinformação.
A questão cobra o conhecimento sobre os desafios éticos mais comentados atualmente em relação a ferramentas como ChatGPT, DeepSeek e outras IAs generativas. Embora existam outros desafios (viés, privacidade, impacto no trabalho), a propagação de informação falsa é um dos mais urgentes e amplamente discutidos.
Alternativa A — ❌ Incorreta
Afirma que a IA generativa teria "incapacidade de gerar conteúdo criativo". Na verdade, essas ferramentas são reconhecidas justamente pela capacidade de gerar textos, imagens, músicas e outros conteúdos criativos — a criatividade não é uma limitação, mas um dos pontos fortes. Portanto, não se trata de um desafio ético.
Alternativa B — ✅ Correta ⟵ GABARITO
"Risco de propagação de informação incorreta por meio de textos falsos" é um desafio ético central. Modelos generativos podem alucinar fatos, inventar citações ou reproduzir preconceitos, gerando conteúdo falso que parece legítimo. Isso pode ser usado para manipulação, fraudes e desinformação em larga escala.
Alternativa C — ❌ Incorreta
"Falta de recursos computacionais para treinar modelos" é um desafio técnico e econômico, não prioritariamente ético. Embora o alto custo computacional gere questões de acesso e sustentabilidade, não é o desafio ético mais direto associado ao uso da tecnologia.
Alternativa D — ❌ Incorreta
"Exclusão de dados estruturados no treinamento" não é um desafio ético relevante. Modelos generativos são treinados com grandes volumes de dados não estruturados (texto, imagens), e a exclusão de dados estruturados não configura um problema ético significativo — é uma escolha técnica.
Alternativa E — ❌ Incorreta
"Limitação de modelos a tarefas simples" é incorreta porque os modelos generativos atuais são capazes de realizar tarefas complexas, como escrever artigos, programar, criar arte etc. A limitação a tarefas simples não é um desafio real nem ético.
NÃO CAIA NESSA!
A banca testa se o candidato confunde desafios técnicos ou econômicos com desafios éticos. A alternativa B é a única que trata de um dano social direto (desinformação), enquanto as demais abordam aspectos operacionais ou capacidades que não correspondem à realidade da IA generativa.