Sistemas de reconhecimento facial treinados com poucas imagens de um grupo étnico apresentam maiores taxas de…
Publicado por Alexandre Lombardi dos Santos, fundador do GeraProva
Aplicar os conceitos e pressupostos do direito digital em sua conduta e experiências com o cotidiano da cultura digital, bem como na produção e uso de artefatos computacionais.
Fonte: Base Nacional Comum Curricular (MEC).Questão
Sistemas de reconhecimento facial treinados com poucas imagens de um grupo étnico apresentam maiores taxas de erro para esse grupo. Qual risco social imediato isso gera?
- A) Pessoas retratadas em poucas imagens são sempre bem reconhecidas pelo sistema.
- B) A exclusão de um grupo étnico melhora a segurança pública.
- C) Discriminação algorítmica — aumento de falsas identificações e exclusão de acesso a serviços.
- D) Reconhecimento facial é infalível e sempre preciso.
- E) Tech é sempre imparcial em sua aplicação social.
✅ Resposta correta: alternativa C
Resolução passo a passo
- O enunciado descreve um sistema de reconhecimento facial treinado com poucas imagens de um grupo étnico. Como o modelo aprende com poucos exemplos desse grupo, ele passa a errar mais ao reconhecer pessoas desse grupo, ou seja, o erro se concentra em um segmento da população.
- Pergunta-se qual é o risco social imediato disso. O risco imediato é que o sistema trate pessoas de forma desigual por causa de sua origem étnica: aumentam as falsas identificações (alguém é apontado como suspeito ou como outra pessoa) e podem surgir barreiras de acesso a serviços, como desbloqueio de contas, controle de portarias ou atendimento automatizado. Isso é discriminação algorítmica.
- Por que a alternativa C está certa: ela descreve exatamente esse efeito, isto é, o viés de dados produz erros desiguais que prejudicam pessoas de um grupo específico.
- Por que as outras estão erradas:
- A) Está errada, pois o enunciado diz justamente que o sistema erra mais com esse grupo, e não que ele acerta sempre.
- B) Está errada, pois excluir um grupo étnico não melhora a segurança; ao contrário, gera injustiça e falsos alarmes.
- D) Está errada, pois o próprio enunciado mostra que o reconhecimento facial falha, principalmente com grupos sub-representados.
- E) Está errada, pois a premissa de que a tecnologia é sempre imparcial é justamente o que o enunciado questiona, já que dados desbalanceados produzem viés.
- Conclusão: a resposta correta é a C, que coincide com o gabarito oficial.
💡 Dica: Considere as implicações sociais do reconhecimento facial.
Alternativa por alternativa
O aluno entende que, por a pessoa aparecer em poucas imagens de treino, o sistema a reconheceria bem, invertendo a relação entre representatividade dos dados e desempenho.
O aluno associa a presença de erros a uma suposta melhora da segurança, imaginando que excluir pessoas de um grupo reduz riscos, sem perceber que isso é discriminatório e não resolve o problema técnico.
Por que engana: O aluno pode confundir a ideia de que a exclusão de um grupo étnico é benéfica, ignorando as consequências negativas da discriminação algorítmica.
Modelos enviesados têm desempenho desigual; maiores taxas de erro para grupos subrepresentados podem ocasionar detenções injustas, negação de serviços e reforço de desigualdades sociais.
O aluno acredita que sistemas de inteligência artificial são precisos e infalíveis, ignorando que modelos refletem os dados com que foram treinados e podem errar.
O aluno supõe que tecnologia, por ser criada com base em cálculos, é neutra e imparcial, sem considerar que vieses nos dados de treino são transferidos para os resultados.
Raio-X da questão
reconhecimento facial
diagnostico
discriminação algorítmica · impacto social da tecnologia
Estudar os impactos sociais da tecnologia de reconhecimento facial.
O aluno pode confundir a ideia de que a exclusão de um grupo étnico é benéfica, ignorando as consequências negativas da discriminação algorítmica.
cidadania_etica
pensamento_critico
cotidiano
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