Dados desbalanceados, opacidade dos algoritmos e métricas de avaliação inadequadas podem gerar resultados injustos e perpetuar preconceitos em sistemas de IA. Para mitigar esses problemas, são recomendadas práticas como auditorias, uso de dados representativos, explicabilidade e escolha criteriosa das métricas.
Considerando o texto apresentado, analise as afirmativas a seguir:
I. Dados históricos, por si só, garantem imparcialidade e justiça nos modelos de IA.
II. A coleta de dados representativos ajuda a evitar vieses e melhorar a equidade nos resultados.
III. A opacidade dos algoritmos facilita a compreensão de suas decisões, fortalecendo a confiança social.
IV. Auditorias periódicas e a explicabilidade dos sistemas são práticas recomendadas para reduzir injustiças algorítmicas.
V. A utilização de métricas inadequadas em conjuntos de dados desbalanceados pode criar uma falsa impressão de bom desempenho.
É correto o que se afirma em:
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