- OrtografiaFormação e Estrutura das Palavras
- FonologiaAgrupamento FonológicoSílabas
- FonologiaFonemas e Letras
- Morfologia
TEXTO 2
Texto-base para a questão
PESQUISA EXPÕE COMO SISTEMAS DE
RECONHECIMENTO FACIAL
REPRODUZEM DESIGUALDADES SOCIAIS
Apresentada por Nina da Hora, dissertação de
mestrado analisa racismo algorítmico e exclusões
produzidas pela IA
Daniela Prandi - 12 maio 2026
Antes de reconhecer alguém diante da câmera, um
sistema de inteligência artificial (IA) precisa decidir se
aquele rosto “existe”. É justamente nesse momento,
anterior à identificação, que, segundo a cientista da
computação Ana Carolina Silva das Neves da Hora,
mais conhecida como Nina da Hora, começam os
apagamentos produzidos pelas tecnologias de
reconhecimento facial, tema de sua tese de mestrado,
Do Rosto ao Vetor: Epistemicídio Computacional no
Reconhecimento Facial, defendida nesta segunda-feira
(11), no Instituto de Computação (IC).
Orientada pela professora Sandra Avila, do IC, e
coorientada pela antropóloga Marisol Marini, da
Universidade de São Paulo (USP), a tese teve na banca
examinadora a socióloga Angela Figueiredo, da
Universidade Federal do Recôncavo Baiano (UFRB), e
o pesquisador Virgílio Almeida, da Universidade
Federal de Minas Gerais (UFMG).
A pesquisa combina reflexão teórica e experimentos
computacionais para analisar desigualdades em
arquiteturas de detecção facial amplamente utilizadas
em sistemas de IA. Da Hora propõe o conceito de
“epistemicídio computacional”, inspirado nos trabalhos
da filósofa Sueli Carneiro sobre o apagamento de
sujeitos negros na produção do conhecimento. O
trabalho multidisciplinar reúne computação,
antropologia, artes visuais, estudos raciais e filosofia.
A pesquisadora auditou arquiteturas de detecção facial
utilizando uma base criada pela Meta, dona do
Facebook, do Instagram e do WhatsApp, a partir de
vídeos enviados por pessoas de países como Brasil, Índia, Síria e Indonésia. Os resultados revelaram
desigualdades profundas nos processos de detecção
facial. “O dano já começa antes, quando o sistema
sequer detecta aquele rosto como um rosto válido”,
explica.
Em um dos experimentos, pessoas acima de 85 anos
tiveram apenas 44% de taxa de detecção, enquanto
grupos mais jovens alcançaram índices superiores a
90%. Em outros casos, determinados grupos
simplesmente desapareciam dos sistemas. “Tivemos
grupos com 0%. Normalmente, quando aparece um 0%,
você roda o sistema de novo e tenta corrigir. Mas quis
investigar por que aquelas pessoas tinham
desaparecido”, diz.
Segundo Da Hora, os sistemas simplificam realidades
complexas ao transformar diversidade humana em
categorias rígidas. “É como se não existissem variações.
Ou você é branco ou você é negro. Mas nós sabemos
que isso não representa países como o Brasil.” Mais do
que erros técnicos, a pesquisadora vê nesses resultados
a materialização de escolhas políticas e históricas. “A
etapa do reconhecimento só acumula problemas.
Primeiro, o sistema precisa decidir que existe um rosto
ali.” Em muitos casos, afirma, nem mesmo a
autodeclaração das pessoas é suficiente. “Quando eu
mando um vídeo dizendo quem eu sou, pessoas do outro
lado podem dizer que eu não sou aquilo que estou
dizendo. E, às vezes, a palavra delas vai valer mais.”
Segundo a pesquisadora, o problema não está apenas na
precisão técnica. “A questão não é fazer a tecnologia
funcionar melhor”, afirma. “É perguntar por que
estamos insistindo em tecnologias que transformam
pessoas em padrões de vigilância.” Da Hora vê a
expansão dessas tecnologias como parte de uma
transformação maior nas formas de controle social e
circulação da informação. “O reconhecimento facial e
as inteligências artificiais são vendidos como solução
para tudo. Mas, muitas vezes, o que elas produzem é
exclusão e aprofundamento de desigualdades. Eu queria
entender o que se perde quando você transforma o rosto
de uma pessoa em vetor matemático”, afirma.
a) (..) nas palavras: expansão e detecção – há o mesmo número de letras e de fonemas.
b) (..) “É como se não existissem variações. Ou você é branco ou você é negro. Mas nós sabemos que isso não representa países como o Brasil.” – o termo ou funciona como conjunção coordenativa aditiva.
c) (..) Em “Os resultados revelaram desigualdades profundas nos processos de detecção facial” – o termo desigualdades apresenta derivação prefixal.
d) (..) Em “Prestes a completar 31 anos, Nina da Hora se tornou uma das vozes mais conhecidas da discussão sobre tecnologia e racismo algorítmico no país. Colunista da MIT Technology Review Brasil, pesquisadora do Centro de Tecnologia e Sociedade da Fundação Getúlio Vargas (FGV)” – os termos colunista e pesquisadora marcam, respectivamente, coesão pronominal e coesão por elipse.
e) (..) Em “Da Hora propõe o conceito de “epistemicídio computacional”, - o termo computacional funciona como adjetivo.
Assinale a sequência CORRETA.
Provas
Questão presente nas seguintes provas
Administrador
70 Questões
Analista de TI
70 Questões
Arquivista
70 Questões
Assistente Social
70 Questões
Auditor
70 Questões
Economista
70 Questões
Enfermeiro
70 Questões
Engenheiro de Segurança do Trabalho
70 Questões
Engenheiro Eletricista
70 Questões
Estatístico
70 Questões
Médico Veterinário
70 Questões
Nutricionista
70 Questões
Técnico em Assuntos Educacionais
70 Questões
