Questão 60 — SK0-005 CompTIA Server+ Simulado Online Grátis

Explicação: Conceito Básico: Modelos de IA treinados em dados não representativos podem produzir resultados sistematicamente imprecisos para determinados grupos populacionais. Esta é uma forma de viés algorítmico em que o desempenho do modelo varia significativamente entre segmentos demográficos, criando resultados díspares. Os objetivos do exame CompTIA SecAI+ cobrem o preconceito como um conceito central de governança e risco de IA. Por que A está correto: O preconceito na IA ocorre quando um modelo produz resultados sistematicamente distorcidos para determinados grupos devido a dados de treinamento tendenciosos, coleta de dados falha ou escolhas de design de modelo. Neste cenário de cuidados de saúde, a incapacidade de prever doenças de forma fiável para segmentos específicos da população indica que os dados de formação provavelmente sub-representaram esses segmentos, fazendo com que o modelo aprendesse padrões inadequados para eles. Este é um risco de preconceito crítico com sérias implicações na equidade na saúde. Por que B está errado: consistência refere-se ao modelo que produz a mesma saída com a mesma entrada em diferentes execuções ou períodos de tempo. O problema descrito não tem a ver com resultados inconsistentes para o mesmo insumo, mas com o desempenho sistematicamente fraco de grupos específicos da população. Por que C está errado: Transparência refere-se à abertura sobre como o modelo de IA funciona, quais dados ele usa e como toma decisões. O responsável pela conformidade já avaliou o sistema, sugerindo que existe transparência suficiente para identificar a lacuna de desempenho. Por que D está errado: A inclusão é um princípio de design que garante que os sistemas de IA sejam projetados para servir todos os usuários, independentemente da origem. Embora relacionado com o resultado, o tipo de risco específico descrito – precisão preditiva diferencial entre segmentos populacionais – é categorizado mais precisamente como preconceito.