Questão 71 do CNU 2025 (FGV) — Bloco 3, Eixo 4: Tecnologias da Informação e Comunicação (TICs) & Ciência de Dados

No ciclo de desenvolvimento de modelos de Inteligência Artificial Generativa (IAG), a etapa estruturante em que os algoritmos realizam a absorção dos dados, o ajuste dos parâmetros internos (pesos) e a captura de padrões de linguagem é a fase de treinamento. É nesse estágio (que engloba o pré-treinamento maciço e o posterior ajuste fino com supervisão humana, como o Fine-Tuning e o RLHF – aprendizado por reforço com feedback humano) que se aplicam curadorias e calibragens para guiar o comportamento ético do modelo e mitigar a reprodução de vieses discriminatórios e dados inverídicos.

Análise das alternativas:

• A está incorreta, pois aplicação diz respeito à implementação da ferramenta na rotina operacional dos usuários finais.
• B está incorreta, pois inferência é o estágio em que o modelo já treinado recebe um prompt e gera a resposta correspondente em tempo de execução.
• C está incorreta, pois alucinação não é uma fase de desenvolvimento, mas uma falha consistente na geração de respostas factualmente incorretas ou fictícias.
• D está incorreta, pois implantação (deployment) compreende a publicação e disponibilização do modelo nos servidores de produção.
• E está correta, pois o treinamento é a fase matricial onde ocorre a captura dos padrões nos dados e o refinamento com supervisão humana.

Dica de prova: Lembre-se da divisão essencial do ciclo de IA: no treinamento, o modelo processa dados e ajusta seus pesos sob supervisão; na inferência, o modelo pronto apenas executa e gera saídas para os usuários.