Questão de Língua Portuguesa

SECRETARIA DA SAÚDE DO CEARÁ (SESA) ESCOLA DE SAÚDE PÚBLICA DO CEARÁ - PAULO MARCELOS MARTINS RODRIGUES (ESP/CE) EDITAL Nº 09/2026 Prezado(a) Participante, Para assegurar a tranquilidade no ambiente de prova, a eficiência da fiscalização e a segurança do processo de avaliação, lembramos a indispensável obediência aos itens do Edital e aos que seguem: 1. Deixe sobre a carteira APENAS caneta esferográfica de material transparente, tinta azul ou preta e documento de identidade. Os demais pertences deverão ser dispostos abaixo da carteira. 2. Antes de iniciar a resolução das 30 (trinta) questões, verifique se o Caderno de Prova está completo. 3. Qualquer imposição de defeito no Caderno deverá ser feita nos primeiros 30 (trinta) minutos após o início da prova. hora. o término da prova. ATENÇÃO Os três últimos participantes só poderão deixar a sala simultaneamente e após a assinatura da Ata de Aplicação. Nome: 01 A 05. A inteligência artificial está transformando os processos de pesquisa, avaliação e fomento. Ferramentas de IA generativa, como o ChatGPT, são tecnologias poderosas que podem facilitar o trabalho científico e acelerar descobertas. Contudo, é necessário ter cautela, de forma que seja possível integrar a IA, nesses contextos, de forma ética e responsável. Um exemplo de seu uso é o fortalecimento da revisão por pares, a partir de ferramentas específicas que auxiliam na identificação de erros estatísticos. No entanto, o uso de algoritmos para medir a rigidez dos artigos científicos e prever seu impacto futuro tem gerado críticas, principalmente pela falta de transparência. Um exemplo disso está em um modelo de aprendizado de máquina que foi apresentado na Nature Biotechnology para prever o impacto potencial de artigos científicos. O algoritmo enfrenta ceticismo não só quanto à sua capacidade de substituir a revisão por pares tradicional, mas também quanto ao seu autoproclamado poder preditivo do sucesso da pesquisa, seja medida por citações futuras ou medidas mais complexas de impacto. Especialistas argumentam que tais algoritmos podem introduzir vieses e não capturam a complexidade da qualidade da pesquisa (Chawla, 2021b). A verdade é que, nem mesmo no ambiente científico, a diferença entre correlação e causalidade é bem compreendida. Muitos modelos de inteligência artificial são capazes, sim, de encontrar correlações entre a realidade e os dados de treinamento; contudo, a complexidade da pesquisa científica e da decisão estratégica de como melhor aplicar recursos escassos são elementos que ainda precisam do olhar humano para serem conduzidos adequadamente. Dessa forma, é muito importante que pesquisadores e gestores de políticas científicas trabalhem lado a lado para desenvolver e aprimorar algoritmos de inteligência artificial que sejam úteis para simplificar sistemas complexos como os de avaliação e fomento. Referência: BRASIL, André. A inteligência artificial na pesquisa e no fomento: desafios e oportunidades. Brasília: CAPES, 2025. 18 p. (Texto para discussão). DOI: https://doi.org/10.21713/IApesquisa.