Questão nº 16
Questão de Inteligência Artificial e Inovação · FCC TRF4 2025 (nº 16)
Em um projeto de modernização do atendimento no Poder Judiciário, a equipe de inovação foi desafiada a criar uma solução capaz de compreender a linguagem natural dos usuários, gerar respostas contextualizadas a partir de dados disponíveis e, em alguns casos, propor redações automáticas de documentos iniciais para facilitar o acesso à Justiça. Considerando os conceitos de Inteligência Artificial (IA) aplicados ao setor público, a solução mais adequada para atender a esses requisitos corresponde ao uso de
- Amodelo de linguagem de larga escala capaz de interpretar, gerar e adaptar textos com base em aprendizado profundo. (alternativa correta)
- Bmodelos simbólicos de IA, estruturados a partir de regras semânticas e léxicas estáticas, aplicados à representação do conhecimento jurídico.
- Cagentes conversacionais programados com fluxos condicionais para responder a perguntas frequentes, baseados em esquemas pré-configurados de decisão.
- Dsistemas híbridos com foco na automação de rotinas administrativas, combinando scripts estruturados e extração de dados não interpretativos.
- Ealgoritmos supervisionados voltados à categorização de documentos, sem mecanismos de geração textual ou análise interativa.
Resposta comentada
Gabarito Alternativa A
Um Modelo de Linguagem de Larga Escala (LLM) é um tipo de Inteligência Artificial que, como um cérebro treinado com muitos textos, consegue entender o que as pessoas escrevem ou falam, gerar respostas coerentes e até criar novos textos de forma inteligente e contextualizada.
(A) Correta: Um modelo de linguagem de larga escala (LLM) é a solução ideal porque ele é projetado para interpretar a linguagem natural dos usuários, gerar respostas contextualizadas a partir de dados e adaptar/propor redações automáticas de documentos, cumprindo todos os requisitos do projeto de modernização.
(B) Incorreta: Modelos simbólicos de IA, baseados em regras estáticas, são limitados para compreender a complexidade da linguagem natural e, principalmente, para gerar textos novos e contextualizados de forma flexível, como a redação automática de documentos.
(C) Incorreta: Agentes conversacionais com fluxos condicionais (chatbots tradicionais) são programados para responder a perguntas frequentes com base em esquemas pré-definidos. Eles não possuem a capacidade de gerar respostas contextualizadas de forma criativa ou propor redações automáticas de documentos complexos, pois sua inteligência é limitada a caminhos pré-configurados, e não a uma compreensão profunda e geração de texto como um LLM. A armadilha aqui é que, embora pareça atender à "linguagem natural" e "respostas", ele falha na profundidade da compreensão e na capacidade de geração textual contextualizada e complexa exigida.
(D) Incorreta: Sistemas híbridos focados em automação de rotinas administrativas e extração de dados não interpretativos não possuem a capacidade de compreender a linguagem natural em profundidade, gerar respostas contextualizadas ou criar redações automáticas de documentos.
(E) Incorreta: Algoritmos supervisionados para categorização de documentos são úteis para organizar informações, mas a alternativa explicitamente afirma que eles não possuem mecanismos de geração textual ou análise interativa, o que os torna inadequados para os requisitos do projeto.
Fonte: FCC TRF4 2025 Conhecimentos Comuns (Técnico TRF4 2025) (Caderno Tipo 001). Reproduzida para fins de estudo.