Vamos analisar cada uma das afirmativas sobre o processo de treinamento de algoritmos e a introdução de vieses: I. O treinamento de algoritmos é imune a vieses, pois se baseia em um grande volume de dados, o que neutraliza eventuais preconceitos individuais. FALSO. O volume de dados não garante a eliminação de vieses; se os dados contêm preconceitos, esses serão refletidos no algoritmo. II. O processo de rotulagem de informações por humanos é uma fonte potencial de viés, pois as pessoas podem selecionar informações de maneira tendenciosa. VERDADEIRO. A rotulagem feita por humanos pode ser influenciada por preconceitos pessoais, resultando em dados tendenciosos. III. Um algoritmo pode ser treinado para evitar o uso de uma característica sensível como "raça", mas ainda assim produzir resultados discriminatórios se outras variáveis (proxies) estiverem correlacionadas com essa característica. VERDADEIRO. Mesmo evitando características sensíveis, o algoritmo pode discriminar indiretamente através de variáveis correlacionadas. IV. O uso de dados históricos no treinamento pode levar à perpetuação de estereótipos e desigualdades sociais preexistentes, como a sub-representação de gênero em certas áreas do conhecimento. VERDADEIRO. Dados históricos muitas vezes refletem desigualdades sociais, e seu uso pode perpetuar esses padrões. Agora, vamos verificar as alternativas: - Alternativa 1: I e II, apenas. FALSO (I é falsa). - Alternativa 2: I e III, apenas. FALSO (I é falsa). - Alternativa 3: II e IV, apenas. VERDADEIRA (ambas são verdadeiras). - Alternativa 4: II, III e IV, apenas. VERDADEIRA (todas são verdadeiras). - Alternativa 5: I, III e IV, apenas. FALSO (I é falsa). As alternativas corretas são a 3 e a 4. No entanto, como a questão pede para assinalar o que é "correto", a alternativa que abrange mais afirmações verdadeiras é a Alternativa 4: II, III e IV, apenas.