Vamos analisar cada afirmativa: 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, pois se os dados contêm preconceitos, esses serão replicados 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, levando a viés nos dados. 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 estereótipos. Agora, vamos ver quais alternativas contêm apenas as afirmativas verdadeiras: - Alternativa 1: I e II, apenas. (Falsa, pois I é falsa) - Alternativa 2: I e III, apenas. (Falsa, pois 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. (Falsa, pois I é falsa) As alternativas corretas são a 3 e a 4. No entanto, como a pergunta pede a alternativa correta, a que contém todas as afirmativas verdadeiras é a Alternativa 4: II, III e IV, apenas.