Prova de 2025: Universidade Estadual de Goiás (UEG) — questões com gabarito

A educação no Brasil é marcada por desigualdades sociais. Essas desigualdades envolvem os investimentos diferentes no ensino público e no ensino privado, a estrutura física das escolas, as condições variadas de tempo disponível para estudo e as diferenças dentro daquilo que o sociólogo Pierre Bourdieu conceituou como capital cultural. O conceito de capital cultural remete ao acúmulo de conhecimentos de uma pessoa, fruto de sua formação cultural, de seus pais e parentes próximos, bem como do local onde reside e da classe social à qual pertence; trata-se de um conjunto de recursos simbólicos e competências relativas à cultura legítima.

Pensando a educação brasileira, no contexto das desigualdades sociais, a partir da teoria de Pierre Bourdieu e de seu conceito de capital cultural, a educação é 

A sociologia se constituiu como ciência no século XIX em um contexto de transformações sociais. Processos de mudanças como a Revolução Industrial e a Revolução Francesa e os acontecimentos decorrentes da passagem do feudalismo para o capitalismo foram importantes para a consolidação do pensamento social que embasou o desenvolvimento dessa ciência. Os pensadores Karl Marx, Émile Durkheim e Max Weber elaboraram diferentes concepções sobre as transformações passadas pela sociedade e se tornaram clássicos da ciência que estava nascendo. Uma análise das concepções sociológicas desses autores revela que:

Leia o trecho a seguir:

Consumismo é consumir mais do que precisamos, consumir para construir uma identidade própria, consumir para mostrar um estado socioeconômico, consumir pelo tédio, consumir para aplacar a ansiedade, consumir procurando uma felicidade que nunca chega. Ao consumo são atribuídas uma série de vantagens que ele na verdade não tem, mas o consumismo continua sendo encorajado, já que é o combustível principal do atual sistema econômico. O shopping, cheio de luzes chamativas e cores, de tentações inescapáveis e de emoções plastificadas, poderia muito bem ser uma imagem icônica de uma sociedade que se dirige despreocupadamente ao abismo.

FANJUL, Sergio C. Consumir procurando uma felicidade que nunca chega, como compramos para construir nossa identidade. 2021. Disponível em: https://brasil.elpais.com/cultura/2021-10-08/consumir-procurando-uma-felicidade-que-nunca-chega-como-compramos-para-construir-nossa-identidade.html. Acesso em: 13 maio 2025.

Na contemporaneidade, o consumo deixa de ser um meio para mera manutenção da existência física dos indivíduos e adquire também importância social na construção de identidades. A relação entre consumo, marcas e identidade demonstra que

Texto 1

A democracia racial, enquanto “solução” da questão negra, não significou, todavia, um esforço em combater as desigualdades de renda e de oportunidades sociais entre negros e brancos, e só parcialmente, no plano da cultura e da ideologia, representou um freio à discriminação e ao preconceito.

GUIMARÃES, Antônio Sérgio Alfredo. A questão racial na política brasileira (os últimos quinze anos). Tempo Social; Rev. Sociol. USP, S. Paulo, vol. 13, n. 2, p. 121-142, novembro de 2001, p. 125

Texto 2

[...] a discriminação histórica e a concentração de riqueza, presentes na formação da sociedade brasileira, deram origem a marcadas desigualdades entre as pessoas afrodescendentes, indígenas e quilombolas, e aquelas que não pertencem a esses grupos. [...] A Lei Áurea de 1888 decretou a abolição definitiva e imediata da escravatura no Brasil. Entretanto, a lei abolicionista não previa a garantia de direitos fundamentais, como moradia, educação ou trabalho em condições dignas às pessoas recém libertas.

Guia prático: A situação dos direitos humanos no Brasil desde uma perspectiva étnico-racial: pessoas afrodescendentes, indígenas e quilombolas: aprovada pela Comissão Interamericana de Direitos Humanos em 24 de julho de 2023, p.5, 10 e 12.

Levando-se em consideração os textos e o gráfico acima, verifica-se que

Leia a matéria a seguir para responder à questão.

Como a indústria de inteligência artificial lucra criando uma nova classe trabalhadora sem direitos no Brasil

A baiana Lílian largou um emprego CLT no ano passado. Por causa da filha pequena, trabalhar fora de casa era um pesadelo. Foi em um vídeo no TikTok que ficou sabendo da possibilidade de trabalhar online treinando inteligência artificial.

[...]

Hoje, trabalha em horários flexíveis, seis dias por semana, para “melhorar a inteligência artificial com dados”, como propagandeia a Appen. No fim do mês, se tudo der certo, tira R$ 1.400, sem nenhum outro benefício. Lílian faz parte de uma classe de trabalhadores muitas vezes definidos como fantasmas, escondidos ou microtrabalhadores. Por meio de plataformas multinacionais como Tellus, OneForma e a própria Appen, grandes empresas de tecnologia contratam mão de obra barata, em larga escala e em diversos países, para executar pequenas tarefas.

Na outra ponta da cadeia, gigantes como Meta, Google e TikTok lucram com a facilidade de comprar bases de dados já preparadas por trabalhadores que custam infinitamente menos do que os profissionais do mercado de tecnologia. As big tech também se beneficiam de uma cadeia que opera à margem da lei, opaca e blindada por contratos de confidencialidade, em que as pessoas sequer sabem para quem ou para quê estão trabalhando. Além dos salários baixos, esses trabalhadores terceirizados não recebem treinamento e trabalham com prazos apertados. Há inúmeros relatos de calotes, contratos rompidos unilateralmente sem explicação e desassistência das plataformas.

[...]

Os sistemas de aprendizado de máquina são um tipo de inteligência artificial, um conjunto de algoritmos que, a partir de determinado input – dados ou informações disponíveis – gera um output, ou seja, o resultado desejado. Isso pode ser feito com uma árvore de decisão, por exemplo. Mas, no caso da IA generativa, o próprio sistema aprende a decidir sozinho, no chamado ‘deep learning’, ou aprendizado profundo. O programador não cria a regra – só mostra o resultado desejado.

Os dados produzidos por essa legião de trabalhadores são a matéria prima e o refinamento dessa automatização. É a partir deles que os sistemas de computação ditos inteligentes aprendem os padrões que vão imitar depois.

Sem uma montanha de conteúdo produzido por veículos de comunicação e pessoas reais, o ChatGPT seria incapaz de oferecer respostas qualificadas. Sem pessoas reais interpretando erros de digitação em resultados de busca, o Google não adivinharia o que você realmente quis dizer com aquela palavra que escreveu errado. Sem trabalhadores interpretando fotos para treinar algoritmos de visão computacional, câmeras inteligentes não conseguiriam identificar objetos em uma imagem.

Para executar o enorme número de tarefas humanas necessárias para o desenvolvimento de sistemas de IA, é preciso contratar também milhões de trabalhadores. O jeito mais barato que a indústria encontrou para fazer isso foi por meio de multinacionais intermediárias.

DIAS, Tatiana; SCHURIG, Sofia. Proletários de plataforma: como a indústria de inteligência artificial lucra criando uma nova classe trabalhadora sem direitos no Brasil. 2024. Disponível em: https://www.intercept.com.br/2024/07/22/inteligencia-artificial-classe-trabalhadora-sem-direitos-no-brasil/. Acesso em: 24 mar. 2025.

Levando em consideração o fenômeno da reestruturação produtiva e o conceito sociológico de trabalho alienado, o trabalho descrito na matéria expressa

Leia a matéria a seguir para responder à questão.

Como a indústria de inteligência artificial lucra criando uma nova classe trabalhadora sem direitos no Brasil

A baiana Lílian largou um emprego CLT no ano passado. Por causa da filha pequena, trabalhar fora de casa era um pesadelo. Foi em um vídeo no TikTok que ficou sabendo da possibilidade de trabalhar online treinando inteligência artificial.

[...]

Hoje, trabalha em horários flexíveis, seis dias por semana, para “melhorar a inteligência artificial com dados”, como propagandeia a Appen. No fim do mês, se tudo der certo, tira R$ 1.400, sem nenhum outro benefício. Lílian faz parte de uma classe de trabalhadores muitas vezes definidos como fantasmas, escondidos ou microtrabalhadores. Por meio de plataformas multinacionais como Tellus, OneForma e a própria Appen, grandes empresas de tecnologia contratam mão de obra barata, em larga escala e em diversos países, para executar pequenas tarefas.

Na outra ponta da cadeia, gigantes como Meta, Google e TikTok lucram com a facilidade de comprar bases de dados já preparadas por trabalhadores que custam infinitamente menos do que os profissionais do mercado de tecnologia. As big tech também se beneficiam de uma cadeia que opera à margem da lei, opaca e blindada por contratos de confidencialidade, em que as pessoas sequer sabem para quem ou para quê estão trabalhando. Além dos salários baixos, esses trabalhadores terceirizados não recebem treinamento e trabalham com prazos apertados. Há inúmeros relatos de calotes, contratos rompidos unilateralmente sem explicação e desassistência das plataformas.

[...]

Os sistemas de aprendizado de máquina são um tipo de inteligência artificial, um conjunto de algoritmos que, a partir de determinado input – dados ou informações disponíveis – gera um output, ou seja, o resultado desejado. Isso pode ser feito com uma árvore de decisão, por exemplo. Mas, no caso da IA generativa, o próprio sistema aprende a decidir sozinho, no chamado ‘deep learning’, ou aprendizado profundo. O programador não cria a regra – só mostra o resultado desejado.

Os dados produzidos por essa legião de trabalhadores são a matéria prima e o refinamento dessa automatização. É a partir deles que os sistemas de computação ditos inteligentes aprendem os padrões que vão imitar depois.

Sem uma montanha de conteúdo produzido por veículos de comunicação e pessoas reais, o ChatGPT seria incapaz de oferecer respostas qualificadas. Sem pessoas reais interpretando erros de digitação em resultados de busca, o Google não adivinharia o que você realmente quis dizer com aquela palavra que escreveu errado. Sem trabalhadores interpretando fotos para treinar algoritmos de visão computacional, câmeras inteligentes não conseguiriam identificar objetos em uma imagem.

Para executar o enorme número de tarefas humanas necessárias para o desenvolvimento de sistemas de IA, é preciso contratar também milhões de trabalhadores. O jeito mais barato que a indústria encontrou para fazer isso foi por meio de multinacionais intermediárias.

DIAS, Tatiana; SCHURIG, Sofia. Proletários de plataforma: como a indústria de inteligência artificial lucra criando uma nova classe trabalhadora sem direitos no Brasil. 2024. Disponível em: https://www.intercept.com.br/2024/07/22/inteligencia-artificial-classe-trabalhadora-sem-direitos-no-brasil/. Acesso em: 24 mar. 2025.

O desenvolvimento das inteligências artificiais (IA) tem suscitado muitos debates a respeito da ética na produção de materiais originais; da sustentabilidade, com a proliferação de enormes centros de dados; da substituição da força de trabalho por máquinas ou programas de computador; além disso, o uso de IA toca na questão do recrudescimento cognitivo. Levando em consideração os problemas sociais advindos das inteligências artificiais, verifica-se que seu desenvolvimento impacta