Recentemente, foi anunciado um novo estudo que descobriu que algoritmos podem prever se um criminoso voltará a cometer crimes depois de deixar a prisão. O relatório foi elaborado por pesquisadores da Universidade de Stanford e da Universidade da Califórnia. Basicamente, esses algoritmos de avaliação de risco são treinados em dados históricos do réu sob a premissa de ajudar os juízes a determinar se o réu deve ser mantido na cadeia ou se deve sair enquanto aguarda julgamento.
A equipe usou um conjunto de dados de cerca de 7.000 réus reais e usou para traçar os perfis para cada um. Esses perfis foram mostrados a 400 leigos recrutados pelo Amazon Mechanical Turk, pedindo que apontassem se achavam que a pessoa voltaria a cometer outro crime ou não. Um estudo de 2018 descobriu que o algoritmo era preciso em aproximadamente 65% das vezes, e os humanos estavam mais próximos de 67%. No entanto, este novo estudo conseguiu replicar de perto esses resultados.
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Acontece que o experimento original foi alterado e ampliado. Em outras palavras, a equipe testou se revelar mais informações sobre os réus, dar ou reter feedback após cada rodada e observar apenas crimes violentos fazia a diferença. Os resultados mostraram que se os humanos não obtivessem feedback sobre a precisão das previsões ou se recebessem muitas informações extras sobre cada acusado, o algoritmo seria mais preciso a cada vez. Os autores observam que, na vida real, os seres humanos raramente obtêm feedback imediato sobre suas decisões em relação aos acusados, e isso pode ser uma comparação mais realista.
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“Os leigos eram tão precisos quanto os algoritmos ao prever se um réu voltaria a cometer crimes, lançando dúvidas sobre o valor das ferramentas de avaliação de risco no sistema da Justiça criminal. Sob condições semelhantes ao estudo original, encontramos resultados quase idênticos, com humanos e algoritmos apresentando desempenho comparável. No entanto, algoritmos superaram os humanos nos outros três conjuntos de dados que examinamos. Eles podem superar as previsões humanas de reincidência”, apontam os pesquisadores.
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Fonte: Canaltech
