Escores de risco, gerados por algoritmos, são fator cada vez mais comuns em sentenças de crimes. Computadores vasculham dados, tipo de crime cometido, classificação demográfica e geram um risco. A ideia é criar um guia menos sujeito a preconceitos inconscientes, humor do juiz, ou outras deficiências humanas.
Ferramentas similares são usadas para decidir onde policiais devem patrulhar, onde colocar os presos na prisão, e deixá-los sair em liberdade condicional. Os defensores dessas ferramentas afirmam que elas vão ajudar a resolver desigualdades históricas, mas seus críticos dizem que têm o potencial de agravá-los.
Richard Berk, estatístico, professor e pesquisador da Universidade da Pensilvânia, está estudando uma forma de usar algoritmos para ajudar a encontrar futuros criminosos e contribuir com o sistema de segurança nos Estados Unidos.
Suas ferramentas têm sido utilizadas para determinar se presos devem ser enviados para ambientes restritivos; departamentos de liberdade condicional e se pessoas presas por violência doméstica vão praticar o crime novamente.
Atualmente, ele trabalha em um algoritmo que diz que será capaz de prever, no momento do nascimento de alguém, a probabilidade de ele comentar um crime aos 18 anos de idade – muito no estilo do filme Minority Report. O único limite para aplicações como essa, na mente de Berk, é onde encontrar dados para alimentá-las.
Em meados da década de 1990, Berk começou a se concentrar na aprendizagem de máquina, na qual computadores procuram padrões em grandes quantidades de dados de humanos para que pudessem ser analisados manualmente. Para criar um modelo, Berk incluiu no sistema dezenas de milhares de perfis.
Dados de pessoas que tinham sido presas, incluindo quantos anos tinham quando foram presos pela primeira vez, bairro e assim por diante. Os dados também contêm informações sobre quem foi preso novamente. O computador encontra padrões e serve de base para as previsões sobre quais detidos vão voltar a cometer crimes. Segundo Berk, uma pergunta comum é o nível de precisão. Ele diz que entre 29% e 38% das previsões acabaram erradas.
Berk entende questões éticas e políticas por trás de uma conclusão. Mesmo em Minority Report, o governo olhou apenas algumas horas para o futuro e não anos. E, você, o que acha dessa possibilidade? Compartilhe sua visão nos comentários abaixo.
