{"id":6377,"date":"2023-10-12T11:21:30","date_gmt":"2023-10-12T11:21:30","guid":{"rendered":"https:\/\/dailyai.com\/?p=6377"},"modified":"2024-03-28T00:42:26","modified_gmt":"2024-03-28T00:42:26","slug":"predictive-policing-underdelivers-on-its-goals-and-risks-discrimination","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dailyai.com\/pt\/2023\/10\/predictive-policing-underdelivers-on-its-goals-and-risks-discrimination\/","title":{"rendered":"O policiamento preditivo n\u00e3o cumpre os seus objectivos e corre o risco de discrimina\u00e7\u00e3o"},"content":{"rendered":"

Em 1956, Philip K. Dick escreveu uma novela intitulada \"The Minority Report\" (O Relat\u00f3rio da Minoria), que imaginava um futuro em que os \"precogs\" podiam prever crimes antes de eles acontecerem na realidade.\u00a0<\/strong><\/p>\n

Algumas d\u00e9cadas mais tarde, Tom Cruise trouxe esta vis\u00e3o sinistra para o grande ecr\u00e3, perseguindo potenciais criminosos com base nestas previs\u00f5es. <\/span><\/p>\n

Ambas as vers\u00f5es obrigaram-nos a refletir sobre as implica\u00e7\u00f5es \u00e9ticas de sermos presos por algo que podemos vir a fazer no futuro.<\/span><\/p>\n

Hoje em dia, \u00e0 medida que os m\u00e9todos de policiamento preditivo se infiltram na aplica\u00e7\u00e3o moderna da lei, devemos perguntar-nos: estaremos prestes a concretizar a narrativa presciente de Dick?\u00a0<\/span><\/p>\n

O que \u00e9 o policiamento preditivo e como funciona?<\/span><\/h2>\n

O policiamento preditivo combina a aplica\u00e7\u00e3o da lei e a an\u00e1lise avan\u00e7ada, aproveitando a aprendizagem autom\u00e1tica para antecipar actividades criminosas antes de estas se concretizarem. <\/span><\/p>\n

A premissa \u00e9 bastante simples no papel: se conseguirmos descodificar os padr\u00f5es escondidos nos dados hist\u00f3ricos sobre crimes, podemos criar algoritmos para prever ocorr\u00eancias futuras.<\/span><\/p>\n

O processo come\u00e7a com a recolha de registos hist\u00f3ricos de crimes, feeds de vigil\u00e2ncia, conversas nas redes sociais e at\u00e9 nuances como as flutua\u00e7\u00f5es meteorol\u00f3gicas. Este vasto reposit\u00f3rio de informa\u00e7\u00f5es \u00e9 depois introduzido em modelos sofisticados de aprendizagem autom\u00e1tica concebidos para discernir padr\u00f5es subjacentes.\u00a0<\/span><\/p>\n

Por exemplo, o modelo pode discernir que um bairro espec\u00edfico regista um pico de assaltos em noites chuvosas de fim de semana.<\/span><\/p>\n

Quando estas correla\u00e7\u00f5es s\u00e3o descobertas, as plataformas de software avan\u00e7adas transformam-nas em representa\u00e7\u00f5es visuais, muitas vezes semelhantes a \"mapas de calor\" que destacam os prov\u00e1veis pontos cr\u00edticos de criminalidade. Isto, por sua vez, permite \u00e0 pol\u00edcia afetar os seus recursos de forma proactiva, optimizando as suas patrulhas e interven\u00e7\u00f5es.\u00a0<\/span><\/p>\n

Alguns modelos foram mais longe, listando as pessoas por nome e morada, equipando os agentes com previs\u00f5es altamente espec\u00edficas e localizadas.\u00a0<\/span><\/p>\n

A hist\u00f3ria do policiamento preditivo<\/span><\/h2>\n

A tecnologia policial preditiva ainda \u00e9 embrion\u00e1ria e, embora tenha havido alguns intervenientes influentes no sector, como a Palantir, o sector \u00e9 pequeno.<\/span><\/p>\n

Em junho de 2022, a Universidade de Chicago <\/span>desenvolveu um modelo de IA<\/span><\/a> capaz de prever a localiza\u00e7\u00e3o e a taxa de criminalidade na cidade com uma alegada precis\u00e3o de 90%.<\/span><\/p>\n

Com base em dados abertos sobre crimes de 2014 a 2016, a equipa dividiu Chicago em quadrados de cerca de 300 m (1000 p\u00e9s). O modelo conseguiu prever, com uma semana de anteced\u00eancia, o quadrado com maior probabilidade de ocorr\u00eancia de um crime.<\/span><\/p>\n

O estudo tinha inten\u00e7\u00f5es honestas, revelando preconceitos espaciais e socioecon\u00f3micos nos esfor\u00e7os da pol\u00edcia e na atribui\u00e7\u00e3o de recursos. Descobriu que os bairros ricos recebiam mais recursos do que as \u00e1reas com rendimentos mais baixos.\u00a0<\/span><\/p>\n

Nas palavras do estudo, \"aqui mostramos que, embora os modelos preditivos possam aumentar o poder do Estado atrav\u00e9s da vigil\u00e2ncia criminal, tamb\u00e9m permitem a vigil\u00e2ncia do Estado ao detetar preconceitos sist\u00e9micos na aplica\u00e7\u00e3o do crime\".<\/span><\/p>\n

Al\u00e9m disso, o modelo foi treinado com dados de sete outras cidades dos EUA, apresentando resultados semelhantes. Todos os conjuntos de dados e algoritmos foram disponibilizados no GitHub.<\/span><\/p>\n

Chicago \u00e9 um importante caso de estudo em mat\u00e9ria de policiamento baseado em dados e assistido por IA. Outro exemplo \u00e9 o projeto da cidade <\/span>mapa de calor dos crimes com armas de fogo<\/span><\/a>que identifica os \"pontos cr\u00edticos\" de criminalidade que podem ser integrados nos esfor\u00e7os de policiamento.\u00a0<\/span><\/p>\n

\"IA
O mapa de calor dos crimes com armas de Chicago fornece dados que podem alimentar modelos de aprendizagem autom\u00e1tica. Fonte: Portal de dados de Chicago<\/a>.<\/figcaption><\/figure>\n

Um incidente not\u00e1vel em 2013 - nos prim\u00f3rdios do policiamento preditivo - <\/span>Robert McDaniels envolvido<\/span><\/a>O autor do crime \u00e9 um residente do distrito de Austin, em Chicago, que \u00e9 respons\u00e1vel por 90% dos crimes com armas de fogo na cidade.\u00a0<\/span><\/p>\n

Apesar do seu registo n\u00e3o violento, a inclus\u00e3o de McDaniel numa lista de criminosos potencialmente violentos fez com que se tornasse, por duas vezes, alvo de viol\u00eancia armada, pelo facto de a pol\u00edcia ter aparecido \u00e0 sua porta e o ter tornado um alvo. <\/span><\/p>\n

Um inqu\u00e9rito efectuado por O Verge<\/a> afirma que um jornalista do Chicago Tribune contactou McDaniel a prop\u00f3sito da \"lista de calor\" - um nome n\u00e3o oficial que a pol\u00edcia atribuiu aos algoritmos que rotulam potenciais atiradores e alvos.\u00a0<\/span><\/p>\n

Ishanu Chattopadhyay, o investigador principal do estudo de Chicago de 2022 <\/span>projeto de previs\u00e3o da criminalidade<\/span><\/a>O diretor-geral da Comiss\u00e3o Europeia, P. P. , sublinhou que o seu modelo prev\u00ea locais e n\u00e3o indiv\u00edduos. \"N\u00e3o se trata de Minority Report\", disse ele - mas o evento de McDaniels certamente tra\u00e7a alguns paralelos.\u00a0<\/span><\/p>\n

Respondendo a preocupa\u00e7\u00f5es de parcialidade, Chattopadhyay referiu que omitiram intencionalmente as infrac\u00e7\u00f5es menores de droga e de tr\u00e2nsito comunicadas pelos cidad\u00e3os, concentrando-se nos crimes violentos e contra a propriedade mais frequentemente comunicados. <\/span><\/p>\n

No entanto, s<\/span>s estudos mostram que os indiv\u00edduos de ra\u00e7a negra s\u00e3o mais frequentemente denunciados por crimes do que os seus hom\u00f3logos de ra\u00e7a branca. Consequentemente, os bairros negros s\u00e3o injustamente rotulados de \"alto risco\".\u00a0<\/span><\/p>\n

Al\u00e9m disso, a intensifica\u00e7\u00e3o do policiamento numa \u00e1rea significa mais crimes comunicados, criando um ciclo de feedback que distorce a perce\u00e7\u00e3o do crime.\u00a0<\/span><\/p>\n

Por outro lado, basear-se em dados do passado pode perpetuar estere\u00f3tipos e ignorar o potencial de mudan\u00e7a e reabilita\u00e7\u00e3o.<\/span><\/p>\n

Como \u00e9 que o policiamento preditivo se tem sa\u00eddo?<\/span><\/h2>\n

O policiamento preditivo, sem surpresa, \u00e9 altamente controverso, mas ser\u00e1 que funciona ou cumpre o seu objetivo b\u00e1sico?<\/span><\/p>\n

Uma investiga\u00e7\u00e3o de outubro de 2023 por <\/span>O Markup e a Wired<\/span><\/a> revelaram falhas gritantes, juntando-se a um volume crescente de provas que evidenciam os perigos e as defici\u00eancias da transfer\u00eancia da tomada de decis\u00f5es no dom\u00ednio da aplica\u00e7\u00e3o da lei para as m\u00e1quinas.\u00a0<\/span><\/p>\n

O programa em quest\u00e3o \u00e9 <\/span>Geol\u00edtica<\/span><\/a>um software de policiamento preditivo utilizado pela pol\u00edcia de Plainfield, Nova J\u00e9rsia. \u00c9 de salientar que o departamento de pol\u00edcia de Plainfield foi o \u00fanico dos 38 departamentos dispostos a partilhar dados com os meios de comunica\u00e7\u00e3o social.<\/span><\/p>\n

Anteriormente conhecido como PredPol<\/a>Em 2007, este software de aprendizagem autom\u00e1tica foi adquirido por v\u00e1rios departamentos de pol\u00edcia.<\/span><\/p>\n

O Markup e a Wired analisaram 23 631 previs\u00f5es da Geolitica de fevereiro a dezembro de 2018. Destas, menos de 100 previs\u00f5es corresponderam a casos reais de crime, resultando numa taxa de sucesso de menos de meio por cento.<\/span><\/p>\n

Estes modelos de previs\u00e3o sempre foram controversos, levantando in\u00fameras quest\u00f5es \u00e9ticas relativamente ao seu potencial para refor\u00e7ar preconceitos discriminat\u00f3rios e racistas prevalecentes na IA e na aplica\u00e7\u00e3o da lei.\u00a0<\/span><\/p>\n

Esta investiga\u00e7\u00e3o recente sublinha os dilemas \u00e9ticos e questiona a efic\u00e1cia do software na previs\u00e3o de crimes.<\/span><\/p>\n

Embora o software tenha mostrado ligeiras varia\u00e7\u00f5es na precis\u00e3o da previs\u00e3o entre os tipos de crime (por exemplo, previu corretamente 0,6% dos roubos ou agress\u00f5es agravadas em compara\u00e7\u00e3o com 0,1% dos assaltos), a narrativa geral continua a ser de um desempenho muito fraco.\u00a0<\/span><\/p>\n

A resposta sincera do capit\u00e3o da pol\u00edcia de Plainfield, David Guarino, lan\u00e7a luz sobre a realidade no terreno. \"Porque \u00e9 que adquirimos a PredPol? Quer\u00edamos aumentar a nossa efici\u00eancia na redu\u00e7\u00e3o do crime\", comentou.<\/span><\/p>\n

\"N\u00e3o tenho a certeza de que tenha conseguido isso. Raramente, ou nunca, o utiliz\u00e1mos\". Tamb\u00e9m referiu que o departamento de pol\u00edcia deixou de o utilizar.<\/span><\/p>\n

O Capit\u00e3o Guarino sugeriu que os fundos afectados \u00e0 Geolitica - que correspondiam a uma taxa de subscri\u00e7\u00e3o anual de $20.500 e a um montante adicional de $15.500 para um segundo ano - poderiam ter sido investidos de forma mais eficaz em programas centrados na comunidade.<\/span><\/p>\n

A Geolitica dever\u00e1 encerrar as suas actividades at\u00e9 ao final do ano.<\/span><\/p>\n

Provas que documentam o enviesamento no policiamento preditivo<\/span><\/h2>\n

A promessa de um policiamento preditivo continua a ser tentadora, sobretudo numa altura em que as for\u00e7as policiais est\u00e3o cada vez mais sobrecarregadas e a qualidade da tomada de decis\u00f5es policiais humanas est\u00e1 a ser desacreditada.\u00a0<\/span><\/p>\n

As for\u00e7as policiais dos EUA, do Reino Unido e de v\u00e1rios pa\u00edses europeus, incluindo a Fran\u00e7a, s\u00e3o objeto de escrut\u00ednio devido a preconceitos contra grupos minorit\u00e1rios.\u00a0<\/span><\/p>\n

Os membros da C\u00e2mara dos Lordes e da C\u00e2mara dos Comuns do Reino Unido est\u00e3o a apelar a uma <\/span>paragem tempor\u00e1ria<\/span><\/a> sobre a utiliza\u00e7\u00e3o da tecnologia de reconhecimento facial em direto pela pol\u00edcia.<\/span><\/p>\n

Este facto surgiu depois de o ministro da pol\u00edcia, Chris Philip, ter discutido a possibilidade de conceder \u00e0s for\u00e7as policiais acesso a 45 milh\u00f5es de imagens da base de dados de passaportes para reconhecimento facial pela pol\u00edcia. At\u00e9 \u00e0 data, 65 deputados e 31 organiza\u00e7\u00f5es de defesa dos direitos humanos e da igualdade racial op\u00f5em-se \u00e0 utiliza\u00e7\u00e3o de tecnologias de reconhecimento facial na atividade policial.\u00a0<\/span><\/p>\n

O grupo de defesa <\/span>Vigil\u00e2ncia do Big Brother<\/span><\/a> afirmou que 89% dos alertas de reconhecimento facial da pol\u00edcia brit\u00e2nica falham no seu objetivo, com resultados desproporcionadamente piores para os grupos \u00e9tnicos minorit\u00e1rios e as mulheres. Um ensaio de reconhecimento facial efectuado em 2018 pela Pol\u00edcia Metropolitana de Londres teve um resultado desanimador de <\/span>taxa de sucesso de apenas cerca de 2%<\/span><\/a>.\u00a0<\/span><\/p>\n

Como Michael Birtwistle, do Instituto Ada Lovelace, descrito<\/a>A exatid\u00e3o e a base cient\u00edfica das tecnologias de reconhecimento facial s\u00e3o altamente contestadas e a sua legalidade \u00e9 incerta\".<\/span><\/p>\n

Nos EUA, um projeto de colabora\u00e7\u00e3o que envolveu a Universidade de Columbia, o AI Now Institute e outros analisou recentemente os lit\u00edgios em tribunal nos EUA envolvendo algoritmos.\u00a0<\/span><\/p>\n

O estudo concluiu que os sistemas de IA foram frequentemente implementados \u00e0 pressa, sem supervis\u00e3o adequada, principalmente para reduzir os custos. Infelizmente, estes sistemas resultaram muitas vezes em problemas constitucionais devido a preconceitos inerentes.\u00a0<\/span><\/p>\n

Pelo menos quatro homens negros foram erradamente detidos e\/ou encarcerados devido a correspond\u00eancias faciais incorrectas nos EUA, incluindo <\/span>Parques de Nijeer<\/span><\/a>, falsamente\u00a0acusado de furto em loja e de infrac\u00e7\u00f5es rodovi\u00e1rias, apesar de estar a 30 milhas de dist\u00e2ncia dos alegados incidentes. Posteriormente, passou dez dias na pris\u00e3o e teve de pagar milhares de euros em custas judiciais.<\/span><\/p>\n

\"Parques
Nijeer Parks foi detido devido ao reconhecimento facial, apesar de se encontrar a 30 milhas de dist\u00e2ncia dos alegados incidentes. Fonte: CNN<\/a>.<\/figcaption><\/figure>\n

O <\/span>os autores do estudo conclu\u00edram<\/span><\/a>Estes sistemas de IA foram implementados sem forma\u00e7\u00e3o, apoio ou supervis\u00e3o significativos e sem quaisquer protec\u00e7\u00f5es espec\u00edficas para os destinat\u00e1rios. <\/span>Isto deveu-se, em parte, ao facto de terem sido adoptados para produzir poupan\u00e7as de custos e normaliza\u00e7\u00e3o no \u00e2mbito de um modelo monol\u00edtico de aquisi\u00e7\u00e3o de tecnologia, que raramente tem em conta as preocupa\u00e7\u00f5es com a responsabilidade constitucional\".<\/span><\/p>\n

O policiamento preditivo pode incentivar a tomada de decis\u00f5es n\u00e3o naturais<\/span><\/h2>\n

Mesmo quando o policiamento preditivo \u00e9 exato, os humanos t\u00eam de agir de acordo com as previs\u00f5es, e \u00e9 a\u00ed que as coisas se complicam.\u00a0<\/span><\/p>\n

Quando um algoritmo diz \u00e0 pol\u00edcia que tem de estar num determinado local porque est\u00e1 a ser\/\u00e9 prov\u00e1vel que seja cometido um crime, est\u00e1 longe de ser invi\u00e1vel pensar que isso distorce a tomada de decis\u00f5es.\u00a0<\/span><\/p>\n

H\u00e1 algumas teorias psicol\u00f3gicas b\u00e1sicas que seria sensato confrontar quando se considera o papel da IA no policiamento.\u00a0<\/span><\/p>\n

Em primeiro lugar, quando um algoritmo informa a pol\u00edcia de uma prov\u00e1vel cena de crime, pode potencialmente prepar\u00e1-la para ver a situa\u00e7\u00e3o atrav\u00e9s de uma lente de expetativa. Este facto pode ter contribu\u00eddo para o incidente McDaniels - a pol\u00edcia chegou ao local na expetativa de um incidente, o que desencadeou uma escalada de acontecimentos num ambiente vol\u00e1til.\u00a0<\/span><\/p>\n

Isto est\u00e1 enraizado no vi\u00e9s de confirma\u00e7\u00e3o, sugerindo que, uma vez que temos uma informa\u00e7\u00e3o, tendemos a procurar e a interpretar a informa\u00e7\u00e3o subsequente de uma forma que se alinhe com essa cren\u00e7a inicial.\u00a0<\/span><\/p>\n

Quando um algoritmo diz a algu\u00e9m que \u00e9 prov\u00e1vel que ocorra um crime, essa pessoa pode inconscientemente dar mais import\u00e2ncia aos ind\u00edcios que confirmam essa previs\u00e3o e ignorar os que a contradizem.<\/span><\/p>\n

Al\u00e9m disso, os algoritmos, especialmente os utilizados em fun\u00e7\u00f5es oficiais, podem ser vistos como autoridade devido \u00e0 sua natureza computacional, e os funcion\u00e1rios podem depositar neles uma confian\u00e7a indevida.\u00a0<\/span><\/p>\n

E depois h\u00e1 o risco de desresponsabiliza\u00e7\u00e3o moral. Os agentes podem transferir a responsabilidade das suas ac\u00e7\u00f5es para o algoritmo, pensando que foi o software que tomou a decis\u00e3o e n\u00e3o eles - o que tamb\u00e9m \u00e9 muito relevante no dom\u00ednio da guerra.\u00a0<\/span><\/p>\n

Os debates neste dom\u00ednio s\u00e3o paralelos aos que envolvem A utiliza\u00e7\u00e3o da IA no campo de batalha<\/a>que coloca alguns dilemas semelhantes.\u00a0<\/span><\/p>\n

A autoridade imposta pela IA pode resultar numa \"lacuna de responsabiliza\u00e7\u00e3o\" em que ningu\u00e9m assume a responsabilidade pelos erros cometidos pela IA, tal como salientado por Kate Crawford e Jason Schultz num recente <\/span>Artigo JSTOR<\/span><\/a>.<\/span><\/p>\n

Em suma, com base nos dados actuais, o policiamento preditivo perpetua frequentemente os preconceitos, em vez de os diminuir.\u00a0<\/span><\/p>\n

Quando as previs\u00f5es se combinam com as decis\u00f5es humanas, os impactos s\u00e3o potencialmente catastr\u00f3ficos.\u00a0<\/span><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Em 1956, Philip K. Dick escreveu uma novela intitulada \"The Minority Report\" (O Relat\u00f3rio da Minoria) que retratava um futuro em que os \"precogs\" podiam prever crimes antes de eles acontecerem na realidade. Algumas d\u00e9cadas mais tarde, Tom Cruise levou esta vis\u00e3o assustadora para o grande ecr\u00e3, perseguindo potenciais criminosos com base nestas previs\u00f5es. Ambas as vers\u00f5es obrigaram-nos a contemplar as implica\u00e7\u00f5es \u00e9ticas de sermos presos por algo que podemos vir a fazer no futuro. Hoje em dia, \u00e0 medida que os m\u00e9todos de policiamento preditivo se introduzem na aplica\u00e7\u00e3o moderna da lei, devemos interrogar-nos: estaremos \u00e0 beira de concretizar a narrativa presciente de Dick? 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