Racismo algorítmico, reforço de preconceitos e uso de IA: perspectivas e desafios para a investigação criminal digital
Visualizações: 1161DOI:
https://doi.org/10.5281/zenodo.11175558Palavras-chave:
Racismo Algorítmico, Inteligência Artificial, Investigação Criminal Digital, Desafios Tecnológicos na Justiça, Preconceitos e EstigmasResumo
Este artigo explora a dualidade da inteligência artificial (IA) no campo da investigação criminal, destacando tanto o seu potencial transformador como os desafios significativos que apresenta, especialmente no que diz respeito ao reforço de preconceitos e à emergência do racismo algorítmico. Com a crescente adoção de sistemas de IA, torna-se imperativo direcionar esses avanços tecnológicos para o reforço dos princípios democráticos, examinando criticamente as perspectivas de utilização da IA pela polícia. Este trabalho tem como objetivo identificar e analisar manifestações de racismo algorítmico e preconceitos reforçados por tecnologias de IA na investigação criminal. Ao abordar essas questões, procura contribuir para o debate sobre como superar esses desafios, promovendo uma prática investigativa que respeite e proteja os direitos fundamentais dos indivíduos, ao mesmo tempo que aproveita os benefícios da inovação tecnológica.
Downloads
Referências
Barroso, L. R. (2023). Curso de Direito Constitucional Contemporâneo (11th ed.). Saraiva Jur.
Benjamin, R. (2019). Race After Technology: Abolitionist Tools for the New Jim Code (1st ed.). Polity.
Berk, R., Heidari, H., Jabbari, S., Kearns, M., & Roth, A. (2021). Fairness in Criminal Justice Risk Assessments: The State of the Art. Sociological Methods & Research, 50(1), 3–44. https://doi.org/10.1177/0049124118782533
Bichara, A. de A., & Cascardo Jr, A. G. (2023, May). Inquérito Policial e Proibição de Viés de Confirmação. Jus.Com.Br. https://jus.com.br/artigos/104335/inquerito-policial-e-proibicao-de-vies-de-confirmacao-rebatendo-mitos-historico-doutrinarios-com-base-na-constituicao-e-em-tratados-internacionais
Brahan, J. W., Lam, K. P., Chan, H., & Leung, W. (1998). AICAMS: artificial intelligence crime analysis and management system. Knowledge-Based Systems, 11(5–6), 355–361. https://doi.org/10.1016/S0950-7051(98)00064-1
Constituição da República Federativa do Brasil, (1988) (testimony of Brasil). https://www.planalto.gov.br/ccivil_03/constituicao/constituicao.htm
Buolamwini, J., & Gebru, T. (2018). Gender Shades: Intersectional Accuracy Disparities in Commercial Gender Classification. Proceedings of Machine Learning Research, 81, 1–15. https://proceedings.mlr.press/v81/buolamwini18a/buolamwini18a.pdf
Felzmann, H., Fosch-Villaronga, E., Lutz, C., & Tamò-Larrieux, A. (2020). Towards Transparency by Design for Artificial Intelligence. Science and Engineering Ethics, 26(6), 3333–3361. https://doi.org/10.1007/s11948-020-00276-4
Hany Shaban Elanany, A. E. M. E. (2023). The Use of Artificial Intelligence in Investigating, Combating and Predicting Various Crimes through Understanding the Psychology of Perpetrators. Journal for ReAttach Therapy and Developmental Diversities, 6(10), 303–316. https://jrtdd.com/index.php/journal/article/view/1110
Johnson, G. M. (2021). Algorithmic bias: on the implicit biases of social technology. Synthese, 198(10), 9941–9961. https://doi.org/10.1007/s11229-020-02696-y
Kaplan, A., & Haenlein, M. (2019). Siri, Siri, in my hand: Who’s the fairest in the land? On the interpretations, illustrations, and implications of artificial intelligence. Business Horizons, 62(1), 15–25. https://doi.org/10.1016/j.bushor.2018.08.004
Larsson, S., & Heintz, F. (2020). Transparency in artificial intelligence. Internet Policy Review, 9(2). https://doi.org/10.14763/2020.2.1469
Milgram, S. (1974). Obedience to Authority: An Experimental View (1st ed.). Harper & Row.
O’Neil, C. (2017). Weapons of Math Destruction: How Big Data Increases Inequality and Threatens Democracy (1st ed.). Crown.
Saura, J. R., Ribeiro-Soriano, D., & Palacios-Marqués, D. (2022). Assessing behavioral data science privacy issues in government artificial intelligence deployment. Government Information Quarterly, 39(4), 101679. https://doi.org/10.1016/j.giq.2022.101679
Downloads
Publicado
Como Citar
Edição
Seção
Licença
Os direitos autorais dos artigos publicados são do autor, mas com direitos do periódico sobre a primeira publicação e com respeito ao período de exclusividade de um ano. Os autores somente poderão utilizar os mesmos resultados em outras publicações indicando claramente este periódico como o meio da publicação original. Se não houver tal indicação, considerar-se-á situação de autoplágio.
Portanto, a reprodução, total ou parcial, dos artigos aqui publicados fica sujeita à expressa menção da procedência de sua publicação neste periódico, citando-se o volume e o número dessa publicação. Para efeitos legais, deve ser consignada a fonte de publicação original, além do link DOI para referência cruzada (se houver).