MABEL CRISTINA SANTOS GUIMARÃES, pós graduada em Direito Administrativo pela Universidade Federal de Pernambuco e em Direito e Inovação pela PUC - MG, Especialista em Business Analytics e Ciência de Dados - Universidade Católica de Pernambuco, Certificação em Machine Learning pela Data Science Academy, Em Legal Design ela BITS ACADEMY e Visual Law Journey pela New Law, advogada, Membro da Comissão de Legal Design pela OAB/PE e sócia do Urbano Vitalino Advogados. Machine Learning
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A controvérsia em torno da análise preditiva nas decisões judiciais: o que está em jogo?

A análise preditiva tem sido cada vez mais utilizada no sistema judicial como uma ferramenta para auxiliar os juízes em suas decisões. Essa técnica consiste em usar algoritmos e modelos estatísticos para prever o comportamento futuro de indivíduos com base em dados históricos.

Por meio do estud de grandes volumes de dados históricos e informações jurídicas, permite que advogados e juízes possam tomar decisões informadas e mais precisas sobre casos judiciais. Isso ocorre porque pode ajudar a identificar tendências e padrões em casos semelhantes do passado, fornecendo assim informações importantes que tendem ser usadas para prever resultados futuros. Além disso, a análise preditiva pode ajudar a melhorar a eficiência do sistema judiciário, tornando-o mais ágil e eficaz. Com a utilização de tecnologias avançadas de machine learning e big data, os profissionais do direito podem agora analisar dados complexos e criar modelos preditivos que ajudem a prever o resultado de casos judiciais, fornecendo assim uma base sólida para tomadas de decisões bem fundamentadas.

No entanto, a adoção da análise preditiva nas decisões judiciais tem gerado muita controvérsia e debate. Uma das principais preocupações é que essa técnica pode perpetuar preconceitos e discriminações, uma vez que os algoritmos são treinados com base em dados históricos que podem refletir preconceitos sistemáticos.

No entanto, há também preocupações sobre a transparência e imparcialidade dos algoritmos usados ​​na análise preditiva. Muitas vezes, os algoritmos são considerados “caixas-pretas”, onde os resultados são difíceis de serem explicados ou questionados. Isso pode ser particularmente problemático em questões legais, onde a transparência e a justiça são fundamentais.

Outra preocupação é que a análise preditiva pode levar a decisões automáticas automatizadas, sem levar em consideração as nuances e complexidades individuais de cada caso. Isso pode levar a decisões injustas ou insuficientemente personalizadas para a situação do indivíduo.

Em suma, a controvérsia em torno da análise preditiva nas decisões de julgamento é complexa e multifacetada. Existem muitas questões legítimas e preocupações a serem consideradas antes de adotar essa técnica como uma ferramenta amplamente utilizada no sistema judicial. É importante que sejam realizados.

Mabel Guimaraes
MABEL CRISTINA SANTOS GUIMARÃES, pós graduada em Direito Administrativo pela Universidade Federal de Pernambuco (UFPE) e em Direito e Inovação pela PUC - MG,. Especialista em Business Analytics e Ciência de Dados pela Universidade Católica de Pernambuco (UNICAP). Certificação em Machine Learning pela Data Science Academy, em Legal Design pela Bits Academy e Visual Law Journey pela New Law. Advogada, Membro da Comissão de Legal Design da OAB/PE e sócia do Urbano Vitalino Advogados.

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