La Complejidad de la Evaluación de Riesgo Algorítmica en el Sistema de Fianzas
Investigaciones recientes de Sino Esthappan, un estudiante de posgrado en la Universidad Northwestern, exploran cómo los algoritmos están transformando el sistema de fianzas en los tribunales de EE. UU. Más que una narrativa simplista sobre la humanidad chocando con la tecnología, los hallazgos de Esthappan ilustran una relación más compleja que plantea preguntas críticas sobre la equidad de las evaluaciones de riesgo previas al juicio.
Comprendiendo las Evaluaciones de Riesgo Algorítmicas
Los algoritmos de evaluación de riesgo se han implementado en cientos de condados en EE. UU. para evaluar la probabilidad de que un acusado regrese al tribunal o cause daño si es liberado. Al aprovechar un gran número de casos pasados, estas herramientas buscan ayudar a los jueces a tomar decisiones más informadas. Sin embargo, algunos sistemas pueden perpetuar inadvertidamente sesgos existentes dentro del marco judicial.
Respuestas de los Jueces a las Puntuaciones de Riesgo
La investigación de Esthappan, que incluyó extensas entrevistas con más de 27 jueces, descubrió que las puntuaciones de evaluación de riesgo no son aceptadas o rechazadas de manera uniforme. Los jueces sopesan estas puntuaciones contra sus perspectivas morales y la naturaleza específica de los crímenes involucrados.
El Uso Selectivo de las Puntuaciones Algorítmicas
- Los jueces utilizan herramientas algorítmicas principalmente en casos de menor riesgo para acelerar la toma de decisiones.
- Muchos expresan escepticismo hacia las calificaciones por cargos graves como el asalto sexual, temiendo que los algoritmos no puedan capturar completamente los peligros potenciales.
- La eficiencia judicial en sesiones rápidas de audiencias previas al juicio a menudo requiere depender de estas puntuaciones automatizadas.
Las Implicaciones del Sesgo
Críticamente, el estudio de Esthappan indica que la dependencia de herramientas algorítmicas puede no eliminar el sesgo; más bien, podría arraigarlo. Por ejemplo, los algoritmos se basan en datos históricos que pueden reflejar sesgos sistémicos en la aplicación de la ley y la sentencia.
Preocupaciones sobre el Perfilamiento Racial y la Efectividad
Las preocupaciones incluyen:
- Estas herramientas de riesgo pueden reproducir patrones raciales impulsados por datos históricos, llevando al perfilamiento racial.
- Una investigación de 2016 por ProPublica reveló que un algoritmo en el condado de Broward etiquetó incorrectamente a individuos, afectando desproporcionadamente a los acusados negros.
Discreción Judicial y Responsabilidad
Esthappan señala que los jueces a menudo utilizan las puntuaciones de riesgo para desviar la responsabilidad de sí mismos, lo que les permite justificar decisiones controvertidas.
Potencial para la Expansión Discrecional
Esto plantea preocupaciones sobre:
- Si las puntuaciones de riesgo previas al juicio realmente reducen los sesgos o simplemente permiten prejuicios existentes.
- La posibilidad de que los jueces estén utilizando estas puntuaciones para reforzar medidas punitivas en lugar de promover la equidad y la justicia.
Preocupaciones Más Amplias sobre la Detención Previa al Juicio
Central en la discusión es si la detención previa al juicio debería existir en su forma actual. Muchos argumentan que el uso de evaluaciones de riesgo aún no aborda los problemas fundamentales que rodean los procesos previos al juicio y la justicia.
Repensando los Procesos Judiciales
La pregunta fundamental sigue siendo:
- ¿Deberían los sistemas judiciales depender de datos y algoritmos defectuosos al evaluar la libertad de alguien?
- ¿Podría haber problemas estructurales más profundos que los algoritmos no puedan rectificar?
Conclusión
A medida que la tecnología continúa permeando el ámbito de la justicia penal, es imperativo evaluar cuán bien funcionan estas herramientas y sus implicaciones sobre el sesgo y la equidad. La historia de los algoritmos en la sala del tribunal no se trata simplemente de avance tecnológico, sino de una oportunidad para un cambio reflexivo dentro de un sistema imperfecto.
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