PREVISÃO CRIMINAL E INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL: O USO DE ALGORITMOS NA IDENTIFICAÇÃO DE POTENCIAIS PERPETRADORES

Resumo

O desejo de prever o comportamento humano permeia diversas áreas da sociedade, incluindo a segurança pública. No contexto da segurança pública, a inteligência artificial é empregada para prever e prevenir crimes, incluindo a identificação de possíveis perpetradores. Dentre os benefícios desse uso, destacam-se a otimização de recursos, melhoria da eficiência operacional e a possibilidade de reduzir discriminações. No entanto, a previsão da identidade de perpetradores levanta desafios éticos e jurídicos, como o risco de vigilância excessiva e discriminação. Este artigo analisa os impactos da inteligência artificial na previsão criminal, focando na identificação de perpetradores. A pesquisa, baseada em revisão de literatura e abordagem dedutiva, conclui que prever perpetradores apresenta riscos sociais mais sensíveis do que mapeamento geograficamente de crimes. A pesquisa concluiu que a qualidade dos dados é um fator essencial, pois erros na coleta e no tratamento podem reforçar desigualdades e expor certos grupos a uma vigilância desproporcional. Outro desafio é a transparência dos algoritmos, frequentemente descritos como “caixas-pretas”, dificultando fiscalização e revisão de decisões. Além disso, o policiamento preditivo pode perder eficácia à medida que intervenções alteram padrões criminais, tornando os dados históricos obsoletos. O uso excessivo dessa tecnologia sem uma base ética pode aprofundar desigualdades e prejudicar a relação entre polícia e comunidade. Assim, transparência, padronização e supervisão contínua são essenciais para garantir uma aplicação justa e eficaz da inteligência artificial, promovendo um modelo de segurança pública mais estratégico e equitativo.