{"id":156310,"date":"2023-04-12T22:34:14","date_gmt":"2023-04-12T22:34:14","guid":{"rendered":"https:\/\/tecscience.tec.mx\/es\/?p=156310"},"modified":"2023-08-05T00:23:06","modified_gmt":"2023-08-05T00:23:06","slug":"algoritmo-de-riesgo-criminal","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/tecscience.tec.mx\/es\/humano-social\/algoritmo-de-riesgo-criminal\/","title":{"rendered":"IA: \u00bfherramienta u obst\u00e1culo para impartici\u00f3n de justicia?"},"content":{"rendered":"\n<p>En 2013, un estadounidense llamado Eric Loomis fue sentenciado a seis a\u00f1os de c\u00e1rcel y a cinco m\u00e1s de supervisi\u00f3n, porque un software predictor de riesgo criminal calific\u00f3 su perfil como de alta reincidencia. <\/p>\n\n\n\n<p>A Loomis se le acusaba de delitos menores: tratar de huir de un polic\u00eda de tr\u00e1nsito y conducir un autom\u00f3vil, sin el consentimiento del propietario.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Tres a\u00f1os despu\u00e9s, el caso lleg\u00f3 a la Suprema Corte de Wisconsin para una revisi\u00f3n de la sentencia. <\/p>\n\n\n\n<p>La necesidad de <strong>perfeccionar este tipo de software y capacitar a los jueces para utilizarlo <\/strong>como herramienta de apoyo son los factores que han detenido su implementaci\u00f3n en otros pa\u00edses, explica <a href=\"https:\/\/research.tec.mx\/vivo-tec\/display\/PID_128707\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><strong>Juliana Vivar Vera<\/strong><\/a>, profesora de la <a href=\"https:\/\/tecscience.tec.mx\/en\/tag\/escuela-de-ciencias-sociales-y-de-gobierno\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><strong>Escuela de Ciencias Sociales y Gobierno<\/strong><\/a><strong> <\/strong>del Tec de Monterrey.<\/p>\n\n\n\n<p>La defensa de Loomis argumentaba que la m\u00e1quina hab\u00eda violado el<strong> \u201cdebido proceso\u201d <\/strong>del acusado,<strong> <\/strong>pues, al utilizar un algoritmo predictor, se pone en entredicho la presunci\u00f3n de inocencia de cualquier persona.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Esto sumado a que el uso de <strong>un predictor de riesgo predispone la sentencia en contra de una persona, <\/strong>sin darle la oportunidad de probar lo contrario.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Y algo m\u00e1s. La metodolog\u00eda que usa el software para predecir el riesgo es un <strong>secreto comercial<\/strong> y la m\u00e1quina solo est\u00e1 obligada a informar al juez sus estimaciones de reincidencia. <\/p>\n\n\n\n<p>Esa falta de transparencia&nbsp;ser\u00eda suficiente para impugnar la sentencia, argument\u00f3 la defensa.<\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-embed is-type-rich is-provider-spotify wp-block-embed-spotify wp-embed-aspect-21-9 wp-has-aspect-ratio\"><div class=\"wp-block-embed__wrapper\">\n<iframe title=\"Spotify Embed: Ep. 52 - Las dos caras de la inteligencia artificial\" style=\"border-radius: 12px\" width=\"100%\" height=\"152\" frameborder=\"0\" allowfullscreen allow=\"autoplay; clipboard-write; encrypted-media; fullscreen; picture-in-picture\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/open.spotify.com\/embed\/episode\/5GGX2av2gYW0zjUfBgEbmE?si=QgUVEcguSHGQXrLUjZG8wQ&#038;utm_source=oembed\"><\/iframe>\n<\/div><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">\u00bf<strong>Qu\u00e9 es algoritmo de riesgo<\/strong> <strong>criminal<\/strong>?<\/h2>\n\n\n\n<p>El caso Loomis tambi\u00e9n puso sobre la mesa que ante estas m\u00e1quinas, los delincuentes de color ten\u00edan mayor probabilidad de recibir calificaciones de riesgo m\u00e1s altas que los infractores blancos.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Se trata de programas desarrollados con <em>machine learning<\/em> o aprendizaje autom\u00e1tico.<\/strong> Esto significa que a partir de los datos y las estad\u00edsticas con los que se alimente al sistema, el predictor podr\u00e1 hacer cruces de informaci\u00f3n cada vez m\u00e1s precisos que, en teor\u00eda y en materia judicial, deber\u00edan resultar en sentencias adecuadas al crimen cometido.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>En el an\u00e1lisis <a href=\"https:\/\/harvardlawreview.org\/print\/vol-130\/state-v-loomis\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><strong><em>State vs. Loomis<\/em><\/strong><\/a> de la Escuela de Derecho de Harvard se advierte que los jueces deben ser un control de sesgo en una herramienta de inteligencia artificial dise\u00f1ada, precisamente, \u00abpara corregir los sesgos de los jueces\u00bb.<\/p>\n\n\n\n<p>Al respecto, en entrevista con <strong><em>TecScience<\/em><\/strong>, Vivar Vera explica que la <strong>capacitaci\u00f3n al sistema judicial<\/strong> en esta materia es una de las consideraciones que deben tomarse en cuenta para usar este tipo de tecnolog\u00eda, sobre todo en pa\u00edses como M\u00e9xico.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>\u201cUn juez no podr\u00eda tomar una decisi\u00f3n con la ayuda de un predictor algor\u00edtmico que no conoce\u201d, advierte la autora del art\u00edculo <a href=\"https:\/\/www.scielo.cl\/scielo.php?script=sci_arttext&amp;pid=S0719-25842021000100231\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><em>La sentencia penal, el juez y el algoritmo: \u00bflas nuevas tecnolog\u00edas ser\u00e1n los pr\u00f3ximos jueces?<\/em><\/a><\/p>\n\n\n\n<p>\u201cEs necesario que haya un entendimiento y <strong>una garant\u00eda del Estado de que sus jueces est\u00e1n capacitados y de que conocen las m\u00e1quinas expertas<\/strong> y de que, de verdad, la m\u00e1quina puede ser un auxiliar o un asistente\u201d, se\u00f1ala.<\/p>\n\n\n\n<p>La investigadora a\u00f1ade que el uso de este tipo de predictores <strong>estaba previsto como \u201cayuda\u201d, <\/strong>pero que en los casos donde se ha aplicado, <strong>los jueces dictaron sentencias sin cuestionar los resultados de la inteligencia artificial <\/strong>y eso deriv\u00f3 en errores que deben corregirse.<\/p>\n\n\n\n<p>\u201c(El juez) confi\u00f3 m\u00e1s en la m\u00e1quina que en su propio criterio humano\u201d, argumenta la profesora.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>C\u00f3mo funciona la inform\u00e1tica jur\u00eddica<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Las m\u00e1quinas predictivas de decisiones comenzaron a utilizarse en 1960 para la clasificaci\u00f3n de expedientes y para realizar notificaciones.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Hacia los ochenta, en Estados Unidos, se introdujeron a los tribunales de apelaci\u00f3n, es decir, en instancias donde se revisaba la resoluci\u00f3n de un juez.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>En la Comisi\u00f3n Europea y en la Comisi\u00f3n Interamericana de Derechos Humanos, estas m\u00e1quinas solo se utilizan para emitir notificaciones. A decir de Vivar Vera, <strong>la tecnolog\u00eda es \u201ceficiente y deslumbrante\u201d, sin embargo, tambi\u00e9n es necesario reconocer sus limitaciones.&nbsp;<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>La investigadora comenz\u00f3 a revisar c\u00f3mo en otros pa\u00edses se realizaban predicciones en materia de derecho privado, especialmente en materia civil y mercantil.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>\u201cQuise hacer el comparativo entre las caracter\u00edsticas del juez humano y las caracter\u00edsticas de una m\u00e1quina\u201d, comenta Vivar Vera<strong>.&nbsp;<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Las plataformas a las que hace referencia son <strong>Correctional Offender Management Profiling for Alternative Sanctions (COMPAS) <\/strong>que opera en Estados Unidos, en materia penal, y el <strong><a href=\"https:\/\/publications.iadb.org\/es\/prometea-transformando-la-administracion-de-justicia-con-herramientas-de-inteligencia-artificial\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">sistema Prometea<\/a> <\/strong>que opera en Argentina en materia civil.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Su an\u00e1lisis refiere espec\u00edficamente las implicaciones de este tipo de inteligencia virtual en materia penal, donde una decisi\u00f3n judicial determinar\u00e1 la vida de una persona.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>M\u00e1quinas que siguen aprendiendo&nbsp;<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Los predictores de riesgo criminal son bases de datos estad\u00edsticos que realizan un c\u00e1lculo a partir de los antecedentes de una persona, la <strong>incidencia delictiva del grupo poblacional al que pertenece<\/strong> y las sentencias emitidas en casos similares.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>En materia penal, estos par\u00e1metros han sido criticados, pues podr\u00edan incurrir en decisiones discriminatorias por g\u00e9nero y condici\u00f3n social que se conoce como<strong> \u201csesgo algor\u00edtmico\u201d.&nbsp;<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>En 2016, la organizaci\u00f3n civil ProPublica <a href=\"https:\/\/www.propublica.org\/article\/machine-bias-risk-assessments-in-criminal-sentencing\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">difundi\u00f3 el art\u00edculo <em>Machine Bias<\/em><\/a>, que podr\u00eda traducirse como \u201cSesgo de M\u00e1quina\u201d o \u201cSesgo Algor\u00edtmico\u201d.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>En esa investigaci\u00f3n, la periodista Julia Angwin encontr\u00f3 que los <strong>acusados \u200b\u200bnegros<\/strong> ten\u00edan muchas m\u00e1s probabilidades que los \u200b\u200bblancos de ser juzgados con un mayor riesgo de reincidencia.<\/p>\n\n\n\n<p>M\u00e1s a\u00fan, los delincuentes de tez blanca \u2212con un probado r\u00e9cord criminal\u2212 eran calificados como de baja reincidencia delictiva. Esto frente a ciudadanos negros que, sin historial previo, resultaban altamente peligrosos para el algoritmo.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>\u00bfQu\u00e9 son los sesgos algor\u00edtmicos? <\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>La especialista del Tec explica que en su investigaci\u00f3n se dio cuenta de que <strong>el problema de los predictores penales <\/strong>es la informaci\u00f3n con la que se alimentan. Son estad\u00edsticas de sistemas judiciales que tambi\u00e9n han cometido errores de discriminaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<p>Sumado a que el cruce de datos estad\u00edsticos no recoge una de las principales caracter\u00edsticas del juzgador humano que aplica la ley con la compresi\u00f3n de todo el contexto en el que se cometi\u00f3 el delito.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>\u201cEn decisiones judiciales, vinculadas a la materia penal, el apoyo de los algoritmos de predicci\u00f3n de riesgo tienen otras consideraciones. El an\u00e1lisis de las pruebas deben ponderarse en relaci\u00f3n al dolor de una persona o respecto al porqu\u00e9 se cometi\u00f3 un delito y en qu\u00e9 contexto\u201d, explica Vivar Vera.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>El llamado <strong><em>machine learning<\/em> <\/strong>busca que los sistemas sean cada vez m\u00e1s inteligentes para poder emitir recomendaciones m\u00e1s atinadas, en funci\u00f3n de una aprendizaje \u201cpor capas\u201d. Esto se refiere a que pueden realizar cruces de informaci\u00f3n que impliquen consideraciones de g\u00e9nero o de derechos humanos, que incluso un juez humano pierda de vista.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Sin embargo, advierte la especialista, <strong>se trata de plataformas que a\u00fan est\u00e1n en desarrollo.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Ella advierte que el aprendizaje profundo es una caracter\u00edstica que tienen los humanos y que no se ha traspasado a las m\u00e1quinas. \u201cNo s\u00e9 si pueda lograr. Soy un tanto esc\u00e9ptica al respecto\u201d, conf\u00eda.&nbsp;&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Justicia con inteligencia artificial<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>COMPAS es un algoritmo, creado por la compa\u00f1\u00eda privada Northpointe, que calcula la probabilidad de que alguien cometa otro crimen y sugiere qu\u00e9 supervisi\u00f3n debe recibir en prisi\u00f3n.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>La empresa tambi\u00e9n public\u00f3 art\u00edculos que avalan la eficiencia de su programa. Se le hicieron correcciones y se sigue utilizando en New York, Wisconsin, California y Florida.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p><strong>\u201cNo es culpa del software sino de los datos que se ingresan por parte de los tribunales\u201d, i<\/strong>nsiste la entrevistada.<\/p>\n\n\n\n<p>El algoritmo bajo el cual est\u00e1 programado el software \u2014el cual contiene estad\u00edsticas, datos del acusado y una entrevista previa de 137 preguntas\u2014&nbsp; solo lo conoce Northpointe. Se considera \u00absecreto comercial\u00bb y por ello solo la empresa conoce los criterios bajo los cuales funciona COMPAS.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Vivar Vera explica que uno de los mayores riesgos que existe al usar este tipo de mecanismos es que la justicia, que en principio debe ser administrada por el Estado, quede a manos de las empresas privadas.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>\u201cLa transparencia que los sistemas penales intentan hacer valer se ve mermada por los sistemas de cajas negras donde se advierte la p\u00e9rdida de control de la t\u00e9cnica de procesamiento\u201d, escribe la especialista en su art\u00edculo que tambi\u00e9n ha sido distribuido por la Revista Chilena de Derecho y Tecnolog\u00eda.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-embed is-type-video is-provider-youtube wp-block-embed-youtube wp-embed-aspect-16-9 wp-has-aspect-ratio\"><div class=\"wp-block-embed__wrapper\">\n<iframe title=\"La sentencia penal, el juez y el algoritmo: \u00bfLas nuevas tecnolog\u00edas ser\u00e1n nuestros pr\u00f3ximos jueces?\" width=\"800\" height=\"450\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/L42bV7GylHo?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" allowfullscreen><\/iframe>\n<\/div><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Privatizar el control de la violencia<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>En la entrevista con <strong><em>TecScience<\/em><\/strong>, Vivar Vera abunda sobre <strong>por qu\u00e9 el control de la violencia<\/strong> es responsabilidad del Estado.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p><strong>\u201cEl control de la violencia es parte de las decisiones penales judiciales. Si una m\u00e1quina empieza a decidir eso y los jueces no est\u00e1n capacitados, no conocen la m\u00e1quina, entonces el Estado ya no estar\u00eda a cargo. Las empresas privadas estar\u00edan a cargo del control de la violencia\u201d,<\/strong> lanza.<\/p>\n\n\n\n<p>\u201cEs un tema muy complicado y complejo para los Estados. Si se deja a cargo de las empresas, parecer\u00eda entonces que se traslada esa responsabilidad y evidencia que (el Estado) no puede con ella. Lo grave es que se trata de una responsabilidad que no debe de quedar en manos de las empresas privadas\u201d, advierte.<\/p>\n\n\n\n<p><em>(Con informaci\u00f3n de Daniel Melchor)<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Los jueces deben entender c\u00f3mo funcionan los algoritmos predictivos para poder utilizarlos de manera \u00e9tica en la emisi\u00f3n de sentencias.   <\/p>\n","protected":false},"author":18,"featured_media":156322,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"_eb_attr":"","footnotes":""},"categories":[101],"tags":[204,244],"class_list":["post-156310","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-humano-social","tag-escuela-de-ciencias-sociales-y-gobierno","tag-inteligencia-artificial"],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO Premium plugin v21.0 (Yoast SEO v27.3) - 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