Intelligenza artificiale può aiutare anche i giudici a decidere secondo studio

Uno studio pubblicato sul Quarterly Journal of Economics, [1] suggerisce che la sostituzione di alcune funzioni giudiziarie con algoritmi potrebbe ridurre i pregiudizi e migliorare i risultati per gli imputati.

Pregiudizi sistemici nelle decisioni giudiziarie

I giudici prendono decisioni cruciali sulla cauzione e sulla condanna in base alle loro previsioni sul comportamento futuro dell’imputato. Lo studio condotto dai ricercatori dell’Università di Oxford ha sviluppato un test statistico per valutare se queste decisioni sono sistematicamente distorte.

Analisi delle decisioni preliminari

Utilizzando i dati di oltre 1,4 milioni di casi nel sistema preliminare della città di New York, la ricerca ha rilevato che molti giudici commettono errori di previsione coerenti. Questi errori sono influenzati dalle caratteristiche dell’imputato come razza, età e comportamento precedente.

Impatto delle regole decisionali algoritmiche

Lo studio ha testato gli effetti della sostituzione dei giudici con regole decisionali algoritmiche. Si stima che una tale sostituzione potrebbe portare a un miglioramento fino al 20% nei risultati dei processi, misurato attraverso una riduzione dei tassi di mancata comparizione e di detenzione preventiva.

Implicazioni dei risultati

La ricerca ha dimostrato che almeno il 32% dei giudici ha preso decisioni incoerenti con l’effettiva capacità degli imputati di pagare la cauzione e con il rischio di non presentarsi al processo. Ha inoltre rivelato che i pregiudizi basati sulla razza e sull’età hanno influenzato significativamente le previsioni giudiziarie.

Bilanciare il processo decisionale umano e algoritmico

Sebbene lo studio riconosca la complessità e, sostanzialmente, l’impossibilità della sostituzione completa dei giudici con algoritmi, suggerisce che combinare il giudizio umano con gli strumenti algoritmici tipici dell’intelligenza artificiale potrebbe migliorare l’accuratezza e l’equità del processo decisionale nel sistema giudiziario. Si tratta di risultati interessanti che aprono a nuove prospettive per quanto riguarda il futuro del sistema giuridico in generale.

FAQ

Qual è l’obiettivo principale dello studio?

Valutare se l’uso di algoritmi può ridurre i pregiudizi nei processi decisionali giudiziari.

Quali dati sono stati analizzati nella ricerca?

Sono stati analizzati dati da oltre 1,4 milioni di casi nel sistema pre-processuale di New York City.

Che tipo di errori di previsione fanno i giudici?

Errori sistematici basati su caratteristiche dei imputati come razza, età e comportamenti precedenti.

Come possono gli algoritmi migliorare le decisioni giudiziarie?

Gli algoritmi possono ridurre i pregiudizi e migliorare i tassi di comparizione e detenzione preventiva.

Quali sono i limiti della sostituzione dei giudici con algoritmi?

Gli effetti dipendono dall’obiettivo del policy maker e dall’informazione privata che il giudice potrebbe avere.

Qual è la percentuale di giudici che commettono errori di previsione?

Almeno il 20% dei giudici commette errori sistematici nella previsione del rischio di cattiva condotta dei imputati secondo i dati analizzati dai ricercatori dietro a questo studio.

Qual è l’impatto della razza e dell’età sui giudizi pre-processuali?

La razza e l’età dei imputati influenzano significativamente gli errori di previsione dei giudici.

Quali miglioramenti potrebbero portare gli algoritmi nel sistema giudiziario?

Gli algoritmi potrebbero portare a miglioramenti fino al 20% nei risultati dei processi pre-processuali.

Approfondimenti

  1. Identifying Prediction Mistakes in Observational Data* | The Quarterly Journal of Economics | Oxford Academic
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