Referência da busca web de viés algorítmico. O trecho, a triagem do modelo e as consultas que a acharam estão abaixo; a tela Referências mostra só as colunas do modelo de referências.
Trecho mais recente
Apesar de ser apresentada como mais uma promessa de solucionismo tecnológico (Morozov, 2020), pesquisas refutam a neutralidade e objetividade do aprendizado da máquina (Rosa; Pessoa; Lima, 2020), bem como indicam a produção e reprodução de vieses, discriminação e erros judiciários (Cani; Nunes, 2022), em razão do aprendizado em “bases de dados desbalanceadas em termos de raça e de gênero” (Brandão; Oliveira, 2021).
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Assim, objetiva-se averiguar se o reconhecimento facial produz erros no sistema de justiça criminal, ante os vieses algorítmicos presentes nesta tecnologia.
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Considerando que a concepção de erro produzido pelo sistema de justiça não engloba apenas a condenação de inocentes (falsos positivos) ou absolvição de culpados (falsos negativos), mas, também, o descumprimento do devido processo legal (Cani; Morais da Rosa, 2022), vale dizer, a admissibilidade de uma prova carente de confiabilidade probatória, compreende-se, portanto, que as persecuções penais amparadas em reconhecimentos faciais contribuem para a implementação de novos erros no sistema de justiça na era de *digital surveillence*.
Não obstante, os efeitos dos erros judiciários demonstram-se latentes ao tratar sobre reconhecimento facial.
Afinal, não são raros os casos de reconhecimento facial que engendram falsos positivos contra inocentes, gerando prisões arbitrárias e abordagens violentas, especialmente se forem pessoas não brancas (Kremer, 2023).
Tendo em vista que os algoritmos de *machine learning* “possuem alto potencial de absorção de preconceitos e discriminações que já fazem parte da organização da sociedade” (Kremer, 2023, p. 16), conclui-se que o reconhecimento facial carece de confiabilidade para respaldar o caderno probatório judicial, sendo apenas uma nova forma, agora tecnológica, de produção de erros judiciários pautados em práticas ineficazes, racistas e estigmatizantes.
da busca de 2026-10-22 · data do resultado: 2025-10-02