Ler: de previsão e política (The Economist) 
Os governos têm muito a ganhar com a aplicação de algoritmos às políticas públicas, mas há controvérsias

Os sistemas de aprendizagem automática são excelentes na previsão. Uma abordagem comum é treinar um sistema mostrando-lhe uma grande quantidade de dados sobre, por exemplo, estudantes e os seus resultados. O software analisa os exemplos e aprende quais as características mais úteis para prever se um aluno vai abandonar a escola. Uma vez treinado, pode estudar um grupo diferente e selecionar com precisão os que estão em risco. Ao ajudar a afetar com maior precisão os escassos fundos públicos, a aprendizagem automática pode poupar aos governos somas significativas. De acordo com Stephen Goldsmith, professor em Harvard e antigo presidente da Câmara de Indianápolis, pode também transformar quase todos os sectores da política pública. Nos hospitais, por exemplo, os médicos tentam prever ataques cardíacos para poderem atuar antes que seja demasiado tarde. Os sistemas manuais prevêem corretamente cerca de 30%. Um algoritmo de aprendizagem automática criado por Sriram Somanchi da Universidade Carnegie Mellon e colegas, e testado em dados históricos, previu 80% - quatro horas antes do evento, o que, em teoria, dá tempo para intervir.  LER