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, poderia também transformar quase todos os sectores da política pública

Para os governos que adoptarem a aprendizagem automática, o futuro dependerá da forma como combinarem o seu poder de previsão com a sabedoria humana à moda antiga. Para limitar o potencial enviesamento, diz Ghani, é necessário evitar preconceitos nos dados de formação e definir os objectivos certos para as máquinas. As máquinas são treinadas para encontrar padrões que prevejam a criminalidade futura a partir de dados anteriores. Por conseguinte, podem ser instruídas para encontrar padrões que prevejam a criminalidade e evitem a falsa categorização desproporcionada de negros (e outros) como futuros infractores. Quando um novo arguido é testado com base nestes padrões, o risco de distorção racial deve ser menor.

As decisões sobre fianças, em que os juízes avaliam o risco de um recluso fugir ou cometer um crime antes do julgamento, parecem ser particularmente susceptíveis de ajuda. Jens Ludwig, da Universidade de Chicago e os seus colegas afirmam que o seu algoritmo, testado numa amostra de casos passados, teria permitido reduzir o crime em cerca de 20% (ver gráfico), mantendo inalterado o número de libertações. Uma redução semelhante a nível nacional, sugerem, exigiria mais 20.000 polícias, com um custo de $2,6 mil milhões. A Casa Branca está a tomar nota. Melhores decisões sobre fianças são uma grande prioridade da sua Iniciativa de Justiça Baseada em Dados, que 67 estados, cidades e condados assinaram em junho.

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Este debate enquadra-se perfeitamente em muitos temas-chave abordados no meu novo livro 'tecnologia vs humanidade'. 

Um comentário relacionado com o que digo no livro:

A humanidade vai mudar mais nos próximos 20 anos do que nos 300 anos anteriores: Muitas pessoas riem-se com esta afirmação porque soa a grandiloquência. Penso que é, de facto, um eufemismo, dada a realidade da mudança tecnológica exponencial e combinatória - o efeito combinado destas mudanças ultrapassa largamente a revolução industrial ou a invenção da imprensa. Um fator-chave é que a tecnologia já não é apenas fora de nós (como a máquina a vapor ou a imprensa, que existiam fora da biologia humana, evidentemente) - está, na verdade, a mover-se dentro de nós (wearables, BCIs, nanotecnologias, edição do genoma humano, IA, etc.) com impacto na própria definição de humanidade

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