Publication: Abrindo a “caixa preta” da inteligência artificial para revelar as faces ocultas das decisões judiciais
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Nota Técnica n. 66 (Diest) : Abrindo a “caixa preta” da inteligência artificial para revelar as faces ocultas das decisões judiciais
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Abstract
Esta Nota Técnica apresenta uma metodologia inovadora recentemente proposta que utiliza inteligência artificial (IA) híbrida como ferramenta para geração de hipóteses de pesquisa, e baseia-se no artigo Machine
Learning as a Tool for Hypothesis Generation, de Ludwig e Mullainathan (2024), publicado no The Quarterly Journal of Economics. Para demonstrar o potencial dessa abordagem, os autores analisaram decisões judiciais sobre prisão preventiva nos Estados Unidos, destacando como características faciais extraídas das fotografias dos réus podem influenciar significativamente essas decisões.
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In this note, we present an innovative research methodology proposed by Ludwig and Mullainathan (2024), based on hybrid artificial intelligence, which combines machine learning algorithms with human evaluation to generate new scientific hypotheses. The approach is illustrated through the analysis of judicial decisions on pretrial detention, revealing how defendants’ facial features can influence these decisions, even after controlling for traditional variables. We also highlight the use of advanced techniques, such as convolutional neural networks and generative adversarial models, for the creation of manipulated images, enabling the identification of relevant visual patterns. Finally, we discuss recent advances in these technologies and the epistemological risks associated with the use of AI in scientific research.
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Citation
COELHO, Danilo Santa Cruz; SANTA CRUZ, Rodrigo. Abrindo a “caixa-preta” da inteligência artificial para revelar as faces ocultas das decisões judiciais. Rio de Janeiro: Ipea, abr. 2025. (Diest: Nota Técnica, 66). DOI: https://dx.doi.org/10.38116/ntdiest66-port