Publicação:
Abrindo a “caixa preta” da inteligência artificial para revelar as faces ocultas das decisões judiciais

Página do item simplificado
dc.contributor.authorCoelho, Danilo Santa Cruz
dc.contributor.authorSanta Cruz, Rodrigo
dc.date.accessioned2025-04-07T13:07:55Z
dc.date.available2025-04-07T13:07:55Z
dc.date.issued2025-04
dc.date.portal2025-04
dc.description.abstractEsta 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.pt_BR
dc.description.abstractalternativeIn 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.pt_BR
dc.description.other8 p.pt_BR
dc.identifier.citationCOELHO, 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
dc.identifier.urihttps://repositorio.ipea.gov.br/handle/11058/17001
dc.language.isoporpt_BR
dc.location.countryBRpt_BR
dc.publisherInstituto de Pesquisa Econômica Aplicada (Ipea)pt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.rights.holderInstituto de Pesquisa Econômica Aplicada (Ipea)pt_BR
dc.rights.licenseÉ permitida a reprodução deste texto e dos dados nele contidos, desde que citada a fonte. Reproduções para fins comerciais são proibidas.pt_BR
dc.rights.typeLicença Comumpt_BR
dc.subject.keywordInteligência artificial híbridapt_BR
dc.subject.keywordAprendizado de máquinapt_BR
dc.subject.keywordDecisões judiciaispt_BR
dc.subject.keywordRiscos da inteligência artificialpt_BR
dc.subject.keywordGeração de novas hipóteses científicaspt_BR
dc.subject.vcipeaInteligência Artificialpt_BR
dc.titleAbrindo a “caixa preta” da inteligência artificial para revelar as faces ocultas das decisões judiciaispt_BR
dc.title.alternativeNota Técnica n. 66 (Diest) : Abrindo a “caixa preta” da inteligência artificial para revelar as faces ocultas das decisões judiciaispt_BR
dc.typeWorking paperpt_BR
dspace.entity.typePublication
ipea.classificationTecnologia. Inovação. Informação. Conhecimentopt_BR

Arquivos

Pacote Original

Agora exibindo 1 - 2 de 2
Imagem de Miniatura
Nome:
NT_66_Diest_Abrindo_a_caixa_preta_da_inteligencia_artificial.pdf
Tamanho:
3.48 MB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Baixar
Imagem de Miniatura
Nome:
NT_Diest_66_Abrindo_caixa_preta_da_inteligencia_artificial_Pub_Expressa.pdf
Tamanho:
897.63 KB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Baixar

Coleções

Nota Técnica
Relatórios de Atividade / Técnicos
Tecnologia. Inovação. Informação. Conhecimento
REPOSITÓRIO DO CONHECIMENTO DO IPEA
Redes sociais

© Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada Ipea (Ipea)