Machine learning aumenta taxa de êxito de algoritmo que prevê decisões da Suprema Corte norte-americana

Pesquisadores americanos desenvolveram uma nova tecnologia que possibilitou a um algoritmo prever corretamente 70,2% dos casos julgados pela Suprema Corte estadunidense. As previsões são baseadas em estatísticas. A pesquisa, que envolveu julgamentos dos últimos dois séculos, é o estudo deste tipo que obteve os melhores resultados sobre tais casos.

Para aumentar a eficiência deste algoritmo, os pesquisadores utilizaram a associação de dados. Ao considerar todos os casos, foram atribuídas 16 características para cada voto, dentre as quais: tribunal de origem, sustentações orais e notas sobre o juiz autor do voto (conservador ou progressista).

Com essas informações, o algoritmo comparava sua previsão e o real desfecho do caso. Assim, aperfeiçoava suas estratégias de cálculo e atingia um índice alto de assertividade. Tal índice é maior, inclusive, que o de especialistas na área (66%).

O algoritmo funciona baseado em machine learning, método de aprendizagem automatizada das máquinas. Por ele, as máquinas identificam padrões e aprendem por meio da análise de dados. O machine learning é fruto do desenvolvimento de programas e sistemas de inteligência artificial.

Com informações do Tax Group.