Policia predictiva: utopia o distopia? Sobre les actituds cap a l’ús d’algorismes de big data per a l’aplicació de la llei

• Main Author: Fernando Miró Llinares
• Format: Article
• Language: Catalan
• Published: Universitat Oberta de Catalunya 2020-03-01
• Series: IDP
• Subjects: policia predictiva; algorisme; big data; dades massives; sistema de justícia
• Online Access: https://www.raco.cat/index.php/IDP/article/view/373608

La utilització d’eines d’IA de tipus predictiu per a millorar la presa de decisions amb relació a la prevenció i recerca de la delinqüència és una realitat. La seva implantació està tenint lloc gairebé abans que entenguem del tot el seu funcionament, mentre prenem rellevants decisions legals respecte a aspectes que poden determinar el progrés de la tecnologia i molt abans que puguem predir tot el seu impacte. Aquest treball aborda les actituds amb les quals ha estat rebuda aquesta revolució tecnològica aplicada a la justícia criminal centrant-se en particular en el seu ús policial. Després d’una primera part en què es descriuen molt sumàriament les tècniques i tecnologies que conformen la predictive policing, en la part principal del treball s’analitzen les actituds amb les quals ha estat rebuda. Aquestes van des de l’optimisme dels que defensen la seva implantació immediata com una manera de millorar l’objectivitat i l’eficàcia policial, fins al pessimisme dels que veuen en el seu ús l’aprofundiment en una distopia de control i vigilància estatal, dos extrems aparents que es corresponen amb la transició de l’optimisme al pessimisme tecnològic del segle xx. L’article conclou amb la defensa d’una visió realista, crítica i informada de l’ús d’aquests algorismes predictius. Una visió que, d’una banda, accepta que no hi ha tecnologies neutres, però no cau en el fatalisme ni en la tecnofòbia; i, d’altra banda, situa l’ésser humà i la legítima funció policial al centre de l’equació algorítmica alhora que redefineix els seus objectius a partir de l’evidència científica aplicada a cada tecnologia individual.