Los fiscales de San Francisco (California, EEUU), utilizarán la inteligencia artificial para reducir el sesgo racial en los tribunales, convirtiéndose en la primera ciudad en realizar este tipo de experimento.

La “herramienta de mitigación de sesgos”, desarrollada por Stanford Computational Policy Lab, analiza los informes de incidentes de la policía y elimina automáticamente la información sobre la raza y otros detalles que podrían identificar el origen racial de alguien como una forma de evitar que los fiscales se vean influenciados por sesgos implícitos.

“La justicia de la señora se representa con una venda en los ojos para indicar la imparcialidad de la ley, pero es cegadoramente claro que el sistema de justicia penal sigue siendo parcial en lo que respecta a la carrera”, dijo el fiscal de distrito George Gascón, el miércoles pasado.

“Esta tecnología reducirá la amenaza que el sesgo implícito representa para la pureza de las decisiones que tienen serias ramificaciones para el acusado, y eso ayudará a que nuestro sistema de justicia sea más justo y equitativo”, agregó el fiscal.

Una herramienta sin costo para la ciudad

La herramienta funciona en dos fases. Primero, la tecnología redacta la información, incluidos los nombres de los oficiales, testigos y sospechosos, así como las ubicaciones específicas, distritos, color de cabello y ojos, básicamente cualquier cosa que pueda usarse para sugerir la raza de una persona.

Después de terminar la revisión de mitigación de sesgo; los fiscales tomarán una decisión preliminar de cobro.

Luego, durante la segunda fase, tendrán acceso al informe completo no redactado y a cualquier otra información ciega no relacionada con la raza; como las imágenes de la cámara del cuerpo de la policía.

Desarrollada por la Universidad de Stanford

Sharad Goel, profesor asistente en la Universidad de Stanford, quien lidera los esfuerzos del laboratorio para desarrollar la herramienta de mitigación de prejuicios; dijo en un comunicado: potencial de sesgo en las decisiones de cobro; y para reducir el encarcelamiento innecesario “.

Los sesgos implícitos son asociaciones sobre diferentes grupos que se mantienen inconscientemente y que pueden resultar en la atribución de ciertos rasgos; a todos los miembros de un grupo social. Esos sesgos o estereotipos podrían basarse en la raza o el género de la persona; por ejemplo.

De acuerdo con la oficina del fiscal de distrito, también recopilará y revisará las métricas para determinar el volumen y el tipo de casos; en los que las decisiones de cobro cambiaron de la fase uno a la fase dos; como una forma de refinar la herramienta y asegurarse de que funciona.

“El sistema de justicia penal ha tenido un impacto horrible en las personas de color en este país, especialmente en los afroamericanos, durante generaciones”; dijo Gascon en una entrevista antes del anuncio.

“Si todos los fiscales eliminaran la carrera cuando tomaban decisiones de cobro; probablemente estaríamos en un lugar mucho mejor como nación de lo que estamos hoy”; afirmó el fiscal Gascon.

Fiscal de distrito George Gascón. Foto: fuentes.

Se implementará completamente el 1 de julio de 2019.

Fox News se acercó a la Asociación de Oficiales de Policía de San Francisco; para comentar sobre esta nueva herramienta.

Cuando fue contactado por Fox News, un portavoz del presidente de la Asociación Nacional de Fiscales de Distrito; declinó hacer comentarios.

ACN|FoxNews🇺🇸

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