Inteligência Artificial na justiça criminal: entre a inovação tecnológica e os desafios éticos e jurídicos na proteção dos Direitos Humanos 56 A Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Econômico (OCDE) define IA como sistemas operados por máquinas que, combase nas informações que recebem, são capazes de inferir como gerar resultados — como previsões, conteúdos, recomendações ou decisões — com o objetivo de influenciar ambientes físicos ou digitais. Esses sistemas podem ser projetados para cumprir metas explícitas ou implícitas e apresentam diferentes graus de autonomia e capacidade de adaptação após sua implementação (OCDE, 2019). Para entender o desenvolvimento da IA é relevante revisitar o ano de 1950, quando o matemático britânico Alan Turing escreveu umdos primeiros artigos a abordar a questão da inteligência das máquinas, focando especialmente nos computadores digitais modernos. Intitulado Maquinismo Computacional e Inteligência, o trabalho continua relevante até hoje, tanto por sua análise crítica dos argumentos contrários à criação de máquinas inteligentes quanto pelas respostas que oferece a esses questionamentos. Conhecido por suas importantes contribuições à teoria da computabilidade, Turing investigou se seria possível construir umamáquina capaz de “pensar”. No entanto, ao perceber que termos como “pensar” e “máquina” eram carregados de ambiguidades que dificultavam uma resposta objetiva, ele sugeriu reformular a questão. Em vez disso, propôs um teste empíricomais claro para avaliar a inteligência artificial, conhecido como o Teste de Turing (Luger, 2013, p. 31). Nas últimas décadas, a IA passou por grandes transformações em relação a metodologia e ao seu conteúdo, utilizando mais as teorias existentes do que propondo teorias inovadoras. Em se tratando de metodologia, a IA assumiu o método científico quando manifestou que é necessário que as circunstâncias sejam remetidas a experimentos empíricos deveras exigente, e que os resultados sejam analisados estatisticamente conforme a sua importância, para que então sejam acolhidas e aceitas. A partir desse momento, tornou-se viável a replicação de experimentos desde que os repositórios utilizados partilhassem dados de teste e outros códigos diversos (Russel; Norvig, 2013, p. 22). Uma categoria da IA é o Machine Learning (ML), reconhecida por ser a abordagemde visão computacional mais popular e complexa, que possibilita que os computadores pensem e aprendam com a experiência. O ML envolve o treinamento de máquinas, possibilitan-
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