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Jornalista, foi editor de Opinião. É autor de "Pensando Bem…".

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Haja ruído

Apesar de nossa tendência a preferir julgamentos humanos, algoritmos invariavelmente cometem menos erros

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Estamos num futuro não muito distante. Você, leitor, foi acusado de um crime que não cometeu. Prefere ser julgado por um algoritmo, que vai avaliar a consistência e a qualidade das provas coletadas, ou por um juiz humano? A maioria das pessoas opta pelo magistrado de carne e osso. Não querem delegar tarefa tão importante a um programinha de computador. A maioria das pessoas está errada.

“Noise” (ruído), o novo livro de Daniel Kahneman, em parceria com Olivier Sibony e Cass Sunstein, pode ser descrito como uma defesa dos algoritmos, o que, por sua vez, pode ser descrito como um ataque à capacidade dos humanos de julgar com objetividade e consistência.

É um livro profundo, mas muito bem explicado e gostoso de ler. Ele renova o repertório de estudos que revelam as fragilidades do juízo humano, seja no campo do direito, dos seguros, da medicina, da crítica de artes etc. Se você um dia tiver de fazer uma petição a um juiz, descubra para que time ele torce e se assegure de só protocolar a peça após uma vitória de seu clube. Suas chances de sucesso aumentam bastante.

Ilustração publicada no especial de Inteligência Artificial, de 20.fev.2020 - Carolina Daffara

Diferentemente de obras anteriores desses autores, que se centraram em julgamentos singulares, desta vez dão ênfase a instituições e organizações. Nossos vieses e preferências são individuais, mas, quando agregados em conjuntos de decisões, eles se apresentam estatisticamente como viés sistemático (se todo mundo erra na mesma direção) ou ruído (se os erros são dispersos). E ambos são péssimos —fonte de grandes injustiças, iatrogenias fatais e prejuízos milionários, entre outros infortúnios.

Essas falhas em nossa capacidade de julgar são tão gritantes que juízos humanos são facilmente superados por fórmulas, mesmo as mais simples, e algoritmos. Apesar de nossa tendência natural a preferir julgamentos humanos, algoritmos invariavelmente cometem menos erros —e sempre podem ser aperfeiçoados.

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