Governo por algoritmo (também conhecido como governo dos algoritmos, regulação algorítmica, regulação por algoritmos, governança algorítmica, governança algocrática, ordem legal algorítmica ou algocracia) é uma forma alternativa de governo ou ordenamento social, onde o uso de algoritmos de computador, especialmente de inteligência artificial e blockchain, é aplicado a regulações, aplicação da lei e, geralmente, qualquer aspecto da vida cotidiana, como transporte ou registro de terras. O termo 'governo por algoritmo' apareceu na literatura acadêmica como uma alternativa para 'governança algorítmica' em 2013.. Um termo relacionado, regulação algorítmica é definido como o estabelecimento do padrão, monitoramento e modificação de comportamento por meio de algoritmos computacionais— automação do judiciário faz parte de seu escopo.
O governo por algoritmo levanta novos desafios que não são captados na literatura do governo eletrônico e na prática da administração pública. Algumas fontes equiparam a ciberocracia, que é uma forma hipotética de governo que rege pelo uso efetivo da informação,. com a governança algorítmica, embora os algoritmos não sejam o único meio de processamento da informação. Nello Cristianini e Teresa Scantamburlo argumentaram que a combinação de uma sociedade humana e uma regulação algorítmica forma uma máquina social.
História Em 1962, o diretor do Instituto para Problemas de Transmissão de Informação da Academia Russa de Ciências de Moscou (posteriormente Instituto Kharkevich), Alexander Kharkevich, publicou um artigo na revista "Comunista" sobre uma rede de computadores para processamento de informações e controle da economia. Na verdade, ele propôs fazer uma rede como a Internet moderna para as necessidades de governança algorítmica.
Entre 1971 e 1973, o governo chileno realizou o Projeto Cybersyn durante a presidência de Salvador Allende. Este projeto teve como objetivo a construção de um sistema distribuído de apoio às decisões para melhorar a gestão da economia nacional.
Também nas décadas de 1960 e 1970, Herbert A. Simon defendeu os sistemas especialistas como ferramentas de racionalização e avaliação do comportamento administrativo. A automação de processos baseados em regras foi uma ambição dos órgãos fiscais ao longo de muitas décadas, resultando em sucessos variáveis. Os primeiros trabalhos deste período incluem o influente projeto TAXMANMcCarty, L. Thorne. Reflections on" Taxman: An Experiment in Artificial Intelligence and Legal Reasoning. Harvard Law Review (1977): 837-893. de Thorne McCarty nos Estados Unidos e o projeto LEGOLStamper, Ronald K. The LEGOL 1 prototype system and language. The Computer Journal 20.2 (1977): 102-108. de Ronald Stamper no Reino Unido. Em 1993, o cientista da computação Paul Cockshott da Universidade de Glasgow e o economista Allin Cottrell da Universidade Wake Forest publicaram o livro Towards a New Socialism, no qual afirmam demonstrar a possibilidade de uma economia planejada democraticamente baseada na moderna tecnologia da computação. O Honorável Juiz Michael Kirby publicou um artigo em 1998, no qual expressou otimismo de que as tecnologias de computador então disponíveis, como o sistema jurídico especializado, poderiam evoluir para sistemas de computador, o que afetaria fortemente a prática dos tribunais. Em 2006, o advogado Lawrence Lessig, conhecido pelo slogan "Código é lei", escreveu:"A mão invisível do ciberespaço está construindo uma arquitetura que é exatamente o oposto de sua arquitetura original. Essa mão invisível, empurrada pelo governo e pelo comércio, está construindo uma arquitetura que aperfeiçoará o controle e tornará possível uma regulamentação altamente eficiente."
Desde a década de 2000, algoritmos foram projetados e usados para analisar automaticamente os vídeos de vigilância.
O sociólogo A. Aneesh usou a ideia de governança algorítmica em 2002 em sua teoria da algocracia. Aneesh diferenciava sistemas algocráticos de sistemas burocráticos (regulamentação legal-racional), bem como sistemas baseados no mercado (regulamentação baseada em preços).
Em 2013, a regulamentação algorítmica foi cunhada por Tim O'Reilly, fundador e CEO da O'Reilly Media Inc:Às vezes, as "regras" nem mesmo são regras. Gordon Bruce, ex-CIO da cidade de Honolulu, explicou-me que, quando entrou no governo vindo do setor privado e tentou fazer mudanças, disseram-lhe: "Isso é contra a lei". Sua resposta foi "OK. Mostre-me a lei". "Bem, não é realmente uma lei. É um regulamento." "OK. Mostre-me o regulamento."Bem, não é realmente um regulamento. É uma política que foi posta em prática pelo Sr. Alguém há vinte anos." "Ótimo. Podemos mudar isso!"
[...] As leis devem especificar objetivos, direitos, resultados, autoridades e limites. Se especificadas de forma ampla, essas leis podem resistir ao teste do tempo. Os regulamentos, que especificam como executar essas leis com muito mais detalhes, devem ser considerados quase da mesma maneira que os programadores consideram seu código e algoritmos, ou seja, como um conjunto de ferramentas constantemente atualizado para alcançar os resultados especificados nas leis. [...] é hora de o governo entrar na era do big data. A regulação algorítmica é uma ideia cuja hora chegou.
Em 2017, o Ministério da Justiça da Ucrânia realizou leilões experimentais do governo usando a tecnologia blockchain para garantir a transparência e impedir a corrupção nas transações governamentais. "Governo por algoritmo?" foi o tema central apresentado na conferência Data for Policy 2017, realizada de 6 a 7 de setembro de 2017 em Londres, Reino Unido.
Exemplos
Cidades inteligentes
Uma cidade inteligente é uma área urbana, onde os dados de vigilância coletados são usados para melhorar várias operações nessa área. O aumento do poder computacional permite uma tomada de decisão mais automatizada e a substituição de órgãos públicos por governança algorítmica. Em particular, o uso combinado de inteligência artificial e blockchains para IoT pode levar à criação de ecossistemas de cidades inteligentes sustentáveis. A iluminação pública inteligente em Glasgow é um exemplo dos benefícios trazidos pela aplicação governamental de algoritmos de IA.
O milionário de criptomoeda, Jeffrey Berns, propôs administrar governos locais por empresas de tecnologia em Nevada em 2021. Berns comprou 67.000 acres (271 km²) no condado rural de Storey em Nevada por $170.000.000 (£121.000.000) em 2018 para desenvolver uma cidade inteligente com mais de 36.000 residentes, gerando uma produção anual de $4.600.000.000. Criptomoeda será permitida para pagamentos.
Sistemas de reputação
Tim O'Reilly sugeriu que as fontes de dados e os sistemas de reputação combinados na regulamentação algorítmica podem superar as regulamentações tradicionais. Por exemplo, uma vez que os motoristas de táxi são avaliados pelos passageiros, a qualidade de seus serviços melhorará automaticamente e "os motoristas que prestam serviços inadequados são eliminados". A sugestão de O'Reilly é baseada no conceito de controle teórico de loop de feedback - melhorias e desaprovações de reputação impõem o comportamento desejado. O uso de feed-loops para a gestão de sistemas sociais já foi sugerido anteriormente em cibernética de gestão por Stafford Beer.
O sistema de crédito social chinês está intimamente relacionado aos sistemas de vigilância em massa da China, como o Skynet, que incorpora sistema de reconhecimento facial, tecnologia de análise de big data e IA. Este sistema fornece avaliações de confiabilidade de indivíduos e empresas. Dentre os comportamentos considerados de má conduta pelo sistema, cita-se a travessia (fora da faixa de pedestres) e a separação incorreta dos resíduos pessoais. O comportamento listado como fatores positivos de classificações de crédito inclui doar sangue, doar para instituições de caridade, voluntariado para serviços comunitários e assim por diante. O Sistema de Crédito Social Chinês permite punições à cidadãos "não confiáveis", como negar a compra de passagens, e recompensas para cidadãos "confiáveis", como menos tempo de espera em hospitais e agências governamentais.
Contratos inteligentes
Contratos inteligentes, criptomoedas e Organização Autônoma Descentralizada são mencionados como meios de substituir as formas tradicionais de governança. Criptomoedas são moedas ativadas por algoritmos sem um banco central governamental. A moeda digital do banco central geralmente emprega tecnologia semelhante, mas é diferente do fato de usar um banco central. Em breve, será empregado por grandes sindicatos e governos, como a União Europeia e a China. Contratos inteligentes são contratos auto-executáveis, cujos objetivos são a redução da necessidade de intermediários governamentais, arbitragens e custos de execução. Uma organização autônoma descentralizada é uma organização representada por contratos inteligentes que são transparentes, controlados por acionistas e não influenciados por um governo central.. Contratos inteligentes foram discutidos para uso em aplicações como o uso em contratos de trabalho (temporários)The Gig Economy, Smart Contracts and Disruption of traditional work arrangementsA blockchain-based decentralized system for proper handling of temporary employment contracts e transferência automática de fundos e propriedade (ou seja, herança, mediante registro de uma certidão de óbito).How blockchain technology could change our livesBusiness inheritance in blockchainBlockchain and AI are coming to kill these 4 business verticalsSilentNotary vision Alguns países, como a Geórgia e a Suécia, já lançaram programas de blockchain com foco na propriedade (títulos de terra e propriedade imobiliária).Ukraine launches big blockchain deal with tech firm BitfuryThe Bitfury Group and Government of Republic of Georgia Expand Blockchain PilotA BLOCKCHAIN - Journals GatewayThe First Government To Secure Land Titles On The Bitcoin Blockchain Expands ProjectDigital Transformation: Blockchain and Land Titles A Ucrânia também está analisando outras áreas, como registros estaduais.
Algoritmos em agências governamentais
De acordo com um estudo da Universidade de Stanford, 45% das agências federais dos EUA estudadas experimentaram IA e ferramentas de aprendizado de máquina relacionadas (ML) até 2020. As agências federais dos EUA contabilizaram o seguinte número de aplicativos de inteligência artificial.
53% desses aplicativos foram produzidos por especialistas internos. Os fornecedores comerciais de aplicações residuais incluem Palantir Technologies.
A partir de 2012, o NOPD iniciou uma colaboração com a Palantir Technologies no campo do policiamento preditivo. Além do software Gotham da Palantir, outro similar (software de análise numérica) usado por agências policiais (como o NCRIC) inclui o SAS.Vice Motherboard article on Palantir
Algumas áreas urbanas também usam localizadores de tiros, que são sistemas que detectam e transmitem a localização de tiros ou outras armas usando sensores acústicos, ópticos ou outros tipos de sensores.
Muitos governos empregam sistemas automatizados de identificação de impressão digital. Eles empregam algoritmos de correspondência de impressão digital.
Os policiais de vários países também usam câmeras de corpos policiais.
Na luta contra a lavagem de dinheiro, o FinCEN emprega o FinCEN Artificial Intelligence System (FAIS).The FinCEN AI System: Finding Financial Crimes in a Large Database of Cash Transactions