Un reciente informe de ProPublica revela cómo Luisiana está utilizando un programa informático llamado TIGER para determinar la elegibilidad de los reclusos para la libertad condicional. Inicialmente diseñado como una herramienta para ayudar a la rehabilitación, el algoritmo ahora sirve como el factor principal para decidir si alguien es liberado, lo que genera preocupaciones sobre la equidad y la posibilidad de resultados sesgados, particularmente dado que el estado ha promulgado recientemente leyes que restringen significativamente las oportunidades de libertad condicional.
Inicialmente, el uso del algoritmo TIGER por parte del gobierno de Luisiana, desarrollado por la Universidad Estatal de Luisiana, tenía como objetivo ayudar en la rehabilitación de los reclusos. Sin embargo, un nuevo informe de ProPublica revela un cambio preocupante en su aplicación. En lugar de servir como una herramienta complementaria, la puntuación TIGER, que evalúa el riesgo de reincidencia de un recluso, se ha convertido en el determinante principal para la elegibilidad de la libertad condicional.
Específicamente, la puntuación TIGER se basa en datos previos a la prisión, incluyendo el historial laboral, condenas previas y la edad en la primera detención. Esta información se utiliza luego para generar una evaluación de riesgos. Esta evaluación, a su vez, dicta si un recluso recibe la libertad condicional. Como resultado, el algoritmo ahora decide efectivamente el destino de los individuos encarcelados.
El impacto de este enfoque algorítmico es evidente en las experiencias de numerosos reclusos. Varios prisioneros han informado de la cancelación abrupta de sus audiencias de libertad condicional programadas debido a que sus puntuaciones TIGER indicaban un “riesgo moderado” de reincidencia. Esto destaca un problema significativo: el enfoque del algoritmo en factores previos a la prisión, descuidando elementos cruciales del viaje de rehabilitación de un recluso.
Además, la puntuación TIGER no considera el comportamiento y el progreso de un recluso dentro del sistema penitenciario. Esta omisión es particularmente preocupante, ya que ignora los esfuerzos de rehabilitación, como la participación en rehabilitación de drogas, terapia de control de la ira y desarrollo de habilidades profesionales. Los activistas de la justicia penal argumentan que este enfoque penaliza injustamente a las personas en función de sus antecedentes raciales y demográficos.
Considere el caso de Calvin Alexander, un recluso de 70 años con un historial disciplinario limpio. A pesar de pasar dos décadas en prisión, participar en varios programas de rehabilitación y ser parcialmente ciego y estar confinado a una silla de ruedas, su libertad condicional se vio comprometida. Esto ilustra el potencial del algoritmo para pasar por alto las circunstancias individuales y el progreso realizado por los reclusos durante su encarcelamiento.
La aplicación actual del algoritmo TIGER también plantea serias preguntas sobre la equidad y el debido proceso. La dependencia del algoritmo en datos previos a la prisión, sin considerar el comportamiento en prisión, puede conducir a resultados injustos. Los reclusos se quedan con una sensación de desesperanza, ya que sus esfuerzos por mejorarse a sí mismos son irrelevantes por los cálculos del algoritmo.
Además, el impacto generalizado del algoritmo TIGER es evidente en la población carcelaria del estado. Según los datos actuales del Departamento de Correcciones, aproximadamente la mitad de los 13,000 reclusos de Luisiana caerían automáticamente en las categorías de riesgo moderado o alto. Esto sugiere que una parte significativa de la población encarcelada se ve afectada negativamente por la aplicación del algoritmo.
El uso del algoritmo TIGER para las decisiones de libertad condicional no es simplemente una implementación tecnológica; es una elección política deliberada. El gobernador republicano Jeff Landry ha promovido activamente el uso del algoritmo como parte de su agenda más amplia contra la libertad condicional. Esta política se ha consolidado aún más mediante la legislación que elimina la libertad condicional para quienes cometieron delitos después del 1 de agosto de 2024, convirtiendo a Luisiana en el primer estado en eliminar la libertad condicional en más de dos décadas.
Además, una ley posterior exige que los prisioneros actualmente encarcelados solo sean elegibles para la libertad condicional si el algoritmo los considera de “bajo riesgo”. Esto restringe aún más la elegibilidad para la libertad condicional, consolidando el papel central del algoritmo en la determinación del destino de los reclusos. Esto también indica un cambio en el enfoque del estado hacia la justicia penal, priorizando la evaluación de riesgos sobre la rehabilitación y el progreso individual.
Louisiana está reemplazando la revisión humana de elegibilidad para libertad condicional con el algoritmo TIGER, que considera antecedentes pre-prisión pero ignora la rehabilitación. Este sistema, impulsado por legislación reciente, señala desproporcionadamente a los reclusos como de alto riesgo, cancelando audiencias de libertad condicional y extendiendo sentencias, especialmente para poblaciones vulnerables. Louisiana, pionera en esta práctica, ha reducido significativamente la libertad condicional, planteando serias dudas sobre el debido proceso y el potencial sesgo algorítmico en la justicia penal.
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